Файл: Планирование финансов (на примере ПАО «Лукойл»).pdf

Поэтому прогнозирование остальных ключевых показателей деятельности ПАО «Лукойл» можно осуществить путем комбинированного применения других методов прогнозирования:

1. Показатель чистой прибыли предприятия можно прогнозировать на основе коэффициента удельного веса в прибыли от продаж. Для ПАО «Лукойл» в среднем за период с 2013 по 2016 годы он составляет 79%. Так как действующая ставка по налогу на прибыль составляет 20%, а расходы, относящиеся к непроизводственным операционным и внереализационным расходам, занимают около 1% прибыли от продаж, выбранный норматив чистой прибыли выглядит вполне оправданным (100% – 20% – 1% = 79%).

Чистая прибыль = Прибыль от продаж * 79% (1)

2. Прибыль от продаж при этом находится как разница между построенными на основе модели множественной линейной регрессии значениями выручки от реализации и полной себестоимости продукции.

Прибыль от продаж = Выручка от реализации – Полная себестоимость (2)

3. Показатель рыночной добавленной стоимости можно прогнозировать, исходя из смоделированных значений рыночной капитализации предприятия и чистых активов (путем построения множественной линейной регрессии).

4. С учетом прогнозного значения чистой прибыли предприятия, а также среднего значения той части прибыли, которая направляется на выплату дивидендов, можно смоделировать показатель собственного капитала компании на конец прогнозного периода. Для ПАО «Лукойл» за период с 2009 по 2013 год этот уровень составил 35%.

Собственный капитал на конец года = (3)

Собственный капитал на начало года + Чистая прибыль * 35%

5. Используя найденное таким образом прогнозное значение собственного капитала предприятия, можно определить ожидаемые значения рентабельности собственного капитала ROEи отношение капитализации к собственному (акционерному) капиталу.

6. Эконометрические регрессионные модели, построенные для прогнозирования размера совокупного долга компании и его удельного веса в структуре капитала ПАО «Лукойл», имеют неоднозначные качественные характеристики (значимые показатели коэффициентов корреляции, детерминации и F-статистики).

7. Полученные на основе регрессионных моделей прогнозные значения активов и совокупного долга предприятия корректируются на величины осуществленных ПАО «Лукойл» за январь-сентябрь 2016 года долгосрочных финансовых вложений и привлеченных заемных средств соответственно.

8.Далее, на основании полученных результатов рассчитываются ожидаемые значения рентабельности активов (ROA) и рентабельности собственного капитала (ROE).

9.Затем вычисляются прогнозные значения отношений капитализации к активам и долга к совокупному капиталу.

Рис. 16. Система прогнозирования основных финансовых показателей ОАО «ЛУКОЙЛ»

На рис. 16 отображены следующие процессы:

1. создание набора предположений о величинах значимых экзогенных факторов в будущем;
2. формирование прогнозных моделей:

2.1 регрессионных моделей;

2.2 нейросетевой модели прогнозирования курса акций ПАО «ЛУКОЙЛ»;

1. прогнозирование значений выручки от реализации, себестоимости продаж, совокупного долга, совокупных и чистых активов;
2. прогнозирование курса акций ПАО «ЛУКОЙЛ» в долларах США;
3. расчет прогнозной стоимости акций ПАО «ЛУКОЙЛ» в руб.;
4. прогноз рыночной капитализации ПАО «ЛУКОЙЛ»;
5. расчет отношения долга к совокупному капиталу;
6. расчет отношения капитализации к активам, собственному капиталу и выручке (P/S);
7. расчет рыночной добавленной стоимости ПАО «ЛУКОЙ»;
8. расчет прогнозной величины прибыли от продаж;
9. прогноз чистой прибыли ПАО «ЛУКОЙЛ»;
10. расчет значения рентабельности активов;
11. расчет показателя рентабельности собственного капитала;
12. расчет отношения рыночной стоимости акции к прибыли на акцию (P/E);
13. расчет величины показателя EPS (чистая прибыль из расчета на 1 акцию).

В качестве объясняющих (независимых) переменных (входов нейронной сети) в этой модели были использованы промышленный фондовый индекс Доу-Джонса, цена на нефть марки Brent2 и базовая процентная ставка Федеральной резервной системы США (ФРС). Включение в данную модель промышленного индекса Доу-Джонса наряду с процентной ставкой ФРС США обусловлено тем, что корреляция между этими показателями незначительна (R= 0,52).

Очевидно, что «колебания во внешней среде могут резко изменить финансовое состояние фирмы и даже привести к ее банкротству».

Таким образом, в ходе исследования выявили, что на предприятии существует годовое, квартальное и месячное планирование. Такая разбивка определяется регламентами бюджетирования, принятыми ПАО «Лукойл». Для целей оперативного управления ежемесячно составляется бюджет продаж и смета затрат по каждому структурному подразделению ПАО «Лукойл», также составляются сводные показатели деятельности, в которых рассчитывается прибыль, рентабельность и прогноз движения денежных средств.

Исходя из вышесказанного, можно отметить, что горизонты планирования на предприятии выбраны в соответствии с изученной теорией, однако введение скользящего метода может повысить эффективность бюджетирования. Важные композиционные признаки использования финансовой модели планирования применительно к исследуемому предприятию заключены в расчетах, выполняемых в следующих регистрах: финансовый план (бюджет доходов и расходов); план движения денежных средств; финансовый расчет прибыли; бюджет финансовых средств; бюджетированный баланс.

Учитывая, что ПАО «Лукойл» является компанией, акции которой занимали первое место по объемам торгов среди акций иностранных компаний, торгуемых на Лондонской фондовой бирже (IOB), по результатам 2016 г., можно сделать предположение, что на ее основные финансовые показатели могут влиять также такие индикаторы мировых финансовых рынков, как курс доллара к евро, фондовый индекс Доу-Джонса и учетная ставка Федеральной резервной системы США.

В связи с этим можно предложить три основных направления применения прогнозных моделей финансовых показателей:

1. Применение финансового прогнозирования собственниками фирмы в процессе формирования идеологии и финансовой политики хозяйствующего субъекта с целью учесть влияние внешней среды при установлении целевых ориентиров деятельности предприятия.

2. Моделирование прогнозных финансовых показателей менеджментом компании при разработке ее финансовой стратегии, в процессе перспективного бизнес-планирования.

3. Использование методов финансового прогнозирования кредитными организациями при анализе платежеспособности потенциальных клиентов – промышленных предприятий. При этом на каждом из этих направлений возможен альтернативный выбор из различных сценариев предпосылок формирования финансовой политики (оптимистичного, пессимистичного и наиболее вероятного), полученных в процессе прогнозирования и моделирования ключевых финансовых показателей фирмы.

2.3. Использование данных планирования для цели управления

Одна из основных целей бюджетирования в системе финансового планирования на предприятиях - своевременное и бездефицитное обеспечение деятельности организации денежными средствами на основе комплексной системы планирования, учета и контроля денежных средств и финансовых результатов, обеспечение прозрачности финансовых потоков и предсказуемости финансовых результатов.

Планирование входит в число функций управления, без которых невозможно представить деятельность любой функционирующей организации.

В своей деятельности ПАО «Лукойл» сталкивается с высокой рыночной неопределенностью и разнообразными рисками, которые при определенных обстоятельствах могут отразиться на результатах нашей деятельности. ПАО «Лукойл» постоянно работает над оценкой и учетом этих неопределенностей и рисков, учитывая то, что своевременность и точность их определения чрезвычайно важны для реализации ее конкурентной стратегии. Компания полагает, что такая оценка и учет будут способствовать не только предотвращению неблагоприятного развития событий, но и позволят учесть и реализовать благоприятные возможности для Компании. Эти риски и неопределенности можно разделить на следующие основные группы: неопределенность с ценами на нефть; секторальные санкции; запаздывание и перерасход по проектам

Неопределенность с ценами на нефть– один из главных факторов, продолжающих негативно влиять на котировки акций нефтегазового сектора. Хотя мы не ожидаем существенного снижения цен на нефть в ближайшем будущем, полностью исключать такой сценарий не представляется возможным.

Секторальные санкции. В середине прошлого года ПАО «Лукойл» включили в список компаний, на которые распространяются западные отраслевые санкции, запрещающие работу контрагентов и передачу технологий для проектов в Арктике и на глубоководном шельфе России, а также для разработки сланцевых месторождений. Компания пока не подпадает под действие финансовых санкций и не имеет краткосрочных планов, на реализацию которых могут повлиять секторальные санкции. Однако мы не можем исключить вероятности ужесточения или расширения санкционных мер в будущем.

Запаздывание и перерасход по проектам. Запуск в производство проектов в Тимано-Печорской нефтегазоносной провинции и на Каспии, пользующихся налоговыми преференциями, – для компании залог стабильного производства и минимизации негативных эффектов от налогового маневра. Запаздывание или перерасход по затратам могут свести на нет позитивные факторы этих проектов. ПАО «Лукойл» обладает значительным запасом прочности, чтобы противостоять рискам: низкая себестоимость производства, небольшой долг, возможность сокращения затрат, позитивный денежный поток – лишь некоторые факторы, которые должны позволить компании пережить нынешний непростой период. В таблице 9 приводим основные операционные и финансовые показатели ПАО «Лукойл» и плановые показатели в перспективе до 2020г. согласно консенсус-прогнозу аналитиков Bloomberg.

Приведенные экономические прогнозы предполагают достижение нефтью марки Brent уровня $60 за баррель к концу 2015 г. и $65 на конец 2016 г. (таблица 9).

Таблица 9 - Основные операционные и финансовые показатели

ПАО «Лукойл»