копия диплома 2-1. Теоретические основы прогнозирования финансовой устойчивости организации
 Скачать 0.55 Mb.
|
|
1.2 Задачи, принципы и функции прогнозирования. финансовый прогнозирование экономический пот Экономическое прогнозирование призвано решать двуединую задачу: с одной стороны, давать объективную научно обоснованную картину будущего, опираясь на процессы сегодняшнего дня, а с другой - выбирать направление деятельности и политики современности с учетом прогнозных оценок. Наряду с этим важной задачей прогнозирования можно назвать выявление в настоящем тех факторов, которые будут оказывать свое влияние на исследуемый процесс в будущем. Главная функция прогнозирования состоит в проведении научного анализа социально-экономических процессов и тенденций, а также в предвидении новых экономических ситуаций и выявлении узловых экономических проблем. Основные функции прогнозирования состоят также в исследовании объективных связей социально-экономических явлений и процессов в конкретных условиях, на определенном этапе развития экономики и общества, в оценке объекта прогнозирования, в выявлении возможных альтернатив развития экономики в перспективе, в принятии оптимальных решений. Принципы прогнозирования меняются в зависимости от экономических условий, которые существуют на том или ином историческом этапе развития общества. В частности, со сменой социально-экономического строя в нашей стране ушли такие принципы, как партийность прогнозирования, принцип сочетания политики и экономики, принцип директивности планирования[31,с.73]. В рыночных условиях среди основных принципов, на которых базируется процесс прогнозирования, можно выделить следующие: 1) научная обоснованность прогноза (разработка с помощью научных методов, с учетом закономерности развития природы, общества и мышления); 2) непрерывность прогнозирования (прогноз должен постоянно корректироваться с учетом изменения ситуации в стране, экономике); 3) сочетание перспективного и текущего прогнозирования (данные виды прогнозирования осуществляются во взаимосвязи, но приоритет отдается перспективному прогнозированию); 4) согласованность прогнозов (разработанный прогноз должен быть взаимосвязан со смежными прогнозами); 5) многовариантность, альтернативность прогноза (рекомендуется разрабатывать несколько вариантов прогноза, чтобы в случае изменения ситуации использовать другой вариант. Обычно существует три варианта прогноза: оптимистичный, пессимистичный, реалистичный); 6) выбор основных факторов (при прогнозировании должны быть заложены в расчеты основные факторы, оказывающие влияние на исследуемый процесс. Это особенно актуально потому, что экономические процессы сложные, многофакторные и учесть влияние всех факторов невозможно); 7) системность разработки прогноза (процесс прогнозирования следует рассматривать, с одной стороны, как единую целостную систему, а с другой - как сложную систему, состоящую из отдельных самостоятельных блоков); 8) верифицированность прогнозов (прогнозные оценки должны быть достоверны и обоснованны); 9) адекватность (максимальное приближение прогнозной модели к реальной действительности, тенденциям, закономерностям); 10) рентабельность (эффект от разработанного прогноза должен превышать затраты на его разработку). Принципы прогнозирования обеспечивают методологическое единство разнообразных методов и моделей прогнозирования. 1.3 Методы прогнозирования основных финансовых показателей и их классификация Методы прогнозирования - это различные способы определения вероятного развития события на заданном отрезке времени в будущем и установления его объемов в денежном или натуральном выражении. Они разрабатываются, как правило, для специфических целей использования, поэтому невозможно дать полный обзор всех существующих методов[13,с.212]. Обычно используются стандартные методы, имеющие сложную структуру. Методы прогнозирования могут основываться, в частности, на репрезентативном опросе и опросе экспертов. Всю совокупность методов можно разделить на следующие основные группы: - логико-экономические методы - прогноз составляется в форме логических оценок и суждений на основе всестороннего анализа тенденций его развития в прошлом и на современном этапе с учетом ожидаемых изменений социально-экономических условий и факторов (изменение цен, инфляция, изменение ставки банковского кредита). Прогноз носит характер экспертной оценки. Проведение экспертных оценок осуществляется по специальной процедуре, и ни в коем случае нельзя полагаться на мнение одного специалиста, каким бы опытным и квалифицированным он ни был; - экономико-математические методы. Базируются на применении приемов математической статистики. Наиболее часто применяемым является метод экономико-математического моделирования. В этом случае прогноз составляется на основе реализации модели, которая представляет собой некую систему числовых показателей, связанных между собой таким образом, что они воспроизводят основные связи и закономерности изучаемого явления; Нормативные методы. Основаны на использовании системы норм и нормативов рационального потребления. При этом подходе за ориентир принимается норма рационального потребления конкретного вида товаров на некоторую перспективу. Сравнивая ее с достигнутым уровнем потребления, рассчитываются вероятные темпы роста продаж, обеспечивающие достижение рационального уровня. Следует иметь в виду, что нормативный метод применим только для средне- и долгосрочного прогнозирования (на 5 лет и более). Для прогнозов на предстоящий плановый год, а тем более для обоснования годовых заказов, этот метод применять нельзя. Прогнозирование используется как предварительная стадия разработки планов и служит дополнительным источником при выработке решений по вопросам развития финансово-хозяйственной деятельности. Классификация методов прогнозирования осуществляется по трём признакам: · степени формализации; · принципу действия; · способу получения прогнозной информации Современные условия хозяйствования требуют максимального расширения сферы и совершенствования сферы прогнозирования и планирования. Экономическое прогнозирование - это получение информации о состоянии экономических показателей анализируемого объекта с помощью системы методов. Методология планирования и прогнозирования – система подходов, принципов, показателей, методик и методов разработки и основания прогнозов и плановых решений, а также логика планирования и прогнозирования. Методология базируется на экономической теории, изучающей закономерности и законы развития общества, основанные положения и тенденции воспроизведения процессов, и развивается и совершенствуется по мере развития самой экономической теории[21,с.143]. К базовым методам прогнозирования относятся: простой динамический анализ, авторегрессионные зависимости, многофакторный регрессионный анализ, прогнозирование на основе пропорциональных зависимостей, метод пропорциональных зависимостей показателей, балансовая модель прогноза экономического потенциала предприятия. Простой динамический анализ используется для определения тренда имеющего временного ряда. Для определения прогнозных значений показателя Y строится, например, зависимость, где t- порядковый номер периода. Y(t) =a+b*t Параметры уравнения регрессии (a,b) находятся, как правило, методов наименьших квадратов. В основу метода авторегресионных зависимостей заложено достаточно очевидная предпосылка о том, что значение практически любого экономического показателя в момент времени t зависит определенным образом от состояния этого показателя в предыдущих периодах, т.е. значения прогнозируемого показателя в прошлых периодах должны рассматриваться как факторные признаки. Многофакторный регрессионный анализ применяется для построения прогноза какого либо показателя с учётом существующих связей между ним и другими показателями. Сначала в результате качественного анализа выделяется k фактором (X1,X2,…Xk) влияющих, по мнению аналитика, на изменение прогнозируемого показателя Y, и строится чаще всего линейная регрессионная зависимость типа Y=A0+A1*X1+A2*X2+….+Ak*Xk Прогнозирование на основе пропорциональной зависимостей. Основой для разработки метода пропорциональных зависимостей показателей послужили две основные характеристики любой экономической системы – взаимосвязь и итерционность. Это означает, что многие показатели, даже не будучи связанные между собой, тем не менее, изменяются в динамике согласовано. Вторая характеристика - интерционность - в стабильно работающей компании может быть резких “всплесков'' в отношении ключевых количественных характеристик. Метод пропорциональных зависимостей показателей упирается на тезис о том, что можно идентифицировать некий показатель, являющийся наиболее важным с позиции характеристики деятельности компании, который благодаря такому свойству мог бы быть использован как базовый для определения прогнозных значений других показателей в том смысле, что они “привязываются” к базовому показателю с помощью простейших пропорциональных зависимостей. В качестве базового показателя чаще всего используется либо выручка от реализации, либо себестоимость реализованной (произведённой) продукции. Балансовая модель прогноза экономического потенциала предприятия . Суть данного метода: баланс предприятия может быть описан различными балансовыми уравнениями, отражающими взаимосвязь между различными активами и пассивами предприятия. Простейшим из них является основное балансовое уравнение, где А- активы, E-собственный капитал, L- обязательства предприятия. Левая часть уравнения отражает материальные и финансовые ресурсы предприятия, правая часть- источники их образования. Прогнозируемое изменение ресурсного потенциала должно сопровождаться: а) неизбежным соответствующим изменением источников средств; б) возможными изменениями в их соотношении. A=E+L Существуют различные классификации прогнозно-аналитических методов. Наиболее распространенной является следующая классификация. 1. Неформализованные методы. Они основаны на описании аналитических процедур на логическом уровне, а не с помощью строгих аналитических зависимостей (методы экспертных оценок, сценариев, психологические, морфологические, методы сравнения, построения систем показателей, построения систем аналитических таблиц и т.п.). Применение этих методов характеризуется определенным субъективизмом, поскольку большое значение имеют интуиция, опыт и знания аналитика. 2. Формализованные методы. В их основе лежат строгие формализованные аналитические зависимости. Известны десятки этих методов; их можно условно разбить на группы: 1) элементарные методы факторного анализа: методы цепных подстановок, арифметических разниц, выделения изолированного влияния факторов, процентных чисел, простых и сложных процентов, балансовый, дифференциальный, логарифмический, интегральный методы. В рамках финансового менеджмента эти методы используются главным образом для оценки и прогнозирования финансового состояния предприятия; 2) традиционные методы экономической статистики: методы средних и относительных величин, группировки, графический, индексный, элементарные методы обработки рядов динамики. Эти методы широко используются в финансовом менеджменте; 3) математико-статистические методы изучения связей: корреляционный анализ, регрессионный анализ, дисперсионный анализ, современный факторный анализ и др.; 4) методы экономической кибернетики и оптимального программирования: методы системного анализа, методы машинной имитации, линейное программирование и др. В настоящее время значение этих методов в финансовом менеджменте относительно невысоко; вместе с тем все большее распространение получают методы машинной имитации (в частности, для разработки и выбора различных вариантов действий в рамках оптимизации инвестиционной политики); 5) эконометрические методы: матричные методы, гармонический анализ, спектральный анализ, методы теории производственных функций, методы теории межотраслевого баланса; 6) методы исследования операций и теории принятия решений: методы теории графов, метод деревьев, методы байесовского анализа, теория игр, теория массового обслуживания, методы сетевого планирования и управления. Наряду с эконометрическими эти методы не получили широкого распространения в управлении финансами. Комплексное использование данных методов для решения текущих и перспективных задач может существенно повысить эффективность финансового менеджмента. В процессе финансового прогнозирования для расчета финансовых показателей используются такие специфические методы, как математическое моделирование, эконометрическое прогнозирование, экспертные оценки, построение трендов[17,с.215]. Математическое моделирование включает в себя использование модели линейного программирования в процессах принятия оптимальных решений, транспортной модели, сетевой модели и сетевых моделей. Эконометрическое прогнозирование основано на принципах экономической теории и статистики: расчет показателей прогноза осуществляется на основе статистических оценочных коэффициентов при одной или нескольких экономических переменных, выступающих в качестве прогнозных факторов; позволяет рассмотреть одновременное изменение нескольких переменных, влияющих на показатели финансового прогноза. Эконометрические модели описывают с определенной степенью вероятности динамику показателей в зависимости от изменения факторов, влияющих на финансовые процессы. При построении эконометрических моделей используется математический аппарат регрессионного анализа, который дает количественные оценки усредненных взаимосвязей и пропорций, сложившихся в экономике в течение базисного периода. Для получения наиболее надежных результатов экономико-математические методы дополняются экспертными оценками. Среди эконометрических моделей прогнозирования выделяют: модели «ядра» экономической системы; модели экономического поведения, ориентированного на будущие ожидания; модели векторной авторегрессии; регрессионные модели одного уравнения; модели динамической оптимизации. Абсолютное большинство центральных банков создает т.н. модели ядра. Под «ядром» подразумевают такую часть системы, без которой любая выделившаяся подсистема или группа подсистем не может существовать более эффективно, или полностью самостоятельно. Модели «ядра» характеризуют ключевые макроэкономические взаимосвязи «ядра» национальной экономики. Они используются для среднесрочного прогнозирования. Их структура состоит из 30 - 50 стохастических уравнений и 100-200 переменных. В ходе моделирования на долгосрочную перспективу ряд переменных принимается за константу. К постоянным величинам обычно относят занятость, реальный валютный курс и т.д. Затем вводится несколько механизмов, связывающих уравнения кратко- и долгосрочных периодов. Модели ядра нередко не выдают точного прогноза, особенно, если речь идет о краткосрочном периоде. Однако когда горизонт прогнозирования уточняется, трудно найти лучшую замену моделям ядра. При принятии решений эффективность использования модели ядра зависит, главным образом, от характеристик анализируемых сценариев денежно-кредитной политики. Модели экономического поведения, ориентированного на будущие ожидания часто называют «моделями центральных банков». В анализе ключевое место занимает некая переменная, характеризующая ожидания экономических агентов касательно дальнейшего изменения ситуации. Чаще всего центральной переменной выступает ожидаемая будущая инфляция (или ВВП). Исходя из ожидаемого значения будущей инфляции центральный банк в данный момент времени стремится минимизировать ожидаемые потери общества. Таким образом, поведение, как денежных властей, так и частного сектора, определяется прогнозом ключевой переменной. Простейшая модель с ориентацией на будущие ожидания состоит из двух уравнений. В первом уравнении текущая инфляция зависит от прошлой и ожидаемой инфляции, текущего ВВП и случайного шока, влияющего на цены. Во втором уравнении текущий ВВП определяется переменными прошлого и ожидаемого ВВП, ожидаемой инфляции, текущей номинальной процентной ставки и случайного шока, сказывающегося на производстве. Модель векторной авторегрессии (VAR-модели) широко используются приверженцами теоретического подхода. Первоначально модель использовалась для изучения таких специфически вопросов, как роль различных денежных агрегатов в прогнозировании инфляции и экономического роста. Она представляет собой систему уравнений, в которой значение каждой последующей переменной определяется предыдущими значениями не только этой, но и других переменных. Фактически модель описывает математическое ожидание будущего значения переменной как линейную функцию от текущих и прошлых значений ряда переменных. Например, VAR-модель может содержать три переменные: инфляция, производство и денежная масса. В такой модели текущая инфляция зависит от предыдущих значений переменных инфляции, производства и денежной массы; текущее производство и денежная масса определяются теми же самыми переменными прошлого. В отличие от структурных моделей, VAR-модели не объясняют, почему тот или иной показатель является важным с экономической точки зрения. Регрессионная модель одного уравнения. Типичным примером такой модели для открытой экономики является модель Филипса, учитывающая связи между валютным курсом и условиями внешней торговли (или ценами на ключевые товары). По сравнению с другими моделями регрессионная модель одного уравнения обладает прикладными преимуществами. Во-первых, она имеет простую и понятную структуру. Во-вторых, ее легко использовать в прогнозных расчетах. Модель динамической оптимизации – это модель, которая в противоположность статической модели (характеризующей состояние системы в определенный момент времени) описывает экономику в развитии. Модель является динамической, если как минимум одна ее переменная относится к периоду времени, отличному от времени, к которому отнесены другие переменные. Иными словами, динамическая модель содержит лагированные эндогенные переменные. Метод экспертных оценок предполагает обобщение и математическую обработку оценок специалистов-экспертов по определенному вопросу. Эффективность этого метода зависит от профессионализма и компетентности экспертов. Такое прогнозирование может быть достаточно точным, однако экспертные оценки носят субъективный характер, зависят от «ощущений» эксперта и не всегда поддаются рациональному объяснению. Выделяют две группы методов экспертных оценок: методы индивидуальных и коллективных экспертных оценок. Методы индивидуальных экспертных оценок имеют несколько разновидностей: метод интервью, аналитический метод, метод выборочных обследований, метод анкетирования, метод написания сценария и др. При методе интервью осуществляется непосредственный контакт эксперта со специалистом, при аналитическом методе проводится логический анализ какой-либо прогнозируемой ситуации, составляются докладные записки. Метод выборочных обследований дает возможность получать обширную и оперативную информацию об уровне жизни различных групп населения. При методе написания сценария определяется логика процесса или явления во времени при различных условиях. Под сценарием понимают описание возможной последовательности событий, связывающих настоящее и будущее. Для объективного прогноза необходимо иметь несколько сценариев развития событий (оптимистический, пессимистический и средний). Средний сценарий является наиболее вероятным или ожидаемым. Методы коллективных экспертных оценок имеют следующие разновидности: метод комиссий, метод Дельфи, метод коллективной генерации идей («мозговая атака»), метод дерева целей и др. Трендовый метод, предполагающий зависимость некоторых групп доходов и расходов лишь от фактора времени, исходит из постоянных темпов изменений (тренд постоянных темпов роста) или постоянных абсолютных изменений (линейный временной тренд). Недостатком данного метода является игнорирование экономических, демографических и других факторов. Статистические наблюдения в социально-экономических исследованиях обычно проводятся регулярно через равные отрезки времени и представляются в виде временных рядов xt, где t = 1, 2, ..., п. В качестве инструмента статистического прогнозирования временных рядов служат трендовые регрессионные модели, параметры которых оцениваются по имеющейся статистической базе, а затем основные тенденции (тренды) экстраполируются на заданный интервал времени. Методология статистического прогнозирования предполагает построение и испытание многих моделей для каждого временного ряда, их сравнение на основе статистических критериев и отбор наилучших из них для прогнозирования. При моделировании сезонных явлений в статистических исследованиях различают два типа колебаний: мультипликативные и аддитивные. В мультипликативном случае размах сезонных колебаний изменяется во времени пропорционально уровню тренда и отражается в статистической модели множителем. При аддитивной сезонности предполагается, что амплитуда сезонных отклонений постоянна и не зависит от уровня тренда, а сами колебания представлены в модели слагаемым. Основой большинства методов прогнозирования является экстраполяция, связанная с распространением закономерностей, связей и соотношений, действующих в изучаемом периоде, за его пределы, или – в более широком смысле слова – это получение представлений о будущем на основе информации, относящейся к прошлому и настоящему. Наиболее известны и широко применяются трендовые и адаптивные методы прогнозирования. Среди последних можно выделить такие, как методы авторегрессии, скользящего среднего (Бокса-Дженкинса и адаптивной фильтрации), методы экспоненциального сглаживания (Хольта, Брауна и экспоненциальной средней) и др. Прогнозы дают возможность рассмотреть различные варианты развития финансов, например, при благоприятных, усредненных и наихудших сценариях развития экономики, субъекта хозяйствования, конъюнктуры рынка и т.п. Финансовые прогнозы могут быть краткосрочными (до 1 года), среднесрочными (от 3 до 5 лет) и долгосрочными (свыше 5 лет). Финансовое прогнозирование осуществляется на трех уровнях экономики: общегосударственном, территориальном, хозяйствующих субъектов. Финансовое прогнозирование на уровне хозяйствующих субъектов представляет собой составную часть финансового менеджмента. Оно состоит в разработке путей развития предприятия; определения объема финансовых ресурсов в перспективе, источников их формирования и путей наиболее эффективного использования; формирование финансовой стратегии, обеспечивающей предприятию устойчивое финансовое положение, платежеспособность и кредитоспособность[26,с.317]. В экономически развитых странах все большее распространение получает использование формализованных моделей управления финансами. Степень формализации находится в прямой зависимости от размеров предприятия: чем крупнее фирма, тем в большей степени ее руководство может и должно использовать формализованные подходы в финансовой политике. В западной научной литературе отмечается, что около 50% крупных фирм и около 18% мелких и средних фирм предпочитает ориентироваться на формализованные количественные методы в управлении финансовыми ресурсами и анализе финансового состояния предприятия. Ниже приведена классификация именно количественных методов прогнозирования финансового состояния предприятия. Исходным пунктом любого из методов является признание факта некоторой преемственности (или определенной устойчивости) изменений показателей финансово-хозяйственной деятельности от одного отчетного периода к другому. Поэтому, в общем случае, перспективный анализ финансового состояния предприятия представляет собой изучение его финансово-хозяйственной деятельности с целью определения финансового состояния этого предприятия в будущем[8,с.113]. Перечень прогнозируемых показателей может ощутимо варьировать. Этот набор величин можно принять в качестве первого критерия для классификации методов. Итак, по набору прогнозируемых показателей методы прогнозирования можно разделить на: Методы, в которых прогнозируется один или несколько отдельных показателей, представляющих наибольший интерес и значимость для аналитика, например, выручка от продаж, прибыль, себестоимость продукции и т. д. Методы, в которых строятся прогнозные формы отчетности целиком в типовой или укрупненной номенклатуре статей. На основании анализа данных прошлых периодов прогнозируется каждая статья (укрупненная статья) баланса и отчета и финансовых результатах. Огромное преимущество методов этой группы состоит в том, что полученная отчетность позволяет всесторонне проанализировать финансовое состояние предприятия. Аналитик получает максимум информации, которую он может использовать для различных целей, например, для определения допустимых темпов наращивания производственной деятельности, для исчисления необходимого объема дополнительных финансовых ресурсов из внешних источников, расчета любых финансовых коэффициентов и т. д. Методы прогнозирования отчетности, в свою очередь, делятся на методы, в которых каждая статья прогнозируется отдельно исходя из ее индивидуальной динамики, и методы, учитывающие существующую взаимосвязь между отдельными статьями как в пределах одной формы отчетности, так и из разных форм. Действительно, различные строки отчетности должны изменяться в динамике согласованно, так как они характеризуют одну и ту же экономическую систему. В зависимости от вида используемой модели все методы прогнозирования можно подразделить на три большие группы: Методы экспертных оценок, которые предусматривают многоступенчатый опрос экспертов по специальным схемам и обработку полученных результатов с помощью инструментария экономической статистики. Это наиболее простые и достаточно популярные методы, история которых насчитывает не одно тысячелетие. Применение этих методов на практике, обычно, заключается в использовании опыта и знаний торговых, финансовых, производственных руководителей предприятия. Как правило, это обеспечивает принятие решения наиболее простым и быстрым образом. Недостатком является снижение или полное отсутствие персональной ответственности за сделанный прогноз. Экспертные оценки применяются не только для прогнозирования значений показателей, но и в аналитической работе, например, для разработки весовых коэффициентов, пороговых значений контролируемых показателей и т. п. Стохастические методы, предполагающие вероятностный характер, как прогноза, так и самой связи между исследуемыми показателями. Вероятность получения точного прогноза растет с ростом числа эмпирических данных. Эти методы занимают ведущее место с позиции формализованного прогнозирования и существенно варьируют по сложности используемых алгоритмов. Наиболее простой пример - исследование тенденций изменения объема продаж с помощью анализа темпов роста показателей реализации. Результаты прогнозирования, полученные методами статистики, подвержены влиянию случайных колебаний данных, что может иногда приводить к серьезным просчетам[20,с.256]. Детерминированные методы, предполагающие наличие функциональных или жестко детерминированных связей, когда каждому значению факторного признака соответствует вполне определенное неслучайное значение результативного признака. В качестве примера можно привести зависимости, реализованные в рамках известной модели факторного анализа фирмы Дюпон. Используя эту модель и подставляя в нее прогнозные значения различных факторов, например выручки от реализации, оборачиваемости активов, степени финансовой зависимости и других, можно рассчитать прогнозное значение одного из основных показателей эффективности - коэффициента рентабельности собственного капитала. Другим весьма наглядным примером служит форма отчета о прибылях и убытках, представляющая собой табличную реализацию жестко детерминированной факторной модели, связывающей результативный признак (прибыль) с факторами (доход от реализации, уровень затрат, уровень налоговых ставок и др.). Здесь нельзя не упомянуть об еще одной группе методов, основанных на построении динамических имитационных моделей предприятия. В такие модели включаются данные о планируемых закупках материалов и комплектующих, объемах производства и сбыта, структуре издержек, инвестиционной активности предприятия, налоговом окружении и т.д. Обработка этой информации в рамках единой финансовой модели позволяет оценить прогнозное финансовое состояние компании с очень высокой степенью точности. Реально такого рода модели можно строить только с использованием персональных компьютеров, позволяющих быстро производить огромный объем необходимых вычислений. Однако эти методы не являются предметом настоящей работы, поскольку должны иметь под собой гораздо более широкое информационное обеспечение, чем бухгалтерская отчетность предприятия, что делает невозможным их применение внешними аналитиками. Формализованные модели прогнозирования финансового состояния предприятия подвергаются критике по двум основным моментам: (а) в ходе моделирования могут, а фактически и должны быть разработаны несколько вариантов прогнозов, причем формализованными критериями невозможно определить, какой из них лучше; (б) любая финансовая модель лишь упрощенно выражает взаимосвязи между экономическими показателями. На самом деле оба эти тезиса вряд ли имеют негативный оттенок; они лишь указывают аналитику на существующие ограничения любого метода прогнозирования, о которых необходимо помнить при использовании результатов прогноза. |