Методология прогнозирования ключевых финансово-экономических результатов акционерного общества в условиях применения ФСБУ 4/2023 и макроэкономической волатильности

Теоретико-правовые основы и целевые критерии финансового прогнозирования АО

Если еще несколько лет назад финансовое прогнозирование в российских компаниях можно было рассматривать как желательную, но необязательную функцию, то в современных условиях беспрецедентной макроэкономической волатильности оно превратилось в критически важный инструмент выживания и стратегического управления. Необходимость применения высокоточных, научно обоснованных методов продиктована самой природой Акционерного Общества (АО), которое, согласно статье 2 Федерального закона от 26.12.1995 № 208-ФЗ, является коммерческой организацией, чья деятельность нацелена на извлечение прибыли и обеспечение прав акционеров. Без четкого предвидения экономических результатов и рисков, выполнение этой уставной цели становится невозможным. Следовательно, прогнозирование выступает не просто аналитической задачей, а обязательным условием для обеспечения финансовой устойчивости и выполнения обязательств перед держателями акций.

Сущность и место прогнозирования в системе финансового менеджмента

Финансовое прогнозирование занимает центральное место в системе финансового менеджмента, выступая как основной механизм научного обоснования финансовых планов и оценки наиболее вероятной финансовой ситуации. Это не просто экстраполяция прошлых тенденций, а сложный процесс, направленный на предвидение целей, результатов деятельности и ресурсов, необходимых для их достижения.

Функции прогнозирования:

1. Информационная: Предоставление актуальной информации о будущих финансовых потоках и состоянии.
2. Контрольная: Обеспечение предварительного контроля за эффективностью использования ресурсов (финансовых, трудовых, материальных).
3. Обосновывающая: Предоставление базы для стратегических решений (инвестиции, дивидендная политика, заимствования).

Основным критерием, по которому оценивается эффективность деятельности АО в российских условиях, является рентабельность собственного капитала (ROE). Согласно современным методикам анализа, для учета инфляционных рисков и обеспечения адекватной премии за риск, деятельность АО считается эффективной при достижении показателя ROE на уровне 20% и выше. Именно на достижение и прогнозирование этого целевого показателя должна быть направлена прогностическая модель, поскольку только такой уровень доходности обеспечивает акционерам реальный прирост капитала, превышающий уровень инфляции.

Классификация методов прогнозирования: от экстраполяции к моделированию

В зависимости от горизонта планирования и глубины анализа, применяются различные методы прогнозирования. Современная классификация разделяет их на три основные группы:

Группа методов	Характеристика и назначение	Примеры использования
I. Экспертные (Качественные)	Основаны на интуиции, опыте и знаниях специалистов. Используются при отсутствии достаточной статистической базы или при резких структурных изменениях.	Метод Дельфи, мозговой штурм, интервьюирование.
II. Экстраполяционные (Формальные)	Основаны на переносе тенденций, наблюдавшихся в прошлом, на будущий период. Уместны для краткосрочного прогнозирования стабильных показателей.	Метод скользящей средней, метод наименьших квадратов (линейная, параболическая экстраполяция).
III. Экономико-математические (Количественные)	Построение сложных моделей, учитывающих влияние множества факторов (эндогенных и экзогенных) на прогнозируемый показатель. Необходимы для долгосрочного и среднесрочного прогнозирования.	Регрессионный анализ, эконометрические модели временных рядов (VAR, ARDL), имитационное моделирование, нейронные сети.

Для Акционерного Общества, чьи финансовые результаты высокочувствительны к макроэкономической среде, оптимальным является сочетание экономико-математического моделирования (для количественной оценки взаимосвязей) и сценарного планирования (для учета качественных рисков). Одно лишь формальное сохранение прошлых тенденций (экстраполяция) в условиях нестабильности теряет свою прогностическую силу, требуя перехода к более сложным инструментам, таким как моделирование временных рядов, которые способны интегрировать внешние шоки. Это позволяет получить наиболее реалистичную картину будущих финансовых показателей.

Объекты прогнозирования и адаптация финансовой отчетности АО к требованиям ФСБУ 4/2023

Прогнозирование не может быть абстрактным; оно должно базироваться на структурированных и верифицируемых данных. В российском правовом поле такими данными выступает финансовая отчетность, состав и содержание которой претерпели значительные изменения в связи с принятием новых Федеральных стандартов бухгалтерского учета (ФСБУ).

Ключевые финансово-экономические показатели, подлежащие прогнозированию

Прогноз деятельности АО должен охватывать не только абсолютные показатели, но и относительные коэффициенты, которые служат критериями для принятия решений.

Ключевые объекты прогнозирования:

1. Прогнозный Отчет о финансовых результатах (ОФР):
   • Выручка (ключевой фактор, определяющий масштаб деятельности).
   • Себестоимость (влияет на валовую и операционную прибыль).
   • Чистая прибыль (основа для дивидендных выплат и капитализации).
2. Прогнозный Бухгалтерский баланс:
   • Активы (внеоборотные и оборотные).
   • Капитал и резервы, Чистые активы.
   • Займы и кредиты (краткосрочные и долгосрочные).
3. Прогнозные Коэффициенты:
   • Рентабельность активов (ROA) и Рентабельность собственного капитала (ROE).
   • Показатели ликвидности и платежеспособности (Коэффициент текущей ликвидности).
   • Показатели долговой нагрузки (например, отношение Долг/EBITDA), критически важный для оценки кредитоспособности.

Применение прогноза экономического результата в рамках сценарного планирования часто использует критерии, ориентированные на акционеров, такие как максимальная величина Чистой приведенной стоимости (NPV) или, как уже отмечалось, достижение целевого показателя ROE. Необходимость учета этих показателей подчеркивает, что финансовый прогноз должен быть нацелен на максимизацию акционерной стоимости.

Влияние ФСБУ 4/2023 на структуру прогнозной отчетности

С отчетности за 2025 год вступает в силу Федеральный стандарт бухгалтерского учета ФСБУ 4/2023 «Бухгалтерская (финансовая) отчетность». Этот стандарт устанавливает минимальный состав показателей, которые должны раскрываться в Бухгалтерском балансе и Отчете о финансовых результатах, независимо от их существенности.

Для аналитика и прогнозиста это означает необходимость повышенной детализации в прогнозной модели:

Показатель ФСБУ 4/2023	Значение для прогнозной модели
Нематериальные активы (НМА), Основные средства (ОС)	Прогноз движения этих внеоборотных активов (приобретение, выбытие, амортизация) критически важен для расчета капитальных затрат (CAPEX) и прогноза амортизационных отчислений (влияющих на себестоимость и прибыль).
Запасы	Прогнозирование необходимо для расчета оборотного капитала и определения потребности в краткосрочном финансировании.
Дебиторская и Кредиторская задолженность	Эти статьи определяют эффективность управления оборотным капиталом. Прогноз их динамики влияет на прогнозный Отчет о движении денежных средств (ОДДС) по операционной деятельности.
Капитал и Займы	Детализация долгосрочных и краткосрочных займов необходима для точного прогнозирования финансовых расходов (процентов) и расчета долговой нагрузки.
Выручка, Себестоимость, Прочие доходы и расходы	Прогноз этих статей должен быть интегрирован в модель с учетом факторного анализа, чтобы обеспечить прозрачность формирования чистой прибыли.

Методологическое требование: Прогнозные формы (Баланс, ОФР, ОДДС) должны быть не просто скопированы, но логически увязаны между собой. Например, прогнозируемое увеличение НМА и ОС в Балансе должно быть отражено как капитальные затраты в ОДДС и как рост амортизации в ОФР. Учет требований ФСБУ 4/2023 повышает верифицируемость прогнозной модели, так как обеспечивает ее соответствие минимально требуемому набору раскрываемых данных.

Разработка прогностической модели: Эконометрический и сценарный подходы

Повышение точности прогноза в условиях неопределенности требует отхода от одномерных моделей. Современная прогностическая методология для АО должна сочетать качественное многовариантное планирование с количественным эконометрическим моделированием. Как обеспечить, чтобы наши прогнозы оставались актуальными в условиях, когда макроэкономические переменные меняются буквально ежеквартально?

Метод многовариантности (сценарное планирование)

Сценарное планирование — это обязательный элемент прогнозирования для АО, работающих в волатильной среде. Оно позволяет заранее подготовиться к различным исходам, вызванным непредсказуемыми внешними событиями (например, новые санкции, резкий скачок цен на сырье, изменение ключевой ставки).

Разработка сценариев включает следующие этапы:

1. Определение ключевых допущений: Выбираются наиболее влиятельные экзогенные факторы, например, прогнозный темп роста ВВП, инфляция, среднегодовой курс рубля, стоимость привлечения капитала.
2. Формирование сценариев:
   • Оптимистический: Предполагает наилучшее развитие событий (рост спроса, стабилизация макроэкономики, снижение стоимости финансирования).
   • Пессимистический (Стрессовый): Основан на негативном развитии событий (рецессия, девальвация, дальнейшее ужесточение ДКП).
   • Наиболее вероятный (Базовый): Основан на консенсус-прогнозах регуляторов и аналитиков (например, Росстат, Минэкономразвития).
3. Расчет критерия выбора: Для каждого сценария рассчитывается ключевой критерий, например, NPV инвестиционного проекта или прогнозный ROE, что позволяет оценить, при каком сценарии достигается целевой показатель эффективности (ROE ≥ 20%).

Применение моделей векторной авторегрессии (VAR/VECM) для прогнозирования

Для повышения точности прогнозирования финансовых показателей, которые сильно зависят друг от друга (например, выручка, инвестиции, долг, прибыль), а также от макроэкономических факторов, необходимо использование многомерных эконометрических моделей.

Модель векторной авторегрессии (VAR) представляет собой один из наиболее адекватных инструментов для анализа сложных взаимосвязей в экономике.

Сущность VAR-модели: В отличие от традиционной регрессии, где переменные жестко разделены на зависимые (эндогенные) и независимые (экзогенные), VAR-модель рассматривает все включенные в систему переменные как эндогенные. Каждая переменная в системе моделируется как функция от своих собственных лаговых (прошлых) значений и лаговых значений всех других переменных в системе.

Общий вид VAR-модели (с лагом $p$):


Yt = C + Σi=1p Ai Yt-i + εt


Где:

• Y_t — вектор из K эндогенных переменных в момент времени t (например, Выручка АО, Чистая прибыль АО, Ключевая ставка ЦБ).
• C — вектор констант.
• A_i — матрица коэффициентов, отражающая влияние лаговых значений.
• p — оптимальное количество лагов.
• ε_t — вектор ошибок.

Преимущество VAR-модели: Она позволяет прогнозировать динамику нескольких финансовых показателей одновременно, учитывая их взаимное влияние. Это особенно ценно, когда трудно определить прямую причинно-следственную связь, а необходимо лишь оценить взаимозависимость (например, влияние ключевой ставки на инвестиции и прибыль). Если ряды интегрированы (нестационарны), используется ее модификация — векторная модель коррекции ошибок (VECM).

Учет макроэкономических шоков в прогнозировании деятельности АО

Один из ключевых исследовательских вопросов — адекватный учет влияния макроэкономических факторов. В современных российских условиях, характеризующихся ужесточением денежно-кредитной политики, этот раздел становится критически важным для точности любого финансового прогноза.

Анализ чувствительности корпоративных финансов к ключевой ставке ЦБ

В период с конца 2024 года и на протяжении 2025 года наблюдается беспрецедентный рост стоимости заемного капитала. Повышение ключевой ставки Центрального Банка (ЦБ) до двузначных значений, направленное на борьбу с инфляцией, оказывает прямое и немедленное негативное влияние на корпоративные финансы.

Ключевые факторы риска:

1. Рост стоимости обслуживания долга: Чувствительность АО к ставке ЦБ резко возросла, поскольку доля банковского кредита, привлеченного российскими предприятиями по плавающим ставкам, достигла 65% к августу 2025 года. Это почти удвоение с 2019 года. Любое повышение ставки ЦБ мгновенно перекладывается на финансовые расходы компании, снижая чистую прибыль.
2. Снижение инвестиционной активности: Средние ставки по рублевым кредитам сроком до одного года превышали 20% годовых с сентября 2024 года. Такая высокая стоимость финансирования делает большинство инвестиционных проектов с долгосрочной окупаемостью нерентабельными (отрицательный NPV), что вынуждает АО сокращать CAPEX и тормозить развитие.

Интеграция в модель: Прогноз финансового результата должен включать детальный расчет прогнозных финансовых расходов, исходя из ожидаемой траектории ключевой ставки, структуры долга АО (фиксированная/плавающая ставка) и прогнозируемого объема заимствований. Недооценка этого фактора может привести к критической ошибке в прогнозе чистой прибыли и, как следствие, неверному планированию дивидендной политики, что может вызвать недовольство акционеров.

Корреляция других макрофакторов (Инфляция, Курс валюты, ВВП) с финансовыми результатами АО

Для построения надежной эконометрической модели (VAR) необходимо учитывать комплекс макроэкономических факторов, которые формируют финансовые потоки АО.

Макрофактор	Механизм влияния на АО	Финансовые показатели под влиянием
Курс доллара/евро к рублю	Для экспортеров — рост выручки в рублевом эквиваленте; для импортеров и компаний с валютным долгом — рост себестоимости и финансовых расходов.	Выручка, Себестоимость, Чистая прибыль, Валютные активы/обязательства.
Индекс инфляции	Прямое влияние на операционные расходы (рост цен на сырье, материалы, труд) и косвенное влияние на стоимость финансирования (через ключевую ставку ЦБ).	Себестоимость, Операционные расходы, Запасы.
Прирост ВВП	Отражает общее состояние экономики и уровень платежеспособного спроса, что является прямым фактором спроса на продукцию АО.	Выручка, Объем продаж, Инвестиции.

Эти факторы являются идеальными кандидатами для включения в вектор $Y_{t}$ VAR-модели, что п��зволит оценить не только их прямое влияние, но и обратную связь, например, как финансовое состояние крупного АО может влиять на региональный ВВП. Использование эконометрических моделей с учетом этих экзогенных шоков позволяет создать более реалистичные сценарии. Важно помнить, что в условиях высокой инфляции, номинальный рост прибыли не всегда означает реальное улучшение финансового положения, поэтому необходимо проводить анализ в сопоставимых ценах.

Структура, верификация и практическая применимость финансовой модели

Для обеспечения академической строгости и практической применимости, прогностическая модель АО должна иметь четкую логическую структуру и включать механизмы количественной верификации.

Логическая структура прогнозной финансовой модели АО

Финансовая модель прогнозирования, предназначенная для академического исследования и практического использования, должна быть разделена на четыре логически связанных блока:

1. Блок ретроспективной финансовой отчетности: Ввод фактических данных АО за предыдущие 3–5 лет (Баланс, ОФР, ОДДС), приведенных в соответствие с требованиями ФСБУ 4/2023. Этот блок служит базой для определения исторических темпов роста и расчета коэффициентов.
2. Блок исходных допущений (Сценарный): Содержит все ключевые экзогенные и эндогенные переменные, принимаемые в качестве гипотезы для прогноза (например, темп роста рынка, инфляция, ключевая ставка, налоговые ставки, прогнозный рост цен на продукцию). Этот блок должен быть гибким для проведения анализа чувствительности.
3. Блок вспомогательных расчетов: Включает расчеты, не входящие в основные отчетные формы, но критически важные для прогноза:
   • Прогноз амортизации и CAPEX.
   • Прогноз оборотного капитала (запасы, дебиторская/кредиторская задолженность).
   • Прогноз процентных расходов и налоговых платежей.
   • Расчет эконометрических коэффициентов (например, матрицы A_i VAR-модели).
4. Блок результатов финансовых прогнозов: Содержит три взаимосвязанные прогнозные формы отчетности (Баланс, ОФР, ОДДС) и расчет ключевых финансовых коэффициентов (ROE, ROA, Долг/EBITDA) для каждого из разработанных сценариев.

Количественная верификация прогнозов методом цепных подстановок

Верификация реалистичности прогнозов — обязательный этап. Одним из наиболее универсальных и прозрачных методов для количественного обоснования вклада каждого фактора в прогнозируемое изменение результата является детерминированный факторный анализ методом цепных подстановок.

Этот метод позволяет изолировать влияние каждого фактора на изменение результирующего показателя (Y), что критически важно для подтверждения обоснованности заложенных в модель допущений.

Пример применения: Прогнозирование изменения Чистой Прибыли (Y) в зависимости от трех факторов: Выручки (A), Рентабельности продаж (B) и Налоговой ставки (C).

Пусть базовая модель (прошлый год) будет Y₀ = A₀ · B₀ · C₀, а прогнозируемая (будущий год) — Y₁ = A₁ · B₁ · C₁.

Формулы для расчета изолированного влияния:

1. Влияние изменения Выручки (A):
   ΔYA = (A₁ - A₀) · B₀ · C₀
2. Влияние изменения Рентабельности продаж (B):
   ΔYB = A₁ · (B₁ - B₀) · C₀
3. Влияние изменения Налоговой ставки (C):
   ΔYC = A₁ · B₁ · (C₁ - C₀)

Общее изменение прогнозируемого результата должно быть равно сумме изолированных влияний:
ΔY = Y₁ - Y₀ = ΔYA + ΔYB + ΔYC

Применение метода цепных подстановок обеспечивает количественную верифицируемость прогноза: аналитик может четко показать, что, например, 80% прогнозируемого роста прибыли в оптимистическом сценарии обусловлено ростом Выручки, а 20% — оптимизацией Себестоимости. Таким образом, метод цепных подстановок становится ключевым инструментом для защиты прогностической модели перед руководством и инвесторами.

Роль прогноза в принятии управленческих решений АО

Финансовый прогноз является не самоцелью, а инструментом, обеспечивающим эффективность управленческой деятельности.

Практическое применение прогноза:

1. Инвестиционные решения и привлечение финансирования: Прогнозные ОДДС и Баланс позволяют обосновать потребность в внешнем финансировании (кредитах) и доказать его окупаемость (положительный NPV) при различных сценарных условиях, что критически важно при взаимодействии с банками и инвесторами.
2. Дивидендная политика: Прогноз чистой прибыли и, что более важно, прогноз свободного денежного потока (FCF) напрямую определяет потенциальный объем дивидендных выплат. Высокая точность прогноза позволяет АО принимать взвешенные решения о выплате дивидендов, избегая рисков ликвидности.
3. Оценка стоимости бизнеса (M&A): Прогнозные денежные потоки являются основой для применения метода дисконтированных денежных потоков (DCF), который используется для оценки стоимости бизнеса при сделках слияния и поглощения (M&A) или при стратегическом планировании.

Заключение

Разработанная методология прогнозирования финансовых результатов Акционерного Общества представляет собой комплексный аналитический подход, адаптированный к современным российским экономическим и регуляторным реалиям.

Была достигнута главная цель исследования: сформулирован протокол, который выходит за рамки простой экстраполяции. Методология базируется на строгом учете требований ФСБУ 4/2023, что обеспечивает интеграцию прогнозных форм (Баланс, ОФР) с минимально необходимым составом раскрываемых показателей.

Ключевым достижением является внедрение эконометрического моделирования (VAR) для адекватного учета резко возросшей чувствительности корпоративных финансов к макроэкономическим шокам, таким как ключевая ставка ЦБ (особенно в контексте 65% кредитов по плавающим ставкам). Для обеспечения верифицируемости и академической строгости, методология включает количественный протокол обоснования через детерминированный факторный анализ методом цепных подстановок.

Перспективы развития прогностических моделей в российских АО связаны с дальнейшим углублением интеграции машинного обучения (нейронные сети) для прогнозирования нелинейных взаимосвязей, а также с развитием динамического сценарного планирования, позволяющего в реальном времени корректировать допущения модели в ответ на меняющуюся геополитическую и экономическую ситуацию. Непрерывное совершенствование этих инструментов позволит АО не просто реагировать на кризисы, но и активно ими управлять.

Список использованной литературы

1. Федеральный стандарт бухгалтерского учета ФСБУ 4/2023 «Бухгалтерская (финансовая) отчетность». Утвержден Приказом Минфина России от 31.05.2023 № 89н.
2. Трудовой кодекс Российской Федерации от 30.12.2001 N 197-ФЗ (ред. от 25.12.2023).
3. Атлас З.В. Эффективность производства и рентабельность предприятий. — М.: Мысль, 2001.
4. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа. — М.: Финансы и статистика, 2002.
5. Балабанов А.И., Балабанов И.Т. Финансы. — СПб: Питер, 2002.
6. Басовский Л.Е., Лунева А.М., Басовский А.Л. Экономический анализ. – М.: ИНФРА-М, 2005.
7. Весник В.Р. Менеджмент. — М.: Проспект, 2006.
8. Игнатова Е.А., Пушкарева Г.М. Анализ финансового результата деятельности предприятия. — М.: Финансы и статистика, 2005.
9. Ковалев В.В. Финансовый анализ. — М.: Финансы и статистика, 2003.
10. Маркарьян Э.А., Герасименко Г.П. Финансовый анализ. — М.: ПРИОР, 2004.
11. Скляренко В.К., Прудников В.М. Экономика предприятия. – М.: ИНФРА-М, 2005.
12. АКЦИОНЕРНЫЕ ОБЩЕСТВА В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ: ПОНЯТИЕ, СУЩНОСТЬ И ПРАВОВАЯ ПРИРОДА // cyberleninka.ru.
13. Анализ влияния внешних факторов на прогнозирование финансовой несостоятельности российских компаний // cyberleninka.ru.
14. Гайд по ФСБУ 4/2023 Бухгалтерская отчетность: новые правила в 2025 году, образцы // glavbukh.ru.
15. ДОКЛАД Методы прогнозирования развития экономики, в том числе с учетом трансграничных последствий принимаемых решений в области макроэкономической политики // eaeunion.org.
16. Как построить финансовую модель для проекта // netology.ru.
17. Как составлять бухотчетность по новому ФСБУ с 2025 года // probusiness.news.
18. Как проверить финансовую модель инвестиционного проекта и убедиться в реалистичности расчетов и прогнозов // alt-invest.ru.
19. Обзор ФСБУ 4/2023 «Бухгалтерская (финансовая) отчетность» от экспертов 1С // buh.ru.
20. О СУЩНОСТИ ФИНАНСОВОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ // cyberleninka.ru.
21. Прогнозирование финансовых показателей предприятия с учетом изменений внешней среды на основе нейронной сети // elibrary.ru.
22. РУКОВОДСТВО по формированию Финансовой модели // gisp.gov.ru.
23. Современные особенности анализа и прогнозирования ключевых финансовых показателей деятельности организаций // esj.today.
24. СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ ФИНАНСОВОГО ПЛАНИРОВАНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НА ПРЕДПРИЯТИИ // cyberleninka.ru.
25. Статья 2. Основные положения об акционерных обществах // consultant.ru.
26. Финансовое планирование и прогнозирование — Школа бизнеса «Альфа» // alfaseminar.ru.
27. Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования // forecast.ru.