Kowalczyk M., Wroclaw University of Economics Król M., Wroclaw University of Economics Planowanie przychodów ze sprzedaży na przykładzie przedsiębiorstw z branży działalności profesjonalnej, naukowej i technicznej Working paper Słowa kluczowe: planowanie przychodów ze sprzedaży, prognoza sprawozdania finansowego, planowanie finansowe JEL Classification: A10 Streszczenie: W niniejszym raporcie przedstawione zostały prognozy przyszłych przychodów ze sprzedaży dla wybranych przedsiębiorstw z branży działalności profesjonalnej, naukowej i technicznej wyznaczone na podstawie analizy sprawozdań finansowych za lata 2010-2011. Do sformułowania prognozy zastosowano model średniej ruchomej. Wrocław 2013 1
Wstęp Celem niniejszej pracy jest zaproponowanie prognozy przychodów ze sprzedaży dla dwóch niezależnych od siebie przedsiębiorstw na kolejny rok rozrachunkowy (2012). Dane na rok 31.12.2013 roku niezbędne do dokonanie ww. prognozy zostały pobrane z bazy EMIS (Monitor Polski B). Oba przedsiębiorstwa działają w branży oznaczonej PKD 70 związanej z działalnością firm centralnych oraz doradztwem związanym z zarządzaniem. Działalność pierwszego z przedsiębiorstw skupia się w głównej mierze na działalności deweloperskiej. Według bazy PKD zostało ono umieszczone w podgrupie o nr 7011. Spółka specjalizuje się w budowie i późniejszym wynajmie nowoczesnych powierzchni magazynowych i handlowych. Dodatkowy przedmiot działalności spółki stanowi zarządzanie nieruchomościami komercyjnymi zarówno w trakcie ich budowy jak i podczas normalnego funkcjonowania, a także usługi zastępstwa inwestycyjnego dotyczące pomocy w realizacji inwestycji o charakterze komercyjnym. Przedmiotem działalności drugiego z badanych podmiotów wg podgrupy PKD o nr 7011 jest zagospodarowanie oraz sprzedaż nieruchomości na własny rachunek. Spółka ta zarządza jednym z centrów handlowych w jednej z nadmorskiej aglomeracji. Galeria ta jest bardzo nowoczesnym obiektem wpisującym się w obraz miasta, którą spółka stale rozwija uatrakcyjniając ofertę dla klientów poprzez współpracę ze znanymi i lubianymi markami oraz wprowadzając innowacyjne zmiany, aby spełnić oczekiwania klientów. Wybór metody Jest wiele metod prognozowania przyszłych przychodów prognozowania sprzedaży. Dlatego też pierwszą z decyzji jakie należało podjąć podczas tworzenia powyższej prognozy był dobór najodpowiedniejszego według twórców pracy modelu prognozowania. Z uwagi na stosunkowo niewielkie wahania przychodów ze sprzedaży w analizowanych spółkach z branży PKD 70 z ostatnich lat, do prognozy przychodów na rok 2012 została użyta metoda średniej ruchomej. 2
Metoda średniej ruchomej Metoda średniej ruchomej wykorzystywana jest zazwyczaj do prognozowania oraz wygładzania szeregów czasowych. W powyższym modelu zakłada się, że wartość prognozowanej zmiennej w kolejnym okresie lub momencie będzie się równała średniej arytmetycznej k ostatnich wartości dla tej zmiennej. Model ten zapisany w formule matematycznej ma następującą postać: Gdzie : - prognoza zmiennej Y wyznaczona na moment lub okres t - wartość zmiennej prognozowanej w momencie lub okresie i k - Stała wygładzania 1 Stała wygładzania jest inaczej liczbą wyrazów średniej ruchomej i została ustalona dla badanego okresu dwóch ostatnich lat. k=2 Użycie większej liczby wyrazów z pewnością wygładziłoby wartości szeregu, jednakże wpłynęłoby też niekorzystnie na czas reakcji na zmiany prognozowanej zmiennej. Średnia wyliczona zaś z mniejszej liczby zmiennych szybciej odzwierciedliłaby bieżące zmiany zachodzące w prognozowanej zmiennej ale będzie ona bardziej podatna na efekty zdarzeń przypadkowych. Dlatego też przy doborze liczby wyrazów średniej ruchomej należy znaleźć kompromis pomiędzy stopniem wygładzenia, a elastycznością średniej na oddziaływanie przypadkowych zmian w przepływach. Metoda średniej ruchomej jest niezwykle prostym i klarownym sposobem na prognozowanie przyszłych przepływów pieniężnych. Największą wadą dokonywania prognoz według modelu średniej 1 Cieślak Maria, Prognozowanie gospodarcze metody i zastosowania, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2005, ss. 67-69 3
ruchomej jest nadawanie takich samych wag dla kolejnych k- okresów w badanym okresie. Dlatego też powyższą metodę powinno stosować się wyłącznie w przypadku przedsiębiorstw charakteryzujących się rok do roku niewielką zmiennością przychodów ze sprzedaży (zmiany do ok 10%) 2. Prognoza przychodów ze sprzedaży Dane niezbędne do przeprowadzenia prognozy zostały zaczerpnięte ze sprawozdań finansowych badanych spółek za rok 2011, pobranych z internetowej bazy danych EMIS (Monitor Polski B). W zestawieniu poniżej pokazane zostały przychody ze sprzedaży obu spółek w okresie 2010-2011. Tabela 1 Przychody spółek w latach 2010-2011 (w tys. zł) I Spółka II Spółka 2010 2011 2010 2011 14 453,88 15 150,10 13 316,09 13 986,58 źródło: obliczenia na podstawie sprawozdań finansowych wybranych spółek Przy pomocy opisanej metody obliczone zostały prognozy przychodów ze sprzedaży obu spółek dla 2012r. Dla pierwszej wynik to: Dla drugiej wynik to: Dla spółki pierwszej na podstawie jej sprawozdania finansowego danych można zauważyć że przychody ze sprzedaży w roku 2010 wyniosły 14 453,88 tys. zł, a w 2011 roku osiągnęły wartość 15 150,10 tys. zł co stanowi wzrost o 696,22 tys. zł (4,82%) rok do roku. 2 Cieślak Maria, Prognozowanie gospodarcze metody i zastosowania, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2005, ss. 67-69 4
Prognozowane przychody ze sprzedaży dla powyższej spółki na rok 2012 oszacowane metodą średniej ruchomej wyniosą 14 801,99 tys. zł. Będą one niższe od przychodów ze sprzedaży wygenerowanych w 2011r. o 348,11 tys. zł (2,29%). Druga spółka zanotowała w 2010r. przychód w wysokości 13 316,09 tys. zł, w 2011r. 13 986,58 tys. zł. Można więc stwierdzić, że wzrost przychodu rok do roku jest nieznaczny, o 670,49 tys. zł. Według wyliczeń metodą średniej ruchomej przychód spółki w 2012r. zmaleje w porównaniu z rokiem 2011 o 335,24 tys. zł i wyniesie 13 651 tys. zł. Podsumowanie Przy formułowaniu wniosków należy zaznaczyć, że proces jakim jest prognozowanie przyszłych przychodów przedsiębiorstwa jest problemem złożonym. Na wartość przyszłych przychodów wpływ mają czynniki makroekonomiczne (koniunktura, kondycja branży, ceny surowców itp.) i otoczenie (sytuacja na lokalnym rynku, konkurencja,). Każda z prób przewidywania przyszłych przychodów obarczona jest dużym ryzykiem błędu, zwłaszcza w przypadku modelu średniej ruchomej. Dlatego też ważnym jest by przy doborze metody prognozowania zostały ustalone wartości graniczne decydujące o zastosowaniu konkretnej metody. Takim filtrem zastosowanym przez autorów prognozy były wahania przychodów ze sprzedaży utrzymujące się w przedziale +/- 10%. Warto również zaznaczyć, że obie spółki świadczą zbliżone do siebie usługi zajmują się sprzedażą i zarządzaniem nieruchomościami. Trudnym do pominięcia jest więc aspekt zależności przychodów przedsiębiorców od koniunktury na rynku. Jednakże specyficzny charakter świadczonych usług (wynajem, rzadziej sprzedaż) sprawia, że zależność omawianych spółek od sytuacji w branży budowlanej zdaje się tracić na znaczeniu. Przy takim założeniu, analizie danych historycznych, a także odpowiednio dobranej k liczbie wyrazów prognozy sformułować można tezę, że prognozę przychodów ze sprzedaży dokonaną za pomocą średniej ruchomej w tym przypadku należy uznać za wiarygodną. 5
Spis tabel: 1. Tabela 1: Przychody spółek w latach 2010-2011 (w tys. zł) Bibliografia: 1. Cieślak Maria, Prognozowanie gospodarcze metody i zastosowania, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2005 2. Dittmann Paweł, Prognozowanie w przedsiębiorstwie : metody i ich zastosowanie (Oficyna Ekonomiczna Wolters Kluwer Polska, Kraków 2006 Wyd. 3 zm.) 3. Monitor Polski B sprawozdania finansowe przedsiębiorstw z branży PKD 70 4. Michalski Grzegorz, Strategie finansowe przedsiębiorstw (Entrepreneurial financial strattegies), oddk, Gdańsk 2009. 5. Michalski Grzegorz, Ocena finansowa kontrahenta na podstawie sprawozdań finansowych (Financial Analysis in the Firm. A Value-Based Liquidity Framework), oddk, Gdańsk 2008. 6. Michalski, Grzegorz Marek, Wprowadzenie do zarządzania finansami przedsiębiorstw, (Introduction to Entrepreneurial Financial Management), Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=1934041 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1934041 7. Michalski Grzegorz (2007), Portfolio Management Approach in Trade Credit Decision Making, Romanian Journal of Economic Forecasting, Vol. 3, pp. 42-53, 2007. Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=1081269 8. Michalski Grzegorz (2008), Operational risk in current assets investment decisions: Portfolio management approach in accounts receivable, Agricultural Economics Zemedelska Ekonomika, 54, 1, 12 19 9. Michalski Grzegorz (2008), Corporate inventory management with value maximization in view, Agricultural Economics-Zemedelska Ekonomika, 54, 5, 187-192. 6
10. Michalski Grzegorz (2009), Inventory management optimization as part of operational risk management, Economic Computation and Economic Cybernetics Studies and Research, 43, 4, 213-222. 11. Michalski Grzegorz (2011), Financial Analysis in the Enterprise: A Value-Based Liquidity Frame-work. Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=1839367, 177-262. 12. Michalski Grzegorz (2007), Portfolio management approach in trade credit decision making, Romanian Journal of Economic Forecasting, 8, 3, 42-53. 13. Michalski Grzegorz (2008), Value-based inventory management, Romanian Journal of Economic Forecasting, 9, 1, 82-90. 14. Michalski Grzegorz (2012), Financial liquidity management in relation to risk sensitivity: Polish enterprises case, Quantitative Methods in Economics, Vydavatelstvo EKONOM, Bratislava, 141-160. 15. Michalski Grzegorz (2008), Decreasing operating risk in accounts receivable mangement: influence of the factoring on the Enterprise value, [in] Culik, M., Managing and Modelling of Financial Risk, 130-137. 16. Michalski Grzegorz (2010), Planning optimal from the Enterprise value creation perspective. Levels of operating cash investment, Romanian Journal of Economic Forecasting, vol: 13 iss: 1 pp.198-214. 17. Polak Petr, Robertson, D. C. and Lind, M. (2011), The New Role of the Corporate Treasurer: Emerging Trends in Response to the Financial Crisis (December 12, 2011). International Research Journal of Finance and Economics, No. 78, Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=1971158 18. Soltes Vincent (2012), Paradigms of Changes in the 21th Century - Quest for Configurations in Mosaic, Ekonomicky Casopis, v.60 is.4 pp. 428-429. 19. Soltes Vincent (2011), The Application of the Long and Short Combo Option Strategies in the Building of Structured Products, 10th International Conference of Liberec Economic Forum, Liberec. 20. Zmeskal Zdenek, Dluhosova Dana (2009), Company Financial Performance Prediction on Economic Value Added Measure by Simulation Methodology, 27th International Conference on Mathematical Methods in Economics, Mathematical Methods in Economics, 352-358. 7
21. Polak Petr, Sirpal R., Hamdan M. (2012), Post-Crisis Emerging Role of the Treasurer, European Journal of Scientific Research, 86, 3, 319-339 22. Kresta A.; Tichy Tomas (2012), International Equity Portfolio Risk Modeling: The Case of the NIG Model and Ordinary Copula Functions, FINANCE A UVER-CZECH JOURNAL OF ECONOMICS AND FINANCE 62, 2, 141-161. 23. Kopa Milos, D'Ecclesia RL, Tichy Tomas (2012), Financial Modeling, FINANCE A UVER- CZECH JOURNAL OF ECONOMICS AND FINANCE, 62, 2, 104-105. 24. Michalski, Grzegorz Marek, Value-Based Inventory Management, Value-Based Inventory Management, Journal of Economic Forecasting, 9/1, 82-90, 2008. Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=1081276 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1081276 25. Dluhosova Dana, et. al., 2006, Finanční řízení a rozhodování podniku: analýza, investování, oceňování, riziko, flexibilita, Ekopress, Prague. 26. Soltes Vincent, 2004, Duration of coupon bonds as a criterion of the price sensibility of bonds with regards to the change of interest rates (Durácia kupónovej obligácie ako kritérium cenovej citlivosti obligácie vzhľadom na zmenu úrokových sadzieb in Slovak), EKONOMICKY CASOPIS, 52/2004(1), pp. 108-114. 27. Michalski, Grzegorz Marek, Factoring and the Firm Value (May 17, 2008). FACTA UNIVERSITATIS Series: Economics and Organization, Vol. 5, No. 1, pp. 31-38, 2008. Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=1844306 28. Michalski, Grzegorz Marek, Crisis Caused Changes in Intrinsic Liquidity Value in Non-Profit Institutions (December 14, 2012). Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy, 2012, Volume 7, Issue 2. Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=2189488 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2189488 29. Michalski, Grzegorz Marek, Płynność finansowa w małych i średnich przedsiębiorstwach (Financial Liquidity Management in Small and Medium Enterprises) (2013). Plynnosc Finansowa w Malych i Srednich Przedsiebiorstwach, PWN, 2013. Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=2214715 30. Michalski, Grzegorz Marek, Accounts Receivable Management in Nonprofit Organizations (Zarządzanie należnościami w organizacjach nonprofit), 2012, Zeszyty Teoretyczne 8
Rachunkowości 2012(68(124)):83-96. ICID: 1031935, Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=2193352 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2193352 31. MPB - Dane dla lat 2009-2010, http://dx.doi.org/10.6084/m9.figshare.92633 9