Поскольку главная идея микроимитационного моделирования заключается в том, чтобы, используя одни и те же исходные данные, рассчитать, какой финансовый эффект будет при различных управленческих решениях, программа экономических расчетов на практике будет иметь очень сложную структуру. В результате модели, в которых пользователь имеет возможность вводить необходимые изменения в диалоговом режиме, и которые позволяют оперативно менять основные выходные параметры предприятия, получаются достаточно громоздкими.
Требования к структуре и программному обеспечению микроимитационных моделей во многом зависят от задач исследования и от возможностей программистов.
Модель должна быть написана на таком языке программирования, с которым знакомо большинство программистов, и должна быть построена так, чтобы при передаче ее в эксплуатацию другим пользователям у новых программистов не возникало трудностей. Если же в будущем возникнут новые потребности, ни база данных, ни программный код не должны меняться радикальным образом. Модель должна быть достаточно гибкой, чтобы с ее помощью можно было анализировать не только те предполагаемые в ближайшем будущем изменения, но и проблемы, которые могут представлять интерес в будущем.
Поскольку все расчеты по микроимитационной модели производятся на уровне отдельных предприятий, группировать полученные результаты расчетов для их последующего представления можно по любому принципу.
Чаще всего используются группировки предприятий по выявленным во входном массиве данных кластерам. В таблицу сводных результатов целесообразно включить следующие показатели: суммарное изменение доходов акционера при различных сценариях экономического роста, прогноз бюджетных доходов и их приростов в различных условиях и суммарные показатели по доходным группам. Как правило, программа, формирующая отчеты по результатам расчетов, пишется на том же языке программирования, что и программа экономических расчетов.
Одно из последних достижений в области микроимитационного моделирования заключается в более широком использовании обратных связей между экономическим поведением предприятий и управленческими решениями акционеров. Оно может быть полезно, главным образом, для такого акционера как государство. Предположим, например, что предлагаемое увеличение дивидендов приведет к снижению прибыльности предприятия на 10%.
Поскольку это снижение, по сути, означает удорожание капитала, можно ожидать падения инвестиций и объемов выпуска продукции. Если подобные обратные связи действительно сработают, произойдет сокращение масштабов экономической деятельности, и в результате общие поступления в бюджет за счет налоговых платежей могут снизиться. Этот цикл может продолжаться и дальше: падение экономической активности, падение налоговых поступлений и так далее. Если подобные обратные связи включены в микроимитационную модель, расчеты по ней производятся так: вначале оценивается падение производства в качестве прямого результата предлагаемого управленческого решения, затем вводятся изменения в показатели производства и рассчитывается сокращение доходов, получаемых государством-акционером в результате такого решения. Для моделей этого типа необходимо иметь очень хорошие, детальные исходные данные, которые позволили бы оценить реакцию предприятий на управленческие решения крупных акционеров. Получить подобные оценки поведенческих реакций очень непросто, особенно если речь идет о странах с переходной экономикой, к числу которых относится Россия. В принципе, модель подобного типа можно построить и здесь, однако, скорее всего при этом окажется, что выдаваемые ею результаты будут слишком сильно зависеть от используемых предположений относительно ответной реакции предприятий от управленческих решений.
В заключение данного раздела следует отметить, что наиболее общие методы, используемые в мире для анализа финансового состояния предприятий, связаны с применением эконометрических моделей, за каждой переменной которых стоит определенный статистический индикатор, с той или иной точностью измеряющий какую-то сторону хозяйственной деятельности предприятия. В ряде случаев они позволяют выявить конкретные количественные взаимосвязи экономических процессов, протекающих на предприятиях-эмитентах, с индикативными показателями, доступными для инвесторов. Однако в современных российских условиях использование разработанных на основе западной практики моделей по очевидным причинам затруднено. Отечественная эконометрика пока не создала широко известных моделей, о достоинствах и недостатках которых можно было бы судить с учетом опыта их использования.
В целом результаты применения традиционных технологий оценки и прогнозирования финансового состояния эмитентов, а также реальной стоимости пакетов их ценных бумаг можно назвать ограниченными. Ограниченность этих методов состоит в их зависимости от исходных условий и отсутствии гибкости. Они не способны учитывать то, что относительная значимость отдельных показателей финансовой отчетности и определяющих их факторов на практике меняются со временем, подчас очень резко и непредсказуемо. Кроме этого традиционные подходы характеризуются ограниченной информативностью, так как предназначены для описания качественных факторов или закономерностей в количественных терминах. Таким образом, на смену традиционным технологиям должны придти новые подходы . более эффективные в условиях структурной нестабильности российской экономики.
