НАУЧНЫЕ РАБОТЫ

Учет и анализ, и аудит текущих обязательств (на материалах ОАО СЗКО «Молот»)

Поступление сырья Продажа готовой Получение платежа и сопроводительных продукции от покупателя

документов (приток денежных средств)

Производственный процесс Период обращения

(период обращения средств в запасах) дебиторской задолженности

Период обращения

кредиторской задолженности Финансовый цикл

Оплата сырья (отток денежных средств)

Рисунок 3.3 - Модель цикла обращения денежных средств

Финансовый цикл (цикл денежного оборота) предприятия представляет собой период полного оборота денежной формы оборотного капитала, инвестированного в оборотные активы, начиная с момента погашения кредиторской задолженности за полученное сырье, материалы и полуфабрикаты, и заканчивая инкассацией денежных средств за поставленную готовую продукцию.

На основании схемы несложно дать определение и построить алгоритм расчета продолжительности финансового цикла (периода обращения денежных средств).

Период обращения = Период обращения + Период обращения – Период обращения

денежных средств запасов дебиторской кредиторской

задолженности задолженности.

Период обращения денежных средств – промежуток времени между оплатой приобретенного сырья и получением выручки от реализации готовой продукции. Это период, в течение которого предприятию придется финансировать производство (из собственных или заемных источников). Эти средства нужно изыскивать. Каждое предприятие стремится как можно больше, но без вреда для производства сократить период обращения денежных средств. Это ведет к увеличению прибыли, т.к. сокращение периода обращения уменьшает потребность во внешних источниках финансирования, снижая тем самым себестоимость продукции. Период обращения денежных средств (рисунок 3.3) может быть уменьшен путем: сокращения периода обращения товарно-материальных запасов за счет более быстрого периода производства и реализации товаров; сокращения периода обращения дебиторской задолженности, за счет ускорения расчетов; удлинения периода обращения кредиторской задолженности (замедление расчетов за приобретенные ресурсы).

Анализ динамики продолжительности финансового цикла рекомендуется проводить периодически (таблица 3.6). Очевидно, что ситуация с наличием свободных денежных средств в обороте предприятия ОАО СЗКО «Молот» за рассматриваемый период ухудшилась. На анализируемом предприятии произошло существенное увеличение периода обращения запасов, что рассматривается как негативное влияние. Главным условием наличия свободных средств в обороте является более высокая сумма платежей дебиторов по сравнению с суммой платежей кредиторам. Период оборачиваемости дебиторской задолженности на предприятии сократился, но существенно сократился период оборачиваемости кредиторской задолженности, вследствие чего произошло значительное увеличение финансового цикла. Отметим однако, что если сокращение продолжительности операционного цикла без сомнения рассматривается как положительная тенденция, то в отношении показателя «продолжительность финансового цикла» подобного суждения сделать нельзя.

Таблица 3.6 Анализ динамики коэффициентов оборачиваемости и длительности финансового цикла предприятия ОАО СЗКО «Молот»

Показатели

2001 год

2002 год

Изменения

Коэфф.оборачиваемости запасов

1176,3/336,75=3,49

1766/757,55=2,33

- 1,15

Коэфф.оборачиваемости дебиторской задолженности

1392,4/213,3=6,52

2212,5/273=8,10

1,58

Коэфф.оборачиваемости кредиторской задолженности

1176,3/72=16,3

1766/74,2=23,8

7,5

Период обращения запасов, дн.

360/3,49=103,15

360/2,33=154,5

51,3

Период обращения дебиторской задолженности, дн.

360/6,52=55,2

360/8,1=44,4

- 10,8

Период обращения кредиторской задолженности, дн.

- 7

Период обращения денежных средств (длительность финансового цикла), дн.

103,15+55,2-22=136,35

154,5+44,4-15=183,9

47,55

Здесь нужен факторный анализ, поскольку если сокращение продолжительности финансового цикла достигнуто за счет неоправданного замедления оборачиваемости кредиторской задолженности, то подобный факт имеет скорее негативный, нежели позитивный оттенок: рост кредиторской задолженности вызывает падение коэффициентов ликвидности, что приведет к затруднениям в получении кредитов и удорожанию их обслуживания; хронические задержки платежей вызывают потерю деловой репутации и затрудняют деятельность.

Таким образом, чем быстрее оборачивается дебиторская и медленнее – кредиторская задолженность, тем меньше потребность предприятия в рабочем капитале. Целью управления кредиторской задолженности является ее оптимизация - обеспечение оптимального размера оборотных средств, а также поддержание ликвидности предприятия, т.е. способности в срок погасить задолженность по обязательствам перед кредиторами. Определение оптимального размера кредиторской задолженности в значительной мере зависит от характера деятельности предприятия.

3.4 Прогнозирование уровня кредиторской задолженности

Под прогнозом понимается научно обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем, об альтернативных путях и сроках его осуществления.

Задача экономического прогнозирования, с одной стороны, выяснить перспективы ближайшего или более отдаленного будущего в исследуемой области, руководствуясь реальными процессами действительности, а с другой – способствовать выработке оптимальных текущих и перспективных планов, опираясь на составленный прогноз и оценку принятого решения с позиций его последствий в прогнозируемом периоде. В настоящее время, по оценкам ученых, насчитывается свыше 150 различных методов прогнозирования. Однако на практике используется в качестве основных 15-20. Методы прогнозирования можно разделить на две группы: эвристические (интуитивные) и экономико-математические методы, в которых превалируют объективные начала. При использовании экономико-математических методов структура моделей устанавливается и проверяется экспериментально в условиях, допускающих объективное наблюдение и измерение. К их числу относят статистические методы, методы прогнозной экстраполяции, корреляционный анализ, регрессионный анализ, метод наименьших квадратов и т.д. В зависимости от целей анализа различают: детерминированные модели и стохастические модели. В основе детерминирования лежит положение о существовании причинности, т.е. такой связи явлений, при которой одна причина при определенных условиях порождает другую (следствие). Стохастический анализ предполагает изучение массовых эмпирических данных путем построения моделей изменения показателей за счет факторов, не находящихся в прямых связях, в прямой взаимозависимости и взаимообусловленности. Эти методы изучения связей, как и любые, разрабатываемые в рамках математических наук, сопровождаются целым рядом оговорок и допущений. Несмотря на существенную условность применения в экономическом анализе стохастических моделей, они достаточно распространены. Для корректного использования методов математической статистики (например корреляционно-регрессионного анализа) желательна проверка нормальности законов распределения переменных.

При формировании прогнозов с помощью экстраполяции обычно исходят из статистически складывающихся тенденций изменения тех или иных количественных характеристик объекта. Экстраполяционные методы являются одним из самых распространенных и наиболее разработанных среди всей совокупности методов прогнозирования. В рыночных условиях ключевым фактором деятельности предприятия является реализация продукции, которая определяет объем производства. Исходя из этого, осуществляется разработка планов использования материалов, уровня запасов, дебиторской, кредиторской задолженности, использования денежных средств. Целью данного исследования является определение оптимального размера краткосрочного заемного капитала в зависимости от планируемого объема производства, исходя из плана реализации продукции.

На основе данных за последние 9 кварталов деятельности предприятия ОАО СЗКО «Молот» построим график изменения выручки от реализации продукции .

Период

2000 г.

2001 год

2002 год

IV кв.

I кв.

II кв.

III кв.

IV кв.

I кв.

II кв.

V кв.

Объем реализации, тыс.грн.

1392,4

62,2

365,3

689,7

885,1

645

126,1

459,4

212,5

Таблица 3.7 Объем реализации продукции ОАО СЗКО «Молот» в 2000-2002 гг.

Рисунок 3.3 Изменение уровня выручки от реализации продукции за 2000-2002гг.

Построим линию тренда для кривой развития рассматриваемого показателя. Под трендом понимается характеристика основной закономерности движения во времени, в некоторой мере свободной от случайных воздействий. Обычно тенденцию стремятся представить в виде более или менее гладкой траектории. При помощи метода экстраполяции определим планируемый объем реализации на 2003 год, и на основе полученных данных можно определить остальные плановые показатели хозяйственной деятельности предприятия.

Стохастическое моделирование можно применять в анализе хозяйственной деятельности, если есть возможность составить совокупность наблюдений. У нас есть статистические данные (ряд экспериментальных точек xi;yi) об объемах реализации продукции и об уровне кредиторской задолженности за ряд периодов. В условиях инфляции всякая отсрочка платежа дебиторов приводит к тому, что организация реально получает лишь часть стоимости выполненных работ. Предприятию можно рекомендовать расширить систему авансовых платежей. Нас интересует каков должен быть уровень кредиторской задолженности по полученным авансам при изменении объема реализации продукции. Для того, чтобы вывести формулу зависимости между рассматриваемыми переменными воспользуемся методом линейно-регрессионного анализа. Регрессионный анализ – это метод установления аналитического выражения стохастической зависимости между исследуемыми признаками. Уравнение регрессии показывает, как в среднем изменяется результативный (зависимый) показатель Y при изменении любого из независимых показателей (факторов) Xi, и имеет вид:

Анализируя представленные в таблице 3.7 данные, естественно предположить, что при увеличении объема реализации продукции уровень кредиторской задолженности будет расти, т.е. зависимость между объемом реализации и уровнем кредиторской задолженности носит линейный характер. Формула зависимости результата (уровня кредиторской задолженности) от изменений объема реализации будет иметь вид однофакторного линейного уравнения регрессии: y = a + bx

Количество наблюдений при прямолинейной зависимости должно быть не менее 6 (это будут кварталы). На этапе графического анализа нанесем точки на плоскость и по характеру расположения точек на рисунке 3.3 можно сделать вывод о том, что наше предположение о характере зависимости верно. Соединив последовательно точки на плоскости, получим эмпирическую линию регрессии и по ней сделаем предположение о теоретической линии регрессии. Если наблюдается тенденция равномерного возрастания (или убывания) значений признака, то зависимость называется линейной. Процесс нахождения теоретической линии регрессии заключается в выборе и обосновании типа кривой и расчета параметров уравнения регрессии. Способ расчета параметров уравнения регрессии основан на требовании максимальной близости ее к эмпирической линии регрессии. В качестве критерия в математике предложен способ «метод наименьших квадратов», суть которого состоит в минимизации суммы квадратов отклонений фактических значений результативного признака от его расчетных значений.

Таблица 3.8 Показатели хозяйственной деятельности ОАО СЗКО «Молот» за 2000-2002гг.

Рисунок 3.3 График зависимости уровня кредиторской задолженности от объема реализации продукции ОАО СЗКО «Молот».

Для линейной регрессии y= ax + b значения параметров a и b находятся по следующим формулам:

где xi - независимая переменная, фактор (объем реализованной продукции);

yi – зависимая переменная, следствие (уровень кредиторской задолженности);

Рассчитаем параметры уравнения для анализируемого периода:

Уравнение имеет вид: y = 0,4543527 х + 40,6634543, коэффициент регрессии при х показывает, что при увеличении объема реализации на тысячу гривен уровень кредиторской задолженности увеличится на 454 гривны. В ходе регрессионного анализа решаются две основные задачи: построение уравнения регрессии, т.е. нахождения вида зависимости между результативным показателем и независимыми факторами; оценка значимости полученного уравнения, т.е. определение того насколько выбранные факторные признаки объясняют вариацию признака Y. В статистике разработаны методики строгой проверки значимости коэффициентов регрессии с помощью дисперсионного анализа и расчета специальных критериев. Нестрогая проверка может быть выполнена путем расчета среднего относительного линейного отклонения (`e ), называемого средней ошибкой аппроксимации:

где yk - k-е фактическое значение результативного показателя;

yхk - рассчитанное по уравнению регрессии значение результативного показателя.

`y - среднее значение, рассчитанное по уравнению

Приглашения

Международный конкурс хореографического искусства в рамках Международного фестиваля искусств «РОЖДЕСТВЕНСКАЯ АНДОРРА»

Международный конкурс хорового искусства в АНДОРРЕ «РОЖДЕСТВЕНСКАЯ АНДОРРА»

МЕНЮ

НАУЧНЫЕ РАБОТЫ

Учет и анализ, и аудит текущих обязательств (на материалах ОАО СЗКО «Молот»)

Приглашения

Международный конкурс хореографического искусства в рамках Международного фестиваля искусств «РОЖДЕСТВЕНСКАЯ АНДОРРА»

Международный конкурс хорового искусства в АНДОРРЕ «РОЖДЕСТВЕНСКАЯ АНДОРРА»