Оборотные активы предприятия

     Основными показателями, по которым можно определить эффективность управления запасами, можно считать долю запасов в оборотных активах, долю собственных оборотных средств в покрытии запасов, коэффициент оборачиваемости запасов. Рассмотрим их подробнее. 

     Доля запасов в оборотных активах является одним из наиболее часто применяемых показателей.

Где - оборотные активы предприятия, – товарно-материальные запасы и затраты.

Слишком высокая доля может быть признаком  затоваривания, либо пониженным спросом на продукцию. 

     Доля собственных оборотных средств в покрытии запасов характеризует ту часть стоимости запасов, которая покрывается собственными оборотными средствами, и традиционно имеет большое значение в анализе финансового состояния. Значение этого коэффициента должно превышать величину 0,5.

     

Где СОС - собственные оборотные средства. 

     Коэффициент оборачиваемости  запасов - показатель, характеризующий скорость потребления или реализации сырья или запасов.

     

Где - выручка от реализации, - средняя стоимость запасов и затрат.

Если  полученный коэффициент слишком  высок (по сравнению с предыдущим периодом или со средними данными), это может указывать на недостаточность запасов. Если же коэффициент слишком низок, то это может означать, что товарные запасы велики или не пользуются спросом.  

     Модель  управления запасами в целом должна давать ответ на такие вопросы, как виды и объем заказываемой продукции, время размещения заказа и виды контроля за запасами. В действительности существует большое количество математических моделей рационального управления запасами, варьирующихся по сложности математического аппарата в зависимости от вида предполагаемого спроса⁷.

     Основными признаками классификации моделей  управления запасами являются: спрос (расход), параметры пополнения запасов, издержки, связанные с формированием и  поддержанием запасов, ограничения  и стратегия управления.

     Согласно  классификации различают детерминированные и стохастические (или вероятностные) модели управления запасами в зависимости от действия случайных факторов на параметры системы управления. Если хотя бы один параметр является случайной величиной (процессом), модель будет стохастической, в противном случае - детерминированной. Наиболее простым является случай детерминированного статического спроса, однако в реальной практике такой вид потребления продукции встречается очень редко. Примером детерминированного статического спроса может служить потребление сырой нефти на нефтеперерабатывающем заводе. Оно может меняться от одного дня к другому, но эти изменения будут, как правило, столь незначительными, что предположение статичности спроса несущественно искажает действительность. Наиболее сложной с математической точки зрения является модель, в которой спрос описывается с помощью вероятностных нестационарных распределений. Преимуществом этой модели является наиболее точное отражение характера спроса.

     Кроме характера спроса на продукцию при  построении модели управления запасами, приходится учитывать и другие факторы:

• сроки выполнения заказов, т. е. интервал времени между моментом подачи заказа и поступлением заказанной продукции в адрес потребителя,
• процесс пополнения запаса,
• период времени, в течение которого осуществляется регулирование уровня запаса,
• число взаимосвязанных пунктов хранения запасов,
• число видов продукции (когда существует зависимость между различными видами продукции при их хранении в одном складском помещении),
• наличие ограничений по оборотным средствам и складской площади для хранения поступающей продукции, по заказным и транзитным нормам и др.

     Остановимся подробнее на наиболее известной  из классических моделей – модели Уилсона. Она является простейшей моделью и описывает ситуацию закупки продукции у внешнего поставщика, которая характеризуется следующими допущениями:

• интенсивность потребления является известной и постоянной величиной;
• заказ доставляется со склада, на котором хранится ранее произведенный товар;
• время поставки заказа является известной и постоянной величиной;
• каждый заказ поставляется в виде одной партии;
• затраты на осуществление заказа не зависят от размера заказа;
• затраты на хранение запаса пропорциональны его размеру;
• отсутствие запаса (дефицит) является недопустимым;
• средний уровень заказа является половиной его максимального уровня.

Вводными данными модели являются:

1.  – интенсивность (скорость) потребления запаса,
2. – затраты на хранение запаса,
3.  – затраты на осуществление заказа, включающие оформление и доставку заказа,
4.  – время доставки заказа,

Выходными параметрами являются:

1. Q – размер заказа,
2. L – общие затраты на управление запасами в единицу времени,
3.  – период поставки, т.е. время между подачами заказа или между поставками,
4.  – точка заказа, т.е.размер запаса на складе, при котором надо подавать заказ на доставку очередной партии,

 

Рис.1.

Таким образом, формулой, отражающей модель Уилсона, является:

     

Где - оптимальный объем заказа.

Эта формула  очень широко известна и является основой для всех дальнейших усложнений модели Уилсона, а так же для других, более комплексных моделей.

Существуют  такие разновидности модели Уилсона, как:

1. учитывающая скидки,
2. допускающая дефицит,
3. при собственном производстве.

 

     Помимо  модели Уилсона (однопродуктовой статистической) существуют также более сложные модели, такие как:

• модель с постепенным пополнением запасов - модифицированная модель, предполагающая одновременный процесс пополнения и использования запасов.
• модель с фиксированным размером заказа и уровнем обслуживания - уровень запаса отслеживается непрерывно, и опасность исчерпания запаса возникает здесь только в течение времени выполнения заказа (в течение заготовительного периода). В течение периода возможны колебания спроса. Диапазон колебаний вычисляется либо на основе анализа ретроспективных данных, либо на основе некоторой предположительной оценки. Величина резервного запаса зависит от требуемого уровня обслуживания.
• модель с фиксированной периодичностью заказа и уровень обслуживания - предполагает, что размеры заказов различны для разных циклов, таким образом, размер запаса регулируется за счет изменения объема партии, возобновление заказа определяется временем. Следовательно, модель с фиксированной периодичностью должна иметь защиту резервный запас не только на время исполнения заказа, но и на весь последующий цикл.
• модель, учитывающая количественные скидки – предполагает изменение цен заказа. В однопродуктовой статической модели при определении q^* закупочная цена не учитывалась, поскольку она не оказывала влияния на величину оптимального объема партии. Когда условия предполагают наличие количественных скидок, для каждой закупочной цены имеется отдельная U-образная кривая общих расходов).
• однопериодная модель -  применяется при заказе скоропортящихся продуктов и предметов с ограниченным сроком годности. Это, например, свежие фрукты и овощи, живая рыба, цветы, газеты, журналы. Для данной категории товаров характерной чертой является тот факт, что непроданные (или неиспользованные) товары не хранятся более одного периода, или же, если такая ситуация возникает, то происходит уценка продукции.

     В целом можно говорить о том, что  существует большое количество теоретических моделей и их вариаций, однако на практике, при большом количестве разнообразных запасов и невозможности предсказать конъюнктуру рынка, многие компании прибегают к имитационным исследованиям, отлаживая собственные системы пополнения производственных запасов.

6. Модели управления дебиторской задолженностью.

 

     По  определению дебиторская задолженность – это сумма долгов, причитающихся предприятию, фирме, компании со стороны других предприятий, фирм, а также граждан, являющихся их должниками, дебиторами⁸. Соответственно, управление дебиторской задолженностью — отдельная функция финансового менеджмента, иногда называемая кредитным менеджментом или его частью, основной целью которой является увеличение прибыли компании за счет эффективного использования дебиторской задолженности как экономического инструмента.

     Использование дебиторской задолженности как  финансового инструмента регулирования  крайне важно: в отличие от других активов, таких, как, например, производственные запасы, дебиторская задолженность  является в значительной степени более вариабельной и динамичной. 

     Таким образом, основными задачами кредитного менеджмента, управляющего дебиторской задолженностью, фактически являются стадии работы с ней, такие как:

• комплексная проверка надежности дебитора,
• решение о  предоставлении кредита при условиях обеспеченного юридического сопровождения,
• принятие решения о сроках и условиях продажи в кредит,
• финансирование задолженности,
• мониторинг задолженности, а так же учет, контроль и оценка эффективности данного финансового решения,
• взыскание просроченных задолженностей.

     Существует  классификация дебиторских задолженностей, подробно описывающая практически все возможные случаи, включая подробную классификацию по объектам задолженностей. Наиболее важными для финансовых вычислений можно считать следующие:

• по сроку погашения задолженности делятся на текущие (сумма задолженности, которая возникает в ходе нормального операционного цикла или будет погашена на протяжении 12 месяцев с даты баланса) и долгосрочные (не является обычной частью операционного цикла и будет погашена после истечения 12 месяцев с даты баланса);
• по степени риска задолженности могут быть надежными (не связанными с рисками), безнадежными (в отношении которых существует уверенность в невозврате должником, или по которой истек срок исковой давности), сомнительными (текущие дебиторские задолженности за продукцию, товары, работы, услуги, по которым существует неуверенность их погашения).

 

     На  размер задолженности влияют как  объективные (экономическая ситуация в стране, тип производства и его особенности, емкость рынка, финансовое состояние предприятия и контрагентов), так и субъективные (кредитная политика предприятия, размер свободных денежных средств, строгость контроля за задолженностями) факторы.

     Одним из важнейших факторов, которые представляется возможным достаточно точно оценить, является благосостояние потенциальных клиентов. Помимо таких способов, как оценка кредитной истории, существуют методы оценки финансовой информации о клиенте. Они выражаются в подсчете NPV⁹ (чистой приведенной ценности):

Где r – ставка дисконтирования, определенная с учетом риска по данной группе клиентов, NCF – годовой чистый денежный поток, полученный фирмой, а NINV – единовременное вложение средств, осуществляемое фирмой в момент предоставления кредита.

При этом NCF может быть посчитан, как  

 

Где S – объем продаж, VCR – коэффициент переменных издержек, BDL – доля потерь от безнадежных сделок, ADEX – дополнительные расходы фирмы, связанные с дополнительным обслуживанием данных клиентов, – ставка налога на прибыль.

А NINV определяется, как

Где ARCP – это средний период оборачиваемости дебиторской задолженности данных клиентов. 

     Существует  два основных показателя, оценивающих  эффективность управления дебиторской  задолженностью¹⁰:

1. Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности рассчитывается как отношение полученной за анализируемый период выручки от реализации к среднегодовой сумме дебиторской задолженности:

Этот  показатель может быть различным  в зависимости от соотношения  долгосрочных и краткосрочных задолженностей, обеспеченных компанией в конкретный период. Традиционно считается, что он должен оставаться достаточно низким.

2. Длительность оборота дебиторской задолженности – среднее количество дней, необходимое для превращения дебиторской задолженности в денежные средства: