Управление формированием и использованием активов предприятия

определить области, в которых необходимы дополнительные усилия по возврату долгов;

установить базу для создания резерва по сомнительным долгам;

- сделать прогноз поступления средств.

В качестве основного направления оптимизации структуры оборотных средств ООО «Стройтехмаркет» предлагается использовать совершенствование управления дебиторской задолженностью. Пристальное внимание к этому элементу оборотных средств связано с тем, что доля дебиторской задолженности в их общей величине в ООО «Стройтехмаркет» является сравнительно большой. Непосредственно скорость перехода дебиторской задолженности в реальные средства, оплачиваемые за поставленную продукцию и услуги определяет то, как быстро предприятие способно начать новый процесс воспроизводства, новый цикл хозяйственной деятельности, минимизируя при этом необходимость привлечения сторонних ресурсов.

В любой момент времени компания характеризуется тем или иным состоянием дебиторской задолженности, а также рядом параметров, среди которых можно выделить:

количество дебиторов;

сумма дебиторской задолженности в целом и по отдельным дебиторам в частности;

планируемый срок погашения дебиторской задолженности должниками и его характеристика в плане своевременности производимых выплат;

вероятность и суммы безнадежных долгов.

Непосредственные данные о том, какую задолженность имеет каждый конкретный дебитор и в какой срок она будет им погашена, а также величина безнадежных долгов представляют собой первоочередную базу для выработки политики управления оборотными средствами в области управления дебиторской задолженностью. Речь идет о том, что формируется определенная картина того, каким будет предстоящий поток платежей, который будет определяющим при планировании деятельности.

Вместе с тем, простое наблюдение за состоянием задолженности дебиторов не дает еще возможности выработки эффективных мер по ускорению ее оборачиваемости, особенно в тех случаях, когда число дебиторов предприятия довольно значительно. Однако, это не означает, что наиболее доступная информация о дебиторах не может служить основой выработки определенных мер по повышению эффективности использования оборотных средств.

Для того чтобы наиболее доступная информация о дебиторах (сумма задолженности, срок погашения, просроченность и т.п.) играла более значительную роль, необходимо углубить этот анализ. Предлагаем использовать несколько методов, которые являются универсальными и применимы в различных научных областях: АВС-метод и кластерный анализ.

Являясь наиболее простым методом, АВС-метод не ограничивает свое возможное применение областью управления запасами товарно-материальных ценностей, и он может быть распространен на изучение дебиторской задолженности .

Согласно АВС-методу всех дебиторов ООО «Стройтехмаркет» предлагается разделить на три категории по степени важности отдельных их характеристик. В качестве демонстрации метода используем список дебиторов по состоянию на 1 января 2011 года (приложение В).

В качестве основной характеристики дебиторов, одним из факторов АВС-метода, выступает величина дебиторской задолженности в денежном исчислении. Общая величина задолженности на последнюю анализируемую дату составляет 4 381 тыс. руб.

Сгруппируем всех дебиторов в порядке убывания величины их задолженности. В полученном списке выделим следующие группы дебиторов:

- категория А - 2 дебитора, задолженность которых составляет 9,7% и 9,3% соответственно от общей величины задолженности (426 тыс. руб. и 408 тыс. руб. соответственно);

- категория В - 12 дебиторов, величина задолженности которых составляет 37,71% от общей величины, составляя 1652 т. руб.;

- категория С - все остальные дебиторы, удельный вес дебиторской задолженности которых составляет 43,23% (таблица 19).

В категорию А попадают два наиболее крупных дебитора компании ООО «Стройтехмаркет».

Выделение в категорию В дебиторов продиктовано значением их удельных весов, разброс которых составляет: 1,25-8,33%. Всего отнесено к данной категории 12 дебиторов.

Таблица 19 - Группировка дебиторов по категориям АВС-метода

Категория С сформирована на основании того, что удельный вес каждого отнесенного к ней дебитора очень мал, что соответствует требованиям методики АВС-метода.

Применение АВС-метода для контроля дебиторов позволяет сосредоточиться на движении наиболее важной задолженности, экономя тем самым время, ресурсы и повышая эффективность управления средствами.

Основное внимание при контроле и управлении должно быть уделено двум наиважнейшим дебиторам (категория А). Доля этой группы дебиторов очень значительна. В этой связи подобный анализ следует проводить с определенной регулярностью.

Категория В требует не меньшего внимания, так как в этой группе расположена основная масса хозяйственных контрагентов предприятия, погашение задолженности которыми наиболее вероятно и обеспечит приток средств.

Контроль в отношении остальных дебиторов (категория С) требует менее пристального внимания. Следует учитывать тот факт, что значительная часть задолженности в данном случае возникла в результате особенностей расчетных операций, а не вследствие нарушения платежной дисциплины.

Применение кластерного анализа в управлении дебиторской задолженности обуславливается тем, что по отношению к различным экономическим процессам и явлениям, определяемых большим числом характеризующих их факторов, особенно при неполноте необходимой информации, невозможно применение традиционных однофакторных методов исследования.

В основе кластерного анализа лежит принцип одновременного анализа всех факторов, определяющих тот или иной процесс или явление. Кластерный анализ является многомерным статистический методом (эвристическим), применяемым для выявления групп подобных объектов, характеризуемых каким-то общим свойством - кластеров. Объектами могут быть как переменные, так и, чаще всего, объекты или наблюдения . Главная цель кластерного анализа - нахождение групп схожих объектов в выборке данных.

В данном случае речь идет о выявлении схожих групп дебиторов ООО «Стройтехмаркет». Применение кластерного анализа позволяет определить внутреннюю структуру совокупности многомерных данных без предварительных предположений. Он также полезен для проверки правильности совокупности данных и выявления выбросов, странных или неверных наблюдений.

Кластерный анализ как область приложения к исследованию дебиторской задолженности позволит решить следующие задачи: разработка типологии (классификации) дебиторов компании; исследование на этой базе полезных концептуальных схем группирования объектов; разработка гипотез на основе исследования структуры данных с их проверкой.

В качестве данных для кластерного анализа выступает вся совокупность юридических и физических лиц, имеющих дебиторскую задолженность по состоянию на 1 января 2011 года и анализируемую ранее АВС - методом.

В качестве переменных, по которым предлагается оценивать объекты анализа, выступает величина задолженности и длительность времени с момента ее возникновения. При этом в случае возникновения задолженности в различные моменты времени дебитор учитывается многократно как самостоятельная единица анализа. Шкалы, по которым измеряются переменные, являются непрерывными. Интервал временной шкалы составляет 1 месяц.

Первоначальное количество объектов, попадающих под поставленные условия кластерного анализа, следует уменьшить в целях большей наглядности метода и исключения особых случаев дебиторской задолженности.

Предлагается рассматривать дебиторскую задолженность до 5 тыс. руб. вне зависимости от времени ее возникновения как техническую и не будем ее включать в расчет.

Исключение незначительных для анализа объектов способствует получению более наглядных результатов кластеризации и упрощению представления данных. В конечном итоге информационной базой для кластерного анализа являются 39 дебиторов с величиной дебиторской задолженности 4381 тыс. . руб.

Непосредственно возможность эмпирического формирования совокупности анализируемых объектов заложена в самой методике кластерного анализа, исключающего принцип «чем больше переменных, тем лучше». Отбор переменных во многом диктуется целями исследования, заключающейся помимо прочего в получении классификации дебиторов по требуемым признакам.

Визуальный анализ графика рассеивания (рисунок 7) не подтверждает корреляцию переменных между собой. В случае если бы таковая имела место, следовало провести расчет коэффициентов корреляции и определить их значимость. В тех случаях, когда необходимо избежать естественного взвешивания сильно коррелированных переменных производится переход к так называемым главным факторам. Данную операцию при необходимости можно исключить из анализа, если каждому из признаков, положенных в основу кластеризации отводится значительная роль в исследовании при построении классификации. Визуальный анализ диаграммы рассеивания дебиторов предполагает выделение 6 кластеров на основе оценки геометрической близости точек графика друг к другу. В этом состоит первоначальная гипотеза исследования.

Распределение дебиторов по кластерам представлено в таблице (20).

Первый кластер включает 4 дебитора, величина задолженности от 273 до 426 тыс. руб. Он характеризуется тем, что к нему относятся те дебиторы, которые имеют наибольшую величину задолженности. При этом срок задолженности не превышает трех месяцев. В этой связи погашение задолженности данных дебиторов пока не должно вызывать особого опасения. Однако следует иметь ввиду, что сумма задолженности дебиторов данного кластера составляет 33,61%.

Рисунок 7 - Диаграмма рассеивания дебиторов компании

Таблица 20 - Распределение дебиторов по кластерам

Второй кластер включает 8 дебиторов (21,8% от общей задолженности) и имеет следующие границы: 66,1 - 184,5 тыс. руб. при сроке задолженности 1 месяц. Данная группа задолженности является менее рискованной по сравнению с первой по причине срока задолженности в минимальных пределах.

Третий кластер включает 10 дебиторов с суммарной задолженностью 785,9 тыс. руб., что составляет 17,94% от общей задолженности. Данный кластер образуют кредиторы с величиной задолженности от 533 рублей до 54,9 тыс. рублей и сроком задолженности 1 месяц (1 дебитор - 2 месяца, 1 дебитор - 3 месяца). Задолженность данного кластера является наименее рискованной, так как величина задолженности незначительна, а срок с момента возникновения задолженности минимален.

Задолженность дебиторов четвертого кластера (9 дебиторов) составляет 588 тыс. руб. (13,43% общей задолженности). Срок задолженности 4-9 месяцев, сумма задолженности 1 - 62,8 тыс. руб. Если задолженность дебиторов данного кластера не будет погашена в ближайшее время, то она постепенно перейдет в разряд просроченной с неопределенным временем возврата. Поэтому в отношении дебиторов данного кластера завода следует применить определенное давление с требованием погасить задолженность.

Пятый кластер образуют 4 дебитора с уровнем задолженности 439 тыс. руб. (10,03% общей задолженности) и сроком задолженности 12-14 месяцев. Задолженность этой группы дебиторов потенциально можно считать безнадежной ввиду значительного времени с момента ее возникновения. Вместе с тем, незначительная доля данной задолженности не окажет значительного влияние на общий уровень платежей.

Шестой кластер включает 4 дебитора с величиной задолженности 140 тысячи рублей (3,19% общей задолженности) и сроком задолженности от 17 до 22 месяцев. Данную задолженность можно признать безнадежной и списать ее финансовые результаты ввиду значительной длительности времени с момента возникновения дебиторской задолженности. Ждать официального истечения срока исковой давности (3 года согласно ГК РФ) в данном случае не обязательно ввиду незначительной суммы долга.

Таким образом, кластерный анализ на основе графической информации о дебиторах ООО «Стройтехмаркет» позволяет выделять достаточно однородные группы дебиторов в целях выработки к каждой из них определенных мер воздействия по обеспечению платежной дисциплины за реализованную продукцию и оказанные услуги.

С другой стороны, результатом кластерного анализа является вывод о том, что основная масса потребителей продукции и услуг ООО «Стройтехмаркет» являются добросовестными исполнителями договорных отношений и поддерживают удовлетворительный уровень платежной дисциплины. Речь идет, прежде о тех дебиторах, которые по двум характеристикам (срок и величина задолженности) относятся к 3-му кластеру.

Особого внимания к себе требуют те дебиторы, геометрическое расположение которых на диаграмме рассеивания является таковым, что затрудняет однозначное отношение данного дебитора к тому или иному кластеру.

Проведение данных мероприятий позволит выявить дебиторов, которые не смогут погасить свою задолженность. Эта задолженность списывается и относится на безнадежные долги. Это позволит снизить долю дебиторской задолженности в общей структуре оборотных средств. Таким образом, исследуемый объект не будет предоставлять товары и услуги этим предприятиям, без предварительной оплаты. В целях эффективного управления дебиторской задолженностью на предприятии должна разрабатываться и осуществляться особая финансовая политика управления дебиторской задолженностью (или его кредитная политика по отношению к покупателям продукции). В целях совершенствования управления отношениями с дебиторами рекомендуются следующие мероприятия:

1. качественный отбор покупателей;

2. определение оптимальных условий кредитования;

3. четкая процедура предъявления претензий;

4. контроль за выполнением условий договоров;

5. регулярный мониторинг дебиторов по видам продукции, объему задолженности, срокам погашения и пр.;

6. соблюдение четкой процедуры оплаты счетов и получения платежей;

7. ориентация на большее число покупателей с целью уменьшения риска неуплаты одним или несколькими крупными покупателями;

8. контроль соотношения уровня дебиторской и кредиторской задолженности: значительное превышение дебиторской задолженности создает угрозу финансовой устойчивости предприятия и делает необходимым привлечение дополнительных (как правило, дорогостоящих) источников финансирования;

9. использование договоров факторинга.

Факторинговое обслуживание является наилучшим решением для пополнения оборотных средств, сокращения сроков платежей, а соответственно для увеличения рентабельности работы компании и роста объема продаж. На территории г. Краснодара факторинговые операции предлагаются следующими компаниями:

- Банк Первомайский

- Национальная Факторинговая Компания (Краснодарский филиал)

- ВТБ Факторинг (Краснодарский филиал)

- ЗАО ЮниКредит Банк (Краснодарский филиал)

- ОАО Банк «Возрождение» (Краснодарский филиал)

- Промсвязьбанк (Краснодарский филиал)

- ФакторРус

- Краснодарский региональный центр ФК "Лайф"

Заключение с факторинговой компанией или банком договора безрегрессного факторинга по продаже дебиторской задолженности покупателей для ООО «Стройтехмаркет» представляется эффективным инструментом решения проблем, связанных с чрезмерно большой долей дебиторской задолженности в структуре актива баланса в силу следующих преимуществ:

- при факторинговой операции компания как поставщик получает доступ к банковскому финансированию без залогов и ухудшения структуры пассивов;

- «размораживание» и ускорение оборачиваемости дебиторской задолженности;

- рост объемов производства за счет получения возможности увеличить закупки у своих поставщиков, и своевременных расчетов с ними;

- рост продаж за счет увеличения объемов производства и предоставления отсрочки платежа;

- покрытие риска несвоевременного платежа.

По экспертным оценкам, около 35% имеющейся по состоянию на начало 2011 года дебиторской задолженности (4381 тыс. руб.) может быть продано по договору факторинга. Полученные ресурсы в сумме 1,5 млн. руб. имеет смысл направить на погашение имеющейся кредиторской задолженности компании перед его поставщиками. Ускорение оборачиваемости активов и отбельных статей имущества будет являться свидетельством положительного эффекта разработанных мероприятий по управлению оборотными средствами (дебиторской задолженностью).

3.3 Мероприятия по оптимизации структуры баланса и улучшению использования активов ООО "Стройтехмаркет"

ЗАКЛЮЧЕНИЕ