5.5. Контроль над динамикой дебиторской задолженности
Первым и очевидным способом повышения эффективности управления дебиторской задолженностью является создание эффективной системы обработки счетов-фактур и заявок покупателей. Однако чисто технические вопросы политики торгового кредита выходят за рамки настоящей книги, читатель может найти полезные советы по данным вопросам в специальной литературе.
Традиционные методы. К традиционным методам в основном относятся два: контроль динамики среднего срока погашения дебиторской задолженности и ее возрастной структуры.
080 - Дебиторская задолженность : : (Продажи : Число дней в периоде). (5.11)
Использование 050 порождает ряд проблем, рассмотрим их на численном примере.
(5.10) |
Таблица 5.8
Продажи и погашение дебиторской задолженности, тыс. руб.
|
|
Выплаты по продажам, сделанным в период |
|
Накопленная дебиторская задолженность в период Г, состоящая из продаж, сделанных в периоды |
|
|||||
Месяц |
Продажи |
Г |
Г-1 |
Г-2 |
Всего |
Г |
Г-1 |
Г-2 |
Всего |
5 7 200 1800 2 756 1 530 6 086 5 400 1 838 0 7 238 6 6 300 1 575 3 240 1 838 6 633 4 725 2160 0 6 885 1 5400 1350 2835 2 Ш 6345 4050 Г890 0 5 940 ' 8 ' 4 375 Г 094 2 430 Г 90 5414 3281 1620 0 ' 4 901 " 9 3 400 850 1 969 1 620 4 439 2 550 1 313 0 3 863 То ЗЗОО 825 1530 1 313 3 668 2 475 1020 0 3 495 И 3 200 800 1485 1020 3 305 2400 990 0 3 390 12 ЗИЮ 775 ГШ 990 3205 2325 ~960 О 3 285 |
Мы видим, что данные о продажах в табл. 5.8 демонстрируют существенный сезонный эффект, наибольшие продажи приходятся на 5-й месяц. Тенденция возврата задолженности всегда постоянна: 25% продаж выплачивается в течение данного месяца, 45% — через месяц, оставшиеся 30% — через два месяца. Соответственно, выплаты, имеющие место в месяц Г, состоят из 25% от продаж месяца Т, 45% от продаж месяца Т - 1 и 30% от продаж месяца Г-2. Соответственно, накопленная дебиторская задолженность состоит из 75% продаж месяца Т и 30% продаж месяца Т — 1. «Плохих» долгов нет, т.е. вся задолженность (по продажам данного месяца) выплачивается по истечении двух месяцев. Мы видим также, что дебиторская задолженность возрастает с 3330 тыс. руб. в 1-й месяц до 7238 тыс. руб. в 5-й месяц, а к концу года снова падает до 3285 тыс. руб.
В таблице 5.9 представлены расчеты DSO по данным из табл. 5.8.
Таблица 5.9 Расчет среднего периода погашения дебиторской задолженности (050)
12. С. А. Ми»« 1 77 |
Месяц |
Последние 30 дней |
Последние 60 дней |
Последние 90 дней |
|||
|
ежедневные продажи |
МО |
ежедневные продажи |
050 |
ежедневные продажи |
£>50 |
4 |
204 |
30 |
187 |
33 |
171 |
36 |
5 |
240 |
30 |
222 |
33 |
205 |
35 |
6 |
210 |
33 |
225 |
31 |
218 |
32 |
7 |
180 |
33 |
195 |
30 |
210 |
28 |
8 |
146 |
34 |
163 |
30 |
179 |
27 |
9 |
113 |
34 |
130 |
30 |
146 |
26 |
10 |
110 |
32 |
112 |
31 |
123 |
28 |
11 |
107 |
32 |
108 |
31 |
110 |
31 |
12 |
103 |
32 |
105 |
31 |
107 |
31 |
Мы видим, что ОЗО, рассчитанный по 30-дневной базе, во 2—5-м месяцах ниже, чем в 1-м. Причина — в росте объема продаж в эти месяцы. Начиная с 6-го месяца продажи снижаются, и мы наблюдаем рост 050. И это притом что структура погашения дебиторской задолженности все время одинакова, аШО при этом варьирует. Те же проблемы можно констатировать при переходе к 60- и 90-дневному базису. Кроме того, динамика В50 различается в зависимости от выбранного базиса.
Причина путаницы в том, что отражает не только усилия по возврату долгов, но и динамику продаж. Эти эффекты смешиваются в одном показателе. Так что финансовый менеджер, отвечающий за состояние задолженности дебиторов, может манипулировать величиной 050. Последняя может ввести в заблуждение: показать ухудшение, когда ничего не изменилось, или, наоборот, хорошие показатели при неважной картине.
Возрастные таблицы дебиторской задолженности. Отметим, что аналогичные таблицы могут быть сделаны и для кредиторской задолженности для тех же целей. Только выводы будут диаметрально противоположные: чем больше срок оплаты кредиторской задолженности, тем лучше, при прочих равных условиях, финансовое положение компании. Цикл денежного обращения при этом сокращается.
Наиболее передовые компании составляют также возрастные таблицы основных средств (фиксированных активов), которые характеризуют интенсивность обновления основного капитала компании. Средний возраст основных средств также характеризует альтернативные издержки, которые несет фирма от инвестиций в этот вид акти-
BOB. Наличие большого количества устаревшего оборудования означает высокие альтернативные издержки и косвенные убытки.
Другим стандартным методом анализа дебиторской задолженности являются так называемые возрастные таблицы. Назначение их (так же, как и показателя DSO) состоит в том, чтобы определить, насколько долго поступают средства компании от ее покупателей. Однако это более совершенный инструмент, чем «скалярная» величина DSO. Поэтому в развитых странах подобные таблицы нередко бывают ваны кредитными организациями, к которым компания обращается за кредитом.
Рассмотрим данные, представленные в табл. 5.10.
Таблица 5.10 Кумулятивный график платежей по продажам, сделанным в период Т, %
|
Здесь счета, не оплаченные через три месяца после выставления (сделанных продаж), автоматически заносятся в просроченные («плохие» долги).
Данные табл. 5.10 позволяют рассчитать дебиторскую задолженность на конец месяца. Результаты представлены в табл. 5,11. Все цифры округлены до целых.
Данные табл. 5.11 можно интерпретировать так. Например, в 1-й месяц были сделаны продажи, равные 3200 тыс. руб. Из них 704 тыс. руб. (22% согласно табл. 5.10) были оплачены в 1-й же месяц, соответ-
Накопленная дебиторская задолженность, тыс ■ руб.
|
ственно, из этих продаж осталась дебиторская задолженность, равная 2496 тыс. руб. (78% продаж). К концу 2-го месяца из этих продаж было оплачено уже 62%, т.е. в дебиторской задолженности осталось 38% от уровня продаж, или 1216 тыс. руб. К концу 3-го месяца оплачено 91%, в дебиторской задолженности осталось 9% продаж, или 288 тыс. руб. Наконец, в «плохих» долгах осталось 1% из сделанных в 1-й месяц продаж. В строчке «Всего» подсчитана суммарная дебиторская задолженность, накопленная к концу каждого месяца. Например, накопленная к концу 1-го месяца дебиторская задолженность, равная 4086 тыс. руб., складывается из непогашенной задолженности месяцев Г - 3, Г - 2, Г- 1 и Г (1-го, в данном случае). 4086 тыс. руб. = 30 + 300 + 1260 + 2496.
Цифры в каждой колонке могут быть представлены в долях от итоговой (нижней) строки. Иными словами, дебиторская задолженность, оставшаяся от предыдущих месяцев, вычисляется как доли от суммарной дебиторской задолженности, накопленной к концу данного месяца. Результаты даны в табл. 5.12. Сумма чисел в каждой колонке равна 1.
Возрастные таблицы являются инструментом, позволяющим выполнить еще одну задачу, а именно определить, адекватны ли резервы, созданные под «плохие» долги. Резервы под долги, которые вряд ли будут оплачены, создают, как правило, банки, от которых этого требуют инструкции ЦБ РФ. Однако и для нефинансовых компаний создание такого рода резервов полезно, так как позволяет более точно оценить их активы и собственный капитал, что важно для акционеров и кредиторов. Лучшие российские компании, составляющие отчетность в соответствии с МСФО, уже сейчас создают такие резервы. Кроме того, сделанные в более детализированном (чем представленный пример) виде, а именно разбитые по отдельным клиентам компании, они позволяют проанализировать, от каких именно клиентов идут задержки платежей. И если станет понятно, что они идут от ряда «старых» и надежных клиентов, то менеджменту компании предстоит на нелегкий вопрос: стоит ли от них отказываться? Полезно также систематизировать классифицированные в возрастной таблице «плохие» долги по виду продукции, объему поставки, отраслям, регионам, странам, периодам времени, чтобы попытаться понять закономерности их появления.
Кроме того, полезно сравнить возрастную таблицу дебиторской задолженности с аналогичными таблицами компаний той же отрасли, а также со среднеотраслевыми таблицами. Если возрастная таблица нашей компании существенно хуже, чем среднеотраслевая, финансовым менеджерам есть о чем подумать.
Возрастная таблица дебиторской задолженности
|
Анализ дебиторской задолженности методом балансовых пропорций
|
Как будет показано далее, возрастные таблицы также могут приводить к искажениям, так как стоящие в них величины тоже зависят от объема продаж. И все же их (как любые другие зарекомендовавшие себя классические методы) нельзя полностью сбрасывать со счетов: они дают финансовым менеджерам полезную информацию о том, насколько аккуратно оплачивают счета клиенты фирмы, насколько финансовый менеджмент успешно управляет дебиторской задолженностью, согласуется ли эта политика с маркетинговой стратегией и тактикой компании.
Метод балансовых пропорций. Еще одним способом анализа дебиторской задолженности является метод балансовых пропорций, отраженный в табл. 5.13. Здесь использован другой подход: рассматривается, какая часть продаж, сделанных в месяц Т, остается в дебиторской задолженности месяцев Т, Т+ 1, Т+ 2,..., Т+ п.
Так, из продаж, сделанных в 5-й месяц, к концу 5-го месяца оставались в дебиторской задолженности 81%, к концу 6-го месяца — 44%, 7-го месяца — 9,7% и 8-то месяца — 4%. С другой стороны, колонка для 5-го месяца (дебиторская задолженность на конец 5-го месяца) состоит из 81% объема продаж 5-го месяца, 41% объема продаж 4-го месяца, 7% от продаж 3-го месяца и 2% от продаж 2-го месяца (т.е. здесь сумма по столбцам не равна 100%).
Проблема использования DSO и возрастных таблиц состоит в том, что рост продаж может создать иллюзию улучшения собираемости долгов, тогда как тенденция является прямо противоположной или изменения отсутствуют. Посмотрим на результаты для месяца в табл. 5.12 и 5.13. Согласно табл. 5.13 срок нахождения средств в дебиторской задолженности улучшился — 66% ее создано в 5-й месяц. Дебиторская задолженность «моложе», чем в другие месяцы. Однако из табл. 5.13 видно, что положение с возвратом долгов в 5-м месяце было, скорее, хуже, чем в другие периоды,— было оплачено только 19% продаж этого месяца, тогда как в месяцах 1, 4, 8, 11, 12 — более 20%.
Вариационная модель. Этот подход пытается преодолеть недостатки описанных выше инструментов анализа. Новая модель пытается разложить показатель на составляющие, отделить эффекты роста объемов продаж собираемости долгов.
Возьмем данные из табл. 5.11 и на основе их составим табл. 5.14. Данные о дебиторской задолженности это столбец за 4-й месяц табл. 5.11. Новыми здесь являются плановые данные. Обратим внимание на тот факт, что фактическая дебиторская задолженность больше плановой, хотя продажи ниже. Показатель ОЗО отражает, что средства находятся в дебиторской задолженности дольше, чем ожидалось. Однако возрастная таблица говорит, что дебиторская задолженность «моло
же» (большая часть ее является текущей). Таким образом, традиционные меры находятся в противоречии.
Возрастная таблица дебиторской задолженности, % |
Таблица 5.14
Фактический и плановый уровень дебиторской задолженности и продаж, тыс. руб.
ДУО.дней 48 25 Таблица 5.15
|
Всего 100,0 100,0 |
В таблице 5.16 отклонение фактической дебиторской задолженности от плановой разложено на составляющие.
Таблица 5.1 в
Вариационный анализ дебиторской задолженности, тыс. руб.
Месяц
Январь |
32 |
0 |
0 |
0 |
Февраль |
413 |
356 |
400 |
400 |
Март |
2193 |
1649 |
1 499 |
1500 |
Апрель |
4 839 |
2 640 |
1999 |
2 000 |
Всего |
7 476 |
3 898 |
3 898 |
3 900 |
Фактические продажи х х Фактический 050 (Д) |
Фактические продажи х х Плановый 050 (Л2) |
Продажи в плановых пропорциях х >; Плановый ДОО (Л3) |
Плановые продажи х х Плановый 050 (Л,) |
Составляющие отклонений фактической дебиторской задолженности от плановой, тыс. руб.
|
Данные табл. 5.17 показывают, что основная причина роста дебиторской задолженности — ухудшение собираемости долгов. Особенно значительный скачок фактической дебиторской задолженности по сравнению с плановой произошел в последнем месяце, в апреле. Финансовый менеджер должен разобраться в причинах ухудшения собираемости: дело ли в неаккуратности плательщиков, в плохой работе кредитно-инкассового отдела, в финансовых проблемах плательщиков или в изменениях условий кредитования?
График продаж также частично проясняет ситуацию. Мы видим, что дело не в объеме продаж, он почти не отличается от планового, а именно в графике: при том же (плановом) £>50 существенный вклад в увеличение дебиторской задолженности внес перенос большей части продаж на апрель, чем это было заложено в плане.
Подведем итог. Ухудшение сбора задолженности и отклонение графика продаж значительно уменьшили денежный поток фирмы (на 3576 тыс. руб. по итогам четырех месяцев). Это будет угрожать ее ликвидности, если подобные тенденции сохранятся.
Прочие методы анализа. Более сложные методы анализа дебиторской задолженности опираются н&эютмшринеские методы, которые изучают платежеспособность покупателя с помощью регрессионного анализа или целочисленных методов эконометрики, которые упоминались в предыдущих темах. На основе данных о прошлых платежах клиентов (сбор этих данных представляет особую ценность, когда у фирмы существует много небольших покупателей) эти методы позволяют построить модели, показывающие влияние различных факторов на своевременность и аккуратность платежей клиентами компании. Нередко самим компаниям сложно проводить такой дорогостоящий анализ, требующий привлечения высокопрофессиональных специалистов. В таком случае они нанимают рейтинговые агентства или консалтинговые компании. Многие из этих компаний занимаются не только собственно анализом, но и сбором данных о компаниях, что облегчает проведение таких исследований.
ЭФФЕКТИВНОСТЬ УПРАВЛЕНИЯ ДЕБИТОРСКОЙ ЗАДОЛЖЕННОСТЬЮ В РОССИЙСКИХ КОМПАНИЯХ
Таблица П 5.1
Средний период погашения дебиторской задолженности фвО) у ряда ведущих российских компаний, использующих МСФО, дни
|
Компания |
|
|
Год |
|
|
2002 |
2001 |
2000 |
среднее за 2000-2002 гг. |
ЛУКойл |
59,0 |
59,8 |
80,3 |
66,0 |
Электроэнергетика |
||||
Мосэнерго |
57,7 |
64,3 |
197,4 |
92,4 |
Ленэнерго |
59,8 |
72,9 |
144,0 |
81,3 |
Черная металлургия |
||||
Магнитогорский металлургический комбинат |
46,4 |
55,5 |
38,7 |
46,8 |
Цветная металлургия |
||||
АЛРОСА |
53,2 |
51,9 |
57,1 |
53,8 |
Трубопроводный транспорт |
||||
Транснефть |
8,8 |
67,6 |
42,4 |
37,3 |
Источник: Составлено автором по данным официальных интернст-сайтов компаний. |
Какие выводы можно сделать из приведенных в таблице данных?
Показатель DSO существенно разный у разных компаний и отраслей экономики. Наиболее быстро погашается дебиторская задолженность у телекоммуникационных компаний и предприятий пищевой промышленности. Исключениями являются: в телекоммуникациях — компании с высокой долей государственного капитала (Ростелеком, МГТС); в пищевой промышленности — концерн «Калина», который относится к пищевой промышленности лишь формально, производя не продовольственные, а парфюмерные изделия.
Самые длинные сроки погашения дебиторской задолженности у энергетических компаний. Это неудивительно, если принять во внимание постоянные конфликты на почве задержек платежей за энергоресурсы.
Коэффициент улучшился у девяти компаний, ухудшился у пяти компаний. У шести компаний существенных изменений не наблюдается. Таким образом, мы не можем делать вывод о существенном улучшении темпов собираемости дебиторской задолженности по компаниям, входящим в выборку.
Улучшение показателя демонстрируют в первую очередь энергетические компании (за исключением «Сибнефти»), которые имеют самые худшие его значения в абсолютном выражении.
Делая выводы об управлении дебиторской задолженностью в российских компаниях на основании показателя следует помнить об ограниченности данного показателя, о его зависимости от объемов продаж.
Контрольные вопросы
1. Что такое торговый кредит? Почему фирмы идут на предоставление торгового кредита и формирование дебиторской задолженности? Как формулируются условия торгового кредита?
2. Пояснить на примере основные параметры кредитной политики. Какие вопросы должен проанализировать финансовый менеджер при разработке и воплощении в жизнь кредитной политики?
3. Почему дебиторская задолженность может интерпретироваться как инвестиции? Какие аспекты инвестиций в дебиторскую задолженность должен проанализировать финансовый менеджер?
4. Поясните, почему величина, динамика и структура дебиторской задолженности влияют на ликвидность предприятия. Какую роль дебиторская задолженность играет в структуре цикла обращения наличности?
5. Что такое цена (вмененная стоимость) отказа от скидки (дисконта) и как она определяется (пояснить основные формулы)? Почему эта цена снижается с увеличением срока оплаты за поставленный товар?
6. Модель оптимального срока платежа.
7. Пояснить модель формирования кредитной политики, основанную на бухгалтерских таблицах. Как определяется срок окупаемости кредитной политики для акционеров компании?
8. Модель остаточного дохода: как с ее помощью определяется выгодность инвестиций в дебиторскую задолженность? Из каких элементов состоят эти инвестиции?
9. Традиционные методы анализа дебиторской задолженности: коэффициент оборачиваемости
10. Возрастные таблицы: что это такое, как они формируются, в чем состоят их плюсы и минусы?
11. Таблицы балансовых пропорций: что это такое, как они формируются, в чем состоят их плюсы и минусы?
12. Вариационная модель факторного анализа дебиторской задолженности.
Рекомендуемая литература
1. БрейлиР. Принципы корпоративных финансов. М.: Олимп-Бизнес, 1997. Гл. 30.
2. Бригхем Ю. Финансовый менеджмент : Полный курс. СПб.: Экономическая школа, 1998. Гл. 23.
3. GallingerG.W. Liquidity analysis and management. 2nd ed. Addison- Wesley, 1991. Ch. 13, 14, Appendix 1.
25 26 27 28 29 30 31 Наверх ↑