5.5. Контроль над динамикой дебиторской задолженности

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.

 

 

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.

 

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-

 

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.

 

 

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.

Таблица 5.14

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

 

 

 

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

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. 2^nd ed. Addison- Wesley, 1991. Ch. 13, 14, Appendix 1.

УПРАВЛЕНИЕ ЗАПАСАМИ