Управление дебиторской задолженностью предприятий машиностроительного комплекса

При отсутствии эффективного управления дебиторской задолженностью существует риск ее перехода сначала в состав просроченной, а затем - в состав невозвратной, что, в свою очередь, приводит к дефициту денежных средств, увеличению кредиторской задолженности и, как следствие, уменьшению финансового результата от основной деятельности. Поэтому каждое предприятие заинтересовано в платежеспособности и надежности своих партнеров и в сокращении сроков погашения платежей за реализованную продукцию.

2015-10-24

221.18 KB

55 чел.


Поделитесь работой в социальных сетях

Если эта работа Вам не подошла внизу страницы есть список похожих работ. Так же Вы можете воспользоваться кнопкой поиск


Правительство Российской Федерации

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Национальный исследовательский университет
"Высшая школа экономики"

Санкт-Петербургский филиал федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего профессионального образования

"Национальный исследовательский университет
"Высшая школа экономики"

Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента

МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ

на тему:  «Управление дебиторской задолженностью предприятий машиностроительного комплекса»

Направление: «Финансы»

Специализация: «Финансовый менеджмент»

Студентки группы № 1321

Астафьевой Анны Михайловны

Научный руководитель

Профессор, доктор экономических наук,

Рогова Елена Моисеевна

Санкт-Петербург

2015 г.

Содержание

[1] Содержание

[1.1] Спецификация модели

[2]
ГЛАВА 3. УПРАВЛЕНИЕ ДЕБИТОРСКОЙ ЗАДОЛЖЕННОСТЬЮ

[2.1] 3.1. Основные выводы из эконометрической модели

[2.2] 3.2. Методы управления дебиторской задолженностью

[2.3] 3.2.1. Анализ дебиторской задолженности как первый этап

[2.4] 3.2.2. Определение оптимального уровня дебиторской задолженности

[2.5] 3.2.3. Формирование кредитных условий

[2.6] 3.2.4. Контроль уровня дебиторской задолженности и безнадежных долгов

[2.7] 3.2.5. Работа с «сомнительными» дебиторами по взысканию задолженности

[3] Заключение

[4] Список литературы

[5] Приложение 1. Панельная диагностика для крупнейших предприятий

[6] Приложение 2. Панельная диагностика для крупных предприятий

[7] Приложение 3.  Панельная диагностика для средних предприятий


Введение

Дебиторская задолженность является неотъемлемым элементом финансово-хозяйственной деятельности предприятия, поскольку предоставление коммерческого кредита в виде отсрочки платежа предприятиям-контрагентам способствует повышению объемов реализации продукции и увеличению, таким образом, доли на рынке. Однако высокая доля дебиторской задолженности в активах предприятия снижает его ликвидность и финансовую устойчивость, повышает риск финансовых потерь.

По данным Федеральной службы государственной статистики, темп роста дебиторской задолженности организаций Российской Федерации в 2013 году составил 114,9% против 104,9% в 2012 году, просроченной дебиторской задолженности – 121,1% против 104,9%. Темп роста задолженности покупателей и заказчиков сохраняется приблизительно на одном, достаточно высоком уровне: 113,5% в 2013 году, 116,8% в 2012 году.

При отсутствии эффективного управления дебиторской задолженностью существует риск ее перехода сначала в состав просроченной, а затем - в состав невозвратной, что, в свою очередь, приводит к дефициту денежных средств, увеличению кредиторской задолженности и, как следствие, уменьшению финансового результата от основной деятельности. Поэтому каждое предприятие заинтересовано в платежеспособности и надежности своих партнеров и в сокращении сроков погашения платежей за реализованную продукцию. В связи с этим необходима разработка методики, которая будет способствовать как оптимизации общего размера дебиторской задолженности, так и своевременной инкассации долга.

Размер, условия предоставления и иные характеристики дебиторской задолженности, а также специфика управления ею варьируются в зависимости от рассматриваемой отрасли хозяйства. В рамках данной работы автор рассматривает предприятия машиностроительной отрасли, поскольку она является ведущей отраслью российской промышленности, и ее продукция пользуется спросом у всех отраслей народного хозяйства. Таким образом, уровень развития предприятий машиностроительного комплекса оказывает влияние на производительность  всех других отраслей. При этом в последние годы в отечественной экономике все больше внимания уделяется проблемам убыточности и технологической отсталости машиностроительных предприятий. В этом плане грамотное управление дебиторской задолженностью является наиболее действенным способом повышения эффективности предприятий за счет внутренних резервов.

Стоит отметить, что дебиторская задолженность в настоящее время все чаще становится объектом исследования, однако процесс управления ею остается довольно сложным и недостаточно разработанным в научной литературе. В работах российских авторов преобладает анализ управления задолженностью в качестве инструмента беззалогового финансирования в торговле и мелком бизнесе. При этом практика использования системы комплексного управления дебиторской задолженностью на крупных промышленных предприятиях остается недостаточно изученной.

Целью исследования является разработка рекомендаций по управлению дебиторской задолженностью на предприятиях машиностроительного комплекса.

Для достижения поставленной цели необходимо было решить следующие задачи:

  1.  определить сущность и роль дебиторской задолженности в управлении финансами предприятия;
  2.  изучить подходы к анализу дебиторской задолженности;
  3.  рассмотреть методы управления дебиторской задолженностью;
  4.  проанализировать состояние дебиторской задолженности на предприятиях машиностроительной отрасли;
  5.  построить эконометрическую модель влияния различных факторов на размер дебиторской задолженности.

Объектом исследования являются машиностроительные предприятия. Предметом исследования – дебиторская задолженность.

Гипотезы исследования:

Гипотеза 1. В зависимости от величины предприятия, формирование дебиторской задолженности обуславливается различными факторами.

Гипотеза 2. Увеличение дебиторской задолженности находится в обратной зависимости с уровнем прибыльности предприятия.

Гипотеза 3. На величину дебиторской задолженности оказывает влияние денежно-кредитная политика государства.

Методологической базой служат труды отечественных и зарубежных ученых, посвященные исследованию проблем дебиторской задолженности (Ф. Бригхема, С. Росса, В.В. Ковалева, С.Г. Брунгильд, Е.А. Безверховой, Ayub Mehar, Wenfeng Wua, Oliver M. Rui, Chongfeng Wua и др.). Как часть теории финансового менеджмента вопросы анализа и управления дебиторской задолженностью предприятий рассмотрены в работах Дж.К. Ван Хорна, И.А. Бланка, В.В. Ковалева, Т.А. Цыркуновой, Н.Б. Ермасовой, Н.Н. Селезневой, А.Ф. Ионовой и др.

В качестве инструментария в работе использованы как общенаучные методы (анализ, синтез, индукция и др.), так и эконометрические методы, методы финансового анализа.

Научная значимость данной работы заключается в выявлении факторов, оказывающих влияние на размер дебиторской задолженности машиностроительных предприятий, и в разработке методики для эффективного управления дебиторской задолженностью на предприятиях машиностроительной отрасли

Практическая значимость работы состоит в возможности применения предприятиями машиностроительной отрасли разработанной методики управления дебиторской задолженностью. При этом многие аспекты методики будут полезными для применения на предприятиях других отраслей промышленности.

Настоящая магистерская диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и трех приложений.

Во введении обосновывается актуальность выбранной темы, формулируется цель, основные задачи и гипотезы исследования, представлены предмет, объект и методологическая база исследования, сформулирована научная новизна работы и приведена ее практическая значимость.

В первой главе «Теоретические аспекты анализа дебиторской задолженности» раскрывается понятие дебиторской задолженности, ее сущность и виды. Приводятся основные подходы к анализу дебиторской задолженности, формулируются основные задачи анализа, описывается механизм формирования резерва по сомнительным долгам. Также в первой главе приводится обзор литературы по исследуемой проблематике.

Во второй главе «Построение эконометрической модели» приведена характеристика отрасли машиностроения, обосновывается необходимость управления дебиторской задолженностью для эффективного функционирования предприятий, аргументируется выбор регрессоров и спецификации эконометрической модели.

В третьей главе «Управление дебиторской задолженностью» дается подробное описание основных результатов эконометрической модели, формулируются рекомендации по оптимизации размера дебиторской задолженности.

В заключении представлены выводы и основные результаты проведенного исследования.

В приложении приведены панельные диагностики для исследуемых выборок предприятий.


ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ АНАЛИЗА ДЕБИТОРСКОЙ ЗАДОЛЖЕННОСТИ

  1.  Экономическая сущность и классификация дебиторской задолженности

Дебиторская задолженность является важным элементом оборотного капитала и нередко составляет значительную долю в структуре активов предприятия. Ее возникновение связано с развитием денежно-кредитной системы, а именно – коммерческого кредита, и является результатом предоставления отсрочки платежа своим покупателям за проданную продукцию (предоставленные услуги, выполненные работы).1 То есть, когда в момент поставки товара оплата не производится и образуется временной разрыв между датой осуществления коммерческой сделки и ее оплатой, реализация продукции отражается в виде начисления дебиторской задолженности в размере, указанном в расчетных документах. По сути, образовавшаяся дебиторская задолженность является отвлечением из оборота собственных денежных средств2. Однако, формирование на предприятии дебиторской задолженности в ходе своей финансово-хозяйственной деятельности – это нормальное, естественное явление. Для предприятия-дебитора – это бесплатный источник дополнительных оборотных средств, а для предприятия-кредитора – это возможность сохранения и увеличения рынков сбыта для своей продукции.

Дебиторская задолженность – это задолженность физических и юридических лиц предприятию определенных сумм денежных средств и их эквивалентов. В зависимости от условий договора должники предприятия обязуются в течение определенного времени уплатить денежные средства, передать имущество, выполнить работу или оказать услугу; погашение дебиторской задолженности возможно и путем зачета взаимных требований.

Стоит отметить, что посредством использования метода начисления (или «по реализации») способом признания доходов и расходов, образование дебиторской задолженности влечет за собой формирование финансового результата деятельности фирмы, несмотря на отсутствие реального притока денежных средств. Поэтому вне зависимости, оплачен товар покупателем или нет, предприятие платит налог на прибыль, включающую в себя и неоплаченную дебиторскую задолженность. В момент погашения дебиторской задолженности денежные средства предприятия увеличиваются, но это уже не оказывает влияния на величину прибыли. Таким образом, дебиторская задолженность представляет собой часть недополученной реальной прибыли предприятия. Поэтому, анализируя возможности управления дебиторской задолженностью, необходимо рассмотрение дебиторской задолженности, как с позиции элемента оборотных активов, так и с позиции части прибыли.

Величина дебиторской задолженности формируется под воздействием различных факторов: емкость рынка, степень насыщенности рынка данным видом продукции, принятая система расчетов на предприятии, условия договоров, соблюдение покупателем платежной дисциплины и другие. В целом, образование дебиторской задолженности зависит от наличия внутренних и внешних факторов. Внешние факторы не зависят от деятельности предприятия, и на их воздействие невозможно повлиять.

К внешним факторам, обуславливающим размер дебиторской задолженности, можно отнести:

  •  общее состояние экономики страны (уровень инфляции, диспропорции цен, дефицит государственного бюджета и прочее): кризисное состояние экономики и массовые неплатежи могут не только увеличить продолжительность срока оплаты, но и привести к неплатежеспособности и несостоятельности некоторых контрагентов;
  •  общее экономическое состояние отрасли, в которой функционирует предприятие;
  •  нестабильность мировых финансовых рынков, которая приводит к колебанию и нарушению платежной дисциплины;
  •  доступность кредитных ресурсов (процентная ставка по банковским кредитам и займам);
  •  емкость рынка и степень его насыщенности: оказывает влияние на легкость реализации продукции; увеличение объема продаж, как правило, приводит к росту величины дебиторской задолженности;
  •  индивидуальные потребительские предпочтения.

К внутренним факторам, оказывающим влияние на размер дебиторской задолженности, следует отнести:

  •  кредитную политику организации: чем мягче требования предъявляются к кредиторам, тем выше рост дебиторской задолженности; чем эффективнее политика взыскания долгов, тем меньше размер дебиторской задолженности и выше ее качество;
  •  состояние системы внутреннего контроля;
  •  активность и заинтересованность собственника в процессе управления: участие собственника в процессе управления повышает уровень системы внутреннего контроля и состояние платежной дисциплины в организации, что способствует снижению величины дебиторской задолженности;
  •  формы расчетов (платежей), что определяет длительность оборачиваемости дебиторской задолженности и, таким образом, продолжительность финансового и операционного цикла (неденежные расчеты, например, замедляют оборачиваемость);
  •  эффективность маркетинговой политики, в рамках которой производится планирование величины дебиторской задолженности и осуществляется применение системы скидок (при этом размер скидки следует устанавливать с учетом длительности взаимоотношений с покупателем и его надежностью, конъюнктуры рынка в настоящий момент, характера сделки и условий поставки и платежа)3;
  •  профессионализм бухгалтеров и финансовых менеджеров4.

В зависимости от срока погашения, выделяют текущую (краткосрочную) дебиторскую задолженность, уплата которой ожидается в течение одного календарного года или на протяжении одного операционного цикла, и долгосрочную дебиторскую задолженность, платежи по которой поступят позднее 12 месяцев с момента отгрузки товаров. Исчисление данного срока начинается с первого числа месяца, следующего за месяцем, в котором дебиторская задолженность была принята к учету.

В отношении источников возникновения выделяют:

  •  задолженность за покупателями и заказчиками;
  •  векселя к получению;
  •  авансы выданные;
  •  задолженность за дочерними и зависимыми обществами;
  •  задолженность участников (учредителей) по взносам в уставный капитал;
  •  задолженность прочих дебиторов.

Точно так же классифицируется дебиторская задолженность и в бухгалтерской отчетности.

В целях данного исследования выделим два основных класса дебиторской задолженности в зависимости от содержания обязательств:

  •  торговая;
  •  прочая дебиторская задолженность.

Данное разделение дебиторской задолженности является необходимым и весьма целесообразным, поскольку основной объем дебиторской задолженности приходится именно на задолженность покупателей и заказчиков, и эта задолженность в дальнейшем формирует большую часть просроченной задолженности.

Стоит уделить внимание тому, что в отечественной литературе понятия «товарной», «торговой» и «операционной» задолженности зачастую используются в качестве синонимов. Согласно украинскому экономисту Блащаку Л.М., «товарная дебиторская задолженность – это материальные ресурсы, неоплаченные контрагентами»5. Куликова И.В. под товарной дебиторской задолженностью понимает «часть финансовых активов организаций, связанных с реализацией продукции, находящейся во временном пользовании дебиторов, представляющую собой будущую экономическую выгоду, воплощенную в активе, не возмещенная до настоящего времени, связанная с юридическими правами на удовлетворение соответствующих требований, вытекающих из договора купли-продажи, подлежащая отражению в бухгалтерском учете»6.

Сурнина К.С. выделяет следующие виды дебиторской задолженности:

  •  товарная (операционная), возникающая в процессе обычной операционной деятельности предприятия и представляющая собой продажу товаров, выполнение работы или предоставление услуги;
  •   нетоварная (неоперационная), возникающая в ходе осуществления предприятием прочих операций, не связанных с реализацией продукции7.

В качестве синонимов понятия «товарной» и «операционной» дебиторской задолженности используются О.М. Губачовой и С.И. Мельник.

Однако такой подход является неправильным. В ходе анализа экономической сущности данных понятий Рурой О.В. были выявлены их коренные различия. Дело в том, что товарные операции не обязательно подразумевают переход права собственности на продукцию, к таким операциям относится и передача продукции в качестве залога, на хранение и тому подобное, что дает право заявлять, что товарная задолженность погашается только поставкой продукции. Торговая задолженность образуется непосредственно в процессе купли-продажи товаров (предоставлении услуг, выполнении работ), что полностью согласуется с положениями международных стандартов финансовой отчетности, в которых торговая дебиторская задолженность представлена как задолженность от реализации товаров и предоставления услуг в кредит, возникающая в ходе операционной деятельности. И наконец, операционная дебиторская задолженность – понятие, являющееся наиболее широким и включающее в себя товарную и торговую задолженность, - это совокупность задолженностей всех дебиторов предприятия по операциям, связанных с основным видом деятельности (задолженность подотчетных лиц, бюджета и прочее).8

Многие исследователи, в том числе С.Г. Брунгильд9, подразделяют дебиторскую задолженность в зависимости от характера образования на нормальную и неоправданную (отсроченную или текущую просроченную). Нормальная дебиторская задолженность является запланированной и представляет собой отсрочку платежа (предоставление кредита) на определенный срок со своевременной уплатой. Неоправданная дебиторская задолженность является следствием предоставления отсрочки неплатежеспособным клиентам, нарушения контрагентами установленных договоренностей по оплате продукции, ненадлежащего контроля над материальными ценностями, возникновением пропусков и ошибок в учете.

В зависимости от времени возврата выделяют дебиторскую задолженность:

  •  срочную;
  •  отсроченную;
  •  просроченную.

К срочной принято относить задолженность, срок погашения которой еще не наступил согласно условиям договора или в соответствии с предельным сроком исполнения. К отсроченной – задолженность, срок исполнения которой был пролонгирован (продлен). Если дебиторская задолженность не погашена покупателями после получения расчетных документов и наступления согласованного срока платежа, то она переходит в разряд просроченной и свидетельствует о нарушении покупателями финансовой дисциплины. Таким образом, просроченная дебиторская задолженность – это задолженность, срок исковой давности которой истек. В свою очередь, среди просроченной задолженности выделяют:

  •  истребованную задолженность, когда предприятием-кредитором были предприняты предусмотренные законодательством меры для возмещения долга: направление претензионных писем, подача искового заявления в суд;
  •  неистребованную задолженность, когда в силу некоторых причин организация-кредитор не приложила необходимых усилий для возмещения задолженности10.

Деление дебиторской задолженности на срочную и просроченную играет очень важную роль в хозяйственной деятельности предприятия, поскольку способствует организации системы контроля над ее погашением и возвратом, а также позволяет выявить влияние сроков платежа на состояние расчетов и на общее финансовое положение предприятия. Особого внимания со стороны финансовых менеджеров требует просроченная задолженность, поскольку всегда существует высокая вероятность ее перехода в состав безнадежной. Чтобы этого не произошло, на предприятии должен быть организован аналитический учет дебиторской задолженности по каждому отдельному предприятию-должнику с выделением сроков погашения.

В зависимости от возможностей взыскания различают дебиторскую задолженность:

  •  надежную, к которой относят задолженность с оплатой в пределах установленного договором срока; задолженность, обеспеченную залогом, поручительством или банковской гарантией;
  •  сомнительную, когда задолженность не погашена или с высокой долей вероятности не будет погашена в срок, установленный договором, и не имеет никакого обеспечения;
  •  безнадежную, срок исковой давности которой истек (более трех лет с момента окончания срока исполнения), или предприятие-должник столкнулось с форс-мажорными обстоятельствами, или оно ликвидируется или обанкротилось.

Согласно пункту 70 Положения по ведению бухгалтерского учета и бухгалтерской отчетности в Российской Федерации, утвержденного Приказом Министерства финансов России № 34н от 29 июля 1998 года, предприятия вправе создавать резервы сомнительных долгов, относя суммы резервов на финансовые результаты от своей деятельности. Однако если до конца отчетного года, следующего за годом создания резерва, какая-то его часть будет не израсходована, то неиспользованные суммы восстанавливаются из резерва и присоединяются к финансовым результатам в конце отчетного периода. Величина резерва должна определяться отдельно по каждому должнику и зависеть от степени его платежеспособности и вероятности погашения долга.

Безнадежная дебиторская задолженность списывается на уменьшение резерва по сомнительным долгам или на убытки предприятия (если в предыдущем отчетном периоде эти суммы не резервировались) по окончании срока исковой давности с уменьшением налогооблагаемой базы на основании данных проведенной инвентаризации. Далее в течение 5 лет с момента списания такая задолженность числится на забалансовом счете с целью контроля над возможностью ее взыскания в случае изменения финансового состояния должника. Если в течение пяти лет дебитор так и не оплачивает счета, то задолженность аннулируется и снимается с учета11.

Итак, существует множество классификационных признаков дебиторской задолженности. A.M. Казакаева предлагает классифицировать дебиторскую задолженность в зависимости от отношения контрагента к ней (подтвержденная и не подтвержденная); от степени обеспеченности (обеспеченная и не обеспеченная); от времени возврата (непросроченная, отсроченная и просроченная); от предполагаемого способа погашения (денежная и не денежная); от уровня существенности (допустимая и не допустимая); от риска неплатежа (рискованная и не рискованная); от отношения к предприятию (внутренняя и внешняя).12 Таким образом, существует множество разнообразных способов классификации дебиторской задолженности. Используемая классификация должна служить достижению поставленной цели. В зависимости от целей применяются разные подходы к характеристике видов дебиторской задолженности. В рамках данного исследования автор предлагает использовать следующую классификацию дебиторской задолженности (см. Таблица 1).

Таблица 1.

Классификация дебиторской задолженности.

Классификационный признак

Виды дебиторской задолженности

По элементам финансовой отчетности

задолженность покупателей и заказчиков;

векселя к получению;

авансы выданные;

задолженность зависимых и дочерних обществ;

задолженность участников (учредителей) по вкладам в уставный капитал;

прочие дебиторы.

По содержанию обязательств

торговая;

неторговая.

По срокам погашения

текущая;

долгосрочная.

По характеру образования

нормальная;

неоправданная.

По времени возврата

срочная;

просроченная.

По возможности взыскания

надежная;

сомнительная;

безнадежная.

По степени прогнозируемости

планируемая;

непланируемая.

По степени ликвидности

высоколиквидная;

ликвидная;

неликвидная.

Данная классификация окажется полезной для дальнейшего анализа дебиторской задолженности и формирования методических подходов к управлению ею.

  1.  Анализ дебиторской задолженности

Дебиторская задолженность затрагивает все стороны финансово-хозяйственной деятельности организации, а потому может оказывать негативное влияние на уровень прибыльности предприятия, денежный поток от реализации продукции и в целом на финансовое состояние13. Так, дебиторская задолженность определяет многие показатели, характеризующие деятельность предприятия:

  •  величину и структуру оборотных активов предприятия;
  •  показатели деловой активности оборотных активов и активов в целом;
  •  продолжительность финансового цикла предприятия;
  •  ликвидность и платежеспособность предприятия;
  •  величину и структуру выручки от продаж;
  •  источники денежных средств предприятия.

Большой объем дебиторской задолженности увеличивает средний срок ее погашения, замедляя оборачиваемость, увеличивает продолжительность финансового цикла, замедляет кругооборот капитала и активов в целом (в том числе и оборотных). Высокая доля дебиторской задолженности в оборотных активах плохо сказывается на коэффициенте абсолютной ликвидности, долгосрочной – на коэффициенте быстрой ликвидности. Кроме того, с увеличением дебиторской задолженности увеличивается потребность в дополнительных текущих источниках финансирования, что негативно сказывается на платежеспособности. А списание значительных сумм безнадежной задолженности на убытки предприятия может и вовсе привести его к состоянию неплатежеспособности и даже несостоятельности.

Из изложенного следует, что в организациях должен проводиться детальный анализ дебиторской задолженности с целью выявления возможных финансовых проблем. Анализ проводится на основании данных бухгалтерского учета и отчетности, в том числе первичных документов, и направлен на изучение динамики, состава, причин и давности образования задолженности. Основными задачами анализа являются:

  •  проверка реального наличия величины дебиторской задолженности, принятой к учету, и ее документальное подтверждение;
  •  обоснование целесообразности предоставления товарного кредита различным группам покупателей;
  •  отслеживание своевременного и правильного перечисления денежных средств за отгруженную продукцию и их списание со статьи дебиторской задолженности;
  •  расчет необходимой суммы резерва под сомнительную задолженность;
  •  контроль над показателями деловой активности предприятия и финансовых результатов;
  •  проверка своевременности и правильности оформления и предъявления претензий дебиторам, организация контроля над движением этих дел и проверка порядка взыскания сумм причиненного ущерба и других долгов, вытекающих из расчетных взаимоотношений;
  •  разработка рекомендаций по снижению дебиторской задолженности и упорядочению расчетов.14

Начинать анализ следует с рассмотрения общей динамики объема дебиторской задолженности и ее доли в оборотных активах. Далее изучается ее структура, определяется вес краткосрочной задолженности в общей сумме дебиторской задолженности, оценивается динамика этого показателя, проводится анализ в разрезе отдельных статей (например, дебиторов). Необходимо дать оценку реальной стоимости дебиторской задолженности, проранжировать задолженность по срокам возникновения, определить ее качество и ликвидность. В целом, можно выделить несколько этапов анализа.

На первом этапе определяется чистая реализационная стоимость дебиторской задолженности, равная величине текущей задолженности, уменьшенной на сумму резерва сомнительных долгов; уровень дебиторской задолженности и его динамика.

Резерв сомнительных долгов может формироваться либо на основе оценки платежеспособности должников (метод абсолютной суммы сомнительной задолженности)15, либо в соответствии с применением коэффициента сомнительности погашения задолженности, устанавливаемого предприятием для каждой группы задолженности, которые формируются исходя из сроков погашения16.

В зависимости от срока погашения задолженности, в целях анализа и установления коэффициента сомнительности погашения, дебиторскую задолженность можно разбить на следующие группы:

  •  задолженность, срок оплаты которой еще не наступил;
  •  просрочка оплаты от 1 до 30 дней (или до одного месяца);
  •  просрочка от 31 до 90 дней (или от одного до трех месяцев);
  •  просрочка от 91 до 180 дней (или от трех до шести месяцев);
  •  просрочка от 181 до 360 дней (или от полугода до года);
  •  просрочка от 360 дней и более (или более одного года).17

Объем резерва сомнительных долгов определяется путем суммирования произведений величины текущей задолженности каждой группы на соответствующий ей коэффициент сомнительности погашения.

Также коэффициент сомнительности можно рассчитать, не используя разбивку на группы. Для этого следует определить долю безнадежных долгов в чистом доходе предприятия или средний удельный вес списанной задолженности в течение нескольких последних отчетных периодов, например, 3-5 лет. В таком случае, величина резерва будет равняться произведению коэффициента сомнительности на размер текущей дебиторской задолженности.

Согласно пункту 4 статьи 266 Налогового Кодекса Российской Федерации,  задолженность, оплата которой просрочена на 90 дней и более, списывается в резерв сомнительных долгов в полном объеме; задолженность с просрочкой 45-90 дней – в размере 50% от суммы долга; задолженность, срок неуплаты которой составляет менее 45 дней, не увеличивает объем резерва. В целом, величина резерва сомнительных долгов не может превышать 10% от выручки отчетного периода.

Наличие на предприятии сомнительной задолженности является свидетельством неэффективной и нерациональной кредитной политики, что может стоить предприятию его платежеспособности и ликвидности.

Уровень дебиторской задолженности предприятия рассчитывается с помощью коэффициента отвлечения оборотных активов в текущую дебиторскую задолженность:

КОдз = ДЗ / ОА,

где КОдз – коэффициент отвлечения оборотных активов в дебиторскую задолженность;

ДЗ – величина текущей дебиторской задолженности;

ОА – величина оборотных активов предприятия.

Данная формула представляется довольно общей, и поскольку настоящее исследование направлено на изучение именно торговой дебиторской задолженности, то в числителе правильнее будет использовать не всю сумму дебиторской задолженности, а лишь ту ее часть, которая приходится на покупателей и заказчиков. Это замечание относится и к дальнейшим формулам. Как уже говорилось в предыдущем пункте, данное исследование направлено на изучение торговой дебиторской задолженности, поэтому при употреблении термина «дебиторская задолженность» необходимо иметь в виду именно торговую дебиторскую задолженность.

С целью анализа рекомендуется расчет коэффициента возможной инкассации дебиторской задолженности:

Кидз = ДЗ / (ДЗ + Р),

где Кидз – коэффициент возможной инкассации торговой дебиторской задолженности;

ДЗ – величина дебиторской задолженности;

Р – величина резерва сомнительных долгов.

На втором этапе анализа необходимо определить оборачиваемость дебиторской задолженности и среднюю продолжительность срока ее инкассации. Оборачиваемость дебиторской задолженности определяет скорость обращения инвестированных в нее средств в течение отчетного периода18:

Кобдз = В / ДЗср,

где Кобдз – число оборотов дебиторской задолженности в течение рассматриваемого периода;

В – объем выручки от реализации в текущем периоде;

ДЗср – средний размер дебиторской задолженности предприятия в рассматриваемом периоде; рассчитывается как среднее значение между остатком дебиторской задолженности на начало и конец периода.

Чем выше оборачиваемость, тем скорее денежные средства возвращаются в организацию, и тем выше становится его ликвидность. Если в качестве числителя берется выручка от реализации, посчитанная по уже оплаченным счетам, то рост коэффициента оборачиваемости свидетельствует о сокращении продаж в кредит, и наоборот, снижение оборачиваемости происходит вследствие расширения коммерческого кредита.

Средняя продолжительность периода инкассации дебиторской задолженности равна:

Пидз = ДЗср * t / В   или   Пидз =  t / Кобдз,

где Пидз – средняя продолжительность периода, в течение которого погашается задолженность, в днях;

ДЗср – средний размер дебиторской задолженности в рассматриваемом периоде;

t – продолжительность рассматриваемого периода, в днях;

В – объем выручки от реализации в рассматриваемом периоде.

Величина коэффициента средней продолжительности инкассации дебиторской задолженности определяет вклад кругооборота дебиторской задолженности в общую продолжительность финансового и операционного цикла предприятия. Также данный коэффициент показывает среднее число дней, необходимое для взыскания дебиторской задолженности. Поэтому удлинение периода инкассации свидетельствует об ухудшении состояния расчетов с покупателями и росте необоснованной задолженности.

Для целей управления дебиторской задолженностью необходимо не только оценить значение коэффициента оборачиваемости в динамике, но и произвести его сравнение с требуемыми значениями.

Требуемое значение коэффициента оборачиваемости дебиторской задолженности определяется, исходя из желаемого прироста валовой выручки, оплаченной денежными средствами в момент реализации:

Кобт = В / ∆ДСт,   

где Кобт – требуемая оборачиваемость дебиторской задолженности, обеспечивающая желаемый прирост оплаченной валовой выручки, в днях;

∆ДСт – желаемый прирост денежных средств.

Период оборота в данном случае:

Пт = t / Кобт,

где Пт – длительность оборота, необходимая для желаемого прироста валовой выручки, в днях.

Желаемый прирост валовой выручки, оплаченной в момент реализации, в этом случае достигается за счет уменьшения суммы дебиторской задолженности.

Теперь можно определить срок, на который необходимо сократить период инкассации (период погашения) дебиторской задолженности для реализации эффективного управления дебиторской задолженностью:

∆Пиопт = Пидз – Пт,

где ∆Пиопт – оптимальный срок сокращения периода оборачиваемости дебиторской задолженности, в днях.

На третьем этапе анализа целесообразно распределить дебиторскую задолженность по срокам ее образования, проанализировать, были ли применены скидки и другие условия в пользу покупателя (например, его право на возврат продукции). Определить главных должников предприятия и рассчитать, какая доля просроченной задолженности приходится на них; проанализировать последствия для финансового состояния предприятия в случае отказа таких должников погасить задолженность.

На четвертом этапе изучается состав просроченной задолженности, рассчитается удельный вес просроченной задолженности и средняя продолжительность существования просроченной задолженности (или ее средний «возраст»)19.

КПдз = ДЗпр / ДЗ20,

где КПдз – удельный вес просроченной задолженности;

ДЗпр – величина просроченной дебиторской задолженности;

ДЗ – сумма текущей дебиторской задолженности.

ВПдз = ДЗпр * t / В,

где ВПдз – средний срок существования просроченной задолженности, в днях.

Для получения информации о просроченной задолженности (ее сумме и сроках) проводится анализ договоров с клиентами. На базе такой информации рекомендуется составить реестр должников для прогнозирования появления безнадежных долгов.

Для подсчета убытков, связанных с несвоевременной оплатой долга, необходимо величину просроченной задолженности скорректировать на уровень инфляции и вычесть сумму пеней, полученных от должников; или же подсчитать разницу между величиной просроченной задолженности, умноженной на ставку рефинансирования, и суммой полученных пеней.

На пятом этапе анализа дебиторской задолженности рассчитывается величина эффекта, полученного от инвестирования средств в дебиторскую задолженность. Для этого сумма дополнительной прибыли, полученная вследствие увеличения объема продаж за счет предоставления отсрочки платежа, сопоставляется с дополнительными расходами, связанными с оформлением кредита и инкассацией долга, и потерями в результате невозврата долга контрагентами:

Эдз = ∆Пдз - Здз - Удз21,

где Эдз – сумма эффекта, полученного от инвестирования средств в дебиторскую задолженность;

∆Пдз – дополнительная прибыль организации, полученная от увеличения объема реализации продукции за счет предоставления кредита;

Здз – величина затрат, связанных с предоставлением кредита и инкассацией долга;

Удз – величина потерь в результате невозврата долга.

На основе данного показателя может быть рассчитан коэффициент эффективности инвестирования средств в дебиторскую задолженность:

Кэдз = Эдз / ДЗср,

где Кэдз – коэффициент эффективности инвестирования средств в дебиторскую задолженность;

Эдз – сумма эффекта, полученного от инвестирования средств в дебиторскую задолженность;

ДЗср – величина средней величины дебиторской задолженности в рассматриваемом периоде.

То есть данный показатель определяет долю дебиторской задолженности, сформировавшую предприятию дополнительную прибыль в результате предоставления кредита своим покупателям и заказчикам.

Отметим, что обозначенные в данном параграфе показатели будут полезны для использования не только с целью проведения анализа дебиторской задолженности и ее структуры, но и при формировании предприятием принципов кредитной политики и организации системы контроля над расчетами с покупателями. Анализ дебиторской задолженности служит основой для управления дебиторской задолженностью.

  1.  Обзор исследований по теме

Проанализировав некоторое количество источников литературы, связанных с исследованием дебиторской задолженности, автор решил сгруппировать работы по следующим, наиболее проработанным, областям:

  •  Мотивы предоставления дебиторской задолженности;
  •  Отбор покупателей;
  •  Оптимизационные модели;
  •  Влияние денежно-кредитной политики на величину дебиторской задолженности;
  •  Изменение характера и роли дебиторской задолженности в кризисный период;
  •  Выбор метода управления дебиторской задолженностью.

Рассмотрим каждую область изучения более подробно.

В зарубежной научной литературе (Wilson и Summers (2002), Fabbri и Klapper (2008), Van Horen (2007)) отмечают шесть основных мотивов предоставления отсрочки платежа: доступность финансовых ресурсов, позиция товара на рынке, ценовая эластичность, стоимость залога, наличие информации о покупателе, использование нереинвестируемой (non-salvageable investment). При этом дебиторская задолженность рассматривается некоторыми учеными как коммерческий расход, который в дальнейшем позволяет покупателю приобрести больше продукции, в результате снижения стоимости денежных средств во времени. Согласно исследованию Schwartz R.A. (1974), фирмы, характеризующиеся устойчивым финансовым положением, более склонны к предоставлению торгового кредита, благодаря доступности финансовых ресурсов.

Jaggi и др. в 2007 году представили модель, согласно которой ритейлер, получивший отсрочку платежа у поставщика, предоставляет торговый кредит своим покупателям, спрос на продукцию у которых зависит от продолжительности кредитного периода. Соответственно, характер кредиторской задолженности оказывает влияние на дебиторскую задолженность.

 Schiff and Lieber в 1974 году разработали интегрированную модель кредитных и производственных решений для отдельной фирмы. Спрос на продукцию фирмы представлен детерминированной функцией времени, кредитного периода и величины запасов. В модель также введен параметр сезонности, побуждающий фирму изменять кредитные и производственные решения. Авторы установили, что во время увеличения спроса на продукцию, увеличивался объем производства, при этом объем торговых кредитов уменьшался, и наоборот.

Что  касается научных работ, связанных с отбором покупателей, то они строятся по внутренним показателям деятельности фирмы и, в основном, сводятся к построению рейтинга потенциальных дебиторов на основе показателей их финансово-хозяйственной деятельности (Безверхова Е.А., Каманкина И.С., Мальцева А.А., Стулова О.Е.).

Поддубный К.А. построил мультиномиальную логит-модель, согласно которой контрагенты, в зависимости от коэффициентов текущей ликвидности, рентабельности продаж, оборачиваемости ДЗ и соотношения собственных и заемных средств, классифицируются на три группы в соответствии с вероятностью возврата долга: низкой, средней и высокой В своей работе автор также выделяет несколько групп факторов, оказывающих влияние на размер дебиторской задолженности: показатели развития страны, показатели развития отрасли, организационно-технические и управленческие, финансовые, компетентностные, личностные и факторы риска. Среди финансовых  показателей значатся объем продаж в кредит, уровень рентабельности, платежеспособность, кредитоспособность, финансовая устойчивость, деловая репутация, структура капитала, величина производственного цикла, структура активов. Однако эффект воздействия данных факторов на дебиторскую задолженность эмпирически не исследуется.

Зарубежные авторы, в основном, предпочитают строить сложные математические модели. Так, Bierman и Hausman, Mehta, Greer разработали модели, позволяющие разрешить проблему отбора покупателей, ассоциирующуюся с возможностью образования невозвратных долгов.

Далее рассмотрим «оптимизационные модели», названные так постольку, поскольку в них авторы либо пытаются максимизировать какой-либо финансовый показатель (в основном, это прибыль), либо строят зависимость этого показателя от дебиторской задолженности.

Zvi Lieber и Yair E. Orgler в исследовании «An Integrated Model for Accounts Receivable Management» (1975) представляют интегрированную модель дебиторской задолженности, включающую в себя в качестве переменных размер скидки за быструю оплату задолженности, продолжительность дисконтного периода, продолжительность кредитования, штрафные санкции за несвоевременное погашение задолженности, величину расходов по взысканию задолженности, период погашения просроченной задолженности. Модель охватывает инвестиции в дебиторскую задолженность, потери от невозвратной задолженности и влияние кредитных условий на объем реализации. Авторы выводят сложную математическую модель, которую затем упрощают с помощью классических методов оптимизации, используя различные предположения. Главная цель полученной модели – максимизировать приведенную стоимость чистой прибыли, образовавшейся за счет увеличения дебиторской задолженности.

Robert E. Stanford в работе «Optimizing Profits from a System of Accounts Receivable» (1989) строит оптимизационную модель, которая позволяет увеличить прибыль предприятия посредством нахождения уровня оптимального процента за торговый кредит. В своей работе он рассматривает фиксированные издержки, связанные с наличием дебиторской задолженности (сумма невозвратных долгов, потеря процентного дохода, трансакционные издержки взаимодействия с дебиторами), ставки процентов (по которым выдается торговый кредит; по которым задолженность признана безнадежной; процент скидки).

Проводилось и исследование влияния дебиторской задолженности на размер денежных средств предприятия. Wenfeng Wu, Oliver M. Rui и Chongfeng Wu обследовали 1626 нефинансовых предприятий в период с 1999 по 2009 год, акции которых обращаются на китайских фондовых биржах, с целью определения зависимости величины денежных средств от объема торгового кредита.  В результате авторы выявили, что денежные средства и дебиторская задолженность являются субститутами: увеличение дебиторской задолженности на 1 доллар приводит к уменьшению денежных средств на 0,15 доллара. А увеличение кредиторской задолженности на 1 доллар увеличивает потребность предприятия в денежных средствах на 0,71 доллара. При этом компании, располагающиеся в регионах с высоким уровнем накопленного капитала, в расчете на 1 доллар кредиторской задолженности держат меньшую величину денежных средств, в то время как коэффициент взаимозаменяемости дебиторской задолженности и денежных средств растет. Таким образом, дебиторская и кредиторская задолженности, воздействуют на денежные средства разнонаправлено и с разной силой. Вывод, сделанный в данной работе, противоречит традиционному мнению, что один доллар кредиторской задолженности может быть профинансирован за счет одного доллара дебиторской задолженности.

Annalisa Ferrando и Klaas Mulier на примере 600, преимущественно малых и средних, предприятий из восьми стран Евросоюза (Бельгия, Германия, Испания, Финляндия, Франция, Италия, Нидерланды, Португалия) в период с 1993 по 2009 год рассмотрели использование фирмами торгового кредита для управления своим ростом. В качестве независимой переменной, роста компании, используется отношение реальной текущей добавленной стоимости (т.е. отношение номинальной добавленной стоимости к дефлятору ВВП) к аналогичному показателю прошлого периода. Сама добавленная стоимость определяется как сумма прибыли (убытка) за период, процентных доходов, уплаченных налогов, выплаченной работникам заработной платы, амортизации, уплаченных процентов. В качестве объясняющей переменной используется торговый кредитный канал – сумма дебиторской и кредиторской задолженности. В результате исследования авторы приходят к выводу, что экономическое влияние торгово-кредитного канала на рост компаний в странах еврозоны велико; особенно среди малых и молодых компаний. При этом чувствительность темпа роста компании к величине торгово-кредитного канала выше в странах, где предложение кредитных ресурсов со стороны банков и долговых бумаг ограничено.

Разные авторы в разное время (Brechling и Lipsey (1958), Meltzer’s (1960), Ramey (1992), Nilsen (2002)) исследовали влияние денежно-кредитной политики на размер дебиторской задолженности. Все они пришли к единому результату: величины и торговой ДЗ, и торговой кредиторской задолженности увеличиваются во время сдерживающей политики, и сокращаются во времена «легких денег». Рассмотрим одно из исследований, «Trade Credit and the Effect of Macro-Financial Shocks: Evidence from U.S. Panel Data», подробней.

Woon Gyu Choi и Yungsan KimSource проводили исследование 500 компаний из списка S&Pb 500 и 500 более мелких предприятий в период с 1975 по 1997 года с целью выявления зависимости размера дебиторской и кредиторской задолженности от кредитно-денежной политики. В работе построены три регрессионные модели, объясняемыми переменными в которых стали дебиторская задолженность, кредиторская задолженность и чистый торговый кредит как разница между дебиторской и кредиторской задолженностями. В качестве независимых переменных в модели дебиторской задолженности выступают выручка, размер предприятия, запасы, нераспределенная прибыль, краткосрочная задолженность. При этом все переменные были взвешены по общей сумме активов предприятия (за исключением размера компании, в качестве которого использовался логарифм величины активов). Кроме зависимости размера дебиторской задолженности от денежно-кредитной политики, авторами было выявлено положительное влияние выручки, нераспределенной прибыли и краткосрочной задолженности на 1% уровне значимости, и отрицательное влияние других переменных. Ранее Long, Malitz, и Ravid (1993) определили сильное положительное влияние краткосрочной задолженности, нормализированной по выручке, на величину дебиторской задолженности.

Многие авторы в целом отмечали взаимозаменяемость банковского и торгового кредитования (Delannay и Weill, 2004; Marotta, 1997; Nilsen, 2002), подчеркивая особый спрос на торговый кредит со стороны финансово-неустойчивых предприятий.

Rafael Bastos и Julio Pindado (2012) отмечали важность определения влияния кризиса на рынок кредитных ресурсов развивающихся стран, в частности, на торговую задолженность: во-первых, торговый кредит является важным источником денежных средств, и тем самым вносит значимый вклад в развитие самой страны; во-вторых, развивающиеся страны более уязвимы перед внешними рисками. В соответствии с этим, авторы поставили перед собой цель на примере Бразилии, Турции и Аргентины выявить, проявляется ли увеличение торгового кредита на протяжении кризиса в виде «эффекта домино». Для исследования были отобраны 146 аргентинских, бразильских и турецких компаний, данные по которым были доступны, по меньшей мере, за три года из пяти в период с 1999 по 2003 год. В результате авторы определили, что фирмы, имеющие большую дебиторскую задолженность, начинали задерживать оплату своим поставщикам, чтобы избежать риска неплатежеспособности. Аналогично, действовали и их поставщики, задерживая оплату своим контрагентам, что привело к каскадному увеличению объемов торгового кредита (т.н. «эффект домино»). Кроме того, было замечено, что больший спрос на торговый кредит предъявляли менее финансово-устойчивые фирмы, которым было отказано в банковском кредитовании. Таким образом, эти фирмы задерживали платежи не только с целью минимизации риска неплатежеспособности, но и по причине отсутствия других внешних источников финансирования. В связи с этим, Rafael Bastos и Julio Pindado делают вывод: поставщики продукции, предоставляющие отсрочку, являются важным источником финансирования для фирм, доступ которых к банковскому кредиту ограничен, т.е. торговый кредит компенсирует отсутствие банковского кредитования, однако лишь на короткий срок. После небольшого периода поставщики начинают сдерживать объемы дебиторской задолженности, стараясь уменьшить ее уровень.

По работе Tsuruta (неопубликованная монография), если поставщики выступают финансовыми посредниками (предоставляют торговый кредит), они несут аналогичные банкам потери от увеличения объемов кредитования. Более того, по исследованию Jorion и Zhang (2009), «эффект домино», проявляющийся в массовом пагубном увеличении периода инкассации дебиторской задолженности, наиболее остро проявляется в индустриальном секторе, поскольку значительную часть в активах данных предприятий занимает дебиторская задолженность, и зачастую, характеризуется высокой концентрацией (два-три ключевых клиента). Таким образом, становясь неплатежеспособным, предприятие-покупатель наносит двойной ущерб предприятию-поставщику: у поставщика увеличивается доля невозвратных долгов, и он лишается источника сбыта продукции.

В научной литературе есть работы, изучающие взаимосвязь прибыльности и дебиторской задолженности в кризисный период. И если в периоды экономической стабильности эта негативная, то в кризисный период она либо незначимая, либо даже положительная. Такой результат получен Ксенией Михайловой и  Baveld M.D. и объясняется стремлением наиболее стабильных компаний финансово поддержать своих контрагентов на протяжении кризиса, предоставляя им отсрочку платежа; благодаря таким действиям компании обеспечивают свои будущие продажи.

В целом, большая часть работ посвящена влиянию дебиторской задолженности на прибыльность предприятий развитых стран в период экономической стабильности (см. Таблица 2).

Таблица 2.

Некоторые исследования влияния величины дебиторской задолженности на прибыльность предприятия.

Автор

Выборка / период

Влияние дебиторской задолженности на прибыльность

Deloof (2003)

1009 крупнейших бельгийских нефинансовых компаний, 1992-1996 гг.

Значительное негативное

Lazaridis и Tryfonidis (2006)

131 предприятие, зарегистрированное на  Афинской фондовой бирже (ASE), 2001-2004 гг.

Значительное негативное

Gill (2010)

88 американских компаний, зарегистрированных на Нью-Йоркской фондовой бирже, 2005 - 2007 гг.

Значительное негативное

García-Teruel and Martínez-Solano(2007)

8 872 малых и средний предприятий в Испании, 1996-2002 гг.

Значительное негативное

Samiloglu and Demirgunes (2008)

Промышленные предприятия Стамбульской фондовой биржи, 1998-2007 гг.

Значительное негативное

Mathuva (2010)

30 предприятий Найробской фондовой биржи, 1993 - 2008 гг.

Значительное негативное

Baveld (2012)

37 крупных предприятий Нидерландов, 2004-2006 и 2008 - 2009

Значительное негативное в 2004-2006 гг. / Отсутствие зависимости в 2008–2009 гг.

Однако в научной литературе есть и работы, изучающие взаимосвязь прибыльности и дебиторской задолженности в кризисный период. Данные исследования проводились на основе японского кризиса (Fukuda, Kasuya и Akashi, 2006), азиатского (Love, Preve и Sarria-Allende, 2007), бразильского 1999 года, турецкого 2001 года и аргентинского кризиса 2001-2002 годов (Bastos и Pindado, 2012). Стоит выделить работу Baveld M.D. «Impact of Working Capital Management on the Profitability of Public Listed Firms in The Netherlands During the Financial Crisis» (2012), в которой автор определил статистически значимую отрицательную зависимость валовой операционной прибыли от величины дебиторской задолженности в финансово - стабильные 2004 – 2006 года, и незначительную – на протяжении кризисного периода 2008 – 2009 годов. Такой результат может свидетельствовать об изменчивости отношений между дебиторской задолженностью и прибыльностью предприятия в кризисные периоды, поскольку предприятия на протяжении кризиса с целью увеличения выручки и максимизации прибыли перестают придерживаться правила сохранения дебиторской задолженности на минимальном уровне.

Ksenija Denčić-Mihajlov рассмотрела влияние кредитной политики предприятия на маржу операционной прибыли (рассчитанной как отношение операционной прибыли к величине активов) и рентабельность активов в период кризиса 2008 - 2011 годов на примере 108 самых успешных сербских компаний, зарегистрированных на Белградской фондовой бирже. При этом определяется положительная связь между долей дебиторской задолженности в выручке предприятия и его прибыльностью. Данный результат согласуется с результатом Baveld M.D. и объясняется стремлением наиболее стабильных компаний финансово поддержать своих контрагентов на протяжении кризиса, предоставляя им отсрочку платежа; благодаря таким действиям компании обеспечивают свои будущие продажи.

Работы, связанные с исследованием ДЗ в кризисной период, представляют интерес для настоящего исследования, поскольку российская экономика, не успев до конца оправиться от кризиса 2009-2010 годов, сейчас входит в новую стадию рецессии. Отметим, что еще Rafael Bastos и Julio Pindado (2012) отмечали важность определения влияния кризиса на рынок кредитных ресурсов развивающихся стран, в частности на торговую задолженность.

Что касается работ, изучающих формирование дебиторской задолженности под действием финансово-хозяйственных факторов, рассчитанных по данным финансовой отчетности, то стоит выделить работу Ayub Mehar (2005), который с целью выявления факторов, оказывающих влияние на формирование дебиторской задолженности, обследовал 225 промышленных предприятий Пакистана в период с 1980 по 1994 год. В качестве объясняющих переменных были выбраны: сумма резервного капитала и нераспределенной прибыли, текущая задолженность, ликвидные активы (наличные денежные средства и средства на расчетных счетах), сумма годовой амортизации основных средств, выручка и себестоимость производства. В результате исследования была определена сильная зависимость между величиной продаж и дебиторской задолженностью: в среднем, около 5% суммы выручки аккумулировались в дебиторской задолженности. Высокие амортизационные отчисления и себестоимость производства способствуют сокращению продаж на условиях отсрочки платежа в пользу наличных расчетов за продукцию. Соответственно, наблюдается отрицательная зависимость между ликвидными активами и дебиторской задолженностью, в этом плане они выступают субститутами. Любое увеличение в текущей задолженности предприятия способствует расширению кредитных продаж.

Стоит отметить, что работа Ayub Mehar – единственная из изученных автором научных публикаций в своем классе, отражающая формирование задолженности по факторам, доступным внешним пользователям. Исследование проводилось на промышленных предприятиях, к которым относится и отрасль машиностроения. Следовательно, результаты, полученные Ayub Mehar, можно будет сравнить с результатами работы автора (прим., Астафьева А.М.).

Помимо рассмотрения влияния дебиторской задолженности на величину денежных средств, Wenfeng Wu, Oliver M. Rui и Chongfeng Wu в своей работе «Trade credit, cash holdings, and financial deepening: Evidence from a transitional economy» построили корреляционную матрицу Пирсона, в которой показано влияние различных факторов друг на друга. Стоит выделить те, с которыми дебиторская задолженность (переменная – отношение дебиторской задолженности к сумме чистых активов предприятия) имеет самую крепкую связь (на 1%-ном уровне значимости).

А) Положительную: с уровнем финансового левериджа (рассчитанного как доля заемного капитала в активах предприятия), ликвидными активами (представленными отношением чистого оборотного капитала, т.е. оборотного капитала за вычетом денежных средств и их эквивалентов, к чистым активам предприятия), перспективами роста компании (отношение рыночной стоимости предприятия к бухгалтерской).

Б) Отрицательную:

- с ликвидными активами, из состава которых исключен торговый кредит (отношение разницы чистого оборотного капитала и чистого торгового кредита к чистым активам предприятия),

- размером компании (натуральный логарифм величины активов),

- долей долгосрочных обязательств в общей величине задолженности,

- уровнем капитальных расходов (отношение капитальных расходов к чистым активам),

- чистым операционным денежным потоком (отношение к чистым активам),

- выплатой дивидендов (качественная переменная, равная 1 в тот год, в который выплачивались дивиденды, и 0 – в обратном случае),

- государственной формой собственности (качественная переменная, равная 1 в случае принадлежности контрольного пакета акций государству).

Влияние некоторых из данных показателей на дебиторскую задолженность далее тестируется на предприятиях машиностроения автором настоящей работы.

Есть в научной литературе работы, определяющие выбор метода управления ДЗ в зависимости от размера компании, концентрации производства и кредитоспособности.

Shehzad L. Mian и Clifford W. Smith, Jr. в работе «Accounts Receivable Management Policy: Theory and Evidence» (1992) выделяют пять основных функций управления дебиторской задолженностью: оценка кредитного риска, предоставление кредита, финансирование дебиторской задолженности, взыскание задолженности и покрытие кредитных рисков. Авторы исследовали факторы, определяющие выбор метода управления дебиторской задолженностью: факторинг, обеспечение дебиторской задолженностью собственных кредитов, создание зависимых финансовых дочерних компаний, внутреннее управление. С помощью cross-sectional тестируют как выбор одной из политик, так и намерение создать зависимую финансовую компанию. Наиболее значимыми детерминантами в выборе метода управления являются размер компании, концентрация, кредитоспособность фирмы и коммерческих бумаг. Крупные, финансово устойчивые предприятия предпочитают создавать финансовые дочерние компании, в то время как малые, более рисковые – использовать дебиторскую задолженность в качестве залога по кредитам. При этом зависимые финансовые компании предоставляют более гибкие условия торгового кредита. Внутреннее управление дебиторской задолженностью осуществляется в отраслях с высокой концентрацией производителей.

Azam Jari на примере 77 иранских компаний, зарегистрированных на Тегеранской фондовой бирже (изучаемый период 2007 – 2011 года) установил, что компании прибегают к помощи коллекторов в случае, если дебиторская задолженность составляет четверть и больше от всех активов предприятия.

Величина торгового кредита варьируется в зависимости от рассматриваемой отрасли. В ходе исследования Daniel Seifert, Ralf W. Seifert и Margarita Protopappa-Sieke выявили положительную взаимосвязь между уровнем дебиторской задолженности и отдаленностью конечного потребителя. Ng C.K., Smith J.K., Smith R.L. (1999) определили высокую вариацию кредитных условий среди отраслей, но слабую – внутри них. По мнению Seifert D., одной из причин межотраслевой вариации является, как минимум, различие в фактической отсрочке платежа.

Работы отечественных исследователей в разрезе отраслей:

  •  промышленные предприятия (Валиев Ш.Н., Глебов В.Ю.),
  •  химическая отрасль (Безверхова Е.А., Евдокимов П.О.),
  •  энергетический комплекс (Войко А.В.),
  •  агропромышленный комплекс (Овсийчук В.В.),
  •  строительные организации (Каманкина И.С.) и пр.

При этом Евдокимов П.О. писал о недостаточном внимании специфике отрасли в работах по дебиторской задолженности.

Итак, проведя обзор научных исследований, посвященных теме дебиторской задолженности, хочется отметить наиболее проработанные проблемы: влияние макроэкономических факторов, в частности, денежно-кредитной политики, на дебиторскую задолженность; отбор наиболее надежных пользователей торгового кредита; построение оптимизационных моделей, способствующих увеличению прибыльности предприятия; взаимоотношение между торговым и банковским кредитами; изменение кредитной политики предприятий на протяжении кризиса. Помимо этого, в научной литературе рассматривается влияние дебиторской задолженности на ключевые показатели деятельности фирмы. Объекты исследований подбираются по-разному: в одних работах – это размер предприятия, в других – отраслевая принадлежность, а в третьих – какой-либо другой признак. При этом не все работы учитывают отраслевую специфику, хотя многими авторами доказано влияние отрасли на формирование дебиторской задолженности, и опускать этот фактор никак нельзя. Зачастую авторы рассматривают дебиторскую задолженность не обособленно, а в составе торгово-кредитного канала (либо как сумму дебиторской и кредиторской задолженностей, либо как их разницу).

Большинство исследований опирается на экономику развитых стран, при этом в научной литературе подчеркиваются особые условия формирования торгового кредита и его роль в экономике развивающихся странах.

Достаточно малое количество работ посвящены исследованию зависимости дебиторской задолженности от показателей деятельности фирмы, рассчитанных по финансовой отчетности, или по другим данным, находящихся в открытом доступе. Конечно, использование в моделях внутренних факторов организации контроля над дебиторской задолженностью и пр. делают их более точными и значимыми.  Однако данные финансовой отчетности, в сравнении с другими данными, являются наиболее открытыми, что позволяет обследовать большее число фирм для выявления различных закономерностей в экономической деятельности предприятия, и позволяет сравнить их.

Проблематика отечественной научной литературы в области дебиторской задолженности является более суженной по сравнению с зарубежной. Основные темы исследований – это отбор платежеспособных покупателей и прогнозирование размера прибыли в зависимости от величины дебиторской задолженности. Все это дает повод для развития новых исследований, пусть даже на примере уже существующих зарубежных работ. Хотелось бы отметить крайне малое количество эмпирических исследований и популярность построения моделей управления дебиторской задолженности на основе алгоритмов и расчетов контрольных показателей (однако чаще, все же, на примере отдельных предприятий).

Делая вывод по обзору научной литературы, хочется отметить, что исследование факторов, определяющих размер дебиторской задолженности, рассчитанных на основе финансовой отчетности, для предприятий машиностроительной отрасли займет свое нишу в теории дебиторской задолженности. Во-первых, исследование учтет специфику отрасли, и более того, станет едва не первым исследованием дебиторской задолженности для предприятий машиностроения; во-вторых, будут рассмотрены три группы предприятий в зависимости от величины выручки от продаж (крупнейшие, крупные, средние), что позволит сравнить влияние различных факторов на дебиторскую задолженность на предприятиях, различных по масштабам деятельности; в-третьих, в работе будут использованы факторы, рассчитанные по финансовой отчетности, что позволит сравнить полученные результатами с работами Wenfeng Wu, Oliver M. Rui и Chongfeng Wu и Ayub Mehar (в первом случае, с Китаем – развитой страной, и во втором – с Пакистаном – развивающейся страной второго эшелона), и далее результаты исследования могут быть использованы для сравнения другими авторами, проводящими аналогичные исследования в других отраслях/странах; в-четвертых, период исследования охватывает посткризисные 2011 – 2013 года, даже 2009-2010 кризисные годы (поскольку глобальный финансовый кризис в России проявился наиболее остро именно в этот период), что дает возможность сравнения эффекта кризиса в России с результатами, полученными для других развивающихся стран (Аргентина, Бразилия, Турция и др.).

ГЛАВА 2. ПОСТРОЕНИЕ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ

  1.  Характеристика машиностроительной отрасли

Машиностроение является базовой отраслью народного хозяйства, поскольку служит основой устойчивого развития и функционирования ведущих отраслей экономики, обеспечивая их средствами производства. Продукция машиностроения используется в промышленности, сельском хозяйстве, нематериальной сфере, быту, - повсеместно. Количественные и качественные характеристики энергопотребления, определяющие эффективность и конкурентоспособность экономики, например, во многом зависят от качества энергетического оборудования22. Функционирование сырьевых отраслей в значительной мере зависит от тяжелого оборудования, а затраты на приобретение, обслуживание и эксплуатацию тяжелого оборудования занимают около трети всех затрат сырьевых отраслей. И, несмотря на небольшой вклад предприятий машиностроения в ВВП России (порядка 2-3% номинальной добавленной стоимости23), основные потребители их продукции (нефтегазовый комплекс, металлургия, горнодобывающая отрасль) обеспечивают внушительные поступления в бюджет24. Таким образом, тяжелое машиностроение в значительной мере определяет эффективность базовых отраслей народного хозяйства. В целом, степень технологического развития предприятий машиностроительного комплекса определяет индустриальное развитие всей страны и качество жизни людей (например, оборудование для высокотехнологичной медицинской помощи).

В настоящее время в России функционирует более 34 тысяч машиностроительных предприятий25, каждое из которых производит технику для определенной сферы экономики. Удельный вес этих организаций в суммарном обороте предприятий обрабатывающей промышленности уменьшился с 20% в 2002 году до 15,6% в 2013 году, однако стоит отметить, что с 2005 года все же наблюдается волнообразный рост данного показателя. Соответственно, доля машиностроения в экономике уменьшилась в указанный период с 5,3% до 4%26. Темп увеличения объема отгруженной продукции и числа предприятий по отношению к 2005 году представлен на рисунке 1.

Рисунок 1. Темп роста показателей машиностроительной отрасли по отношению к 2005 году

Источник: построено и рассчитано автором на основе: Российский статистический ежегодник [Электронный ресурс]  // Федеральная служба государственной статистики – URL: <http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publications/catalog/doc_1135087342078>

Как видно по графику, темп увеличения объема отгруженной продукции опережает рост численности предприятий, что может свидетельствовать о положительной тенденции – увеличении средней производительности предприятий. Также на представленном рисунке очевидно влияние экономического кризиса на машиностроительную отрасль – падение производства в 2009 году. Однако уже в 2010 году промышленность восстанавливается, демонстрируя докризисный уровень производства.

Посмотрим теперь динамику роста объема отгруженной продукции и числа предприятий, используя цепной метод (рисунок 2).

Рисунок 2.  Темп увеличения объема отгруженной продукции (цепной метод).

Источник: построено и рассчитано автором на основе: Российский статистический ежегодник [Электронный ресурс]  // Федеральная служба государственной статистики – URL: <http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publications/catalog/doc_1135087342078>

На графике динамика темпов роста отражена посредством использования цепного метода для всех годов, за исключением 2008, показатели которого сравнивались с 2005 годом. На данном рисунке ситуация с машиностроением не является столь оптимистичной, как на предыдущем. Стоит отметить, что в последние годы наметилась тенденция снижения темпов прироста объема отгруженной продукции, и за 2013 год прирост составил всего 7%, в отличие от 33% в 2011 году и 40% в 2010.

В целом, в последние годы ситуация в российском машиностроении характеризуется как кризисная. И причин этому множество. Основная из них заключается в сырьевой структуре российской экономики, курс на которую был заложен в советское время. Мы не будем углубляться в эту проблему, и обратим внимание на современные преграды, стоящие перед предприятиями машиностроительной отрасли, которые не дают им стать привлекательными для инвестиций и демонстрировать высокую эффективность.

Одной из главных проблем машиностроения является физический и моральный износ основных фондов. В экономической теории значится, что для нормального функционирования предприятия коэффициент физического износа должен быть на уровне не выше 50%; на предприятиях машиностроения реально этот показатель превышает критическое значение. Кроме того, по словам специалистов, спустя 5 лет с момента начала использования оборудования наступает его моральный износ27. В прошлом эти сроки были длиннее, однако в современное время принципиально новые технологические решения появляются с периодичностью 5 лет. В России большая часть предприятий использует оборудование по 30-50 лет, работая по устаревшим технологиям.28 Таким образом, для повышения производительности и эффективности своей деятельности, предприятиям машиностроения требуется обновление основных фондов.

В «Стратегии развития тяжелого машиностроения на период до 2020 года»29 отмечено опасение по поводу возможной деградации отрасли. В документе указано, что в случае негативного исхода возрастет степень монополизма, и это отразится на стоимости приобретения и обслуживания основных фондов сырьевых отраслей (подорожание на десятки процентов), от добавленной стоимости которых очень сильно зависим бюджет. В этом случае будет нанесен серьезный удар по эффективности работы сырьевых отраслей, по внешнеторговому балансу, по бюджетным поступлениям, фактически – по российской экономике в целом.

Для предотвращения упадка машиностроительной отрасли в «Стратегии развития тяжелого машиностроения на период до 2020 года» предлагается ряд мер:

  •  «реализация временных антикризисных мер поддержки;
  •  временная таможенная защита внутреннего рынка на период технического перевооружения, направленная на восстановление ценовой конкурентоспособности российских предприятий тяжелого машиностроения;
  •  стимулирование процессов глубокого технического перевооружения и модернизации производства, направленных на снижение производственных издержек, сокращение сроков изготовления продукции и повышение ее качества;
  •  стимулирование отраслевых НИОКР и/или приобретение ключевых «ноу-хау» для разработки и освоения производства новых современных образов продукции, что позволит не только укрепить позиции российских предприятий на внутреннем рынке, но и значительно расширить присутствие на внешних рынках»30.

Обратим внимание, что меры, обозначенные Правительством Российской Федерации для восстановления и подъема машиностроения, не приведут к положительным результатам, если высший менеджмент компаний будет работать неэффективно. Для успешной реализации Стратегии необходимо, чтобы предприятия научились использовать уже имеющиеся у них ресурсы, в том числе денежные, продуктивно, чтобы на предприятиях была выстроена комплексная система управления и внутреннего контроля. И, к сожалению, многие исследователи, в их числе Рыжакина Т.Г., Сайфиева С.Н., Ермилина Д.А., среди основных проблем машиностроения видят именно несовершенство системы управления предприятием, ее устаревание, и неэффективный финансовый менеджмент. Кроме того, на предприятиях отсутствует стратегическое планирование (маркетинговое управление, прогнозирование рынка в долгосрочной перспективе, а также, прежде всего, отсутствие ориентации на повышение стоимости предприятия). Менеджментом ставятся отдельные задачи поддержания ликвидности, платежеспособности, сбалансированности денежных потоков, учета рыночной конъюнктуры, но при этом не разрабатываются методы и механизмы их реализации, отсутствует сбалансированная система показателей и комплексный план развития и функционирования, в частности.31 Рассмотрим некоторые финансовые показатели отрасли поподробнее.

В таблице 2 приведена динамика доли убыточных предприятий по экономике в целом, в обрабатывающей промышленности и в машиностроительном комплексе, а также рассчитан удельный вес убыточных предприятий машиностроения в общей сумме убыточных предприятий обрабатывающей промышленности; указана доля убытка обрабатывающей отрасли, приходящаяся на машиностроение.

Таблица 3.

Удельный вес убыточных предприятий, %

2003

2005

2008

2009

2010

2011

2012

2013

Всего в экономике

43

36,4

28,3

32

29,9

30

25,9

26,8

Обрабатывающие производства

43,4

36,6

29,2

34,7

29,5

28,9

23,4

25

Машиностроение

44,7

33,2

25,5

36,8

29,9

28,1

23,8

27,5

Вес убыточных предприятий машиностроения среди прочих убыточных организаций обрабатывающей промышленности

15,8

13,4

-

(нет данных)

-

(нет данных)

-

(нет данных)

16,4

16,3

18

Доля убытка предприятий машиностроения в суммарном убытке обрабатывающей промышленности

26,5

24,3

-

(нет данных)

-

(нет данных)

-

(нет данных)

24,1

31,9

23,5

Источник: рассчитано автором на основе: Российский статистический ежегодник [Электронный ресурс]  // Федеральная служба государственной статистики – URL: <http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publications/catalog/doc_1135087342078>

По данным таблицы, в период с 2003 по 2013 год вес убыточных предприятий, как в обрабатывающей промышленности, так и по экономике в целом снижался. Машиностроение в этом плане характеризуется скачкообразной динамикой, имеющей тенденцию к снижению. Примечательно, что до экономического кризиса 2008 – 2009 годов значение удельного веса убыточных предприятий машиностроения находилось ниже уровня среднеотраслевого (по обрабатывающей промышленности) показателя и среднего по экономике, после 2008 года это значение либо выше среднеотраслевого, либо почти равно ему. Данный факт характеризует высокую степень влияния общеэкономического кризиса на прибыльность отрасли, относительное ухудшение эффективности работы предприятий машиностроительного комплекса в посткризисный период; получается, в среднем по обрабатывающей промышленности предприятия работают результативнее, чем в машиностроении. И такой вывод подтверждается пятой строкой таблицы, в которой видно, что четверть убытков обрабатывающей промышленности приходится как раз на предприятия машиностроительного комплекса. При этом, доля самих убыточных предприятий составляет в среднем 16% (но и этот показатель растет), а доля машиностроения в общем объеме отгруженной продукции обрабатывающей промышленности составляет порядка 6%. Таким образом, неэффективность и убыточность предприятий становится еще более очевидной.

Рассмотрим теперь динамику финансового результата предприятий (рисунок 3).

Рисунок 3. Динамика прибыли предприятий машиностроения за период 2005-2013 годов, млн. рублей

Источник: построено автором на основе: Российский статистический ежегодник [Электронный ресурс]  // Федеральная служба государственной статистики – URL: <http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publications/catalog/doc_1135087342078>

В целом, в 2009 году отрасль терпела убытки. Прежде всего, кризис отразился на транспортном машиностроении, которое понесло значительные потери в период с 2008 по 2010 год включительно. Рост прибыльности, начавшийся с кризисного 2009 года, продолжался до 2012 года включительно. В 2013 году прибыль предприятий оказалась ниже уровня 2012 года. Однако само по себе изменение абсолютной величины прибыли не позволяет сделать выводов о результативности работы предприятий, для этого необходимо рассмотреть относительные показатели. Посмотрим, как изменение прибыли отразилось на рентабельности проданных товаров (рисунок 4) и рентабельности активов (рисунок 5).

Рисунок 4. Рентабельность проданных товаров, %

Источник: построено автором на основе: Российский статистический ежегодник [Электронный ресурс]  // Федеральная служба государственной статистики – URL: <http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publications/catalog/doc_1135087342078>

Рисунок 5. Рентабельность активов в 2005-2013 годах, %

Источник: построено автором на основе: Российский статистический ежегодник [Электронный ресурс]  // Федеральная служба государственной статистики – URL: <http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publications/catalog/doc_1135087342078>

Итак, рентабельность продаж и рентабельность активов имеют очень сходную динамику. По обоим показателям наблюдается снижение значений, причем рентабельность активов более волатильна. Уровень рентабельности в машиностроении ниже среднего значения по обрабатывающей промышленности и по экономике в целом, и этот разрыв является существенным. Однако на фоне общего снижения показателей рентабельности по обрабатывающей промышленности, в машиностроении в 2012 году был отмечен рост этого показателя, который, однако, в 2013 году все-таки снизился (так как снизилась и прибыль), но в гораздо меньшей степени, чем по всей обрабатывающей промышленности.

В целом, можно сделать вывод, что, несмотря на некоторые улучшения показателей, характеризующих эффективность работы предприятий машиностроения, в 2012 году, результаты деятельности машиностроительных предприятий имеют тенденцию к ухудшению.

Посмотрим теперь на состояние расчетов на предприятиях, а именно – с покупателями и заказчиками; имеют ли предприятия просроченную дебиторскую задолженность; поскольку грамотное управление дебиторской задолженностью позволяет не только истребовать денежные средства своевременно, но и увеличить объемы продаж, сформировать маркетинговую и кредитную политику. В отношении машиностроительной отрасли данный вопрос является особо актуальным, поскольку предприятиям достаточно сложно привлечь дополнительные инвестиции и/или заемные средства для финансирования своей деятельности. Поэтому остается надеяться на собственные силы, то есть на уже имеющиеся в распоряжении ресурсы и на разумное управление расчетами с покупателями как часть этих ресурсов.

Таблица 4.

Характеристика дебиторской задолженности

2010

2011

2012

2013

Удельный вес предприятий машиностроения, имеющих просроченную торговую задолженность

0,35

0,32

0,31

0,29

Удельный вес предприятий в экономике, имеющих просроченную торговую задолженность

0,27

0,25

0,24

0,23

Вес торговой задолженности в общей величине просроченной дебиторской задолженности

0,58

0,57

0,58

0,66

Доля просроченной торговой дебиторской задолженности от общей величины задолженности

0,12

0,10

0,08

0,06

Источник: рассчитано автором на основе: Российский статистический ежегодник [Электронный ресурс]  // Федеральная служба государственной статистики – URL: <http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publications/catalog/doc_1135087342078>

На долю машиностроения, по состоянию на конец 2013 года,  приходится 5% суммарной дебиторской задолженности в экономике и 4% просроченной дебиторской задолженности (в 2012 году 5% и 6,3% соответственно).32 При этом сократилась и доля просроченной дебиторской задолженности в общей величине дебиторской задолженности машиностроения: с 6,76% до 5,22%. Как видно из таблицы 3, удельный вес предприятий, имеющих просроченную дебиторскую задолженность, снижается, однако, по-прежнему, остается на довольно высоком уровне (почти 30%), превышая средний уровень по экономике на 26%.

Растет вес торговой задолженности в общей сумме просроченной дебиторской задолженности: в период с 2010 года по 2013 ее доля увеличилась с 58% до 66%. Если рассматривать отдельно торговую дебиторскую задолженность, то вес просроченной задолженности в ее объеме за указанный период уменьшился с 12% до 6%33.

Таким образом, на предприятиях машиностроительной отрасли снижается общий вес просроченной дебиторской задолженности, доля предприятий, имеющих просроченную задолженность. Однако число предприятий, имеющих безнадежные долги, остается высоким, а просроченная торговая дебиторская задолженность занимает все большую и большую долю в общем объеме просроченной дебиторской задолженности. Отметим также, что темп прироста дебиторской задолженности в 2013 году составил 11,7%, в то время как выручки всего 7% и прибыли -9,4%34. По данным Федеральной службы государственной статистики, в 2010 и 2011 годах, в целом, на предприятиях машиностроения не имелось собственных оборотных средств, что свидетельствует о невозможности самостоятельного финансирования своей текущей деятельности. Отрицательное значение собственных оборотных средств грозит предприятию неплатежеспособностью, поскольку краткосрочные обязательства превышают сумму оборотных активов, а значит, компания не сможет вовремя рассчитаться по своим обязательствам.

Итак, можно сделать вывод о возможном наличии контроля над величиной дебиторской задолженности на предприятиях, но при этом не особо эффективного в отношении своих покупателей и заказчиков (поскольку на фоне снижения абсолютной величины просроченной задолженности, доля торговой задолженности в ее объеме растет). Более того, темп роста дебиторской задолженности опережает темп роста выручки, а в отношении прибыли и вовсе наблюдается сокращение почти на 10%. Так, предприятия машиностроительной отрасли в условиях отсутствия собственных оборотных средств нуждаются в построении комплексной системы управления дебиторской задолженностью с целью эффективного использования собственных ресурсов и своевременной инкассации долга, предотвращении образования просроченной задолженности, особенно, безнадежной, и таким образом, убытков.

2.2. Оценка влияния некоторых факторов на формирование дебиторской задолженности

Сущность анализа дебиторской задолженности на предприятии и стадии его проведения подробно охарактеризованы в пункте 1.2 главы 1 настоящей работы. Некоторая характеристика общего состояния дебиторской задолженности в машиностроительной отрасли дана в пункте 2.1 главы 2. Далее в работе построим эконометрическую модель дебиторской задолженности, позволяющую определить те показатели финансово-хозяйственной деятельности машиностроительного предприятия, которые оказывают свое влияние на размер дебиторской задолженности. На основе полученных уравнений, посредством варьирования факторов, предприятия смогут не только прогнозировать величину дебиторской задолженности, но и управлять ею.

Предполагается, что роль дебиторской задолженности и отношение к ней с позиции управления на предприятии различаются в зависимости от его величины. В крупных предприятиях проводятся мероприятия по оптимизации дебиторской задолженности, являющиеся частью общей политики управления оборотными активами. В более малых предприятиях практика управления задолженностью менее развита, но при этом она может иметь стратегическое значение для сохранения финансовой устойчивости, тем более, в условиях ограниченности финансовых ресурсов. Разделение предприятий на крупные и малые в исследовании позволит изучить различия во взаимосвязях дебиторской задолженности с другими показателями деятельности фирмы и, таким образом, разработать рекомендации по управлению.

В связи с этим для целей исследования производится выборка 21 крупнейших, 21 крупных и 21 средних машиностроительных предприятий, определяемых случайным образом. Критерием отнесения к разряду крупнейших, крупных и средних предприятий служит суммарный объем полученных за год доходов, или валовая выручка. Для средних предприятий величина выручки за последние 2 года наблюдений находится в диапазоне от 400 миллионов до 1 миллиарда рублей; для крупных предприятий – от 1 миллиарда до 20 миллиардов рублей, для крупнейших – свыше 20 миллиардов рублей. Беря во внимание специфику отрасли и высокую стоимость производимой продукции, автор не включает в исследование малые предприятия.

Источником данных служит консолидированная финансовая отчетность предприятий за последние пять лет (2009 – 2013 года), составленная в соответствии с Российскими стандартами бухгалтерского учета (РСБУ) и опубликованная в Системе профессионального анализа предприятий и рынков «СПАРК». Таким образом, определяются основные критерии отбора: предприятие функционирует более пяти лет, его финансовая отчетность представлена в системе «СПАРК», данные отчетности доступны за 5 лет. Исследуемая модель – линейная многофакторная регрессия. Количество наблюдений – 315.

Данные – панельные (данные отчетности 60 предприятий за пять лет), анализируются с помощью программного обеспечения Gretl. Коэффициенты при переменных будут рассчитаны методом наименьших квадратов (МНК). Соответственно количеству рассматриваемых групп предприятий выводятся три уравнения по 105 наблюдений в каждом (данные 21 предприятия за пять лет). Полученные уравнения будут проверены на значимость, в том числе на значимость отдельных коэффициентов,  протестированы на наличие мультиколлинеарности и гетероскедастичности. В целом, в зависимости от трудностей, с которыми столкнется автор в процессе исследования, для расчета коэффициентов регрессии могут быть использованы обобщенный МНК (ОМНК), взвешенный МНК или двухшаговый МНК.

В качестве объясняемой переменной используется величина дебиторской задолженности. Независимыми переменными являются величина выручки от реализации, чистая прибыль, размер кредиторской задолженности, величина денежных средств, объем долгосрочного заимствования, доля чистого оборотного капитала в активах компании, коэффициент покрытия процентов прибылью до выплаты процентов и налогов и вычета амортизации (EBITDAEarnings before interest, taxes, depreciation and amortization), доля чистого оборотного капитала в активах предприятия, коэффициент покрытия внеоборотных активов собственным капиталом и рентабельность продаж. Также в модель вводится качественная бинарная переменная, принимающая значение, равное 0 или 1, в зависимости от периода инкассации дебиторской задолженности и периода погашения кредиторской задолженности. Кроме того в модель вводятся показатель уровня инфляции и темп роста денежной массы (агрегат М0) как индикаторы денежно-кредитной политики государства.

В общем виде уравнение модели представлено так:

AcR = β0 + β1*S + β2*NP + β3*AP + β4*cash + β5*LrCr + β6*dNWC + β7*TIE + β8*FA_Е + β9*ROS + β10* AR_AP + β11*inf + β12*Ms

 

Расшифровка обозначений и методика расчета показателей представлена в таблице 5.

Таблица 5.

Расшифровка показателей модели

Обозначение

Название переменной

Методика расчета

AcR

Дебиторская задолженность

В тыс. рублях

S

Выручка от реализации

В тыс. рублях

NP

Чистая прибыль

В тыс. рублях

AP

Кредиторская задолженность

В тыс. рублях

cash

Денежные средства

В тыс. рублях

LR_credit

Долгосрочное заемное финансирование

В тыс. рублях

dNWC

Доля чистого оборотного капитала в общей сумме активов

(Оборотные активы – Кредиторская задолженность) / Активы

TIE

Коэффициент покрытия процентов

EBITDA/проценты к уплате

FA_E

Коэффицент покрытия внеоборотных активов собственным капиталом

Собственный капитал/Внеоборотные активы

ROS

Рентабельность продаж

(Чистая прибыль/Продажи)*100%

AR_AP

Соотношение сроков погашения дебиторской и кредиторской задолженности

Бинарная переменная:
1 - срок инкассации дебиторской задолженности > срока погашения кредиторской,
0 - наоборот

inf

Уровень инфляции

Данные Росстата, %

Ms

Величина денежной массы (агрегат М0)

Среднегодовой объем денежной массы в млрд.рублей, данные Банка России

В качестве независимой переменой AcR используется величина дебиторской задолженности. Автором также будет протестирована логарифмическая модель, поскольку посредством логарифмирования уменьшается разброс данных, распределение становится более симметричным, а оценка менее смещенной. Предполагается, что логарифмическая модель окажется лучшей.

Переменная S отвечает за валовую выручку предприятия. Значение коэффициента при переменной должно быть положительным, поскольку зачастую рост выручки является следствием проведения предприятием агрессивной политики управления оборотными средствами, проявляющейся, в том числе, в виде предоставления отсрочки платежа своим контрагентам, что сказывается на увеличении дебиторской задолженности. Поскольку данные о кредитных политиках на исследуемых предприятиях у нас отсутствуют, то зависимость между выручкой и дебиторской задолженностью будет служить некоторым индикатором лояльности к контрагентам. Отметим, что значимое положительное влияние выручки от реализации на дебиторскую задолженность отмечали в своих работах Ayub Mehar, Woon Gyu Choi, Yungsan KimSource, Wenfeng Wu, Oliver M. Rui, Chongfeng Wu.

В модели анализируется влияние чистой прибыли (NP) на дебиторскую задолженность. Велика вероятность, что оценка этого влияния будет смещена и несостоятельна, поскольку, как уже было доказано ранее многими учеными, дебиторская задолженность сама оказывает сильное влияние на значение чистой прибыли, значит, является эндогенной переменной. Однако автор данной работы хочет проверить собственную гипотезу о том, что размер дебиторской задолженности предприятия увеличивается с падением чистой прибыли  в кризисный период. С одной стороны, падение чистой прибыли в кризисный период может быть вызвано ростом безнадежных долгов, но с другой стороны, падение чистой прибыли, вызванной снижением спроса на производимую продукцию и ростом операционных издержек, может подтолкнуть компанию к расширению кредитных продаж и проведению более гибкой политики во взаимоотношениях с контрагентами. Определение значимости и состоятельности коэффициента при данной переменной будет иметь большое значение для понимания поведения предприятий в периоды нестабильной экономической ситуации. Такое видение согласуется с результатами исследования сербский компаний в кризисные 2008-2011 годы, когда между дебиторской задолженностью и операционной прибылью Ksenija Denčić-Mihajlov установила крепкую положительную связь.

Переменная AP характеризует величину кредиторской задолженности. Предполагается, что данная зависимость окажется положительной, что согласуется с работами Long, Malitz, Ravid, Ayub Mehar, Woon Gyu Choi, Yungsan KimSource, Delannay, Weill, Marotta и др. По мнению автора, увеличение размера кредиторской задолженности, то есть приток на предприятие дополнительных средств, подталкивает предприятия к предоставлению коммерческого кредита ради расширения объема продаж и, таким образом, отвлечению собственных средств из оборота, посредством использования заемных. Но возможна и другая ситуация, когда увеличение кредиторской задолженности является следствием нехватки собственных средств на предприятии; кредиторская задолженность уменьшает ликвидность предприятия, делая его менее устойчивым, и это влияет на взаимоотношения с покупателями, что находит выражение в предоставлении менее гибких условий оплаты и сокращении доли реализации в кредит. В таком случае зависимость дебиторской и кредиторской задолженностей окажется обратной.

Переменная cash характеризует денежные средства предприятия и, по сути, является субститутом дебиторской задолженности (Wenfeng Wu, Oliver M. Rui, Chongfeng Wu и др.). Коэффициент при переменной может принять отрицательное значение, поскольку увеличение денежных средств может свидетельствовать об оплате счетов к получению дебиторами, оплате за продукцию «на месте», что приводит к уменьшению дебиторской задолженности. Хотя, с другой стороны, если предприятие обладает денежными средствами, достаточными для нормального функционирования бизнеса, и в текущий момент времени не испытывает недостатка в денежных средствах, то менеджмент компании охотнее пойдет на предоставление отсрочки платежа своему контрагенту. Однако здесь уже встанет вопрос об эффективности управления денежными средствами (и оборотными активами, в целом).

Показателем объема долгосрочного заемного финансирования в модели выступает переменная LR_credit. Эффект этого показателя на дебиторскую задолженность аналогичен влиянию кредиторской задолженности, однако проявляется в меньшей степени. Стоит отметить, что Wenfeng Wu, Oliver M. Rui, Chongfeng Wu, напротив, отмечали негативное влияние долгосрочного заемного финансирования на величину дебиторской задолженности.

Переменная dNWC определяет долю чистого оборотного капитала в общей сумме активов предприятия. Данный показатель является комплексным (связывает несколько статей бухгалтерского баланса), и поэтому его изменения могут быть вызваны как вариацией в текущих активах, так и в текущих обязательствах. В состав показателей, на основе которого рассчитывается чистый оборотный капитал (ЧОК), входит и объясняемая переменная, дебиторская задолженность, однако наличие воздействия на ЧОК со стороны других факторов позволяет включить этот показатель в модель. И поскольку в расчет входят оборотные статьи, значения которых не являются постоянными, формирование доли ЧОК в активах предприятия происходит под воздействием нескольких факторов в комплексе, то автор предполагает, что проблем с мультиколлинеарностью получится избежать. Ожидается, что взаимосвязь дебиторской задолженности с долей ЧОК в активах будет положительной, поскольку при повышении доли ЧОК в структуре активов предприятие чувствует себя финансово более устойчивым и может себе позволить увеличение дебиторской задолженности за счет продаж в кредит (и пр.). И, наоборот, при недостатке ЧОК предприятие откажется от рискованных способов увеличения дебиторской задолженности, и предпримет меры по ее взысканию, для поддержания текущей платежеспособности на необходимом уровне.

Переменная TIE характеризует величину покрытия процентов операционной прибылью, т.е. долговую нагрузку, оказывающую влияние на операционные издержки. Чем выше коэффициент покрытия процентов, тем относительно дешевле компании обходятся ее кредитные ресурсы, и тем больше вероятности, что и сама компания предоставит своим кредит своим покупателям.

Коэффициент покрытия внеоборотных активов собственным капиталом (FA_E) в модели служит индикатором финансовой устойчивости предприятия. Посредством добавления данного показателя в модель можно будет выявить зависимость величины дебиторской задолженности от финансовой устойчивости предприятия.

Значение переменной ROS, характеризующей рентабельность продаж, позволит установить, оказывает ли общее управление издержками предприятия положительное влияние на управление дебиторской задолженностью. Таким образом, ожидается, что коэффициент при ROS будет отрицательным.

Переменная AR_AP является бинарной переменной и соотносит период инкассации дебиторской задолженности и период погашения кредиторской задолженности. При значении, равном единице, период инкассации дебиторской задолженности превышает период погашения кредиторской задолженности; при значении, равном нулю, - наоборот. Принимая во внимание указанные выше предположения и ожидания по поводу взаимозависимости кредиторской и дебиторской задолженности,  можно сказать, что данная переменная позволяет не столько соотнести объемы данных задолженностей, сколько отследить влияние соотнесения сроков поступлений и платежей на решение о расширении продаж в кредит.

Помимо показателей финансово-хозяйственной деятельности в модель вводятся индикаторы денежно-кредитной политики российского государства: это уровень инфляции и темп роста денежной базы – агрегата М0. Данные по инфляции взяты на официальном сайте Федеральной службы государственной статистики, данные темпа роста денежной массы – на официальном сайте Центрального Банка РФ. Как и Brechling, Lipsey, Meltzers, Nilsen, Ramey, автор настоящего исследования ожидает получить прямую зависимость между дебиторской задолженностью и данными макроэкономическими факторами.

В ходе расчетов некоторые переменные могут оказаться незначимыми. Предложенная модель позволит выявить факторы, влияющие на формирование дебиторской задолженности и степень их воздействия. Ожидается, что полученная модель будет значимой, поскольку строится на выборке 63 репрезентативных предприятий (предприятия отбираются случайным образом). Поэтому ее можно будет применить для расчета оптимальной величины дебиторской задолженности, включив показатели вида кредитной политики, наличия системы управления дебиторской задолженностью, долю постоянных клиентов, средний период кредитования и прочее. Такая информация является внутренней, и в настоящий момент у автора нет доступа к ней.

  1.  Спецификация модели

Итак, в процессе исследования обрабатываются три подвыборки: крупнейшие предприятия, крупные и средние. Данные, используемые для построения модели, приводятся в тысячах рублей, за исключением коэффициентов (измеряются в долях), рентабельности продаж и инфляции (в процентах, %), денежной массы (млрд.рублей).

Описательная статистика предприятий приведена ниже в таблице 6.

Таблица 6.

Описательная статистика исследуемых предприятий

Переменная

Среднее

Минимум

Максимум

Ст.отклонение

AcR

3.12902e+006

0.000000

8.66173e+007

7.68299e+006

Cash

6.6435e+005

0.000000

1.54809e+007

1.85978e+006

AP

4.12163e+006

0.000000

9.30573e+007

9.68469e+006

LR_credit

1.83247e+006

0.000000

2.86191e+007

4.82023e+006

S

2.75734e+007

0.000000

5.97381e+007

6.77283e+007

NP

1.32920e+006

-3.39260e+007

4.95851e+007

4.58491e+007

dNWC

0.293968

-0.820000

0.920000

0.282972

AR_AP

0.241270

0.000000

1.00000

0.428534

FA_E

12.959

-0.34000

73.339

6.0082

TIE

371.80

-11701.7

43280.

3525.7

ROS

2.8537

-44.190

34.700

7.0862

inf

107.360

106.100

108.800

1.18949

Ms

6055.71

4771.98

7674.29

1143.93

Источник: Построено автором на основе данных СПАРК

Как видно из таблицы, среди исследуемых предприятий наблюдается значительный разброс по всем показателям. Некоторые предприятия, вошедшие по итогам двух последних исследуемых лет в состав средних, крупных или крупнейших в соответствии с размером выручки, в прошлые периоды могли даже не осуществлять реализацию произведенной продукции. Некоторые предприятия несли значительные убытки. У 24% предприятий, попавших в выборку, оборачиваемость дебиторской задолженности превышает оборачиваемость кредиторской (если отдельно по подвыборкам, то: у 20% из числа крупнейших, 27% - крупных, 24.7% – средних).

Для того, чтобы оценить, какое влияние оказывают вышеуказанные факторы на размер дебиторской задолженности в зависимости от размера компании, автором были построены несколько регрессионных моделей в соответствии с подвыборками.

Первая модель построена метом наименьших квадратов (МНК) для крупнейших предприятий, см. таблицу 7.

Таблица 7.

Оценивание коэффициентов регрессии крупнейших предприятий методом МНК

 

Коэффициент

Std. Error

t-ratio

p-value

const

-8.3342e+06

7.34147e+07

-0.1135

0.90986

Cash

0.131583

0.238641

0.5514

0.58271

AP

0.789774

0.0433902

18.2017

<0.00001

***

LR_credit

0.302805

0.0910487

3.3257

0.00127

***

S

-0.125461

0.0148857

-8.4283

<0.00001

***

NP

-0.0645634

0.19176

-0.3367

0.73712

dNWC

6.04933e+06

2.32419e+06

2.6028

0.01078

**

AR_AP

1.11346e+06

1.47399e+06

0.7554

0.45193

FA_E

24885.3

2703.01

9.2065

<0.00001

***

TIE

-82.9776

173.541

-0.4781

0.63368

ROS

8280.52

9480.83

0.8734

0.38472

inf

8106.01

652855

0.0124

0.99012

Ms

1302.72

690.315

1.8871

0.06230

*

Mean dependent var

 7715292

S.D. dependent var

11625044

Sum squared resid

1.86e+15

S.E. of regression

 4493298

R-squared

0.867841

Adjusted R-squared

0.850603

F(12, 92)

50.34439

P-value(F)

4.37e-35

Log-likelihood

-1750.450

Akaike criterion

3526.900

Schwarz criterion

3561.401

Hannan-Quinn

3540.880

rho

0.586854

Durbin-Watson

0.757590

Используя МНК, мы получили переменные, значимые для модели:

  •  на 1%-ном уровне значимости - кредиторскую задолженность, долгосрочное заемное финансирование, выручку от продаж, покрытие внеоборотных активов собственным капиталом;
  •  на 5%-ном – долю чистого оборотного капитала в общей стоимости активов предприятия;
  •  на 10%-ном – величину денежной массы.

Коэффициенты в модели, в целом, значимы (см. P-value(F)). Изменение дебиторской задолженности на 85% объясняется изменениями коэффициентов, включенных в модель (см. Adjusted R-squared). Тест Вайта на гетероскедастичность показал ее отсутствие: принятие нулевой гипотезы об отсутствии гетероскедастичности при LM=99.2868, статистика р = 0.213973.

Остатки модели не распределены нормально, при этом в регрессии отсутствует мультиколлинеарность (при пороговом значении в 10 единиц, показатели модели не превышают 2.5). Изначально автор планировал тестировать логарифмическую модель для нормализации остатков, однако проверка на значимость логарифмической модели не дала положительных результатов.

Далее была проведена панельная диагностика (см. Приложение 1). В рамках панельной диагностики строятся модели с фиксированным и случайным эффектом, тестируется их значимость. Ниже приведены выводы по результатам основных тестовых статистик, которые позволяют проверить правильность выбора той или иной модели оценивания.

Тест на совместную значимость различий в группах отклоняет нулевую гипотезу об адекватности оценивания регрессионной модели методом МНК в пользу модели с фиксированными эффектами на 1% уровне значимости.

Тест Бреуша-Пегана также на 1% уровне значимости отвергает гипотезу об адекватности модели МНК – вариация ошибки, специфичной для каждого предприятия, не равна нулю, что нарушает один из принципов применения МНК – в пользу модели случайных эффектов.

И, наконец, тест Хаусмана, благодаря которому определяется наличие случайного или фиксированного эффекта. Тестовая статистика в данном случае значима (см. Приложение 1, p-статистика = 0.913398), что подтверждает нулевую гипотезу об отсутствии корреляции индивидуальных эффектов с регрессорами уравнения, следовательно, модель случайных эффектов наиболее точно описывает параметры модели.

Таким образом, основываясь на результатах тестов, мы получили, что лучшая спецификация модели для подвыборки крупнейших предприятий – модель со случайным эффектом. Построим ее только с учетом значимых параметров, результат приведен в таблице 8.

Таблица 8.

Модель случайных эффектов, крупнейшие предприятия

 

Coefficient

Std. Error

t-ratio

p-value

const

-7.53365e+06

2.08897e+06

-3.6064

0.00049

***

dNWC

7.52075e+06

1.94247e+06

3.8717

0.00019

***

FA_E

20859.8

2980.95

6.9977

<0.00001

***

Ms

1267.36

358.845

3.5318

0.00063

***

AP

0.807749

0.0492818

16.3904

<0.00001

***

LR_credit

0.317433

0.0833112

3.8102

0.00024

***

S

-0.122671

0.0159887

-7.6723

<0.00001

***

Mean dependent var

 7715292

S.D. dependent var

11625044

Sum squared resid

1.95e+15

S.E. of regression

 4443710

Log-likelihood

-1753.134

Akaike criterion

3520.269

Schwarz criterion

3538.847

Hannan-Quinn

3527.797

Значимыми на 1% уровне параметрами модели являются: доля чистого оборотного капитала в активах компании, покрытие внеоборотных активов собственным капиталом, величина денежной массы, кредиторская задолженность, долгосрочное заемное финансирование, выручка от продаж. Таким, образом, мы получили уравнение, описывающее размер дебиторской задолженности крупнейшего предприятия машиностроительной отрасли:

AcR = −7533650 + 7520750*dNWC +20859.8*FA_E + 1267.36*Ms +0.807749*AP + 0.317433*LR_credit – 0.122671*S  + αi + εit

Рассмотрим теперь крупные предприятия, для начала построим модель МНК (см. таблицу 9)

Таблица 9.

Оценивание коэффициентов регрессии крупных предприятий методом МНК

 

Coefficient

Std. Error

t-ratio

p-value

const

2.7648e+07

1.67902e+07

1.6467

0.10365

Cash

0.0307566

0.232498

0.1323

0.89510

LR_credit

0.0278609

0.0280304

0.9940

0.32332

AP

1.20672

0.0560515

21.5288

<0.00001

***

S

-0.000815042

0.000111288

-7.3237

<0.00001

***

NP

0.010367

0.00530641

1.9537

0.05432

*

AR_AP

1.01126e+06

291310

3.4714

0.00085

***

dNWC

650759

629326

1.0341

0.30431

FA_E

-4419.84

14555

-0.3037

0.76219

TIE

21.4223

22.6577

0.9455

0.34734

ROS

-50742.8

21743.1

-2.3337

0.02219

**

inf

-247994

149336

-1.6606

0.10080

Ms

-254.223

151.704

-1.6758

0.09779

*

Mean dependent var

 1680281

S.D. dependent var

 3410979

Sum squared resid

6.72e+13

S.E. of regression

928195.6

R-squared

0.935824

Adjusted R-squared

0.925951

F(12, 78)

94.78392

P-value(F)

2.42e-41

Log-likelihood

-1372.540

Akaike criterion

2771.081

Schwarz criterion

2803.722

Hannan-Quinn

2784.249

rho

0.206906

Durbin-Watson

1.324869

В соответствии с МНК значимыми оказались следующие параметры модели:

  •  на 1%-ном уровне значимости: кредиторская задолженность, выручка от продаж, соотношение оборачиваемости кредиторской и дебиторской задолженностей;
  •  на 5%-ном – рентабельность продаж;
  •  на 10%-ном: чистая прибыль и величина денежной массы.

Коэффициенты в модели, в целом, значимы (см. P-value(F)). Изменение дебиторской задолженности на 92,6% объясняется изменениями коэффициентов, включенных в модель (см. Adjusted R-squared). Тест Вайта на гетероскедастичность показал ее отсутствие: принятие нулевой гипотезы об отсутствии гетероскедастичности при LM=90.9944, статистика р = 0.421411.

Остатки модели не распределены нормально, при этом в регрессии отсутствует мультиколлинеарность (при пороговом значении в 10 единиц, показатели модели не превышают 3). Тест на включение логарифмов в модель дал отрицательный результат.

Проведем панельную диагностику данных, чтобы выбрать лучшую спецификацию модели и получить более точные результаты оценивания регрессоров модели (см. Приложение 2).

Тест на совместную значимость различий в группах отклоняет нулевую гипотезу об адекватности оценивания регрессионной модели методом МНК в пользу модели с фиксированными эффектами на 1% уровне значимости.

Тест Бреуша-Пегана подтверждает нулевую гипотезу о значимости МНК, отвергая при этом модель со случайным эффектом.

Тестовая статистика Хаусмана отклоняет нулевую гипотезу о наличии случайного эффекта по причине корреляции индивидуальных эффектов и остальных регрессоров модели.

Итак, исходя из результатов тестов, автор приходит к выводу, что лучшей спецификацией для модели дебиторской задолженности крупных предприятий является модель фиксированных эффектов, что вполне логично в силу основного предположения модели фиксированных эффектов об уникальности исследуемых объектов. Построим модель, используя только значимые переменные (см. таблицу 10).

Таблица 10.

Модель фиксированных эффектов, крупные предприятия

 

Coefficient

Std. Error

t-ratio

p-value

const

-867370

291538

-2.9752

0.00388

***

Cash

0.778649

0.218634

3.5614

0.00063

***

AP

0.925899

0.0775371

11.9414

<0.00001

***

NP

0.00795095

0.00449697

1.7681

0.08091

*

dNWC

2.71069e+06

697677

3.8853

0.00021

***

ROS

-51402.9

17394.5

-2.9551

0.00412

***

Mean dependent var

 1532019

S.D. dependent var

 3197210

Sum squared resid

4.00e+13

S.E. of regression

711285.8

R-squared

0.962404

Adjusted R-squared

0.950507

F(25, 79)

80.89186

P-value(F)

3.00e-46

Log-likelihood

-1548.909

Akaike criterion

3149.817

Schwarz criterion

3218.820

Hannan-Quinn

3177.779

rho

0.132998

Durbin-Watson

1.373030

Значимые переменные модели:

  •   на 1%-ном уровне: денежные средства, кредиторская задолженность, доля чистого оборотного капитала в активах, рентабельность продаж;
  •  На 10%-ном уровне: чистая прибыль.

Исходя из результатов скорректированного R-квадрата, указанные параметры модели на 95% объясняют изменения дебиторской задолженности.

Итого, мы получили уравнение, описывающее размер дебиторской задолженности крупного предприятия машиностроительной отрасли:

AcR = −867370 + 2710690*dNWC +0.925899*AP + 0.778649*Cash + 0.00795095*NP – 51402.9*ROS+ ai + εit

Для определения показателей, оказывающих свое влияние на формирование дебиторской задолженности на средних предприятиях, построим модель МНК для средних по величине предприятий (см. таблицу 11).

Таблица 11.

Модель МНК для средних предприятий

 

Coefficient

Std. Error

t-ratio

p-value

const

55782

1.32709e+06

0.0420

0.96660

Cash

-0.643612

0.246281

-2.6133

0.01106

**

LR_credit

0.0612877

0.0324202

1.8904

0.06303

*

AP

0.512308

0.0494123

10.3680

<0.00001

***

S

-7.27396e-05

4.45476e-05

-1.6329

0.10719

NP

-0.000821522

0.000452713

-1.8147

0.07405

*

AR_AP

28053

22019

1.2740

0.20705

dNWC

57786.3

29498.5

1.9590

0.05428

*

FA_E

6265.44

5268.38

1.1893

0.23854

TIE

-15.3953

47.9899

-0.3208

0.74936

ROS

5492.05

1183.87

4.6391

0.00002

***

inf

-1253.97

11796

-0.1063

0.91566

Ms

14.0441

12.8789

1.0905

0.27941

Mean dependent var

146327.4

S.D. dependent var

172467.4

Sum squared resid

2.99e+11

S.E. of regression

66784.41

R-squared

0.872830

Adjusted R-squared

0.850053

F(12, 67)

38.32121

P-value(F)

2.76e-25

Log-likelihood

-995.1597

Akaike criterion

2016.319

Schwarz criterion

2047.286

Hannan-Quinn

2028.735

rho

0.377699

Durbin-Watson

0.987473

Используя МНК, мы получили переменные, значимые для модели:

  •  на 1%-ном уровне значимости - кредиторскую задолженность, рентабельность продаж;
  •  на 5%-ном – размер денежных средств;
  •  на 10%-ном – долгосрочное кредитование, чистую прибыль и долю оборотных активов в общей сумме активов предприятия.

Коэффициенты в модели, в целом, значимы (см. P-value(F)). Изменение дебиторской задолженности на 85% объясняется изменениями коэффициентов, включенных в модель (см. Adjusted R-squared). Тест Вайта показал наличие гетероскедастичности в модели при LM=42.9256, статистика р = 0.00706767.

Остатки модели не распределены нормально, при этом в регрессии отсутствует мультиколлинеарность (при пороговом значении в 10 единиц, показатели модели не превышают 4). Изначально автор планировал тестировать логарифмическую модель для нормализации остатков, однако проверка на значимость логарифмической модели не дала положительных результатов.

Далее автором была проведена панельная диагностика (см. Приложение 3).

Тест на совместную значимость различий в группах отклоняет нулевую гипотезу об адекватности оценивания регрессионной модели методом МНК в пользу модели с фиксированными эффектами на 1% уровне значимости (p-статистика = 0.00964461).

Тест Бреуша-Пегана подтверждает нулевую гипотезу о значимости МНК, отвергая при этом модель со случайным эффектом (при p-статистике = 0.108376).

Тест Хаусмана, позволяющий сделать выбор в пользу модели фиксированных или случайных эффектов на 10%-ном уровне значимости подтверждает состоятельность модели фиксированных эффектов.

Итак, исходя из проведенных тестов, автор приходит к выводу, что лучшей спецификацией для модели средних предприятий является модель фиксированных эффектов. Построим модель, используя только значимые переменные (см. таблицу 12).

Таблица 12.

Модель фиксированных эффектов, средние предприятия

 

Coefficient

Std. Error

t-ratio

p-value

const

-34567.2

29813.7

-1.1594

0.24977

Cash

-0.613077

0.257363

-2.3821

0.01962

**

LR_credit

0.0798245

0.0381547

2.0921

0.03964

**

AP

0.205135

0.0928981

2.2082

0.03013

**

ROS

6025.68

884.242

6.8145

<0.00001

***

Ms

17.0438

4.75595

3.5837

0.00058

***

Mean dependent var

139750.8

S.D. dependent var

153048.8

Sum squared resid

2.22e+11

S.E. of regression

53009.03

R-squared

0.908876

Adjusted R-squared

0.880039

F(25, 79)

31.51797

P-value(F)

2.43e-31

Log-likelihood

-1276.264

Akaike criterion

2604.529

Schwarz criterion

2673.532

Hannan-Quinn

2632.490

rho

0.132521

Durbin-Watson

1.338360

Значимыми параметрами модели являются:

  •  на 1%-ном уровне: рентабельность продаж, денежная масса;
  •  на 5%-ном уровне: денежные средства, кредиторская задолженность и  размер долгосрочного заемного капитала.

Итак, мы получили уравнение, описывающее размер дебиторской задолженности среднего предприятия машиностроительной отрасли:

AcR = –34567.2 – 0.613077*Cash + 17.0438*Ms +0.205135*AP + 0.0798245*LR_cr + 6025.68*ROS + ai + εit

Результаты и сравнение полученных уравнений по трем подвыборкам рассматриваются далее в следующей главе настоящей работы. Наличие в уравнении разных регрессоров подтверждает гипотезу 1 автора о том, что набор определяющих дебиторскую задолженность факторов определяется, исходя из величины предприятия. А сейчас еще несколько слов о спецификации моделей.

Изначально по каждой подвыборке автор строит модель МНК: она является лучшей в классе несмещенных линейных оценок. Однако для состоятельности модели должно выполняться предположение, что ошибки в среднем равны нулю и имеют постоянную вариацию, не коррелируют между собой во времени и среди объектов исследования, а также не коррелируют с регрессорами. При выполнении данных предпосылок модель панельных данных не отличается от обычной модели множественной регрессии. Но предпосылки модели делают применение МНК весьма ограниченным. Например, некоторые необозримые индивидуальные характеристики могут быть не включены в модель, но, при этом, оказывать на одного и того же индивидуума одинаковый (или, наоборот, непостоянный) эффект в разные периоды через ошибки. При этом, вариация ошибки может быть различная в разные временные периоды, но постоянная среди объектов исследования.

В нашем случае модель дает смещенные результаты – это показывает тестовая статистика. Но на основе МНК строятся многие тесты: гетероскедастичности, мультиколлинеарности, нормального распределения, спецификации модели (логарифмическая / квадратичная / кубическая), на пропущенные переменные и другие. Поэтому построение МНК-модели для каждой подвыборки было необходимым этапом в процессе обработки данных.

Для крупнейших предприятий лучшей моделью является модель случайных эффектов. В целом, модель случайных эффектов является предпочтительной по нескольким причинам. Во-первых, модель случайных эффектов учитывает процесс случайного отбора данных. Во-вторых, модель позволяет оценить эффект специфичных переменных, инвариантных по времени (в данном случае абсолютно постоянных переменных не было). В-третьих, метод случайных эффектов – это процедура оценивания данных посредством обобщенного метода наименьших квадратов (ОМНК), в то время как фиксированных эффектов – посредством МНК. В больших выборках ОМНК имеет меньшую дисперсию, чем МНК.

Для того, чтобы оценить эффект объясняющей переменной на зависимую, метод фиксированных эффектов использует только информацию об изменениях регрессоров и объясняемой переменной сквозь время для каждого объекта (предприятия). Этот метод не использует информацию о том, как изменения объясняемой переменной разных объектов исследования могут быть обусловлены разными значениями регрессоров этих переменных. Это отличает модель случайных эффектов от фиксированных: модель случайных эффектов использует два источника информации.

Однако, несмотря на все преимущества модели случайных эффектов, она не всегда наилучшим образом описывает данные. Полагаться, в первую очередь, следует на тестовую статистику данных, что автор и сделал выше. При этом многие авторы работ по эконометрике при выборе модели советуют ориентироваться на природу выборки: если панель состоит из небольшого числа наблюдений, объединенных общими признаками, то выбрать стоит модель с фиксированным эффектом; если из большого числа случайно отобранных объектов исследования  – то со случайным эффектом.

Для крупных и средних предприятий лучшей спецификацией модели по итогам тестирования стала модель фиксированных эффектов. Следовательно, в данных подвыборках более точно прослеживаются индивидуальные особенности предприятий, в сравнении с крупнейшими предприятиями, и, при этом, сами предприятия внутри данных групп обладают общими признаками. Вполне логично было бы предположить, что и для подвыборки крупнейших предприятий эта же модель окажется лучшей. Но среди крупнейших предприятий, на самом деле, наблюдается большой разброс данных по многим показателям. Например, некоторые из объектов исследования, показавшие хороший финансовый результат за 2012-2013 года, в предыдущие периоды могли работать довольно неэффективно. Все это повлияло на итоговую спецификацию моделей.


ГЛАВА 3. УПРАВЛЕНИЕ ДЕБИТОРСКОЙ ЗАДОЛЖЕННОСТЬЮ

3.1. Основные выводы из эконометрической модели

В предыдущей главе нами были построены модели дебиторской задолженности. По результатам исследования влияния различных показателей финансово-хозяйственной деятельности предприятия на размер дебиторской задолженности по трем категориям предприятий, получены следующие уравнения:

  •  для крупнейших предприятий (с выручкой от 20 млрд. рублей):

AcR = −7533650 + 0.807749*AP + 0.317433*LR_credit + 7520750*dNWC + 20859.8*FA_E – 0.122671*S + 1267.36*Ms + αi + εit

  •  для крупных предприятий (с выручкой от 1 до 20 млрд. рублей):

AcR = −867370 + 0.925899*AP + 0.778649*Cash + 2710690*dNWC –

–51402.9*ROS + 0.00795095*NP + ai + εit

  •  для средних предприятий (с выручкой от 400млн. до 1 млрд. рублей):

AcR = –34567.2 + 0.205135*AP – 0.613077*Cash + 0.0798245*LR_cr +

+ 6025.68*ROS + 17.0438*Ms + ai + εit

Более наглядно направление воздействия факторов в зависимости от величины предприятия представлено в таблице 13.

Таблица 13.

Направление воздействия факторов на дебиторскую задолженность

 

Крупнейшие предприятия

Крупные предприятия

Средние предприятия

AP

+

+

+

Cash

 

+

LR_cr

+

 

+

dNWC

+

+

 

FA_E

+

 

 

S

 

 

ROS

 

+

NP

 

+

 

Ms

+

 

+

Источник: Построено автором на основе результатов исследования, приведенного в пункте 3 главы 2.

Как мы видим, набор факторов, оказывающих влияние на размер дебиторской задолженности, различается в зависимости от величины предприятия, что может подтверждать предположение о том, что отношение к дебиторской задолженности на предприятиях разной величины неодинаковое, и что дебиторская задолженность играет разную роль в процессе хозяйственной деятельности.

Отметим, что только один фактор оказывает одинаковое влияние на все три группы предприятий – это кредиторская задолженность, что соответствует результатам исследований Ayub Mehar, Woon Gyu Choi, Yungsan KimSource, Long, Malitz, и Ravid, рассмотренных в первой главе данной работы. Кроме этого все три уравнения выделяются отрицательной константой. Как автор и предполагал ранее, кредиторская задолженность оказывает положительное влияние, а значит, мы можем сделать вывод, что получение отсрочки платежа от собственных поставщиков предприятия позволяет им предоставлять торговый кредит своим покупателям. Стоит только отметить, что в зависимости от размера компании, эффект от этого будет разной силы. На крупных предприятиях изменение суммы дебиторской задолженности, при прочих равных условиях, будет практически равным изменению кредиторской задолженности: так, увеличение кредиторской задолженности на 1000 рублей приведет к увеличению размера дебиторской задолженности на 926 рублей. В то время как на средних предприятиях такое увеличение кредиторской задолженности будет способствовать росту дебиторской задолженности лишь на 205 рублей. Заметим, что и долгосрочное заимствование оказывает на дебиторскую задолженность аналогичный, только более слабый, эффект. Этот фактор значим только для крупнейших и средних предприятий.

Большой и значимый положительный эффект на дебиторскую задолженность на уровне крупнейших и крупных предприятий оказывает доля оборотного капитала в активах компании, что соответствует результатам, полученным Wenfeng Wu, Oliver M. Rui, Chongfeng, и ожиданиям самого автора. Возможно, увеличение ЧОК для предприятий средней величины не является показателем стабильности и устойчивости, а потому не влияет на решения о предоставлении отсрочки по оплате своим контрагентам.

Значимость коэффициента покрытия внеоборотных активов собственным капиталом для крупнейших предприятий подтверждает взаимосвязь дебиторской задолженности и финансовой устойчивости.

Примечателен тот факт, что среди крупнейших предприятий машиностроения наблюдается обратная взаимосвязь между доходом от реализации и дебиторской задолженностью (это противоречит исследованиям Woon Gyu Choi, Yungsan KimSource, которые определили прямую зависимость). С увеличением продаж менеджмент предприятий начинает придерживаться консервативной кредитной политики, а с падением объема реализации – агрессивной. При этом на крупнейших предприятиях не выявлена взаимосвязь показателей результативности с дебиторской задолженностью. Такой результат заставляет задуматься об эффективности управления продажами и над качеством отбора потенциальных дебиторов. Получается, что крупнейшие предприятия готовы идти на увеличение дебиторской задолженности только ради роста продаж, не просчитывая при этом эффект от инвестирования средств в задолженность и дополнительную прибыль.

На крупных предприятиях, напротив, есть зависимость между рентабельностью и дебиторской задолженностью, отрицательная. Увеличение рентабельности ведет к уменьшению дебиторской задолженности, что может свидетельствовать о своевременной инкассации долга и о высокой степени его возвратности. Снижение рентабельности, напротив, подталкивает менеджмент предприятий к проведению агрессивной кредитной политики. Но, в отличие от крупнейших предприятий, здесь просчитывается эффект от отвлечения средств в дебиторскую задолженность, и предприятие идет на увеличение дебиторской задолженности только в том случае, если это принесет дополнительную прибыль, - это предположение подтверждает положительное влияние чистой прибыли на размер дебиторской задолженности для крупных предприятий. Baveld M.D. и Ksenija Denčić-Mihajlov, исследовавшие предприятия в кризисный период, объясняли такую взаимосвязь тем, что более устойчивые предприятия, посредством предоставления отсрочек своим контрагентам в кризисный период, помогали им избежать банкротства и расплатиться по обязательствам, что в дальнейшем позволяло им самим избежать финансовых потерь.

На средних машиностроительных предприятиях также наблюдается взаимосвязь рентабельности продаж и дебиторской задолженности, но уже – положительная. Увеличение рентабельности дает предприятиям возможность чувствовать себя более уверено и устойчиво, что влияет на их решение о предоставлении отсрочки своим контрагентам. Снижение рентабельности, напротив, заставляет менеджмент компаний ограничивать круг пользователей торгового кредита, предъявляя более строгие требования к потенциальному дебитору.

Согласно исследованиям разных авторов (например, Woon Gyu Choi, Yungsan KimSource, Ramey, Nilsen), величина дебиторской задолженности увеличивается во времена сдерживающей денежно-кредитной политики. В нашем исследовании мы получили противоположный результат: увеличение денежной массы М0 в обращении увеличивает размер дебиторской задолженности. Этот фактор значим для крупнейших и средних предприятий. Увеличение денежной массы в обращении увеличивает доступность кредитования, а значит, как и в случае с долгосрочным заемным финансированием, увеличивает размер дебиторской задолженности. Отметим, что именно для крупнейших и средних предприятий значимы оба эти фактора: и величина денежной массы, и долгосрочное кредитование. Таким образом, гипотеза 2 автора о взаимосвязи денежно-кредитной политики и дебиторской задолженности подтверждается.

И, наконец, фактор, оказывающий положительное влияние на дебиторскую задолженность в крупных предприятиях и отрицательное – в средних – величина денежных средств. Целый ряд авторов, в их числе Wenfeng Wu, Oliver M. Rui и Chongfeng Wu, определяли дебиторскую задолженность и денежные средства как субституты. И это справедливо для предприятий средней величины, где увеличение денежных средств на 1000 рублей приводит к снижению дебиторской задолженности на 613 рублей. Для крупных предприятий, напротив: увеличение денежных средств на 1000 рублей приводит к росту дебиторской задолженности почти на 780 рублей. Такой результат можно обосновать лишь тем, что увеличение денежных средств на счетах за счет прочих хозяйственных операций уменьшает необходимость предприятия в их дальнейшем наращении, что позволяет предоставить отсрочку платежа по продаже.

Таким образом, мы видим, что формирование величины дебиторской задолженности предприятия происходит под воздействием различных факторов. И факторы эти определяются размером самого предприятия, ведь в зависимости от масштабов деятельности ставятся разные цели и задачи, по-разному расставляются акценты в процессе общего управления деятельностью компании. Прямая зависимость между рентабельностью продаж и дебиторской задолженностью позволяет сделать вывод о том, что в крупных и средних предприятиях процессу управления дебиторской задолженностью уделяется больше внимания, чем в крупнейших предприятиях. В крупных и средних предприятиях к отбору дебиторов подходят более тщательно.

Использование результатов настоящего исследования, а именно – направленность и силу воздействия факторов, в практической деятельности поможет предприятиям прогнозировать размер дебиторской задолженностью и, варьируя факторами, управлять ею.


3.2. Методы управления дебиторской задолженностью

Автором было проведено исследование, позволившее построить модель зависимости дебиторской задолженности от финансово-экономических показателей деятельности предприятия. Модели строились для трех групп предприятий (крупнейших, крупных и средних). Было определено, что в зависимости от масштабов деятельности, дебиторская задолженность формируется под воздействием различных факторов.

Во второй главе нами была выявлена необходимость в управлении дебиторской задолженностью на предприятиях машиностроительной отрасли, совершенствовании расчетов с покупателями и оптимизации размера задолженности. В условиях экономической нестабильности риск невозврата кредита увеличивается, поэтому предприятиям машиностроительной отрасли необходима методика, которая будет способствовать оптимизации размера дебиторской задолженности и уменьшению вероятности образования безнадежных долгов. Учитывая, что в модель автора не были включены внутренние факторы, которые могут в значительной степени определять величину дебиторской задолженности,  значимые факторы по моделям различны, автор предлагает к вниманию рекомендации по управлению дебиторской задолженностью, универсальные для всех предприятий машиностроения. При этом, не стоит исключать из виду факторы, специфичные для определенного размера компании.

Надо принять к вниманию тот факт, что основными потребителями продукции машиностроения являются производственные предприятия, а сама продукция, выпускаемая предприятиями машиностроения, – дорогостоящая, что и определяет специфику образования дебиторской задолженности: предприятия-контрагенты не могут сразу рассчитаться за приобретаемый ими товар. Сложность в процесс управления дебиторской задолженностью вносит тот факт, что крупные дебиторы могут быть постоянными клиентами и оказывать существенное влияние на прибыльность предприятия. Или же, что еще хуже, допускать просрочку оплаты по счетам. Кроме того, трудности возникают и при работе с новыми клиентами,  делающими крупный заказ на условиях коммерческого кредита, поскольку решение о предоставлении отсрочки может существенно отразиться на уровне прибыльности: машиностроительное предприятие может, как выиграть в случае одобрения кредита, так и понести существенные потери. Отметим еще раз, что дебиторская задолженность определяет многие финансово-хозяйственные показатели, срок ее инкассации и качество оказывают влияние на финансовую устойчивость предприятий и их эффективность, при этом доля убыточных предприятий в отрасли машиностроения велика, а увеличение дебиторской задолженности не всегда способствует росту прибыли (как показало исследование, есть исключение: для крупных предприятий в кризисный период дебиторская задолженность и прибыль связаны прямой зависимостью). Предприятиям машиностроения необходим комплексный подход к управлению дебиторской задолженностью.

Рассмотрим механизм управления дебиторской задолженностью на предприятиях машиностроительной отрасли.

Существует множество методик управления дебиторской задолженностью, многие авторы занимаются этим вопросом, в том числе и в отношении промышленных предприятий. Однако описание специфики управления дебиторской задолженностью на предприятиях машиностроительного комплекса в научной литературе отсутствует.

В целом, основу управления дебиторской задолженностью составляют два подхода. Суть первого подхода состоит в подсчете издержек, возникающих вследствие увеличения дебиторской задолженности (отвлечение собственных финансовых ресурсов из оборота, риск появления безнадежной задолженности), и дополнительной прибыли, которую предприятие может получить за счет увеличения объема продаж (выручки от реализации) посредством предоставления отсрочки платежа и смягчения условий оплаты. Если размер дополнительной прибыли превышает уровень издержек, то предприятию целесообразно предоставить клиенту товарный кредит. При втором подходе финансовому менеджменту компании следует осуществлять контроль за сбалансированностью товарной дебиторской задолженности и кредиторской задолженности поставщикам и подрядчикам. Оптимальной считается ситуация, когда эти две задолженности равны, или величина дебиторской задолженности немного превышает размер кредиторской, что приводит к сокращению финансового цикла за счет привлечения краткосрочного коммерческого финансирования. Превышение срока оплаты кредиторской задолженности над периодом инкассации дебиторской задолженности позволяет избежать кассовых разрывов. Однако в этом случае у предприятия появляется упущенная выгода в виде неиспользованных скидок в счет более быстрой оплаты за приобретенную продукцию. Отметим, что зачастую соотношение дебиторской и кредиторской задолженностей является показателем финансовой устойчивости и эффективности финансового менеджмента. Оптимальное соотношение для каждого предприятия определяется в зависимости от финансового состояния компаний и условий сделок. У 24% предприятий машиностроительной отрасли, попавших в выборку для исследования, приведенного в предыдущей главе, оборачиваемость дебиторской задолженности превышает оборачиваемость кредиторской.

В рамках управления дебиторской задолженностью в научной литературе (Безверхова Ю.В., Валиев Ш.Н.) появилось новое понятие эффективного уровня дебиторской задолженности, определяемого как размер дебиторской задолженности, обеспечивающий предприятию максимальный уровень прибыльности и рентабельности за счет предоставления отсрочки платежей контрагентам. Достижение эффективного уровня дебиторской задолженности возможно только путем реализации механизма эффективного управления – механизма всестороннего воздействия на величину дебиторской задолженности с целью обеспечения наилучшего финансового состояния предприятия35. В связи с этим, автор данной работы не придерживается первого или второго подхода к управлению дебиторской задолженностью, описанных выше, а применяет их одновременно.

Механизм эффективного управления дебиторской задолженностью на предприятиях машиностроительной отрасли можно разбить на следующие этапы:

  1.  Анализ дебиторской задолженности.
  2.  Определение оптимального уровня дебиторской задолженности.
  3.  Формирование условий предоставления кредита.
  4.  Контроль уровня дебиторской задолженности и безнадежных долгов.
  5.  Работа с «сомнительными» дебиторами по взысканию задолженности.

3.2.1. Анализ дебиторской задолженности как первый этап

Анализ дебиторской задолженности присутствовал отельными блоками на протяжении всей работы. Сущность анализа дебиторской задолженности на предприятии и стадии его проведения подробно охарактеризованы в пункте 1.2 главы 1 настоящей работы. Некоторая характеристика общего состояния дебиторской задолженности в машиностроительной отрасли дана в пункте 2.1 главы 2.

3.2.2. Определение оптимального уровня дебиторской задолженности

Определение оптимального (или эффективного) уровня дебиторской задолженности является неотъемлемой частью эффективного управления, поскольку именно за счет поддержания данного оптимума предприятие может добиться высоких результатов, то есть максимальной прибыльности и рентабельности. Многие авторы предлагают свои методики расчета, но наиболее общими, часто употребляемыми из них являются:

Метод определения инвестиций в дебиторскую задолженность с учетом планового значения периода инкассации (Пипл) и среднего периода просрочек по счетам (Ппр) по следующей формуле:

ДЗин = ( Пипл + Ппр )·Вкр36,

где ДЗин – оптимальный размер дебиторской задолженности,

Пипл – плановый период инкассации в днях,

Ппр – средняя продолжительность просрочек в днях,

Вкр – среднедневная выручка, полученная за счет предоставления кредита.

Метод определения необходимой величины инвестиций в дебиторскую задолженность на основе соотношения себестоимости и цены продукции и среднего периода предоставления кредита:

ДЗин = Кср * (С/Ц) * (Пкр + Ппр) : t,

где ДЗин – величина инвестиций в дебиторскую задолженность,

Кср – объем планируемой величины продаж на условиях кредита,

С/Ц – соотношение себестоимости единицы продукции к ее цене,

Пкр – средний период предоставления кредита в днях,

Ппр – средняя продолжительность просрочек в днях,

t – продолжительность рассматриваемого периода в днях.

Данные методики не определяют оптимальный размер дебиторской задолженности. С их помощью рассчитывается лишь планируемый размер дебиторской задолженности, исходя из сложившейся кредитной политики предприятия и взаимоотношений с контрагентами.

В целом, в научной литературе модель определения оптимального размера дебиторской задолженности как такового отсутствует. В исследованиях даются либо рекомендации по управлению дебиторской задолженностью (построение схемы оптимальной дебиторской задолженности (Валиев Ш.Н.)); либо предлагается расчет суммы средств, инвестируемых в дебиторскую задолженность, как было сказано выше; либо строится модель вероятности возврата долга контрагента на основе оценки его финансового состояния (Безверхова Ю.В., Стулова О.Е.). Для определения оптимальной величины дебиторской задолженности требуется внутренняя отчетность предприятия, бухгалтерская отчетность контрагентов. В условиях ограниченной информации, являясь аутсайдером предприятия, построить оптимизационную модель достаточно сложно. Поэтому зачастую используется критерий оптимальности, лежащий в основе первого подхода к управлению дебиторской задолженностью: дополнительная прибыль (∆Пдз), получаемая предприятием за счет увеличения объемов реализации в кредит должна быть больше суммы затрат (Здз), связанных с  обслуживанием дебиторской задолженности, и потерь вследствие возникновения безнадежных долгов (Удз):

ДЗопт ∆Пдз ≥ Здз + Удз.

В настоящей работе для отрасли машиностроения автором было проведено исследование (см. главу 2, пункты 2-3), позволяющее выявить показатели финансово-хозяйственной деятельности предприятия, которые оказывают свое влияние на размер дебиторской задолженности и могут спрогнозировать ее величину. Сравнение результатов исследования и описание значимых факторов представлено в пункте 1 настоящей главы. Руководствуясь результатами исследования, менеджмент предприятий может сравнить уровень текущей дебиторской задолженности своего предприятия с некоим эталоном для аналогичных по размеру предприятий, подставив показатели деятельности своего предприятия. Если результат окажется ниже расчетного, управление дебиторской задолженностью осуществляется лучше, чем в среднем по отрасли, выше – предприятию необходимо оптимизировать процессы предоставления отсрочки платежа и взыскания долгов.  При этом важно сопоставлять данные с уровнем прибыльности, поскольку каждое предприятие уникально и обладает своим набором специфических характеристик.

3.2.3. Формирование кредитных условий

Третьим этапом в управлении дебиторской задолженностью является формирование условий предоставления кредита на основе анализа финансового состояния покупателей. Здесь же определяется необходимость выбора кредитной политики.

В процессе выбора типа кредитной политики руководству предприятия следует найти компромисс между требуемым уровнем риска и ликвидностью. Поскольку увеличение объема продаж в кредит повышает рентабельность бизнеса и показатель текущей ликвидности предприятия, однако при этом  увеличивает риск в отношении образования безнадежных долгов и замедляет показатели деловой активности (в частности, оборачиваемость дебиторской задолженности, которая сказывается на увеличении продолжительности финансового цикла). При этом снижается реальная ликвидность предприятия.

Управление дебиторской задолженностью является частью общей политики управления оборотными активами, и тип кредитной политики предприятия тесно связан с типом управления оборотными активами. В зависимости от целей, которые ставит перед собой руководство предприятия, различают агрессивный, консервативный и умеренный типы кредитной политики.

Целью использования агрессивного типа кредитной политики является рост рентабельности бизнеса за счет максимального увеличения объема продаж, достигаемого путем расширения реализации продукции в кредит и снижения, таким образом, требований к дебиторам. При этом предприятие принимает на себя высокие кредитные риски. Механизм реализации агрессивной политики заключается в предоставлении отсрочки платежа клиентам, имеющим не совсем устойчивое финансовое положение; в увеличении срока и лимита кредита, снижении его стоимости и предоставлении возможности пролонгации. Посредством такого управления оборотными активами их доля в общей сумме активов предприятия увеличивается свыше 50%, а продолжительность оборота составляет более 90 дней37.

Консервативный тип кредитной политики ставит своей целью минимизацию кредитного риска, и потому предприятие не стремится к увеличению дополнительной прибыли, получаемой за счет реализации товаров в кредит. Механизм реализации данной кредитной политики заключается в применении более жестких условий кредитования: тщательный отбор потенциальных дебиторов, уменьшение срока кредитования, установление жестких лимитов и увеличение стоимости обслуживания долга. Посредством такого управления повышается ликвидность дебиторской задолженности, доля оборотных активов предприятия в общей сумме активов снижается до 40% и менее, а оборачиваемость оборотных активов существенно ускоряется до 50 дней38.

Умеренный тип кредитной политики является компромиссным. Целью  его реализации является получение дополнительной прибыли от продажи продукции в кредит при сохранении среднего (приемлемого) уровня кредитного риска. В результате использования умеренной кредитной политики доля оборотных активов в общей сумме активов предприятия становится равной 40-50%, а их оборачиваемость – порядка 70 дней39.

Реализация умеренного типа кредитной политики представляется наиболее оптимальной для предприятий машиностроительной отрасли. Предоставление не только коммерческого кредита, но и выгодных условий его оплаты в высоко конкурентной среде неизбежно, если предприятие стремится сохранить свои позиции на рынке. В условиях роста числа убыточных предприятий и конкуренции со стороны иностранных производителей, расширение продаж в кредит может стать одним из способов увеличения прибыльности. При этом важно учесть все кредитные риски, чтобы полученные выгоды не оказались меньше суммы потерь. В этой связи целесообразным считается тщательный отбор потенциальных дебиторов и формирование на основе заключения об их платежеспособности дифференцированных условий оплаты.

Отбор потенциальных дебиторов производится посредством анализа финансового состояния предприятий, в первую очередь, платежеспособности и объема чистых активов, которые могут служить обеспечением кредита в случае неплатежеспособности дебитора. На основе показателей финансово-хозяйственной деятельности предприятия, воспользовавшись одной из моделей оценки вероятности банкротства (например, Альтмана, Таффлера-Тишоу, Иркутской государственной экономической академии и прочее), можно спрогнозировать вероятность неплатежеспособности заемщика. Определяются степень сотрудничества с потенциальными дебиторами в прошлом (объем и стабильность сделок, соблюдение ими финансовой дисциплины), их репутация в деловой среде, общая продолжительность деятельности контрагента, стабильность положения отрасли, в которой функционирует дебитор, и собственные экономические условия (уровень значимость сделки для самого предприятия, степень потребности в денежных средствах и др.). Необходимую для анализа информацию можно получить на официальном сайте компании, в информационных базах данных, публикующих финансовую отчетность предприятий, а также от специализированных агентств и неформальных источников. На основе анализа финансовой отчетности и качественных характеристик составляется так называемый кредитный рейтинг потенциальных заемщиков.

В целом, предприятиям машиностроения необходимо составлять рейтинг всех своих дебиторов: как потенциальных, так и тех, сотрудничество с которыми осуществляется на протяжении нескольких лет. В качестве оценки вторых могут служить показатели, рассчитанные по внутренней информации самого предприятия-кредитора: среднегодовой объем продаж оцениваемому контрагенту, период инкассации дебиторской задолженности у клиента, наличие в прошлом просроченной задолженности (сумма, продолжительность просрочки).

В зависимости от полученного рейтинга должны определяться различные кредитные условия, являющиеся механизмом реализации кредитной политики:

  •  срок, размер и стоимость кредита;
  •  величина и порядок предоставления скидок за досрочную оплату;
  •  штрафные санкции в случае нарушения договорных обязательств.

Наиболее надежным, финансово устойчивым и значимым клиентам предприятия, например, кредит предоставляется в полном объеме. Для новых клиентов, предприятий, риск невозврата долга которых находится на приемлемом уровне, часть стоимости продукции оплачивается по отгрузке, а часть – в рассрочку. Если же предприятие характеризуется неудовлетворительным финансовым состоянием, в прошлом имелись длительные просрочки по оплате счетов и т.п., то кредит ему не предоставляется, и продукция оплачивается в полном объеме в момент приобретения40. Проводить дифференцирование условий оплаты можно и нужно по различным элементам. Применение шкалы штрафных санкций, посредством которой заемщик, допустивший просрочку платежа впервые, будет уплачивать меньший штраф, чем тот, который делает это на регулярной основе, будет стимулировать клиентов к своевременному погашению задолженности.41 Таким образом, система дифференцированных кредитных условий поможет минимизировать риск машиностроительного предприятия. При этом особое внимание следует уделять клиентам, обеспечивающим наибольший объем продаж, и таким образом, представляющим особую важность.

3.2.4. Контроль уровня дебиторской задолженности и безнадежных долгов

После предоставления кредитов своим контрагентам, на предприятиях машиностроения необходимо осуществлять постоянный контроль за дебиторской задолженностью с целью предотвращения снижения реальной ликвидности и появления безнадежных долгов. Фундаментом для организации контроля является анализ дебиторской задолженности.

Для предотвращения образования просроченной задолженности необходимо организовать ведение реестра дебиторской задолженности по срокам оплаты. В нем, помимо срока оплаты, должны фиксироваться наименование организации-дебитора, сумма и дата возникновения задолженности. Кроме того, не стоит забывать и о роли предприятия в своевременности выставления счетов: чем скорее предприятие предъявит счет к оплате, тем скорее дебитор сможет его оплатить. В этом плане, в зависимости от условий договора с покупателем, предприятия машиностроения могут высылать счет своим клиентам за день до отгрузки товара.

Для организации контроля над дебиторской задолженностью следует:

  •  регулярно оповещать должников о наступлении сроков оплаты,
  •  тщательно отслеживать поступление оплаты, осуществлять сверку взаиморасчетов,
  •  вести сбор информации о финансовом состоянии дебиторов,
  •  проводить анализ оборачиваемости задолженности по отдельному дебитору,
  •  периодически пересматривать предельную сумму кредита,
  •  использовать возможности оплаты векселями42 и другими ценными бумагами,
  •  оговаривать принципы расчетов с клиентами в следующий период,
  •  при необходимости требовать предоставление залога под обеспечение дебиторской задолженности, обращаться в страховые компании для страхования кредита (соразмерив стоимость страховки и величину возможных безнадежных долгов),
  •  своевременно выявлять просроченную задолженность и осуществлять меры по ее взысканию путем взаимозачетов, расчетов непрофильными активами или основными средствами,
  •  при невозможности востребовать задолженность самостоятельно, пользоваться услугами организаций, взыскивающих долги;
  •  продавать долги дебиторов банкам и прочим организациям на основе договора цессии, если затраты на самостоятельное взыскание задолженности превышают сумму дисконта, с которым выкупается задолженность.43

Грамотно построенная база данных контрагентов предприятия и регулярное проведение анализа на основе постоянно обновляемой информации о выполнении ими своих обязательств позволяют обеспечить максимальный контроль над образованием дебиторской задолженности, ее объемов, старении и погашении44.

Для обеспечения качественного контроля следует регламентировать внутрифирменное управление дебиторской задолженностью, назначить ответственных и установить обязанности каждого отдела и/или должностного лица при работе с дебиторской задолженностью45. В зависимости от размера компании отвечать за дебиторскую задолженность может целый отдел или отдельный сотрудник. При этом важно обеспечить тесную коммуникацию между бухгалтерией, финансовым отделом, службами маркетинга, ценообразования и т.п., а также юридическим отделом. Схема распределения ответственности может быть такой: маркетинговая служба несет ответственность за продажи и поступления, финансовая служба и бухгалтерия обеспечивают информационную и аналитическую поддержку, юридическая служба занимается вопросами оформления кредитных договоров, взиманием задолженности через суд и т.п.46  Внедрение премиальной системы оплаты труда и разработка положения о мотивации по результатам (например, увеличение объема продаж, скорость поступления платежей за отгруженную продукцию) могут оказать существенное влияние на качество работы с дебиторской задолженностью47.

Посредством ведения контроля над дебиторской задолженностью определяются дебиторы, в отношении которых необходимо приложить дополнительные усилия по возврату долгов, оценивается эффективность предоставления скидок и установления штрафных санкций, появляется возможность прогнозирования поступления денежных средств.48 Контроль над дебиторской задолженностью призван не допустить роста необоснованной задолженности, увеличения просроченных и безнадежных долгов.

3.2.5. Работа с «сомнительными» дебиторами по взысканию задолженности

Если на предприятии ведется реестр дебиторской задолженности, то менеджменту компании будет легко выявить клиентов, нарушающих сроки оплаты выставленных счетов, и своевременно приступить к действиям для взимания задолженности. Первым делом, при обнаружении просроченной задолженности, менеджеры компании посылают письменные и устные уведомления предприятию-контрагенту с требованием погасить задолженность. Стоит иметь в виду, что вероятность возврата долга тем выше, чем меньше «возраст» задолженности: примерно 70% задолженности, имеющей срок до 6 месяцев, погашается. В остальных случаях этот показательеще меньше.

Если предприятие-дебитор подтверждает наличие задолженности, но в силу различных обстоятельств не может оплатить ее денежными средствами, то погашение задолженности можно осуществить посредством зачета взаимных требований, передачи части имущества, а также приобретения акций компании-дебитора. Наиболее оптимальным вариантом является оформление векселя, который гарантирует получение денежных средств предприятием-кредитором в указанные в нем сроки. Вексель можно передать третьим лицам и, например, рассчитаться, таким образом, с собственными поставщиками. В зависимости от значимости клиента для компании, возможна пролонгация кредита.

Эффективным методом погашения задолженности является уступка права требования. Причем передача права требования возможна как образовавшейся задолженности, так и будущей, которая еще не возникла. Со стороны факторинговых компаний (или банка) преимущество отдается краткосрочной задолженности, срок которой не превышает 180 дней. Существует широкое разнообразие факторинговых операций, позволяющее предприятиям выбрать наиболее приемлемую из них. Если сделки заключаются на крупную сумму денежных средств с предприятиями других стран, то машиностроительные компании могут использовать форфейтинг. Например, оформляется реализация крупной партии буровых установок предприятию Алжира с предоставлением рассрочки платежа до пяти лет. Предприятию-кредитору необходимы средства для поддержания своей текущей деятельности и производства новых установок, но отказаться от сделки с данным клиентом нецелесообразно по причине ее выгодности. В таком случае, предприятие-производитель может обратиться в форфейтинговую компанию, которая предоставит ему наличные средства, выкупив его дебиторскую задолженность.

В случае, когда подтверждение задолженности со стороны покупателя отсутствует, ее необходимо отнести к категории сомнительной и создать под соответствующий резерв. Если применение вышеуказанных механизмов взыскания задолженности не дает результатов, то юридической службе предприятия-кредитора следует подготовить необходимый пакет документов для обращения в Арбитражный суд и затем отслеживать ход судебного процесса.

Итак, управление дебиторской задолженностью представляет собой комплексный процесс, состоящий из анализа дебиторской задолженности, определения приемлемого (оптимального) ее уровня, формирования кредитных условий для различных групп покупателей, контроля над своевременным погашением долгов и работы с недобросовестными заемщиками. Организация процесса управления на предприятиях машиностроительной отрасли приобретает все большее значение в связи с увеличением числа убыточных предприятий, опережающего темпа роста дебиторской задолженности над выручкой и, особенно, прибылью, а также  возрастающей  конкуренцией со стороны иностранных производителей.  Использование методики управления, представленной в настоящем пункте работы, будет препятствовать образованию просроченной задолженности, увеличению темпов роста дебиторской задолженности, и, таким образом, способствовать повышению прибыльности предприятий.

Заключение

Дебиторская задолженность представляет собой важный элемент оборотного капитала предприятий. Определяя значения ключевых показателей деятельности фирмы: рентабельность, ликвидность, оборачиваемость оборотных активов, - она требует к себе детального внимания со стороны управления. Свое влияние на эффективность функционирования предприятия оказывает не только размер дебиторской задолженности, но и ее срок, период инкассации, качество.

В процессе исследования теоретического материала определяется существование большого разнообразия классификационных признаков дебиторской задолженности. В рамках данного исследования наиболее широко используется деление дебиторской задолженности в зависимости от состава обязательств на торговую (покупателей и заказчиков) и неторговую, по времени возврата на срочную и просроченную, по возможности взыскания на надежную, сомнительную и безнадежную.

Посредством изучения имеющихся научных публикаций отечественных и зарубежных авторов по исследуемой проблематике формулируется актуальность и новизна настоящей работы, выделяются основные результаты просмотренных работ, на которые в дальнейшем отчасти опирается автор при выборе регрессоров, и с которыми сравнивает собственные результаты.

Дебиторская задолженность предприятий машиностроительной отрасли имеет тенденцию к увеличению темпов роста, особую обеспокоенность в этом плане вызывает просроченная задолженность. В условиях высокой конкуренции со стороны иностранных производителей машиностроительной продукции, высокого морального и физического износа оборудования, отсутствии собственных оборотных средств, убыточности предприятий и прочее, им необходимо применение комплексной методики управления дебиторской задолженности, оптимизация величины которой будет служить внутренним источником повышения конкурентоспособности за счет собственных средств.

Формирование задолженности происходит под действием различных внутренних и внешних факторов. И если на внешние факторы предприятие воздействовать не в силах, то на внутренние факторы должно быть направлено максимум усилий с целью оптимизации общего размера дебиторской задолженности и предотвращения образования безнадежных долгов. Изучение различных методов управления дебиторской задолженностью позволило сформировать методику комплексного управления дебиторской задолженностью на предприятиях машиностроительной отрасли. Таким образом, управление дебиторской задолженностью можно разбить на пять основных этапов: анализ дебиторской задолженности, определение ее оптимального уровня, формирование кредитных условий, контроль уровня дебиторской задолженности и работа с ненадежными дебиторами по взысканию задолженности.

Сущность и методы анализа дебиторской задолженности раскрыты в первой главе. Именно анализ дебиторской задолженности является фундаментом всего механизма управления, поскольку в процессе его проведения определяются качественные и количественные показатели задолженности, выявляются основные проблематичные зоны.

Обеспечение оптимального уровня дебиторской задолженности сводится к выполнению нестрогого неравенства: дополнительная прибыль, полученная от продажи продукции в кредит, должна быть не меньше понесенных затрат на обслуживание кредита и убытков в случае образования безнадежных долгов. Определение оптимального уровня задолженности индивидуально для каждого предприятия, и потому модель оценки этого оптимума должна строиться на основе данных внутренней отчетности.

В работе автором построены три модели, характеризующие величину дебиторской задолженности: для крупнейших, крупных и средних предприятий. Критерием отнесения к той или иной группе является величина выручки от продаж. Было определено, что набор факторов, оказывающих свое воздействие на размер дебиторской задолженности, различен в зависимости от масштабов деятельности предприятия. Кредиторская задолженность является тем единственным фактором, который оказывает значимое прямое влияние на дебиторскую задолженность предприятий всех трех групп. Примечательно, что в крупнейших предприятиях дебиторская задолженность увеличивается с ростом выручки, а в крупных и средних – с рентабельностью продаж. Кроме того, интересными результатами исследования стали: выявление прямой зависимости между дебиторской задолженностью и чистой прибылью крупных предприятий; прямой зависимости между величиной денежных средств и дебиторской задолженностью для крупных предприятий, и обратной – для средних; а также положительной взаимосвязи дебиторской задолженности с размером денежной массы М0.

Использование результатов настоящего исследования, а именно – направленность и силу воздействия факторов, в практической деятельности поможет предприятиям прогнозировать размер дебиторской задолженностью и, варьируя факторами, также управлять ею.

Формирование кредитных условий начинается с выбора типа кредитной политики. Умеренная кредитная политика является наиболее предпочтительной для машиностроительных предприятий. В силу специфики реализуемого товара, его высокой стоимости, предприятиям данной отрасли невозможно функционировать без предоставления отсрочки платежа своим клиентам. Поэтому менеджеры предприятий должны подходить к выбору дебиторов со всей ответственностью. Анализ финансового состояния контрагента всегда должен предшествовать заключению сделки о поставке продукции. В зависимости от степени надежности дебиторов и их платежеспособности, необходимо дифференцировать условия предоставления коммерческого кредита, что будет способствовать снижению финансовых рисков предприятия.

Кроме того, на предприятиях машиностроительной отрасли должен быть организован постоянный контроль над сроками оплаты задолженности и ее общей величины, ростом неоправданной дебиторской задолженности. В случае задержки оплаты счетов клиентами, менеджеры компании должны прибегнуть к применению эффективных методов взыскания задолженности. В зависимости от условий сделки и характера предприятия-покупателя некоторые методы могут быть использованы в момент заключения самой сделки (оформление векселя, факторинг) с целью предотвращения образования безнадежных долгов в будущем.

Представленная в данной работе методика управления дебиторской задолженностью может быть применена и на других промышленных предприятиях.


Список литературы

Законодательная база

  1.  Приказ Минфина РФ от 29.07.1998 N 34н (ред. от 24.12.2010) "Об утверждении Положения по ведению бухгалтерского учета и бухгалтерской отчетности в Российской Федерации" (Зарегистрировано в Минюсте РФ 27.08.1998 N 1598). С.12-14.
  2.  Налоговый Кодекс Российской Федерации. Ч. 2, Гл. 25, Ст. 266.

Научные публикации

  1.  Безверхая, Е. А. Учет и анализ дебиторской задолженности: учеб. пособие / Е. А. Безверхая, О. В. Шумакова, Т. Г. Мозжерина. Омск: Изд-во ФГОУ ВПО ОмГАУ, 2008. 123 с.
  2.  Бригхэм Ю., Эрхардт М. Финансовый менеджмент. - СПб.: Питер, 2009. 960 с.
  3.  Ковалев, В. В. Ковалев, Вит. В. Финансы организаций (предприятий). М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2006. 352 с..
  4.  Ковалев, В. В. Финансовый анализ: методы и процедуры / В. В. Ковалев. – М. : Финансы и статистика, 2002. 560 с.
  5.  Ковалев, В.В. Введение в финансовый менеджмент. М.: Финансы и статистика, 2007. 768 с.
  6.  Селезнева Н.Н., Ионова А.Ф. Финансовый анализ. Управление финансами: Учеб. пособие для вузов.- 2-е изд., перераб. и доп. - М.: ЮНИТИ-ДАНА. - 2006. - 639 с.
  7.  Учет и анализ в коммерческой организации: учебное пособие / А.И. Кибиткин, А.И. Дрождинина, Е.В. Мухомедзянова, О.В. Скотаренко. – М.: Издательский дом Академии Естествознания. - 2012. – 368 с.
  8.  Финансовый менеджмент : учеб. пособие / Т. А. Цыркунова, Н. А. Соловьева. – Красноярск: Краснояр. гос. торг.-экон. ин-т. - 2007. – с.180.
  9.  Annalisa Ferrando, Klaas Mulier. Do firms use the trade credit channel to manage growth? // Journal of Banking & Finance. №37. – 2013. P.3035–3046.
  10.  Ayub Mehar. Simultaneous Determination of Inventories and Accounts Receivable // Managerial and Decision Economics, Vol. 26. No. 4 (Jun., 2005). P. 259-269.
  11.  Basto R., Pindado J. Trade credit during a financial crisis: A panel data analysis // Journal of Business Research. №66. – 2013. P. 614-620.
  12.  Baveld M.D. Impact of Working Capital Management on the Profitability of Public Listed Firms in The Netherlands During the Financial Crisis // LAMBERT Academic Publishing. – 2012. P.96.
  13.  Daniel Seifert a, Ralf W. Seifert, Margarita Protopappa-Sieke. A review of trade credit literature: Opportunities for research in operations // European Journal of Operational Research. №231. – 2013. P. 245–256.
  14.  Edward A. Dyl. Another Look at the Evaluation of Investment in Accounts Receivable // Financial Management, Vol. 6. №4 (Winter, 1977). P. 67-70.
  15.  George W. Gallinger, A. James Ifflander. Monitoring Accounts Receivable Using Variance Analysis // Financial Management, Vol. 15. №4 (Winter, 1986). P. 69-76.
  16.  Haskel Benishay. Managerial Controls of Accounts Receivable: A Deterministic Approach // Journal of Accounting Research, Vol. 3. №1 (Spring, 1965). P. 114-132.
  17.  Janet Walker. Accounting in a Nutshell. 2 edition. Butterworth-Heinemann, 2006. 320p.
  18.  John S. Oh. Opportunity Cost in the Evaluation of Investment in Accounts Receivable // Financial Management, Vol. 5. №2 (Summer, 1976). P. 32-36.
  19.  Ksenija Denčić-Mihajlov. Impact of accounts receivable management on the profitability during the financial crisis: evidence from Serbia // 9th International asecu conference on “Systemic economic crisis: current issues and perspectives” // University of Niš, Faculty of Economic, Serbia. 2013. P.1-11.
  20.  Loretta J. Mester, Leonard I. Nakamura, Micheline Renault. Transactions Accounts and Loan Monitoring // The Review of Financial Studies, Vol. 2. №3 (May, 2007). P. 529-556.
  21.  M. I. Nadiri. The Determinants of Trade Credit in the U.S. Total Manufacturing Sector // Econometrica, Vol. 37. №3 (Aug., 1969). P. 408-423.
  22.  Michael D. Carpenter, Jack E. Miller. A Reliable Framework for Monitoring Accounts Receivable // Financial Management, Vol. 8. №4 (Winter, 1979). P. 37-40.
  23.  R. Carter Hill, William E. Griffiths, Guay C. Lim, Principles of econometrics —4th ed. ISBN 978-0-470-62673-3 (hardback)
  24.  Robert E. Stanford. Optimizing Profits from a System of Accounts Receivable //: Management Science, Vol. 35. №10 (Oct., 1989). P. 1227-1235.
  25.  Shehzad L. Mian, Clifford W. Smith, Jr. Accounts Receivable Management Policy: Theory and Evidence // The Journal of Finance, Vol. 47. №1 (March, 1992). P.169-200.
  26.  Wenfeng Wua, Oliver M. Rui, Chongfeng Wua. Trade credit, cash holdings, and financial deepening: Evidence from a transitional economy // Journal of Banking & Finance. №36. – 2012. P. 2868-2883.
  27.  Woon Gyu Choi, Yungsan KimSource. Trade Credit and the Effect of Macro-Financial Shocks: Evidence from U.S. Panel Data // The Journal of Financial and Quantitative Analysis, Vol. 40. №4 (Dec., 2005). P.897-925.
  28.  Yong H. Kim, Joseph C. Atkins. Evaluating Investments in Accounts Receivable: A Wealth Maximizing Framework // The Journal of Finance, Vol. 33. №2 (May, 1978). P.403-412.
  29.  Zvi Lieber, Yair E. Orgler. An Integrated Model for Accounts Receivable Management // Management Science, Vol. 22. №2 (Oct., 1975). P. 212-219.

  1.  Безверхова, Ю.В. «Управление дебиторской задолженностью и кредитной политикой предприятий химической промышленности» : автореф. дис. канд. экон. наук / ФГБОУ ВПО «Государственный университет управления». М., 2012. 34 с.
  2.  Валиев Ш.Н. «Управление дебиторской задолженностью промышленного предприятия» : автореф. дис. канд. экон. наук / ГОУ ВПО «Уфимский государственный авиационный технический университет». Уфа, 2009. 26 с.
  3.  Волостникова А.Ю. «Проблемы учетно-аналитического обеспечения дебиторской и кредиторской задолженности предприятия» : автореф. дис. канд. экон. наук / ГОУ ВПО «Санкт-Петербургский университет экономики и финансов». СПб, 2009. 22 с.
  4.  Глебов В.Ю. «Повышение эффективности функционирования промышленного предприятия на основе комплексного управления задолженностью» : автореф. дис. канд. экон. наук / ННОУ ВПО «Московский гуманитарный университет». М., 2010. 26 с.
  5.  Евдокимов П.О. «Управление дебиторской задолженностью (на примере предприятий химической и нефтехимической промышленности)» : автореф. дис. канд. экон. наук / ГОУ ВПО «Томский государственный университет». Томск, 2005. 23 с.
  6.  Жикин А.В. «Совершенствование процесса управления дебиторской задолженностью на предприятии» : автореф. дис. канд. экон. наук / ГОУ ВПО «Воронежский государственный университет». Москва, 2011. 28 с.
  7.  Каманкина И.С. «Управление дебиторской задолженностью в строительных организациях» : автореф. дис. канд. экон. наук / AHO ВПО Центросоюз Российской Федерации «Российский университет кооперации». М., 2009. 16 с.
  8.  Коренева И.Н. «Управление дебиторской задолженностью на предприятиях Российской Федерации» : автореф. дис. канд. экон. наук / ГОУ ВПО «Воронежский государственный университет». Воронеж, 2010. 24 с.
  9.  Лейпи А.Р. «Учет и анализ дебиторской задолженности в сельскохозяйственных организациях» : автореф. дис. канд. экон. наук / ФГОУ ВПО «Академия бюджета и казначейства Министерства финансов Российской Федерации». М., 2011.29 с.
  10.  Мальцева А.А. «Управление дебиторской задолженностью на промышленных предприятиях» : автореф. дис. канд. экон. наук / ГОУ ВПО «Орловский государственный технический университет». Орел, 2008. 24 с.
  11.  Мездриков Ю.В. «Методология и организация учета и анализа оборотного капитала предприятий» : автореф. дис. докт. экон. наук / Саратовский государственный социально-экономический университет. Саратов, 2009. 38 с.
  12.  Овсийчук В.В. «Внутренний контроль дебиторской задолженности в организациях агропромышленного комплекса по производству сельскохозяйственной продукции» : автореф. дис. канд. экон. наук / ФГБОУ ВПО «Государственный университет управления». М., 2011. 26 с.
  13.  Поддубный К.А. «Организация и методика экономического анализа дебиторской задолженности» : автореф. дис. канд. экон. наук / ГОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный университет экономики  финансов». Санкт-Петербург, 2008. 24 с.
  14.  Стулова О.Е. «Комплексная оценка организаций-дебиторов в целях формирования эффективной кредитной политики» : автореф. дис. канд. экон. наук / ГОУ ВПО «Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского». Нижний Новгород, 2009. 24 с.

Периодические издания

  1.  Анисимов, Ю.И. Оценка эффективности использования оборотного капитала. // РИСК: Ресурсы, Информация, Снабжение, Конкуренция. 2011. № 2. С.446-449.
  2.  Анисимов, Ю.И. Совершенствование системы управления оборотным капиталом на предприятии. // РИСК: ресурсы, информация, снабжение, конкуренция. 2011. № 03. С. 409-415. 
  3.  Батурина, И.Н. Управление дебиторской задолженностью. // АПК: регионы России. С.62-64.
  4.  Бусыгин, Е.Г. Непп, А.Н. Влияние рисков дебиторской задолженности на финансовые результаты предприятия, их оценка и минимизация. //АПК: регионы России. С.55-58.
  5.  Земченкова, Ю. А. Управление оборотным капиталом металлургического предприятия на уровне элементов оборотного капитала. // Молодой ученый. 2013. №12. С. 293-296.
  6.  Казакаева A.M. Управление дебиторской задолженностью как инструмент минимизации расходов организации // Все для бухгалтера. 2006. № 21 (189). С.11–16.
  7.  Кошевой, О.С. Некрылова, Н.В. Модель частичной корректировки в управлении риском возникновения безнадежных долгов коммерческой организации. // Университет им. В.И. Вернадского. 2012. №2(40).
  8.  Мякишев, Ю. Д. Снижение дебиторской задолженности с помощью факторинга. // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. 2013. № 3 (7). C. 41–43.
  9.  Непп, А.Н. Бусыгин, Е.А. Привалова, С.Г. Методика управления дебиторской задолженностью предприятия с учетом рисков // Финансовый бизнес. 2011. № 3.
  10.  Рура, О.В. Анохина, Ю.Л. Совершенствование классификации дебиторской задолженности. // Вісник СевНТУ / Серія: Економіка і фінанси. Севастополь. 2012. №130.
  11.  Самойлова, С. С. Зобова, Е. В. Современные формы регулирования дебиторской задолженности. // Социально-экономические явления и процессы. 2012. № 11 (045).
  12.  Сутягин, В. Ю. Разработка и внедрение механизма управления дебиторской задолженностью на предприятии. // Социально-экономические явления и процессы.  2011. № 10 (032)
  13.  Агафоненко, О. Ю. Прокопенко, Г. О. Економічна сутність оборотних активів як об’єкту обліку. // Кримський економічний вісник. 2013. №6 (07). С. 16-18.
  14.  Андрєєва, Г. І. Організаційні аспекти обліку і аналізу поточної дебіторської заборгованості. // Кримський економічний вісник. 2013. №6 (07). С. 18-22.
  15.  Кащенко, О. Облік та контроль дебіторської заборгованості як складової системи грошових розрахунків підприємства. // Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка / Економіка. 2011. №130.
  16.  Сурніна К.С. Зобов’язання і кредиторська заборгованість, проблеми термінології і класифікації // Економіка: проблеми теорії та практики: міжвузівський зб. наук. праць Дніпропетровського національного університету. – Дніпропетровськ: Наука і освіта. 2000. №42. С.56–61.

Интернет-сайты

  1.  Бланк И.А. Словарь-справочник финансового менеджера [Электронный ресурс]  // ООО Аудиторская компания «Бизнес консенсус» – URL: <http://www.consensus-audit.ru/dic/blank/debitorskaya-zadolzhennost/>
  2.  Брунгильд С.Г. Управление дебиторской задолженностью. - М: АСТ: Астрель. 2007. 256 с. [Электронный ресурс] – URL: <http://www.kniga.com/books/preview_txt.asp?sku=ebooks316045>
  3.  Ермасова, Н.Б.Финансовый менеджмент. Конспект лекций.  2-е изд. М.: Юрайт-Издат, 2009. 168 с. [Электронный ресурс] – URL: <http://www.be5.biz/ekonomika/f008/12.htm>
  4.  Куликова И.В. Бухгалтерский учет и анализ дебиторской и кредиторской задолженности по товарным операциям в растениеводстве : автореф. дис. к.э.н. / Сибирский университет потребительской кооперации. Новосибирск, 2010. [Электронный ресурс] – URL: <http://www.pandia.ru/144017/>
  5.  Малкин О.Методы управления дебиторской задолженностью структуры [Электронный ресурс]  // Фин Эксперт Групп – URL: <http://www.finexg.ru/metody-upravleniya-debitorskoj-zadolzhennostyu/>  
  6.  Миронов В. Деградация отраслевой структуры [Электронный ресурс]  // Экспертный сайт ВШЭ Open EconomyURL: < http://www.opec.ru/1465651.html>
  7.  Положение (стандарт) бухгалтерского учета 10 «Дебиторская задолженность» [Электронный ресурс]  // Газета «Налоги и бухгалтерский учет» – URL: <http://www.nibu.factor.ua/info/instrbuh/psbu10/>
  8.  Российский статистический ежегодник [Электронный ресурс]  // Федеральная служба государственной статистики – URL: <http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publications/catalog/doc_1135087342078>
  9.  Рыжакина Т.Г. Состояние отрасли машиностроения и проблемы ее развития // Вестник науки Сибири. – 2013. - №1(7) [Электронный ресурс] – URL: <http://sjs.tpu.ru/journal/article/download/623/475>
  10.  Современное состояние машиностроительных предприятий [Электронный ресурс]  // Машконсалтинг – URL: <http://www.mashcon.ru/article/41-sovremennoe-sostoyanie-mashinostroitelnyh-zavodov-i-predpriyatiy.html>
  11.  Стратегия развития тяжелого машиностроения на период до 2020 года [Электронный ресурс]  // Официальный сайт Минпромторга России – URL: <http://old.minpromtorg.gov.ru/ministry/strategic/sectoral/13>
  12.  Ткачев М.И. Управление финансами корпорации (На примере энергетического машиностроения) : автореф. дис. к.э.н. / Санкт-Петербургская государственная инженерно-экономическая академия. СПб, 2000. [Электронный ресурс] – URL: <http://www.dslib.net/finansy/upravlenie-finansami-korporacii.html>
  13.  Управление оборотным капиталом [Электронный ресурс]  // Портал магистров ДонНТУ – URL: <http://www.masters.donntu.edu.ua/2004/fem/zinkovich/library/index9.htm>
  14.  Щербаков В.А. Политика управления дебиторской задолженностью [Электронный ресурс]  // Центр дистанционного образования – URL: <http://www.elitarium.ru/2006/07/18/politika_upravlenija_debitorskojj_zadolzhennostju.html>
  15.  Блащак Л.М. Шляхи до раціонального управління дебіторською заборгованістю підприємства. [Электронный ресурс]  // Архив научных материалов Национального университета «Львовская политехника» – URL: <http://ena.lp.edu.ua:8080/bitstream/ntb/6761/1/58.pdf>
  16.  Management Of Accounts Receivable // Accountant’s Guide To Financial Management [electronic resource]. Electronic data. World Academy. – URL: <http://worldacademyonline.com/article/24/349/management_of_accounts_receivable.html>
  17.  Basic Accounts Receivable Management [electronic resource] Matt H.Evans (CPA, CMA, CFM) – URL: <http://worldacademyonline.com/book/101_financial_solutions/>http://www.exinfm.com/board/accounts_receivable_mgmt.htm>


Приложение 1. Панельная диагностика для крупнейших предприятий

     Diagnostics: assuming a balanced panel with 21 cross-sectional units

                        observed over 5 periods

Fixed effects estimator

allows for differing intercepts by cross-sectional unit

slope standard errors in parentheses, p-values in brackets

      const:   -9.3594e+006   (5.8827e+007)       [0.87403]

       Cash:        0.26308       (0.25323)       [0.30233]

   AP:        0.82705      (0.075458)       [0.00000]

  LR_credit:        0.30948       (0.10829)       [0.00557]

      S:       -0.14184      (0.026503)       [0.00000]

         NP:        0.15336       (0.25664)       [0.55201]

 DNWC:    9.4637e+006   (2.5054e+006)       [0.00032]

      AR_AP:   -1.0772e+006   (2.6812e+006)       [0.68905]

       FA_E:          16994        (3761.7)       [0.00002]

 TIE:        -41.045        (158.26)       [0.79611]

        ROS:         3293.4         (11238)       [0.77033]

        inf:          18218   (5.2461e+005)       [0.97239]

         Ms:         1207.9           (604)       [0.04930]

Residual variance: 9.0184e+014/(105 - 33) = 1.25256e+013

Joint significance of differing group means:

F(20, 72) = 3.81466 with p-value 1.45214e-005

(A low p-value counts against the null hypothesis that the pooled OLS model

is adequate, in favor of the fixed effects alternative.)

Breusch-Pagan test statistic:

LM = 22.5577 with p-value = prob(chi-square(1) > 22.5577) = 2.03923e-006

(A low p-value counts against the null hypothesis that the pooled OLS model

is adequate, in favor of the random effects alternative.)

Variance estimators:

between = 1.61172e+013

within = 1.25256e+013

theta used for quasi-demeaning = 0.605753

                        Random effects estimator

          allows for a unit-specific component to the error term

          (standard errors in parentheses, p-values in brackets)

         const:   -8.9954e+006   (5.6641e+007)       [0.87416]

          Cash:        0.21308       (0.22661)       [0.34952]

      AP:         0.7962      (0.055757)       [0.00000]

     LR_credit:        0.31714      (0.087953)       [0.00051]

         S:       -0.13179      (0.018592)       [0.00000]

            NP:       0.028951       (0.21104)       [0.89119]

    DNWC:    7.9352e+006   (2.1792e+006)       [0.00045]

         AR_AP:         -88814   (1.8647e+006)       [0.96211]

          FA_E:          20202        (3126.1)       [0.00000]

    TIE:        -57.537        (149.32)       [0.70088]

           ROS:         6594.3        (9432.4)       [0.48625]

           inf:          15129   (5.0437e+005)       [0.97614]

            Ms:         1248.4        (553.87)       [0.02657]

Hausman test statistic:

H = 6.05279 with p-value = prob(chi-square(12) > 6.05279) = 0.913398

(A low p-value counts against the null hypothesis that the random effects

model is consistent, in favor of the fixed effects model.)

Приложение 2. Панельная диагностика для крупных предприятий

Fixed effects estimator

allows for differing intercepts by cross-sectional unit

slope standard errors in parentheses, p-values in brackets

      const:    7.4496e+006   (1.5511e+007)       [0.63280]

       Cash:        0.60501       (0.27726)       [0.03309]

  LR_credit:           0.15       (0.13374)       [0.26660]

   AP:        0.91893      (0.095748)       [0.00000]

      S:     0.00027286    (0.00037283)       [0.46715]

         NP:      0.0083421     (0.0051342)       [0.10953]

      AR_AP:    2.1143e+005   (3.5572e+005)       [0.55454]

 DNWC:    2.8038e+006   (9.4105e+005)       [0.00419]

       FA_E:         4670.6         (26383)       [0.86009]

 TIE:         27.423         (81.33)       [0.73718]

        ROS:         -70560         (25032)       [0.00655]

        inf:         -75821   (1.3765e+005)       [0.58382]

         Ms:        -109.86        (138.79)       [0.43181]

Residual variance: 3.68805e+013/(91 - 32) = 6.25094e+011

Joint significance of differing group means:

F(19, 59) = 2.55289 with p-value 0.00316216

(A low p-value counts against the null hypothesis that the pooled OLS model

is adequate, in favor of the fixed effects alternative.)

Breusch-Pagan test statistic:

LM = 0.00860757 with p-value = prob(chi-square(1) > 0.00860757) = 0.926081

(A low p-value counts against the null hypothesis that the pooled OLS model

is adequate, in favor of the random effects alternative.)

Variance estimators:

between = 1.8021e+011

within = 3.31226e+011

theta used for quasi-demeaning = 0.393699

 

                        Random effects estimator

          allows for a unit-specific component to the error term

          (standard errors in parentheses, p-values in brackets)

         const:    2.6989e+007   (1.6567e+007)       [0.10731]

          Cash:       0.067124       (0.23556)       [0.77643]

     LR_credit:       0.028527      (0.029334)       [0.33381]

      AP:         1.1944      (0.057788)       [0.00000]

         S:    -0.00079137    (0.00011554)       [0.00000]

            NP:      0.0097763     (0.0052955)       [0.06866]

         AR_AP:    9.8844e+005   (2.9545e+005)       [0.00126]

    DNWC:    7.2579e+005   (6.4735e+005)       [0.26565]

          FA_E:        -4813.4         (15084)       [0.75050]

    TIE:         20.718        (22.928)       [0.36899]

           ROS:         -50282         (21672)       [0.02295]

           inf:   -2.4219e+005   (1.4735e+005)       [0.10427]

            Ms:        -250.39        (149.56)       [0.09810]

Hausman test statistic:

H = 48.7958 with p-value = prob(chi-square(12) > 48.7958) = 2.27087e-006

(A low p-value counts against the null hypothesis that the random effects

model is consistent, in favor of the fixed effects model.)

Приложение 3.  Панельная диагностика для средних предприятий

     Diagnostics: assuming a balanced panel with 16 cross-sectional units

                        observed over 5 periods

Fixed effects estimator

allows for differing intercepts by cross-sectional unit

slope standard errors in parentheses, p-values in brackets

      const:   -3.5253e+005   (1.2443e+006)       [0.77806]

       Cash:       -0.64267       (0.29989)       [0.03681]

  LR_credit:        0.10136      (0.045636)       [0.03073]

   AP:        0.24312       (0.11328)       [0.03654]

      S:   -2.9317e-005   (7.0393e-005)       [0.67878]

         NP:    -0.00065021    (0.00061741)       [0.29715]

      AR_AP:          27326         (27220)       [0.32009]

 DNWC:          34907         (38607)       [0.37008]

       FA_E:         4226.8        (8130.2)       [0.60535]

 TIE:         38.652        (50.025)       [0.44323]

        ROS:         6980.8        (1139.7)       [0.00000]

        inf:         2703.3         (11061)       [0.80788]

         Ms:         19.044        (12.136)       [0.12265]

Residual variance: 1.76117e+011/(80 - 28) = 3.38687e+009

Joint significance of differing group means:

F(15, 52) = 2.41548 with p-value 0.00964461

(A low p-value counts against the null hypothesis that the pooled OLS model

is adequate, in favor of the fixed effects alternative.)

Breusch-Pagan test statistic:

LM = 2.57774 with p-value = prob(chi-square(1) > 2.57774) = 0.108376

(A low p-value counts against the null hypothesis that the pooled OLS model

is adequate, in favor of the random effects alternative.)

Variance estimators:

between = 1.5964e+009

within = 3.38687e+009

theta used for quasi-demeaning = 0.348607

                        Random effects estimator

          allows for a unit-specific component to the error term

          (standard errors in parentheses, p-values in brackets)

         const:   -1.4004e+005   (1.2238e+006)       [0.90924]

          Cash:       -0.75773       (0.24052)       [0.00244]

     LR_credit:       0.083944      (0.035007)       [0.01928]

      AP:        0.48488      (0.053943)       [0.00000]

         S:   -6.8241e-005   (4.9001e-005)       [0.16833]

            NP:    -0.00081879    (0.00048012)       [0.09276]

         AR_AP:          26043         (23018)       [0.26192]

    DNWC:          54492         (30589)       [0.07938]

          FA_E:         5604.5        (5962.8)       [0.35064]

    TIE:         4.1355        (46.684)       [0.92968]

           ROS:           5978        (1102.9)       [0.00000]

           inf:         526.05         (10881)       [0.96159]

            Ms:         15.531        (11.971)       [0.19894]

Hausman test statistic:

H = 20.5859 with p-value = prob(chi-square(12) > 20.5859) = 0.0567833

(A low p-value counts against the null hypothesis that the random effects

model is consistent, in favor of the fixed effects model.)

1 Далее в работе будут упоминаться только отгруженные (проданные) товары (продукция), но при этом необходимо иметь в виду, что приведенные утверждения распространяются и на предоставленные услуги, и на выполненные работы.

2 Овсийчук В.В. «Внутренний контроль дебиторской задолженности в организациях агропромышленного комплекса по производству сельскохозяйственной продукции» : автореф. дис. к.э.н. / ФГБОУ ВПО «Государственный университет управления». М., 2011. С.9.

3 Волостникова А.Ю. «Проблемы учетно-аналитического обеспечения дебиторской и кредиторской задолженности предприятия» : автореф. дис. к.э.н. / ГОУ ВПО «Санкт-Петербургский университет экономики и финансов». СПб, 2009. С.9.

4 Овсийчук В.В. «Внутренний контроль дебиторской задолженности в организациях агропромышленного комплекса по производству сельскохозяйственной продукции» : автореф. дис. канд. экон. наук / ФГБОУ ВПО «Государственный университет управления». М., 2011. С.9.

5 Блащак Л.М. Шляхи до раціонального управління дебіторською заборгованістю підприємства. [Электронный ресурс]  // Архив научных материалов Национального университета «Львовская политехника» – URL: <http://ena.lp.edu.ua:8080/bitstream/ntb/6761/1/58.pdf>

6 Куликова И.В. Бухгалтерский учет и анализ дебиторской и кредиторской задолженности по товарным операциям в растениеводстве : автореф. дис. к.э.н. / Сибирский университет потребительской коопрации. Новосибирск, 2010. [Электронный ресурс] – URL: < http://www.pandia.ru/144017/>

7 Сурніна К.С. Зобов’язання і кредиторська заборгованість, проблеми термінології і класифікації // Економіка: проблеми теорії та практики: міжвузівський зб. наук. праць Дніпропетровського національного університету. – Дніпропетровськ: Наука і освіта. - 2000. - №42. С.56–61.

8 Рура, О.В. Анохина, Ю.Л. Совершенствование классификации дебиторской задолженности. // Вісник СевНТУ / Серія: Економіка і фінанси. Севастополь. - 2012. №130. С.212-213.

9Брунгильд С.Г. Управление дебиторской задолженностью. - М: АСТ: Астрель,2007. - 256с. [Электронный ресурс] – URL: < http://www.kniga.com/books/preview_txt.asp?sku=ebooks316045>

10 Рура, О.В. Анохина, Ю.Л. Совершенствование классификации дебиторской задолженности. // Вісник СевНТУ / Серія: Економіка і фінанси. Севастополь. - 2012. №130. С.212.

11 Учет и анализ в коммерческой организации: учебное пособие / А.И. Кибиткин, А.И. Дрождинина, Е.В. Мухомедзянова, О.В. Скотаренко. – М.: Издательский дом Академии Естествознания. - 2012. – 368 с. С.77-79.

12 Казакаева A.M. Управление дебиторской задолженностью как инструмент минимизации расходов организации // Все для бухгалтера. - 2006. - № 21 (189). С.11–16.

13 Овсийчук В.В. «Внутренний контроль дебиторской задолженности в организациях агропромышленного комплекса по производству сельскохозяйственной продукции» : автореф. дис. канд. экон. наук / ФГБОУ ВПО «Государственный университет управления». М., 2011. С.2.

14 Брунгильд С.Г. Управление дебиторской задолженностью. - М: АСТ: Астрель,2007. - 256с. [Электронный ресурс] – URL: < http://www.kniga.com/books/preview_txt.asp?sku=ebooks316045>

15 Положение (стандарт) бухгалтерского учета 10 «Дебиторская задолженность» [Электронный ресурс]  // Газета «Налоги и бухгалтерский учет» – URL: <http://www.nibu.factor.ua/info/instrbuh/psbu10/>

16 Управление оборотным капиталом [Электронный ресурс]  // Портал магистров ДонНТУ – URL: <http://www.masters.donntu.edu.ua/2004/fem/zinkovich/library/index9.htm>

17 Селезнева Н.Н., Ионова А.Ф. Финансовый анализ. Управление финансами: Учеб. пособие для вузов.- 2-е изд., перераб. и доп. - М.: ЮНИТИ-ДАНА. - 2006. - 639 с.

18 Бланк И.А. Словарь-справочник финансового менеджера [Электронный ресурс]  // ООО Аудиторская компания «Бизнес консенсус» – URL: <http://www.consensus-audit.ru/dic/blank/debitorskaya-zadolzhennost/>

19 Финансовый менеджмент : учеб. пособие / Т. А. Цыркунова, Н. А. Соловьева. – Красноярск: Краснояр. гос. торг.-экон. ин-т. - 2007. С.113.

20 Щербаков В.А. Политика управления дебиторской задолженностью[Электронный ресурс]  // Центр дистанционного образования – URL: <http://www.elitarium.ru/2006/07/18/politika_upravlenija_debitorskojj_zadolzhennostju.html>

21 Управление оборотным капиталом [Электронный ресурс]  // Портал магистров ДонНТУ – URL: <http://www.masters.donntu.edu.ua/2004/fem/zinkovich/library/index9.htm>

22 Ткачев М.И. Управление финансами корпорации (На примере энергетического машиностроения) : автореф. дис. к.э.н. / Санкт-Петербургская государственная инженерно-экономическая академия. СПб, 2000. [Электронный ресурс] – URL: <http://www.dslib.net/finansy/upravlenie-finansami-korporacii.html>

23 Миронов В. Деградация отраслевой структуры [Электронный ресурс]  // Экспертный сайт ВШЭ Open Economy – URL: < http://www.opec.ru/1465651.html>

24 Стратегия развития тяжелого машиностроения на период до 2020 года [Электронный ресурс]  // Официальный сайт Минпромторга России – URL: <http://old.minpromtorg.gov.ru/ministry/strategic/sectoral/13>

25 Российский статистический ежегодник [Электронный ресурс]  // Федеральная служба государственной статистики – URL: <http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publications/catalog/doc_1135087342078>

26 Там же.

27 Современное состояние машиностроительных предприятий [Электронный ресурс]  // Машконсалтинг – URL: <http://www.mashcon.ru/article/41-sovremennoe-sostoyanie-mashinostroitelnyh-zavodov-i-predpriyatiy.html >

28 Там же.

29 Стратегия развития тяжелого машиностроения на период до 2020 года [Электронный ресурс]  // Официальный сайт Минпромторга России – URL: <http://old.minpromtorg.gov.ru/ministry/strategic/sectoral/13>

30 Стратегия развития тяжелого машиностроения на период до 2020 года [Электронный ресурс]  // Официальный сайт Минпромторга России – URL: <http://old.minpromtorg.gov.ru/ministry/strategic/sectoral/13>

31 Рыжакина Т.Г. Состояние отрасли машиностроения и проблемы ее развития // Вестник науки Сибири. – 2013. - №1(7) [Электронный ресурс] – URL: <http://sjs.tpu.ru/journal/article/download/623/475>

32 Российский статистический ежегодник [Электронный ресурс]  // Федеральная служба государственной статистики – URL: <http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publications/catalog/doc_1135087342078>

33 Там же.

34 Российский статистический ежегодник [Электронный ресурс]  // Федеральная служба государственной статистики – URL: <http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publications/catalog/doc_1135087342078>

35 Безверхова, Ю.В. «Управление дебиторской задолженностью и кредитной политикой предприятий химической промышленности» : автореф. дис. канд. экон. наук / ФГБОУ ВПО «Государственный университет управления». М., 2012. С.13.

36 Финансовый менеджмент : учеб. пособие / Т. А. Цыркунова, Н. А. Соловьева. – Красноярск: Краснояр. гос. торг.-экон. ин-т. - 2007. С.107-110.

37 Ермасова, Н.Б.Финансовый менеджмент. Конспект лекций.  2-е изд. М.: Юрайт-Издат, 2009. 168 с. [Электронный ресурс] – URL: <http://www.be5.biz/ekonomika/f008/12.htm>

38 Там же.

39 Там же.

40 Брунгильд С.Г. Управление дебиторской задолженностью. - М: АСТ: Астрель. 2007. 256 с. [Электронный ресурс] – URL: <http://www.kniga.com/books/preview_txt.asp?sku=ebooks316045>

41 Валиев Ш.Н. «Управление дебиторской задолженностью промышленного предприятия» : автореф. дис. канд. экон. наук / ГОУ ВПО «Уфимский государственный авиационный технический университет». Уфа, 2009. С.19.

42 Малкин О.Методы управления дебиторской задолженностью структуры [Электронный ресурс]  // Фин Эксперт Групп – URL: <http://www.finexg.ru/metody-upravleniya-debitorskoj-zadolzhennostyu/>

43 Мездриков Ю.В. «Методология и организация учета и анализа оборотного капитала предприятий» : автореф. дис. докт. экон. наук / Саратовский государственный социально-экономический университет. Саратов, 2009. С.33.

44 Брунгильд С.Г. Управление дебиторской задолженностью. - М: АСТ: Астрель. 2007. 256 с. [Электронный ресурс] – URL: <http://www.kniga.com/books/preview_txt.asp?sku=ebooks316045>

45 Валиев Ш.Н. «Управление дебиторской задолженностью промышленного предприятия» : автореф. дис. канд. экон. наук / ГОУ ВПО «Уфимский государственный авиационный технический университет». Уфа, 2009. С.19.

46 Ермасова, Н.Б.Финансовый менеджмент. Конспект лекций.  2-е изд. М.: Юрайт-Издат, 2009. 168 с. [Электронный ресурс] – URL: <http://www.be5.biz/ekonomika/f008/12.htm>

47 Малкин О.Методы управления дебиторской задолженностью структуры [Электронный ресурс]  // Фин Эксперт Групп – URL: <http://www.finexg.ru/metody-upravleniya-debitorskoj-zadolzhennostyu/>

48 Брунгильд С.Г. Управление дебиторской задолженностью. - М: АСТ: Астрель. 2007. 256 с. [Электронный ресурс] – URL: <http://www.kniga.com/books/preview_txt.asp?sku=ebooks316045>



 

Другие похожие работы, которые могут вас заинтересовать.
5412. Управление дебиторской задолженностью предприятия в современных условиях 111.15 KB
  Очевидно что такие методы вызывают рост дебиторской задолженности у предприятия-продавца и подрывают его платежеспособность. В современных условиях хозяйствования потребность в научном осмыслении сути причин оценки характера перспектив управления дебиторской задолженности не ослабевает...
11463. Управление дебиторской задолженностью организации на примере ООО «Продторг-НТ» 292.38 KB
  От управления дебиторской задолженностью в значительной мере зависит как оборачиваемость так и рентабельность оборотных активов предприятия. Управление дебиторской задолженностью должно способствовать расширению объема реализации продукции финансовой устойчивости организации. Как и при управлении иными оборотными активами принятию любых решений по управлению дебиторской задолженностью должен предшествовать анализ ее состава уровня и динамики относительно предшествующего периода.
15034. Совершенствование управления дебиторской задолженностью на предприятии ООО «Росби Лтд» 154.39 KB
  Выбор наиболее прогрессивных видов активов с позиций обеспечения роста рыночной стоимости предприятия нкассация дебиторской задолженности Денежные средства инвестированные в активы предприятия Формирование внеоборотных активов Формирование оборотных активов Реализация готовой продукции Формирование готовой продукции Формирование запасов сырья материалов полуфабрикатов Использование внеоборотных активов в производственном процессе и отнесение стоимости их износа на готовую продукцию...
20511. Развитие машиностроительного комплекса России. 42.05 KB
  Машиностроение как отрасль насчитывает почти тысячелетнюю историю. Претерпев существенные изменения в своей структуре и видах выпускаемой продукции, она объединила в себе сотни подотраслей, специализирующихся на выпуске разнородной продукции
19837. Особенности развития и размещения машиностроительного комплекса РФ 27.85 KB
  Машиностроение занимается производством машин и оборудования различного рода механизмов для материального производства науки культуры сферы услуг. Структура машиностроения очень сложна в состав этой отрасли входят как самостоятельные отрасли такие как тяжелое энергетическое и транспортное машиностроение; электротехническая промышленность; химическое и нефтяное машиностроение; станкостроение и инструментальная промышленность; приборостроение; тракторное и сельскохозяйственное машиностроение; машиностроение для легкой и пищевой...
19760. Совершенствование управления дебиторской и кредиторской задолженностью (на примере ТОО «Иволга-Холдинг») 169.6 KB
  Теоретические основы формирования дебиторской и кредиторской задолженности. Сущность и содержание дебиторской и кредиторской задолженности. Этапы формирования политики управления дебиторской и кредиторской задолженности. Методы управления дебиторской и кредиторской задолженности...
1149. УПРАВЛЕНИЯ КРЕДИТОРСКОЙ И ДЕБИТОРСКОЙ ЗАДОЛЖЕННОСТЬЮ ПРЕДПРИЯТИЯ В ПРАКТИКЕ СОВРЕМЕННОЙ РОССИИ (НА ПРИМЕРЕ ОАО ПЛЕМЗАВОД «УЛАН ХЕЕЧ», П. ПРИВОЛЬНЫЙ, РЕСПУБЛИКА КАЛМЫКИЯ) 107.26 KB
  Целью дипломной работы является проведение анализа состояния дебиторской и кредиторской задолженности, а также разработка мероприятий по совершенствованию управления дебиторской и кредиторской задолженностью предприятия.
2351. Управление эксплуатацией зданием гостиничного комплекса 13.71 KB
  Весь комплекс работ по эксплуатации здания помещений и оборудование отеля можно объединить в 4 ключевые группы: Техническое обслуживание здания и сооружений отеля; Санитарное содержание помещений отеля и прилегающей территории; Обеспечение коммунальными услугами; Ремонт помещений и реконструкция зданий и сооружений отеля. Техническое обслуживание представляет собой комплекс работ и мероприятий по поддержанию в исправном состоянии всех элементов здания и сооружений отеля а так же обеспечении соответствие параметров этих...
1700. УПРАВЛЕНИЕ ПРОИЗВОДСТВЕННЫМ РАЗВИТИЕМ ТЕКСТИЛЬНЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ 519.19 KB
  Разработка теоретико-методологической концепции, методологического аппарата и практических рекомендаций, обеспечивающих устойчивую реализацию бизнес-процесса развития средних текстильных предприятий России, позволяющих решить выявленные научную и народнохозяйственную проблему исследования.
2036. Управление товарными запасами оптовых предприятий 19.39 KB
  Создание товарных запасов всегда требует определенных финансовых вложений и поэтому их величина отражает реальные финансовые возможности накопления товаров. В основе создания запасов на торговых предприятиях лежат факторы экономического организационно технологического и социального характера. В условиях рынка существует много причин почему фирмы идут на создание запасов. При этом особого внимания заслуживает соотношение запасов и потоков которое поддается управленческим воздействиям и несомненно влияет на изменение нормы прибыли.
© "REFLEADER" http://refleader.ru/
Все права на сайт и размещенные работы
защищены законом об авторском праве.