Способ повышения степени эффективности использования оборотных активов ТНВ «Вирга»

 

Производимое деление  на категории в аналитических  целях опирается на специфику деятельности предприятия. Подобное разделение объясняется следующими соображениями.

В категорию А попадают бюджетные учреждения Пензы (детские сады). Погашение задолженности ими довольно проблематично, так как они в своих хозяйственно-экономических отношениях опираются на средства бюджета.

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

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

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

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

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

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

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

В основе кластерного  анализа лежит принцип одновременного анализа всех факторов, определяющих тот или иной процесс или явление. Кластерный анализ является многомерным статистический методом (эвристическим), применяемым для выявления групп подобных объектов, характеризуемых каким-то общим свойством – кластеров. Объектами могут быть как переменные, так и, чаще всего, объекты или наблюдения [19, c. 104]. Главная цель кластерного анализа – нахождение групп схожих объектов в выборке данных.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рисунок 1 – Результаты группировки дебиторов ТНВ «Вирга» согласно АВС-метода

 

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

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

В качестве данных для  кластерного анализа выступает  вся совокупность юридических и  физических лиц, имеющих дебиторскую  задолженность по состоянию на 1 января 2012 года и анализируемую ранее АВС – методом.

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

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

Исключение незначительных для анализа объектов способствует получению более наглядных результатов  кластеризации и упрощению представления  данных. В конечном итоге информационной базой для кластерного анализа являются 39 дебиторов с величиной дебиторской задолженности 13 812 тыс. руб.

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

Визуальный анализ графика  рассеивания (рисунок 1) не подтверждает корреляцию переменных между собой. В случае если бы таковая имела место, следовало провести расчет коэффициентов корреляции и определить их значимость. В тех случаях, когда необходимо избежать естественного взвешивания сильно коррелированных переменных производится переход к так называемым главным факторам. Данную операцию при необходимости можно исключить из анализа, если каждому из признаков, положенных в основу кластеризации отводится значительная роль в исследовании при построении классификации.

Визуальный анализ диаграммы  рассеивания дебиторов предполагает выделение 6 кластеров на основе оценки геометрической близости точек графика  друг к другу. В этом состоит первоначальная гипотеза исследования.

Распределение дебиторов  по кластерам представлена в таблице 10.

Первый кластер включает 4 дебитора, величина задолженности  от 861 до 1345 тыс. руб. Он характеризуется тем, что к нему относятся те дебиторы, которые имеют наибольшую величину задолженности. При этом срок задолженности не превышает трех месяцев. В этой связи погашение задолженности данных дебиторов пока не должно вызывать особого опасения. Однако следует иметь ввиду, что сумма задолженности дебиторов данного кластера составляет 33,63%.

Таблица 10

Распределение дебиторов по кластерам

Номер кластера	Число наблюдений
1	4
2	8
3	10
4	9
5	4
6	4

 

Второй кластер включает 8 дебиторов (21,8% от общей задолженности) и имеет следующие границы: 208,43 – 581,57 тыс. руб. при сроке задолженности 1 месяц. Данная группа задолженности является менее рискованной по сравнению с первой по причине срока задолженности в минимальных пределах.

Третий кластер включает 10 дебиторов с суммарной задолженностью 2 477,8 тыс. руб., что составляет 17,94% от общей задолженности. Данный кластер образуют кредиторы с величиной задолженности от 1,68 тыс. рублей до 173,13 тыс. рублей и сроком задолженности 1 месяц (1 дебитор – 2 месяца, 1 дебитор – 3 месяца). Задолженность данного кластера является наименее рискованной, так как величина задолженности незначительна, а срок с момента возникновения задолженности минимален.

Задолженность дебиторов четвертого кластера (9 дебиторов) составляет 1854,9 тыс. руб. (13,43% общей задолженности). Срок задолженности 4–9 месяцев, сумма задолженности 2,86 – 198,01 тыс. руб. Если задолженность дебиторов данного кластера не будет погашена в ближайшее время, то она постепенно перейдет в разряд просроченной с неопределенным временем возврата. Поэтому в отношении дебиторов данного кластера завода следует применить определенное давление с требованием погасить задолженность.

Пятый кластер образуют 4 дебитора с уровнем задолженности 1385,3 тыс. руб. (10,03% общей задолженности) и сроком задолженности 12–14 месяцев. Задолженность этой группы дебиторов потенциально можно считать безнадежной ввиду значительного времени с момента ее возникновения. Вместе с тем, незначительная доля данной задолженности не окажет значительного влияние на общий уровень платежей.

Шестой кластер включает 4 дебитора с величиной задолженности 440,6 тысячи рублей (3,19% общей задолженности) и сроком задолженности от 17 до 22 месяцев. Данную задолженность можно признать безнадежной и списать ее финансовые результаты ввиду значительной длительности времени с момента возникновения дебиторской задолженности. Ждать официального истечения срока исковой давности (3 года согласно ГК РФ) в данном случае не обязательно ввиду незначительной суммы долга.

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

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

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

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

Выводы и  предложения

 

Подводя итоги, можно  сделать вывод, что оборотные  активы - это совокупность имущественных  ценностей предприятия, обслуживающих  текущую производственно-коммерческую деятельность предприятия и полностью  потребляемых (видоизменяющих свою форму) в течение одного операционного цикла.

Эффективное управление оборотным капиталом предприятия  предполагает не только поиск и привлечение  дополнительных источников финансирования, но и рациональное их размещение в  активах предприятия, особенно текущих активах, а также соблюдение всех принципов и задач организации использования оборотных средств. От правильного распределения совокупной суммы оборотных средств между сферой производства и сферой обращения во многом зависят их нормальное функционирование и полнота выполнения присущих им функций: производственной и платежно-расчетной.

Экономика оборотных  средств (материальных ресурсов) оказывает  воздействие на улучшение всех основных показателей деятельности предприятия: увеличение объемов выпуска продукции, повышение производительности труда, снижение себестоимости продукции.

Наличие достаточных  оборотных средств обеспечивает предприятиям в новых экономических  условиях расширенное воспроизводство, модернизацию и структурную перестройку. На сегодняшний день существует множество современных методов управления оборотными активами, позволяющих контролировать изменение стоимости материальных оборотных средств, а также прогнозировать показатели использования отдельных ресурсов. К таким методам относят метод факторного анализа, АВС-метод, XYZ-метод, расчет оптимального размера заказа, бюджетирование.

Важнейшим условием результативного  управления является углубление нормирования, то есть доведение норм производственных запасов, норм и нормативов оборотных средств до каждого отдельного функционального подразделения предприятия.

Эффективность использования  оборотных активов характеризуется  длительностью оборота, количеством  оборотов, коэффициентом загрузки средств  в обороте, величиной высвобожденных или вовлеченных оборотных активов.

Проведенные в работе исследования позволяют сформулировать следующие выводы и рекомендации.

1. Расчеты (на основе анализа структуры пассивов баланса) свидетельствуют о неустойчивом финансовом состоянии ТНВ «Вирга». Кроме того, основываясь на анализе показателей финансовой устойчивости, ликвидности и платежеспособности ТНВ «Вирга» и их динамике в 2008 - 2010 годах рекомендуется провести диагностику банкротства предприятия и разработать мероприятия для оптимизации структуры баланса и повышении финансовой устойчивости предприятии.

2. В целом отрицательная тенденция роста продолжительности оборота всех проанализированных видов оборотных активов может быть объяснена как ростом себестоимости в 2010 году, так и увеличением сумм отдельных составляющих оборотных (дебиторской задолженности), что говорит о снижении эффективности управления оборотными активами на ТНВ «Вирга»», поскольку скорость превращения оборотных средств в денежную форму оказывает непосредственное влияние на платежеспособность предприятия. Кроме того, увеличение скорости оборота текущих активов при прочих равных условиях отражает повышение инвестиционной привлекательности предприятия.