Финансовое прогнозирование дебиторской задолженности на предприятии тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Финансовое прогнозирование дебиторской задолженности на предприятии"

На правах рукописи

РОГАЧЕВА МАРЬЯНА АЛЕКСАНДРОВНА

ФИНАНСОВОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДЕБИТОРСКОЙ ЗАДОЛЖЕННОСТИ НА ПРЕДПРИЯТИИ

Специальность 08.00.10 - Финансы, денежное обращение н кредит

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

14 МАР 2013

005050632

Санкт-Петербург - 2013

005050632

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный университет экономики и финансов»

Научный руководитель - доктор экономических наук, профессор

Бочаров Владимир Владимирович

Официальные оппоненты: Кроливецкая Людмила Павловна

доктор экономических наук, профессор, ФГБОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный экономический университет», профессор кафедры банковского дела

Дементьев Иван Николаевич

кандидат экономических наук, генеральный директор ООО «ЛенГрадоСтрой»

Ведущая организация - Федеральное государственное бюджетное

образовательное учреждение высшего профессионального образования «Санкт-Петербургскнй государственный политехнический университет»

Защита состоится « У/ » 2013 года в ^ часов на

заседании диссертационного совета Д 212.237.04 при Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный экономический университет» по адресу: 191023, Санкт-Петербург, ул. Садовая, д.21, ауд.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный экономический университет»

Автореферат разослан « ^ 2013 года

Ученый секретарь диссертационного совета

Н.А. Евдокимова

I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. В современных рыночных условиях нестабильности экономической среды и постоянно возрастающей конкуренции управление дебиторской задолженностью является одной из важных проблем для предприятий в сфере финансово-экономических отношений. Качественное решение данной проблемы требует научного и практического переосмысления существующих подходов к построению системы управления дебиторской задолженностью, к усовершенствованию методов и инструментов, направленных на повышение эффективности деятельности предприятия, с одной стороны, и обеспечение финансовой устойчивости, с другой стороны.

Дебиторская задолженность занимает значительную долю в общей структуре оборотных активов и характеризуется негативной динамикой роста на предприятиях по всем видам экономической деятельности. По итогам 2011 года в Российской Федерации на долю дебиторской задолженности в структуре оборотных активов приходится 51%, которые характеризуются постоянным темпом роста на 21%. Аналогичные тенденции наблюдаются в Санкт-Петербурге и Ленинградской области.

Особого внимания заслуживает динамика просроченной дебиторской задолженности, темпы роста которой в Российской Федерации за 2012 год в 2 раза превышают темпы роста ВВП. В этой связи дебиторская задолженность становится важным объектом управления в функциональной системе финансовой деятельности предприятия.

Востребованность финансового прогнозирования дебиторской задолженности обусловлена его влиянием на процесс принятия и реализации управленческих решений, а также неэффективным использованием существующих методов и инструментов в системе управления. Возникает необходимость научного обоснования и осмысления всего методологического инструментария, который может быть задействован в процессе управления дебиторской задолженностью на предприятии.

Моделирование дебиторской задолженности с помощью аппарата цепей Маркова является одним из подходов, направленных на усовершенствование методологической базы и повышение качества используемого инструментария.

В современных исследованиях цепи Маркова широко применяются в различных областях фундаментальных и прикладных наук. Благодаря четкой структурированности математического аппарата и высокой достоверности получаемых результатов, цепи Маркова обоснованно могут использоваться в прогнозировании дебиторской задолженности.

В этой связи актуализация вопросов по прогнозированию дебиторской задолженности представляет собой особый интерес и требует специального исследования, которое может способствовать решению ряда ключевых вопросов и выявлению оптимальных вариантов действий, направленных на достижение эффективного уровня дебиторской задолженности на предприятии.

Степень разработанности научной проблемы. Проблема управления дебиторской задолженностью рассматриваются в трудах многих зарубежных и отечественных авторов. Существенный вклад в изучение теоретических аспектов управления внесли такие зарубежные представители теории финансов, как Л. А. Бернстайн, Ю. Бригхем, Л. Гапенски, Дж. К. Ван Хорн, Дж. Салек, Э. Хелферт.

Концептуальные вопросы анализа и управления дебиторской задолженностью в системе оборотных активов достаточно широко освещены в работах отечественных ученых-экономистов, таких как М.К. Аристархова, Ю.А. Бабаев, В.Р. Банк, C.B. Банк, A.B. Тараскина, И.А, Бланк, В.В. Бочаров, М.Ш. Галеев, C.B. Галицкая, О.В. Ефимова, В.Б. Ивашкевич, В.В. Ковалев, М.Н. Крейнина, В.Е. Леонтьев, И.П. Скобелева, М.Л. Пятов, Г.В. Савицкая, М.В. Романовский, А.Д. Шеремет и др.

Системный подход к управлению дебиторской задолженностью, представленный в трудах отечественных исследователей Б.И. Вайсблата, Ш.Н. Валиева, Т.В. Воронченко, А.В.Жикина, И.Н. Кореневой, В.Б. Ма-лицкой, стал импульсом к развитию механизма управления и соответствующего ему методологического инструментария. Однако существующие исследования в данной области носят узконаправленный характер, заключающийся в изучении отдельных методов и инструментов, в методиках их апробации на практике.

Особый интерес представляет методология моделирования дебиторской задолженности с помощью цепей Маркова, которые в отечественной науке для решения поставленной в исследовании проблемы не находят своего отражения. В трудах зарубежных авторов: Х.Дж. Дэвидсона, P.M. Си-эрта, A.A. Сейбэни, P.E. Стэнфорда имеются теоретические аспекты рассматриваемой темы, однако в их исследованиях использование аппарата цепей Маркова в управлении дебиторской задолженностью не в полной мере изучено и рассматривается лишь фрагментарно. Остаются неизученными такие вопросы, как: 1) моделирование дебиторской задолженности в рамках всего механизма управления дебиторской задолженностью; 2) формирование соответствующего методологического подхода, направленного на углубленный анализ и прогнозирование дебиторской задолженности; 3) практическое применение моделирования дебиторской задолженности и основные направления его совершенствования.

Необходимость развития методологического инструментария и дис-куссионность ряда фундаментально-прикладных вопросов по управлению дебиторской задолженностью обусловили выбор темы диссертационного исследования, определили его цель и задачи.

Цель диссертационного исследования заключается в развитии теоретических основ управления дебиторской задолженностью, разработке методологической концепции моделирования дебиторской задолженности с помощью аппарата цепей Маркова и обосновании методических рекомендаций по финансовому прогнозированию дебиторской задолженности на примере торгового предприятия.

Для достижения поставленной цели были определены следующие задачи:

- исследовать и систематизировать научные подходы к сущности дебиторской задолженности;

- провести оценку современного состояния дебиторской задолженности как объекта управления: сформулировать принципы, цель и задачи управления дебиторской задолженностью в рамках системного подхода;

- определить понятия «метод» и «инструмент управления дебиторской задолженностью», раскрыть сущность и классифицировать выявленные инструменты и методы управления;

- определить основные фазы жизненного цикла дебиторской задолженности в системе кругооборота оборотных средств, выявить взаимосвязь жизненного цикла с процессом моделирования дебиторской задолженности;

- разработать У-образную модель на основе характеристик качества и ликвидности дебиторской задолженности и определить роль данной модели в прогнозировании дебиторской задолженности;

- исследовать, обосновать и рекомендовать методический аппарат моделирования дебиторской задолженности с помощью математического аппарата цепей Маркова в процессах анализа и прогнозирования дебиторской задолженности на торговом предприятии;

- разработать методику учета рисков в прогнозировании дебиторской задолженности;

- предложить методику прогнозирования дебиторской задолженности с точки зрения теории временных рядов.

Объектом исследования является система управления дебиторской задолженностью на торговых предприятиях.

Предметом исследования является совокупность теоретических, методологических и практических вопросов финансового прогнозирования дебиторской задолженности.

Теоретическую основу исследования составили труды отечественных и зарубежных ученых и экономистов по проблемам управления дебиторской задолженностью в области финансового менеджмента, оценки бизнеса, экономического анализа. Диссертационное исследование базируется на фундаментальных концепциях и гипотезах, представленных в отечественной и зарубежной литературе, посвященной развитию методологического инструментария управления дебиторской задолженностью. Вопросы прогнозирования дебиторской задолженности изучаются в контексте трудов специалистов в области финансового анализа и прогнозирования, теории вероятностей и экономической статистики.

Методологической основой исследования являются такие общенаучные диалектические методы, как анализ и синтез, индукция и дедукция, метод научного абстрагирования, позволяющие сформировать теоретические выводы о рассматриваемом предмете исследования. С целью обоснования теоретических выводов используется системный подход, восхождение от абстрактного к конкретному, дополненное методами формализации и моделирования. Для решения поставленных в исследовании задач применяются специальные методы научного познания: финансовый анализ, финансовое прогнозирование и моделирование, статистические методы экономического анализа, корреляционно-регрессионный анализ, методы аналитического выравнивания и скользящей средней, адаптивный метод экспоненциального сглаживания.

Информационная база исследования представлена нормативными и законодательными актами, официальными данными службы государственной статистики Российской Федерации, фундаментальными и прикладными работами отечественных и зарубежных авторов, монографиями, научными публикациями. Источниками послужили выступления и доклады специалистов на международных и всероссийских конференциях и семинарах.

Соответствие диссертации Паспорту научной специальности.

Область исследования диссертации соответствует требованиям паспорта ВАК Министерства образования и науки РФ по специальности 08.00.10 -«Финансы, денежное обращение и кредит»: пп. 3.5. «Управление финансами хозяйствующими субъектами: методология, теория, трансформация корпоративного контроля», 3.13 «Теория, методология, методика финансового планирования на уровне хозяйствующих субъектов ».

Научная новизна диссертационной работы состоит в разработке и научном обосновании теоретико-методологических положений по моделированию дебиторской задолженности с помощью математического аппарата цепей Маркова и развитии методических рекомендаций по

финансовому прогнозированию дебиторской задолженности на предприятии.

Наиболее существенные результаты исследования, обладающие научной новизной и полученные лично автором.

1. Систематизированы научные подходы к содержанию дебиторской задолженности, предложена авторская трактовка дебиторской задолженности; на основе системного подхода определены и раскрыты сущность, структура, принципы и функции системы управления дебиторской задолженностью;

2. На основании анализа жизненного цикла дебиторской задолженности в системе кругооборота оборотных активов, разработана У-образная модель качества дебиторской задолженности, позволяющая структурировать процессы формирования, прогнозирования и списания дебиторской задолженности, выявлена взаимосвязь жизненного цикла дебиторской задолженности с процессом её моделирования.

3. Предложена авторская классификация методов и инструментов управления дебиторской задолженности, учитывающая разграничение сущности понятий «метод» и «инструмент управления дебиторской задолженностью».

4. Разработан алгоритм моделирования дебиторской задолженности с помощью аппарата цепей Маркова, основными этапами которого являются: постановка задачи, формализация модели, проведение расчетов с целью реализации поставленной задачи, анализ и оценка полученных результатов, прогнозирование дебиторской задолженности и принятие корректирующих управленческих решений.

5. Предложена и обоснована методика учета риска в прогнозировании дебиторской задолженности; в качестве конкретной измеряемой величины риска на основании портфельного подхода адаптирован к использованию коэффициент Холла-Тайдмана (индекс Розенблюта) с целью повышения объективности результатов прогноза.

6. Разработана методика использования экспоненциального сглаживания и регрессионного анализа, как корректирующих инструментов в прогнозировании дебиторской задолженности на примере торгового предприятия.

Теоретическая и практическая значимость исследования.

Теоретическая значимость исследования характеризуется целостной методологической концепцией моделирования дебиторской задолженности с помощью аппарата цепей Маркова, которая создает новое направление в финансовом прогнозировании дебиторской задолженности.

Практическая значимость работы определяется возможностью использования полученных в ходе исследования теоретических разработок и

методических рекомендаций в процессе формирования системы управления дебиторской задолженностью на предприятиях любых видов деятельности. Внедрение методологии моделирования дебиторской задолженности на практике будет способствовать совершенствованию процесса принятия и реализации управленческих решений, направленных на достижение эффективного уровня дебиторской задолженности на предприятии.

Отдельные положения исследования могут быть использованы в качестве учебно-методической литературы по дисциплинам «Корпоративные финансы», «Управление активами», «Финансовый менеджмент» в процессе подготовки магистров по направлению «Финансы и кредит».

Апробация и внедренне результатов исследования. Основные положения исследования докладывались и обсуждались на международных и всероссийских научно-практических конференциях: «Роль финансово-кредитной системы в реализации приоритетных задач развития экономики», 3(14) международная научная конференция, Санкт-Петербург, 2010 г.; «Модели экономического развития в кризисных условиях: социология, право, управление, экология, образование», международная научно-практическая конференция, Санкт-Петербург, 2012 г.; «Финансовое образование в течение всей жизни - необходимое условие устойчивого развития России» в рамках государственного профессионального праздника «День финансиста», IV международная интернет-конференция, 2012 г.; «Проблемы развития предприятий: теория и практика», 11-я международная научно-практическая конференция, Самара, 2012 г..

Отдельные результаты исследования были представлены на всероссийском конкурсе научно-исследовательских работ в области экономических наук, обсуждались в рамках Всероссийского фестиваля науки, проходившего в Москве в 2011 году.

Разработанные практические и методические рекомендации по прогнозированию дебиторской задолженности были внедрены на торговом предприятии ООО «Эркадо».

Публикации результатов исследования.

Теоретические и практические результаты исследования опубликованы в 7 печатных работах, в том числе 4 публикации - в ведущих рецензируемых научных журналах, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки РФ.

Структура и содержание диссертации определяются целью и задачами исследования. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы, включающего 194 источника, и приложений. Диссертационное исследование изложено на 186 страницах машинописного текста, содержит 53 таблицы, 18 рисунков.

II. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

1. Систематизированы научные подходы к содержанию дебиторской задолженности, раскрыты сущность, структура, принципы и функции системы управления дебиторской задолженностью.

В условиях рыночной экономики управление дебиторской задолженностью становится одной из приоритетных задач и занимает ключевое место в краткосрочной стратегии предприятия. Характеристика дебиторской задолженности, как объекта управления, обуславливает необходимость раскрытия её сущности и определения функциональных признаков содержания.

В отечественной и зарубежной литературе формулировка дебиторской задолженности, как экономического понятия, характеризуется многогранностью и многоаспектностью. Анализ терминологических разночтений позволил систематизировать существующие определения в соответствии с правовым, экономическим, бухгалтерским, маркетинговым и финансовым подходами, отдельно в рамках финансового подхода выделены стоимостной и инвестиционный подходы. На основании выявленных признаков предложена авторская трактовка дебиторской задолженности как результата хозяйственных отношений, возникающих из финансовых обязательств одних хозяйствующих субъектов и приобретающих форму авансированного в оборотные средства капитала у других.

Таблица 1.1

Признаки дебиторской задолженности_

Признак дебиторской задолженности Характеристика признака

Денежный (стоимостной) характер Возникновение дебиторской задолженности опосредовано движением денежных средств, что позволяет определить её как результат хозяйственных отношений, возникающих между хозяйствующими субъектами и связанных с реальным оборотом денежных средств.

Имеет финансовую природу Дебиторская задолженность является результатом финансовых отношений: участвует в процессе формирования и использования денежных источников в виде авансированных в нее средств и приобретает форму кредита, предоставляемого хозяйствующим субъектом своим контрагентам.

Является составной ча- Дебиторская задолженность обеспечивает не-стью оборотных прерывность процесса производства и реали-

средств в обращении зации, участвует в обороте средств на предприятии с целью планомерного осуществления процесса обращения

Результаты анализа статистических данных по дебиторской задолженности на предприятиях РФ за период 2008-2012 гг. свидетельствуют о постоянном её увеличении по всем видам экономической деятельности. Почти половина всей дебиторской задолженности по стране приходится на предприятия, занятые в сфере оптовой, розничной торговли и обрабатывающими производствами. Экономически грамотный подход к управлению дебиторской задолженностью на предприятии и эффективная его организация являются объективной необходимостью в современных условиях хозяйственной деятельности.

Управление дебиторской задолженностью представляет собой элемент системы управления финансами со своими принципами и методами реализации управленческих решений по поводу величины и структуры дебиторской задолженности и её эффективного уровня на предприятии. Эффективный уровень характеризует величина дебиторской задолженности с оптимальной структурой качества, позволяющая достичь приемлемого уровня рентабельности для предприятия, с одной стороны, и ликвидности, финансовой устойчивости, с другой стороны.

Для более полноценного исследования процесса управления дебиторской задолженностью представляется необходимым уточнение на теоретическом уровне сущности управления дебиторской задолженности с точки зрения системного подхода, который учитывает функционально-интегративный, элементный, структурный и коммуникационный аспекты общей теории систем.

Под системой управления дебиторской задолженностью следует понимать совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих между собой и с внешней средой во времени и пространстве элементов, которые образуют единое целое и используются для достижения стратегической и тактической целей управления дебиторской задолженностью и реализации поставленных в соответствии с ними задач. Формирование системы управления дебиторской задолженностью базируется на реализации ряда принципов, среди которых следует выделить общесистемные (принципы целостности, структурности, целенаправленности, управляемости) и специальные (интегрированность в систему управления финансами, принципы гибкости, оптимальности, осмотрительности).

Существует множество теоретических моделей и схем, описывающих механизм управления дебиторской задолженностью. Однако разрабатываемые модели, во-первых, носят теоретический характер, и не направлены на решение практических задач. Во-вторых, в данных моделях неоднозначно описываются процессы формализации и логическая структура механизма управления дебиторской задолженностью. Ввиду этого представляется необходимым использовать такой методологический подход, который отличается теоретической фундаментальностью, с одной стороны, и носит больший прикладной характер, с другой стороны. Предлагаемая модель механизма в системе управления дебиторской задолженностью (рис. 1) демонстрирует выделение такого ключевого элемента, как моделирование дебиторской задолженности:

Моделирование дебиторской задолженности представляет собой элемент механизма управления, основанный на комплексном подходе, в рамках которого учитываются фазы жизненного цикла и основные характеристики качества и ликвидности дебиторской задолженности. В широком смысле, моделирование дебиторской задолженности можно определить как методологию, которая применяется для оценки и прогнозирования дебиторской задолженности в рамках системы её управления.

2. На основании анализа жизненного цикла дебиторской задолженности в системе кругооборота оборотных активов, разработана V-образная модель качества дебиторской задолженности; выявлена взаимосвязь жизненного цикла дебиторской задолженности с процессом её моделирования.

Жизненный цикл дебиторской задолженности представляет собой временной процесс, отражающий порядок существования дебиторской задолженности в непрерывном кругообороте оборотных средств, элементы которого находятся в тесной взаимосвязи (рис. 2)

В авансированной форме дебиторская задолженность проходит следующие временные фазы цикла: а) фаза реальной к взысканию текущей задолженности; б) фаза просроченной дебиторской задолженности; в) фаза безнадёжных долгов. Важным представляется выделение сомнительной дебиторской задолженности в качестве промежуточной фазы, в случае, если эта задолженность не погашена или с высокой степенью вероятности не будет погашена в сроки, установленные договором, и не обеспечена залогом, поручительством, банковской гарантией.

В ходе исследования выявлены ряд особенностей жизненного цикла, которые послужили основными предпосылками развития концепции моделирования дебиторской задолженности с помощью цепей Маркова:

Цель

Задачи

СУБЪЕКТ УПРАВЛЕНИЯ ДЕБИТОРСКОЙ ЗАДОЛЖЕННОСТИ

Организационная структура

Функциональная структура

Ппонесс

планирование организация рег-улиро ванне учет анализ контроль Функции инвестиционно-кредитная инкассационная аналитическая рефинансирования

Уппавпения

МЕХАНИЗМ УПРАВЛЕНИЯ

Методы и ин-

ГТПУМР.НТЫ

Рычаги

Нормативно-правовое обеспечение

Информационное обеспечение

МОДЕЛИРОВАНИЕ ДЕБИТОРСКОЙ ЗАДОЛЖЕННОСТИ

Ппонесс

планирование организация регулирование учет анализ контроль Функции инвестиционно-кредитная инкассационная аналитическая рефинансирования

Управления

ОБЪЕКТ УПРАВЛЕНИЯ: ДЕБИТОРСКАЯ ЗАДОЛЖЕННОСТЬ

Рисунок 1 — Структура системы управления дебиторской задолженности

а) описание переходов дебиторской задолженности из одного фазового состояния в другое в виде процессов, наступление которых объясняется некоторым случайным механизмом; б) переход в фазовые состояния характеризуется вероятностной оценкой их наступления, что предопределяет такие важные для исследования процессы и характеристики, как вероятность погашения дебиторской задолженности, вероятность попадания дебиторской задолженности в категорию сомнительной; оценка и прогноз безнадежной дебиторской задолженности (нереальной к взысканию); в) на качественном уровне жизненный цикл представляет собой процесс старения дебиторской задолженности по сроку её возникновения, который ле-

Рисунок 2 - Модель жизненного цикла дебиторской задолженности в системе оборотных активов

На основе обобщения модели жизненного цикла выделены новые классификационные признаки, такие как возможность создания резерва по сомнительным долгам; характер погашения (списания) дебиторской задолженности; уровень качества задолженности. Целесообразность классификации с точки зрения качества задолженности обусловлена недостаточной степенью изученности данной характеристики и её существенного влияния на результаты моделирования дебиторской задолженности с помощью аппарата цепей Маркова. В этой связи разработана У-образная модель качества, которая, с одной стороны, отражает динамическую структуру дебиторской задолженности по уровням качества и ликвидности, а с другой стороны, позволяет структурировать процессы формирования, прогнозирования и списания дебиторской задолженности в тесном их взаимодействии (рис. 3). При этом ликвидность характеризуется оборачиваемостью дебиторской задолженности, а качество - вероятностью её погашения с сопутствующим риском невозврата.

АА' - линия срока платежа, предусмотренного договором; КА'С - блок реальной к взысканию задолженности; СА'В'Д - блок просроченной дебиторской задолженности; АСДВ - блок сомнительной дебиторской задолженности; ВВ' - условная визуализация срока исковой давности (отражает момент признания долга безнадежным).

Рисунок 3 - V- образная модель качества дебиторской задолженности

Модель строится в правосторонней системе координат: риск невозврата (качество) - ликвидность. Основной принцип построения заключается в том, что детализация качества дебиторской задолженности возрастает при движении сверху вниз по левой стороне буквы V, а основные этапы управления, определяемые для каждого конкретного уровня качества — снизу вверх по правой стороне буквы V. Горизонтальными пунктирными линиями выражаются взаимосвязи, существующие между аналитическими этапами управления и фактическими фазовыми состояниями дебиторской задолженности, которые характеризуют тот или иной уровень её качества.

3. Предложена авторская классификация методов и инструментов управления дебиторской задолженностью, учитывающая разграничение сущности понятий «метод» и «инструмент управления дебиторской задолженностью».

Анализ существующего методологического инструментария показал, что следует разграничивать «методы» и «инструменты» управления дебиторской задолженностью, выбор которых влияет на эффективность системы управления дебиторской задолженностью. Метод управления дебиторской задолженностью представляет собой способ воздействия, направленный на получение определенного результата, преследуемого в процессе управления дебиторской задолженностью.

В финансовой литературе отсутствует терминологическая ясность и согласованность в отношении понимания и использования понятия инструмент управления дебиторской задолженностью, для конкретизации которого предлагается использовать следующее определение:

Инструмент управления дебиторской задолженностью — это средство воздействия в виде совокупности документов, правил, регламентов, определяющих порядок использования тех или иных методов и регламентирующих их воздействие на предполагаемый объект управления (дебиторскую задолженность). К наиболее значимым инструментам относятся: кредитная политика, инкассационная политика, финансовые инструменты, договорная политика, учетная политика, внутренний контроль. Каждый инструмент предполагает реализацию определенного набора методов, которые целесообразно классифицировать по функциональному признаку на инвестиционно-кредитные, инкассационные, аналитические и методы рефинансирования. В диссертационной работе предложена детализация всего методологического инструментария в соотношении «инструмент-метод», которая способствовала бы расширению понимания для предприятия-дебитора нереализованных возможностей и ранее не используемых способов, направленных на повышение эффективности управления дебиторской задолженностью.

4. Разработан алгоритм моделирования дебиторской задолженности с помощью аппарата цепей Маркова.

В ходе исследования было установлено, что в настоящее время разработано достаточное количество методик анализа и оценки дебиторской задолженности, методических указаний по оптимизации её состава и структуры, методик по оценке стоимости дебиторской задолженности и эффективности инвестированных в нее денежных средств. Однако чрезвычайно разнообразный арсенал средств для анализа, во-первых, не обладает методологическим единством и представляет собой лишь некоторые обособленные от процесса управления аспекты анализа, во-вторых, не учитывает возможности финансового прогнозирования для развития теории и практики управления дебиторской задолженностью.

В этой связи в исследовании поставлена и решена задача создания такой методологии, которая в режиме реального времени интегрировалась бы в систему управления дебиторской задолженностью и повышала её эффективность в процессе функционирования. Для решения данного вопроса на новом качественном уровне разработана методология моделирования дебиторской задолженности с помощью математического аппарата цепей Маркова.

В настоящее время, цепи Маркова широко используются в различных отраслях науки, как в теоретических исследованиях, так и на практике. Однако в отечественной науке применение Марковских процессов в области управления дебиторской задолженностью не является столь популярным как в работах зарубежных авторов. Данный факт ещё более подтверждает объективную необходимость эволюции отечественных методологических разработок к управлению дебиторской задолженностью.

Основная задача использования методологии цепей Маркова сводится к разработке методической и информационно-аналитической поддержки процесса управления дебиторской задолженности, а также к совершенствованию используемого в рамках предлагаемой методологии инструментария. Сущность моделирования дебиторской задолженности на основе цепей Маркова раскрывается на информационном уровне, на функционально-организационном уровне и на уровне принятия управленческих решений. Результатом моделирования является вероятностное утверждение о будущем состоянии дебиторской задолженности, что по своему содержанию представляет оперативный прогноз, который носит вероятностный характер и характеризуется высокой степенью достоверности. В этой связи в процессе применения аппарата цепей Маркова для анализа и прогноза дебиторской задолженности представляется важным реализация основных методологических принципов финансового прогнозирования:

1. Принцип системности сводится к пониманию дебиторской задолженности как системы, которая изменяется на основе Марковского случайного процесса.

2. Принцип адекватности характеризует процесс выявления динамической структуры дебиторской задолженности и оценку полученного прогноза с учетом вероятностного стохастического характера возникновения и погашения дебиторской задолженности.

3. Принцип альтернативности исходит из допущения о возможном качественном изменении динамической структуры дебиторской задолженности, которое требует построения альтернативных прогнозов и определения возможных путей их совершенствования.

4. Принцип научной обоснованности определяется такими характеристиками, как качество, точность и достоверность прогноза, вероятностная оценка которых во многом зависит от наличия и качества информационной базы по дебиторской задолженности.

Алгоритм моделирования дебиторской задолженности осуществляется на основе математического аппарата цепей Маркова и включает следующие этапы: постановка задачи, формализация модели, проведение расчетов с целью реализации поставленной задачи, анализ и оценка полученных результатов с точки зрения соответствия фактическим данным, прогнозирование дебиторской задолженности и принятие корректирующих решений.

В рамках предлагаемой методологии дебиторская задолженность рассматривается как система с конечным числом состояний 8={1, 2,... , 14}, которая моделируется посредством дискретной цепи Маркова со стохастической матрицей вероятностей перехода Р=(ру). При переходе из состояния 1 в состояние j в системе погашается некоторая доля выставленных счетов первого месяца, второго месяца и т.д. Доля истребованной задолженности, которую система может получить за N шагов (Ы =12 — количество месяцев в году), есть случайная величина с распределением вероятностей, определяемым цепью Маркова.

Переходные состояния дебиторской задолженности до момента её полного истребования или попадания в категорию сомнительной отражаются в матрице вероятностей перехода в канонической форме (рис. 4), нумерация которой соответствует порядковому номеру месяца, в котором происходит платеж. Исключением является нумерация первого единичного блока матрицы I, который управляет переходами в существенные состояния погашения (состояние А) или непогашения (состояние В), механизм которых отражает представленный на рисунке граф состояний вероятностей перехода.

Каноническая форма матрицы вероятностей погашения дебиторской задолженности

В Д1 Щ 18 1

1 0 0 8 0 0 0 0

0 1 0 0

0 0 рш

нв

г® Р1А 0 0 0 р 12 0 0

■ 0 0 0 0 ... 0 9 о

.....| 1Л 0 0 :: :.. 0 0 ¡¡||| р.......

" - Р„А 0 0 0 0 0

Граф состояний вероятностей перехода дебиторской задолженности

1 о

я 0

в = (к>) и

А - состояние погашения дебиторской задолженности

В — состояние попадания в категорию сомнительной дебиторской задолженности Р,, - вероятность погашения дебиторской задолженности для каждого срока давности I, Я, р, О-блоки канонической формы матрицы вероятностей перехода

Финальная матрица вероятностей погашения

■ I

— ! ЧщЙ 1 р он

и Рм Р,в

и Р>н

II

1 Р , 0

II р . пЛ Р-в

Рисунок 4 - Формализация модели прогноза дебиторской задолженности с помощью цепей Маркова

Основными единицами цепей Маркова выступают кумулятивные коэффициенты, которые рассчитываются на основании данных реестра старения и ведомостей непогашенных остатков следующим образом:

к!=1ддз1/да-1, (1)

где £ДД31 - сумма оплаченной дебиторской каждого отдельно взятого срока давности в дискретные моменты времени I, рассматриваемые на протяжении всего анализируемого периода, ХДЗЫ - сумма балансовых значений дебиторской задолженности в каждый 1-1 период.

Для решения матрицы используется общая теорема о предельном поведении конечной цепи Маркова, согласно которой матрица вероятностей поглощения системы при её старте из несущественного состояния равна: В=(1-д)"'Я, (2)

где I, II - соответствующие блоки матрицы в канонической форме.

Значения вероятностей погашения дебиторской задолженности или её попадания в категорию сомнительной по каждому сроку давности определяются финальной матрицей погашения, которая используется для прогноза возможного погашения дебиторской задолженности в абсолютном значении.

Апробация предлагаемой методологии на примере торгового предприятия выявила значимость моделирования как эффективного средства прогнозирования состояния дебиторской задолженности, которое отвечает основным требованиям, предъявляемым к моделям прогнозирования:

- в основе лежит четкий последовательный алгоритм, с помощью которого можно составить конкретный прогноз при достаточно больших массивах исходных данных;

- применяется фундаментальный аппарат теории вероятностей, позволяющий систематизировать и своевременно учитывать постоянно меняющуюся информацию относительно дебиторской задолженности;

- существует возможность многократного моделирования и проведения соответствующих расчетов, что является весьма необходимым, например, при планировании денежных средств на предприятии;

- обеспечивается своевременность и научная обоснованность прогнозных значений.

5. Предложена и обоснована методика учета риска в прогнозировании дебиторской задолженности.

Риск управления дебиторской задолженностью оказывает прямое влияние на достоверность результатов анализа, оценки и прогноза дебиторской задолженности, полученных в процессе моделирования дебиторской задолженности с помощью аппарата цепей Маркова.

Анализ риска управления дебиторской задолженностью целесообразно проводить с точки зрения портфельного подхода, основным преимуществом которого является восприятие отдельно взятой дебиторской задолженности как элемента единого целого — портфеля, — сообщающего ему характеристики риска, ликвидности и доходности, что позволяет эффективно проводить анализ и оптимизацию задействованных в методологии цепей Маркова параметров.

Результирующий портфельный риск дебиторской задолженности агрегирует риск отдельно взятой дебиторской задолженности или дебиторскую задолженность, сгруппированную по тем или иным обобщающим характеристикам (например, по контрагенту, сроку давности, суммам и т.д.). С целью адаптации предусматриваемых в методологии ограничений, сгруппированная по срокам давности дебиторская задолженность распределяется по зонам риска в соответствии с таблицей 1.

Таблица - 1

Зоны риска истребования дебиторской задолженности

Зона риска Характеристика зоны риска

безрисковая зона гарантированный результат погашения в размере истребованной дебиторской задолженности в текущем периоде

зона минимального риска возможные финансовые потери в размере просроченной дебиторской задолженности

зона критического риска в размере сомнительной дебиторской задолженности

зона катастрофического риска в размере безнадежной дебиторской задолженности, списанной за счет резерва по сомнительным долгам

Предполагается, что каждая зона риска характеризуется критерием фиксированного для предприятия уровня дебиторской задолженности и возможными финансовыми потерями в результате реализации риска управления дебиторской задолженностью.

Для оценки общего риска дебиторской задолженности, исходя из его негативного влияния на достоверность результатов прогнозирования дебиторской задолженности, автором предложен коэффициент Холла-Тайдмана (индекс Розенблюта), который первоначально был разработан в экономической теории конкуренции и антимонопольной практике.

В работе даны методические рекомендации по расчету данного коэффициента на основе сопоставления рангов дебиторской задолженности той зоны риска, в которую попадает задолженность в соответствии с

портфельным подходом. В основе расчета лежит ранжирование зон риска по степени значимости, что способствует более глубокому анализу рисковой составляющей при финансовом прогнозировании дебиторской задолженности:

К„т= --(3)

з-ЛЯУг1

1=1

КНт — коэффициент Холла-Тайдмана; Я; — ранг дебиторской задолженности для каждой зоны риска I (по возрастающей), для самой крупной безрисковой зоны ранг равен единице; у; — доля каждой зоны в общем объеме дебиторской задолженности.

Ранг зоны риска изменяется в пределах от 1 до п, где п - количество зон риска, рассматриваемых с точки зрения портфельного подхода. Так как в соответствии с критерием уровня дебиторской задолженности и критерием возможных финансовых потерь предполагается выделение четырёх зон риска, ранги распределяются следующим образом:

а) дебиторская задолженность в безрисковой зоне имеет ранг 1;

б) дебиторская задолженность в зоне минимального риска - ранг 2;

в) дебиторская задолженность в зоне критического риска - ранг 3;

г) дебиторская задолженность в зоне катастрофического риска - ранг 4.

Риск управления дебиторской задолженностью остается актуальным научно-финансовым вопросом, решение которого требует взвешенного экономически обоснованного подхода. Разработанная на основании портфельного подхода методика учета риска в прогнозировании дебиторской задолженности позволяет

- более четко представить структуру дебиторской задолженности как портфеля с агрегирующим показателем риска;

- обеспечить анализ критериев финансовых потерь в результате реализации риска управления дебиторской задолженностью посредством деления на соответствующие зоны риска;

- использовать адаптированный с учетом зон риска коэффициент Холла-Тайдмана в виде конкретной измеряемой величины риска;

- повышать объективность результатов полученного прогноза дебиторской задолженности.

6. Разработана методика использования экспоненциального сглаживания н регрессионного анализа, как корректирующих инструментов в прогнозировании дебиторской задолженности на примере торгового предприятия.

Экспоненциальное сглаживание является необходимым корректирующим инструментом в прогнозировании дебиторской задолженности.

Методика его использования, апробированная на торговом предприятии, влечет за собой следующие преимущества:

1. Нивелируется принятое допущение о ретроспективной направленности исходных данных. Переходные коэффициенты погашения дебиторской задолженности, рассчитываемые усреднением данных о дебиторской задолженности, не отражают возможное будущее изменение. Прогнозные значения коэффициентов, скорректированные экспоненциальным сглаживанием, являются оценкой будущего состояния, что предопределяет перспективную направленность используемого метода прогнозирования в методологии цепей Маркова;

2. Одновременно учитывается как динамика, так и изменение динамики временных рядов рассматриваемых коэффициентов погашения. Рекуррентное разложение значений с использованием предложенного в работе параметра сглаживания обеспечивает адекватное прогнозирование тенденции с учетом одновременной фильтрации случайных колебаний;

3. Выстраивается самокорректирующаяся модель прогноза, в которой учитывается ошибка прогноза и различная ценность уровней временного ряда коэффициентов погашения, что в большей степени приближает полученные прогнозные значения к реальным. Использование данных значений в построении цепей Маркова повышает достоверность и точность результатов финансового прогнозирования дебиторской задолженности.

Регрессионный анализ наряду с экспоненциальным сглаживанием, методами средней взвешенной и аналитического выравнивания, также является инструментом, корректирующим исходные данные, используемые в моделировании дебиторской задолженности. Анализ возможных сценариев поведения регрессионных моделей и выбор наиболее подходящей модели позволили наиболее точно спрогнозировать структуру дебиторской задолженности по срокам давности и внести соответствующие корректировки в исходные данные, используемые в прогнозировании дебиторской задолженности на торговом предприятии.

Внедрение разработанных методик в практическую деятельность ООО «Эркадо» было реализовано при совместном их использовании с методологией прогнозирования дебиторской задолженности на основе цепей Маркова. Результаты прогноза послужили основой для принятия и реализации управленческих решений, направленных на снижение сомнительной и безнадежной дебиторской задолженности. В этой связи был разработан и рекомендован к использованию алгоритм принятия решений на основе результатов прогнозирования дебиторской задолженности (рис. 5).

Подготовка и предварительный анализ информационной базы по дебиторской задолженности

-Г

ФИНАНСОВОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДЕБИТОРСКОЙ ЗАДОЛЖЕННОСТИ

Моделирование с помощью цепей Маркова

Методика учета риска управления

Корректирующие методы финансового прогнозирования

А

Постановка цели и задач управления дебиторской задолженностью

\/

Определения эффективного уровня задолженности для предприятия

Г

ъл.

л

Кредитная Инкассационная Финансовые Договорная Учетная

политика политика инструменты политика политика

Выбо р и реализация методов управления

Инвестиционно-кредитные Аналитические Инкассационные Финансовый инжиниринг

/ \

Реализация управленческих решений по направлениям:

Кредитная политика

Инкассационная политика

Финансовые инструменты

Договорная политика

Учетная политика

Внутренний контроль

зг

Внутренний аудит управления дебиторской задолженностью

Рисунок — 5. Процесс принятия управленческих решений на основе результатов финансового прогнозирования дебиторской задолженности

Результаты апробации показали практическую реализуемость методологии прогнозирования дебиторской задолженности, открывающую возможности для использования прогнозных значений 1) в процессе формирования резерва по сомнительным долгам; 2) при составлении пояснений к бухгалтерской отчетности в части подготовки информации по созданию резерва и списанию за счет резерва по сомнительным долгам; 3) при планировании поступлений денежных средств; 4) при оценке дебиторской задолженности в случае её реализации третьим лицам или в случае использования в качестве обеспечения иных сделок.

III. ОСНОВНЫЕ НАУЧНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИОННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

1. Рогачева М.А. У-образная модель качества дебиторской задолженности // Проблемы современной экономики. - 2012. - № 4 (44). -С. 216-219.-0,36 пл.

2. Рогачева М.А. К вопросу о сущности дебиторской задолженности // Известия высших учебных заведений. Экономика, финансы и управление производством. — 2012. — № 4 (14). — С. 13-17. — 0,43 п.л.

3. Рогачева М.А. Функции и методы управления дебиторской задолженностью на предприятии // Проблемы экономики и управления нефтегазовым комплексом. - 2012. - №12. - С. 8-10. - 0,32 п.л.

4. Рогачева М.А. Особенности использования цепей Маркова в прогнозировании дебиторской задолженности // Журнал правовых и экономических исследований. - 2013. - № 1. - С. 113-117. - 0,3 п.л.

5. Катанаха М.А. (Рогачева М.А.). Управление дебиторской и кредиторской задолженностью в системе операционно-финансового цикла // Роль финансово-кредитной системы в реализации приоритетных задач развития экономики: материалы 3(14)-й международной научной конференции, 18-19 февраля 2010 г.: сборник докладов — СПб.: Издательство СПбГУЭФ, 2010. - С. 175-178. - 0,2 п.л.

6. Рогачева М.А. Система управления дебиторской задолженностью и её основные элементы // Модели экономического развития в кризисных условиях: социология, право, управление, экология, образование: сб. науч. ст. по итогам междунар. науч.-практ. конф., 24-25 сентября 2012 г. - СПб.: Изд-во «КультИнформПресс, 2012. - С. 131-133. - 0,14 п.л.

7. Рогачева М.А. Понятие риска управления дебиторской задолженностью // Современные аспекты экономики. -2012. - С. 101-103. - 0,2 п.л.

Подписано в печать 28.02.2013г. Формат 60x84/16 П.л. 1,5 Уч.-изд.л 1,5. Тир. 100 экз. Отпечатано в типографии ООО «Турусел» 197376, Санкт-Петербург, ул. Профессора Попова д.38. toroussel@mail.ru Зак. № 13437 от 28.02.2013г.