Международный финансовый менеджмент

     Пример  показывает, насколько значимы учетные  и оценочные аспекты в условиях инфляции. На крупных предприятиях даже при относительно невысокой инфляции расхождения по абсолютным показателям могут быть весьма существенными. Именно поэтому применяемые в фирме методы оценки запасов должны декларироваться в ее учетной политике. 

     2.3. Управление дебиторской задолженностью  в условиях инфляции 

     Дебиторская задолженность представляет собой, но сути иммобилизацию, т. е. отвлечение из хозяйственного оборота, собственных оборотных средств предприятия. Естественно, что этот процесс сопровождается косвенными потерями в доходах предприятия, относительная значимость которых тем существеннее, чем выше темп инфляции. Экономический смысл данных потерь очевиден и выражается в трех аспектах.

     Во-первых, чем длительнее период погашения  дебиторской задолженности, тем меньше доход, генерируемый средствами, вложенными в дебиторов (равно как и в любой другой актив). Это следствие основного принципа деятельности предприятия: деньги, вложенные в активы, должны давать прибыль, которая при прочих равных условиях тем выше, чем выше оборачиваемость.

     Во-вторых, при инфляции возвращаемые должниками денежные средства обесцениваются. Этот аспект особенно актуален для текущего состояния российской экономики.

     В-третьих, дебиторская задолженность представляет собой один из видов активов предприятия, для финансирования которого нужен соответствующий источник. Поскольку в подавляющем большинстве случаев источники средств не бесплатны, поддержание того или иного уровня дебиторской задолженности сопряжено с затратами.

     Именно  этими обстоятельствами обусловлено  распространение на Западе системы скидок при продаже продукции. Как оценить косвенные доходы и потери и определить допустимый уровень скидки, которую можно предложить клиентам?

     В основе расчета — учет динамики падения покупательной способности  денежной единицы. Ключевой характеристикой счетных алгоритмов является индекс (коэффициент) падения покупательной способности денежной единицы (k_ppd) как относительная величина, описывающая снижение покупательной способности денежной единицы и равная обратной величине индекса инфляции (I_Р). 

     k_ppd = I_Р^-1 

     Индекс  цен действительно дает количественную характеристику обесценения денег. Предположим, что некоторый товар (например, гамбургер) стоил в текущем году 10 руб. Ожидается, что в следующем году цена на него повысится на 20%. Допустим, что вы располагаете 100 руб. Это дает вам возможность купить 10 гамбургеров в текущем году, но лишь 8,33 гамбургера в следующем году. Иными словами, в следующем году на ту же сумму вы сможете купить гамбургеров на 20% меньше (10/8,33), т.е. ваши деньги обесценилась в 1,2 раза, или на 20%.

     Индекс  падения особенно полезен при  анализе расчетов с контрагентами. Логика рассуждения здесь такова. Если сумма договора об оплате продукции равна S, а цены за период с момента поставки до момента платежа выросли, допустим, на 20%, то реальная ценность величины S в момент получения платежа с учетом изменения покупательной способности денег будет меньше и составит:

     S1 = S/ k_ppd

     Поскольку k_ppd = 1/1,12 = 0,833, то каждая 1000 рублей, получаемая в момент платежа, по своей покупательной способности эквивалентна 833 руб. на момент отгрузки продукции. Косвенная потеря от инфляции составляет 167 руб. на каждую 1000 руб. (1000-833). Таким образом, в условиях инфляции (т.е. роста цен в среднем) любая отсрочка в получении платежа приводит к косвенным потерям. По номиналу продавец получает оговоренную ранее сумму, однако покупательная способность этой суммы будет ниже. Поскольку любые потери, в том числе косвенные, нежелательны, их снижения в данном случае можно добиться путем разработки комплекса мер по сокращению периода погашения дебиторской задолженности. В частности, величина косвенных потерь зависит от двух факторов: уровня инфляции (прогнозного или фактического — в зависимости от вида проводимого анализа) и количества дней, на которое сокращается период погашения дебиторской задолженности. Именно эти факторы являются ключевыми в счетных алгоритмах.

     Следует обратить внимание на соблюдение корректности при проведении аналитических выкладок. Так, ключевым показателем в подобных расчетах является индекс инфляции, который в оперативных и статистических информационных справочниках чаше всего приводится в месячном или годовом представлении. Нередко надо оценить изменение цен за период иной продолжительности. В методических указаниях можно встретить упрощенные алгоритмы,  предполагающие пересчет индекса цен прямо пропорционально изменению продолжительности периода. 

     I_Р^k = I_Рⁿ * k/n 

     Предположим, что известно значение инфляции за месяц — 20%. Найти значение индекса и потерь от инфляции за 50 дней. Соответствующие расчеты по приведенной формуле имеют вид (n = 30; k = 50):

     Для 30-дневного периода:

     I_Рⁿ = 12;

     k_ppd = 1/1,2 = 0,833.

     Потери = 167 руб. с каждой 1000 руб.;

     Для 50-дневного периода

     I_Р^k = 12;

     k_ppd = 1/2 = 0,5.

     Потери = 500 руб. с каждой 1000 руб.

     Сразу же обращает на себя внимание анормально высокий рост потерь (увеличение на 333 руб. с каждой 1000 руб.), что заставляет усомниться в реальности расчетов. Ситуация еще более ухудшается, если надо сделать расчеты для периода продолжительностью менее 30 дней.

     Допустим, что нам надо рассчитать изменение  цен за 20 дней. Следуя только что  описанному алгоритму, получим I_Р^k = 0,8, т.е. произошло якобы снижение цен, что подчеркивает очевидную абсурдность данной методики, поскольку известно, что цены за месяц выросли на 20%, а следовательно, исходя из предпосылки об относительно равномерном изменении цен, они должны были изменяться в сторону увеличения и в течение месяца.

     В приведенном подходе допущена грубейшая  ошибка, поскольку, как отмечалось выше, в расчетах необходимо использовать формулу сложных процентов. Таким образом, корректной является следующая последовательность расчетов:

     Для 30-дневного периода (п = 30)

     I_Р³⁰ = (1 + х)²⁰ = 1,2;

     х = 0,0061

     Дневной темп инфляции = 0,61%;

     Для 20-дневного периода (k = 20)

     I_Р²⁰ = (1 + 0,0061) ²⁰   = 1,129, или 12,9%;

     k_ppd = 1/1,129 = 0,885

     Потери = 115 руб. с каждой 1000 руб.;

     Для 50-дневного периода (k = 50)

     I_Р⁵⁰ = = (1 + 0,0061)⁵⁰ = 1,355, или 35,5%;

     k_ppd = 1/1,355 = 0,738

     Потери = 262 руб. с каждой 1000 руб.

     Приведенные расчеты применительно к анализу  дебиторской задолженности можно  проиллюстрировать следующим примером. Допустим, что период погашения дебиторской задолженности на предприятии в отчетном году был 50 дней, а прогнозируемый ежемесячный темп инфляции в следующем году составит 20%. Таким образом, если предприятию удастся сократить период погашения задолженности с 50 до 20 дней, то косвенные потери сократятся на 147 руб. с каждой 1000 руб. денежных средств, вложенных в дебиторскую задолженность; при сокращении периода погашения с 50 до 30 дней потери сократятся на 95 руб. на каждую 1000 руб.

     Отсюда  следует очевидный вывод: можно  стимулировать покупателей продукции на ускоренную оплату покупки путем предоставления скидки с отпускной цены; в данном примере скидка не должна превышать 6%. Выгоду получают обе стороны: покупатель несет меньшие расходы, продавец несет меньшие потери от обесценения денежных средств. С позиции покупателя подобная акция имеет существенный психологический подтекст; кроме того, она стимулирует ускорение оборачиваемости   средств    и   поддержание   ритмичности    и   стабильности платежно-расчетной дисциплины.

     Предоставляя  подобного рода скидки, в определенной степени препятствуют негативному  влиянию инфляции. Но есть другие компоненты экономического эффекта. Так, более быстрое поступление реальных денежных средств на расчетный счет позволяет получить дополнительный доход от их многократного реинвестирования — при условии, что у предприятия нет проблем с денежными средствами на текущие расходы. Если у предприятия есть проблемы с финансированием текущих расходов, поддержание относительно высокого уровня дебиторской задолженности требует привлечения дополнительных источников финансирования, например ссуд банка, а значит, и дополнительных финансовых затрат. Так, если банк дает кредит под 60% годовых, то за 20 дополнительных дней (90 - 70) за каждую 1000 руб. кредита пришлось бы заплатить: 

     100 * 60%/100% * 20/360 = 33,3 руб. 

     Таким образом, сокращение общих потерь составило  бы 98,3 руб. с каждой 1000 (95 + 33,3). В этих условиях можно смело давать скидку 9% (максимум), для того чтобы добиться сокращения периода погашения дебиторской задолженности.

     Отметим, что в расчетах может использоваться либо темп инфляции, либо индекс цен на продукцию данного предприятия.

     Рассмотренная методика может применяться в  ретроспективном и перспективном анализе. Наиболее целесообразно проведение имитационных расчетов, когда варьируют прогнозными величинами темпа инфляции, банковской процентной ставки и числа дней сокращения периода погашения, рассчитывая оптимистическое, наиболее вероятное и пессимистическое значения этих показателей. Придавая разные вероятности значениям этих показателей, легко рассчитать среднюю величину экономии от сокращения потерь, а следовательно, и ориентировочную величину скидки, которую можно предложить клиентам.

     Рассмотрим  на примере один из возможных подходов к прогнозным расчетам.

     Пример. Средний период погашения дебиторской задолженности в компании равен 90 дн. В результате опроса экспертов составлены следующие сценарии развития ситуации (см. таблицу 2.7). 
 
 
 
 
 

     Таблица 2.7 

     Сценарии  экономического развития 

 

     Расчет  косвенных доходов выполнен по описанным  алгоритмам. Так, для первого сценария:

     Снижение  потерь в связи с сокращением  периода погашение кредиторской задолженности:

     0,673 – 0,657 = 0,016 или 16 рублей с 1000.

     Экономия  от неиспользования дополнительной ссуды банка:

     1000 * 100%/100% * 5/360 = 13,9 рублей с 1000.

     Средний размер косвенных доходов (P_in):

     P_in = 29,9 * 0,2 + 47,2 * 0,5 + 61,3 * 0,3 = 48,0 рублей с 1000.