CC BY
74
Финансовый менеджмент
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СОВРЕМЕННЫХ ИНСТРУМЕНТОВ В СИСТЕМЕ УПРАВЛЕНИЯ ФИНАНСОВЫМИ РЕСУРСАМИ
М. е. куллгинл,
преподаватель региональной кафедры финансового менеджмента всероссийского заочного финансово-экономического института,
г. Барнаул
В современных, нестабильных условиях функционирования реального сектора экономики, характеризующихся постоянно меняющейся нормативно-правовой базой ведения финансово-хозяйственной деятельности, высокой стоимостью заемных источников средств и ограниченностью собственных, возникает необходимость поиска новых, современных методов повышения эффективности управления финансовыми ресурсами.
В теории и практике управления финансовыми ресурсами известны многие научные методы: прогнозирование, планирование, моделирование, оптимизация и др. современные методы управления с использованием моделирования некоторых процессов экономики должны быть направлены на решение задач, наиболее актуальных в настоящее время. В качестве такой задачи на первый план системы управления выступает эффективность управления финансовыми ресурсами организаций реального сектора экономики. Эффективность управления финансовыми ресурсами организаций (под которой понимается способность приносить определенный эффект, результат [1, с. 1142]) зависит от множества факторов: профессионального уровня управленческого персонала, методов и подходов, используемых в процессе формирования структуры и состава финансовых ресурсов. Формирование оптимальных состава и структуры финансовых ресурсов, способствующих достижению организацией состояния финансовой устойчивости и платежеспособности, является главной задачей современного финансового менеджмента.
Под оптимальным составом и структурой финансовых ресурсов понимается наилучшее, наиболее благоприятное их состояние, соответствующее определенным условиям и целям [1, с. 702].
В качестве критерия благоприятного состояния может выступать платежеспособность организации и устойчивая финансовая независимость.
для оценки платежеспособности применяют показатели текущей ликвидности.
Прогнозирование и регулирование текущей ликвидности возможны различными методами. интересным в современных условиях управления финансами представляется применение методов математического моделирования.
Моделирование представляет собой метод исследования систем путем построения и изучения их на основе модели. Модель — копия или аналог изучаемого процесса, предмета или явления, отображающая существенные свойства моделируемого объекта, с точки зрения цели исследования [1, с. 589].
таким образом, построив модель, позволяющую прогнозировать состояние платежеспособности организации на текущий период, можно будет, с одной стороны, определять условия, необходимые для достижения требуемого показателя ликвидности, а с другой — предсказывать его будущее значение при заданных условиях.
для построения указанной модели предлагается использовать математико-статистические методы: методы корреляции и регрессионного анализа. В качестве эмпирических данных при-
Фмнднсы и кредит
19
нимаются показатели, характеризующие финансовое состояние реального сектора Алтайского края за 2005 г. [2].
корреляционный анализ позволит выделить существующие взаимосвязи и определить их направление между текущей ликвидностью и другими показателями, характеризующими финансовое состояние организаций реального сектора экономики.
использование уравнений регрессии позволит решить следующие задачи:
— выразить с помощью уравнения зависимость между результативным и одним или несколькими факторными признаками;
— проверить, случайны или неслучайны параметры этого уравнения по уровню значимости;
— дать экономическую трактовку рассчитанных коэффициентов регрессии;
— показать области применения полученных взаимозависимостей и вскрыть с их помощью резервы роста производства.
Важным является первый этап, на котором приводится первичная (общая) характеристика выделенных результативных и факторных показателей.
информация о текущей ликвидности является фактором, характеризующим финансовое состояние изучаемого субъекта (организации, отрасли). Однако показатель текущей ликвидности является не единственным, который характеризует платежеспособность, так как платежеспособность — это состояние, созданное под воздействием изменений множества факторов.
В качестве факторов будущей модели регулирования платежеспособности могут выступать другие финансовые показатели, характеризующие устойчивое финансовое состояние: рентабельность продаж, затрат, активов и собственного капитала; коэффициент обеспеченности собственным оборотным капиталом; соотношение заемного и собственного капитала; коэффициент финансовой независимости; коэффициент финансовой устойчивости; коэффициент оборачиваемости активов и оборотных активов; доля текущих активов в
Алгоритм построения модели регулирования платежеспособности организации
активах; доля текущих пассивов в общей сумме источников финансирования и др.
на следующем этапе представленного алгоритма определяются факторы, имеющие наибольшее влияние на результативный показатель. Эта задача может быть решена на основе использования метода корреляции.
Алгоритм построения модели регулирования платежеспособности организации представлен на рисунке
анализ корреляции результативных и факторных показателей организаций реального сектора экономики показал, что коэффициент текущей ликвидности, характеризующий платежеспособность, находится во взаимосвязи с показателями, отражающими различные аспекты производственно-хозяйственной деятельности (табл. 1).
теория математического анализа предусматривает подходы к определению силы связи, основанные на интервальных значениях изучаемых характеристик: в промежутке от (±0,7) до (±1,0)
20
финансы и кредит
Таблица 1
коэффициенты корреляции результативных и факторных показателей реального сектора экономики Алтайского края
факторный показатель обозначение коэффициент корреляции с показателем текущей ликвидности (1)
Рентабельность активов XI 0,2014
Рентабельность собственного капитала Х2 0,1136
Коэффициент обеспеченности собственным оборотным капиталом Х3 0,8720
Соотношение заемного и собственного капитала Х4 0,0333
Коэффициент финансовой независимости Х5 0,0530
Коэффициент финансовой устойчивости Х6 0,1366
Коэффициент оборачиваемости активов Х7 0,0552
Коэффициент оборачиваемости оборотных активов Х8 -0,6651
Доля текущих активов в активах Х9 0,3600
Доля текущих пассивов в пассивах Х10 -0,1751
Рентабельность продаж Х11 0,3610
Рентабельность продукции Х12 0,3414
сила связи сильная; в промежутке от (±0,5) до (±0,7) — умеренная; в промежутке от (±0,3) до (±0,5) — слабая; в промежутке до (±0,3) — практически отсутствует [3].
Анализ результатов, представленных в табл. 1, свидетельствует, что коэффициент текущей ликвидности теснее всего взаимосвязан с показателем обеспеченности собственным оборотным капиталом и оборачиваемостью оборотных активов (коэффициенты корреляции равны 0,872 и — 0,665 соответственно). Причем связь с показателем оборачиваемости оборотных активов обратная, т. е., чем выше показатель оборачиваемости, тем ниже коэффициент текущей ликвидности. Действительно, чем больше оборачиваемость, тем меньше оборотного капитала нужно иметь для обеспечения платежеспособности.
Слабая связь коэффициента текущей ликвидности наблюдается с долей оборотных активов в общем объеме активов, рентабельностью продаж и рентабельностью продукции.
для того чтобы включить в модель регулирования наиболее значимые показатели, проведена проверка взаимосвязи между ними, с тем чтобы устранить мультиколлинеарность. Для этого проведем анализ корреляции между отобранными факторными показателями (табл. 2).
Приведенные в табл. 2 значения коэффициентов корреляции факторных показателей характеризуют тесную связь между отдельными факторными показателями, что не позволяет включать их одновременно в одну модель управления.
Для устранения мультиколлинеарности в модель регулирования платежеспособности включены следующие показатели:
— коэффициент обеспеченности собственным оборотным капиталом (коэффициент корреляции — 0,872),
— доля текущих активов в активах (коэффициент корреляции — 0,360),
— рентабельность продукции (коэффициент корреляции — 0,341),
Таблица 2
коэффициенты корреляции факторных показателей
Y Х1 Х2 Х3 Х4 Х5 Х6 Х7 Х8 Х9 Х10 Х11 Х12
Y 1,000
Х1 0,201 1,000
Х2 0,114 0,715 1,000
Х3 0,872 0,392 0,216 1,000
Х4 0,033 0,584 0,966 0,196 1,000
Х5 0,053 -0,660 -0,547 -0,351 -0,606 1,000
Х6 0,137 -0,571 -0,457 -0,293 -0,538 0,989 1,000
Х7 0,055 0,797 0,891 0,310 0,885 -0,852 -0,789 1,000
Х8 -0,665 0,023 0,222 -0,834 0,153 0,143 0,144 0,095 1,000
Х9 0,360 0,653 0,692 0,669 0,747 -0,857 -0,803 0,845 -0,406 1,000
Х10 -0,175 0,462 0,507 0,267 0,641 -0,921 -0,934 0,764 -0,209 0,818 1,000
Х11 0,361 0,803 0,352 0,638 0,275 -0,594 -0,534 0,538 -0,465 0,621 0,491 1,000
Х12 0,341 0,816 0,356 0,612 0,272 -0,582 -0,519 0,533 -0,435 0,601 0,474 0,999 1,000
Такой выбор обусловлен достаточно высокой степенью взаимосвязи и экономической значимостью связи результативного и факторных показателей.
Коэффициент множественной корреляции равен 0,935 (или 93,5 %), что свидетельствует о наличии тесной связи между показателями, включенными в модель. Исчисленный коэффициент детерминации показал, что доля вариации результативного признака под воздействием изучаемых факторов составляет около 87 %. Расчеты уровня стандартной ошибки показали, что в нашем примере ее величина незначительна и составляет 17,4 % (табл. 3).
Таким образом, проведенный анализ предполагаемой регрессионной модели отражает ее высокий качественный уровень и позволяет включать в нее отобранные факторные показатели.
Для выявления тесноты связи между показателями-признаками (результативным и факторными) использовано уравнение регрессии с линейной связью, в нашем примере имеющее следующий вид (формула 1):
У* = 1,530 + 0,897X3 - 0,583X9 -1,788х12, (1) где У* — показатель устойчивой платежеспособности;
Х3 — коэффициент обеспеченности собственным оборотным капиталом;
Х9 — доля текущих активов в активах;
Х12 — рентабельность продукции.
Решение данного уравнения на практике позволит получить расчетным путем значение показателя устойчивой платежеспособности (у*), используя который, можно в дальнейшем прогнозировать показатели текущей платежеспособности исходя из существующих условий деятельности организации.
Апробация разработанной модели регулирования платежеспособности показала, что в интервале изменения коэффициента текущей ликвидности от 0 до 1 показатель устойчивой платежеспособности принимает значения от 0,335 до 1,008, в интервале от 1 до 2 включительно показатель устойчивой
платежеспособности принимает значения от 0,891 до 1,606 (табл. 4).
Организация считается платежеспособной, если показатель текущей платежеспособности находится в пределах от 1 до 2.
Для организаций реального сектора экономики Алтайского края среднее значение коэффициента текущей ликвидности в 2005 г. составляло 0,935, что меньше нижней границы нормативного значения. Поэтому, чтобы определить возможные пути достижения требуемых значений коэффициента текущей ликвидности, определим, при каких условиях показатель устойчивой платежеспособности будет равен 1 и 2.
Показатель устойчивой платежеспособности, как было показано в табл. 4, численно равен прогнозному значению коэффициента текущей ликвидности, что позволяет определять условия, при которых он достигнет нормативного значения (формулы 2, 3).
1 = 1,530 + 0,897
СОС _ 0,583^-1,788^ , (2)
ОА
А
С
2 = 1,530 + 0,897СОС - 0,583— -1,788^, (3) ОА А С
где СОС — собственные оборотные средства;
ОА — оборотные активы;
А — активы;
Пр — прибыль от продаж;
С — себестоимость продукции.
Результаты решения приведенного уравнения показывают, что для достижения коэффициентом текущей ликвидности значения, равного 1, организациям реального сектора экономики Алтайского края необходимо увеличить собственные оборотные средства за счет роста собственного капитала в 1,11 раза при прочих неизменных условиях. В то время как для достижения коэффициентом текущей ликвидности значения, равного 2, требуется увеличить собственный оборотный капитал в 2,23 раза. При этом заметим, увеличение значения текущей ликвидности до 1 практически никак не
Таблица 3
Регрессионная статистика
Показатель Значение Интервал возможных значений комментарий
Коэффициент множественной корреляции 0,935 [0;1] Чем ближе к 1, тем теснее связь между переменной Y и факторами
Коэффициент детерминации 0,874 [0;1] Чем ближе к 1, тем больший процент вариации зависимой переменной учтен в модели
Стандартная ошибка 0,174 [0;1] Чем ближе к 0, тем ниже величина ошиб-ки включенных в модель показателей
Таблица 4
Значения показателя устойчивой платежеспособности в сопоставлении со значением коэффициента текущей ликвидности
Вид экономической деятельности Значение коэффициента текущей ликвидности (У) Значение показателя устойчивой платежеспособности (Т)
1-я группа Транспорт и связь 0,456 0,335
Прочие виды деятельности 0,575 0,630
Электроэнергия 0,760 0,874
Строительство 0,782 0,843
Добыча полезных ископаемых 0,802 1,034
Обрабатывающие производства 0,996 1,008
2-я группа Торговля и общественное питание 1,039 0,891
Сельское хозяйство 1,482 1,279
Рыболовство и рыбоводство 1,611 1,606
Среднее значение 0,945 0,944
Таблица 5
Результаты значений показателей текущей ликвидности при прогнозируемом изменении структуры финансовых ресурсов
Баланс организаций (тыс. руб.) Валюта баланса Внеоборотные активы Оборотные активы Капитал и резервы Долгосрочные обязательства Краткосрочные обязательства Коэффициент текущей ликвидности
1 2 3 4 5 6 7 8=4/7
Исходное состояние
Реальный сектор экономики 138 072 622 76 210 415 61 862 207 63 505 666 8419 882 66 147 074 0,94
Прогнозируемое состояние при условии достижения коэффициентом текущей ликвидности значения равного единице
Реальный сектор экономики 145 058 245 76 210 415 68 847 830 70 491 289 8419 882 66 147 074 1,0
Прогнозируемое состояние при условии достижения коэффициентом текущей ликвидности значения равного единице
Реальный сектор экономики 216 184 591 76 210 415 139 974 176 141 617 635 8 419 882 66 147 074 2,1
отразится на показателе рентабельности продукции. В случае достижения коэффициентом текущей ликвидности значения, равного 2, уровень рентабельности продукции снизится в 1,12 раза.
На основании статистических данных, свидетельствующих о состоянии реального сектора экономики Алтайского края, автором была проведена апробация предложенной модели (табл. 5), которая показала, что при росте собственного капитала в 1,11 раза коэффициент текущей ликвидности равен 1, а при росте в 2,23 раза — 2,1, что практически полностью совпадает с представленными выше результатами. Полученные данные представляют интерес для управления Администрацией Алтайского края экономикой и финансами, управления инвестициями, институтов проблем развития промышленности и прочих институтов в целях формирования общей стратегии управления финансовыми ресурсами реального сектора экономики.
Применение модели прогнозирования текущей ликвидности в качестве инструмента управления финансовыми ресурсами позволяет на практике сформировать структуру ресурсов, которая приведет к приемлемым для каждой организации показателям платежеспособности.
Список литературы
1. Большой экономический словарь / Под ред. А. Н. Азрилияна. 7-е изд., доп. М.: Институт новой экономики, 2007. 1472.
2. имущественное и финансовое положение крупных и средних организаций края за 2005 год: Стат. бюл. В 2 т. Т. 1./Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Алтайскому краю. Барнаул, 2006. 258 с.
3. Статистика: Учеб. / Минашкин В. Г.(и др.); под ред. В. Г. Минашкина. М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2005. 272 с.
