CC BY
401
УДК 336.663
МАТРИЧНЫЙ МЕТОД УПРАВЛЕНИЯ ДЕБИТОРСКОЙ ЗАДОЛЖЕННОСТЬЮ ПРЕДПРИЯТИЯ
КУЗНЕЦОВА АНАСТАСИЯ АЛЕКСАНДРОВНА
кандидат экономических наук, доцент кафедры «Экономика и финансы» калужского филиала Финансового университета, калуга, россия E-mail: [email protected]
АННОТАЦИЯ
В рыночных условиях дебиторская задолженность является объективным условием ведения бизнеса и служит дополнительным фактором конкурентоспособности коммерческой фирмы. Вместе с тем средства на счетах дебиторов временно отвлекают средства из оборота предприятия, омертвляют его капитал. В связи с этим важнейшей задачей финансового управления задолженностью выступает контроль за состоянием расчетов, который должен основываться на объективных критериях, отражающих состояние и движение дебиторской задолженности. Большинство широко используемых показателей дебиторской задолженности (сумма долга, возраст задолженности) в полной мере не отражают взаимоотношения с покупателями, не учитывают вклад контрагентов в формирование доходов и финансовой устойчивости предприятия. Поэтому на практике в условиях ужесточения конкуренции требуется качественная методика управления дебиторской задолженностью, позволяющая формировать индивидуальные контрактные условия.
Работа является результатом исследований, которые проводились автором в 2008-2012 гг. на практических материалах ряда промышленных компаний г. Калуги, а также с учетом передовых наработок в области теории и практики финансового менеджмента. Методологической основой предлагаемой технологии управления дебиторской задолженностью явился АВС-анализ. В качестве инструментального средства использовался универсальный программный продукт Excel.
В статье предложен матричный метод управления дебиторской задолженностью, базирующийся на модифицированном АВС-анализе и разработанном автором информационном обеспечении состояния расчетов с дебиторами, включающем комплекс критериев, отражающих финансовые аспекты отношений с клиентами (сумма долга, средняя сумма отгрузок, оборачиваемость, платежная дисциплина, давность взаимоотношений и др.).
Матричный метод, предложенный в работе в качестве инструмента финансового управления дебиторской задолженностью, может также преломляться к управлению товарным ассортиментом, кредиторской задолженностью, материально-техническими ресурсами. Ключевые слова: АВС-анализ; матричный метод; дебиторская задолженность.
A MATRIX METHOD OF RECEIVABLES MANAGEMENT
ANASTASIA A. KuZNETSOVA
PhD (Economics), Assistant Professor of the Economics and Finances chair, the Financial university under the Russian federation Government, Kaluga, Russia
ABSTRACT
Subject. Accounts receivable are an essential condition for running a business in the market environment and an additional factor of a company's competitiveness. However, assets on debtor accounts temporarily divert funds from a company's turnover immobilizing the capital. In this connection, settlements monitoring based on objective criteria reflecting the status and movement of accounts receivable becomes an essential task of financial receivables management. The majority of widely used receivables indices (debt amount, debt age) do not fully reflect interrelations with customers, ignore contractors' contribution to income generation and financial stability of a company. Therefore, in practice, in the growing competition environment, a high-quality methodology of receivables management is needed that would enable development of individual contract terms and conditions.
Methods. The paper describes the results of a research carried out by the author in 2008-2012 on practical materials of some production companies in Kaluga taking into account advanced developments in the theory and practice of financial management. The ABC analysis forms a methodological basis for the proposed receivables management technology. The Excel heavy-duty software was used as a tool.
Results. A matrix method of receivables management is proposed based on the modified ABC analysis and the information support of the receivables status developed by the author including a set of criteria reflecting financial aspects of interrelations with customers (debt amount, average amount of shipments, turnover, payment discipline, term of interrelation, etc.).
Discussion. The matrix method proposed in the paper as a tool of financial receivables management may be also adapted to product line management, payables management, inventories management.
Keywords: ABC analysis; matrix method; receivables.
Одной из ключевых проблем российских предприятий в современных условиях является проблема дефицита оборотных средств. Она связана не только с кризисом неплатежей, но и с неэффективным управлением оборотными активами, недостатками системы управления предприятием в целом. Снижение оборачиваемости и сокращение части реально работающих оборотных средств связано в первую очередь с существованием просроченной дебиторской задолженности.
Дебиторская задолженность отвлекает средства из оборота, препятствует их эффективному использованию, следствием чего является напряженное финансовое состояние предприятия. Управление дебиторской задолженностью предполагает, прежде всего, контроль за оборачиваемостью средств в расчетах [1]. Оптимальное управление дебиторской задолженностью позволяет высвободить из оборота средства, которые могут быть использованы для других целей без привлечения дополнительных источников финансирования.
Одной из задач финансового менеджера по управлению дебиторской задолженностью являются определение степени риска неплатежеспособности покупателей, расчет прогнозного значения резерва по сомнительным долгам, а также предоставление рекомендаций по работе с фактически или потенциально неплатежеспособными покупателями [2].
На основании вышеизложенного, т. е. в связи с проблематикой наличия дебиторской задолженности как части временно «омертвленного» оборотного капитала, в качестве основной задачи по управлению этим видом оборотных средств можно назвать организацию финансового контроля за платежной дисциплиной клиентов.
Система управления дебиторской задолженностью как часть финансового менеджмента фирмы также нуждается в определении критериев, на базе которых целесообразно выстраивать взаимоотношения с клиентами, предлагать для них особые договорные условия [3].
Таблица 1
Информационная база управления дебиторской задолженностью
ю ге ^ о >5 аа из ге X
ш п а, «а о 2 1 Ш 10 5 X ГО =1 1-и X ш 3 о ^ и 5 | ■а 2 ге 10 2 > 2 ^ § о аа 3 & ° ¡2 м СО и != т ^ ^ 1-о о и 1- ге ^ !т * 5 2 & ® Ь а | 2 & « о ге ¡2 ^ ¡§* Ч X £
2 Ф ге & го о Ой ге 2 2 ^ 1-и О X и ге Ч 3 & V© Ё О о ш о у £ ш у Ч О ^ X о 4 ге и Й о £ ^ 5 =т § и = 8 Ц и ге ' ' с!
ИП Семкин 20,000 37355,000 21,000 890000,000 1,000 11,000 42380,952 1,909 9,091
Легмаш 45,000 751120,000 84,000 65000000,000 5,000 129,000 773809,524 0,651 3,876
Машиностро-
ительное объ- 31,000 1507267,000 120,000 12200000,000 3,000 195,000 101666,667 0,615 1,538
единение
ИП Целищев 15,000 10903,000 15,000 290000,000 2,000 11,000 19333,333 1,364 18,182
Универсалмаш 98,000 7582300,000 58,000 355650500,000 10,000 42,000 6131905,172 1,381 23,810
КОБМ 70,000 172626,000 41,000 7900000,000 4,000 33,000 192682,927 1,242 12,121
Опытно-ме-
ханический 51,000 31437,000 36,000 1450000,000 7,000 39,000 40277,778 0,923 17,949
завод
16 17
Рис. 1. Таблица коэффициентов корреляции параметров информационной системы управления дебиторской задолженностью
Таблица 2
Обработанные значения коэффициентов корреляции параметров информационной системы управления дебиторской задолженностью
Возраст ДЗ, дни Сумма долга, руб. Давность отношений, мес. Общая сумма отгрузок, руб. Количество срывов оплаты Количество отгрузок Среднемесячная сумма отгрузок, руб. Частота отгрузок (сколько раз в месяц) Платежная дисциплина (вероятность)^
Возраст ДЗ, дни 0,745 0,13 0,777 0,873 0,085 0,783 0,059 0,485
Сумма долга, руб. 0,745447 0,246 0,98 0,757 0,046 0,981 0,073 0,476
Давность отношений, 0,130303 0,245748 0,143 0,162 0,973 0,103 0,774 0,626
мес.
Общая сумма отгрузок, руб. 0,777288 0,979521 0,143064512 0,794 0,057 0,998 0,116 0,531
Количество срывов оп- 0,873131 0,757155 0,162135543 0,79401254 0,011 0,791 0,232 0,568
латы
Количество отгрузок 0,085 0,046347 0,973364066 0,057 0,011 0,1 0,814 0,734
Среднемесячная сумма отгрузок, руб. 0,78318 0,980692 0,10306389 0,99804405 0,790681956 0,1 0,158 0,569
Частота
отгрузок (сколько 0,059 0,073252 0,774 0,11641414 0,232 0,814 0,157701653 0,452
раз в месяц)
Платежная
дисциплина (вероятность)^ 0,484726 0,476192 0,626 0,53126932 0,568419793 0,734 0,568759494 0,45189225
Сумма 3,938076 4,303907 3,157628011 4,39674005 4,188101749 2,82 4,482461148 2,67789225 4,441
Среднее 0,492259 0,537988 0,394703501 0,54959251 0,523512719 0,3525 0,560307643 0,33473653 0,555125
+ +
Кредитная история (информационная база) покупателей — набор оценочных критериев, состав которых показывает исполнение обязательств клиентами и характер их взаимоотношений с рассматриваемым предприятием.
Положительная кредитная история позволяет клиентам:
• получать скидки;
• увеличивать лимиты отгрузок;
• пересматривать отсрочки платежей.
Набор показателей, посредством которых целесообразно формировать информационную клиентскую базу, может быть таким:
1. Возраст дебиторской задолженности (дни).
2. Сумма долга (д. е.).
3. Давность отношений (мес.) — И.
4. Общая сумма отгрузок за все время работы с покупателем (д. е.) — £.
Таблица 3
АВС-классификация дебиторов по критерию «Средняя сумма»*
АВС средняя сумма
Дебитор Руб. %
Универсалмаш 6131905,17 83,98
итого по А 6131905,17 83,98
Легмаш 773809,52 10,6
итого по В 773809,52 10,6
КОБМ 192682,93 2,64
Машиностроительное объединение 101666,67 1,39
итого по С 294349,6 4,03
ИП Семкин 42380,95 0,58
Опытно-механический завод 40277,78 0,55
ИП Целищев 19333,33 0,26
итого по Д 101992,06 1,39
ВСЕГО 7302056,35 100
* В данном случае в ранжир добавлена категория Д по принципу <100000 руб. Подобная градация может лимитироваться внутренними регламентами фирмы
Таблица 4
АВС-классификация дебиторов по критерию «Платежная дисциплина»
АВС платежная дисциплина
Дебитор вероятность %
Универсалмаш 23,81 27,5
ИП Целищев 18,18 21
Опытно-механический завод 17,95 20,73
итого по С 59,94 69,23
КОБМ 12,12 14
ИП Семкин 9,09 10,5
итого по В 21,21 24,5
Легмаш 3,88 4,48
Машиностроительное объединение 1,54 1,79
итого по А 5,42 6,27
ВСЕГО 86,57 100
5. Количество срывов оплаты за все время работы — Срыв.
6. Количество заказов (отгрузок) — Отг.
7. Среднемесячная сумма отгрузок (д. е.) = £ / И.
8. Частота отгрузок (среднемесячное количество заказов товаров) = Отг / И.
9. Платежная дисциплина (вероятность срывов сроков оплаты в дальнейшем) ( %) = Срыв / Отг * 100 %.
Визуально клиентская информационная база может выглядеть следующим образом (табл. 1).
Эффективность финансового управления дебиторской задолженностью предприятия в значительной мере определяется и зависит
от используемой информационной базы [4]. В свою очередь, формирование информационной базы представляет собой процесс целенаправленного подбора соответствующих информативных показателей, ориентированных на составление планов клиентских взаимоотношений.
Рассмотренная выше информационная система дебиторской задолженности позволяет осуществлять многоаспектный контроль за поведением дебиторов и на основе системы статистических критериев о клиентах формировать индивидуальные условия работы с каждым из них.
Матричная модель — это таблица, элементы которой отражают взаимосвязь объектов.
Таблица 5
АВСД-матрица управления дебиторской задолженностью
Вероятность^^ А В С Д
А Надежные клиенты, приносящие существенные выгоды (VIP): Достаточно крупные клиенты, которым можно предложить оптовые скидки и особые условия: Легмаш 773809,52 руб. 3,88 % Как правило, мелкие предприниматели или начинающие сотрудничество с рассматриваемой фирмой, можно попробовать перевод на опт: Машиностроительное объединение 101666,67 руб. 1,54 % Незначительная клиентура:
В Выгодные клиенты: Выгодные клиенты с незначительными финансовыми трудностями: Фирмы, к которым можно применить стимулирование продаж: КОБМ 192682,93 руб. 12,12 % Незначительная клиентура с финансовыми трудностями: ИП Семкин 42380,95 руб. 9,09 %
С Крупные клиенты, но возможно имеющие временные финансовые трудности: Универсалмаш 6131905,17 руб. 23,81 % Крупные перспективные клиенты, которым впоследствии можно предложить оптовые скидки: Мелкие клиенты, которых либо переводим на опт, либо - на предоплату: Высоко-рискованное сотрудничество: Опытно-механический завод, ИП Целищев 29805,56 руб. 18,07%
Она весьма удобна для финансового анализа и планирования, так как является наглядной формой совмещения разнородных, но взаимоувязанных экономических классификаций. Матрица управления дебиторской задолженностью будет комплексно отражать информацию о платежных возможностях и финансовых перспективах каждого анализируемого дебитора.
При изучении разработанного информационного обеспечения управления дебиторской задолженностью (табл. 1) становится понятным, что возникает необходимость построения матрицы управления долгами размером 9*9, представляющей собой при использовании АВС-методики 729 возможных вариантов [5].
Для облегчения матричной задачи можно воспользоваться выбором ключевых параметров из входящих в информационную базу управления дебиторской задолженностью критериев.
Осуществим выбор ключевых параметров для управленческой матрицы дебиторов посредством встроенного сервиса Excel «Корреляция», в результате чего получаем таблицу коэффициентов корреляции (рис. 1).
На следующем этапе матрица коэффициентов корреляции заполняется полностью. При этом записываются значения по модулю, убираются перекрещивающиеся значения, рассчитываются средние величины коэффициентов по каждому параметру. В конечном итоге имеем дело с обработанной таблицей коэффициентов корреляции (табл. 2).
В результате произведенных манипуляций выделяются два параметра, имеющих наибольшее значение среднего коэффициента корреляции. В нашем случае это средняя сумма отгрузок, платежная дисциплина (вероятность).
Проведем предварительное ранжирование дебиторов [6] по принципу АВС по выбранным параметрам (табл. 3-4).
Построим АВС-матрицу, т. е. совместим результаты классификации задолженности по двум параметрам (средняя сумма / вероятность) (табл. 5).
Цель построения управленческой матрицы — выбрать оптимальное решение из множества возможных вариантов.
Основываясь на совмещенном клиентском рейтинге, т. е. зная меру надежности (вероятность) и финансовой перспективности (сумма) дебитора, предприятие в дальней-
шем предлагает каждому покупателю особые условия оплаты и отгрузки [6].
Клиенты, имеющие в рейтинге преимущественно А-В, могут рассчитывать на продление сроков оплаты в дальнейшем, получение скидок, возобновление отгрузок. И наоборот, покупатели, чей рейтинг включает в основном В-С, переводятся на жесткие условия продаж, предоплату. Клиенты же, чей рейтинг состоит в основном из С-Д, вообще могут зачисляться в «черный» список.
ЛИТЕРАТУРА
1. Зимовец А. В. Краткосрочная финансовая политика: Конспект лекций. — Таганрог, ТИУиЭ, 2010. — С. 49.
2. Лукасевич И. Я. Финансовый менеджмент: Учебник. — М.: Эксмо, 2010. — С. 443.
3. Синев М. Н. Процессная методология оценки эффективности внедрения и использования информационных систем // Российское предпринимательство.—2009. — № 4. — С. 78-84.
4. Акимов А. Информационное обеспечение: как повысить готовность компании к изменениям и измениться // URL: http://www.anticonsulting.ru/infobesp (дата обращения: 5.04.2013).
5. Козенкова Т. А., Кузнецова А. А. АВС-метод управления дебиторской задолженностью: методологический аспект // Глобальный научный потенциал. — 2012. — № 9. — С. 83-87.
6. Кузнецова А. А. Ранжирование задолженности предприятия // XX Международная НПК «Теория и практика развития экономики региона». — Калуга: ИД «Эйдос», 2011. — C. 264267.
REFERENCES
1. Zimovets A. V. The Short-Term Financial Policy: Lecture Notes. Taganrog: TIUiE, 2010. — p. 49. (in Russian).
2. Lukasevich I. Ya. Financial Management: a Manual — M.: EXMO Publishers, 2010. — p. 443 (in Russian).
3. Sinev M. N. A Process Methodology for Assessing the Efficiency of Introduction and Use of Information Systems // Rossiiskoye Predprinimatelstvo (Russian Enterprising) Journal. — 2009. — No. 4. — pp. 78-84. (in Russian).
4. Akimov A. Information Support: How to Boost the Readiness of a Company to Changes and Change // URL: http: //www. anticonsulting.ru/infobesp (accessed date: 5.04.2013). (in Russian.).
5. Kozenkova T. A., Kuznetsova A. A. The ABC Method of Receivables Management: The Methodological Aspect // The Global Research Potential. — 2012. — No. 9. — pp. 83-87 (in Russian).
6. Kuznetsova A. A. Ranking of Company's Receivables // XX International Research-and-Practical Conference «The Theory and Practice of Regional Economy Development». Kaluga: Eidos Publishing House. — 2011. — pp. 264-267. (in Russian).
