CC BY
42
УДК 657. 01
08.00.00 Экономические науки
НЕКОТОРЫЕ АСПЕКТЫ ОРГАНИЗАЦИИ УПРАВЛЕНЧЕСКОГО УЧЕТА ДЕНЕЖНЫХ ПОТОКОВ
Маничкина Маргарита Владимировна кандидат экономических наук, доцент кафедры «Экономика и финансы», РИНЦ SPIN-код автора: 3926-1767
Купина Виктория Валерьевна
кандидат экономических наук, доцент кафедры
«Экономика и финансы»
РИНЦ SPIN-код автора 2306-5166
Васильева Лорина Федоровна доктор экономических наук, профессор кафедры «Экономика и финансы», РИНЦ SPIN-код автора:2575-8197
Добрунова Мария Алексеевна кандидат экономических наук, старший преподаватель кафедры «Экономика и финансы», РИНЦ SPIN-код автора: 7460-7110 Краснодарский филиал Финансового университета при Правительстве Российской Федерации
В статье опираясь на концепции прогнозирования денежных потоков, приводятся примеры использования табличного процессора Microsoft Excel при выборе кривой прогнозирования на основании сравнения величины достоверности аппроксимации выбранных моделей
Ключевые слова: денежный поток, ПРИТОК И ОТТОК ДЕНЕЖНЫХ СРЕДСТВ, СБАЛАНСИРОВАННОСТЬ ПОТОКОВ, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ, КРИВАЯ РОСТА, АППРОКСИМАЦИЯ, ЭФФЕКТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ
DOI: 10.21515/1990-4665-124-051
UDC 657. 01 Economic science
SOME ASPECTS OF THE ORGANIZATION OF MANAGEMENT ACCOUNTING OF CASH FLOWS
Manichkina Margarita Vladimirovna Candidate of Economical Sciences, Associate Professor at the Department of Economy and Finance, RSCI SPIN-Code Autor: 3926-1767
Kupina Victoria Valeryevna Candidate of Economical Sciences, Associate Professor at the Department of Economy and Finance RSCI SPIN-Code Autor:2306-5166
Vasilyeva Lorina Fedorovna
Doctor of Economical Sciences, Associate Professor at the Department of Economy and Finance, RSCI SPINCode Autor: 2575-8197
Dobrunova Mariya Alekseevna
Candidate of Economic Sciences,
Senior lecturer at the Department of Economy and
Finance
RSCI SPIN-code Autor: 7460-7110
Krasnodar branch of Financial University under the
Government of the Russian Federation
The article is based on the concept of forecasting cash flows, there are examples of tabular processor Microsoft Excel when you select the curve of prediction based on the comparison of the value of the reliability of the approximation of the selected models
Keywords: CASH FLOW, INFLOW AND OUTFLOW OF FUNDS, BALANCE OF FLOWS, FORECASTING, GROWTH CURVE, APPROXIMATION, EFFECTIVE MANAGEMENT
При планировании производства и бизнес-процессов невозможно обойтись без прогноза. Прогнозирование является одной из функций управления и означает процесс разработки неких (чаще всего наиболее желательных) сценариев относительно будущего развития экономического субъекта. Прогнозирование на современном предприятии связано с финансовыми ресурсами, в первую очередь денежными.
Цель управления денежными средствами состоит в том, чтобы инвестировать избыток денежных доходов для получения прибыли, но одновременно иметь их необходимую величину для выполнения обязательств по платежам и одновременного страхования на случай непредвиденных ситуаций.
Управление денежными средствами осуществляется с помощью прогнозирования денежного потока, т.е. поступления (притока) денежных средств и использования (оттока) денежных средств.
Прогнозирование денежных потоков представляет выраженную в стоимостных показателях программу действий в области производства, закупок сырья или товаров, реализации произведенной продукции и т.д. В программе действий должна быть обеспечена временная и функциональная координация (согласование) отдельных мероприятий.
Основным целями прогнозирования движения денежных средств являются:
1) предвидеть будущий спрос на денежные средства;
2) оценить финансовые последствия этого спроса;
3) определить возможные способы действия и выбрать наилучший для удовлетворения спроса.
К основным принципам прогнозирования относятся: принцип системности; принцип единства; принцип научной обоснованности; принцип адекватности (соответствия); принцип вариантности; принцип целенаправленности. Наиболее эффективным способом выявления основной тенденции развития является аналитическое выравнивание.
Правильно выбранная модель кривой роста должна соответствовать характеру изменения тенденции исследуемого явления. Кривая роста позволяет получить выровненные или теоретические значения уровней динамического ряда. Это те уровни, которые наблюдались бы в случае
полного совпадения динамики явления с кривой.
Прогнозирование на основе модели кривой роста базируется на экстраполяции, т. е. на продлении в будущее тенденции, наблюдавшейся в прошлом. При этом предполагается, что во временном ряду присутствует тренд, характер развития показателя обладает свойством инерционности, сложившаяся тенденция не должна претерпевать существенных изменений в течение периода упреждения.
В настоящее время в литературе описано несколько десятков кривых роста, многие из которых широко применяются для выравнивания экономических временных рядов: линейная модель, полиномиальная модель второй, третьей степени, логарифмическая, экспоненциальная модели и др.
Существует несколько практических подходов, облегчающих процесс выбора формы кривой роста.
Наиболее простой путь — визуальный анализ, опирающийся на изучение графического изображения временного ряда. Подбирают такую кривую роста, форма которой соответствует фактическому развитию процесса. Если на графике исходного ряда тенденция развития недостаточно четко просматривается, то можно провести некоторые стандартные преобразования ряда (например, сглаживание), а потом подобрать функцию, отвечающую графику преобразованного ряда. В современных пакетах статистической обработки имеется богатый арсенал стандартных преобразований данных и широкие возможности для графического изображения, в том числе в различных масштабах. Все это позволяет существенно упростить для исследователя проведение данного этапа.
В табличном процессоре Microsoft Excel выбор кривой можно осуществить на основании сравнения величины достоверности аппроксимации выбранных моделей: для анализа и прогнозирования
необходимо выбрать такую модель, где данная величина будет наибольшей.
Так как исследуемая организация получает доходы только от текущей деятельности - продажи товаров оптом и в розницу, то для построения линий тренда используем информацию о поступлении и оттоке денежных средств за 12 месяцев 2016 года (табл.1).
Таблица 1 - Исходные данные для построения линий тренда
2016 год Приток Отток
Январь 4231 4020
Февраль 4891 5814
Март 4734 3039
Апрель 4675 3694
Май 4862 5837
Июнь 5655 5467
Июль 5823 6109
Август 5950 6489
Сентябрь 6544 5024
Октябрь 6998 7177
Ноябрь 7088 9941
Декабрь 7894 4529
Итого: 69345 67140
Основная тенденция (тренд) показывает, как воздействуют систематические факторы на уровень ряда динамики, а колеблемость уровней около тренда служит мерой воздействия остаточных факторов.
Оценка качества модели сводится к оценке ее точности и адекватности. Задача измерения тренда — достигается методом аналитического выравнивания. Основным содержанием этого метода в рядах динамики является то, что основная тенденция развития у рассчитывается как функция времени.
Определение теоретических (расчетных) уровней у производится на основе так называемой адекватной математической функции, которая наилучшим образом отображает основную тенденцию ряда динамики.
Подбор адекватной функции осуществляется методом наименьших квадратов — минимальных отклонений суммы квадратов между теоретическими и эмпирическими у уровнями.
Значение этого уравнения состоит в том, что при изучении тренда оно принимается в качестве критерия оценки соответствия расчетных (теоретических) уровней фактическим (эмпирическим) уровням рядов динамики.
Важнейшей проблемой, требующей своего решения при применении метода аналитического выравнивания, является подбор математической функции, по которой рассчитываются теоретические уровни тренда. От правильности решения этой проблемы зависят выводы о закономерностях тренда изучаемых явлений. Если выбранный тип математической функции адекватен основной тенденции развития изучаемого явления во времени, то синтезированная на этой основе трендовая модель может иметь полезное применение, например, при прогнозировании.
Итак, вначале построим графика поступления денежных средств за 12 месяцев 2016 года с использованием средств инструмента МАСТЕР ДИАГРАММ (рис. 1). Нахождение тренда ряда динамики поступления денежных средств осуществим методом аналитического выравнивания и прогнозирование его на три месяца вперед
Рисунок 1 - Построение линий тренда при прогнозировании поступления денежных средств на 3 месяца вперед
Для целей прогнозирования выбирается та модель, значение индекса
детерминации (Я2) которого максимальное. В нашем случае это вторая модель - парабола (полиноминальная функция второй степени). В данном уравнении х - это порядковый номер прогнозируемого месяца, у -поступление денежных средств в конкретном месяце. Результаты расчетов поместим в таблицу 2.
Аналогичным образом спрогнозируем величину оттока денежных средств в январе марте 2017 года, используя данные таблицы 1. Результаты построения линий тренда представлены на рисунке 2.
Таблица 2 - Результаты расчета прогнозируемой суммы поступления денежных средств на первые три месяца 2017 год
месяц х-порядковый номер прогнозируемого месяца 2 х Прогнозное значение поступления денежных средств у=18,002 х2+76,079х+4309,1
Январь 2016 13 169 8340,465
Февраль 2016 14 196 8902,598
Март 2016 15 225 9500,735
Рисунок 2 - Построение линий тренда при прогнозировании оттока денежных средств на 3 месяца вперед
Уравнения, представленные на графике говорят о том, что нам не удалось найти модель, которая бы адекватно описывала зависимость
оттока денежных средств в зависимости от временного фактора. Все коэффициенты находятся в диапазоне от 0,289 до 0,3155, что очень далеко от единицы, и, значит, зависимость отсутствует (табл.3).
Проведенные расчеты показали, что необходимо осуществлять прогнозирование поступления и оттока денежных средств, используя более аналитичные данные. Например, отдельно прогнозировать отток, связанный с выплатами поставщикам, гашением задолженности по заемным средствам и т.п.
Таблица 3 - Результаты расчета прогнозируемой суммы оттока денежных средств на первые три месяца 2017 год
месяц х-порядковый номер прогнозируемого месяца х2 Прогнозное значение оттока денежных средств у=9,1244 х2+401,68х+3478,3
январь 13 169 10242,16
февраль 14 196 10890,2
март 15 225 11556,49
Таким образом, главная роль в управлении денежными потоками отводится обеспечению их сбалансированности по видам, объектам, временным интервалам и другим существенным характеристикам. Планирование движения денежных потоков существенно повышает эффективность их управления, что приводит к эффективному использованию временно свободных денежных средств путем осуществления финансовых инвестиций предприятия, сокращению текущих потребностей предприятия в денежных средствах на основе увеличения оборачиваемости денежных активов и дебиторской задолженности, а также выбора рациональной структуры денежных потоков.
Список литературы
1. Болдырева Л.В., Ромашенко О.В. Моделирование эффективного резерва денежных средств организации// Международная научно-практическая конференция «Проблемы достижения экономической устойчивости и социальной сбалансированности: императивы, правовые и хозяйственные механизмы» - г. Краснодар, 24-25 апреля 2015 г. - С.13-16. - 500 экз.
2. Васильева Л.Ф., Тимошенко Н.В.Экономический анализ. Учебное пособие/ Краснодар, 2016
3. Игонина Л.Л. Финансовая система и экономическое развитие. М.: РУСАЙНС, 2016. 140 с.
4. Игонина Л.Л. Стоимость капитала: понятие и способы определения //Бухучет в строительных организациях. 2012. №7. С.55-66.
5. Мамонова И.В. Изменения в амортизационной политике организации. Налоговед, 2009, № 1, С.22-33
6. Рощектаева У.Ю. Системообразующие факторы достоверности финансовой отчетности предприятий перерабатывающего подкомплекса АПК России// Научный вестник южного института менеджмента. Издательство: Южный институт менеджмента(Краснодар) ISSN: 2305-3100, 2013, № 3, С. 75-80
References
1. Boldyreva L.V., Romashenko O.V. Modelirovanie jeffektivnogo rezerva denezhnyh sredstv organizacii// Mezhdunarodnaja nauchno-prakticheskaja konferencija «Problemy dostizhenija jekonomicheskoj ustojchivosti i social'noj sbalansirovannosti: imperativy, pravovye i hozjajstvennye mehanizmy» - g. Krasnodar, 24-25 aprelja 2015 g. - S.13-16. -500jekz.
2. Vasil'eva L.F., Timoshenko N.V.Jekonomicheskij analiz. Uchebnoe posobie/ Krasnodar, 2016
3. Igonina L.L. Finansovaja sistema i jekonomicheskoe razvitie. M.: RUSAJNS, 2016.
140 s.
4. Igonina L.L. Stoimost' kapitala: ponjatie i sposoby opredelenija //Buhuchet v stroitel'nyh organizacijah. 2012. №7. S.55-66.
5. Mamonova I.V. Izmenenija v amortizacionnoj politike organizacii. Nalogoved, 2009, № 1, S.22-33
6. Roshhektaeva U.Ju. Sistemoobrazujushhie faktory dostovernosti finansovoj otchetnosti predprijatij pererabatyvajushhego podkompleksa APK Rossii// Nauchnyj vestnik juzhnogo instituta menedzhmenta. Izdatel'stvo: Juzhnyj institut menedzhmenta(Krasnodar) ISSN: 2305-3100 , 2013, № 3, S. 75-80
