Оперативное управление денежными потоками на предприятиях Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

ОПЕРАТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ДЕНЕЖНЫМИ ПОТОКАМИ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ

н.в. чистяков

Санкт-Петербургский государственный аграрный университет

Процесс управления на предприятии — это последовательное выполнение следующих функций:

- планирование (определение прогнозных значений ожидаемых результатов);

- учет (регистрация фактических значений полученных результатов);

- контроль (сопоставление плана с фактом и выявление отклонений);

- анализ (выяснение причин отклонения факта от плана);

- регулирование (принятие мер по ликвидации отклонений) [1, с. 9].

Среди функций управления первой и наиболее важной является планирование. Именно с этой функции начинается процесс управления и от того, насколько четко и правильно разработаны планы, зависит эффективность управления предприятием.

При переходе на рыночные отношения принципы и практика финансового планирования, существовавшие в доперестроечный период, стали неактуальными. Непредсказуемость многих факторов внешней среды (инфляция, постоянные изменения в нормативно-правовых документах, регулирующих налогообложение, финансовые кризисы, кризис неплатежей и тому подобное), влияющих на финансово-хозяйственную деятельность предприятия, отрицательно сказалась на развитии финансового планирования в условиях рынка и применении его на предприятиях. Большинство руководителей при принятии управленческих решений опираются не на финансовые расчеты и планы, а следуют своей интуиции и опыту.

Использование методов финансового планирования, утративших свою актуальность, равно как и использование интуитивного способа принятия решений, может привести к негативным последствиям для предприятия. Невозможно эффективно управлять производством и деятельностью любого коммерческого предприятия, не имея четкого, обоснованного и детально разработанного финансового плана.

В настоящее время в научной и учебно-практической литературе по финансовому планированию рассмотрены всевозможные методы, способы, принципы планирования как на стадиях стратегического и перспективного планирования, так и на стадиях текущего и оперативного планирования. При этом в рамках развития управленческого учета и анализа широкое распространение получили методы и принципы бюджетирования.

Основным и наиболее важным объектом финансового планирования являются денежные потоки предприятия. Именно об оперативном планировании и управлении движением денежных средств пойдет речь в данной статье.

Несмотря на огромное значение бюджетного управления для предприятия, составление годовых планов (бюджетов) с детализацией их по месяцам явно не достаточно для оперативного управления движением денежных средств. Для этого необходимо составлять более подробный оперативный план — платежный календарь.

Платежный календарь — это план организации производственно-финансовой деятельности предприятия, в котором календарно взаимосвязаны все источники денежных поступлений и расходы за определенный период времени. Он полностью охватывает денежный оборот коммерческой организации; дает возможность увязать поступления денежных средств и платежи как в наличной, так и безналичной форме; позволяет обеспечить постоянную платежеспособность и ликвидность [2, с. 198].

Платежный календарь, как правило, представляет собой месячную детализацию показателей положительных и отрицательных денежных потоков с разбивкой по дням (пятидневкам, декадам) бюджета движения денежных средств. Основная цель составления платежного календаря видится в достижении максимальной сбалансированности положительных и отрицательных денежных потоков в каждый момент планируемого интервала времени, а также в обеспечении платежеспособности предприятия. Именно платежный календарь как средство управления денежными потоками на

предприятии должен решать задачу синхронизации положительных и отрицательных денежных потоков. Достижение такой сбалансированности способствует ускорению оборачиваемости денежных средств, вовлечению дополнительного их количества в оборот, улучшению платежной дисциплины и так далее, что в совокупности приводит в конечном итоге к повышению рентабельности деятельности организации.

Общая схема составления платежного календаря следующая:

1) определение остатка денежных средств (ДС) на начало периода;

2) расчет планируемой выручки от реализации продукции и других возможных поступлений денежных средств за планируемый интервал времени;

3) планирование платежей, которые необходимо произвести для осуществления производственной деятельности организации, осуществления инвестиций, выплат задолженностей по кредитам и займам и тому подобное;

4) расчет остатка свободных денежных средств на конец периода.

На взгляд автора, наиболее сложным моментом в составлении платежного календаря для сельскохозяйственного или любого другого предприятия является прогнозирование поступлений денежных средств в каждый конкретный момент времени. Это является «камнем преткновения» перед финансовым директором или менеджером, которые составляют платежный календарь. От того, насколько правильно они смогут спрогнозировать поступление денежных средств на счета предприятия, зависит и разница между запланированными и фактическими оттоками денежных ресурсов. В сложившейся практике рыночных отношений предприятию зачастую сложно, а иногда и невозможно точно определить, когда поступят денежные средства на счета или когда будут произведены оплаты за отгруженную продукцию.

Как показывает практика планирования денежных потоков на ряде сельскохозяйственных предприятий, суммы фактических платежей очень сильно разнятся от запланированных. В первую очередь это связано с отсутствием или недостаточным притоком денежных средств в тот день, в который запланированы те или иные платежи. В результате нарушаются сроки платежей, растет сумма кредиторской задолженности, предприятию приходится оплачивать штрафные санкции и неустойки, предусмотренные в договорах, в

спешном порядке происходит перераспределение имеющихся денежных средств по наиболее важным направлениям. Все это, естественно, негативно влияет на эффективность работы предприятия по управлению денежными потоками.

Чтобы максимально реально спрогнозировать поступление денежных средств на счета предприятия, управленческому персоналу необходимо знать множество факторов, которые прямо или косвенно могут повлиять на денежные притоки. Среди основных таких факторов можно выделить: объемы реализации продукции, возможные цены реализации каждого вида продукции, количество продукции, уже проданной с отсрочкой платежа, сроки инкассации дебиторской задолженности по каждому конкретному покупателю и сделке, сколько продукции будет отгружено без предоплаты в планируемом периоде, и множество других. Однако как бы хорошо ни работали на предприятии отдел маркетинга, плановый и другие отделы, невозможно точно определить сумму денежных средств, которая придет на счета организации в каждый конкретный момент времени.

Для того чтобы наиболее эффективно спланировать распределение денежных платежей на предприятии для обеспечения их наибольшей синхронизации с поступлениями средств, а также для поддержания необходимого уровня платежеспособности предлагаю использовать имитационную модель.

Процесс имитационного моделирования Р. Шеннон определяют как «процесс конструирования реальной системы и постановки экспериментов на этой модели в целях либо понять поведение системы, либо оценить (в рамках ограничений, накладываемых некоторым критерием или совокупностью критериев) различные стратегии, обеспечивающие функционирование данной системы» [3, с. 14 — 15]. Имитационное моделирование позволяет изучать сложные экономические процессы и системы, описываемые большим числом элементов и ограничений со сложными математическими уравнениями взаимосвязей между ними. В имитационном моделировании могут использоваться различные средства и методы: схемы, таблицы, графики, математические соотношения и так далее.

Преимущества использования метода имитационного моделирования при исследовании экономических процессов, протекающих на предприятии, выражаются в следующем: - проводя эксперименты над имитационной

моделью, экономисты, руководители эконо-

мят как значительные средства, так и время. Проведение экспериментов над реальными объектами требует огромных затрат и продолжительного времени для их осуществления, не говоря уже о невозможности проведения многих экспериментов;

- в имитационной модели при желании можно добиться очень высокого уровня детализации процессов, а также учета многочисленных факторов, что позволяет глубже понять многообразие внутренних и внешних факторов, причинно-следственные взаимосвязи, оказывающие влияние на изучаемый объект или процесс;

- имитационные модели широко применяются для исследования динамических систем, что позволяет исследователю наблюдать на модели за ходом функционирования экономической системы в течение определенного времени;

- имитационное моделирование в отличие от многих математических моделей позволяет изучать объекты и процессы в условиях неопределенности и риска, при отсутствии всех необходимых данных и так далее;

- наиболее важным достоинством имитационного исследования является возможность получения огромного числа альтернативных вариантов решений при различных значениях входных переменных. Отсюда возможность у исследователя получить ответы на «вечный» вопрос: что, если?, — а также осуществлять прогнозирование функционирования проектируемых объектов и процессов, еще не существующих в реальности.

Общая схема имитационной модели платежного календаря для сельскохозяйственных предприятий (данная модель может использоваться и на любом другом предприятии) представлена на рис. 1. Условные обозначения, используемые на рис. 1: ДС

- денежные средства; ВСХПР — выручка от реализации продукции; АВПОЛ — поступления предоплаты (авансов) в текущем периоде; ПОГАВпол — отгрузка продукции в счет полученных авансов; ПОГдЗпред — погашение дебиторской задолженности от покупателей по отгрузкам предыдущих месяцев; ОБРдЗтек — возникновение дебиторской задолженности от покупателей по отгрузкам текущего месяца; ВОСиПА — выручка от реализации основных средств и прочих активов; ВцБифВ — выручка от реализации ЦБ и иных финансовых вложений; АРЕНПОЛ — поступления арендных платежей; ДКрЗПОЛ — полученные долгосрочные кредиты и займы; БСПОЛ —

получение бюджетных субсидий; ПОГПрдЗ — погашение прочей дебиторской задолженности (в том числе выданных авансов); ОБРПрдЗ — возникновение прочей дебиторской задолженности; ПРПОСТ — прочие поступления; ОПЛСМУ — оплата сырья и материалов, услуг сторонних

КЗсму

покрытие кредиторской

организаций; ПОГ задолженности поставщикам по расчетам за сырье, материалы, услуги сторонних организаций; ОБ-РКЗсму — приобретение сырья и материалов, услуг сторонних организаций с отсрочкой; ПОКТОВ — закупка товаров для продажи; ОПЛобщ — оплата общехозяйственных расходов; ПОГКЗобщ — покрытие кредиторской задолженности поставщикам по расчетам за общехозяйственные расходы; ОБРКЗобщ — приобретение материалов, услуг, прочих активов на общепроизводственные цели с отсрочкой; ОТ — заработная плата (фонд оплаты труда); ПОГКЗот — покрытие кредиторской задолженности по оплате труда; ОБРКЗот — возникновение кредиторской задолженности по оплате труда; ОТЧОТ — отчисления от фонда оплаты труда; ПОГКЗотч — покрытие кредиторской задолженности по отчислениям с заработной платы; ОБРКЗотч — возникновение кредиторской задолженности по отчислениям с заработной платы; НиС — налоговые платежи и прочие сборы в бюджет; ПОГКЗнс — покрытие кредиторской задолженности по налогам и сборам; ОБРКЗнс — возникновение кредиторской задолженности по налогам и сборам; ДИВиПР — выплата дивидендов, процентов собственникам (акционерам); ПРОС — приобретение объектов основных средств; ПРНА — приобретение нематериальных активов; ПРцБифВ — приобретение ценных бумаг и осуществление финансовых вложений; ПРЕДЗ — предоставление займов другим организациям; ОПЛауд — оплата услуг аудиторских организаций; ОПЛКРОРГ — оплата услуг кредитных организаций (проценты, комиссионные); ПОГКрЗ — погашение займов и кредитов; ЛИЗПЛ — лизинговые платежи; ПРВЫПЛ — прочие выплаты, перечисления и т. п.; ПОГПрКЗ — покрытие прочей кредиторской задолженности; ОБРПрКЗ — возникновение прочей кредиторской задолженности; ОстДСмш — необходимый минимальный ежедневный остаток ДС; КСЛ — задаваемый коэффициент срочной ликвидности; КЗконд — сумма кредиторской задолженности на конец дня; ДЗКОНд — сумма дебиторской задолженности на конец дня; КФВконд — сумма краткосрочных финансовых (ликвидных) вложений на конец дня.

При этом сумма кредиторской задолженности на конец дня рассчитывается по следующей формуле:

КЗГ

= кзначд + аяпол + дкрзпш + °брк

+ ОБРЮобщ + ОБРКЗот + ОБРЮойя + ОБРКЗнс + + ОБРПрКз - ПОГМпол - ПОГщрз - ПОТ^му -

ПОГКЗобщ - ПОГкзот - ПОГкззт - ПОГкзнс - ПОГпрКз.

Сумма дебиторской задолженности на конец дня рассчитывается по формуле:

ДзКОНД = ДзНАЧД + ОБРДзтек + ОБРПрДз --ПОГДзпред - ПОГПрдз

Сумма краткосрочных финансовых (ликвидных) вложений на конец дня:

КФВКОНД = КФВНАЧД + ПРЦБиФВ - ВЦБиФВ ■

Для того чтобы был более понятен процесс имитационного моделирования с помощью предложенной модели, определимся с некоторыми ограничениями и допущениями. Во-первых, в нашей модели вводим допущение о неразграничении денежных потоков по различным счетам учета денежных средств. Другими словами, по каждой строчке притока и оттока денежных средств в платежном календаре за день показывается сумма по всем счетам учета денежных средств: 50 «Касса», 51 «Расчетные счета», 52 «Валютные счета», 55 «Специальные счета в банках», 57 «Переводы в пути».

Во-вторых, для того чтобы не допустить отрицательного остатка денежных средств на конец дня и, соответственно, переноса этого остатка на начало следующего дня, вводим следующие допущения: неоплаченные платежи переносятся на следующий день; для расчета по данным платежам берется краткосрочный кредит в банке (предполагается, что у хозяйства в банке открыта кредитная линия). Данное допущение позволит нам выяснить примерную среднюю и максимальную величину кредита, которая может потребоваться при неблагоприятных событиях, т. е. при скачкообразных поступлениях выручки.

В-третьих, всем планируемым платежам присваивается приоритет, который позволит в дальнейшем оптимизировать платежный календарь. Например, расчеты с бюджетом по налогам и сборам, возврат кредитов банку имеют высший платежный приоритет и, следовательно, данные платежи осуществляются в строго определенный день планируемого периода. Покупке канцелярских товаров, закупке материалов для обслуживания и уборки помещений присваивается низший платежный приоритет, который означает, что данные платежи могут осуществляться в любой день периода или, при неблагоприятных стечениях обстоятельств, могут быть перенесены на следующий период.

В-четвертых, помимо денежных потоков в предложенной имитационной модели платежного календаря планируются стоимостные потоки образования и погашения дебиторской и кредиторской задолженности. Как правило, данные показатели не используются при составлении платежного календаря. Однако, как видно из рис. 1, для того чтобы обеспечить заданный уровень платежеспособности предприятия, необходимо знать ежедневные суммы остатков дебиторской и кредиторской задолженности.

Модель, представленная на рис. 1, описывает стохастическую систему — платежный календарь. «Стохастические системы — это такие системы, динамика которых зависит от случайных факторов, входные, выходные переменные стохастической модели, как правило, описываются как случайные величины, функции, процессы, последовательности» [4, с. 22]. Моделирование процессов с учетом случайных факторов реализуется через метод статистических испытаний — метод Монте-Карло. «В основе вычислений по методу Монте-Карло лежит случайный выбор чисел из заданного вероятностного распределения» [5, с. 19].

Результаты моделирования, полученные при воспроизведении единственной реализации процессов, в силу действия случайных (вероятностных) факторов будут реализациями случайных процессов и не смогут объективно характеризовать изучаемый объект. Поэтому искомые величины при исследовании процессов методом имитационного моделирования обычно определяют как средние значения по данным большого числа реализаций процесса (задача оценивания). Эксперимент на модели содержит несколько реализаций, прогонов и предполагает оценивание по данным совокупности (выборки). Ясно, что (по закону больших чисел) чем больше число реализаций, тем получаемые оценки все больше приобретают статистическую устойчивость. В случае со стохастической системой необходимо осуществлять сбор и оценивание статистических данных на выходе имитационной модели, для этого проводить серию прогонов и статистическую обработку результатов моделирования [4, с. 22].

Как видно на рис. 1, в модели задействованы два разных способа имитации случайного числа. Первый способ подразумевает выбор случайного числа из заранее спланированного интервала: минимум — максимум. Модель реализуется в электронных таблицах в среде приложения Microsoft Excel (далее — Excel). Для реализации первого способа генерации случайного числа использу-

+

Остаток ДС на начало каждого дня планируемого периода

Планируется интервал выручки

Планируется

интервал поступления ДСотАВпол

Планируется

интервал поступления ДС от БСпол

Планируется

интервал образования прочей ДЗ

(ОБРтю)

Планируется

сумма погашения предоплаты

(ПОГлВтл)

Планируются фиксированные суммы по прочим источникам поступления ДС

Всхпр

I

Случайное число из интервала V . * . * .

ОБРдзтек

АВпол

х:

БСпол

х:

ОБР,

ПрДЗ

НОГ АВпол

Имитация случайной вероятности притока ДС (образования и погашения ДЗ) в каждый

1 1 1 X

ДКрЗпол ВцБиФВ

ПОГпрдз ПРпост

пог

ДЗпред

АРЕНпол

ВоСиПА

Запланированная сумма притока ДС в каждый день

+

+

Краткосрочный кредит для оплаты расходов, не оплаченных в прошлый день

V

Итого приток ДС в каждый день

Планируются фиксированные суммы по направлениям расходования ДС

Каждой статье расхода ДС присваивается платежный приоритет. Составляется график распределения платежей.

ОПЛсму 1- ОПЛобщ 1— ОТ

* * *

ПОГкЗсму ПОГкзобщ ПОГкЗот

ОБРкЗсму ОБРкзобщ ОБРкЗот

н ОТЧот

-

ПОГкЗотч

ОБРкЗотч

ОБРпрКЗ

НиС

-

погКЗнс

ОБРкзнс

ПОГпркз

I

ПОКтов ПРцбиФВ ПРна

ОПЛАуд ДИВиПР ПРос

ОПЛкрорг ПРЕДз ПРвыпл

ПОГкрз ЛИЗпл

Запланированная сумма оттока ДС в каждый день

Остаток ДС на конец каждого дня при запланированных денежных потоках

+

Расходы, неоплаченные в прошлый день

Итого отток ДС в каждый день

Остаток ДС на конец каждого дня планируемого периода

Установление необходимого минимального остатка ДС (коэффициент срочной ликвидности)

ОстДСМ1> Крд х КЗ^щ - ДЗ^щ - КФВ^цд

Свободный остаток ДС на счетах организации в каждый день планового периода

Рис. 1. Схема имитационной модели платежного календаря (курсивом обозначены стоимостные потоки)

ется встроенная функция Excel — СЛУЧМЕЖДУ (нижн_гран; верхн_гран). Данная функция возвращает равномерно распределенное случайное число между двумя заданными числами: минимальным и максимальным значениями интервала.

Второй способ генерации случайных чисел подразумевает распределение полученного числа от первой генерации или заданного фиксированного числа на несколько рабочих дней (в среднем за месяц — 20 рабочих дней) случайным образом. В Excel есть инструмент — генератор случайных чисел, который предназначен для автоматической генерации множества данных (генеральной совокупности) заданного объема, элементы которого характеризуются определенным распределением вероятностей (при этом могут быть использованы семь типов распределений: равномерное, нормальное, Бернулли, Пуассона, биномиальное, модельное и дискретное).

Также для Excel существует надстройка Crystal Ball, позволяющая генерировать случайные числа с заданным вероятностным распределением. Данная надстройка значительно расширяет возможности Excel в имитационном моделировании посредством возможности задать больше типов распределений, с ее помощью можно установить число генерируемых случайных чисел, сгенерировать статистические отчеты по результатам имитации [6, c. 671].

Использовать данные инструменты для предложенной модели платежного календаря считаем нецелесообразным. Нашей задачей является распределение известного числа случайным образом на определенное число дней таким образом, чтобы сумма чисел по этим дням равнялась данному известному числу. Указанные инструменты генерируют случайные числа с большим разбросом значений заданного числа. Если использовать надстройку Crystal Ball, то распределение числа, например 15 млн руб. на двадцать дней случайным образом, будет давать сумму по этим дням от 8 до 22 млн руб. Используемый на 95 % доверительный интервал не сможет значительно сократить разброс значений.

Для решения указанной задачи предлагаем использовать следующий алгоритм генерации случайных чисел. Будем использовать функции Excel СЛЧИС 0 и ВЕРОЯТНОСТЬ (x интервал; интервал вероятностей; нижний предел; верхний предел). Функция СЛЧИС 0 возвращает равномерно распределенное случайное число, большее либо равное 0 и меньшее 1. Функция ВЕРОЯТНОСТЬ возвращает вероятность того, что значение из интервала находится внутри заданных пределов.

Для того чтобы распределить заданное число на несколько дней таким образом, чтобы сумма чисел за все дни при любом прогоне модели равнялась заданному числу, необходимо сгенерировать коэффициенты (случайные вероятности), которые в сумме за все дни всегда равнялись бы единице (рис. 2). Далее заданное число будем перемножать на полученные коэффициенты, получив таким образом случайное поступление денежных средств на счета предприятия в течение всех дней планируемого периода в сумме, равной заданному числу. Данный алгоритм имитации поступлений денежных средств и отличает предлагаемую модель от имитационного моделирования по методу Монте-Карло, предложенного Ю. Бригхемом и Л. Гапенски [7, с. 314 - 316].

В итоге в Excel при каждом пересчете рабочего листа в столбце F (см. рис. 2) будут генерироваться случайные коэффициенты, которые в сумме всегда будут равны 1.

Может возникнуть вопрос о том, как задать случайные вероятности, указанные в столбце С. Для генерации случайной вероятности в столбце F не имеет значения, какие заданы вероятности распределения случайных чисел, так как функция ВЕРОЯТНОСТЬ суммирует значения случайных вероятностей столбца С при попадании случайного числа столбца E в интервал, заданный в функции ВЕРОЯТНОСТЬ. При этом ясно, что чем больше будет разброс заданных значений случайных вероятностей в столбце С, тем больше будет разброс значений (от 0 до максимума) в столбце F.

После того как будут запланированы интервальные значения поступления денежных средств на счета предприятия, образование и погашение дебиторской и кредиторской задолженности, определены приоритеты платежей и осуществлено первоначальное распределение их по дням планируемого периода, проводится непосредственно имитационный эксперимент с моделью. При этом следует помнить, что по правилам статистики (закон больших чисел) чем больше экспериментов вы проведете, тем более точными будут результаты моделирования. В результате осуществления имитаций финансовый менеджер получает выходную информацию, которую с помощью инструментов статистического анализа приводит к форме, удобной для выработки выводов и рекомендаций по решению стоящих перед ним задач. В качестве результатов имитационного эксперимента с предложенной моделью платежного календаря можно получить следующую информацию:

Е Microsoft Excel - ген.сл.вероятн

@J Файл Правка Вид Вставка Формат Сервис Данные Qkho Справка

□ tí И Щ S а У X 41 в • ^ I о ■ г.. 4 Е . s; ÎJ .1 & 100% . щ .

ШОП . 10 - ж к ч сив|вхпил Я Ä

F43 - f.

встроенные функции

• » • А. .

А В С D Е ______________3 ........... H

1

2 Генерация случайных вероятностей за 20 дней

Дни Интервалы Заданные случайные Случайные числа Генерируемая случайная вероятность

J вероятности

4 1 0-0.0499999 0,0974 »СЛЧИС0 »ВЕРОЯТНОСТЬ® Е23;С4 С23;0,С0001;0.049999)

5 2 0,05-0.0999999 0,089 »слчисо »ВЕРОЯТНОСТЬ® Е23;С4 С23Д 05;0Д99999)

6 3 0,1-0,1499999 0,084 »слчисо »ВЕРОЯТНОСТЬ® Е23.С4 С23;0.1;0,149999)

7 4 0,15-0,1999999 0,00 »СЛЧИСО »ВЕРОЯТНОСТЬ® Е23;С4 С23;0,15:0.199999)

8 5 0,2-0,2499999 0,0755 »СЛЧИСО »ВЕРОЯТНОСТЬ® Е23;С4 C23;0Í;0,249999)

9 6 0,25-0,2999999 0,071 »слчисо »ВЕРОЯТНОСТЬ® Е23,С4 С23,0,25,0,299999)

10 7 0,3-0,3499999 0,066 »слчисо »ВЕРОЯТНОСТЬ® Е23;С4 С23;0,3:0,349999)

11 8 0,35-0,3999999 0,06 »слчисо »ВЕРОЯТНОСТЬ® Е23;С4 023:0,35:0.399999)

12 9 0,4-0,4499999 0,0542 »слчисо »ВЕРОЯТНОСТЬ® Е23,С4 С23,0,4,0,449999)

13 10 0,45-0,4999999 3,05 »слчисо »ВЕРОЯТНОСТЬ® Е23;С4 С23;0,45:0,499999)

14 11 0,5-0,5499999 0,0446 »слчисо »ВЕРОЯТНОСТЬ® Е23;С4 С23;0.5;0,549999)

15 12 0,55-0,5999999 0,0405 »слчисо »ВЕРОЯТНОСТЬ® Е23;С4 С23;0,55:0,599999)

16 13 0,6-0,6499999 0,0366 »слчисо »ВЕРОЯТНОСТЬ® Е23,С4 С23;0.6,0,649999)

17 14 0,65-0,6999999 0,0325 »слчисо »ВЕРОЯТНОСТЬ® Е23;С4 С23;0,65;0,699999)

18 15 0,7-0,7499999 0,0284 »слчисо »ВЕРОЯТНОСТЬ® Е23;С4 С23:0,7:0.7499999)

19 16 0,75-0,7999999 0,0258 »слчисо »ВЕРОЯТНОСТЬ® Е23.С4 С23,0,75,0,799999)

20 17 0,8-0,8499999 0Д214 »слчисо »ВЕРОЯТНОСТЬ® Е23;С4 С23;0,8;0,8499999)

21 18 0,85-0,8999999 0,0176 »слчисо »ВЕРОЯТНОСТЬ® Е23;С4 С23;0,85;0,899999)

22 19 0,9-0,9499999 0,0142 »слчисо »ВЕРОЯТНОСТЬ® Е23,С4 С23,0,9,0,9499999)

23 20 0,95-0,9999999 0,0113 »слчисо »ВЕРОЯТНОСТЬ® Е23.С4 С23;0,95:0,999999)

24 Сумма =СУММ(С4:С2; =CyMM(F4:F23)

25

Рис. 2. Функции Excel, используемые при генерации случайных вероятностей

1) вероятность получения отрицательного остатка денежных средств на конец каждого дня периода при запланированных денежных потоках;

2) минимальное, максимальное и среднее значения остатка денежных средств на конец каждого дня периода при запланированных денежных потоках;

3) статистические данные распределения значений остатка денежных средств на конец каждого дня при запланированных потоках: дисперсия, среднеквадратическое отклонение, асимметрия, эксцесс, доверительный интервал среднего значения при определенном уровне достоверности, а также графики (гистограммы) остатков денежных средств на конец дня и средние значения остатка денежных средств на конец каждого дня периода;

4) ранее перечисленные показатели для свободных остатков денежных средств на конец каждого дня периода при обеспечении запланированного уровня платежеспособности предприятия;

5) ранее перечисленные показатели (пп. 1 — 3) для общей суммы неоплаченных платежей за пе-

риод, которая одновременно равна сумме необходимого кредита для покрытия всех запланированных платежей при разнообразных значениях поступления денежных средств за период;

6) указанные показатели (пп. 1 — 3) для чистого денежного потока за планируемый интервал времени;

7) те же показатели (пп. 1 — 3) для общей суммы дефицита денежных средств для поддержания заданного уровня платежеспособности и др.

После анализа полученной информации принимаются решения по оптимизации денежных потоков в виде перераспределения платежей в планируемом платежном календаре хозяйства таким образом, чтобы максимально синхронизировать положительные и отрицательные денежные потоки, обеспечить заданный уровень платежеспособности предприятия. На данном этапе очень важно следовать составленному графику распределения платежей и учитывать те приоритеты, которые присвоены тому или иному платежу.

В результате использования имитационной модели платежного календаря финансовый менеджер хозяйства сможет оптимизировать распределение платежей за планируемый период наиболее эффективно. Это позволит обеспечить финансово-хозяйственную деятельность организации с привлечением минимального количества заемных средств или вовсе обойтись без них, повысить платежную дисциплину на предприятии, уменьшить

кредиторскую задолженность.

литература 1.

2.

4.

5.

6.

7.

Дугельный А. П., Комаров В. Ф. Бюджетное управление предприятием: Учеб. -практ. пособие. — 2-е изд. — М.: Дело, 2004. - 432 с.

лихачева о. Н. Финансовое планирование на предприятии: Учеб. -практ. пособие. — М.: ТК Велби, Изд-во «Проспект», 2004. — 264 с.

Шкуропат А. В. Имитационное моделирование в управлении социально-экономическими процессами на предприятии. — Одесса: Одесский институт народного хозяйства, 1991. — 141 с.

лычкина Н. Н. Имитационное моделирование экономических процессов: Конспект лекций / ГУУ. — М., 2005. — 153 с. Емельянов А. А. и др. Имитационное моделирование экономических процессов: Учеб. пособие / А. А. Емельянов, Е. А. Власова, Р. В. Дума; Под ред. А. А. Емельянова. — М.: Финансы и статистика, 2004. — 368 с. Мур Дж, Уэдерфорд л. Р. и др. Экономическое моделирование в Microsoft Excel, 6-е изд. : Пер. с англ. — М. : Издательский дом «Вильямс», 2004. — 1024 с.

Бригхем Ю., Гапенски л. Финансовый менеджмент: Полный курс: в 2 т.: пер. с англ. Под ред. В.В. Ковалева. СПб.: Экономическая школа, 2000. — Т 2. — 669 с.