CC BY
14
RISKS OF TRADING AND LOGISTICS OPERATIONS WITH GRAIN Serikova K.I. (Russian Federation) Email: Serikova563@scientifictext.ru
Serikova Karina Igorevna — Мaster, INTERNATIONAL ECONOMICS AND INTERNATIONAL BUSINESS DEPARTMENT, FEDERAL STATE BUDGETARY EDUCATIONAL INSTITUTION OF HIGHER PROFESSIONAL EDUCATION VORONEZH STATE UNIVERSITY, VORONEZH
Abstract: this article is devoted to the problem of assessing the risks of trade and logistics operations with grain in order to make a decision on their expediency. The author presents the main possible internal risks associated with the company's own activities, and the risks of business environment. For each risk there is a brief description of its impact on the company's performance given. For risks that can be adequately assessed the author provides formulas for calculating their value.
Keywords: trade and logistics operations, profitability, internal risks, risks of business environment, free financial resources, cash gap, free commodity and logistics resources, penalties.
РИСКИ ТОРГОВО-ЛОГИСТИЧЕСКИХ ОПЕРАЦИЙ С ЗЕРНОМ Серикова К.И. (Российская Федерация)
Серикова Карина Игоревна — магистр, кафедра международной экономики и внешнеэкономической деятельности, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Воронежский государственный университет, г. Воронеж
Аннотация: данная статья посвящена проблеме оценки рисков торгово-логистических операций с зерном с целью принятия дальнейшего решения о целесообразности их проведения. Автором были рассмотрены основные из возможных внутренних рисков, связанных с собственной деятельностью компании, и рисков, исходящих от бизнес-окружения. Для каждого риска была дана краткая характеристика его влияния на результаты деятельности компании. Для рисков, которые поддаются адекватной оценке, были приведены формулы расчета их величины.
Ключевые слова: торгово-логистическая операция, прибыльность, внутренние риски, риски бизнес-окружения, свободные финансовые ресурсы, кассовый разрыв, свободные товарные и логистические ресурсы, штрафные санкции.
Торгово-логистическая операция — это ряд действий, которые необходимо совершить для передвижения материального потока определенного объема от поставщика к потребителю. В данной статье рассмотрим торгово-логистические операции в рамках деятельности компаний, занимающихся торговлей зерна. В соответствии с практикой трейдеров зерна, перед принятием решения о проведении тех или иных операций, компания оценивает их на предмет прибыльности, обычно посредством показателей маржинальной прибыли, выручки, рентабельности и т.п. Дальнейшая более детальная оценка не является стандартом в деятельности зерновых компаний и, более того, нет определенной модели ее проведения.
По нашему мнению, неотъемлемой частью оценки целесообразности проведения тех или иных операций должен выступать учет для каждой из них следующих рисков (табл. 1).
Вид Содержание
Риски бизнес-окружения - несвоевременность поставок; - задержка платежей контрагентов; - задержки в перевозках.
Внутренние риски - недостаток финансовых ресурсов для выплат контрагентам; - недостаток товарных ресурсов; - несоблюдение сроков отгрузки со своей стороны; - ошибки при обработке/передаче информации и человеческий фактор.
Для оценки рисков, исходящих от бизнес-окружения, в частности, несвоевременности поставок и задержек платежей для определенных контрагентов, необходимы статистические данные о задержках, собранные по прошлым сделкам с такими контрагентами. Для оценки задержки платежей контрагентами необходимо также учитывать зависимость результатов от выбранного контрактного порядка оплаты: после заключения контракта, после отгрузки, по готовности документов на груз, после поставки; в несколько траншей с указанием процентов от общей суммы и сроков или одной суммой. Тогда при достаточном наборе данных можно провести оценку вероятности задержек с помощью следующих показателей (табл. 2).
Таблица 2. Показатели оценки надежности контрагентов [4, с. 2067]
Показатель Интерпретация Формула Функция в Excel
Максимум Максимальное количество дней задержки. - МАКС (число 1; [число2];..)
Среднее значение Среднее арифметическое дней возможной задержки. -_хг+■ ■ ■ +хп п ' где xj{xb...xn} СРЗНАЧ (число 1; [число2];..)
Стандартное отклонение Дает характеристику точности среднего значения, чем ближе к 0, тем оно точнее. STD= lE(xi "х) 2 , ■\1 п где х — среднее СТАНДОТКЛОН (число 1; [число2];..)
Квартили Значения, которые делят таблицу данных (или ее часть) на 4 группы. Перед использованием формул необходимо упорядочить числа по возрастанию КВАРТИЛЬ (массив;часть)
1й квартиль (25%) Отражает максимальную задержку в днях 25% сделок / оплат. Q3=34(n+1) КВАРТИЛЬ (массив;1)
2й квартиль (50%) или медиана Отражает максимальную задержку в днях 50% сделок / оплат. Q2=12(n+1) КВАРТИЛЬ (массив;2)
3й квартиль (75%) Отражает максимальную задержку в днях 75% сделок / оплат. Qi=14(n+1) КВАРТИЛЬ (массив;3)
Основываясь на прогнозных значениях данного анализа и в соответствии с установленными компанией пределами задержек, поставщики и покупатели могут быть ранжированы как надежные и ненадежные. А данные выводы могут быть использованы при принятии решений о дальнейшем сотрудничестве.
Оценить задержки в перевозках на основе статистической информации не представляется возможным, поскольку причины задержек в перевозках — это в основном события, которые нельзя предсказать и на которые нельзя повлиять, а именно: поломка судна или метеофакторы.
Аналогично, невозможно предсказать внутренние риски, связанные с обработкой и передачей информации и человеческим фактором. Во избежание их реализации необходимо
постоянно повышать уровень автоматизации учёта, расчётов и совершенствовать процессы формализации деятельности лиц, принимающих решения.
Далее рассмотрим риски недостатка финансовых ресурсов для выплат контрагентам и недостатка товарных ресурсов. Избежать их реализации можно с помощью контроля за плановой обеспеченностью ресурсами, которая представляет собой разницу между ресурсами, имеющимися на данный момент времени, и ресурсами, зарезервированными для текущих заключённых контрактов.
Особенностью финансовых ресурсов является то, что они включают в себя финансовый баланс компании и доступную для использования в торговых операциях кредитную линию. Свободные финансовые ресурсы можно оценить следующим образом:
ФРсвоб=Бо+ ФП{О1, О2}+КЛ (1),
где ФП{О1, О2}= ДО1-РО1+ ДО2-РО2 — финансовый поток, состоящий из операций О1 и О2; Б0 — баланс финансовых средств за прошлый период; ФРсеоб — свободные финансовые ресурсы; ДО1 — доход и РО1 — расход по операции 1; ДО2 — доход и РО2 — расход по операции 2; КЛ — сумма доступной кредитной линии.
Благодаря оценке риска несвоевременности собственных платежей компания при взаимодействии с финансовым отделом имеет возможность заблаговременно принять меры по привлечению дополнительных денежных средств либо вовремя отказаться от проведения операций, требующих значительных финансовых ресурсов, тем самым избежав кассового разрыва, штрафных санкций и потери репутации.
Отметим, что кассовый разрыв — это временный недостаток денежных средств, необходимых для финансирования наступивших очередных расходов, который возникает в связи с несовпадением сроков поступления денежных средств и их расходования [3, с. 84].
Аналогичным образом можно оценить наличие свободных товарных ресурсов, которые представляют собой множество свободных партий зерна в накопителях или на складах компании:
Осеоб Оост+ Озакуп Опрод (2),
где Освоб — свободные товарные ресурсы; Оост — объем остатков в накопителях/на складах; Озакуп — объем груза, который будет получен от поставщика по уже заключенному контракту, и зарезервированный для покупки груз; Опрод — объем, который необходимо поставить покупателю.
Следующий внутренний риск — это несвоевременная отгрузка в адрес контрагента, его реализация приведет к отказу потребителя от груза, простою судна и штрафным санкциям. Риск можно минимизировать посредством контроля свободных логистических ресурсов, включающих собственный флот и предложения компаний бизнес-окружения.
Свободные логистические ресурсы могут быть рассмотрены в количестве теплоходов или тоннаже, при этом формула не изменится:
Лсвоб Лсобств+Лфрахт Лпотр (3),
где Лсвюб — свободные логистические ресурсы (статус покрытия потребности во флоте); Лсобсте — количество/тоннаж собственных судов;
Лфрахт — количество/тоннаж зафрахтованных и зарезервированных для фрахтования судов; Лпотр — потребность во флоте.
Величину риска задержки отгрузки собственного зерна или задержки оплаты контрагенту можно определить по следующей формуле [1, с. 73]:
R=^f=1EMLixPi (4),
где EMLi = РШС^i — ущерб от i возможных случаев задержки отгрузки/оплаты в адрес контрагента, руб., R — величина риска задержки отгрузки/оплаты, руб.; — вероятность i возможных случаев задержки отгрузки/оплаты; РШС - размер штрафных санкций, руб., который для несвоевременной оплаты контрагента, как правило, зависит от стоимости финансирования в банке контрагента или определяется в соответствии с правилами международных организаций по торговле зерном.
Тогда как для несвоевременной отгрузки размер будущих штрафных санкций можно определить по формуле [2, с. 146]:
РШС = td х I х DP + t4 х П (5), где td - средний срок задержки отгрузки по прошлым контрактам, дн.; I - контрактный размер штрафной неустойки в день, руб.; DP - среднесуточная выручка за аналогичный период, руб.; t4 - средний срок простоя судна; П - стоимость часа простоя транспортного средства, руб.
По нашему мнению, результаты рассмотренного нами анализа будут являться достаточным основанием для принятия эффективного решения по исполнению или отказу от соответствующих торгово-логистических операций с зерном.
Список литературы /References
1. Бродецкий Г.Л. Управление рисками в логистике / Г.Л. Бродецкий, Д.А. Гусев, Е.А. Елин. М.: Издательский Центр «Академия», 2010. 192 с.
2. Поликарпова М.Г., Барышникова В.В. Статистический подход к оценке логистических рисков промышленных предприятий // Статистика и математические методы в экономике. № 3, 2018. С. 145-148.
3. Соколов Н.Ю. Кассовый разрыв как форма проявления экономической институциональной ловушки // Вестник Омского университета. «Экономика». № 1, 2016. С. 82-87.
4. Abdel-Aziz M. Mohamed, Nermeen Coutry. Analysis of Lead Time Delays in Supply Chain: A Case Study / World Academy of Science, Engineering and Technology // International Journal of Economics and Management Engineering. Vol. 9. № 6, 2015. С. 2065-2070.
