|
на уровне обыденного сознания состоит в том, что «запас карман не тянет», и может привести к потере бдительности. Тогда есть риск упустить*р момент бесконтрольного роста наличности или запасов сырья. Формализация управления оборотным капиталом может быть основана на выявлении закономерности колебания его движения в соответствии с внешней ситуацией. Существующий математический аппарат позволяет вычислить любые параметры такой закономерности, а практический опыт помогает определить те границы, переход за которые грозит непоправимым нарушением функционирования и, в конечном счете, разрушением системы предприятия. Существование объективной закономерности функционирования предприятия подтверждается дедуктивным методом: экономика в целом подчиняется закону чередования подъемов и спадов, следовательно, отдельное предприятие, будучи «встроенным» в общую экономическую систему, подчиняется указанному закону, значит имеет микроритм изменении. Для анализа движения оборотных средств рационально использовать наличии долженности за длительный период времени на каждый день. Такие данные легко получить из первичной бухгалтерской докумен*л тацииг банковских выписок, платежных поручений, счетов, представленных к оплате и т. п. Можно проследить движение средств по счетам 50, 51, 62 и т. д. Конечно, не каждая фирма откроет доступ к такой информации, но если она заинтересована в инвестиционных средствах, то требования инвестора будут удовлетворены. В этом случае в предпочтительном поло9 жении находятся банки. Если руководством банка рассматривается решение о выдаче долгосрочного кредита предприятию-клиенту, то в распоряжении кредитора окажутся все сведения об ежедневных операциях клиента с расчетным счетом, представлении и оплате счетов за продукцию и сырье, * о притоках и оттоках денежных средств. 114 |
197 денежных активов. Исходя из этого, принято составлять бюджет денежных средств, или прогноз поступления наличности. В зависимости от частоты и предсказуемости колебаний бюджеты могут составляться на разные сроки, чаще всего на месяц или даже меньше. В работе над прогнозом необходимо учитывать как можно больше информации — не только внутренней, но и внешней. Неполноценность внутренней информации заключается в том, что она не позволяет учесть значимые тенденции в конъюнктуре отрасли и всей экономики в целом. Например, если экономика переживает фазу спада, покупатели, вероятно, будут задерживать платежи; тогда увеличатся средний период инкассации дебиторской задолженности и потери по безнадежным долгам. Учет этих факторов сделает прогноз потока наличности более реалистичным. Как уже было отмечено, управление оборотным капиталом это процесс, отвечающий за нормальное функционирование фирмы или предприятия, которые, по используемой терминологии, можно отнести к классу больших искусственных систем. В принципе, оборотные средства должны равняться постоянной величине, а если рассматривать идеальные условия, то необходимый уровень оборотных средств окажется на нулевой отметке. Сырье сразу же поступает в производство, готовая продукция реализуется и оплачивается мгновенно, денежные средства не задерживаются на расчетном счете, а постоянно используются для обеспечения непрерывности деятельности. Однако, реальная ситуация отлична от идеальной: экономика подвержена циклическим колебаниям, механизм встречи покупателя и продавца содержит несколько этапов, каждый из которых имеет свою длительность во времени и свою степень неопределенности. Поэтому на каждом этапе операционного цикла руководство фирмы создает резервы в виде запасов сырья и материалов, наличных средств и дебиторской задолженности. Главная иллюзия на уровне обыденного сознания состоит в том, что «запас карман не тянет», и может привести к потере бдительности. Тогда есть риск упустить момент бесконтрольного роста наличности или запасов сырья. 198 Формализация управления оборотным капиталом может быть основана на вьишлении закономерности колебания его движения в соответствии с внешней ситуацией. Схематично это представлено на рис. 3.2. уровень ^ оборотного капитала О время Рис. 3.2 График изменения оборотных средств Существующий математический аппарат позволяет вычислить любые параметры такой закономерности, а практический опыт помогает определить те границы, переход за которые грозит непоправимым нарушением функционирования и, в конечном счете, разрушением системы предприятия. Существование объективной закономерности функционирования предприятия подтверждается дедуктивным методом: экономика в целом подчиняется закону чередования подъемов и спадов, следовательно, отдельное предприятие, будучи «встроенным» в общую экономическую систему, подчиняется указанному закону, значит имеет микроритм изменений. Для анализа движения оборотных средств рационально использовать данные о наличии денежных средств или об изменении дебиторской задолженности за длительный период времени на каждый день. Такие данные легко получить из первичной бухгалтерской документации: банковских выписок, платежных поручений, счетов, представленных к оплате и т.п. Можно проследить движение средств по счетам 50, 51, 62 и т.д. Конечно, не каждая фирма откроет доступ к такой информации, но если она заинтересована в инвестиционных средствах, то требования инвестора будут удовлетворены. В этом случае в предпочтительном положении находятся банки. Если руководством банка рассматривается решение о выдаче долгосрочного кредита 199 нредприятию-клиенту, то в распоряжении кредитора окажутся все сведения об ежедневных операциях клиента с расчетным счетом, представлении и оплате счетов за продукцию и сырье, о притоках и оттоках денежных средств. Тогда, имея перед собой ряд вышеозначенных данных, будет логично попытаться выявить закономерность их изменения, отклонения от этой закономерности, причины этих отклонений и предсказать динамику денежных средств (или иных активов) в будущем. С математической точки зрения эффективнее анализировать не набор значений, а функцию. Функция это и есть закономерность, зависимость и тенденция изменения изучаемого параметра. В данном случае автор применил способ точечной аппроксимации кривой в виде ряда Фурье и создал ее Фурье-интерполянт [129]. В результате получена функция (интерполянт), которая не только может быть задана формулой, но и полностью совпадает с имеющимися исходными данными (рис. 3.3). Аппроксимация функции рядом Фурье задается следующими формулами (3.1-3.3): т~л.+%л.~&>+1£в,*ф>> <3 1 > £ * 1 1 р * = > / р где А0 среднее значение ряда исходных данных; g номер составляющей кривой (синусоиды или косинусоиды); t -номер дня (или иного микропериода); Тробщая продолжительность исследуемого периода; N общее число данных; л: число пи; Агвес (вклад) отдельной составляющей ряда в изменение косинусоиды; вес (вклад) отдельной составляющей ряда в изменение синусоиды. ^ = l v f c o s ^ , (3.2) * N j ^ J » N в = £ /■ S i n ^ , (3.3)o g „ N N где n соответствует t\ g = 1,2,...—-1 |