|
133 у р о в е н ь о б о р о т н о г о к а п и т а л а О Рис. 2.3.2. График изменения оборотных средств. 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 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 штоках денежных средств. |
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 |