Методические вопросы управления ликвидностью фирмы

(письмо из Твери)

ВЛАДИМИР МИХЕЕВ
кандидат технических наук,
начальник отдела Комитета экономики
Администрации Тверской области

В условиях современных рыночных отношений задача управления ликвидностью возникает в связи с усилением жесткости финансовых ограничений и необходимостью давать оценку платежеспособности фирмы, т.е. ее способности своевременно и полностью рассчитываться по своим обязательствам. При этом показатели ликвидности важны не только для кредитных учреждений, осуществляющих краткосрочные и долгосрочные инвестиции в экономику, но и для органов государственного управления, на которых лежит обязанность регулирования хозяйственных отношений в условиях рынка с целью обеспечения эффективного развития.

Одним из основных инструментов государственного регулирования экономики и создания конкурентной среды является механизм банкротства, в основе которого лежит анализ ликвидности.

Следует, однако, отметить, что существующие методики анализа ликвидности и принятия управленческих решений не учитывают специфики функционирования российской экономики. Многие критические значения показателей ликвидности пригодны для принятия решения о банкротстве только в условиях стабильного хозяйства и низких темпов инфляции, характерных для развитых стран. К другим недостаткам можно отнести отсутствие описания методов прогнозирования показателей ликвидности, даже в краткосрочной перспективе.

Существуют два основных подхода к определению критических значений коэффициента покрытия.

Первый подход - нормативный, при котором задаются конкретные границы значений этого коэффициента. Его преимущество заключается в простоте и наглядности при принятии решений о платежеспособности. Однако при высоких темпах инфляции эти границы необходимо постоянно корректировать с учетом отраслевой специфики.

Необходимо, однако, отметить, что даже отраслевые нормативы могут приводить к ошибочным решениям и ситуациям неопределенности из-за различий функционирования подотраслей и разных условий хозяйствования крупных, средних и малых предприятий. Эта неоднородность исключает применение методов математической статистики, базирующихся на нормальном законе распределения, для определения нормативных отраслевых коэффициентов покрытия, предложенных в газете “Экономика и жизнь” (№ 13, апрель 1995 г.).

Второй подход - динамический, при котором решение о платежеспособности предприятия принимается на основе сравнения текущих и критических значений коэффициента покрытия, вычисляемых для каждого предприятия отдельно с учетом его особенностей.

При этом критическое значение коэффициента покрытия рассчитывается по формуле:

где ТО - текущие обязательства;

М_р- необходимые для бесперебойного производства материальные ресурсы;

ДБ_б - безнадежная дебиторская задолженность.

Однако внешние инвесторы и органы государственной власти не могут применить данный подход на практике, так как для определения величины необходимых материальных ресурсов требуются данные, отсутствующие в официальной государственной отчетности. К тому же для бесперебойной работы предприятия нужны денежные средства не только для закупки материальных запасов, но и на оплату труда, налоги и сборы в различные бюджеты и фонды.

Поэтому более правильно критическое значение коэффициента покрытия определять исходя из величины ежедневных затрат на производство продукции и продолжительности операционного цикла, которые должны обеспечить бесперебойное ведение производственного процесса.

Для расчета индивидуальных для каждого предприятия критических значений коэффициента покрытия предлагается исходить из величины оборотных средств, которые должны после уплаты всех долгов обеспечить бесперебойное ведение производственного процесса с покрытием затрат на производство, выплату заработной платы и налогов, т.е. с учетом ежедневных затрат на производство продукции и продолжительности операционного цикла.

где ТО текущие обязательства;

Z_р - затраты на производство реализованной продукции;

Д_п - количество дней в анализируемом квартале;

ОЦ - продолжительность операционного цикла, дни.

Продолжительность операционного цикла определяется следующим образом:

ОЦ = О_д + О_з,

где О_д - оборачиваемость дебиторской задолженности, дни:

О_д = Д_п / ОВ_д,

где ОВ_д - оборачиваемость дебиторской задолженности, обороты:

ОВ_д = 2 х V_р / (ДБ_t + ДБ_t-1);

О_з - оборачиваемость производственных запасов, дни:

О_з = Д_п / ОВ_з,

где ОВ_з - оборачиваемость производственных запасов, обороты:

ОВ_з = 2 х V_р / (ЗЗ_t + ЗЗ_t-1).

В результате преобразований критическое значение коэффициента покрытия вычисляется по следующей формуле:

где Z_р - затраты на производство реализованной продукции;

ДБ_t, ДБ_t-1 - дебиторская задолженность в текущем и предыдущем кварталах;

ЗЗ_t, ЗЗ_t-1- запасы и затраты в текущем и предыдущем кварталах;

ТО - текущие обязательства;

V_р - выручка от реализации продукции.

Тогда при предприятие платежеспособно, в противном случае - нет.

Практические расчеты критического значения коэффициента покрытия по данным официальной отчетности для предприятия N показывают, что его величина меняется в зависимости от финансовых результатов производственной деятельности.

n Решение задачи об определении ликвидности предприятия в ближайшем будущем напрямую связано с технологией организации процесса прогнозирования. Сложились два подхода к прогнозированию - интуитивный и на основе математических методов.

Технология прогнозирования, основанная на методике прямого счета и интуиции экономистов, при нестабильной хозяйственной ситуации приводит к большим ошибкам в прогнозах. Это происходит оттого, что опыт интуитивной оценки накапливался годами в условиях стабильной экономики и небольшом линейном росте показателей.

Процессы, определяющие состояние и развитие экономики, достаточно сложны и взаимосвязаны. Поэтому в условиях резкого изменения отдельных показателей срабатывает один из основных законов диалектики - переход количества в качество, и во взаимосвязанной хозяйственной системе проявляется эффект синергии, ослабляющий или усиливающий как отрицательные, так и положительные изменения общей экономической ситуации. Интуитивно учесть последствия синергических эффектов, к тому же, как правило, имеющих нелинейный характер, практически невозможно, и это сказывается на точности прогнозных оценок.

Основным инструментом для определения сложных взаимосвязей между экономическими показателями является статистическое моделирование. Динамические модели сложных экономических процессов, оцениваемые по данным статистических наблюдений, которые должны фиксироваться через равные промежутки времени, позволяют значительно повысить точность прогноза за счет учета прямых и обратных связей.

Однако при построении моделей экономических процессов очень часто допускается существенная ошибка - для моделирования используются расчетные, а не исходные показатели. Поэтому для прогнозирования ликвидности предлагается для каждого предприятия строить прогнозные модели по значениям исходных показателей (ТА, ЗЗ, ДБ, ТО,V_р, Z_р) за ряд периодов наблюдения, входящих в формулы расчета коэффициента покрытия и его критического значения, и на их основе вычислять прогнозные оценки коэффициентов для принятия решений о платежеспособности.

При этом с успехом может быть использовано моделирование на ПЭВМ с помощью диалоговой программной системы “Метод группового учета аргументов”.

Задача управления ликвидностью возникает как при нормальном положении предприятия, так и в условиях его неплатежеспособности. При этом всегда необходимо найти ответ на вопрос, при каких критических значениях исходных показателей (ТА, ЗЗ, ДБ, ТО,V_р, Z_р) предприятие будет платежеспособным, и в соответствии с этим строить свои производственные и маркетинговые планы.

Другими словами, необходимо решить оптимизационную задачу нахождения минимума разности значений критического и фактического коэффициентов покрытия при заданных ограничениях исходных показателей (ТА, ЗЗ, ДБ, ТО,V_р, Z_р), расчеты по которой достаточно просто выполняются на ПЭВМ.

Представляется, что подобная методика анализа (изложенная здесь схематично) важна не только для руководства любого предприятия, но и для органов государственного управления, которым необходимо принимать решения об умышленном или невольном банкротстве предприятий, вызвавших его причинах и мерах по санации.