Следует обратить внимание на соблюдение корректности при проведении аналитических выкладок. Так, ключевым показателем в подобных расчетах является индекс инфляции, который в оперативных и статистических информационных справочниках чаше всего приводится в месячном или годовом представлении. Нередко надо оценить изменение цен за период иной продолжительности. В методических указаниях можно встретить упрощенные алгоритмы, предполагающие пересчет индекса цен прямо пропорционально изменению продолжительности периода.
IРk = IРn * k/n
Предположим, что известно значение инфляции за месяц — 20%. Найти значение индекса и потерь от инфляции за 50 дней. Соответствующие расчеты по приведенной формуле имеют вид (n = 30; k = 50):
Для 30-дневного периода:
IРn = 12;
kppd = 1/1,2 = 0,833.
Потери = 167 руб. с каждой 1000 руб.;
Для 50-дневного периода
IРk = 12;
kppd = 1/2 = 0,5.
Потери = 500 руб. с каждой 1000 руб.
Сразу же обращает на себя внимание анормально высокий рост потерь (увеличение на 333 руб. с каждой 1000 руб.), что заставляет усомниться в реальности расчетов. Ситуация еще более ухудшается, если надо сделать расчеты для периода продолжительностью менее 30 дней.
Допустим, что нам надо рассчитать изменение цен за 20 дней. Следуя только что описанному алгоритму, получим IРk = 0,8, т.е. произошло якобы снижение цен, что подчеркивает очевидную абсурдность данной методики, поскольку известно, что цены за месяц выросли на 20%, а следовательно, исходя из предпосылки об относительно равномерном изменении цен, они должны были изменяться в сторону увеличения и в течение месяца.
В приведенном подходе допущена грубейшая ошибка, поскольку, как отмечалось выше, в расчетах необходимо использовать формулу сложных процентов. Таким образом, корректной является следующая последовательность расчетов:
Для 30-дневного периода (п = 30)
IР30 = (1 + х)20 = 1,2;
х = 0,0061
Дневной темп инфляции = 0,61%;
Для 20-дневного периода (k= 20)
IР20 = (1 + 0,0061) 20 = 1,129, или 12,9%;
kppd = 1/1,129 = 0,885
Потери = 115 руб. с каждой 1000 руб.;
Для 50-дневного периода (k = 50)
IР50 = = (1 + 0,0061)50 = 1,355, или 35,5%;
kppd = 1/1,355 = 0,738
Потери = 262 руб. с каждой 1000 руб.
Приведенные расчеты применительно к анализу дебиторской задолженности можно проиллюстрировать следующим примером. Допустим, что период погашения дебиторской задолженности на предприятии в отчетном году был 50 дней, а прогнозируемый ежемесячный темп инфляции в следующем году составит 20%. Таким образом, если предприятию удастся сократить период погашения задолженности с 50 до 20 дней, то косвенные потери сократятся на 147 руб. с каждой 1000 руб. денежных средств, вложенных в дебиторскую задолженность; при сокращении периода погашения с 50 до 30 дней потери сократятся на 95 руб. на каждую 1000 руб.
Отсюда следует очевидный вывод: можно стимулировать покупателей продукции на ускоренную оплату покупки путем предоставления скидки с отпускной цены; в данном примере скидка не должна превышать 6%. Выгоду получают обе стороны: покупатель несет меньшие расходы, продавец несет меньшие потери от обесценения денежных средств. С позиции покупателя подобная акция имеет существенный психологический подтекст; кроме того, она стимулирует ускорение оборачиваемости средств и поддержание ритмичности и стабильности платежно-расчетной дисциплины.
Предоставляя подобного рода скидки, в определенной степени препятствуют негативному влиянию инфляции. Но есть другие компоненты экономического эффекта. Так, более быстрое поступление реальных денежных средств на расчетный счет позволяет получить дополнительный доход от их многократного реинвестирования — при условии, что у предприятия нет проблем с денежными средствами на текущие расходы. Если у предприятия есть проблемы с финансированием текущих расходов, поддержание относительно высокого уровня дебиторской задолженности требует привлечения дополнительных источников финансирования, например ссуд банка, а значит, и дополнительных финансовых затрат. Так, если банк дает кредит под 60% годовых, то за 20 дополнительных дней (90 - 70) за каждую 1000 руб. кредита пришлось бы заплатить:
100 * 60%/100% * 20/360 = 33,3 руб.
Таким образом, сокращение общих потерь составило бы 98,3 руб. с каждой 1000 (95 + 33,3). В этих условиях можно смело даватьскидку 9% (максимум), для того чтобы добиться сокращения периода погашения дебиторской задолженности.
Отметим, что в расчетах может использоваться либо темп инфляции, либо индекс цен на продукцию данного предприятия.
Рассмотренная методика может применяться в ретроспективном и перспективном анализе. Наиболее целесообразно проведение имитационных расчетов, когда варьируют прогнозными величинами темпа инфляции, банковской процентной ставки и числа дней сокращения периода погашения, рассчитывая оптимистическое, наиболее вероятное и пессимистическое значения этих показателей. Придавая разные вероятности значениям этих показателей, легко рассчитать среднюю величину экономии от сокращения потерь, а следовательно, и ориентировочную величину скидки, которую можно предложить клиентам.
Рассмотрим на примере один из возможных подходов к прогнозным расчетам.
Пример. Средний период погашения дебиторской задолженности в компании равен 90 дн. В результате опроса экспертов составлены следующие сценарии развития ситуации (см. таблицу 2.7).
Таблица 2.7
Сценарии экономического развития
| Показатель | Сценарий | ||
| Пессимистический | Наиболее вероятный | Оптимистический | |
| Месячный темп инфляции, % | 15 | 10 | 5 |
| Планируемое сокращение периода погашения дн. | 5 | 10 | 20 |
| Уровень банковской процентной ставки, % | 100 | 80 | 60 |
| Вероятность сценария | 0,2 | 0,5 | 0,3 |
| Косвенные доходы (руб. на 1000) | |||
| От сокращения периода погашения задолженности | 16 | 25 | 28 |
| От неипользования кредита | 13,9 | 22,2 | 33,3 |
| Всего косвенных доходов | 29,9 | 47,2 | 61,3 |
Расчет косвенных доходов выполнен по описанным алгоритмам. Так, для первого сценария:
Снижение потерь в связи с сокращением периода погашение кредиторской задолженности:
0,673 – 0,657 = 0,016 или 16 рублей с 1000.
Экономия от неиспользования дополнительной ссуды банка:
1000 * 100%/100% * 5/360 = 13,9 рублей с 1000.
Средний размер косвенных доходов (Pin):
Pin = 29,9 * 0,2 + 47,2 * 0,5 + 61,3 * 0,3 = 48,0 рублей с 1000.
Таким образом, предприятие моет устанавливать скидку для своих постоянных клиентов в размере 4,8% суммы предоставляемого им кредита (48,0 / 100 * 100%).
Рассмотренная методика проста в реализации и может быть эффективно использована в прогнозных расчетах. Подобные расчеты должны носить систематический характер с периодичностью, определяемой динамикой общеэкономической ситуации. Подчеркнем, что здесь важно не столько проведение собственно расчетов и получение оценок, сколько понимание идеи платности кредиторской задолженности и возможности управления ею с помощью системы скидок. Расчеты позволяют получить ориентир значения возможной скидки; фактическое ее значение будет устанавливаться с учетом разных аспектов, в том числе неформализуемых.
В заключение отметим, что данный раздел прикладной аналитики, помимо прочего, еще раз продемонстрировал, насколько важным для финансового менеджера является понимание методов оценки и учета отдельных активов, применяемых в системе бухгалтерского учета.
2.4. Управление денежными средствами и их эквивалентами в условиях инфляции
Каждая страна ведет учет в собственной валюте, в ней же осуществляются расчеты. В условиях значимой инфляции ситуация может меняться. Поскольку учет регулируется местным законодательством (или соответствующими регулятивами), учет в собственной валюте никто не отменяет. Иное дело — определение цен на товары. Здесь может применяться твердая, т. е. иностранная, валюта, не подверженная очевидному влиянию инфляции, имеющей место в данной стране. В качестве такой валюты обычно применяют доллар или евро.
Обесценение локальной валюты можно отслеживать с помощью рассмотренных выше алгоритмов. В частности, ввиду своей наглядности весьма распространенным для характеристики изменения цен и влияния этого процесса на имеющиеся у предприятия денежные средства является применение несложных расчетов, показывающих, как скоро некоторая сумма денег обесценится вдвое, если известен некоторый показатель инфляции. Инфляция выражается в терминах годового или месячного темпа. Последовательность аналитических расчетов такова. Имея в виду, что инфляция — это перманентный процесс, обладающий свойством рекуррентности, при вычислениях следует пользоваться формулой сложных процентов. С помощью этой формулы необходимо найти однодневный темп инфляции, соответствующий известному или прогнозируемому темпу инфляции за период (год, месяц). Пользуясь формулой сложных процентов, найденным значением однодневного темпа инфляции и полагая Iр= 2, можно найти число дней, за которое деньги обесценятся вдвое.