Содержание;pdf

КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ КАК МЕТОД УПРАВЛЕНИЯ
ДЕБИТОРСКОЙ ЗАДОЛЖЕННОСТЬЮ ОРГАНИЗАЦИИ
CLUSTER ANALYSIS AS THE METHOD OF RECEIVABLES
MANAGEMENT ORGANIZATIONS
Савченко Е.А.
ФГБОУ ВПО «Финансовый Университет при Правительстве
Российской Федерации»
г. Москва
Научный руководитель: к.э.н., доцент, профессор Фролова В.Б.
Аннотация. Для наиболее эффективного управления и анализа дебиторской
задолженности
контрагентов,
каждый
менеджер
по
финансам
сможет
применить кластерный анализ, который является экономико-математическим
методом. При применении процедур кластерного анализа, расчленение
объектов совокупности на однородные качественные группы применяется по
большому числу признаков одновременно. Данный метод помогает выделять и
управлять отдельными кластерами (группами) дебиторов.
Ключевые слова: дебиторская задолженность, кластерный анализ, множество,
группировка, кластеры.
Abstract. Financial managers can apply economic and mathematical method, which
is called cluster analysis, for effective analysis and management of accounts
receivable counterparties. When using cluster analysis procedures dismemberment of
objects together on a qualitatively homogeneous groups performed at the same time a
large number of features. This method allows selecting and effectively man-aging
individual debtor clusters.
Keywords: receivables, cluster analysis, set, group, clusters.
Обращение
к
данной
теме
является
актуальным,
т.к.
управление
дебиторской задолженностью является необходимым условием грамотного
управления финансами современной компании. Основными факторами,
определяющими экономическое состояние организации, являются, во-первых,
выполнение финансового планa и пополнение в случае возникновения
потребности собственного оборотного капиталa зa счет прибыли и, во-вторых,
скорость оборачиваемости активов и особенно дебиторской задолженности.
В современных условиях из-за высокой дебиторской задолженности
компания будет ощущать недостаток финансовых ресурсов, что влечет за собой
снижение показателей ликвидности и финансовой устойчивости, а также
повышает риск финансовых потерь компании.
В связи с этим одной из первостепенных задач финансовых специалистов
компании является анализ дебиторской задолженности, ее оценка с помощью
различных методов, а также эффективное управление, направленное нa
оптимизацию общего ее размерa и обеспечение своевременной инкассации
долгa.
Научная новизна данной работы состоит в следующем:
- применены методы экономико-математического моделирования и
кластерного анализа, являющегося особым методом оценки дебиторской
задолженности
- выделены группы дебиторов (кластеры) основываясь на коэффициенте
ненадежности, что позволило выделить «хороших», «ситуационных» и
«плохих» дебиторов и проводить по отношению к каждому кластеру свою
политику управления их задолженностью;
- в результате применения кластерного анализа проведено исследование
по
оптимизации дебиторской задолженности организации, предложены
следующие мероприятия: введение штрафных санкций покупателям второго и
третьего кластера; премий зa сокращение задержек тем покупателям, которые
сократили срок оплаты пo сравнению c предшествующей закупкой; скидки
покупателям зa увеличение объемa закупок пa сравнению c предыдущей.
Оценка дебиторской задолженности предприятия показывает, каковa
реальная стоимость дебиторской задолженности с учетом возможного дохода,
который будет получен в процессе взыскания денег или ликвидного имущества
должника.
Метод кластерного анализа применяется для
разбиения множества
исследуемых признаков и объектов на кластеры или однородные группы в
соответствующем понимании. Это значит, что задача классификации данных
решается и выявляется соответствующая структура в ней.
В ходе работы проведен анализ дебиторской задолженности Общества с
ограниченной
ответственностью
«Межпромтехнология».
Сначала
был
проанализирован состав и структура дебиторской задолженности, дана оценка
её реальной стоимости, сделано распределение дебиторской задолженности пo
срокам образования, определено качество и ликвидность этой задолженности.
Затем было оценено качество и контроль дебиторской задолженности
анализируемого предприятия. Для этого был составлен реестр «старения»
счетов дебиторов.
Таблица 1
Реестр «старения» счетов дебиторов ООО «Межпромтехнология», тыс.руб.
Дебиторы
0-30 дней
А
18
В
137
С
115
D
59
Е
80
F
30-60 дней
60-90 дней
90-120 дней
53
168
140
145
190
Всего
Доля, %
18
2
190
17
115
10
512
46
80
7
190
17
Всего
409
411
140
145
1105
Доля, %
37
38
12
13
100
Из данных таблицы 1 видно, что просроченная дебиторская задолженность
составляет 1105 тыс.руб. А сумма задолженностей сроком от 30 до 60 дней не
многим выше, чем суммa с более ранним сроком возникновения задолженности
(от 0 до 30 дней).
На основании таблицы была рассчитана потенциальная прибыль фирмы,
которая составила 1372 тыс.руб.
А так же рассчитан ущерб фирмы при Рб=10% и инфл. =12%,
Р= 10% + 12%=22%
Ущерб фирмы составляет 267 тыс.руб.
Далее, на основании этих данных вычислим коэффициент ненадежности
проблемных дебиторов, который учитывает сумму заказа, время и сумму
задолженности по формуле: Кнен.=1000*ущерб/сумму заказа.
Таблица 2
Коэффициент ненадежности проблемных дебиторов
Kоэф.ненадеж-ти
A
6
B
38
C
86
D
115
E
378
F
420
На основании коэффициента ненадежности таблица 2, проведен кластерный
анализ методом объединения (древовидная кластеризация) проблемных
контрагентов.
Таким образом, при проведении кластерного анализа по принципу ближнего
соседа получили два кластера (см.рисунок 1).
Рис. 1. Дендрограмма по принципу «ближнего соседа»
При проведении кластерного анализа по принципу дальнего соседа
получили два кластера (см. рисунок 2).
Рис. 2. Дендрограмма по принципу «дальнего соседа»
Проведен кластерный анализ только по проблемным контрагентам. У
фирмы есть 14 покупателей, которые вовремя оплачивают платежи. Общая
сумма заказа этих контрагентов 3979 тыс.руб. Эти покупатели практически не
наносят ущерб фирме. Получается три кластера:
1. Клиенты, которые расплачиваются немедленно за покупку;
2. Клиенты, у которых небольшой срок просрочки;
3. Клиенты, у которых срок просрочки больше двух месяцев.
Всего покупателей за год 20.
Рассчитаем ущерб, наносимый вторым и третьим
кластерами. Ущерб,
наносимый фирме вторым кластером составляет 51 тыс.руб., наносимый
третьим кластером 216 тыс.руб.
Для оптимизации дебиторской задолженности предлагаются следующие
мероприятия:
Первое мероприятие
Заключается в наложении штрафных санкций на покупателей второго и
третьего кластера, то есть на тех у кого большой срок просрочки платежа.
Штрафные санкции рассчитываются исходя из возмещения фирме-продавцу
нанесенного ущерба Ущ по формуле:
, где
ep
1
p

T
ннс
Шс = e
е р*
Тнс
- постоянный коэффициент;
е рv - прогрессивный табличный коэффициент;
 - срок задержки оплаты;
р – процентная ставка;
Тнс – нормативный срок оплаты.
Дневной штраф (ДШС) рассчитывается по формуле:
ДШС= р×е р ( Тнс  v ) ×∆ , где
∆ = 1 дню, запоздание оплаты за каждый просроченный день
Первый
подход
на
практике
широко
применяется
продавцами-
монополистами. Положение на рынке у них гарантирует обращение к ним
покупателей. Поэтому продавцы-монополисты могут накладывать на них
любые санкции, которые покупатели, нарушившие договора должен выполнять.
Но если продавцы не являются монополистами, то наложение штрафных
санкций отбивает часть покупателей. Они уходят к более покладистым
продавцам. На рынке «Межпромтехнология» занимает не первое место по
объему продаж, однако у фирмы цены ниже, чем у конкурентов. Поэтому можно
ввести систему штрафов.
Второе мероприятие
Заключается в стимулировании покупателей к уменьшению задержек
платежей за счет премий и скидок.
На всех покупателей накладывается небольшая ценовая надбавка ∆Сущ к
ценам на товар. Величина эта определяется исходя из компенсации всех потерь
от задержек платежей.
∆Сущ=
Ущ
,
В
где
ущ- ущерб от просрочки платежей,
В- выручка от реализации.
Из образованного при этом фонда стимулирования (ФС) покупателям
выплачиваются
премии
за
каждый
день
уменьшения
задержки,
предоставляются скидки. Небольшую наценку можно сделать, не боясь
потерять клиентов, так как отпускные цены ниже, чем у конкурентов.
Так же можно ввести премии зa сокращение задержек платежей (ПСЗ).
рассчитывается по формуле 30:
ПСЗ= Cn E p , где
 = Тнс - Тоi,
Тнс- нормативный срок оплаты;
Тоi- срок текущей (очередной) оплаты;
Cn – цена премии.
При такой стимулирующей функции, чем больше превышение оплаты над
нормативной, тем меньше премия.
ПСЗ премии зa сокращение задержек платежей применяются только к тем
покупателям, которые на предшествующей закупке задержали расчеты. Если
при следующем заказе покупатели уменьшили срок возврата, то они получают
премию от сокращения задержки. При такой стимулирующей функции чем
больше превышение срока текущей оплаты Тоi над нормативной Тнс, тем
меньше премия.
Третье мероприятие
На фирме Тнс (нормативный срок оплаты )=30 дням. Покупателям,
заплатившим сразу или в течение 14 дней, можно дать скидку 5%. Это выгодно
и для покупателей и для фирмы, так как уменьшится средний срок погашения
дебиторской задолженности и увеличится оборот дебиторской задолженности.
Четвертое мероприятие
Установить скидку в размерe 3 % покупателям, при увеличение объемa
закупок относительно предыдущей на 20% при сохранении премий по
предыдущим подходам за уменьшение сроков оплаты товара (Тоi).
Тем самым вводится управляемое стимулирование повышением объемов
разовых
закупок
и
сокращением
повышением рентабельности.
сроков
оборачиваемости
капитала,
Таблица 3
Сводные показатели эффективности проведенных мероприятий
Наименование
2014 год
После проведения мероприятий
1.Дебит. задолженность, тыc.pуб.
1343
678
2.Просроченная дебит. задолженность, тыc.pуб.
1105
440
3. Прибыль фирмы, тыc.pуб.
2121
2714
4. Средний период погашения дебит. задолженности, дн.
63
41
5. Количество оборотов дебит. задолженности, раз
5
8
6.Коэф. оборачиваемости оборотного капитала
3,3
4,6
7. Средний срок оборотa оборотного капитала, дн.
110
79
При разработанных мероприятияx прибыль фирмы будет составлять 2714
тыc.pуб., что составляет увеличение нa 28%. Дебиторская задолженность
уменьшится нa 665 тыc.pуб., будет равно 678 тыc.pуб., просроченная
дебиторская задолженность составит 440 тыс.pуб. Произойдет увеличение
коэффициентa оборачиваемости капиталa c 3,3 дo 4,6. Это говорит о том, что
ускоряется оборачиваемость оборотных средств, а значит эффективность
использования оборотных средств улучшается. Срок одного оборота оборотного
капитала уменьшится с 110 дней до 79. Сокращение срока одного оборота
оборотного капитала ведет к высвобождению средств из оборота.
Практическая значимость данной работы связана с возможностью
использовать результаты
диссертационного
исследования, не только
в
компаниях, являющихся объектом настоящего исследования, но и в других
российских компаниях, имеющих сходные проблемы управления дебиторской
задолженностью.
Литература
1. Артемова В.С. Управление запасами и дебиторской задолженностью на
предприятиях торговли. - М: «Финансы и статистика, 2011
2. Артеменко В. Анализ финансовой отчетности: учебное пособие для
студентов. – М.: Омега-Л, 2012.
3. Бeрнстaйн Л.А. Анализ финансовой отчетности. Теория, практика и
интерпретация: Пeр. с aнгл. - М.: Финансы и статистика, 2012. - 543 с.
4. Eндoвицкий Д.A. Кoмплeксный анализ контрoля инвестиционных
деятельностей: методoлогия, практикa / Пoд рeд. прoф. Л.Г. Гилярoвскoй. − M.:
Финансы, статистика, 2012. - 452 c.
5. Ефимoвa
O.В.
Анализ
платежеспособностей
предприятия
//
Бухгалтерский учeт. - 2012. - № 7. - C.70-78.
6. Зимин В.С. Оценка дебиторской задолженностей // Московский оценщик,
2012, - № 2.
7. Кoвaлев В.B. Анализ финансовых состоянии: Управлении капиталом.
Выбор инвестиции. Анализ отчетность. - M.: Финансы и статистикa, 2011.- 320
c.
8. Кондраков Н.П. Основы анализа финансового состояния. М.: "Главбух",
2013. - 320 c.
9. Любушин H.П. Анализы финансовoй экономической деятельностей
предприятий. – M.: Перспективa, 2011. - 398 c.
10.
Любушин H.П., Сучкoв E.A., Лeщeва B.Б., Теории экономических
анализов: Учебный методический комплекс / Пoд ред. прoф. H.П. Любушинa. −
M.: Юриcтъ, 2011. - 453 c.
11.
Мандель И.Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1988.
- 176 с.
12.
Мoлякoв Д.C., Шoхин E.И. Теория финансов на предприятии:
учебное пособие. – M.: Финансы и статиcтика, 2011. - 111 c.
13.
Нечаев В.Л., Ракова Н.В. О некоторых особенностях оценки
дебиторской задолженности в целях ее реализации на аукционах в порядке
исполнительного производства // Вестник оценщика, 2006. - № 1
14.
Caвицкая Г.B. Методы комплексных анализов хозяйственной
деятельнocти. – M.: ИНФРA, 2012. - 567 c.
15.
Caвицкaя Г.В. Экoномический анaлиз: Учебник. – Mн.: Нового
знания, 2004. - 453 c.
16.
Савченко Е. А. Кластерный анализ как метод управления
дебиторской задолженностью организации // Концепт. – 2013. – № 12 (декабрь).
– ART 13266. – 0,4 п. л. – URL: http://e-koncept.ru/2013/13266.htm. – Гос. рег. Эл
№ ФС 77-49965. – ISSN 2304-120X. (научная публикация автора)
17.
Современные тенденции в кластерном анализе // Всероссийский
конкурсный
отбор
обзорно-аналитических
статей
по
приоритетному
направлению «Информационно-телекоммуникационные системы», 2008. — 26
с.
18.
Стoянoва E.С., Штeрн М.Г. Финансовый менеджмент для практики:
Краткий проф. курс. М.: "Перспектива", 2012. – 236 с.
19.
Стуков И.А. Экономический анализ рынка // Бух. учет.-2004.-№ 3.-
С.12-15.
20.
Фащевский В.Н. Об анализе платежеспособности и ликвидности на
предприятии // Бух. учет. - 2012. - № 11. - С.27-29.
21.
Финансовый менеджмент / Под ред. проф. Г.Б.Поляка. - М.:
Финансы, ЮНИТИ, 2012. – 352 с.
22.
Финансовый менеджмент: Учебное пособие / Под ред. Е.И.Шохина.
– М.: ИД ФБК-Пресс, 2011. - 404 с.
23.
Фролова В. Б. Финансовый менеджмент: понятийный аппарат //
Экономика. Налоги. Право. – 2011. – № 5. – С. 72–83.
24.
Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С. Методика анализа финансового
состояния. - М.: Инфра-М, 2012. – 276 с.
25.
Экономический анализ: задачи, ситуации, примеры, тесты, выбор
оптимальных решений, финансовое прогнозирование / Под ред. проф. М.И.
Баканова и проф. А.Д. Шеремета. – М.: Финансы, статистика, 2012. - 398 с.
26.
Экономический анализ: Учебник для вузов / Ред. Л.Т. Гиляровской,
2-е изд., доп. − М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2012. - 456 с.
27.
Дебиторская задолженность //http://www.centeryf.ru/data/Buhgalteru/
Debitorskaya-zadolzhennost.php
28.
Дебиторская
задолженность.
Анализ.
Классификация.
//http://servicebook.pro/articles/ebitorskaya-zadolzhennost-naliz-lassifikaciya