Файл: Анализ движения денежных средств. Структура движения денежных средств. Взаимосвязь чистой прибыли и движения денежных средств (Оценка и анализ денежных потоков ЗАО «ВБК»).pdf

Повышение эффективности управления денежными потоками ЗАО «ВБК» достигается за счет:

- сокращения периода оборота (в днях) дебиторской задолженности;

- увеличения периода оборота (в днях) кредиторской задолженности (без появления недопустимой задолженности);

- применения более эффективных форм расчетов;

- оптимизации норм запасов оборотных активов и других [33].

Формально залогом платежеспособности служит соответствие структуры оборотных активов и краткосрочных обязательств по объемам и срокам, а также наличие и достаточность собственных оборотных средств [10]. Фактически же уровень платежеспособности напрямую связан только с наличием свободных денежных ресурсов именно в тот момент, когда возникнет необходимость погасить долги, и именно в таком количестве, которое для этого потребуется.

2.4 Методы оптимизации денежных потоков предприятия

Как было выявлено ранее, сами по себе денежные средства являются бесприбыльным активом, поэтому главная цель анализа и политики управления ими - поддержание их на минимально необходимом уровне, достаточном для осуществления эффективной финансово-хозяйственной деятельности ЗАО «ВБК», в том числе:

• • своевременной оплаты счетов поставщиков, позволяющей воспользоваться предоставляемыми ими скидками с цены товара;
  • поддержания постоянной кредитоспособности;
  • оплаты непредвиденных расходов, возникающих в процессе коммерческой деятельности [20].

При наличии на расчетном счете большой денежной массы у предприятия возникают издержки упущенных возможностей (например, отказ от участия в каком-либо инвестиционном проекте). При минимальном запасе денежных средств возникают издержки по пополнению этого запаса, так называемые издержки содержания (коммерческие расходы, обусловленные куплей-продажей ценных бумаг, или проценты и другие расходы, связанные с привлечением займа для пополнения остатка денежных средств).

Поэтому, решая проблему оптимизации остатка денежных средств на расчетном счете, целесообразно учитывать два взаимоисключающих обстоятельства: поддержание текущей платежеспособности и получение дополнительной прибыли от вложения свободных денежных средств.

Существует несколько основных методов расчета оптимального остатка денежных средств: математические модели Баумоля-Тобина, Миллера-Орра, Стоуна и другие [11].

Наиболее популярной моделью управления ликвидностью (остатком денежных средств на расчетном счете), является модель Баумоля-Тобина, построенная на выводах, к которым пришли У. Баумоль и Дж. Тобин независимо друг от друга в середине 50-х гг. ХХ века. В модели предполагается, что коммерческая организация поддерживает приемлемый уровень ликвидности и оптимизирует свои товарные запасы.

Согласно рассматриваемой модели, предприятие начинает работать, имея максимально приемлемый (целесообразный) для него уровень ликвидности. Далее по мере деятельности предприятия уровень ликвидности сокращается (постоянно расходуются денежные средства в течение некоторого периода времени). Все поступающие денежные средства предприятие вкладывает в краткосрочные ликвидные ценные бумаги. Как только уровень ликвидности достигает критического уровня, то есть становится равным некоторому заданному уровню безопасности, предприятие продает часть купленных краткосрочных ценных бумаг и тем самым пополняет запас денежных средств до первоначальной величины.

При использовании данной модели учитывают ряд ограничений:

• на данном отрезке времени потребность предприятия в денежных средствах постоянная, ее можно спрогнозировать;
• все поступающие средства от реализации продукции предприятие вкладывает в краткосрочные ценные бумаги. Как только остаток денежных средств падает до неприемлемо малого уровня, часть ценных бумаг продается;
• постоянными (планируемыми) считаются поступления и выплаты предприятия, что позволяет вычислить чистый денежный поток;
• поддается расчету уровень затрат, связанных с превращением ценных бумаг и других финансовых инструментов в наличные деньги, а также потери от упущенной выгоды в виде процентов за предполагаемые вложения свободных средств [30].

На рисунке 3 показана динамика остатка средств на расчетном счете, которая представляет собой «пилообразный» график [15]. Согласно рассматриваемой модели для определения оптимального остатка денежных средств можно использовать модель (1) оптимальной партии заказа (EOQ):             

Рисунок 3 - График изменения остатка средств на расчетном счете (модель Баумоля)

, (1)

где С - оптимальная сумма денежных средств;

F - фиксированные затраты по купле-продаже ценных бумаг или обслуживанию полученной ссуды;

Т - годовая потребность в денежных средствах, необходимых для поддержания текущих операций;

r - величина альтернативного дохода (процентная ставка краткосрочных рыночных ценных бумаг) [14].

В качестве примера определим оптимальный остаток денежных средств в ЗАО «ВБК» по модели Баумоля-Тобина, если планируемый объем денежного оборота на 2015 год составляет 700 000 тыс. руб., расходы по обслуживанию одной операции пополнения денежных средств - 100 руб. (0,1 тыс. руб.), уровень потерь альтернативных доходов при хранении денежных средств - 12 % (депозит).

По формуле (1) рассчитаем верхний предел остатка денежных средств ЗАО «ВБК»:

Средний остаток денежных средств в ЗАО «ВБК» по модели Баумоля-Тобина составит 17,1 тыс. руб. (34,2 : 2).

Недостаток применения модели Баумоля-Тобина на практике - предположение о предсказуемости и устойчивости денежного потока, который таковым в подавляющем числе в деятельности ЗАО «ВБК» не является.

Также в данной модели не учитываются цикличность и сезонность, свойственные большинству денежных потоков, особенно в строительстве.

Отмеченные выше недостатки модели Баумоля-Тобина нивелирует модель Миллера-Орра, являющаяся усовершенствованной моделью EOQ.

Ее авторы М. Миллер и Д. Орр использовали при построении модели статистические методы, а именно - процесс Бернулли, стохастический процесс, в котором поступление и расходование денежных средств во времени являются независимыми случайными событиями [23].

Ни рисунке 4 показан график изменения остатка средств на счете по модели Миллера – Орра [23].

Рисунок 4 - График изменения остатка средств на счете по модели Миллера – Орра

При управлении уровнем ликвидности менеджер предприятия должен исходить из следующей логики: остаток денежных средств хаотически меняется до тех пор, пока не достигает верхнего предела. Как только это происходит, необходимо покупать достаточное количество ликвидных инструментов с целью вернуть уровень денежных средств к некоторому нормальному уровню (точке возврата). Если запас денежных средств достигает нижнего предела, то в этом случае необходимо продавать ликвидные краткосрочные ценные бумаги и таким образом пополнять запас ликвидности до нормального предела.

Минимальная величина остатка денежных средств на расчетном счете принимается на уровне страхового запаса, а максимальная – на уровне его трехкратного размера.

Однако при решении вопроса о диапазоне (разности между верхним и нижним пределами остатка денежных средств) рекомендуется учитывать следующее: если ежедневная изменчивость денежных потоков велика или постоянные затраты, связанные с покупкой и продажей ценных бумаг, высоки, то предприятию следует увеличить размах вариации и наоборот. Также рекомендуется уменьшить размах вариации, если есть возможность получения дохода благодаря высокой процентной ставке по ценным бумагам [34].

При использовании данной модели существует допущение, что расходы по покупке и продаже ценных бумаг фиксированы и равны между собой.

Для определения точки возврата используется следующая формула:

, (2)

где Z - целевой остаток денежных средств;

σ² - дисперсия сальдо дневного денежного потока;

r - относительная величина альтернативных затрат (в расчете на день);

L - нижний предел остатка денежных средств [12].

Верхний предел остатка денежных средств определяется по формуле (3):

. (3)

Средний остаток денежных средств находится по формуле (4):

, (4)

Рассчитаем оптимальный остаток денежных средств ЗАО «ВБК» по модели Миллера-Орра, если среднеквадратичное (стандартное) отклонение ежемесячного объема денежного оборота составляет 50 тыс. руб., расходы по обслуживанию одной операции пополнения денежных средств - 100 руб., среднедневной уровень потерь альтернативных доходов при хранении денежных средств - 0,033 % (из расчета 12% по ставке депозита). Минимальный остаток денежных средств - 250 тыс. руб. По формуле (2) определим целевой остаток денежных средств:

 Верхний предел остатка денежных средств определим по формуле (3):

Средний размер остатка денежных средств найдем по формуле (4):

Таким образом, для прогнозирования и оптимизации остатка свободных денежных средств на счетах ЗАО «ВБК» необходимо иметь целевые данные о минимальном размере необходимых денежных средств, информацию о дисперсии денежного потока, об источниках альтернативного вложения денежных средств.

Иногда применяют и третью модель – модель Стоуна, которая дополняет модель Миллера-Орра введением кроме верхнего и нижнего лимитов денежного остатка (внешних лимитов) двух контрольных внутренних лимитов, и которая основана на прогнозах движения денежных средств на ближайшее будущее. График изменения остатка средств на счете по модели Стоуна отражен на рисунке 5 [11].

При достижении остатком денежных средств верхнего внешнего предела вместо автоматически перевода избыточных денежных средств в ценные бумаги будет осуществлен прогноз на несколько предстоящих дней, и если прогнозный остаток останется выше внутреннего лимита, то ценные бумаги будут приобретены, а если прогнозный остаток будет ниже внутреннего лимита, то покупка ценных бумаг осуществлена не будет.

Рисунок 5 - График изменения остатка средств на счете по модели Стоуна

Аналогично, при достижении остатком денежных средств нижнего внешнего предела, решение о продаже ценных бумаг будет применяться на основе сравнения прогнозного остатка и внутреннего нижнего лимита.

Также как и в модели Миллера-Орра, С_г представляет собой целевой остаток средств на счете, к которому фирма стремится, C_h и С₁ - верхний и нижний пределы его колебаний. Кроме указанных, модель Стоуна имеет внешний и внутренние контрольные лимиты: C_h и С₁ - внешний, C_h-x и С₁+х - внутренние. В отличие от модели Миллера-Орра, когда при достижении контрольных лимитов совершаются немедленные действия, в модели Стоуна это происходит не всегда [11].

Основной особенностью модели Стоуна является то, что действия предприятия в текущий момент определяются прогнозом на ближайшее будущее. Следовательно, достижение верхнего предела не вызовет немедленного перевода наличности в ценные бумаги, если в ближайшие дни ожидаются относительно высокие расходы денежных средств; тем самым минимизируется число конвертационных операций и, следовательно, снижаются расходы.

Еще одна модель оптимизации - имитационное моделирование по методу Монте-Карло (Monte-Carlo Simulation) позволяет построить математическую модель для проекта с неопределенными значениями параметров, и, зная вероятностные распределения параметров проекта, а также связь между изменениями параметров (корреляцию) получить распределение доходности проекта [36].

Анализ рисков с использованием метода имитационного моделирования Монте-Карло представляет собой «воссоединение» методов анализа чувствительности и анализа сценариев на базе теории вероятностей. Результатом такого комплексного анализа выступает распределение вероятностей возможных результатов.

Алгоритм метода имитации Монте-Карло следующий:

- шаг 1. Опираясь на использование статистического пакета, случайным образом выбирается, основываясь на вероятностной функции распределения значение переменной, которая является одним из параметров определения потока наличности;

- шаг 2. Выбранное значение случайной величины наряду со значениями переменных, которые являются экзогенными переменными, используется при подсчете чистой приведенной стоимости проекта.

Шаги 1 и 2 повторяются большое количество раз, например 1000, и полученные 1000 значений чистой приведенной стоимости проекта используются для построения плотности распределения величины чистой приведенной стоимости со своим собственным математическим ожиданием и стандартным отклонением [36].