Файл: Оборотные активы предприятия.pdf

Финансовый цикл компании или чистый торговый цикл может быть представлен следующим выражением:

,

где (inventory turnover period) – показатель оборачиваемости запасов; (accounts receivable period) – показатель оборачиваемости дебиторской задолженности; (accounts payment period) - показатель оборачиваемости кредиторской задолженности.

Более длинный финансовый цикл (за счет инвестиций в запасы или дебиторскую задолженность) может увеличивать рентабельность, так как он ведет к более высоким продажам. С другой стороны, корпоративная прибыль может уменьшиться, если расходы на увеличение инвестиций в оборотный капитал растут быстрее, чем выгоды от удерживания запасов и/или предоставления коммерческих кредитов.

Таким образом, учитывая все вышеперечисленное и тот факт, что в большинстве рассмотренных эмпирических исследованиях по данной тематике данные характеристики выступали в роли показателей эффективности управления оборотным капиталом, в качестве независимых переменных будут взяты такие показатели, как показатели оборачиваемости запасов, дебиторской и кредиторской задолженности, а также обобщающий показатель – финансовый цикл.

Далее следует рассмотреть зависимую переменную, которая отражает эффективность деятельности компании. В большинстве предыдущих исследований за основу оценки эффективности деятельности компаний брались показатели рентабельности совокупных активов или капитала. В проводимом исследовании в качестве зависимой переменной выступает показатель рентабельности чистых активов (RONA) компании, который был выбран согласно исследованию Волкова Д.Л. и Никулина Е.Д. (2009). По мнению этих авторов, данный показатель преодолевает некоторые недостатки показателя рентабельности совокупных активов, среди которых является тот факт, что данный показатель зависит от изменения источников финансирования, прежде всего кредиторской задолженности, и не дает возможность рассматривать эффективность управления рабочим капиталом как единым целым.

Чистые активы находятся как разница между совокупными активами и бесплатными обязательствами, то есть кредиторской задолженностью. Следует отметить, что понятие чистые активы может рассчитываться по-разному. В российском бухгалтерском учете принято рассчитывать чистые активы как разницу между активами и обязательствами, иными словами, чистые активы представляют собой капитал компании. Однако в западной литературе чистые активы также определяются как активы, финансируемые за счет платных источников финансирования, то есть без учета кредиторской задолженности. В связи с этим, в данном исследовании чистые активы будут рассчитываться в соответствии с западной теорией.

Предполагается, что эффективное управление элементами оборотного капитала приведет к повышению показателя рентабельности активов.

В силу того, что в практической деятельности на величины различных показателей влияют множество факторов, то в рассмотренной далее эконометрической модели для исключения влияния этих факторов на зависимую переменную будут использоваться контрольные переменные, необходимые для получения более достоверного результата. Среди таких переменных является показатель размера фирмы, который рассчитывается как натуральный логарифм от активов компании. Известно, что на любом рынке и в любой отрасли существуют как компании-лидеры, масштабы деятельности которых значительно отличаются от среднеотраслевых показателей, так и небольшие предприятия, которые только начинают свою деятельность и соответственно не могут иметь такие показатели прибыли, как у крупнейших представителей на рынке. Размер фирмы играет исключительную роль, поскольку от него зависит размер и структура оборотного капитала. Еще одной контрольный переменной является коэффициент текущей ликвидности. Данный показатель определяет способность компании погашать текущие (краткосрочные) обязательства за счёт только оборотных активов. Считается, чем значение коэффициента больше, тем лучше платежеспособность предприятия, однако слишком высокое значения коэффициента также нежелательно, поскольку может отражать недостаточно эффективное использование оборотных активов либо краткосрочного финансирования (Дамодаран, 2008).

Следующей контрольной переменной в рассматриваемой модели является один из важнейших показателей финансового положения предприятия - коэффициент финансового левериджа (финансовый рычаг). Данный коэффициент рассчитывается как отношение заемного капитала к собственному капиталу. Если же доля заемного капитала в сумме долгосрочных источников велика, то говорят о высоком значении финансового рычага и высоком финансовом риске. Расчет всех переменных регрессионных моделей представлен в таблице 1.

Таблица 1

Расчет переменных регрессионных моделей

Таким образом, все переменные, определяющие взаимосвязь между показателями управления оборотным капиталом и эффективностью деятельность российских компаний, определены и далее следует приступить к постановке основных гипотез исследования и определению регрессионных моделей.

2.2. Постановка гипотез и моделей исследования

Исходя из всего вышеперечисленного и ввиду проведенного анализа теоретической литературы и эмпирических исследований по рассматриваемой тематике, следует перейти к формулировке основных гипотез, которые будут протестированы в ходе дальнейшего исследования.

Гипотеза 1: Показатель рентабельности активов находится в обратной зависимости с показателями оборачиваемости запасов и дебиторской задолженности, и в прямой с показателем оборачиваемости кредиторской задолженности.

Гипотеза 2: Между величиной финансового цикла и рентабельностью активов существует обратная связь.

Гипотеза 3. Компаниям с отрицательным финансовым циклом в целях увеличения рентабельности активов необходимо увеличивать, а компаниям с положительным финансовым циклом – уменьшать свой финансовый цикл.

Гипотеза 4. Направление связи (прямая/обратная) между финансовым циклом и рентабельностью активов зависит от отраслевой принадлежности компании.

Согласно предыдущим исследованиям, предполагается, что эффективное управление оборотным капиталом приведет к повышению показателя эффективности деятельности компании.

В качестве информационной базы исследования выступают данные годовой бухгалтерской отчетности российских компаний. Под российскими компаниями в исследовании предполагаются компании, которые зарегистрированы на территории Российской Федерации. В выборку входят компании производственной и торговой отраслей. Выбор указанных отраслей был сделан с целью охвата в исследовании различных видов деятельности, поскольку компании производственной и торговой сфер деятельности отличаются применяемыми бизнес-моделями, составом и структурой оборотных средств.

Данные годовой бухгалтерской отчетности были взяты из электронного информационного ресурса СПАРК. Ранжирование компаний производилось на основе показателя выручки от продаж за 2016 год, а также численности сотрудников более 250 человек по данным 2016 года. Причиной выбора крупных компаний для исследования явился тот факт, что для крупных компаний вопросы управления оборотным капиталом имеют стратегическое значение. Выбор остановился на крупных компаниях в связи со сложностью нахождения информации по средним и малым компаниям России.

Следует отметить, что при недостатке информации по каким-либо финансовым показателям в годовой бухгалтерской отчетности некоторые компании были исключены из рассмотрения.

Данные годовой финансовой отчетности в соответствии с российскими стандартами бухгалтерского учета по компаниям выборки были взяты за период 2011-2016гг. Выбор данного промежутка времени основывается на том, что 5-летний период считается оптимальным для анализа регрессионной модели, при этом к 2011 году российская экономика постепенно закончила восстановление после финансового кризиса 2008-2009гг. В добавок к этому, информация о годовой отчетности за 2017 год еще не была доступна по многим компаниям выборки. Вследствие вышесказанного, данные по выборке собирались с 2011 по 2016 годы.

В итоговую выборку вошло 235 крупных российских компаний, среди которых 128 компаний производственной сферы и 107 компаний торговой сферы. Отраслевая принадлежность компаний сферы производства представлена в таблице 2.

Таблица 2

Количественная и отраслевая принадлежность производственных компаний

В выборку по компаниям торговой сферы вошло 59% компаний, принадлежащих к оптовой торговле, и 41% составляют компании розничной торговли. (Таблица 3).

Таблица 3

Количественная принадлежность торговых компаний по видам торговли

Также следует сказать несколько слов о состоянии экономики в периоды 2011-2016гг., за которые собирались данные. К 2011 году в России постепенно завершился период посткризисного восстановления экономики после кризиса 2008-2009гг. В целом экономическое развитие России в 2011-2016гг. характеризовалось замедлением общеэкономического роста вследствие влияния внешних условий - снижение цен на энергоносители на мировом рынке, обострение геополитической обстановки и усиление экономических санкций в отношении России. На протяжении этого времени значительное ухудшение экономики произошло в 2016 году, которое сопровождалось падением ВВП на 4%, и которое было связано не только с внешними факторами, но также и с отсутствием устойчивых внутренних факторов экономического роста. Согласно данным Росстата индекс промышленного производства за исследуемые 5 лет упал более чем на 8%, а оборот торговли сократился на 7%. В силу указанных обстоятельств, на финансовые показатели компаний выборки оказали влияние вышеуказанные факторы, по причине чего наблюдается достаточное большое количество компаний с отрицательным показателем рентабельности активов.

Далее следует перейти к выбору эконометрического метода исследования. Если вернуться к результатам обзора эмпирический исследований, посвященных изучению влияния управления оборотным капиталом на эффективность деятельности компаний на разных ранках и для разных стран, то можно заметить, что в рассмотренных работах в качестве метода исследования был представлен регрессионный и корреляционный анализ, который был реализован в различных эконометрических пакетах. Таким образом, основываясь на предыдущих исследовательских работах, в качестве метода исследования в данной работе будет так же реализован эконометрический анализ имеющихся данных, который будет проведен при помощи эконометрического пакета Stata 13.0.

Полученные в ходе сбора информации данные представляют собой панельные данные, которые иллюстрируют изменение показателей в течение определенного периода времени. Важное преимущество панельных данных по сравнению с одномоментной выборкой состоит в том, что они позволяют учитывать и анализировать изменения на индивидуальном уровне.

Учитывая тот факт, что показатель финансового цикла рассчитывается на основе таких показателей, как периоды оборота запасов, дебиторской и кредиторской задолженности, что может вызвать сильную взаимную зависимость между переменными, было принято решение рассмотреть влияние данного показателя на эффективность деятельности компаний отдельно. Таким образом, в данной работе будет протестировано 2 регрессионные модели.

Первая модель, которая будет использована для выявления влияния периодов оборота запасов, дебиторской и кредиторской задолженностей на показатель эффективности деятельности компаний, имеет следующий вид:

= + + + + + +

Где:

– рентабельность чистых активов;

– показатель оборачиваемости запасов;

– показатель оборачиваемости дебиторской задолженности;

– показатель оборачиваемости кредиторской задолженности;

– размер компании;

– показатель финансового левериджа;

– коэффициент текущей ликвидности;

– коэффициенты модели;

– коэффициент ошибок.

Второе регрессионные уравнение, которые построено с целью выявления влияния показателя финансового цикла на показатель рентабельности чистых активов, имеет следующий вид:

= + + + +

Где:

– рентабельность чистых операционных активов;

– показатель финансового цикла;

– размер компании;

– показатель финансового левериджа;