Совершенствование управления текущей дебиторской задолженностью на предприятии

1. Факторный анализ  дебиторской задолженности по  модели 3.1. показал, что дебиторская  задолженность в 2006 г. возросла на 333 млн. руб. или 24,98%. Наиболее значимым фактором является дебиторская задолженность покупателей и заказчиков, она же составляет наибольший удельный вес в общей сумме исследуемого показателя. За счет влияния изменения данного фактора величина дебиторской задолженности возросла на 313,5 млн. руб., что составляет 23,52%. В 2007 г. дебиторская задолженность снизилась на 456 млн. руб. Это было достигнуто за счет следующих факторов: дебиторская задолженность поставщиков и подрядчиков, дебиторская задолженность покупателей и заказчиков, прочая дебиторская задолженность. В 2007 г. также наибольшее влияние на величину суммарной дебиторской задолженности оказала дебиторская задолженность покупателей и заказчиков, за счет чего исследуемый показатель снизился на 356,5 млн. руб. или 25,77%.

2. Факторный анализ  коэффициента отвлечения оборотных  активов в дебиторскую задолженность  по модели 3.2. показал, что коэффициент  отвлечения оборотных активов  в дебиторскую задолженность  в 2006 г. увеличился на 0,003, в относительном выражении рост показателя составил 3,37%. На это оказали влияние следующие факторы: за счет изменения коэффициента соотношения дебиторской задолженности и собственного капитала результативный показатель возрос на 0,015 (16,85%), коэффициента обеспеченности предприятия собственными оборотными средствами – на 0,008 (7,69%), за счет изменения коэффициента маневренности собственного капитала результативный показатель снизился на 0,02 (17,86%). Коэффициент отвлечения оборотных активов в дебиторскую задолженность в 2007 г. снизился на 0,038, в относительном выражении снижение показателя составило 41,30%. На это оказали влияние следующие факторы: за счет изменения коэффициента соотношения дебиторской задолженности и собственного капитала результативный показатель снизился на 0,033 (35,87%), коэффициента маневренности собственного капитала –  на 0,011 (16,92%), а за счет влияния изменения коэффициента обеспеченности предприятия собственными оборотными средствами результативный показатель возрос на 0,006 (10,17%). 

3. Факторный анализ  дебиторской задолженности по  модели 3.3. показал, что дебиторская  задолженность в 2006 г. возросла на 333 млн. руб. или 24,98%. Наибольший рост  показателя произошел за счет  влияния изменения среднего периода  инкассации дебиторская задолженность возросла на 210 млн. руб. (15,75%). В 2007 г. дебиторская задолженность снизилась на 456 млн. руб. На снижение ее уровня на 606 млн. руб. (36,37%) существенное влияние в этом случае оказало влияние изменения среднего периода инкассации.

4. Факторный анализ  дебиторской задолженности по  модели 3.4. показал, что в 2006 г. дебиторская  задолженность возросла на 333 млн. руб. (24,98%). Наиболее влиятельным  фактором оказался коэффициент  загрузки оборотных активов, рост  показателя за счет влияния его изменения –  225 млн. руб. (15,61%). В 2007 г. дебиторская задолженность снизилась на 456 млн. руб. (27,37%). Самым влиятельным фактором оказался коэффициент отвлечения оборотных средств в дебиторскую задолженность, за счет влияния его изменения дебиторская задолженность снизилась на 829 млн. руб. (43,49%).

3.2. Стохастический факторный анализ  дебиторской задолженности

Для получения объективной информации о значимости фактора и силе его воздействия на тот или иной экономический показатель или явление применяется количественный анализ. Преимущество количественного анализа заключается в том, что получаемые оценки являются количественными, что позволяет использовать их при прогнозировании и планировании величины рассматриваемого экономического показателя или явления. Для проведения количественного анализа факторов внешней среды могут применяться разные методы, однако наиболее часто используемыми являются корреляционный и регрессионный анализ.

Цель стохастического (вероятностного) анализа в данной курсовой работе -  выявить значимые факторы, влияющие на величину дебиторской задолженности, и установить причинно-следственные связи между ними.

Проведенные предварительные исследования позволили выдвинуть гипотезу о том, что величина дебиторской задолженности предприятия зависит от шести следующих факторов: количества покупателей, размера скидки клиентам, процента комиссионных по договору факторинга, срока погашения задолженности дебиторами, процента банковского кредита, прибыли, остающейся в распоряжении предприятия.

Сформируем таблицу 3.9. с исходными данными.

Таблица 3.9. – Значения показателей, оценивающих величину факторов дебиторской задолженности, и уровень указанного показателя в анализируемом периоде

[Источники: формы №1, №2, пояснительная записка к годовому отчету, со слов работников предприятия]

На основе имеющихся рядов данных определим коэффициенты корреляции Пирсона при помощи функции MS Excel КОРРЕЛ для пяти форм зависимости между исследуемыми величинами: линейной, экспоненциальной, логарифмической, гиперболической, степенной. Результаты сведем в таблицу 3.10.

Таблица 3.10. – Коэффициенты корреляции Пирсона и значения t-статистики между дебиторской задолженностью и факторами для возможных видов зависимостей

Окончание табл. 3.10.

По данным таблицы 3.10. можно сделать следующие выводы:

1. Наилучшие значения t-статистики имеют экспоненциальная и степенная формы зависимости между исследуемыми величинами, так как для них все, за исключением одного, значения |Tнабл| > tкр для каждого фактора. Это свидетельствует о том, что коэффициенты корреляции являются статистически значимыми и существует действительная связь между исследуемым показателем и рассматриваемыми факторами.

2. Полученные  статистически значимые значения  коэффициентов корреляции интерпретируются, во-первых, с точки зрения тесноты взаимосвязи (для этого анализируются их значения по модулю), во-вторых, с точки зрения направления влияния (для этого анализируется их знак). Сразу сложно однозначно определить форму зависимости (экспоненциальная или степенная), наилучшим образом отражающую зависимость исследуемого показателя и факторов. Следует выбрать ту, для которой значения коэффициентов корреляции больше, т.е. ближе к единице по модулю. Для этого просуммируем значения коэффициентов корреляции по модулю всех факторов сначала для экспоненциальной формы зависимости, затем для степенной. Итак, для экспоненциальной формы зависимости получили суммарное значение 4,5237, для степенной – 4,5258. Очевидно, что большее значение получено для степенной формы зависимости, следовательно, ее и будем использовать для последующего регрессионного анализа и построения уравнения регрессии.

По результатам проведенного корреляционного анализа можно сделать несколько выводов:

1. Величина дебиторской  задолженности связана обратно  пропорциональной зависимостью с размером скидки клиентам и сроком погашения задолженности дебиторами и прямой зависимостью с количеством покупателей, комиссионными по договору факторинга, процентом банковского кредита и прибылью, остающейся в распоряжении предприятия.

2. Из проанализированных  факторов в тесной связи с  дебиторской задолженностью находятся  все, кроме комиссионных по договору  факторинга.

Далее проведем регрессионный анализ. Для описания зависимости между зависимой (дебиторская задолженность) и независимыми переменными построим степенную регрессионную модель.

Исходные данные для регрессионного анализа приведены в таблице 3.11. Данные в ней прологарифмированы, так как корреляционный анализ показал, что степенная зависимость лучше отражает тесноту связи между исследуемыми показателями.

Таблица 3.11. – Исходные данные для регрессионного анализа влияния рассматриваемых факторов на дебиторскую задолженность предприятия