Й учебный вопрос: Управление дебиторской задолженностью в условиях инфляции

Дебиторская задолженность представляет собой по сути иммобилизацию, то есть отвлечение из хозяйственного оборота, собственных оборотных средств предприятия. Естественно, что этот процесс сопровождается косвенными потерями в доходах предприятия, относительная значимость которых тем существеннее, чем выше темп инфляции. Экономический смысл данных потерь очевиден и выражается в трех аспектах.

Во-первых, чем длительнее период погашения дебиторской задолженности, тем меньше доход, генерируемый средствами, вложенными в дебиторов (равно как и в любой другой актив). Это следствие основного принципа деятельности предприятия: деньги, вложенные в активы, должны давать прибыль, которая при прочих равных условиях тем выше, чем выше оборачиваемость.

Во-вторых, при инфляции, возвращаемые должниками денежные средства обесцениваются. Этот аспект особенно актуален для текущего состояния российской экономики.

В-третьих, дебиторская задолженность представляет собой один из видов активов предприятия, для финансирования которого нужен соответствующий источник. Поскольку в подавляющем большинстве случаев источники средств не бесплатны, поддержание того или иного уровня дебиторской задолженности сопряжено с затратами.

Именно этими обстоятельствами обусловлено распространение на Западе системы скидок при продаже продукции. Как оценить косвенные доходы и потери и определить допустимый уровень скидки, которую можно предложить клиентам?

В основе расчета – учет динамики падения покупательной способности денежной единицы. Ключевой характеристикой счетных алгоритмов является индекс (коэффициент) падения покупательной способности денежной единицы (k_ppd) как относительная величина, описывающая снижение покупательной способности денежной единицы и равная обратной величине индекса инфляции (I_p).

k_{ppd =} I_p^-1(21.1)

Индекс цен действительно дает количественную характеристику обесценения денег. Предположим, что некоторый товар (например, гамбургер) стоил в текущем году 10 руб. Ожидается, что в следующем году цена на него повысится на 20%. Допустим, что вы располагаете 100 руб. Это дает Вам возможность купить 10 гамбургеров в текущем году, но лишь 8, 33 гамбургера в следующем году. Иными словами, в следующем году на ту же суммы Вы сможете купить гамбургеров на 20% меньше = 10/8,33, то есть Ваши деньги обесценились в 1,2 раза или на 20%.

Индекс падения особенно полезен при анализе расчетов с контрагентами. Логика рассуждения здесь такова. Если сума договора об оплате продукции равна S, а с цены за период с момента поставки до момента платежа выросли, допустим на 20%, то реальная ценность величины S в момент получения платежа с учетом изменения покупательной способности денег будет меньше и составит:

S₁= S: I_p= S* k_ppd (21.2)

где S₁ – реальная ценность величины денежных средств S; I_p –величина индекса инфляции; k_ppd– коэффициент падения покупательной способности денежной единицы.

Поскольку k_ppd=1/1,12=0,833, то каждая 1000 руб., получаемая в момент платежа, по своей покупательной способности эквивалентна 833 руб на момент отгрузки продукции. Косвенная потеря от инфляции составит 167 руб = 1000-833 на каждую 1000 руб.

Таким образом, в условиях инфляции (то есть роста цен в среднем) любая отсрочка в получении платежа приводит к косвенным потерям. По номиналу продавец получает оговоренную ранее сумму, однако покупательная способность этой суммы будет ниже.

Поскольку любые потери, в том числе косвенные, нежелательны, их снижения в данном случае можно добиться путем разработки комплекса мер по сокращению периода погашения дебиторской задолженности. В частности, величина косвенных потерь зависит от двух факторов:

- уровня инфляции (прогнозного или фактического – в зависимости от вида проводимого анализа);

- количества дней, на которые сокращается период погашения дебиторской задолженности.

Именно эти факторы являются ключевыми в счетных алгоритмах.

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 источниках чаще всего приводится в месячном или годовм представлении. Нередко надо оценить изменение цен за период временной продолжительности. В методических указаниях можно встретить упрощенные алгоритмы, предполагающие пересчет индекса цен прямо пропорционально изменению продолжительности периода:

I_p^k ₌ I_pⁿ* k/n (21.3)

I_pk – индекс цен, рассчитанный прямо пропорционально продолжительности периода; I_p –величина индекса инфляции; n –продолжительность подпериода внутри анализируемого периода за который известна инфляция; k – количество дней за которой находится влияние инфляции.

Предположим, что известно значение инфляции за меся – 20 %. Найти значение индекса потерь от инфляции за 50 дней. Соответствующие расчеты по формуле (21.3):

- для 30 дневного периода I_pⁿ =1,2; k_ppd=1/1,2=0,833

Потери 167 руб с каждой 1000 руб.

- для 50 дневного периода I_p^k=1,2*50/30=2 k_ppd=1/2=0,5

Потери 500 руб. с каждой 1000 руб.

Сразу же обращает на себя внимание аномально высокий рост потерь (увеличение на 333 руб. с каждой 1000 руб.), что заставляет усомниться в реальности расчетов, Ситуация еще более ухудшается если надо делать расчеты для периода продолжительностью менее 30 дней.

Рассмотрим на примере еще один из возможных подходов к прогнозным расчетам.

Пример

Средний период погашения дебиторской задолженности в компании равен 90 дней. В результате опроса экспертов составлены следующие сценарии развития ситуации (табл. 21.1.)

Сценарии расчета косвенных доходов (убытков) от погашения дебиторской задолженности в условиях инфляции	Таблица 21.1.
Показатель	Сценарий
пессимистический	наиболее вероятный	оптимистический
Месячный темп инфляции, %
Планируемое сокращение периода погашения, дней
Уровень банковской процентной ставки, 5
Вероятность сценария	0,2	0,5	0,3
Косвенные доходы (в руб. на 1000): - от сокращения периода погашения задолженности - от неиспользования кредита Всего косвенных доходов	13,9 29,9	22,2 47,2	33,3 61,3

Расчет косвенных доходов выполнен на примере первого сценария следующим образом:

- снижение потерь в связи с сокращением периода погашения дебиторской задолженности 0,673-0,657=0,0016 или 16 руб. с 1000;

- экономия от неиспользования дополнительной ссуды банка

1000*5/360=13,9 руб. с 1000

Средний размер косвенных доходов. 29,9*0,2+47,2+0,5+61,3*0,3=48,0 руб. с каждой 1000.

Таким образом, предприятие может устанавливать скидку для своих постоянных клиентов в размере 4,8% суммы предоставляемого им кредита 48,0/1000*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.