, реально використовувані в поточній діяльності підприємства - матеріальні запаси, дебіторська заборгованість клієнтів і грошові кошти складають 67,2 мільйона рублів. Таким чином, коефіцієнт оборотності оборотних коштів дорівнює 680000000 рублів/67200000 рублів=10,1. Тривалість одного обороту дорівнює 360/10,1=36 днів. У даних розрахунках я використовувала значення виручки з урахуванням ПДВ, оскільки сума ПДВ, отримана зі споживачів, бере участь в обороті підприємства.
У порівнянні з 2007 роком оборотні кошти підприємства збільшилися на 48,8 мільйона рублів - з 24,4 до 73200000. Виручка зросла при цьому - з 153,2 до 680 000 000 з урахуванням ПДВ. Наявності помітне прискорення оборотності, викликане в даному випадку оптимізацією дебіторської заборгованості та матеріальних запасів. У 2007 році оборотність оборотних коштів становила 6,28; тривалість одного обороту - 57 днів.
Управління дебіторською заборгованістю.
Зауважимо, що у ТОВ «ТД« Магперммет »немає довгострокової дебіторської заборгованості. Основні дві групи дебіторської заборгованості підприємству - це заборгованість клієнтів і група, що об'єднує аванси видані, і інших дебіторів. Стягнення короткострокової заборгованості є турботою відділу збуту та юридичного відділу.
Розмір клієнтської заборгованості на кінець 2000 року склав 35800000 рублів.
Заходи, що застосовуються до боржників, описані на початку роботи, в пункті, присвяченій розрахункам підприємства з клієнтами. До них відносяться нарахування пені у розмірі 0,1% за кожен день прострочення і, на крайній випадок, призупинення виконання зобов'язань за договором (контрактом) і розгляду спорів через суд.
2. Фінансове прогнозування та фінансове планування
Прогнозування показників фінансового плану
При складанні фінансового плану, як правило, спочатку прогнозуються показники оперативного плану та звіту про прибутки і збитки. Цей прогноз здійснюється в основному з використанням лінійних моделей стохастичного аналізу (динамічних моделей), при цьому зазвичай використовуються дані, отримані за допомогою дескриптивних моделей, тобто на основі результатів аналізу фінансової звітності попередніх періодів.
Лінійні моделі стохастичного аналізу реалізуються в рамках:
а) моделей простого динамічного аналізу;
б) моделей багатофакторного регресійного аналізу;
в) моделей аналізу за допомогою авторегресійних залежностей
Простий динамічний аналіз
Виходить із передумови, що прогнозований показник (Y) змінюється прямо (обернено) пропорційно з плином часу. Тому для визначення прогнозних значень показника Y будується наступна залежність:
Y t=a + b x t,
де t - порядковий номер періоду.
Параметри рівняння регресії (а, b) знаходяться, як правило, методом найменших квадратів.
Багатофакторний регресійний аналіз
Є поширенням простого динамічного аналізу на багатомірний випадок. Тут в результаті якісного аналізу виділяється k факторів (Х1, X2, ..., Xk), що впливають, на думку аналітика, на зміну прогнозованого показника (Y), і будується регресійна залежність типу:
=А 0 + А 1 х X 1 + А 2 х X 2 + ... + А k х X k,
де Ai - коефіцієнти регресії, i == 1,2, ..., k.
Аналіз за допомогою авторегресійних залежностей
Специфіка економічних процесів полягає в тому, що вони відрізняються, по-перше, взаємозалежністю і, по-друге, визначеної інерційністю. Останнє означає, що значення практично будь-якого економічного показника в момент часу t залежить певним чином від стану цього показника у попередніх періодах (в даному випадку ми абстрагуємося від впливу інших факторів), т. Е. Значення прогнозованого показника в минулих періодах повинні розглядатися як факторні ознаки. Рівняння авторегрессионной залежності в найбільш загальній формі має вигляд:
t=А 0 + А 1 х Y t - 1 + А 2 х Y t - 2 + ... + А k х Y tk,
де Y t - прогнозоване значення показника Y в момент часу;
Y ti - значення показника Y у момент часу (t -i);
А i - i-й коефіцієнт регресії.
Досить точні прогнозні значення можуть бути отримані вже при k=1. На практиці також нерідко використовують модифікацію рівняння, вводячи в нього в якості фактора період (момент) часу t. У цьому випадку рівняння регресії матиме вигляд:
t=А 0 + А 1 х Y t - 1 + А 2 х t
