Модели и методы оценки коммерческих контрактов (хозяйственных договоров) с позиции платежеспособности тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Редько, Юлия Викторовна

• Редько, Юлия Викторовна
• кандидат экономических наук
• 2001

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Редько, Юлия Викторовна

ВВЕДЕНИЕ.

1. СИСТЕМНАЯ МЕТОДОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ КОММЕРЧЕСКИХ ДОГОВОРНЫХ ОТНОШЕНИЙ.

1.1. Понятие коммерческого контракта.

1.2. Экономические основы полной оценки коммерческих договоров.

1.3. Классическая финансовая оценка коммерческих контрактов.

1.4. Новый подход к оценке сделок хозяйствующего субъекта с точки зрения их финансовой реализуемости.

2. ОБЩИЙ ПОДХОД К ОЦЕНКЕ КОММЕРЧЕСКИХ КОНТРАКТОВ С ПОЗИЦИИ ПЛАТЕЖЕСПОСОБНОСТИ.

2.1. Задача определения базовой платежеспособности предприятия.

2.2. Модель динамики расчетного счета.

3. СПЕЦИАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ПОСТРОЕНИЯ МОДЕЛЕЙ ОПЕРАТИВНОЙ ФИНАНСОВОЙ ОЦЕНКИ КОММЕРЧЕСКИХ КОНТРАКТОВ.

3.1. Специфика постановки задач оперативного финансового планирования.

3.2. Оптимизация финансового обслуживания контракта со стороны покупателя.

3.3. Система прогнозирования денежных потоков.

3.3.1. Статистическая модель прогнозирования потока денежных средств через расчетный счет предприятия.

3.3.2. Прогнозирование платежеспособности методом экспертных оценок. Использование имитатора.

3.3.3. Варианты учета неопределенности экспертных прогнозов.

3.3.4. Комбинирование прогнозов. Использование адаптивных свойств модели прогнозирования для анализа расчетов по контракту в ходе его исполнения.

4. ИССЛЕДОВАНИЕ СВОЙСТВ МОДЕЛЕЙ ОПЕРАТИВНОЙ ФИНАНСОВОЙ ОЦЕНКИ КОНТРАКТОВ НА ПОКУПКУ.

4.1. Общая схема верификации метода.

4.2. Анализ реакции модели на типичные виды отклонений в динамике финансовых потоков коммерческого предприятия.

4.3. использование имитационно-оптимизационной модели для оценки и отбора стоимостных условий договоров, заключаемых ОАО «Хлеб».

4.3.1. подготовка исходных данных.

4.3.2. Интрепретация результатов расчета и рекомендации по их применению.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели и методы оценки коммерческих контрактов (хозяйственных договоров) с позиции платежеспособности»

Актуальность темы и степень ее разработанности. Текущая сбалансированность по притоку и оттоку ликвидных средств на коммерческом предприятии является важнейшим условием его устойчивого функционирования и динамичного развития. Так, по данным российской статистики, причиной 50% банкротств является нерациональное управление оборотным капиталом, и, как прямое следствие, дефицит денежных средств [1]. И если крупные авторитетные компании могут позволить себе и контрагенту задержку платежей по финансовым обязательствам, то для небольших фирм соблюдение платежной дисциплины ими самими и другими компаниями по отношению к ним - вопрос выживания [2].

Особое значение в этой связи приобретает временная «стыковка» платежных потоков, когда предприятию необходимо осуществлять динамичное управление своими денежными счетами, не допуская ни хронического дефицита, ни, наоборот, избытка ликвидных платежных ресурсов.

Основным источником притока денежных средств на коммерческом предприятии являются средства от реализации продукции, услуг, основных фондов и т. д. Исполнение покупателем платежных обязательств увеличивает приток на денежные счета предприятия-поставщика, снимает дефицит платежных ресурсов. С целью максимизации своевременного притока денежных средств разрабатывают широкое разнообразие моделей договоров с гибкими сроками и формами оплаты, гибкой системой санкций и поощрений. Нередко предприятия идут на краткосрочное критическое снижение цен вплоть до отрицательного финансового результата от конкретных сделок для интенсификации притока денежных средств в условиях их дефицита [2, 3].

В большинстве компаний средства на оплату поставщикам являются крупнейшей по размеру статьей затрат и, следовательно, главным направлением оттока платежных средств. По данным Госкомстата РФ за 1998 г. в средней производственной фирме объем закупок сырья и приобретения основных средств достигает 56% объема продаж [1]. Это в 1,3 превышает оставшиеся 44%, которые приходятся на выплату зарплат, пособий, др. операционных расходов, налогов, процентов, дивидендов. Таким образом, средства, предназначенные на осуществление закупок, имеют важное значение в общей картине необходимых оборотных средств. Если срок оплаты с 30 дней сдвигается на 60, то это приводит к единовременному высвобождению средств, которые могут быть использованы для других целей. Отдел снабжения предприятия-покупателя должен изучить финансовые последствия того или иного графика платежей по контрактам: при нехватке денежных средств - возможность продления срока оплаты, при избытке - возможность произвести оплату в более короткий срок и получить скидку.

Направления расходования и источники поступления денежных средств на предприятии, таким образом, формируются, в основном, через систему сделок этого предприятия. Общепринятым способом оформления сделок (в первую очередь, носящих долгосрочный характер и предполагающих ряд поставок), как известно, являются договоры различного типа. В них "прописываются" характер хозяйственных отношений, в которые вступает компания с другим участником рынка, предмет заключаемой сделки (номенклатура и ее суммовая оценка), а также регламент и сроки ее исполнения (сроки оплат и поставок, наличие и виды применяемых санкций) и т. д.

Производственно-хозяйственные операции часто предусматривают не отдельные разовые платежи, а множество распределенных во времени выплат и поступлений. В конечном счете, наложение на данные о «финансовом фоне» предприятия финансовых характеристик оцениваемого контракта должно показать системный эффект взаимодействия уже осуществляемой хозяйственной деятельности с новой, привносимой на предприятие контрактом. Этот эффект необходимо свести к стоимостному показателю, чтобы создать реальную возможность для выбора наилучшего (в определенном смысле) варианта заключения договора из имеющихся альтернатив.

Необходимость выбирать приемлемые варианты платежей предопределила существование и использование моделей финансовой оценки условий коммерческих контрактов. Классические методики (см., например, [5-6]) построены на вычислении современных величин всех платежей, предусмотренных договором (задача Клаузберга). Сравнение различных вариантов контрактов в них производится по значению интегрального экономического эффекта. Это значение, наряду с другими критериями нефинансового плана, становится посылкой для выработки и принятия управленческих решений [7].

Однако, данный подход грешит чрезмерной оторванностью от реальных условий, в которых будет производиться финансовое обслуживание контрактов. В один показатель сводятся детерминированные характеристики, фиксированные в договоре. На практике же предприятие может выбрать весьма привлекательный с точки зрения цены, технической поддержки, организационных и др. аспектов контракт, но столкнуться с проблемами, т. к. у него не было достаточно денег для оплаты текущих счетов.

Исполнение платежей на практике подвержено влиянию факторов, как внутренних (формирование валового дохода и его распределение, работа над исполнением других контрактов), так и внешних (исполнение партнером договорных обязательств, колебания рыночной конъюнктуры, цен, валютных курсов). Словом, факторы риска и неопределенности (определяемой как возможность возникновения в ходе исполнения контракта непредвиденных ситуаций и последствий) должны подлежать учету, поскольку в различных ситуациях затраты и результаты различны.

Любой риск должен быть осознан. Планирование никогда не сможет исключить риск из экономических решений. Задача заключается в количественной оценке осознанного риска при проведении расчетных операций. Общепринято, что степень риска связывают с размером возможного убытка [8-13]. Снизить степень внешнего риска можно, применив систему компенсационных затрат (страхование участников, санкции за нарушение договорных обязательств). Основным источником неопределенности для предприятия-плательщика остается такой эндогенный фактор, как его собственная платежеспособность. В некоторой степени оценить отмеченную неопределенность можно путем «погружения» контракта в моделируемые финансовые потоки.

В подавляющем большинстве случаев величина обязательств и сроки их погашения известны заранее, что облегчает планирование финансовых потоков. При этом планирование является учетом согласованности величин и сроков исполнения платежей с величиной денежной наличности на соответствующую дату. Очевидно, что соглашения с контрагентом о приемлемом графике платежей можно достичь только путем сотрудничества, выходя к нему со своими обоснованными и оцененными предложениями.

Рациональным можно назвать подход к управлению, когда регулирующее воздействие упреждает перспективное противоречие и система мероприятий по его компенсации минимизирует ущерб от неоптимальности развития. В известном смысле риск, так или иначе, связан с состоянием информационной обеспеченности решения. Прогнозы, даже с относительно небольшой степенью достоверности, позволяют уменьшить неопределенность наших знаний о будущем, а, следовательно, оценить и снизить риск. При выявлении неблагоприятных исходов (нехватки денежных средств для исполнения платежей по контракту) могут быть приняты меры по их предотвращению (например, привлечение банковского кредита). Прогнозируя «финансовый фон» можно создать реальную основу взвешенного решения о выборе конкретного варианта графика платежей из числа предложенных контрагентом.

Такая основа принятия решений, как прогнозы, намного лучше, чем чисто теоретические предположения или принятие желаемого за действительное. Фундаментальным принципом экономики провозглашено: в выигрыше остаются участники экономики, сумевшие правильно предвидеть будущее. Конечно, на практике, заключая контракт, руководитель в неявной форме прогнозирует платежные возможности предприятия, вероятность того или иного отклонения в их динамике с целью определить последствия разных вариантов развития ситуации. Однако привлечение для целей анализа адекватного математического инструментария позволяет повысить обоснованность решений.

Даже имея информацию, нужно еще суметь воспользоваться ею эффективным образом. Любая коммерческая операция предполагает совокупность согласованных участниками условий, а именно: цену сделки, сроки оплаты, способы начисления процентов, сумму коммерческого кредита и т. п. Множественность влияющих факторов приводит к тому, что их совместный результат неочевиден. Количественный анализ при этом выходит за рамки элементарных расчетов и требует применения системного подхода и экономических критериев эффективности принимаемых решений. Само осуществление количественного анализа в таких случаях предполагает наличие конкретных методов, моделей и их программных воплощений.

Работами, оказавшими наибольшее влияние на формирование взглядов автора исследования на методологию финансового управления предприятием, стали труды Е. С. Стояновой, Е. М. Четыркина, А. Д. Шеремета, А. Кинга, Р. Брейли, С. Майерса. Идеи прогностического исследования временных рядов, построения информационных фильтров почерпнуты из работ Ю. П. Лукашина, Н. Е. Кобринского, В. JI. Нечаева, Д. И. Клеандрова, Э. Маленво, Г. Тейла.

Целью данной работы является разработка и исследование новых моделей и методов финансовой оценки коммерческих контрактов для выбора наиболее эффективного варианта графика платежей из имеющихся альтернатив.

В соответствии с поставленной целью сформулируем следующие задачи:

1. Представить и описать коммерческие контракты как объекты финансовой оценки.

2. Проанализировать существующие подходы и методы стоимостной оценки и выбора вариантов коммерческих сделок.

3. Выделить существенные факторы риска, влияющие на исполнение коммерческих контрактов. Выявить возможности нивелирования существующих рисков.

4. Разработать концепцию сведения информации об объекте исследования в единый показатель, на основании которого будет производиться ранжирование и мониторинг исполнения контрактов.

5. Воплотить и верифицировать принципиальную схему финансовой оценки коммерческих контрактов в построении модели оперативного анализа графика платежей по контракту со стороны покупателя, для чего:

• Произвести постановку задачи оптимизации финансового обслуживания контракта на предприятии-покупателе с учетом специфических источников и направлений финансирования.

• Разработать систему вспомогательных адаптивно-статистических и экспертных моделей прогнозирования денежных потоков через расчетные счета предприятий. Обосновать использование конкретных методов составления прогнозов.

• Осуществить программную реализацию предложенной имитационно-оптимизационной схемы финансовой оценки договоров на языке Pascal в среде визуального программирования Delphi 5.

• Провести исследование свойств модели на управляемой статистической базе.

• Проиллюстрировать применение модели выбора варианта графика платежей в системе финансового менеджмента производственного предприятия. Сделать выводы о результатах применения и эффективности построенной модели.

Объектом исследования являются предприятия различных организационно-правовых форм. Предмет исследования - финансово-экономические характеристики сделок, попадающих под определение коммерческих контрактов, а также структура безналичных денежных потоков хозяйствующего субъекта.

Теоретической и методологической основой диссертационного исследования послужили труды российских и зарубежных ученых по финансовому анализу, методам финансовых и коммерческих расчетов, теории контрактов, теории принятия решений. В ходе исследования были применены системный анализ, информационные технологии. В качестве конкретных методов использовались имитационное моделирование, временной факторный анализ, методы теории нечетких множеств, теории вероятности и математической статистики, методы линейного программирования, объектно-ориентированное проектирование и программирование.

Научную новизну диссертационного исследования представляют:

1. Новая концепция мониторинга денежных обязательств предприятия с позиции финансовой сбалансированности.

2. Введенный показатель цены контракта, отличающийся от классического аналога учетом «вмененного» дохода от исполнения платежей по контракту.

3. Построенная принципиальная модель динамики платежеспособности хозяйствующего субъекта и проведенный анализ влияния расчетов по коммерческим контрактам на эту динамику.

4. Оптимизационная модель оперативного финансового обслуживания коммерческого контракта на покупку, облегчающая поиск оптимального финансирования анализируемого графика платежей по контракту.

5. Результаты исследования временных рядов остатков по расчетному счету предприятий различных организационных форм.

6. Оригинальная адаптивная система прогнозирования временного ряда сальдо по расчетному счету хозяйствующего субъекта.

7. Созданная система алгоритмической и программной поддержки принятия решения о выборе платежных условий контракта и мониторинга его финансового исполнения в процессе оперативной работы коммерческого предприятия.

Практическая значимость работы заключается в возможности консультативного пользования программной реализацией модели в структурном подразделении коммерческого предприятия, ответственного за заключение хозяйственных договоров.

Получаемая количественная оценка (цена контракта) для каждого из принятых к рассмотрению вариантов платежей позволяет повышать эффективность заключаемых договоров и снижать энтропию за счет: а) выбора наиболее выгодного варианта платежей по контрактам из предложенных контрагентами еще на стадии переговоров по выработке взаимоприемлемых условий сделки; б) оценки возможных вариантов платежей по уже заключенному договору на стадии его исполнения, когда появляющаяся информация снимает ранее существовавшую неопределенность.

Практическая пригодность модели подтверждена апробацией и внедрением в ряде коммерческих предприятий г. Новочеркасска.

Разработанная концепция мониторинга денежных обязательств предприятия с позиции финансовой сбалансированности имеет самостоятельную методологическую ценность. Задача моделирования цены контракта с учетом внешних рисков используется в учебном процессе на кафедре прикладной математики ЮРГТУ (НПИ) в курсе «Финансовые и коммерческие расчеты».

На защиту выносятся следующие положения, результаты и выводы:

1. Классическое понятие временной стоимости денег при ранжировании условий финансовых обязательств должно быть дополнено учетом наличия средств в срок исполнения обязательства.

2. Существующие балансовые модели платежеспособности предприятия являются статичными по своей сути и не позволяют учесть динамику расчетных отношений предприятия. Введенная в исследовании функция структурного дохода позволит количественно диагностировать финансовую сбалансированность предприятия на заданном временном интервале.

3. На основе разности значений функции структурного дохода на базовой и порожденной исполнением контракта траекториях платежеспособности возможна оценка «вмененного» дохода от исполнения платежей по контракту.

4. Построенный в исследовании показатель цены контракта на покупку отражает концепцию оценки трансакционных издержек. Показатель более приближен к реальности, чем классический аналог в том смысле, что в его составе фигурируют реально прогнозируемые оттоки по контракту: платежи, фиксированные контрактом, и дополнительные издержки при оптимальном финансовом управлении.

5. Поиск наиболее удачного плана краткосрочного финансирования и инвестирования неизбежно связан с процессом перебора методом проб и ошибок. Его разработка требует громоздких расчетов, даже при наличии небольшого количества доступных источников финансирования и объектов краткосрочных инвестиций и на малом горизонте планирования. В условиях, когда предприятие сталкивается со сложными проблемами, в которых заключено несколько альтернатив и ограничений и применение к которым простого метода проб и ошибок не даст ответа на вопрос о лучшем варианте, выходом является постановка оптимизационной задачи.

6. Полученные характеристики рядов остатков денежных средств позволяют говорить о существовании закономерностей в формировании денежных остатков на счетах предприятий в банках. Повторяемость свойств дает возможность построить адекватную исследуемому процессу прогностическую модель.

7. Оригинальная модель синтеза тренд-циклической составляющей ряда остатков денежных средств, реализованная как фильтр высокочастотных колебаний, обеспечивает отражение в прогнозах заданных составляющих динамики.

8. Предложенная система экспертных прогнозов остатков по расчетному счету предприятия с тремя оценками позволяет спрогнозировать качественные сдвиги в состоянии оперативной платежеспособности предприятия. Аппроксимация соотношения вероятностей средних, благоприятных и неблагоприятных оценок, произведенная с помощью бета-распределения, показывает приемлемую практическую имитацию.

9. Программно реализованный имитационно-оптимизационный алгоритм оценки вариантов коммерческих контрактов с позиции покупателя может быть применен для ранжирования вариантов произведения безналичных расчетов по хозяйственным договорам производственного предприятия.

Реализация и апробация. Диссертационное исследование выполнено в соответствии с направлением НИР Южно-Российского государственного технического университета «Проблемы развития социально-экономических процессов в условиях перехода к рыночным отношениям», раздел «Разработка математических моделей и методов для решения задач оптимизации социально-экономических и эколого-экономических систем». Основные положения работы представлены в виде научных докладов и получили положительную оценку на следующих научно-практических конференциях и симпозиумах: Четвертой международной конференции студентов и аспирантов «Предпринимательство и реформы в России» (г. Санкт-Петербург, 24-28 ноября 1998 г.), Четвертом Всероссийском симпозиуме «Математическое моделирование и компьютерные технологии» (г. Кисловодск, 20-22 апреля 2000 г.), Всероссийской научной конференции «Математическое моделирование в научных исследованиях» (г. Ставрополь, 27-30 сентября 2000 г.), Международной научно-практической конференции «Компьютерные технологии в науке, производстве, социальных и экономических процессах» (г. Новочеркасск, 25 ноября 2000 г.), Международной научно-практической конференции «Методы и алгоритмы прикладной математики технике, медицине и экономике» (г. Новочеркасск, 8 февраля 2001 г.).

По результатам работы опубликовано 9 печатных работ общим объемом 2, 2 п.л.

Структура и объем работы. Работа содержит 102 стр. основного текста и состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, содержащего 96 наименований, 4 приложений.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Редько, Юлия Викторовна

Вывод.

Введя прогнозируемый фактор собственной платежеспособности предприятия Ct, мы сделали более обоснованным анализ различных вариантов исполнения платежей, в частности, таких параметров контракта, как коммерческий кредит и скидка. Показатель цены контракта в (3.7) более приближен к действительности в том смысле, что в нем фигурируют реально прогнозируемые оттоки по контракту к: платежи Ztk и дополнительные издержки Opt* при оптимальном финансовом управлении (Wtk,Vtk,St, t=l,2,.L).

3.3. Система прогнозирования денежных потоков

Оптимальная цена контракта (3.7), получаемая при полностью детерминированных условиях, является действительным показателем эффективности графика платежей с изложенной нами точки зрения. Однако, принятие решений, ориентированных в будущее, ведется в условиях а) неопределенности будущего; б) недостатка информации. Содержательный анализ параметров задач (3.3), (3.7) позволяет заметить, что все они, за исключением Ct, фиксированы либо в самом контракте, либо в договоре с обслуживающем банком. Основным источником неопределенности для предприятия-плателыцика, таким образом, остается такой эндогенный фактор, как его собственная платежеспособность. Факторы риска и неопределенности (определяемой как возможность возникновения в ходе исполнения контракта непредвиденных ситуаций и последствий) должны подлежать учету, поскольку при различных реализациях затраты и результаты различны. Прогнозы, даже с относительно небольшой степенью достоверности, позволяют уменьшить неопределенность наших знаний о будущем, а, следовательно, снизить риск.

Данные табл. 2.1 - всего лишь догадка о будущих потоках денежных средств. Для разработки этих прогнозов необходимо составить совокупность согласованных предположений и субъективных суждений о будущих финансовых потоках через расчетный счет предприятия. Методы и способы прогнозирования должны быть достаточно динамичными, чтобы своевременно учесть изменения.

Применительно к задаче получения оценок коммерческих договоров нами разработана оригинальная программная система прогнозирования денежных потоков с учетом их специфики по сравнению с иными видами временных рядов. Программа реализована в визуальной среде программирования Delphi 5 и включает в себя: средства ввода ретроспективных данных, средства дескриптивной статистики, метод разложения временных рядов, адаптивный метод прогнозирования Брауна, модель высокочастотной фильтрации, имитационную модель экспертного прогнозирования денежных потоков, оригинальную модель комбинирования прогнозов, полученных адаптивным и экспертным методами (прил. 4). Кроме того, программа реализована в качестве модуля в общей системе анализа финансовых характеристик коммерческих контрактов (рис. 3.1 блок 2), что позволяет прямо направлять ее выходные данные на основной блок по оптимизации финансового обслуживания договоров.

Временным рядом Ct, подлежащим прогнозированию, служит дебетовое сальдо расчетного счета. На основе ежедневных выписок со счета предприятия в обслуживающем банке собирается ретроспективная информация о состоянии процесса {Ct, teT} в моменты времени teT где Т ~={teT: to-h< t < to}. Здесь to - момент начала исполнения платежей по анализируемому контракту, h>0 - интервал наблюдений для проведения статистического анализа. Прогноз будущих остатков по расчетному счету в моменты времени teT +, Т +={teT: t=to+xn, n=l, 2, .N}, где N - количество платежей, предусмотренных графиком договора, а т - периодичность их исполнения, будет функционалом QCT^^f (Q, teT ~). Прогноз на весь срок исполнения контракта Тк, должен дать представление о величине собственных платежных возможностей, которые потенциально могут быть направлены на исполнение платежей {Zt, teT+}. Выбор интервала ретроспекции определяется соотношением h > 3*Tk [27, 70].

Специфика модели (3.7) такова, что ценность результатов ее применения прямо зависит от точности прогноза платежеспособности. Данное обстоятельство определяет ее принадлежность к инструментарию оперативного планирования. К модели статистического прогнозирования денежных потоков необходимо также предъявить требование адекватно реагировать на типичные закономерности процесса формирования платежного сальдо. Заметим, что этот подход отличается от моделирования на основе идеи минимизации ошибок прогноза при рассмотрении конкретных временных рядов, как то наблюдение за динамикой расчетного счета отдельного предприятия на отдельном интервале времени. Данным образом подогнанная модель может давать хорошие результаты при проведении ретропрогнозов, но оказаться несостоятельной, когда проявятся закономерности, по каким-либо причинам ненаблюдаемые на интервале ретроспекции.

Как справедливо замечено в [71], если прогнозирование осуществляется в рамках системы управления, то на величину ошибок влияет не только уровень адекватности модели, но и целенаправленные усилия по предотвращению реализации нежелательных прогнозов. В результате ценные в информационном отношении прогнозы могут иметь большие отклонения от фактических данных и наоборот.

В проведении безналичных расчетов существуют определенные закономерности. Некоторые из этих закономерностей видны при совместном рассмотрении притока и оттока денежных средств (рис. 1 прил. 1). Отток «следует» за притоком с лагом в 1-3 дня. Ряд ежедневных остатков на расчетном счете подвержен резкому скачкообразному росту с последующим плавным затуханием, что трактуется как единовременный приход на расчетный счет большой суммы и запаздывание принятия решения об использовании увеличившихся платежных возможностей. Модель должна быть настроена адекватным образом спрогнозировать это изменение. Другие закономерности не столь очевидны и требуют применения специальных методов их обнаружения. Это, например, наличие периодичности в данных. Модель должна быть снабжена аппаратом отслеживания сезонности и настройки на эту сезонность.

Имея в виду неоднократное проведение прогнозов как на стадии оценки вариантов графика платежей, так и в ходе исполнения договора, следует сделать систему открытой для включения вновь поступающих наблюдений.

Эмпирически сформулировав предварительные концептуальные требования к системе прогнозирования, рассмотрим подробнее соответствующие этим требованиям математические модели.

3.3.1. Статистическая модель прогнозирования потока денежных средств через расчетный счет предприятия

Для изучения статистических закономерностей типичного ряда Ct мы собрали данные о ежедневных операциях по счету 51 ряда коммерческих и муниципальных предприятий г. Новочеркасска. Цикл исследований, начиная с проверки однородности, устойчивости, визуализации, расчета динамических характеристик, заканчивая формированием базы моделей прогнозирования, был проведен с помощью системы Statistica® (версия 5.0) - одной из лучших, на наш взгляд, прикладных статистических программ [72]. Причины такого выбора - большой набор процедур, удобный графический интерфейс и средства анализа остатков, используемые при подгонке моделей.

Итогом предварительного исследования временных рядов ежедневных остатков на расчетных счетах различных предприятий были выводы (прил. 1):

1. Временной ряд остатков по расчетному счету предприятия характеризуется наличием 5-дневной сезонной волны, связанной с естественным ритмом платежной активности на протяжении рабочей недели.

2. Метод прогнозирования ряда остатков по расчетному счету целесообразно производить на совместном использовании классической схемы разложения временных рядов и расчете тенденции с помощью полиномиальной модели Брауна.

Компоненты временного ряда. Как известно, основным методом анализа величин временного ряда является попытка установить составляющие факторы, которые влияют на каждую из величин в ряду. Временной ряд денежного потока обладает набором специфических особенностей. Он характеризуется:

• тенденцией, которая соответствует медленному изменению, происходящему в некотором определенном направлении, которое сохраняется в течение длительного периода времени. Тренд может быть линейным либо экспоненциальным, либо с насыщением. Необходимая форма тренда (из трех возможных типов) была определена расчетами сглаженного ряда и последующим анализом остатков с целью более точного соответствия между модельными и фактическими данными. Мы остановили выбор на линейной функции для отображения характера процесса: yt=a1t + a2> где у t - значение уровня в момент времени t.

• циклической компонентой - квазипериодическим движением, в котором есть фаза возрастания и убывания. В нашем случае она связана с флук-туациями экономической активности. В связи с большой периодичностью циклической компоненты и общей направленностью модели на оперативный прогноз, оказалось возможным включить циклическую составляющую в описание тренда;

• нерегулярной компонентой - беспорядочным движением большой частоты, т. е. последовательностью нормально распределенных независимых величин . £ t-i, 41, t+i,. с нулевым математическим ожиданием. Они порождаются влиянием различных событий на изучаемую величину.

• сезонной компонентой, которая соответствует изменениям, которые происходят регулярно. Она связана с ритмом экономической активности.

Заключение

В соответствие с поставленными во введении целями, в настоящем исследовании разработана новая методика оценки коммерческих контрактов с позиции платежных возможностей каждого из двух субъектов контрактных отношений - покупателя и поставщика. При построении показателя цены контракта поэтапно были решены следующие задачи:

1. Выдвинут и обоснован тезис о том, что классическое понятие временной стоимости денег при ранжировании условий финансовых обязательств должно быть дополнено учетом наличия средств в срок исполнения обязательства.

2. Специфицировано понятие платежеспособности с позиции финансовых потоков, возникающих в процессе инвестиционной, хозяйственной и финансовой деятельности предприятия.

3. Введена количественная характеристика состояния платежеспособности предприятия как функция структурного (т. е. порожденного сложившейся конъюнктурой финансовых потоков) дохода. На основе разности значений функции структурного дохода на базовой и порожденной исполнением контракта траекториях платежеспособности определена оценка «вмененного» дохода от исполнения платежей по контракту.

4. Осуществлены постановка и реализация задачи оптимизации оперативного финансового обслуживания безналичного обязательства с позиции предприятия-получателя ресурсов по контракту (покупателя). В отличие от поставщика покупатель располагает гораздо более полной информацией относительно реального осуществления денежных расчетов по данному контракту, т. к. его, покупателя, собственная платежеспособность определяет сроки и порядок расчетов. Поставщик же не имеет возможности непосредственного управления приходящим от покупателя денежным потоком. Поставщик защищает свои интересы путем создания соответствующей конструкции контракта с четко оговоренными сроками платежей, неустойками и, возможно, с определенной в виде скидки за досрочную оплату заинтересованностью покупателя в досрочном погашении суммы контракта. Покупатель анализирует условия платежей на стадии согласования условий договора. Выбрав один из возможных вариантов графика оплаты, он, в отличие от поставщика, может судить о вероятности его нарушения (или ненарушения) и выгодности скидки с позиции достаточности доступных платежных ресурсов.

При построении модели оптимизации финансового обслуживания конкретизированы а)источники оперативного покрытия дефицита денежных средств: формирование просроченной кредиторской задолженности или самый краткосрочный из кредитов - овердрафт; б)источники оперативного размещения избытков: инвестирование в досрочное погашение обязательств или беспроцентное накопление на расчетном счете.

5. Обоснован выбор в качестве показателя базовой платежеспособности для целей оперативной оценки значения сальдо по расчетному счету предприятия. Проанализированы достоинства и недостатки такого выбора. Проведен цикл исследования временных рядов сальдо по расчетному счету предприятий различных организационных форм. Результатом этого анализа стал выбор наиболее адекватной прогностической модели. Параллельно получены характеристики рядов, имеющие самостоятельную практическую и методологическую ценность, поскольку повторяемость свойств позволяет говорить о существовании закономерностей в формировании денежных остатков на счетах предприятий в банках.

Оригинальной является модель синтеза тренд-циклической составляющей ряда остатков денежных средств, реализованная как фильтр высокочастотных колебаний. Модель обеспечивает отражение в прогнозах заданных составляющих динамики.

Предложена система экспертных прогнозов остатков по расчетному счету предприятия с тремя оценками. Аппроксимация соотношения вероятностей средних, благоприятных и неблагоприятных оценок произведена с помощью бета-распределения.

Комбинирование статистического и экспертного прогнозов реализовано с помощью схемы с адаптивно меняющимися весами. При поступлении фактической информации о точности каждой из двух составляющих прогноза происходит обновление используемых для прогноза данных. На стадии фактического выполнения контрактов появляется уточненная информация о платежных возможностях, на основании которой покупатель может оперативно регулировать состояние расчетов путем переноса срока отдельных платежей по заблаговременному согласованию с контрагентами.

6. Построен и программно реализован имитационно-оптимизационный алгоритм оценки вариантов коммерческих контрактов с позиции покупателя. Полностью автоматизированы все операции, начиная с подготовки исходных данных для модели, заканчивая заключительной оценкой точности прогностического значения цены контракта. Система разработана в среде программирования Delphi на языке Object Pascal. Программа состоит из файла проекта и пяти модулей, каждый из которых предназначен для решения специализированной задачи (прил. 4). Один из модулей, реализующий решение задач линейного программирования большой размерности симплекс-методом, не является разработкой автора настоящего исследования.

7. Произведен анализ реакции построенной модели на типичные виды отклонений в динамике финансовых потоков коммерческого предприятия. Сравнение с точностью прогноза аналогичных экономических показателей [88] свидетельствует о приемлемой точности модели.

8. Построенная имитационно-оптимизационной модель использована для оценки и отбора стоимостных условий договоров, заключаемых ОАО «Хлеб». Были сделаны практически важные замечания по поводу эффективности построенной модели оперативного мониторинга контрактов предприятия в пределах проанализированного временного интервала.

9. В заключение были приведены некоторые обобщения по поводу перспектив применения и путей развития предложенного подхода.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Редько, Юлия Викторовна, 2001 год

1. Финансы России: Статистический сб. / Госкомстат России; Ред. кол.: В. И. Галицкий (пред.) и др.. М., 1998. - 246 с.

2. Афанасьев М., Кузнецов П., Исаева П. Кризис платежей в России: что происходит на самом деле? // Вопросы экономики № 8 1995 г.

3. Исследование неплатежей / Райская Н., Сергиенко Я., Френкель А. // Экономист № 10 2000 г. - с.37- 41.

4. Россия в цифрах, Краткий статистический сб. / Госкомстат России,- М., 2000. 396 с.

5. Четыркин Е.М. Методы финансовых и коммерческих расчетов. М.: «Дело», «BusinessPe4b», 1992. - 320 с.

6. Ефимова О. В. Финансовый анализ. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Изд-во «Бухгалтерский учет», 1998. - 320 с.

7. Методические рекомендации по разработке финансовой политики предприятия. Приказ Министерства экономики РФ от 1 октября 1997г. № 118.

8. Риски в современном бизнесе. П. Г. Грабовый, С.Н. Петрова, С. И. Полтавцев и др. М.: Изд-во «Альянс». 1994 - 205 с.

9. Стоянова Е. С. Финансовый менеджмент. Российская практика. М.: Перспектива, 1994, 194 с.

10. Ю.Федотова М. А. Доходы предпринимателя. М. : Финансы и статистика, 1993, 97 с.

11. П.Кулинина Г. В., Чирков А. П. Анализ выполнения обязательств по поставкам продукции М.: Финансы и статистика, 1989 - 108 е.: ил.

12. Балабанов И. Т. Основы финансового менеджмента. Как управлять капиталом? М.: Финансы и статистика, 1994 -384 е., ил.

13. Финансовый менеджмент: теория и практика: Учебник/ Под ред. Е. С. Стояновой 4-е изд., перераб. и доп. - М.: Изд-во «Перспектива», 1999 - 656 с.14.0лейник А.Н. Институциональная экономика: Учебное пособие. М.: ИНФРА-М, 2000.- 416 с.

14. Брагинский М. И., Витрянский В. В. Договорное право: Общие положения. -М.: Статут, 1997.-682 с.

15. Тихомиров Ю. А. Договоры в экономике. М.: Экономика, 1993. - 256 с.

16. Витрянский В. В. Гражданский кодекс о договоре // Вестник Высшего Арбитражного Суда Российской Федерации. 1995. № 10. с. 100.

17. Контракт с инофирмой. Энциклопедия международных контрактных отно-шений./Под ред. М. Б. Биржакова. 2-е издание. СПб.: ОЛБИС, САТИС, 1995-608 с.

18. Капельян С. Н., Левкович О. А. Основы коммерческих и финансовых расчетов. Минск: НТЦ «АПИ», 1999.-224 с.

19. Ковалев В. В., Уланов В. А. Курс финансовых вычислений. М.: Финансы и статистика, 1999.

20. Щемелева И. Н. Договор поставки Мн.: Амалфея, 1996 - 128 с.

21. Люкшин А. М. Договор поставки // Легпромбизнес. № 6-7 (20-21) июнь-июль 2000 г. с. 38-39.

22. Управление эффективными поставками. Практический маркетинг, книга 5.: МЦЦО «ЛИНК», 1997.

23. Шелобаев С. И. Математические методы и модели в экономике, финансах, бизнесе: Учеб. пособие для вузов. М.: ЮНИТИ: ДАНА, 2000. - 367 с.

24. Банина Ю. В. Программное обеспечение для контроля и анализа договорных обязательств в торговых компаниях. // «Логинфо», №12, 2000.29.www.bmicro.ru/fo 16.htm30.www.visualdoc.ru

25. Форрестер, Дж. Основы кибернетики предприятия (Индустриальная динамика). Пер. с англ. и предисл. Д. М. Гвишиани. М., «Пргресс», 1971.

26. Helfert Erich A. Techniques of Financial Analysis. Seventh Edition. Boston. Richard D. Irwin, INC.,1991, 512 pp.

27. Chandra Prasana. Financial Management. Theory and Practice. Third Edition. -New Delhi: Tata Mc-Graw-Hill Publishing Company Limited. 1993, 936 pp.

28. Экспериментальное исследование форвардного и спот рынков, невыполнение контракта как фактор вертикальной интеграции / В. Есипов, Д. Менкхос, А. Якунина // Науч. докл. №99/02: Российская программа экономических исследований.

29. Оценка финансовых потоков при принятии инвестиционных решений / Кривошеее П. В. // Теория активных систем: Тр. Юбил. Междунар. Науч.-практ. Конф.; Москва 15-17 ноября, 1999 -М., 1999 с. 184.

30. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов и их отбору для финансирования. Официальное издание. М., 1994.

31. Руководство по оценке эффективности инвестиций: Пер. с англ. перераб. и дополн. изд. М.: АОЗТ «Интерэксперт», «ИНФРА-М», 1995.

32. Положение об оценке инвестиционных проектов при размещении на конкурсной основе централизованных инвестиционных ресурсов Бюджета развития РФ // Собрание законодательства РФ. 1998. - №3. - с. 642-643.

33. Shavell, S. The Design of Contracts and Remedies for Breach, Quarterly Journal of Economics, February 1984, pp. 121-148.

34. Гурвич E. Т., Дворкович А. В. Процентные ставки и цена внутренних заимствований в среднесрочной перспективе. РПЭИ, 2000. -52 с.41 .Жигло А. Н. Расчет ставок дисконта и оценка риска// Бух. учет №6 1996.

35. Волков И. М. Грачева М. В. Проектный анализ: финансовый аспект. М.: Экономический факультет, ТЕИС, 1998 - 89 с.

36. Р. Брейли, С. Майерс. Принципы корпоративных финансов: Пер. с англ. -М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 1997 1120 с.

37. Финансы предприятий./ Н. В. Колчина, Г. Б. Поляк и др. ; Под ред. проф. Н. В. Колчиной М.: Финансы, ЮНИТИ, 1998 - 413 с.

38. Ван Хорн Дж. К. Основы управления финансами. М.: Финансы и статистика, 1996.

39. Руководство по проектному анализу; Пер. с англ.: Институт экономического развития Мирового банка, Вашингтон, 1994.

40. Липсиц И. В. Коссов В. В. Инвестиционный проект: методы подготовки и анализа. М.: БЕК, 1996.

41. Шишкин А.К., Вартанян С. С., Микрюков В. А. Бухгалтерский учет и финансовый анализ на коммерческих предприятиях: Практическое руководство. М.: АО «Финстатинформ», 1994 - 160 с.

42. Шеремет А. Д., Сайфулин Р. С. Финансы предприятий. М.: Инфра-М, 1999.

43. Экономический анализ: ситуации, тесты, примеры, задачи, выбор оптимальных решений, финансовое прогнозирование. / Баканов М. И., Шеремет А. Д. (ред.) М.: Финансы и статистика, 1999 - 654 е., ил.

44. Ковалев А. И., Привалов В. П. Анализ финансового состояния предприятия. М.: Центр экономики и маркетинга, 1997.

45. А. М. Кинг Тотальное управление деньгами / Пер. с англ. СПб.: Полигон, 1999.-448 с.

46. Инструкция о безналичных расчетах № 14. Утверждена ЦБ РФ 9 июля 1992 г.

47. Порядок ведения кассовых операций в Российской Федерации. Инструкция ЦБ РФ от 4 октября 1993 г. № 18.

48. Об установлении предельного размера расчетов наличными деньгами в Российской Федерации между юридическими лицами. Письмо ЦБ РФ от 29 сентября 1997 г. № 525.

49. Основы прогнозирования финансовой, хозяйственной и инвестиционной деятельности предприятия. / Специальный выпуск, часть I, 1994. АКДИ «Экономика и жизнь».

50. Редько Ю. В. Логико-статистическая модель прогнозирования исполнения платежей по финансовым обязательствам.// Мат-лы Всероссийской науч. конф. «Математическое моделирование в научных исследованиях». Ч. II. -Ставрополь: Изд-во СГУ, 2000. - 287 с.

51. Олейник О. М Основы банковского права. М.: Юрист, 1999.

52. Baumol W. J. The Transactions Demand for Cash: An Inventory Theorettic Approch.// Quarterly Journal of Economics, November 1952, pp. 545-556.

53. Miller M. H. Orr D. A. Model of the Demand for Money Firms// Quarterly Journal of Economics, November 1966, pp. 413-435.

54. Brigham E. F. Gapenski L. C. Intermediate Financial Management, 4-th ed. The Dryden Press, 1993.

55. Экономико-математические методы в анализе хозяйственной деятельности предприятий и объединений / Бутник-Сиверский А. Б., Сайфулин Р. С. и др. М.: Финансы и статистика, 1982 - 200 с.

56. W. G. Lewellen and М. S. Long. Simulation vs. Single-Value Estimates in Capital Expenditure Analysis//Decision Sciences. 3: 19-34. 1972.

57. S. C. Myers. Postscript: Using Simulation for Risk Analysis// S. C. Myers (ed.) Modern Development in Financial Management. Praeger Publishers, Inc., New York, 1976.

58. G. A. Pogue and R. N. Bussard. A Linear Programming Model for Short-Term Financial Planning under Uncertainty// Sloan Management Review. 13: 69-99. Spring. 1972.

59. Моисеев H. H. Простейшие математические модели экономического прогнозирования. М, «Знание», 1975 64 с.

60. Нечаев B.J1. Выбор константы в моделях экспоненциального сглаживания с помощью передаточных функций. Экономика и математические методы, 1986, т. XXII, вып. 5.

61. Боровиков В. П., Ивченко Г. И. Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows. Основы теории и интенсивная практика на компьютере. -М.: Финансы и статистика, 1999. 384 е.: ил.

62. Лукашин Ю. П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. М.: Статистика, 1979.

63. Кобринский Н. Е. Информационные фильтры в экономике (Анализ одномерных временных рядов). М.: Статистика, 1978. - 287 е., ил.

64. Клеандров Д. И., Френкель А. А. Прогнозирование экономических показателей с помощью метода простого экспоненциального сглаживания. В кн.: Статистический анализ экономических временных рядов и прогнозирование. М.: Наука, 1973.

65. Теория прогнозирования и принятия решений. Под ред. С. А. Саркисяна. М.: «Высшая школа», 1997,- 351 с. с ил.

66. Хубаев Г. Н. Математико-статистические методы при сравнительной экспертной оценке качества сложных программных средств // Оценка качества программных средств: Тез. Докл. Всесоюзн. Науч.-техн. семинара. Калинин, 1990.

67. Сетевые графики в планировании. / Разумов И. М., Белова Л. Д., Ипатов М. И., Проскуряков А. В. 3-е изд., перераб. и доп. М.: Высшая школа, 1981 -168 с.

68. Хубаев Г.Н. Экономическая оценка потребительского качества программных средств: Текст лекций/ РГЭА. Ростов н/Д., 1997.- 104 с.

69. Имитационные системы принятия экономических решений. К.А. Багринов-ский, Т.И. Конник и др. М.: Наука, 1989. - 165 с.81 .Хастингс Г., Пикок Дж. Справочник по статистическим распределениям. -М.: Статистика, 1985.

70. Пирсон К. Таблицы неполной бета-функции. Пер с англ. М.: 1974.

71. Большее JI. Н., Смирнов Н. В. таблицы математической статистики. 2-е изд. М.: 1968.

72. М.Абрамович , И.Стиган. Справочник по специальным функциям, М: Мир 1979.

73. Клейнен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. Пер. с англ. Ю. П. Адлера, К. Д. Аргуновой, В.Н. Варыгина, A.M. Талалая. Вып. 1.-М.: Статистика, 1978. - 221 с.

74. Юдин Д. Б. Математические методы управления в условиях неполной информации. М., «Советское радио», 1974, 400 с.

75. Методические указания по прогнозированию выполнения плановых заданий по экономическим показателям в строительстве. Нечаев В. JI. и др. Сыктывкар, 1981.

76. Хубаев Г.Н. Имитационное моделирование при выборе структуры уравнения регрессии/ Обозрение прикладной и промышленной математики. Т.7. Вып.2. М.: Науч. изд-во «ТВП», 2000. - с. 435 - 436.

77. Четыркин Е. М. Статистические методы прогнозирования. Изд. 2-е, перераб. и доп. М., «Статистика», 1977.

78. Кобринский Н. Е., Кузьмин В. Н. Точность экономико-математических моделей. М.: Финансы и статистика, 1981. - 255 е., ил.

79. Эдельгауз Г. Е. Достоверность статистических показателей. М.: Статистика, 1977.-278 с.сил.

80. Тейл Г. Экономические прогнозы и принятие решений (Пер. с англ.). М., «Статистика», 1971.

81. Рябушкин Т. В. Экономическая статистика. М.: Экономика, 1966.

82. Зубов В. М. От неплатежей к развитию. Аналитическая группа общ.-политич. движения «Союз ради будущего». М: Экономика, 1999. - 204 с.

83. Aldrich H. E. Organizations and environment. Englewood Cliffs N. J., 1979.

84. План счетов бухгалтерского учета финансово-хозяйственной деятельности организации. Приказ Минфина РФ №94н от 31.10.2000.