37587

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ СБЫТОВОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ТЕКСТИЛЬНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ НА ОСНОВЕ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ ПЛАНИРОВАНИЯ УСЛОВИЙ РЕАЛИЗАЦИИ ТЕКСТИЛЬНОЙ ПРОДУКЦИИ

Диссертация

Экономическая теория и математическое моделирование

КУЛИКОВ МАКСИМ ВАСИЛЬЕВИЧ ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ СБЫТОВОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ТЕКСТИЛЬНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ НА ОСНОВЕ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ ПЛАНИРОВАНИЯ УСЛОВИЙ РЕАЛИЗАЦИИ ТЕКСТИЛЬНОЙ ПРОДУКЦИИ Специальность 08. Управление процессом ПЛАНИРОВАНИЯ РЕАЛИЗАЦИИ ПРОДУКЦИИ на промышленном предприятии.1 Основные аспекты проблемы управления процессом реализации продукции.2 Анализ научных работ посвященных проблеме математического моделирования процесса расчетов по реализации продукции.

Русский

2013-09-24

974 KB

27 чел.

174

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕКСТИЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

им. А.Н. Косыгина

на правах рукописи

КУЛИКОВ МАКСИМ ВАСИЛЬЕВИЧ

"ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ СБЫТОВОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ТЕКСТИЛЬНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ НА ОСНОВЕ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ ПЛАНИРОВАНИЯ УСЛОВИЙ РЕАЛИЗАЦИИ ТЕКСТИЛЬНОЙ ПРОДУКЦИИ"

Специальность 08.00.05 - Экономика

и управление народным хозяйством

Диссертация

на соискание ученой степени

кандидата экономических наук

Москва 2000 г.


[1]

[2]
введение

[2.0.0.1] Актуальность темы исследования

[2.0.0.2] Цель диссертационной работы

[2.0.0.3] Объект исследования

[2.0.0.4] Предмет исследования

[2.0.0.5] Методика исследования

[2.0.0.6] Научная новизна работы

[2.0.0.7] Положения, выносимые на защиту

[2.0.0.8] Практическая значимость работы

[2.0.0.9] Публикации

[2.0.0.10] Структура работы

[3] Глава 1. Новые явления в сбытовой деятельности текстильных предприятий РФ при переходе к рыночной экономике.

[3.1] 1.1 Изменение основного содержания сбытовой деятельности текстильных предприятий РФ в 1992-1999 гг.

[3.2] 1.2 Кризис неплатежей в текстильной промышленности РФ.

[3.3] 1.3 Распространение неденежных способов расчетов за текстильную продукцию.

[3.4] 1.4 Изменение порядка обеспечения закупок хлопка в текстильной промышленности РФ.

[4] Глава 2. Управление процессом ПЛАНИРОВАНИЯ РЕАЛИЗАЦИИ ПРОДУКЦИИ на промышленном предприятии.

[4.1] 2.1 Основные аспекты проблемы управления процессом реализации продукции.

[4.2] 2.2 Анализ научных работ, посвященных проблеме математического моделирования процесса расчетов по реализации продукции.

[4.3] 2.3 Разработка кредитной политики текстильного предприятия.

[4.4]
2.4 Управление денежными и бартерными потоками по реализации продукции на текстильных предприятиях в современных условиях.

[5] Глава 3. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ПЛАНИРОВАНИЯ УСЛОВИЙ РЕАЛИЗАЦИИ ТЕКСТИЛЬНОЙ ПРОДУКЦИИ.

[5.1] 3.1 Выбор оптимального варианта отгрузки продукции с использованием метода линейного программирования.

[5.2] 3.2 Прогнозирование движения денежных и бартерных потоков по реализации текстильной продукции с использованием метода имитационного моделирования.

[6] Заключение.

[7]
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

[8] ПРИЛОЖЕНИЯ

 


введение

Актуальность темы исследования

В связи с коренным изменением условий хозяйствования в РФ при переходе к рыночной экономике промышленные предприятия столкнулись с необходимостью самостоятельно обеспечивать не только производство, но и сбыт своей продукции. В условиях сокращения платежеспособного спроса и возникшей конкуренции с импортными товарами проблема сбыта приобрела первоочередное значение.

Важными являются проблемы поиска покупателей продукции, выбора оптимального ассортимента, построения сбытовой сети.

Однако отгруженная продукция еще не является реализованной. В условиях переходной экономики предприятия столкнулись с отсутствовавшей ранее проблемой возникновения безнадежных долгов, которые являются прямыми убытками и уменьшают прибыль предприятия от производственной деятельности. В связи с резким ускорением инфляционных процессов задержки в поступлении платежей от покупателей продукции также приводят к финансовым потерям для предприятия.

Годы реформ охарактеризовались кризисом неплатежей, в который оказались вовлечены предприятия практически всех отраслей, в том числе и текстильной промышленности.

Широкое распространение получили неденежные формы расчетов, в частности расчеты бартером и векселями, которые в ряде случаев (например, при использовании повторного бартера) фактически не являются расчетами, так как предприятие не получает от контрагента средств, позволяющих начать новый производственный цикл.

Таким образом, сегодняшняя экономическая действительность такова, что без тщательного планирования процесса расчетов с покупателями и постоянного анализа ситуации с поступлением средств от них предприятие будет неизбежно нести финансовые потери.

У предприятий возникает необходимость оценивать разнообразные коммерческие предложения покупателей, предусматривающие оплату продукции с использованием неденежных способов расчетов. Традиционные методы оценки прибыльности операций не учитывают специфики неденежных расчетов (в условиях различных цен на одну и ту же продукцию при расчетах  бартером и денежными средствами прибыль, рассчитываемая традиционными методами, не отражает реального финансового результата предприятия).

Опыт практической работы автора с текстильными предприятиями РФ и стран СНГ свидетельствует о том, что на предприятиях данной проблеме уделяется недостаточное внимание.

Так, например, на большинстве предприятий отсутствует систематическая аналитическая работа в данной области, решения по отгрузке продукции принимаются на интуитивной основе, без учета их влияния на финансовое состояние и прибыль предприятия.

К тому же в отечественной науке недостаточно разработана методология планирования условий реализации продукции.

Поэтому возникла необходимость глубокого исследования накопленного отечественного и зарубежного опыта в области расчетов с покупателями, а также создания математических моделей и методик, и адаптации их к экономическим реалиям, сложившимся в РФ в настоящее время.

Современным проблемам управления процессом расчетов с покупателями продукции посвящены работы таких российских и зарубежных ученых как Перламутрова В.Л., Бунича П.Г., Линденбаума В.А., Лычагина М.В., Яковлева А., Аукуционека С., Карпова П., Mehta D.,  Stanford R. , Atkins J. и многих других. Исследованием данной проблемы применительно к текстильной отрасли занимались Ф.Ф. Бездудный и В.В. Симонов.

Следует отметить, что научных работ отечественных ученых, посвященных планированию условий реализации продукции, в настоящее время очень мало.

Поэтому возникла как научная, так и практическая необходимость проведения исследования, посвященного теории и практике планирования процесса реализации продукции в современных экономических условиях.

Все вышеизложенное обуславливает актуальность избранной темы диссертационного исследования.

Цель диссертационной работы

Цель работы состоит в теоретическом обосновании и разработке подхода к планированию условий реализации текстильной продукции для достижения максимальной эффективности функционирования предприятия в условиях переходной экономики.

Поставленная в работе цель обусловила необходимость решения следующих задач:

- рассмотреть изменения условий хозяйствования, произошедшие в российской экономике за годы реформ и выявить их влияние на сбытовую деятельность текстильных предприятий;

- изучить масштабы применения коммерческого кредитования в отечественной промышленности в целом и текстильной отрасли в частности;

- обобщить отечественный и зарубежный опыт управления процессом расчетов с покупателями продукции с использованием методов математического моделирования;

- описать процесс разработки кредитной политики промышленного предприятия;

- предложить методологию управления денежными и бартерными потоками на текстильном предприятии в условиях современной российской экономики, позволяющую оценивать одновременно эффективность денежных  и бартерных сделок;

- разработать математические модели, позволяющие производить процесс планирования условий реализации продукции, выбор оптимального плана отгрузок продукции потребителям и прогнозирование денежных потоков и бартерных поставок за отгруженную продукцию на научной основе;

Объект исследования

Объектом исследования являются крупные и средние предприятия хлопчатобумажной промышленности РФ и стран СНГ.

Предмет исследования

В качестве предмета исследования в работе выступает процесс планирования условий  реализации продукции на предприятии текстильной отрасли.

Методика исследования

Научные положения и выводы основаны на изучении отечественной и зарубежной экономической литературы, тематических материалов периодических изданий, а также материалов, полученные в процессе практической работы автора на текстильных предприятиях РФ и стран СНГ.

Достоверность научных положений и выводов подтверждается апробацией в управляющей компании  текстильного холдинга.

В ходе исследования использованы данные финансовой отчетности текстильных предприятий (ОАО «Ликинская мануфактура», ЗАО «Тиротекс», ЗАО «Московский ткацко-отделочный комбинат», ОАО «Текстильная фирма Возрождение»).

Для решения поставленных задач в работе применены различные математические методы (линейного программирования, имитационного моделирования). Оптимизационные и имитационные расчеты, а также обработка результатов проводилась с использованием специально разработанных программ на алгоритмическом языке программирования Visual Basic for Applications (VBA) в среде программного пакета Microsoft Excel.

Научная новизна работы

1. Разработана методология управления денежными и бартерными потоками по реализации продукции текстильного предприятия в условиях переходной экономики.

2. Предложена математическая модель, использующая метод линейного программирования, позволяющая получить оптимальный план отгрузок текстильной продукции на основе анализа условий заявок потенциальных потребителей.

3. Предложена имитационная математическая модель, позволяющая прогнозировать поступление средств от потребителей за отгруженную продукцию.

4. Разработано информационное и программное обеспечение предложенных математических моделей на IBM PC.

5. Даны рекомендации по различным вариантам использования разработанных математических моделей при планировании процесса взаиморасчетов с потребителями текстильной продукции.

Положения, выносимые на защиту

В результате выполненных исследований на защиту выносятся следующие научные положения:

1. Анализ изменений, произошедших в сбытовой деятельности промышленных предприятий при переходе к рыночной экономике.

2. Оценка масштабов применения неденежных расчетов в промышленности РФ.

3. Анализ различных видов неденежных расчетов с точки зрения их выгодности для предприятия.

4. Оценка масштабов применения коммерческого кредитования в российской промышленности.

5. Анализ научных работ отечественных и зарубежных ученых в области управления процессом расчетов с покупателями.

6. Методология разработки кредитной политики текстильного предприятия.

7. Методология управления денежными и бартерными потоками  по реализации продукции в условиях широкого применения неденежных форм расчетов.

8. Математическая модель выбора оптимального плана отгрузки продукции потребителям с использованием метода линейного программирования.

9. Имитационная математическая модель, позволяющая прогнозировать движение денежных и бартерных потоков по реализации продукции.

Практическая значимость работы

Предлагаемые в работе математические модели позволяют перейти от интуитивного к научному обоснованию управленческих решений, принимаемых в процессе хозяйственной деятельности по расчетам с потребителями текстильной продукции.

Использование предложенных математических моделей позволяет текстильным предприятиям  сократить долю бартерных расчетов, оценить величину издержек, возникающих в результате использования неденежных форм расчетов, ускорить оборачиваемость активов, улучшить показатели ликвидности предприятия.

Публикации

Основные положения диссертационной работы опубликованы в четырех печатных работах и в четырех тезисах выступлений на научных конференциях МГТА им. А.Н. Косыгина и Димитровградского института технологии, управления и дизайна.

Структура работы

Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованных источников, в котором 114 наименований. Работа изложена на 174 страницах машинописного текста, в том числе 145 страниц основного текста, 22 таблицы, 3 схемы, 1 рисунок и 9 приложений.

Первая глава "Новые явления в сбытовой деятельности текстильных предприятий РФ при переходе к рыночной экономике" посвящена анализу изменений, произошедших в сбытовой деятельности текстильных предприятий РФ при переходе к рыночной экономике. Рассматриваются только те изменения в сбытовой деятельности, которые непосредственно связаны с процессом взаиморасчетов с покупателями продукции.

На основе анализа научных публикаций сделан вывод о том, что в настоящее время отечественные предприятия вынуждены уделять значительно большее внимание сбытовой деятельности, так как система оптовой торговли развита недостаточно.

Рассмотрены и классифицированы различные формы неденежных расчетов, выполнена оценка масштабов их применения в российской экономике в целом и в легкой промышленности в частности.

Проанализированы особенности проявления кризиса неплатежей в текстильной отрасли.

Рассмотрен вопрос о влиянии способов обеспечения предприятия хлопком на специфику его сбытовой деятельности и процесс расчетов с покупателями продукции.

Во второй главе "Управление процессом планирования реализации продукции на промышленном предприятии" рассмотрен процесс расчетов с покупателями продукции, определено его место в сбытовой политике предприятия и взаимосвязь с другими элементами сбытовой политики.

Проанализированы масштабы применения коммерческого кредита в сбыте промышленной продукции, сделан вывод о существенном увеличении доли коммерческого кредита при переходе от плановой экономики к рыночной, что вызывает необходимость разработки данной проблемы.

Рассмотрены работы отечественных и зарубежных ученых по данной проблеме, сделан вывод о недостаточной разработанности анализируемого направления, отсутствии комплексных методик и математических моделей, позволяющих предприятиям планировать процесс поступления оплаты от покупателей, а также о неприменимости западных методик в российских условиях.

Рассмотрен процесс разработки кредитной политики промышленного предприятия, предложена методология, позволяющая эффективно управлять денежными и бартерными потоками по реализации продукции в условиях преобладания бартера в расчетах.

В третьей главе "Использование математических моделей для планирования условий реализации текстильной продукции" предложены математические модели, позволяющие формализовать процесс принятия  решений по кредитной и дисконтной политике.

Предложенная математическая модель выбора оптимального варианта отгрузки продукции различным потребителям с использованием метода линейного программирования позволяет максимизировать денежные и бартерные потоки по реализации продукции. Для обеспечения сравнимости денежных и бартерных поступлений  предлагается методологический подход, при помощи которого бартерные сделки приводятся к денежным, позволяющий учесть дополнительные издержки возникающие при использовании бартерных сделок.

Имитационная модель движения денежных и бартерных потоков по реализации продукции позволяет с использованием методов имитационного моделирования оценить наиболее вероятный объем поступающих денежных средств и других ресурсов за  отгруженную покупателям продукцию.

В заключении подводятся итоги проделанной работы, формулируются основные выводы, даются практические рекомендации.


Глава 1. Новые явления в сбытовой деятельности текстильных предприятий РФ при переходе к рыночной экономике.

1.1 Изменение основного содержания сбытовой деятельности текстильных предприятий РФ в 1992-1999 гг.

В связи с переходом от плановой экономики к рыночному хозяйству в РФ произошли коренные изменения в сбытовой деятельности промышленных предприятий.

Наиболее важными изменениями, на наш взгляд, являются следующие:

  1.  Разрушение механизма гарантированного сбыта продукции;
  2.  Изменение круга потребителей текстильной продукции за счет появления новых хозяйственных структур;
  3.  Существенное расширение свободы выбора предприятиями своих контрагентов;
  4.  Отсутствие твердых гарантий  получения оплаты за отгруженную продукцию;
  5.  Изменение применяемых форм расчетов, появление неденежных способов расчета.

Усиление роли сбытовой деятельности в функционировании предприятий текстильной промышленности РФ в 1992-1999 гг.

Основной проблемой сбыта текстильной продукции мы считаем сужение спроса на текстильную продукцию в 1992-1999 гг. Среди причин такого положения многие исследователи отмечают снижение жизненного уровня населения, неконтролируемый ввоз текстильных товаров по неофициальному импорту, отсутствие развитой товаропроводящей сети. Данная ситуация привела к необходимости уделять вопросам сбыта значительно большее внимание, чем ранее.

Т.Г. Долгопятова отмечает, что «с началом реформ сбыт продукции достаточно быстро и неожиданно для руководителей стал одной из острейших проблем для многих предприятий. Ранее, такая функция управления, как сбыт, у них практически отсутствовала, так как продукция реализовывалась в основном по решению органов государственного планирования и материально-технического снабжения»[33, c. 77]. Того же мнения придерживается А. Яковлев, который отмечает, что в современных условиях «на первый план вышла проблема поиска платежеспособного покупателя и максимально быстрой реализации продукции»[103, c. 136].

Широко распространенным в текстильной отрасли является мнение, что одним из важных факторов кризиса сбыта текстильной продукции было разрушение системы оптовой торговли [88, c.5]. На наш взгляд, правомернее говорить о коренном изменении принципов сбытовой деятельности текстильных предприятий,  в рамках которого сложилась ситуация, при которой роль оптовой торговли в сбыте текстильной продукции в настоящее время невелика. Отсутствие в экономике СССР такого явления, как конкуренция между производителями товаров, позволяет нам утверждать, что сбытовые процессы в СССР имели исключительно распределительный характер. В частности, П.В. Смирнов отмечал, что «основным содержанием системы сбыта в СССР является организация и планирование поставок» [86, c 11]. В.В. Симонов считает, что «в условиях административно-директивной системы распределение было монополизировано Минторгом СССР и системой государственных заказов, размещаемых на предприятиях в обмен на выделение сырья и других ресурсов»[84, c. 47].

Кроме этого, как отмечает Ю.В. Кузнецов [52, c. 29], хлопчатобумажный комплекс СССР представлял собой вертикально-интегрированную структуру, работающей на «принципе процессинга с некоторыми элементами давальческой схемы». Продукция между предприятиями, осуществлявшими различные стадии технологического процесса в текстильной отрасли (прядение, ткачество, отделка), передавалась на основании системы нарядов, выдаваемых вышестоящими объединениями. Отгрузка готовых тканей предприятиям швейной промышленности также происходила на основании системы нарядов. Таким образом сбытовая деятельность в плановой экономике СССР сводилась, в основном, к необходимости обеспечения своевременных поставок.

Процесс производства текстильной продукции и ее сбыта формально происходил с применением денег, но последние выполняли лишь учетные функции внутри гигантской вертикально-интегрированной структуры.

Переход от плановой экономике к рыночной в 1989-1992 гг. привел к тому, что, несмотря на формальное вхождение многих текстильных предприятий в различные концерны и ассоциации, предприятия оказались вынуждены самостоятельно реализовывать функции снабжения и сбыта.

Влияние типа хлопчатобумажного предприятия на характер его сбытовой деятельности.

По нашему мнению, сбытовые процессы существенно различаются на различных типах хлопчатобумажных предприятий.

А.А. Котова, М.В. Конотопов, Р.Е. Лещинер отмечают [48, c. 72], что в 1987 г. общее количество предприятий хлопчатобумажной промышленности в РСФСР составляло 165, в том числе:

  1.  прядильно-ткацко-отделочные комбинаты – 24
  2.  прядильно-ткацкие фабрики – 48
  3.  ткацкие фабрики – 32
  4.  прядильные фабрики – 15
  5.  отделочные фабрики – 4
  6.  прядильно-ниточные комбинаты – 3
  7.  ткацко-отделочные фабрики – 10
  8.  производственные объединения – 17
  9.  прочие - 11

Наше исследование ориентировано прежде всего на предприятия, либо полностью объединяющие три основных этапа текстильного производства (прядение, ткачество и отделку), либо объединяющих прядение и ткачество или ткачество и отделку.

Такой выбор объекта исследования вызван двумя причинами:

- на подобных предприятиях более актуальна проблема расчетов с покупателями продукции в силу того, что они реализуют готовую продукцию (отделанные ткани) или получают готовую продукцию путем передачи суровых тканей отделочным фабрикам на условиях давальчества с последующей реализацией тканей конечным потребителям.

- выбранные нами предприятия имеют значительно более широкий круг потребителей продукции, что делает весьма актуальной проблему расчетов с покупателями продукции (по сравнению с прядильными фабриками).

Распад вертикально-интегрированной структуры хлопчатобумажного комплекса СССР привел к резкому дефициту оборотных средств у предприятий.

При общем значительном дефиците оборотных средств в лучшем положении оказались предприятия, объединявшие все циклы текстильного производства или по крайней мере два из них. Как правило, эти предприятия относились к разряду средних или крупных. Им значительно проще, чем отдельным прядильным, ткацким и отделочным фабрикам, удавалось привлечь заемные средства или заказы на переработку давальческого сырья.

Проявление подобной ситуации наблюдалось диссертантом в 1996-1997 гг. в Приднестровской молдавской республике (Молдова), где на Бендерской хлопкопрядильной фабрике и Бендерской текстильно-ткацкой фабрике (реализующие отдельные стадии производственного процесса) производство практически остановилось, а Тираспольский ХБК продолжал работу, хотя и с неполной загрузкой мощностей (около 40%), используя товарные кредиты и давальческое сырье [57].  

Широкое распространение в хлопчатобумажной отрасли РФ получила работа на условиях поставок давальческого сырья. Проведенное в 1995 году по заказу ГКАП РФ исследование 42 предприятий хлопчатобумажной промышленности Ивановской области имело одной из целей определение доли давальческих схем в объеме поставок сырья и промежуточной продукции. По результатам исследования [53, c. 65] было установлено, что в 1995 году доля давальческих схем в общем объеме поставок составила:

- в поставках хлопка – 27,9%;

- в поставках пряжи – 64,3%;

- в поставках узкой суровой ткани для отделки – 90,5%;

- в поставках широкой суровой ткани для отделки – 90%.

Таким образом, можно отметить, что отделочные фабрики практически полностью работали на давальческом сырье. Подобная практика характерна и для текстильной промышленности США, которая не испытывает аналогичного российскому дефицита оборотных средств.  

Все  вышеописанное позволяет сделать вывод о том, что проблема расчетов с покупателями является наиболее важной для средних и крупных предприятий, объединяющих все три этапа текстильного производства или два из них.

Влияние процессов вертикальной интеграции на сбытовую деятельность текстильных предприятий.

В период рыночных реформ в хлопчатобумажной промышленности происходили процессы вертикальной интеграции, вызванные необходимостью «быть ближе к потребителю».

О.И. Уильямсон выделяет два основных направления вертикальной интеграции – «вперед» (объединение со стадией более высокого передела и/или со сбытом) и «назад» (объединение со стадией более низкого передела и/или поставщиком сырья) [94, c. 181].

Нам неизвестны факты, свидетельствующие о наличии фактов интеграции «назад» в российской хлопчатобумажной промышленности (за исключением того, что фирма POWER INTERNATIONAL, являющаяся одним из крупных поставщиков  хлопка на российский рынок, получила в аренду хлопковые хозяйства и основные средства на ряде хлопкозаводов в Южном Казахстане [95]).

Определенное распространение в хлопчатобумажной отрасли РФ получили процессы интеграции «вперед», которая проявлялась в нескольких основных формах:

- создание текстильными предприятиями собственных швейных производств в форме цехов, совместных или малых предприятий. Эту форму использовали не только комбинаты, но и прядильно-ткацкие предприятия [53, c. 64]. Многие текстильные предприятия, например АО «Трехгорная мануфактура» перерабатывают значительное количество тканей в швейные изделия, АО «Донтекс» создало СП с участием российских швейников;

- создание текстильными предприятиями дочерних фирм, филиалов и представительств, занимающихся оптовой торговлей текстильными товарами;

- открытие фирменных розничных магазинов. Например, в 1996 г. Тираспольский ХБК реализовывал продукцию в 13 собственных магазинах, расположенных в г. Тирасполе [57].

Причиной осуществления интеграции “вперед” было стремление текстильных предприятий «приблизиться» к конечному потребителю (населению, государству), располагающему «живыми» деньгами, а также желание самостоятельно заниматься производством и реализацией готовых изделий (одежды), для того, чтобы ускорить срок оборота средств и уменьшить риски по сравнению с вариантом, когда реализацией занимаются фирмы-посредники и/или швейные предприятия.

Значительно меньшее распространение получил процесс интеграции торговых текстильных фирм «назад» (с производством тканей).

Причины недостаточной активности торговых фирм в интеграции с производственными предприятиями состоят не в недостатке финансовых средств для покупки акций. С.Б. Авдашева отмечает, что «неурегулированность отношений собственности [в РФ] делает контроль над поставками и реализацией фирмы в целом более эффективным, нежели контроль над ее собственностью»[1, c. 14]. В современных российских условиях работа на условиях поставок давальческого сырья позволяет торгово-посреднической фирме получать устойчивую прибыль, не вкладывая средств в погашение долгов промышленного предприятия и в обновление основных фондов.

Для нашего исследования  процессы вертикальной интеграции имеют важное значение:

- В случае интеграции производственных предприятий с торговлей возникают дополнительные денежные потоки от реализации продукции в розничных магазинах.

- В случаях, когда хлопчатобумажное предприятие поручает сбыт продукции своей дочерней фирме, мы рассматриваем движение денежных и бартерных потоков по реализации продукции таким образом, как будто дочерняя фирма является бы одним из подразделений текстильного предприятия, то есть исключаем из рассмотрения внутренние взаиморасчеты между этими организациями.

- В случаях, когда хлопчатобумажным предприятием владеет торговая фирма, которая и занимается сбытом продукции, процесс сбыта рассматривается не со стороны взаиморасчетов «предприятие-торговая фирма», а на уровне «торговая фирма-конечные покупатели продукции».

По нашему мнению, в хлопчатобумажной промышленности РФ лучшие перспективы на будущее имеют либо крупные комбинаты, либо крупные торговые фирмы (которые с большой долей вероятности будут вынуждены продолжить процесс вертикальной интеграции с производственными предприятиями). Основные причины, позволяющие сделать подобный вывод – наличие собственных оборотных средств и более широкие возможности привлечения заемных средств, управленческие структуры, адаптировавшиеся к рыночным условиям, устойчивое положение на рынке и др.

Ключевой особенностью этих организаций является практическая необходимость осуществления ими самостоятельной сбытовой политики, в рамках которой планирование движения денежных и бартерных потоков по реализации продукции имеет первоочередное значение.

Изменения в составе потребителей текстильной продукции.

Г.В. Павлова, Е.О. Макаренко, Н.С. Иващенко, О.С. Оленева в работе [71, c. 168-171] приводится следующая классификация потребителей текстильной продукции:

  1.  Оптовая торговля – производит крупные закупки текстильной продукции для последующей перепродажи ее другим группам потребителей.
  2.  «Внерыночные» потребители – государство (в лице министерств и ведомств – например, Министерство обороны РФ, Госкомсевер РФ и т.д.). В роли «внерыночных» покупателей могут выступать и местные власти.
  3.  Розничные торговые предприятия – предприятия, реализующие продукцию непосредственно населению. В составе этой группы потребителей может выступать и своя собственная розничная сеть (собственные магазины и торговые точки).
  4.  Предприятия промпереработки – наиболее многочисленная, по мнению авторов, группа потребителей, в которую входят предприятия швейной промышленности, дома моделей, ателье, предприятия автомобильной промышленности и других отраслей, применяющих ткани.

После начала рыночных реформ структура потребителей текстильной продукции существенно изменилась.

Н.В. Кочубей приводит данные, свидетельствующие о существенном изменении структуры рынка сбыта АО «Невская мануфактура», выпускающего шерстяные ткани [49, c.20]:

Таблица 1. Структура рынка сбыта АО “Невская мануфактура” (в %)

Потребители

1992

1993

1994

1995

Швейная промышленность

52,4

40,3

22,0

23,2

Торговые организации

7,5

11,1

13,2

8,2

Предприятия, занимающиеся производственно-коммерческой деятельностью

33,4

37,5

42,7

40,2

Частные предприниматели

-

3,0

10,8

12,5

Магазины АО «Невская мануфактура»

1,5

3,3

6,2

12,4

Потребители из стран СНГ

5,2

3,0

0,7

0,9

Экспорт

-

3,0

0,7

2,6

Итого

100,0

100,0

100,0

100,0

Из таблицы  следует, что за период с 1992 по 1995 гг. структура потребителей продукции предприятия существенно изменилась – сократилась роль традиционных потребителей (предприятий швейной промышленности РФ и стран СНГ), что вызвано отсутствием у них оборотных средств, увеличилась доля продукции, сбываемой через собственные магазины  и частным предпринимателям.

Изменения в структуре хозяйственных связей.

Важной особенностью переходной экономики РФ является высокая доля прямых хозяйственных связей в процессе сбыта текстильной продукции и недостаточное развитие системы оптовой торговли.

А. Яковлев и Ф. Глисин отмечают [104, c. 28], что по результатам опроса 269 предприятий легкой промышленности в 1995 г. было установлено, что основными каналами сбыта продукции в легкой промышленности являются:

- прямые связи с потребителями – 76,7%

- бывшие государственные оптово-посреднические организации – 7,7%

- частные посреднические организации – 14,5%

- дочерние снабженческо-сбытовые организации – 1,1%

Обращает на себя внимание недостаточное развитие системы оптовой торговли в текстильной промышленности. Большинство руководителей текстильных предприятий отмечает фактически полное отсутствие приемлемых партнеров из числа предприятий оптовой торговли.

Основной проблемой является тот факт, что оптовые фирмы претендуют на  достаточно высокий процент за свои услуги (средняя торговая наценка в течение 1992 – 1994 гг. увеличилась с 7-9% до 25%), при этом, не обеспечивая достаточного качества услуг.

Как отмечает О.В. Батуревич [9, c.18], предприятия оптовой торговли текстильной продукции РФ в настоящее время – это в основном небольшие фирмы. Ограниченность финансовых ресурсов у оптовых фирм не позволяет им закупать большие партии текстильной продукции, в чем заинтересованы промышленные предприятия. 

Отсутствие возможности сбывать свою продукцию крупными партиями немногочисленным партнерам-оптовикам приводит к необходимости работать с потребителями напрямую, что уменьшает средний размер отгружаемой партии текстильной продукции. Число покупателей  в данной ситуации существенно увеличивается (по сравнению с вариантом, когда система оптовой торговли является более развитой). Поэтому, в настоящее время проблема планирования условий реализации продукции является весьма важной.

Впрочем, Т.Н. Калиновская отмечает, что в экономике развитых капиталистических стран промышленная продукция производственного использования (промежуточная) сбывается преимущественно по прямым связям (60-65%). На оптовую торговлю приходится 15-18%, на реализацию отдается 10-15% [38, c.100].

Для предприятий хлопчатобумажной промышленности увеличение количества контрагентов произошло и в результате изменения структуры рынка сбыта в разрезе  различных групп потребителей.

Неплатежеспособность большинства бывших государственных швейных предприятий привела к необходимости увеличить круг контрагентов за счет многочисленных, но некрупных частных швейных фирм.

1.2 Кризис неплатежей в текстильной промышленности РФ.

Кризис неплатежей стал одним из наиболее значительных явлений в экономике РФ в 1992-1999 гг. Исследованию данного явления посвящены многочисленные статьи, монографии и диссертационные работы отечественных ученых.

Для нас наиболее важными являются вопросы об особенностях кризиса неплатежей в текстильной отрасли, а также о влиянии неплатежей на состояние расчетов с покупателями продукции на предприятиях текстильной промышленности. Рассмотрение проблемы неплатежей должно производиться по двум основным направлениям – исследование неплатежей дебиторов предприятия и исследование неплатежей самого предприятия своим кредиторам. Мы не отрицаем существования устойчивой связи между двумя этими явлениями, но существенность этой связи сильно зависит от отраслевой специфики.

Этапы развития кризиса неплатежей.

А.Н. Клепач выделяет три основных этапа развития кризиса неплатежей [44, c. 42-43].

Первый этап кризиса неплатежей начался после либерализации цен в 1992 г. Мгновенное обесценение  оборотных средств предприятий, резкий рост цен и разрушение прежнего механизма льготного банковского кредитования привели к тому, что предприятия стали наращивать объемы неплатежей друг другу. Несмотря на быстрый рост неплатежей предприятия продолжали практику отгрузки продукции в долг. Т.Г. Долгопятова считает [33, c. 213-214], что причинами такой ситуации были:

-     боязнь лишиться устойчивого рынка сбыта;

-     невозможность в принципе найти другого потребителя в силу узкой      специализации и монопольного характера производства;

-     понимание того, что неплатежи – это следствие объективных обстоятельств.

Многие текстильные предприятия оказались перед дилеммой: работать на склад или отгружать продукцию на условиях оплаты в будущем. Нежелание останавливать производство было основной причиной продолжении отгрузок продукции в долг и нарастания неплатежей. Также сохранялись ожидания финансовой поддержки со стороны государства.

«К середине 1992 г. предприятия накопили взаимные долги по картотеке N 2 в размере 3,2 трлн. рублей. Это составило 33% ВВП шести предыдущих месяцев»[15, c. 46]. После этого государством были проведены централизованные взаимозачеты, итогом которых стал резкий рост инфляции.

Второй этап кризиса неплатежей (1993-1995 гг.) был связан с тем, что предприятия осознали невозможность продолжения производственного процесса при условии неоплаты отгруженной продукции. В расчетах стала широко использоваться предоплата, контрагенты с плохим финансовым положением и неясными перспективами перестали получать «автоматическую» поддержку со стороны других предприятий.

Неплатежи в этот период генерировались в основном убыточными и простаивающими предприятиями.

Третий этап кризиса неплатежей (с 1995 г. - по настоящее время) был вызван дифференциацией отраслей по финансовому положению и проявлялся по-разному в различных отраслях.

Выделились три группы отраслей, в которых неплатежи выполняли принципиально разные функции:

  1.  В депрессивных отраслях, где спад производства достиг максимальных величин (в том числе и текстильной промышленности) неплатежи выполняли роль компенсатора недостающих доходов. То есть фактически, убытки предприятий покрывались неплатежами кредиторам.
  2.  Ряд более благополучных отраслей (например, нефтяная отрасль) использовал неплатежи своим кредиторам для компенсации неплатежей своих потребителей.
  3.  В особом положении оказались газовая промышленность и электроэнергетика. Энергетики, имеющие широкий рынок сбыта, столкнулись с массовыми неплатежами потребителей (особенно бюджетных потребителей и предприятий депрессивных отраслей). Массовые отключения электроэнергии были невозможны по внеэкономическим причинам, поэтому электроэнергетика превратилась в хронического должника газовой промышленности.


Неплатежи кредиторам на предприятиях текстильной промышленности.

Таблица  2.

Дебиторская и кредиторская задолженность предприятий легкой промышленности РФ по итогам 9 месяцев 1998 года (млн. рублей).

Отрасль

Дебиторская задолженность

Кредиторская задолженность

Всего

Задолженность покупателей

Гос

заказ

Всего

Бюджету

Внебюджетным фондам

Поставщикам

Легкая промышленность

в том числе:

6 540

5 066

432

19 158

4 820

4 799

7 289

Текстильная

3 414

2 491

35

11 774

3 037

3 125

4 337

Швейная

1 601

1 316

272

3 705

934

872

1 403

Кожевенно-обувная

1 494

1 232

122

3 571

816

776

1 511

Источник: Ю.В. Жуков, «Финансовый кризис и легкая промышленность», Швейная промышленность, N 1, 1999, c. 5

Механизм образования кредиторской задолженности в текстильной отрасли таков: предприятия компенсируют убыточность своей деятельности ростом своих долгов, прежде всего бюджету.  В 1996-1997 гг. убыточными являлись, соответственно, 60,5% и 61,3% от общего числа предприятий легкой промышленности РФ (источник - Финансы России, М., Госкомстат РФ, 1998, с. 78).

А.Н. Клепач определяет это явление как «дефицит самофинансирования» – «разрыв между доходами предприятий, сокращающихся по мере углубления промышленного спада и относительно неэластичными расходами на поддержание накопленного избыточного производственного потенциала, социальной инфраструктуры предприятий и избыточной занятости» [44, c. 43].

На наш взгляд, было бы не совсем верно связывать кризис неплатежей в текстильной отрасли только с неплатежами государства (силовых ведомств) за поставленную продукцию (эту причину часто приводят специалисты в отраслевых журналах, например, генеральный директор Объединенного оптового склада швейных материалов и фурнитуры С.Н. Лукьянов [64, c. 16]). Как следует из приведенной таблицы, данный фактор в текстильной отрасли не играет заметной роли. Это связано с тем, что конечным кредитором государства по этим операциям являются предприятия швейной промышленности, поставляющие силовым ведомствам готовую продукцию (спецодежду). Предприятия текстильной отрасли могут участвовать в этом процессе, только если они имеют свое собственное швейное производство или же через задолженность своих покупателей – швейных предприятий, занимающихся поставками для государственных нужд. Но даже если предположить, что конечным кредитором задолженности по госзаказу в  швейной промышленности являются предприятия текстильной промышленности (272 млн. рублей), то суммы этой задолженности не будут оказывать решающее влияние на рост неплатежей предприятий текстильной промышленности своим кредиторам.

Взаимосвязь масштабов применения неденежных расчетов на предприятии и срока расчета по обязательствам.

Исследования в данной области проводились П. Карповым, который установил, что существует прямая зависимость  между масштабом применения неденежных расчетов и средним сроком расчета по обязательствам [41, c. 14]. Чем большую долю составляет денежный компонент в выручке, тем быстрее предприятие может рассчитываться  по своим обязательствам. Такая взаимосвязь имеет весьма простое объяснение – при неденежных расчетах средства оборачиваются значительно медленнее, чем при денежных (например, при повторном бартере или перепродаже бартерного товара до выхода на «живые деньги» может пройти весьма существенное время). Поэтому, чем большая доля неденежных расчетов в выручке предприятия, тем больше времени занимает расчет с кредиторами, так как далеко не все кредиторы принимают в погашение долгов любые имеющиеся у предприятия денежные суррогаты и товарно-материальные ценности.

Таблица 3.

Средний срок расчета по обязательствам промышленных предприятий.

Предприятие

Доля неденежных способов расчетов в выручке в 1996 г.

Средний срок расчета по обязательствам (дней)

ОАО «Ликинская мануфактура»

71,8%

594

ОАО «Текстильная фирма Возрождение»

79,8%

166

Средние оценки П. Карпова по промышленным предприятиям РФ

73,0%

180

Данные Госкомстата РФ

н/д

133

Массовое применении промышленными предприятиями длительных задержек по расчетам с контрагентами (и отсутствие при этом массовых банкротств неплательщиков) позволяет изменить точку зрения на роль ликвидности предприятия в современной российской экономике.

Неплатежи покупателей текстильным предприятиям.

Очевидно, что в условиях кризиса неплатежей, задержки поступления средств от покупателей становятся обычным явлением, но, как было показано выше, в текстильной промышленности неплатежеспособность покупателей не является основной причиной образования просроченной задолженности поставщикам.

Таблица 4.

Доля просроченной дебиторской задолженности покупателей в легкой промышленности и промышленности в целом в 1993-1997 гг. (в млрд. неденоминир. рублей).

Вид показателя

Промышленность

Легкая промышленность

Задолженность покупателей всего

1993 год

27 349

692

1994 год

85 855

1 487

1995 год

188 335

3 110

1996 год

333 002

4 197

1997 год

432 806

4 602

Просроченная задолженность покупателей всего

1993 год

12 342

270

1994 год

48 921

663

1995 год

96 030

1 251

1996 год

173 825

1 885

1997 год

241 512

2 241

Доля просроченной задолженности в общей сумме дебиторской задолженности покупателей

1993 год

45,1%

39,0%

1994 год

57,0%

44,6%

1995 год

51,0%

40,2%

1996 год

52,2%

44,9%

1997 год

55,8%

48,7%

Источник: «Финансы России», М., Госкомстат РФ , 1997 с. 160-161, расчеты автора.

Из таблицы следует, что доля просроченной дебиторской задолженности покупателей в легкой промышленности была ниже среднепромышленного уровня, что подтверждает сделанные нами ранее предположения.

Таблица 5.

Средний срок оборачиваемости дебиторской задолженности на отдельных предприятиях текстильной промышленности.

Наименование предприятия

Средний срок погашения дебиторской задолженности

(дней)

1995 год

ОАО "Ликинская мануфактура"

82,8

Среднее значение по промышленности

68,0

1996 год

ОАО "Ликинская мануфактура"

98,5

ОАО "Текстильная фирма Возрождение"

36,4

Среднее значение по промышленности

99,0

1997 год

ОАО "Текстильная фирма Возрождение"

42,6

ЗАО "Московский ткацко-отделочный комбинат"

15,2

Среднее значение по промышленности

136,0

Источник: «Финансы России», М., Госкомстат РФ, 1997 с. 162, расчеты автора.

Из приведенной таблицы следует, что средний срок погашения дебиторской задолженности сильно различается даже на предприятиях одной отрасли и невозможно установить взаимосвязь между показателями отдельных предприятий и среднепромышленными данными.

Обращает на себя внимание тот факт, что более успешные предприятия (по сумме  других факторов – например, уровень рентабельности, сальдо дебиторской и кредиторской задолженности и т.д.) имеют более короткие сроки погашения дебиторской задолженности.

По нашему мнению, сроки погашения дебиторской задолженности тесно связаны с применяемой предприятием политикой в отношении способов и сроков оплаты. Данные по среднему сроку оборачиваемости в подотраслях легкой промышленности США (для сравнения) приведены в приложении N 1.

1.3 Распространение неденежных способов расчетов за текстильную продукцию.

В период 1991-1999 гг. в российской экономике широкое распространение получили неденежные способы  расчета за поставленную продукцию. При классификации способов  расчета на денежные и неденежные за основу классификации мы принимаем виды применяемых платежных средств. Мнения исследователей о причинах этого явления существенно расходятся. Наиболее распространенной точкой зрения является ссылка на недостаточную монетизацию российской экономики. Д.Кувалин считает неденежные расчеты «формой адаптации российских предприятий к экономическому кризису» [50, c. 24].

К. Гедди и Б. Икес считают, что большая часть российских предприятий не создает стоимость, а потребляет ее, а «бартер, задолженности по налогам и другие неденежные формы оплаты оказываются основным механизмом, используемым для поддержания этих иллюзий»[29, c. 76] (под иллюзиями здесь понимается представление о том, что предприятия создают стоимость).

Для нас наиболее важным представляется не вопрос о причинах использования в расчетах денежных суррогатов и бартера, а  количественные оценки этого явления применительно к текстильной промышленности  и механизм осуществления данных расчетов.

Классификация неденежных способов расчета за поставленную продукцию.

Под неденежными способами расчета понимаются  те виды расчетных операций, при выполнении которых роль стоимостного эквивалента  выполняют либо товарно-материальные ценности, либо денежные суррогаты.

П.А. Карпов отмечает принципиальное отличие неденежных способов расчета от денежных так – «[неденежные способы расчета]  представляют собой взаимозамещение товаров или взаимный обмен товарами как бы в предвкушении или ожидании их последующей переработки и реализации. При этом стадия переработки может быть опущена, но в конечном счете вымененный товар пойдет в том или ином виде на вторичную, уже денежную реализацию. Таким образом, натуральный товарообмен – как бы подготовительная стадия к получению настоящей денежной выручки»[42, c. 54].

Большинство исследователей российской экономики выделяют следующие виды применяемых неденежных расчетов:

  1.  Расчеты бартером
  2.  Расчеты векселями и прочими ценными бумагами
  3.  Расчеты посредством взаимозачета

Однако существуют и альтернативные мнения по поводу видов неденежных расчетов, например, изложенные в работе [26, c. 29]. Авторы данной работы приравнивают к расчетам денежными средствами взаимозачеты по бюджетным и коммунальным платежам (электроэнергия, газ, водоснабжение), а также выделяют в качестве еще одного вида расчетов прирост дебиторской задолженности (неплатежей). Последнее представляется нам неприемлемым, так как, очевидно, что неплатежи  нельзя относить к способам расчетов (продукция остается неоплаченной).

Количественные оценки распространения неденежных способов расчета за поставленную продукцию.

Необходимо констатировать, что в Госкомстате РФ до 2000 г. не велось специального статистического наблюдения за неденежными способами расчета в промышленности.

Нами предлагается косвенный способ оценки доли неденежных расчетов в отраслях промышленности, основанный на использовании двух форм официальной отчетности Госкомстата РФ. В форме 3.65 «Объем отгруженной и оплаченной продукции на предприятиях промышленности» (раздел «Основные  экономические показатели промышленности» справочника «Промышленность России» [с. 178]) приводятся данные по стоимостным объемам отгруженной и оплаченной продукции в отраслях промышленности, то есть выручка предприятий соответственно «по отгрузке» и «по оплате».  В форме 3.27 «Денежные поступления в отраслях промышленности» (источник – «Промышленность России», М., Госкомстат РФ, 1997, с. 162) приводится информация об общем  поступлении денежных средств и доле выручки от реализации продукции в общем объеме поступления денежных средств, то есть денежной составляющей выручки.  

Таблица 6.

Доля неденежных способов расчета в легкой промышленности РФ в 1996-1997 гг.

Год

Оплаченная продукция, работы, услуги

(млрд. неденоминир. рублей)

Денежные поступления от реализации продукции, работы, услуги

(млрд. неденоминир. рублей)

Доля неденежных способов расчета в выручке (%)

1996

21 867

14 290

34,6%

1997

24 019

10 002

58,4%

Таблица  7.

Доля неденежных способов расчета в среднем по промышленности РФ в 1996-1997 гг.

Год

Оплаченная продукция, работы, услуги

(млрд. неденоминир. рублей)

Денежные поступления от реализации продукции, работы, услуги

(млрд. неденоминир. рублей)

Доля неденежных способов расчета в выручке (%)

1996

1 190 656

452 847

61,9%

1997

1 392 285

523 317

62,4%

Госкомстат РФ не публикует отдельно данные по текстильной промышленности (и тем более, по хлопчатобумажной промышленности), поэтому оценки доли неденежных способов расчета в выручке получены по легкой промышленности в целом.

Ряд оценок доли неденежных расчетов был получен путем выборочных обследований групп предприятий или опросов представителей предприятий.

Например, исследование, проведенное Высшей школой экономики в конце 1995 г. имело своей целью определить долю неденежных расчетов в ряде В легкой промышленности было обследовано 236 предприятий, что составляло 13% от общего количества предприятий легкой промышленности по выборке Госкомстата РФ за 1994 год. Результаты исследования, опубликованные в статье А. Яковлева и Ф. Глисина [104, c. 21-31], свидетельствуют о том, что в  легкой промышленности в 1995 г. 42% составляли неденежные формы расчетов (бартер – 33%, векселя и прочие финансовые инструменты – 9%). Распространение неденежных способов расчетов в легкой промышленности находится на среднем уровне по сравнению с другими отраслями (большая доля неденежных расчетов наблюдается в черной металлургии, химии и нефтехимии, машиностроении, меньшая доля – в пищевой, полиграфической и комбикормовой промышленности). По результатам данного исследования можно сделать вывод о том, что доля неденежных расчетов уменьшается в отраслях, ориентированных на конечный спрос со стороны населения. Этой же точки зрения придерживается А. Рикошинский, оценивающий долю одного из видов неденежных расчетов – бартера - в легкой промышленности в 1997 г. – 40%, по сравнению с 70% в машиностроении и 85%  черной металлургии [77, c. 25].

Оценки доли неденежных расчетов в российской экономике в 1996-1997 гг. приводятся в отчете Межведомственной балансовой комиссии [42, c. 53]. В ходе обследования  210 предприятий, представляющих различные отрасли промышленности и транспорта и являющихся крупнейшими неплательщиками  бюджету было установлено, что доля неденежных способов расчета в выручке этих предприятий составляла – 73%. По нашему мнению, большая доля неденежных расчетов в промышленности по сравнению с нашими оценками (63-64%) вызвана тем, что в отчете комиссии рассматривались только крупные предприятия, которые используют такие формы расчетов существенно чаще, чем средние и мелкие предприятия, что отмечается, например, в статье А. Алексеева и И. Герцога [2, c.58] и в ряде других источников.

Диссертантом приводились данные о масштабах использования  неденежных форм расчетов на ОАО «Ликинская мануфактура» в 1995-1996 гг [56, c. 2]. Доля неденежных способов расчета в выручке предприятия в 1996 г. составляла 71,8%. Аналогичная оценка по ОАО «Текстильная фирма «Возрождение» за 1996 г. – 79,8%

Неденежные расчеты в настоящее время получили столь широкое распространение практически во всех отраслях народного хозяйства, что невозможно игнорировать это явление при планировании условий реализации текстильной продукции.

Бартер.

Наиболее общее определение бартера предложено В. Макаровым и Г.Клейнером – «под бартером следует понимать такой вид обмена каких-либо прав собственности на товары или прав на получение услуги (выполнение работы), при котором взаимная передача таких прав является необходимой частью обмена, независимо от того, оплачивается ли их передача деньгами или нет» [67, c. 7].

С. Аукуционек в 1998 г.  ввел понятие «условный бартер», то есть «обмен товарами с перечислением определенных денежных сумм (как правило, безналичных)» [5, c. 55]. В качестве главного аргумента отнесения таких форм расчетов к бартерным С. Аукуционек приводит тот факт, что “сами руководители предприятий склонны относить такие операции к бартеру”. При этом он отмечает, что  “[денежные] перечисления  могут покрывать стоимость сделки полностью или частично, они могут производиться через значительные промежутки времени и формально вообще не быть связанными с нею». В качестве второго аргумента отнесения операций «условного бартера» к бартерным приводится утверждение о том, что «оба партнера по сделке нацелены не на продажу, а не на приобретение товара», то есть подчеркивается предопределенность выбора контрагента по сделке.

По нашему мнению, такие операции плохо поддаются достоверному учету, а в случае  с полной компенсацией товаров денежными средствами (даже спустя длительный промежуток времени) фактически ничем не отличаются от обычных операций купли-продажи, обслуживаемых денежными средствами, а предопределенность выбора контрагента связана только с чрезмерной монополизацией российской экономики. Также отметим, что Указом Президента РФ от 18 августа 1996 г. N 1209 «О государственном регулировании внешнеторговых бартерных сделок» определяется, что «к  бартерным  сделкам  не   относятся   сделки,   предусматривающие   использование   при   их   осуществлении денежных или иных платежных средств».

Нами под бартером будут пониматься операции по обмену готовой продукции (работ, услуг) собственного производства, а также имеющихся товаров несобственного производства на товары (работы, или услуги) контрагента по сделке. Необходимость  более узкого понимания бартера возникает в связи с отрицательным влиянием этой формы расчетов на ликвидность и срок оборачиваемости активов предприятия, которым вексельные расчеты и взаимозачеты наделены в меньшей степени.

Получаемая по бартеру продукция может использоваться следующими основными способами:

  1.  В производственном процессе
  2.  В инвестиционном процессе
  3.  В потреблении (выплата заработной платы, обеспечение магазинов при предприятии)
  4.  Путем продажи за «живые» деньги
  5.  Для повторного бартера (ребартер, многоступенчатый бартер)

Наиболее приемлемым следует признать использование бартерной продукции в производственном процессе (однако, ограниченность выбора контрагента при бартерных операциях может привести к снижению качества получаемого сырья и материалов).

Исследование применения бартерной продукции в инвестиционных целях было выполнено П. Карповым, который установил прямую зависимость между долей неденежных расчетов в выручке и инвестиционной активностью предприятий – «бартер вследствие низкой ликвидности является «строительным материалом» для инвестиций» [41, c. 15]. В условиях недостаточности средств у предприятий такие операции приводят к «вымыванию» оборотных средств и усугублению кризиса неплатежей, поэтому их сложно признать приемлемыми.

Использование бартерной продукции на потребление (в частности, для выплаты зарплаты) широко комментировалось в отечественной печати. Отметим лишь, что это не самый худший вариант использования бартерной продукции. То же самое можно констатировать и в отношении перепродажи продукции за «живые» деньги (однако сроки осуществления такой перепродажи могут доходить до 1 года, что отмечается в статье А. Алексеева и И. Герцога [3, c. 110]).

Наиболее отрицательное значение для финансового положения предприятия имеет повторный бартер. Выход на «живые» деньги в ряде случаев может потребовать нескольких стадий обмена, что влечет за собой увеличение сроков получения денежных средств, а также вызывает необходимость уплаты налогов с выручки (налог на пользователей автомобильных дорог, налог на содержание жилого фонда  и объектов социально-культурной сферы) в размере 4% от выручки после осуществления каждой стадии обмена. К  тому же, несмотря на кажущуюся не принципиальность  фактических уровней цен при бартерных расчетах (более важными являются пропорции обмениваемых товаров), цены при бартерных поставках превышают цены при продаже аналогичной продукции за «живые» деньги на 30-50% (подобные оценки приведены в статье С.А. Масютина [68, c. 88], аналогичные данные приводит П. Карпов). Данное обстоятельство увеличивает налоговые начисления, для выплаты которых отсутствуют денежные средства.

Бартер практически во всех отраслях российской экономики стал доминирующим видом применяемых неденежных расчетов. Оценки масштабов применения бартерных расчетов в промышленности существенно расходятся в силу отсутствия достоверной статистической базы. Практически все исследователи (С. Аукуционек, В.Макаров и др.)  до кризиса 17 августа 1998 года отмечали тенденцию к увеличению доли бартера в расчетах между предприятиями.

Уже упоминавшийся нами А. Рикошинский оценивал долю бартерных расчетов в легкой промышленности в 40% (в 1997 г.). С. Аукуционек оценивает долю бартера в легкой промышленности в 1993 г. – 8%, 1994 г. –20%, 1995 г. - 22%, 1996 г. – 40%, 1997 г. – 42% [5, c. 52] (данные получены на базе регулярных опросов Российского экономического барометра).

Однако данные оценки являются усредненными. К тому же, масштабы применения предприятиями бартерных расчетов существенно зависят от положения конкретного предприятия на рынке, что отмечается А. Алексеевым и И. Герцогом [2, c. 58].

В 1999 г. ряд исследователей (в частности, С Цухло  и С Аукуционек) отмечают сокращение объемов расчетов  бартером в промышленности до 30%, но существует точка зрения (ее придерживается П. Карпов), что существенного сокращения доли бартерных расчетов в промышленности не произошло. Очевидно, что использование бартерных расчетов в промышленности сохранится  в течение ближайших 3-5 лет.

По нашему мнению, особенностями применения бартерных расчетов в текстильной промышленности являются следующие:

- переработка сырья на условиях давальчества с оплатой услуг по переработке  частью готовой продукции приводит к невозможности избежать бартерных  отношений. Эта проблема рассматривалась диссертантом в статье [56, c. 7].

     Выручкой предприятия, работающего на условиях давальчества, является плата за переработку сырья – то есть часть готовой продукции, в связи с этим уже изначально предприятие вовлекается в бартерные расчеты. Для  предприятия, 100% работающего на давальческом сырье, даже при условии последующей продажи всей продукции за «живые» деньги, доля бартера в выручке будет составлять ~50% (так как выручкой будет считаться как       получение оплаты за переработку сырья, так и  и последующая реализация   этой продукции).

-     ряд хлопчатобумажных предприятий применяет бартер в расчетах с  покупателями для обеспечения производства хлопком по причине недостаточности денежных средств. Такие схемы упоминаются в статье Г. Петрова [72, c. 35-36] - Новосибирский ХБК поставляет ткани абразивным заводам г. Челябинска, которые в качестве платы передают ХБК свою готовую продукцию (наждачное полотно), которое поставляется на предприятия черной металлургии, которые оплачивают его поставками металла. Полученный металл поставляется в Среднюю Азию в обмен на встречные поставки хлопка.

-     в хлопчатобумажной промышленности бартер обычно сводится к обмену       продукцией с потребителями текстильной продукции (например, швейные  предприятия расплачиваются с текстильными предприятиями готовой продукцией за поставки тканей). Это связано с тем, что предприятия-контрагенты стремятся избегать повторного бартера, поэтому хозяйственные связи функционируют, в основном, между технологически связанными       производствами.

-     хлопчатобумажная промышленность, как отрасль, производящая       промежуточную продукцию, в целом, более подвержена распространению бартерных расчетов. Данный вывод можно сделать исходя из ряда исследований доли бартера в расчетах различных отраслей российской экономики, проведенных А. Алексеевым, И. Герцогом, С. Аукуционеком  в  1997-1998 гг. Оценки распространения бартера, приведенные нами выше,      относились к легкой промышленности в целом, которая включает в себя швейную промышленность, производящую товары конечного спроса. По нашему мнению, учет данных по швейной промышленности несколько занижает оценки доли бартера в легкой промышленности.

Расчеты векселями и другим ценными бумагами.

Наряду с бартером в современной российской экономике широко применяются расчеты векселями. Данной теме посвящено большое количество работ отечественных ученых. Наиболее исчерпывающие и подробные классификации применяемых при расчетах векселей приведены в работах А.Виленского [24, с. 108-118] и Л.Петровой [73, c. 17-18]. Исследованием возможностей применения векселей в легкой промышленности занимались В.А. Афанасьев и В.М. Анохина, результаты исследований опубликованы ими в статьях [6, c. 5-6 , 7, c. 16-17].  Основные выводы  авторов касались того факта, что применение векселей в легкой промышленности  не стали панацеей от неплатежей, так как вексель сам по себе не может обеспечить надежность исполнения обязательств и устранить неплатежи (поскольку не устранены фундаментальные причины последних).

Таким образом, вексель, применяемый в других странах для обеспечения безусловного исполнения обязательств, в России превратился в инструмент привлечения коммерческого кредита поставщиков и временно свободных денежных средств, доступный лишь естественным монополистам и банкам.

Ликвидность векселей (и их «популярность», выражающаяся в желании контрагентов принимать их в оплату) оказалась непосредственно связана с видом продукции, выпускаемым предприятием. В связи с тем, что продукция текстильной отрасли является промежуточной и не сверхликвидной (как, например, жидкое топливо и электроэнергия) векселя текстильных предприятий не пользуются популярностью. В ходе интервью диссертанта с сотрудником московской брокерской фирмы «Адикс» (март 1999 г.), активно работающей на рынке векселей, выяснилось, что текстильные предприятия РФ не выпускают векселя, широко использующиеся в расчетах между предприятиями и имеющие рыночные котировки. Следует отметить, что при расчетах с покупателями предприятия хлопчатобумажной отрасли РФ получают в оплату своей продукции векселя других промышленных предприятий и коммерческих банков.

Л. Петрова выделяет два вида корпоративных векселей – «товарные», предполагающие погашение продукцией предприятия-векселедателя и «денежные», предполагающие погашение деньгами. «Товарные» векселя  представляют собой некие товарные обязательства и в какой-то мере заменяют бартер. Применение векселей в расчетах с покупателями текстильной продукции могло бы ускорить осуществление расчетов по схеме, описанной выше (поставки ткани Новосибирским ХБК в обмен на среднеазиатский хлопок) – при отгрузке тканей абразивным заводам можно было бы принимать в оплату векселя металлургических предприятий, вместо ожидания осуществления весьма продолжительных по времени бартерных схем.

Котировки векселей напрямую зависят от политики предприятия-эмитента в области приема собственных векселей в оплату продукции, спроса на его продукцию и наличия выпуска необеспеченных векселей. Некоторые московские финансовые компании предпринимали успешные попытки получить по «товарным» векселям промышленных предприятий «живые» деньги [80, c. 14-15], но такую практику нельзя назвать общепринятой.

«Денежные» векселя промышленных предприятий (выпускаемые крупнейшими российскими предприятиями – РАО «Газпром», «АЛРОСА», «Северсталь») и банковские векселя имеют неплохую ликвидность и зачастую возможность досрочного погашения. Таким образом, данный вид векселей фактически приближен по ликвидности к «живым» деньгам. «Товарные» векселя обычно являются переводными, «денежные» и банковские – простыми.

Взаимозачеты.

Еще раз отметим, что к расчетам посредством взаимозачетов мы относим операции по зачету взаимных требований по товарным поставкам с одной стороны и денежных требований с другой  (например, местный бюджет имеет обязательства перед предприятием за поставку тканей бюджетным организациям – обязательства по товарным поставкам, а предприятие имеет долги по налогам – денежные обязательства) и многосторонние взаимозачеты.

Взаимозачет обязательств по встречным товарным поставкам, по нашему мнению, относится к бартерным расчетам. Использование взаимозачетных схем в расчетах с бюджетом основано на использовании действующего порядка бесспорного взыскания недоимки по платежам в бюджет, утвержденным соответствующим Указом Президента РФ от 22.12.93 N 2270, а также письмом Госналогслужбы РФ, Минфина РФ и ЦБ РФ от 04.03.94 N 507.

1.4 Изменение порядка обеспечения закупок хлопка в текстильной промышленности РФ.

Мы считаем необходимым рассмотреть вопрос о методах обеспечения закупок хлопка текстильными предприятиями, в связи с тем, что, как будет показано ниже, формы снабжения сырьем оказывают существенное влияние на характер сбытовой деятельности текстильных предприятий (прежде всего, это связано с широким распространением давальческих (толлинговых) схем), а также на способы расчетов с покупателями продукции (денежные/неденежные).  

Предлагаем следующую классификацию способов обеспечения текстильных предприятий хлопком (схема 1).


Схема 1. Способы обеспечения текстильных предприятий РФ хлопком.

Мы сознательно употребляем термин «способы обеспечения хлопком» вместо, казалось бы, более естественного термина «способы финансирования закупок хлопка». Это вызвано тем, что широкое распространение получили поставки сырья на условиях давальчества, то есть без приобретения хлопка в собственность текстильным предприятием. В этом случае неприменимо употребление термина «финансирование закупок».

Рассмотрим способы обеспечения текстильных предприятий РФ хлопком подробнее и проследим взаимосвязь между выбором различных способов и сбытовой деятельностью текстильных предприятий.

Рассмотрим схему обеспечения текстильного предприятия хлопком на условиях давальчества, получившую широкое распространение в текстильной промышленности РФ в настоящее время в результате:

-   отсутствия оборотных средств у промышленных предприятий;

-   отсутствия у промышленных предприятий каналов сбыта и опыта маркетинговой деятельности.

Применительно к текстильной отрасли С.Б. Авдашева отмечает, что «в отраслях, где концентрация производителей достаточно низка, небольшой размер фирм относительно их целевого рынка порождает высокие трансакционные издержки (неопределенность спроса, сроков и условия оплаты)… давальческие контракты могут рассматриваться как источник экономии на трансакционных издержках» [1, c. 19].

При  работе на условиях давальчества предусматривается, что предприятие не приобретает сырье в собственность, а получает его от собственника сырья (толлингера) для переработки. Услуги по переработке оплачиваются в подавляющем большинстве случаев частью готовой продукции, хотя известно, что в ряде случаев услуги по переработке в текстильной промышленности РФ оплачивались «живыми» деньгами, векселями либо зачетами, но такая практика получила очень незначительное распространение.  На наш взгляд, это связано с тем, что в текстильной промышленности действует большое количество независимых производителей, которые в условиях отсутствия собственных оборотных средств (а в ряде случаев  - и невозможности привлечь банковские кредиты из-за неудовлетворительного финансового состояния) вынуждены соглашаться на невыгодные для себя условия (в том числе и по способу оплаты услуг по переработке), предлагаемые немногочисленными толлингерами, чтобы загрузить производственные мощности. В этих условиях текстильные предприятия РФ не могут требовать от собственников давальческого сырья денежной оплаты услуг по переработке.   

Следует отметить, что, в целом,  применение давальческих схем снижает роль предприятия в определении самостоятельной сбытовой политики. В случае оплаты услуг по переработке сырья деньгами или денежными суррогатами текстильное предприятие вообще не осуществляет самостоятельной сбытовой деятельности (но,  в условиях дефицита денежных средств в экономике, такие случаи являются очень редкими).

При применении давальческих схем предприятие несет прямые потери из-за занижения стоимости переработки сырья (текстильщики свидетельствуют о том, что это общепринятая практика в отрасли), а также из-за того, что создает само себе конкурента по своей продукции (толлингеры предлагают более низкие цены на готовую продукцию, чем предприятия).

Применяемые Тейковским ХБК фьючерсные договора на производство ткани являются переходной формой от давальческой схемы к приобретению хлопка в собственность (долгосрочные договора на производство ткани с расчетами в том числе и хлопком) [98]. При использовании данной формы возрастает объем самостоятельной сбытовой деятельности предприятия.

Рассмотрим варианты, когда хлопок приобретается текстильным предприятием в собственность. В этом случае для нас наиболее важным является вопрос о способе расчетов с покупателями, который определяется возможностью возвращать заемные средства в денежной или неденежной формах.

Денежные кредиты и займы.

К этому виду финансирования относятся банковские кредиты, займы, предоставляемые текстильным предприятиям небанковскими организациями (например, финансовыми управлениями областных администраций), а также бюджетные ссуды. Основная особенность этих кредиторов – их желание получить возврат средств в денежной форме, что заставляет предприятие искать покупателей, способных оплачивать продукцию «живыми» деньгами, что весьма сложно в условиях преобладания в современной российской экономике неденежных расчетов. Об одной из схем финансирования закупок хлопка посредством привлечения банковских кредитов сообщается в статье [46]. Входящие в концерн «Нефтяной» фирма «Контекс» и банк «Нефтяной» предложили текстильным предприятиям следующую схему кредитования закупок – текстильное предприятие становится клиентом банка «Нефтяной», который открывает ему кредитную линию, в рамках которой банк под залог готовой продукции кредитует закупки хлопковолокна у фирмы «Контекс».

Финансирование деятельности предприятий посредством привлечения банковских кредитов является более распространенным явлением в легкой промышленности, чем в целом по промышленности. Об этом свидетельствуют данные Госкомстата РФ (см.  приложение 2). Из данной таблицы следует, что в период 1995-1997 гг. доля кредитов и займов, выданных предприятиям легкой промышленности, в общем объеме полученных промышленностью кредитов и займов, в 1,5-2 раза превышала долю задолженности легкой промышленности в общем объеме задолженности промышленности. Это свидетельствует о том, что в структуре задолженности предприятий легкой промышленности доля кредитов и займов существенно превышала среднепромышленный уровень.

Такая ситуация может объясняться сложившимися еще в период господства плановой экономики связями предприятий легкой промышленности с банками, а также более быстрой оборачиваемостью средств в легкой промышленности по сравнению с другими отраслями, что является преимуществом для банка при кредитовании предприятий в условиях высокой инфляции. На широкое использование банковских кредитов предприятиями отрасли указывает  также И.И. Шапиро [100, c. 12], который считает высокие процентные ставки по таким кредитам одной из причин банкротства многих текстильных предприятий.

4) Товарные кредиты

Текстильные предприятия РФ могут получать товарные кредиты по двум основным каналам:

-  от фирм-резидентов или нерезидентов РФ и прочих организаций РФ  (например, администраций областей)

-  по линии Департамента с/х США (например, по программам GSM–102 [74, c.12], GSM-103) по другим аналогичным программам.

Особенностью программы GSM-102 являлось то, что товарные ссуды выдавались на достаточно длительный срок – 1-3 года. Но такие товарные ссуды были доступны далеко не всем – для их получения требовалась гарантия Правительства РФ или первоклассного банка. Возврат средств должен был производиться в валюте, то есть опять-таки денежными средствами.

Товарные кредиты, предоставляемые частными фирмами (резидентами и нерезидентами РФ), выдаются обычно на более короткий срок (до  6 месяцев) и также предполагают  возврат средств либо в валюте, либо в рублевом эквиваленте валютного долга. Проценты по товарным кредитам, как правило, включаются в цену хлопка. Принимая во внимание высокий уровень риска при предоставлении товарных кредитов и безвыходную ситуацию на ряде текстильных предприятий, посредники зачастую устанавливают очень высокую процентную ставку по товарным кредитам. Например, диссертант располагает фактами, что в 1996 г. ЗАО «Тиротекс» (г. Тирасполь, Приднестровская Молдавская республика) получила от фирмы «Агро-плюс» товарные кредиты хлопком на общую сумму около 10 млн. долларов. Цена поставленного комбинату хлопка по этим договорам находилась в пределах 2050-2100 долларов за тонну, при его цене по счетам-фактурам в пределах 1530-1678 долларов за тонну с учетом транспортировки. Таким образом, при среднем сроке кредитов в 90 дней расчетная процентная ставка по ним составляла 101-136% годовых в долларах США.

Как и в предыдущем виде финансирования, возврат средств по товарным кредитам должен осуществляться преимущественно в денежной форме.

В заключение данного подраздела приведем сводную классификацию влияния способов обеспечения  предприятия хлопком на характер сбытового процесса предприятия:

Таблица 8.

Влияние способов обеспечения предприятия хлопком на характер сбытового процесса.

Способ обеспеченияпредприятия хлопком

Участие кредитора в процессе снабжения хлопком

Сбытовая политика предприятия

Выручка (денежная/неденежная)

За счет собственных и прочих заемных средств

Снабжение сырьем организует предприятие

Полностью определяется самим предприятием

В любой форме*

Денежные кредиты и займы

Снабжение сырьем организует предприятие

Полностью определяется самим предприятием

Только в денежной форме  

Товарные кредиты

Снабжение сырьем полностью организует кредитор

Полностью определяется самим предприятием

В денежной или ликвидной неденежной форме

Давальчество

Снабжение сырьем полностью организует кредитор

Предприятие определяет сбытовую политику только применительно к той части продукции, которая передается ему толлингером как плата за переработку**

В любой форме*

* Под «любой формой» оплаты подразумевается тот факт, что предприятие может реализовывать продукцию и на условиях оплаты неденежными способами, хотя, безусловно, предприятие должно стремиться к получению выручки в денежной форме.

** Кроме случаев, когда толлингер полностью самостоятельно занимается сбытом всей продукции предприятия или когда услуги по переработке оплачиваются деньгами или денежными суррогатами.


Глава 2. Управление процессом ПЛАНИРОВАНИЯ РЕАЛИЗАЦИИ ПРОДУКЦИИ на промышленном предприятии.

2.1 Основные аспекты проблемы управления процессом реализации продукции.

Расчеты с покупателями – один из элементов сбытовой политики.

В работе В.В. Бурцева [21, c. 10-11] выделяются следующие основные элементы сбытовой политики предприятия:

  1.  Маркетинговая политика
  2.  Ценовая политика
  3.  Товарная (ассортиментная) политика
  4.  Инкассационная политика
  5.  Политика коммерческого кредитования
  6.  Рекламная политика
  7.  Политика транспортировки продукции

На наш взгляд, более целесообразным было бы употреблять термин “политика в области расчетов с покупателями” вместо предложенного В.В. Бурцевым “политика коммерческого кредитования”, так как сбыт промышленной продукции осуществляется не только на условиях коммерческого кредита, но и на условиях предоплаты и авансового финансирования. Таким образом, расчеты с покупателями являются одним из аспектов сбытовой деятельности промышленного предприятия.

Политика в области расчетов с покупателями связана с другими элементами сбытовой политики предприятия следующим образом:

- с ценовой политикой – в части предоставления скидок с цены за досрочную  оплату;

- с маркетинговой политикой – в части использования коммерческого кредитования для получения преимущества в конкурентной борьбе.

Роль коммерческого кредита в процессе сбыта промышленной продукции.

Промышленная продукция может реализовываться с использованием трех основных способов оплаты (в основу данной классификации положен момент получения оплаты от покупателя по отношению к моменту отгрузки продукции):

-     авансовое финансирование;

-     предоплата;

-     продажа с отсрочкой платежа.

Отличие предоплаты от авансового финансирования состоит в том, что в случае предоплаты предприятие отгружает продукцию покупателю сразу же после получения оплаты от последнего, а в случае авансового финансирования между получением оплаты и отгрузкой проходит некоторое время. Наиболее предпочтительным для предприятия была бы продажа продукции на условиях авансового финансирования, так как в этом случае нет необходимости в наличии у предприятия оборотных средств. Однако сбыт на таких условиях возможен лишь в очень незначительном количестве случаев, когда предприятие имеет значительный неудовлетворенный спрос на свою продукцию и потребители готовы бесплатно финансировать процесс производства. Такая ситуация в текстильной отрасли, где действует большое число независимых производителей, маловероятна.

Продажа продукции на условиях предоплаты (или оплаты по факту) в настоящее время широко применяется в российской экономике. Отсутствие у многих предприятий и организаций собственных оборотных средств и недоступность банковского кредита не позволяют сбывать весь объем произведенной продукции только на условиях предоплаты. Поэтому у предприятий возникает необходимость в расширении сбыта путем предоставления покупателям отсрочки платежей за отгруженную продукцию, то есть коммерческого кредита.

Оценка масштабов применения коммерческого кредитования в российской экономике.

В.С. Волынский определяет коммерческий кредит как «отсрочку платежа за товар или услугу,  предоставленную покупателю (функционирующему капиталисту) поставщиком)»[27, c. 40].

В плановой экономике СССР коммерческий кредит был запрещен в ходе кредитной реформы 1930-1932 гг. Причиной такого решения явился тот факт, что коммерческий кредит приводит к стихийному перераспределению оборотных средств между предприятиями, что противоречило основам плановой экономики. Коммерческий кредит был заменен банковским, который выдавался под отгруженные промышленным предприятием товары. В структуре оборотных активов промышленных предприятий коммерческий кредит находит свое отражение в дебиторской задолженности покупателей.

Таблица 9.

Структура оборотных активов по промышленности СССР/РФ (%).

Год

Товарно-материальные ценности

Товары отгруженные и дебиторы

из них:

Денежные средства

Прочие оборотные средства

дебиторская задолженность покупателей

1950 г.

74,4%

18,9%

10,0%

6,0%

0,7%

1965 г.

82,5%

12,9%

9,9%

4,0%

0,6%

1970 г.

80,2%

12,5%

8,5%

6,6%

0,7%

1975 г.

80,2%

12,6%

8,6%

6,2%

1,0%

1980 г.

80,9%

12,0%

8,2%

6,0%

1,1%

1988 г.

65,5%

11,0%

10,9%

15,2%

8,3%

1993 г.

39,7%

51,9%

40,1%

8,4%

0,0%

1994 г.

38,3%

57,9%

34,2%

3,8%

0,0%

1995 г.

42,4%

55,1%

33,0%

2,5%

0,0%

1996 г.

37,6%

59,0%

40,0%

1,8%

1,7%

1997 г.

32,7%

62,9%

41,2%

1,9%

2,4%

Источник: Народное хозяйство СССР в 1967 г., М., Статистика, 1968, с. 862-863, Народное хозяйство СССР в 1989 г., М., Статистика, 1989, с. 511, Финансы России, М., Госкомстат РФ, 1997, с. 135.

Таблица 10.

Структура оборотных активов по легкой промышленности СССР/РФ  

(%).

Год

Товарно-материальные ценности

Товары отгруженные и дебиторы

из них:

Денежные средства

Прочие оборотные средства

дебиторская задолженность покупателей

1965 г.

85,8%

12,1%

9,8%

2,0%

0,1%

1970 г.

87,3%

9,5%

7,9%

2,7%

0,5%

1993 г.

61,4%

35,6%

32,4%

0,0%

3,0%

1994 г.

52,2%

44,6%

18,0%

3,3%

0,0%

1995 г.

50,0%

48,4%

16,8%

1,6%

0,0%

1996 г.

60,7%

36,5%

28,2%

2,0%

0,8%

1997 г.

53,7%

43,5%

29,6%

2,1%

0,8%

Источник: Народное хозяйство СССР в 1967 г., М., Статистика, 1968, с. 867, Народное хозяйство СССР в 1989 г., М., Статистика, 1989, с. 511, Финансы России, М., Госкомстат РФ, 1997, с. 138.

Из приведенных таблиц следует, что:

  1.  С началом рыночных реформ в РФ доля дебиторской задолженности и товаров отгруженных  в оборотных активах существенно возросла по сравнению с периодом господства плановой экономики СССР. Это было вызвано тем, что автоматический механизм банковского кредитования под отгруженную продукцию перестал функционировать, и предприятия оказались вынуждены предоставлять друг другу коммерческие кредиты для обеспечения сбыта своей продукции.
  2.  Доля дебиторской задолженности и товаров отгруженных в оборотных активах легкой промышленности в период 1993-1997 гг. была меньше, чем в среднем по промышленности.
  3.  Очевидным представляется тот факт, что в результате замедления скорости оборота активов и кризиса неплатежей, доля дебиторской задолженности в оборотных активах существенно возросла, в результате чего проблема управления коммерческим кредитом на предприятиях легкой промышленности приобрела особую важность. И.Г. Иоффе, Л.А. Травина, Л.Е. Зернова отмечают [36, c. 18], что в дореформенный период «примерное соотношение в текстильной промышленности нормируемых и ненормируемых оборотных средств составляет 9:1» (то есть денежные средства и средства в расчетах составляли 10% от общей суммы оборотных активов).

К ненормируемым оборотным средствам авторы относят товары отгруженные, дебиторскую задолженность и денежные средства. В настоящее время данное соотношение (по данным Госкомстата РФ) составляет приблизительно 1:1 (или  50%).

Применительно к текстильной промышленности имеющиеся оценки доли дебиторской задолженности в оборотных активах приведены в исследовании Экспертного института [78, c. 25] (было обследовано 77 текстильных предприятий РФ) и составляют:

-     в 1993 г. – 43,9 %

-     в 1994 г. – 38,6 %

Таблица 11.

Оценки доли дебиторской задолженности покупателей в оборотных активах на ряде предприятий текстильной промышленности в 1994-1998 гг.

Наименование предприятия

Доля дебиторской задолженности покупателей в оборотных активах

ОАО "Ликинская мануфактура" (1994 г.)

65,3%

ОАО "Ликинская мануфактура" (1995 г.)

22,9%

ОАО "Ликинская мануфактура" (1996 г.)

23,0%

ОАО "Возрождение" (1996 г.)

36,2%

ОАО "Возрождение" (1997 г.)

45,6%

ЗАО "Московский ткацко-отделочный комбинат" (1997 г.)

39,0%

ЗАО "Московский ткацко-отделочный комбинат" (1998 г.)

28,9%

Источник: данные автора.

Основные аспекты проблемы расчетов с покупателями продукции.

Проблема расчетов с покупателями продукции обычно рассматривается исследователями, в основном, в части управления коммерческим кредитом или возникающей в результате его предоставления дебиторской задолженностью.

Специалисты Carana Corporation определяют следующие основные элементы процесса управления дебиторской задолженностью [96, c. 91]:

-    Определение политики предоставления кредита и инкассации для различных групп покупателей и видов продукции;

-     Анализ и ранжирование покупателей в зависимости от объемов  закупок, истории кредитных отношений и предлагаемых условий оплаты;

-     Контроль расчетов с дебиторами по отсроченным или просроченным задолженностям;

-     Определение приемов ускорения востребования долгов и уменьшения безнадежных долгов;

-      Задание условий продажи, обеспечивающих гарантированное поступление денежных средств;

-    Прогноз поступлений денежных средств от дебиторов на основе  коэффициентов инкассации.

Аналогично определяет содержание управления дебиторской задолженностью  Т.В. Теплова [90, c. 201-202] и ряд западных авторов.

Учитывая необходимость продажи продукции с использованием различных способов оплаты, мы считаем, что процесс управления расчетами с покупателями продукции на промышленном предприятии можно структурировать следующим образом:


Схема 2. Этапы процесса управления расчетами с покупателями продукции.


Наибольший интерес для исследования, на наш взгляд,  представляют задачи планирования политики предприятия в области расчетов с покупателями продукции с применением экономико-математических моделей, поскольку последние позволяют формализовать процесс принятия управленческого решения.

Степень изучения процесса расчетов с покупателями в России (ранее в СССР) и за рубежом существенно различается, причем не в пользу отечественной науки. Это связано прежде всего с принципиально отличавшимися условиями хозяйственной деятельности в СССР и на Западе.

В СССР дебиторская задолженность и средства, вложенные в товары отгруженные, относились наряду с денежными средствами к ненормируемым оборотным средствам, потребность в которых «строго не планировалась» [36, c. 18]. Такая ситуация складывалась по причине запрещения коммерческого кредита и существовавшей практике отнесения самого факта наличия дебиторской и кредиторской задолженности предприятий к недостаткам в хозяйственной деятельности предприятия, преодолевать которые следует административными методами.

Таким образом, в научных разработках по этой проблеме долгое время не было необходимости, что  при переходе к рыночной экономике создало серьезную проблему для российских предприятий.

2.2 Анализ научных работ, посвященных проблеме математического моделирования процесса расчетов по реализации продукции.

Научные работы отечественных ученых (до 1991 г.).

В плановой экономике СССР, в связи с запретом на предоставление коммерческого кредита, данная тема исследовалась отечественными учеными в иных направлениях, чем на Западе. Для отечественных ученых более важными являлись вопросы о выборе «оптимальных» потребителей и «оптимальной» формы расчетов при отгрузке продукции в разные города. Критерием «оптимальности» потребителей и форм расчетов с ними был срок поступления денег от потребителей продукции.

Поскольку в СССР возможность возникновения безнадежных долгов отсутствовала в принципе, основной научной проблемой являлось нахождение способов, позволяющих ускорить перечисление денег на счет промышленного предприятия-продавца.

Господствовавшая в тот период (по товарным платежам) акцептная форма расчетов (расчеты платежными требованиями) предполагала весьма длительный процесс документооборота.

В работе [19, c. 89] отмечается, что при акцептной форме расчетов «движение денег начинается в среднем через 7-9 дней, после отгрузки товара поставщиком. Поступление платежа на счет в банке  происходит на 10-12-й день после отгрузки» (при том, что условиями договоров не предусматривалась отсрочка платежа).

Первые попытки использовать аппарат математического моделирования для исследования процесса расчетов с покупателями продукции были предприняты В.А. Линденбаумом в 1969 году [61,62].

Прогнозирование поступления денежных средств за отгруженную продукцию производилось автором в связи с необходимостью достижения как можно более точного выполнения установленного плана по реализации продукции, от которого напрямую зависела система экономического стимулирования.

В.А. Линденбаум предложил использовать для оценки ожидаемых поступлений денег методы математической статистики, при этом ранжируя потребителей по городам. Он исходил из неприменимого в настоящее время предположения, что  разные потребители в одном и том же городе «не различимы с точки зрения величины задержки платежа». Также им была доказана принципиальная неприменимость (в ряде случаев) вычисления средних сроков поступления денег исходя из данных прошлых лет (отклонения от средних значений весьма велики). Важным представляется вывод автора о том, что «планирование отгрузок – это последняя возможность предприятия влиять на экономические показатели своей деятельности».

Предложенные В.А. Линденбаумом оптимизационные математические модели планирования отгрузок и совместного построения графика выпуска готовой продукции и плана отгрузок, имеющие целью максимизировать поток денежных средств, могут быть использованы после некоторой доработки.

В защищенной В.А. Линденбаумом в 1971 г. диссертации отмечается, что «сроки реализации [то есть поступления денежных средств за отгруженные продукцию] являются случайными величинами, причем основными факторами, влияющими на численные характеристики их вероятностного распределения являются местоположение потребителей, форма расчетов и вид оплаты» [60, c.15].

Дальнейшая разработка математических моделей, описывающих процесс расчета с покупателями продукции, производилась П.Г. Буничем, В.Л. Перламутровым и Л.Х. Соколовским [19]. Наиболее значительным научным результатом которых в данной области является создание и практическое внедрение комплекса динамических и статических математических моделей, позволяющих управлять оборотными средствами на промышленном предприятии. Проблема планирования расчетов с покупателями рассматривалась авторами как составная часть процесса управления оборотными средствами (исследовалось определение потребности в оборотных средствах, отвлекаемых в расчеты, и выбор оптимальных форм расчетов с покупателями).

Исследования в области математического моделирования процесса расчетов с покупателями были продолжены М.В. Лычагиным. В работе [65] подробно рассматриваются вопросы математического моделирования финансовой деятельности промышленного предприятия с учетом научных достижений отечественных и западных ученых.

М.В. Лычагиным предложены:

- имитационная модель движения оборотных средств, описывающая движение оборотных средств на этапах процесса производства и обращения;

- модели, описывающие кредитно-расчетный механизм в промышленности.

Первая модель, по нашему мнению, призвана устранить недостатки, присущие упомянутой ранее модели П.Г. Бунича, В.Л. Перламутрова и Л.Х Соколовского, прежде в области ориентации исключительно на денежные показатели  и недостаточной связи с производственным процессом.

Для нас важен прежде всего имитационный характер данной модели, так как она является первым известным нам случаем использования в отечественной науке имитационного моделирования для анализа  финансовой деятельности промышленного предприятия. Модели, описывающие кредитно-расчетный механизм в промышленности в настоящее время не являются актуальными из-за коренного изменения процессов банковского кредитования  и отмены акцептной формы расчетов.

В легкой  и текстильной промышленности до 1991 г. исследование процесса реализации готовой продукции методами математического моделирования носило, в основном, логистический характер. Например, Г.П. Испирян, В.Д. Рожок, Т.П. Романюк [37, c. 146-152] предложили математическую модель, позволяющую построить оптимальное расписание поставок продукции от поставщика потребителям. Ф.Ф. Бездудным в 1970 г. предложена математическая модель, оптимизирующая оперативные планы реализации готовой продукции [13, c. 189-199]. Хотя автором отмечается, что «от своевременного  получения оплаты за нее [продукцию] зависит выполнение плана по прибыли» проблему расчетов с покупателями в рамках данной модели планируется решать путем исключения из рассмотрения тех вариантов, когда «оплата за отгруженную продукцию не успеет поступить в планируемом периоде (месяце)». Таким образом,  основной задачей данной модели служит получение оптимального плана отгрузок готовой продукции с учетом необходимости выполнения установленных заданий (нарядов). Получение оплаты за продукцию в планируемом месяце предполагается изначально определенным.

Научные работы отечественных ученых (после 1991 г.).

Изменения  условий хозяйственной деятельности в результате перехода к рыночной экономике привело к необходимости разработать новые подходы управления процессом реализации продукции. В 1991-1999 гг. российскими учеными производилось изучение различных аспектов данной проблемы.

Наиболее полный обзор возможностей использования математических методов в сбытовой деятельности предприятий приведен в статье А.В. Коловая [45].

1) «Долговое» направление.

Проблема погашения взаимных долгов предприятий, вызванная нарастанием кризиса неплатежей, подтолкнула ряд российских ученых к необходимости разработать математические модели, обеспечивающие нахождение способа погашения взаимных долгов предприятий. Подобные модели предлагаются в работе Н.Н. Калиткина [39, c. 11-21], который, впрочем, отмечает, что предложенная им модель применима при ситуации, когда долги различных предприятий приблизительно равны. В ситуации же, когда практически все предприятия должны в итоге одному или ограниченной группе кредиторов, модель не позволяет разрешить проблему неплатежей. В работе Е.М. Ерилина, Ю.В. Орехова и Е.И. Прокудиной [34, c.125-131] были проведены дальнейшие исследования в данном направлении, приведена общая постановка задачи взаимозачета, рассмотрены алгоритмы ее решения. В текстильной промышленности, конечными кредиторами промышленности являются бюджет и внебюджетные фонды, кроме того, значительная  часть оборотных активов утрачена в убытках. В этом случае применение подобных моделей не позволяет разрешить проблему неплатежей.

2) Моделирование неденежных расчетов.

Данная область является наименее научно разработанной частью проблемы расчетов с покупателями продукции.

Г. Ш. Цициашвили предложено решение задачи о бартерных обменах (кооперативное решение задачи о бартере) [99]. Автор рассматривает ситуацию, при которой существуют два объединения промышленных предприятий, причем продукция первого объединения может потребляться вторым объединением, и наоборот. Последнее условие делает данное решение неприменимым в промышленности, так как производственные связи обычно устанавливаются между предприятиями, выполняющими последовательные стадии производственного процесса.

Наиболее значимой (для целей практического применения) научной работой по этому направлению является монография А.Г. Бутрина (1997 г.)[23]. Основной идеей автора является широкое использование векселей в расчетах между предприятиями. Предполагается ускорение расчетов с покупателями и поставщиками путем обмена полученных векселей контрагентов на более ликвидные векселя. Очевидно, что в случае такого обмена предприятие будет нести потери, так как ценность векселей банка в большинстве случаев выше, чем промышленных предприятий. В связи с этим А.Г. Бутрин вводит новое понятие - «коэффициент конверсии векселей». Полученными от банка векселями предприятие может рассчитываться с кредиторами. Также предполагается возможность учета полученных от контрагентов векселей  в банке.

На наш взгляд, указанная схема обладает следующими недостатками:

- большинство полученных текстильным предприятием векселей не может быть учтено или обменено на векселя банка без существенных потерь. Это связано с тем, что ликвидность долговых обязательств (как вексельных, так и не вексельных) большинства контрагентов (мелких и средних по размеру организаций) невелика, риски невыполнения ими своих обязательств слишком высоки, для того, чтобы банк был заинтересован во вложении в подобные обязательства.

- преобладание бартерных форм расчетов не позволяет контрагентам рассчитываться по своим обязательствам деньгами, что опять таки снижает  привлекательность векселей для учета банком.

3) Другие подходы.

Предоставление долгосрочных (многомесячных) коммерческих кредитов исследовалось М.М. Ериховым, которым была предложена математическая модель расчета параметров процесса продажи в кредит с использованием теории импульсных систем [35, c. 62-64].

Ю.М. Машковцевым предложена математическая модель [16, c. 57-59], позволяющая оптимизировать расчеты с покупателями продукции, в том случае, когда последние также являются и кредиторами предприятия. Данная ситуация является типичной для предприятий черной металлургии. Но, исходя из того, что предложенная модель носит принципиальный характер, она может быть использована и при преобладании давальческого сырья. В этом случае владельцы давальческого сырья рассматриваются как денежные кредиторы. Результатом использования данной модели является вариант отгрузок готовой продукции,  обеспечивающий равномерное погашение долгов всем кредиторам.

В.А. Волконским, Е.Т. Гурвич, А.И. Кузовкиным, Е.Ф. Сабуровым [26, c. 23-33] предложены статические детерминированные математические модели:

- модель, позволяющая дать оценку потерь предприятий-поставщиков из-за  задержки оплаты продукции;

- модель для анализа и прогнозирования динамики задолженности.

Ю.Б. Карлашовым [40] в 1997 г была предложена методика определения рационального размера каждого элемента оборотных средств (в том числе и дебиторской задолженности).

Так же автором была предложена статическая детерминированная модель, позволяющая регулировать сроки коммерческого кредита, предоставляемого покупателям и товарных кредитов, получаемых от  поставщиков. Модель предусматривает ряд факторов, влияющих на возможность предоставления коммерческих кредитов покупателям (сроки полученных кредитов поставщиков, сроки выплаты заработной платы персоналу, нормы добавленной стоимости).

Р.М. Эйдиновым предложены оптимизационные модели [101, c. 117-132], позволяющие получить оптимальное распределение финансовых ресурсов предприятия как без привлечения заемных средств, так и привлечением заемных средств с учетом необходимости получения максимальной прибыли.

4) Исследования процесса расчетов с покупателями применительно к текстильной промышленности.

Изменение условий хозяйственной деятельности в результате перехода к принципиально новой модели  хозяйствования привело к необходимости научных исследований математического моделирования процесса расчетов с покупателями в текстильной промышленности. Одним из направлений подобных исследований являются работы Ф.Ф. Бездудного, Г.И. Иванова, Ю.П. Каплуна, И.В. Энтина [10, 11], в которых исследуется  влияние инфляции на эффективность сбыта. Авторами предложены статические модели, позволяющие оценивать зависимость «чистой фактической прибыли» (прибыли, учитывающей инфляционный рост себестоимости и вынужденное повышение цены продажи) от коэффициента инфляции и цены продажи  и себестоимости товара.

А.М. Салием [82] предложена статическая модель, позволяющая оценить срок, в течение которого  текстильное предприятие может кредитовать посреднические торговые организации без ущерба для своих интересов. В модели учитывается взаимосвязь сроков банковских кредитов для закупки сырья  и сроков кредитования покупателей.

В.В. Симоновым и А.А. Задорожней [85] выполнено изучение стоимости товарного кредита, получаемого предприятием от поставщиков и предоставляемого предприятием покупателям. Авторами сделан вывод о необходимости учета стоимости полученных и предоставленных товарных кредитов и соизмерение полученных величин при принятии решения о предоставлении кредита покупателям. Авторы считают, что «предприятиям выгоднее снижать цены, требуя предоплаты, вместо того, чтобы … предусматривать высокие цены … и последующую оплату». На наш взгляд, подобный вывод приемлем прежде всего в условиях высокой инфляции. В условиях низкой инфляции предоставление краткосрочных коммерческих кредитов служит инструментом увеличения объема сбыта продукции. Кроме этого, ряд потребителей, не имеющие собственных оборотных средств, но имеющий торговые площади (например, розничные магазины), не могут вносить предоплату за товар. В этих условиях предоставление коммерческих кредитов является необходимым условием для обеспечения сбыта продукции.

В развитие разработок отечественных ученых в период до 1991 г. Т.И. Волковой и А.Л. Немировым в 1994 г. предложена система оптимизационных экономико-математических моделей, на основе которой возможно комплексное планирование не только производственного процесса, но и сбыта [25]. Но следует заметить, что подобная модель не предусматривает ранжирование потребителей по степени финансового риска, возникающего при работе с ними. При использовании данной математической модели делается допущение о том, что все потребители имеют примерно равную и достаточно высокую платежеспособность (или продукция продается только по предоплате), поэтому основное внимание уделяется оптимизации выпускаемого ассортимента продукции. Тот факт, что модель не предусматривает потери средств из-за неплатежеспособности должника или из-за обесценения средств в результате инфляции, позволяет сделать вывод о возможных ограничениях использования данной модели в практической деятельности.

Научные работы зарубежных ученых.

Учитывая большое число работ по данной тематике за рубежом, мы рассмотрим только те работы, которые посвящены математическому моделированию процесса расчетов с покупателями, оставляя за границами рассмотрения другие многочисленные аспекты данной проблемы (применение факторинга, взаимосвязь управления дебиторской задолженностью с управлением запасами и т.д.)

Все разработанные западными учеными математические модели условно можно разделить на модели, основанные на понятии прибыльности или рентабельности и модели денежных потоков с использованием NPV (Net Present Value - чистой приведенной стоимости), как основного критерия принятия решения по предоставлению отсрочек платежа. Пример математической модели последнего типа описан в работе [59, c. 92]. В данной модели используются следующие параметры:

  •  объем ежедневной продажи;
  •  размер скидки за досрочную оплату, период действия скидки;
  •  срок предоставляемой отсрочки платежа;
  •  уровень кредитных расходов в процентах от объема продаж;
  •  стоимость капитала.

Вычисляется чистая дисконтированная стоимость притока капитала, которая при оценке рентабельности инвестиций составит сумму ожидаемого в будущем дохода  минус процент на капитал как «компенсация на ожидание». Таким образом оцениваются различные варианты кредитной политики и выбирается наиболее выгодный из них.

Среди зарубежных ученых, занимавшихся разработкой математических моделей, описывающих кредитную политику предприятия, следует отметить D. Mehta, которым были рассмотрены процессы принятия решения о предоставлении кредита контрагенту (на уровне отдельного контрагента) с последующей оценкой влияния данного решения на прибыль предприятия [112].

Применение маржинального анализа для оценки различных вариантов кредитной политики предприятия было предложено M. Davis в работе [108]. В работах J. Atkins и Y. Kim доказывается ограниченность возможностей применения подхода, основанного на оценке прибыльности (рентабельности), и делается вывод о необходимости учета временной стоимости денег [110]. Ю. Бригхэмом и Л. Гапенски предложена методика, позволяющая проводить анализ последствий применения различных вариантов кредитной политики организации на прибыль с использованием приростного анализа [18, c. 384-395].

Одним из перспективных направлений проводимых исследований по данной тематике является применение цепей Маркова для прогнозирования платежей дебиторов. Данное направление было исследовано в работе L. Liebman [111]. R. Stanford в 1989 году предложена модель, позволяющая  контролировать расходы по предоставлению кредита совокупности дебиторов с использованием математического аппарата цепей Маркова [113]. Данная математическая модель дает возможность «заглянуть внутрь» процесса платежей и накопления стоимости в сложной системе счетов дебиторов.

По данным С. Wagner [114] в настоящее время для прогнозирования дебиторской задолженности в американских корпорациях чаще всего используют метод процента от продаж (34,8% случаев) и математические модели, разработанные собственными силами (Internally Developed Models) – в 23,6% случаев. По данным E. Gilbert и A.Reichert [109] в настоящее время различные математические модели в процессе управления взаиморасчетами с покупателями применяют 67% от общего числа фирм текстильной отрасли США.

Следует отметить, что в последние годы внимание западных ученых  переместилось к исследованию применения факторинга, что, на наш взгляд, связано с произошедшими в экономике западных стран изменениями. Взыскание дебиторской задолженности с покупателей западные фирмы стараются переложить на специализированные факторинговые организации по схеме outsorcing, в целях экономии издержек сокращая собственные кредитные отделы, чему способствует четкое законодательство в области взыскания задолженности и банкротства.

Обновление ассортимента изделий в легкой промышленности происходит столь быстрыми темпами, что предприятиям отрасли выгоднее продать задолженность специализированной факторинговой организации, чем ожидать поступления средств от ее погашения. Следует отметить, что изначально факторинг получил развитие именно в текстильной отрасли [20], об успешном использовании факторинга в текстильной отрасли Великобритании сообщается в статье [105].

В связи с этим в западных научных журналах сокращается количество публикаций по математическому моделированию процесса предоставления кредита покупателям.

 По результатам рассмотрения научных работ западных ученых необходимо отметить, что, несмотря на значительные достижения в области математического моделирования, данные работы не применимы для использования в условиях бартерной экономики. В западной экономике бартер также имеет место, но масштабы его применения ограничиваются отраслями, производящими товары и услуги, которые  необходимо реализовать в течение короткого промежутка времени (авиаперевозки, продажа рекламных площадей). Большая часть научных работ по данной теме на Западе носит теоретический характер (как, например, упомянутая нами модель R. Stanford) и не предназначены для практического использования на промышленных  предприятиях. Публикации по практическому использованию математических моделей в процессе планирования кредитной политики практически отсутствуют в открытых источниках.

На основании проведенного анализа научных работ отечественных и зарубежных ученых нами был сделан вывод о том, что в настоящее время отсутствуют математические модели, позволяющие предприятию оценивать различные варианты реализации продукции в условиях преобладания бартерных расчетов.

2.3 Разработка кредитной политики текстильного предприятия.

В работе [97, c. 264] подчеркивается, что «дефицит денежных средств в экономике и неплатежеспособность многих предприятий, несовершенство нормативной и законодательной базы в области востребования задолженности привели к иному восприятию сути управления дебиторской задолженностью в России по сравнению со странами со стабильной рыночной экономикой: оно сведено у нас к поиску цепочки взаимозачетов, к оценке возможностей бартера и иных суррогатных платежей».

Исходя из опыта практической работы автора с текстильными предприятиями РФ и стран  СНГ, необходимо отметить, что подобная ситуация усугубляется тем, что применение бартерных и взаимозачетных схем) заранее не планируется, а проводятся исходя из поступающих предложений контрагентов. Как правило, это приводит к излишней доле повторного бартера в расчетах, задержках в расчетах по времени и общему недостатку денежных средств. Ситуация осложняется еще и тем, что на обследованных нами текстильных предприятиях практически полностью отсутствует финансовое планирование. Финансовые отделы либо полностью отсутствуют, либо занимаются решением проблем, связанных с получением банковских кредитов, проведением оперативных платежей и операций с ценными бумагами (векселями). Принятие решений по предоставлению отсрочек платежа  и способам расчетов осуществляется либо генеральным директором единолично, либо отделом (службой) сбыта (маркетинга). Такая ситуация связана с общей ориентацией предприятий на «выживание» (в отличие от ситуации, когда предприятие имеет четкие перспективы развития) и с недостаточным уровнем экономических знаний у персонала.

В ходе практической работы автора по проблеме управления процессом расчетов с покупателями продукции было выяснено следующее:

- поступление средств от покупателей продукции на текстильных предприятиях  не планируется (в большинстве случаев);

- бартерные поставки контролируются отделами сбыта и снабжения, финансовые и планово-экономические отделы не проводят анализа эффективности таких контрактов;

-  не ведется раздельно учет «денежных» и «бартерных» должников;

- руководство предприятия не имеет достаточной информации о сроках поступления средств от дебиторов на предприятие и о эффективности представления отсрочек покупателям и применения  неденежных форм расчетов;

- руководство предприятия не считает сам факт отсутствия у предприятия денег (на счетах или в наличной форме) тревожным симптомом;

- долги дебиторов оцениваются как потенциальные денежные средства, которые   будут получены с очень высокой долей вероятности;

- не ведется какой-либо работы по статистическому анализу объема  безнадежных долгов.

Основными проблемами, по нашему мнению, являются:

  •  отсутствие четких критериев оценки выгодности того или иного решения по предоставлению отсрочки платежей различным контрагентам;
  •  принятие решений по кредитной политике отделом сбыта или единолично генеральным директором, которые зачастую принимают неоправданные с финансовой точки зрения решения, стремясь «не потерять клиента» [17, c. 39-40].

В  связи с этим вопрос планирования условий реализации продукции и математического моделирования данного процесса является весьма важным. О недостатке методик планирования реализации продукции свидетельствуют руководители текстильных предприятий, например, генеральный директор Тейковского ХБК В.П. Денисенко [98].

Рассмотрим вопрос о разработке политики предприятия в области расчетов с покупателями. Прежде всего необходимо определить используемую терминологию. Под кредитной политикой понимается  «выработка комплекса решений по продаже продукции в кредит, то есть с отсрочкой платежа» [90, c. 202].  

При использовании неденежных форм расчетов возникает необходимость помимо принятия решений о предоставлении отсрочек платежа, определять и структуру расчетов. Таким образом, предмет нашего рассмотрения несколько шире и не исчерпывается вопросами кредитной политики в ее традиционном  (западном) понимании.  Но первоначально представляется более правильным рассмотреть принятие решений по процессу расчетов с покупателями при использовании исключительно денежных средств.

Предприятие вынуждено использовать предоставление отсрочек платежа своим покупателям лишь в том случае, когда спрос на данную продукцию по предоплате и на условиях авансового финансирования меньше, чем планируемые объемы выпуска. В этих условиях предприятие может, используя механизм коммерческого кредита, продать весь объем выпуска, при этом получив дополнительную прибыль по сравнению с ситуацией, когда продукция продается полностью по предоплате. Но дополнительная прибыль, возникающая при продаже продукции с отсрочкой платежа, сопровождается и дополнительными рисками, связанными с возможной задержкой платежей и возникновением безнадежных долгов. В  связи с этим общепринятым является использование подхода, при котором возможная дополнительная прибыль сопоставляется с возможными расходами.

В работе [30] возможные расходы определяются следующим образом:

  1.  Потери процентного дохода, возникающие из-за того, что предприятие не имеет средств на счете из-за задержки поступления средств от дебиторов (или проценты, уплачиваемые по привлеченному банковскому кредиту);
  2.  Прямые потери от безнадежных долгов;
  3.  Затраты на «ведение дел по кредитам» (выписка счетов, зарплата сотрудников финансового отдела, занимающихся возвратом долгов и прочие расходы).

Данные затраты зависят от объема предоставляемого коммерческого кредита и могут быть подсчитаны в процентном отношении к последнему на основании статистических данных прошлых периодов. Величина потерянного или уплаченного процентного дохода может быть подсчитана исходя из данных о среднем сроке погашения долгов дебиторами предприятия в прошлых периодах и существующих процентных ставках.

Отметим, что расчетная величина «стоимости коммерческого кредита» на единицу стоимости продукции различается при предоставлении отсрочек платежа на разные сроки. Нам представляется допустимым считать, что изменяемым параметром является только величина потерянного или уплаченного процентного дохода, а остальные параметры в расчете на единицу стоимости реализуемой продукции принять неизменными.

При разработке кредитной политики необходимо иметь ввиду, что предприятие может реализовывать продукцию с применением разных форм расчетов.

Отсрочка платежа может предоставляться двумя способами:

  1.  предоставление товарных кредитов с определенным сроком погашения;
  2.   передача продукции на реализацию (консигнация).

Последний способ, как отмечается в работе [59, c. 78] «обычно применяется при реализации новых, нетипичных товаров, спрос на которые трудно предположить". Однако в настоящее время в РФ сложилась ситуация, при которой розничная сеть и оптовики вынуждают ряд текстильных предприятий (особенно крупных) поставлять продукцию посредникам на условиях консигнации. Данная ситуация складывается из-за неразвитости сбытовых сетей, в результате чего посредники имеют возможность диктовать свои условия предприятиям.

Невыгодность консигнации состоит в том, что посредник не берет на себя никаких обязательств по сроку возврата средств за поставленную ему продукцию. Предложенное Ю.В. Кузнецовым для обеспечения гарантий оплаты поставщику при передаче текстильной продукции на реализацию использование аккредитивных форм расчетов (безотзывного документарного аккредитива с отсрочкой платежа) [54, c. 134], на наш взгляд, вряд ли возможно, учитывая  сохраняющиеся при использовании этой схемы высокие риски для банков и предприятия-поставщика, а также преобладание наличного (и находящегося вне контроля со стороны банка) оборота в розничной торговле.

Алгоритм выработки решений по планированию процесса реализации продукции можно определить следующим образом:

Шаг 1.

Определение объема и ассортимента продукции, подлежащей реализации в данном месяце.

Шаг 2.

Прогнозирование возможного спроса на различные позиции ассортимента со стороны различных групп потребителей при применении различных форм расчетов.

Шаг 3.

Определение объема и ассортимента продукции, отгружаемой по обязательствам предприятия. Под обязательствами понимаются следующие ситуации:

- Отгрузка продукции по договорам давальческой переработки сырья;

-  Отгрузка продукции, оплаченной ранее авансом;

-  Отгрузка продукции по предоплате.

Шаг 4.

Определение объема и ассортимента продукции, которую можно реализовать через собственную сеть розничных магазинов. Методика определения предельного объема реализации продукции через данную торговую сеть (магазины) предложена В.В. Тарасовой в диссертационной работе [89].

Шаг 5.

Определение объема и ассортимента продукции, которую можно реализовать с отсрочкой платежа.

Шаг 6.

Определение объема и ассортимента продукции, которую можно реализовать на условиях консигнации.

На каждом шаге выполнения алгоритма проводится вычитание определенного на данном этапе объема продукции с учетом наличия продукции по данным ассортиментным позициям.

Данный алгоритм позволяет формализовать принимаемые решения по кредитной политике в самом общем случае (без учета разницы в ценах при реализации аналогичной продукции разным группам потребителей с применением различных форм расчетов).


2.4 Управление денежными и бартерными потоками по реализации продукции на текстильных предприятиях в современных условиях.

Рассмотрим подробнее движение денежных и бартерных потоков по реализации продукции текстильного предприятия в отдельно взятом месяце. Предположим, что предприятие использует все ранее рассмотренные нами способы обеспечения хлопком одновременно. Поступления средств от покупателей продукции будут состоять из:

  1.  Оплата услуг по переработке сырья по давальческим контрактам (частью готовой продукции, денежными средствами, векселями, взаимозачетами);
  2.  Оплата отгруженной в данном месяце продукции предприятия (предоплата);
  3.  Оплата отгруженной в данном месяце продукции предприятия (отсрочки платежа на сроки до 1 месяца);
  4.  Оплата переданной на реализацию продукции предприятия в данном и прошлых месяцах (консигнация);
  5.  Погашение дебиторской задолженности прошлых месяцев (отсрочки платежа и платежи по просроченной задолженности);
  6.  Оплата за отгруженную предприятием продукцию, полученную ранее по бартеру;  
  7.  Выдача продукции в счет долгов предприятия по заработной плате;
  8.  Поступление авансов, за отгруженную в данном месяце продукцию. Заметим, что данный вид поступлений может не относиться к текущему месяцу.

Необходимо отметить, что все поступления могут быть как в денежной, так и в неденежной форме.

Переход от неденежных форм расчетов к денежным (возможные допущения).

Рассмотрим подробнее неденежные формы расчетов. По нашему мнению, ряд неденежных расчетов может рассматриваться как денежные:

  •  финансовые векселя, которые предполагают погашение денежными средствами. Заметим, что предприятие может получать оплату такими  векселями со сроками оплаты в будущем. В этом случае мы считаем необходимым рассматривать такой вид оплаты как оплату с отсрочкой платежа, так как деньги по такому векселю предприятие получит только в будущем (то есть, имеет место отсрочка платежа). В случае возможности досрочного погашения (учета) векселей, мы рассматриваем этот случай как оплату по факту поставки (получив вексель, предприятие тем или иным способом «обращает» его в деньги). Очевидно, что в случае досрочного погашения или передачи векселя третьему лицу, предприятие потеряет часть причитающихся ему по векселю средств. В этом случае мы предполагаем, что поскольку эти потери являются прогнозируемыми, предприятие при принятии решения об отгрузке продукции с оплатой финансовыми векселями должно учитывать этот факт и не допускать прямых потерь, например, принимая вексель в оплату по номиналу и затем досрочно погашая его с дисконтом. В случае  же, когда предприятие решает не погашать вексель досрочно, данный финансовый инструмент является финансовыми вложениями предприятия. В этом случае, на наш взгляд, принятие финансового векселя в оплату отгруженной продукции должно учитываться по возможной цене досрочного погашения на момент оплаты поставки продукции (исходя из временной стоимости денег).

- бартер, используемый в производственных целях и на потребление (например, выдачу заработной платы). По нашему мнению, подобный вид  бартера является по сути денежными расчетами с завышенными на 30-50% ценами. Безусловно, можно предположить, что предприятие могло бы найти другого поставщика, предлагающего более качественное сырье и при этом не согласного на оплату бартером. Но в условиях монополизированности российской экономики подобное не всегда возможно. Поэтому можно считать такой вид бартера денежными расчетами, хотя фактического движения денег при этом не происходит. Фактически, такой вид бартера замещает денежные расходы предприятия  по обеспечению производственного процесса и выплате заработной платы персоналу. Недостатком является тот факт, что расчеты ведутся по  завышенным ценам, что приводит к необходимости уплачивать дополнительные налоги с выручки.

  •  как отмечалось нами ранее, расчеты путем взаимозачета платежей в  бюджет, внебюджетные фонды, по коммунальным платежам (газ, электроэнергия, водоснабжение) могут рассматриваться как  денежные. При этом для нас не важно количество участников взаимозачетной цепочки. Важными являются – время осуществления зачета (период от отгрузки продукции  до проведения зачета), которое, по сути, и является предоставляемой отсрочкой платежа за отгруженную продукцию, и пропорции стоимости отгруженной продукции и суммы  зачета (в этом случае мы также предполагаем, что предприятие не осуществляет сделки, в результате которых оно несет прямые потери из- за различия данных сумм).

Подобное рассмотрение неденежных форм расчетов как денежных, безусловно, противоречит общепринятому в современной экономической науке пониманию сути данных форм расчетов, но, на наш взгляд, является допустимым при рассмотрении проблемы расчетов с покупателями продукции. Главным критерием, используемым для оценки возможности рассмотрения   неденежных форм расчетов как денежных, является замещение денежных расходов при использовании  данных форм расчетов. Например, если при использовании бартера в производственных целях предприятие экономит денежные средства, необходимые для закупки сырья (путем получения сырья по бартеру), то использование бартера в расчетах с покупателями приводит к уменьшению потребности в денежных средствах (в результате замещения денежных расходов прямыми товарными поставками в обмен на поставки готовой продукции предприятия).

Невыгодность неденежных форм расчетов.

В современной российской экономике «живые» деньги являются дефицитным ресурсом. Узкий круг «денежных» потребителей заставляет предприятия широко использовать бартер, векселя и взаимозачеты в расчетах, что приводит в дальнейшем к снижению скорости оборота активов предприятия, ухудшению его финансового положения (прогрессирующей неплатежеспособности) и хронической убыточности. На уровне отдельного предприятия невозможно полностью устранить описанные выше отрицательные явления в хозяйственной деятельности. Однако, как показывает успешный опыт ряда предприятий других отраслей, пути разрешения проблемы неплатежей и преобладания бартера в расчетах являются одинаковыми для разных отраслей промышленности.

Рассмотрим подробнее, какие потери несет предприятие при использовании неденежных форм расчетов (исходя из сделанных выше замечаний, под неденежными расчетами мы будем понимать только те способы расчетов, которые не приводят к снижению потребности предприятия в денежных средствах – это повторный бартер и товарные векселя, по которым можно получить продукцию, которую нельзя реализовать за «живые» деньги без еще одного «промежуточного» этапа обмена):

  1.  Необходимость уплаты налогов с выручки (налог на пользователей автомобильных дорог, налог на содержание жилого фонда  и объектов социально-культурной сферы) в размере 4% от выручки на каждом этапе обмена.
  2.  Завышение налогов с выручки при первоначальном обмене готовой продукции предприятия на другой товар из-за того, что цены на поставки продукции по бартеру выше денежных на 30-50%. При продаже за деньги со 100 руб выручки уплачивается 4 руб налогов, при продаже того же количества продукции по бартеру выручка составит 130-150 рублей, и с нее будет необходимо уплатить 5,2-6 рублей налогов. Подобный способ определения выручки (а следовательно и начисления налогов с выручки) установлен письмом Минфина РФ от 30.10.92 N 16-05/4 «О порядке отражения в бухгалтерском учете товарообменных операций или операций, осуществляемых на бартерной основе».
  3.  Необходимость уплаты налога на имущество в размере 2% от стоимости полученного по бартеру товара за период его хранения на складе предприятия.
  4.  В случае недостаточности денежных средств для уплаты налогов предприятие будет вынуждено либо привлечь банковский кредит и уплатить дополнительно проценты по нему, либо уплатить пени по неоплаченным в срок налогам.
  5.  Из-за неравномерности отгрузки продукции и поступления оплаты за нее путем встречных товарных поставок возникает необходимость уплачивать НДС при том, что у предприятия отсутствует денежный источник для уплаты данного налога.
  6.  Образующаяся в результате бартерных поставок прибыль предприятия приводит к необходимости уплачивать налог на прибыль, денежный источник уплаты данного налога также отсутствует. В результате, как отмечают М.В. Лычагин и Н. Мищенко [66, c. 34], «чтобы избежать задолженности перед бюджетом и по налогу на добавленную стоимость и по налогу на прибыль, организации стараются работать в условиях простого воспроизводства, без прибыли», что не дает возможности инвестировать в обновление производственного потенциала.

Таким образом, при рассмотрении различных вариантов реализации продукции необходимо учитывать неравнозначность различных способов расчета с точки зрения влияния на прибыль и ликвидность предприятия. При реализации продукции по бартеру или за товарные векселя цены реализации (при планировании и анализе) необходимо уменьшать на величину затрат, возникающих при данном способе оплаты продукции.

В первую очередь данное замечание относится к расчетам, приводящим к повторному бартеру, но и при реализации продукции посредством бартера для производственных целей и для выплаты заработной платы возникают дополнительные потери из-за завышения налогов с выручки.

Другой не менее острой проблемой, возникающей при использовании бартера, является утрата предприятием контроля за ценами на свою продукцию и появление конкурентов, предлагающих продукцию предприятия по крайне низким ценам. Получив продукцию по бартеру, посредник стремится реализовать ее как можно быстрее, что приводит  к тому, что ткани продаются за «живые» деньги по минимально возможной цене (такая возможность возникает в результате того, что при бартерном обмене цены обмениваемых продуктов не важны, значительно более важными являются пропорции обмениваемых товаров, в связи с чем обе стороны стремятся завысить цены на свои продукты).

Основные направления в управлении денежными и бартерными потоками на промышленном предприятии.

Исходя из вышеизложенного, мы считаем, что основной целью управления денежными и бартерными потоками на текстильном предприятии является снижение доли неденежных форм расчетов и постепенный переход на использование исключительно денежных форм расчетов. Описанные в литературе [43, 83] примеры достижения данной цели российскими предприятиями относятся к другим отраслям, но, по нашему мнению, ряд подходов может использоваться и в текстильной отрасли.

Например:

-  сокращение номенклатуры продукции, отгружаемой по бартеру;

- продажа наиболее дефицитных на рынке артикулов ткани только за   «живые деньги»;

- получение банковского кредита под залог складируемой продукции (кредит  должен использоваться на закупку хлопкового сырья за деньги вместо бартерных поставок).

Другим важным направлением управления денежными и бартерными потоками является контроль за обеспечением предприятия различными ресурсами.

Под ресурсами нами понимаются различные направления расходования средств предприятия, необходимые для обеспечения непрерывного производственного процесса (закупки сырья и материалов, оплата электроэнергии  и коммунальных платежей, выплата заработной платы и  налогов).

При использовании только денежных видов расчетов любой ресурс может быть получен в течение короткого времени путем оплаты деньгами. При использовании в расчетах бартера необходимо следить за тем, чтобы:

- наличие ресурсов определенного вида было достаточным для обеспечения  непрерывного производственного  процесса;

- запас ресурсов в каждый момент времени не был избыточным.

Особенности управления денежными и бартерными потоками на текстильных предприятиях.

Для российских текстильных предприятий характерно широкое применение давальческих схем, что существенно затрудняет переход исключительно на денежные формы расчетов. Давальческие схемы используются для загрузки мощностей, в связи с чем отказ от их использования без одновременного получения финансирования закупок сырья при помощи других способов (товарный или банковский кредит, займы) не представляется возможным.  Очевидным также является и тот факт, что по целому ряду причин невозможно «заставить» владельцев давальческого сырья оплачивать его переработку исключительно денежными или высоколиквидными «околоденежными» средствами.

Таким образом, необходимо отметить, что в текстильной промышленности переход на использование исключительно денежных форм расчетов затруднен по сравнению с другими отраслями. В связи с этим, на текстильных предприятиях  особое внимание должно уделяться уменьшению доли повторного бартера в расчетах.


Глава 3. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ПЛАНИРОВАНИЯ УСЛОВИЙ РЕАЛИЗАЦИИ ТЕКСТИЛЬНОЙ ПРОДУКЦИИ.

Целью третьей главы является описание разработанных нами математических моделей, применение которых позволяет принимать решения по управлению процессом расчетов с покупателями в современных экономических условиях не на интуитивной, а на научной основе.

Первая предлагаемая нами модель ориентирована на выработку оптимального плана отгрузки текстильной продукции с использованием метода линейного программирования. В модели рассматриваются  имеющиеся у предприятия коммерческие предложения на покупку его продукции, предусматривающие различные условия по цене продажи, сроку отгрузки, сроку оплаты, способу оплаты.

Вторая  модель позволяет оценить объемы денежных и бартерных потоков по реализации продукции, которые должны поступить на предприятие в планируемом периоде. Путем экспериментов с имитационной моделью предприятие будет иметь возможность более точно планировать поступление средств от покупателей продукции.

Предложенные модели позволят перевести процесс планирования поступления средств от покупателей продукции на научную основу и будут способствовать повышению эффективности финансово-хозяйственной деятельности предприятий отрасли.

3.1 Выбор оптимального варианта отгрузки продукции с использованием метода линейного программирования.

В модели рассматривается текстильное предприятие, производящее различные виды тканей.

Основными параметрами заказа покупателя являются

-    Ассортимент и объем поставки ткани каждого артикула;

-    Цена каждого артикула поставляемой ткани (за погонный метр);

-    Срок отгрузки;

-    Срок оплаты;

-    Способ оплаты поставляемой продукции.

Мы рассматриваем предприятие, работающее на собственных или заемных оборотных средствах (приобретение хлопка в собственность). Предлагаемая модель может использоваться и на предприятиях, работающих  полностью на давальческом сырье, если оплата переработки производится частью готовой продукции. Возможно также использование модели на предприятиях, сочетающих работу на собственных и/или заемных средствах и давальческую переработку хлопка.

Модель может быть использована на предприятиях, заинтересованных в построении эффективной системы сбыта. Одной из ключевых проблем на этом пути является выбор контрагентов, которым будет производиться реализация продукции, и планирование поступления средств за отгруженную продукцию. Важность и актуальность данной проблемы для современной легкой промышленности подчеркивает, например, М.В. Воронов «все более характерным для предприятия легкой промышленности становится исполнение «неожиданно» появляющихся договоров  на изготовление небольших партий изделий… Требуется дать ответ заказчику: либо принимаются его условия, либо предлагаются несколько другие» [28] . 

Рассмотрим ситуацию с реализацией текстильной продукции на российском рынке. Платежеспособный спрос на текстильную продукцию является ограниченным и предприятия испытывают трудности при реализации своей продукции. В то же время спрос, обеспеченный неденежными способами оплаты, создает дополнительные возможности для реализации продукции в условиях недостатка «живых денег» – текстильная продукция может использоваться в бартерных цепочках контрагентами, не являющимися прямыми потребителями текстильной продукции, но имеющими устойчивые хозяйственные связи с таковыми. Таким путем  текстильное предприятие расширяет свой рынок сбыта, неся определенные издержки, о которых было сказано выше. При этом возникает необходимость оценивать разнообразные коммерческие предложения покупателей, предусматривающие оплату продукции с использованием неденежных способов расчетов. Традиционные методы оценки прибыльности операций не учитывают специфики неденежных расчетов (в условиях различных цен на одну и ту же продукцию при расчетах  бартером и денежными средствами прибыль, рассчитываемая традиционными методами, не отражает реального финансового результата предприятия).

Позиции предприятий на рынке существенно различаются. Характерной чертой лидеров является умение продавать свою продукцию даже на рынке с ограниченной платежеспособностью. Одним из примеров построения эффективной системы сбыта является ЗАО «Чайковский текстиль» [91]. По нашему мнению, текстильные предприятия нуждаются в эффективном инструменте, позволяющем оценивать эффективность сбытовых операций.

Другой общей проблемой для текстильной промышленности является нехватка оборотных средств, которая приводит к невозможности в большинстве случаев увеличить выпуск продукции до точки безубыточности. Результатом этого является хроническая убыточность ряда предприятий и постоянно растущие объемы неплатежей. Очевидно, что государство не может решить в целом проблему наделения текстильных предприятий оборотными средствами, к тому же вмешательство государства приводит к тому, что бюджетную поддержку получают не обязательно самые эффективные предприятия. Поэтому основным способом решения проблемы обеспечения оборотными средствами является их привлечение у сторонних предприятий, организаций и банков (давальческая схема не оставляет предприятию перспектив развития и является  способом временной загрузки простаивающих производственных мощностей, так как фирмы-«давальцы» в большинстве случаев не заинтересованы в инвестициях в производство). В числе подобных инвесторов могут быть и местные администрации, заинтересованные в сохранении рабочих мест.

При этом важно обеспечить сохранность и своевременный возврат заемных средств. На наш взгляд, этого невозможно добиться при отсутствии финансового планирования.

Располагая тщательно разработанным и реалистичным финансовым планом, предприятие может предоставить потенциальным кредиторам информацию об уровне прибыльности и сроке возврата заемных  средств.

Таким образом, модель может использоваться для прогнозирования потоков по реализации продукции, а также для подготовки бизнес-плана предприятия. 

3.1.1. Описание задачи.

Рассматриваются возможные варианты отгрузки продукции предприятия в течение 1-го месяца покупателям, предлагающим различные цены, сроки и способы оплаты. Сроки и неденежные способы оплаты приводятся к сопоставимому виду путем различных преобразований.

Наиболее выгодным признается вариант, обеспечивающий максимальный поток (как денежный, так и бартерный, приведенный к денежному) от реализации продукции на рассматриваемом временном интервале.

Оптимизируется только отгружаемая в данном месяце продукция. Из нее исключаются и не подлежат оптимизации следующие объемы произведенной предприятием продукции (так как предполагается, что предприятие должно неукоснительно выполнять свои обязательства перед контрагентами по возврату заемных средств независимо от выгодности данных операций):

-     продукция, произведенная по давальческим контрактам (кроме части

     продукции, передаваемой предприятию в оплату услуг по переработке);

-     продукция, произведенная на условиях авансового финансирования;

-      продукция, которой выплачивается заработная плата работникам

предприятия.

Денежные и бартерные потоки по отгруженной в прошлых месяцах продукции не учитываются. Предполагается, что при использовании данной модели в прошлых месяцах были получены оптимальные планы отгрузки продукции по потребителям с учетом необходимости получения максимальной выручки.

Предполагается, что стоимость доставки продукции каждому потребителю оплачивается потребителем отдельно. Если условия поставки продукции предполагают включение в цену транспортных расходов, то для использования в модели необходимо вычесть стоимость доставки из цены. Это необходимо для удобства приведения цен к сопоставимому виду.

Срок, на который составляется план отгрузки.

В качестве срока отгрузки принимается 1 календарный месяц. Временной горизонт получения оплаты за отгруженную продукцию составляет 2 календарных месяца. Продукция, неоплаченная за 2 месяца, признается в рамках данной модели – неоплаченной и, фактически,  подобный вариант должен быть исключен из рассмотрения (типовой срок отсрочки платежа в настоящее время не превышает 1 месяца). Сроки получения оплаты могут корректироваться в сторону увеличения или уменьшения по сравнению с предлагаемыми нами 2 месяцами в зависимости от специфики конкретного предприятия.

Учет различных цен.

Предполагается, что различные покупатели продукции получают продукцию по разным ценам (например, действует программа скидок в зависимости от объемов закупки, а также рассмотренные выше различные цены при продаже продукции по предоплате и с отсрочкой платежа).

Учет различных сроков оплаты.

Что касается сроков оплаты, то следует различать планируемые и фактические сроки оплаты. Планируемые сроки – это сроки оплаты, установленные договором поставки (например, отсрочка платежа на 20 дней с момента отгрузки продукции). Фактические сроки оплаты при предоставлении контрагенту отсрочки платежа практически всегда будут превышать плановые.

Поэтому в модели должна задаваться вероятность оплаты контрагентом своей задолженности на рассматриваемом временном интервале (допустим, вероятность, равная 0.9, означает, что предполагается, что в   9 случаях из 10 данный контрагент погасит свою задолженность в течение планируемого периода).

Вероятность определяется сотрудниками финансового отдела предприятия на основании статистических данных прошлых лет (по данному контрагенту или по группе потребителей, к которой он принадлежит) или экспертных оценок.

Варианты с отгрузкой продукции по предоплате будут иметь преимущество по сравнению с предоставлением отсрочки платежа, так как в этом случае вероятность поступления будет выше, чем в случае предоставления коммерческого кредита, так как существует вероятность возникновения безнадежного долга.

Еще одной проблемой при учете сроков получения оплаты является тот факт, что отгрузка может производиться в разные календарные дни.

Так как нами рассматривается отдельно взятый календарный месяц, то отгрузка 1-го числа с оплатой по факту отгрузки будет неравнозначна отгрузке 29-го числа при условии той же оплаты по факту. Средства, полученные от покупателя 1-го числа, предприятие может использовать в обороте (реальный вариант) или положить на депозит для получения дополнительного дохода (малореальный вариант). Нам представляется приемлемым увеличение цены на единицу продукции по данному покупателю на расчетную сумму дополнительного дохода от вовлечения средств в оборот. Поскольку объем заказа является искомым параметром, не представляется возможным рассчитывать объем дополнительного дохода по общему объему заказа конкретного контрагента. Но корректировка на сумму дополнительного дохода в расчете на единицу продукции является вполне корректной (при подстановке найденного объема заказа будет получен объем дополнительного дохода от использования средств в обороте предприятия).

Ставка доходности от использования средств в обороте предприятия принималась нами равной среднемесячной рентабельности продаж предприятия (рентабельность продаж рассчитывалась как соотношение прибыли к выручке).

При помощи данного подхода будет стимулироваться получение средств от покупателей в максимально короткие сроки, что ускорит оборачиваемость активов предприятия. Предпочтение будет отдано тем покупателям, которые планируют получить продукцию в начале планируемого периода, при условии, что цены, предлагаемые ими, с учетом возможности получения дополнительного дохода от более раннего получения средств, выше цен, предложенных покупателями, которые планируют забирать продукцию в конце планируемого периода.

В целях упрощения можно пренебречь расчетом сумм дополнительного дохода от вовлечения средств в оборот в случае частичной оплаты отгруженной продукции, приняв в качестве фактического срока оплаты дату полного погашения задолженности (подобное решение особенно актуально при большом числе контрагентов).

Учет различных способов оплаты.

При выборе оптимального плана отгрузки продукции необходимо учитывать, что различные контрагенты предлагают различные способы оплаты продукции (денежные и неденежные).

Данный вопрос является ключевым при работе с данной моделью.

Для его разрешения предлагается следующий методологический подход:

  1.  Для определения финансового результата (прибыль или убыток) необходимо бартерные и денежные расходы и доходы привести к сопоставимому виду.

При том, что бартерные и денежные цены на различные виды продукции/услуг могут различаться на 30-50%, необходимо по всем доходам, получаемым в неденежной форме, определить их денежный эквивалент по следующим формулам: Д  = Дб* (Цд/Цб), где Д – доход, приведенный к денежным ценам, Дб – доход по бартерным ценам, Цб – цена данного продукта или ресурса по бартерным ценам, Цд – цена данного продукта или ресурса по денежным ценам.

  1.  Как указывалось ранее во второй главе, денежный эквивалент бартерной выручки должен быть уменьшен на сумму издержек, возникающих при использовании бартера, которые можно оценить расчетным путем (излишние суммы налогов с выручки, налога на имущество, налоги с выручки, уплачиваемые на каждом этапе обмена при многократном бартере).   Расчет данной корректировки должен производиться путем сравнения  бартерных цен и денежных, так как именно бартерные цены (и бартерная же стоимость продукции) служат базой для начисления дополнительных налогов.

После данной корректировки получаем реальную «денежную» цену реализации продукции по бартеру.  

  1.  Выполняются описанные во второй главе корректировки для случаев использования неденежных способов оплаты (векселей, взаимозачетов) – определяется реальный срок погашения задолженности, который включает, например, срок обращения векселя в деньги или использование его для оплаты сырья или услуг и т.д..
  2.  Невыгодность использования бартера, не замещающего денежные расходы предприятия (данный термин подробно объясняется во второй главе), проявляется в данной модели в том, что  поскольку сроком погашения задолженности в данной модели считается срок использования бартерной продукции в производстве или на потребление, либо срок, в течение которого она будет продана за «живые деньги», то при использовании многоступенчатого бартера такие сделки не будут приводить к погашению задолженности в рассматриваемый нами период (2 месяца). К тому же издержки проведения таких сделок, указанные выше, будут весьма велики.

Схема, описывающая основные этапы использования данной модели, приведена ниже:  

Схема 3. Модель выбора оптимального плана отгрузок продукции различным потребителям

3.1.2. Задача линейного программирования

Типовыми задачами линейного программирования являются: транспортная задача, задача использования и планирования производственных мощностей, задача составления смесей, задача распределения и планирования обеспечивающих ресурсов, задача составления плана производства, задача раскроя тканей, задача планирования смен и расписаний, задача покрытий и некоторые другие задачи [12, 13, 32, 47, 58]. Все эти задачи в конечном итоге оказываются той или иной модификацией транспортной задачи и решаются с использованием симплекс-метода; различия состоят в смысловой интерпретации и в конкретной форме целевых функций и ограничений.

Кратко изложим общую постановку и метод решения задачи линейного программирования: найти минимум  линейной целевой функции

    n

Q ( X )  =  S  Rj * Xj

    j = 1

при выполнении условий (линейных ограничений)

 n

S Ai j * Xj  = Bi   ;    i = 1, 2,..., m

 j=1

 Xj >= 0 ;  j = 1, 2,..., n

 Bi  >= 0;   i = 1, 2,..., m.

Точка  X  ( X1,  X2,...,  Xn ),  удовлетворяющая всем условиям, называется допустимой точкой; множество всех допустимых точек называется допустимой областью. Допустимая область (если она непуста и ограничена) является выпуклым многогранником в многомерном пространстве, при этом минимум линейной целевой функции достигается на границе допустимой области (в одной из вершин многогранника). Задача линейного программирования может быть записана в матричной форме

Q ( X )  =  < R,X >   ==>  min,

A X    = B,

X    => 0.

где A есть прямоугольная матрица размера    m x n ,  m < n    и  ранга m. Считая, что базисный  минор ранга  m  занимает  m  первых (левых) столбцов, называем переменные X1 – Xm базисными, а остальные переменные – свободными. Приведя базисный минор (методом последовательных исключений Жордана-Гаусса) к единичной матрице, получаем

n

Xi   +  S aij*Xj  = 0Bi ; i=1,…,m

J=m+1

 Обнулив свободные переменные, решаем линейную систему уравнений и получаем частное решение, называемое базисным

0X  = [ 0B1 , …, 0Bm, 0, …, 0 ]

Если базисное решение удовлетворяет ограничениям, то оно называется допустимым. Каждому из  возможных наборов базисных переменных соответствует свое базисное решение. Каждому допустимому базисному решению соответствует своя вершина многогранника. Перебор вершин эквивалентен перебору базисных решений.

Выражая целевую функцию через свободные переменные, получаем канонический вид ЗЛП, соответствующий допустимому базисному решению:

       n

Q ( X )  =  Q (0X ) + S  pj * Xj ==> min

       j = 1

n

Xj   +  S aij*Xj  = 0Bi; i=1,…,m

J=m+1

Xj >= 0; j=1,…,n

Канонический вид ЗЛП может быть оформлен как симплекс-таблица:

Таблица  12

Xm+1  … Xj  … Xn 

X1 a1,m+1a1, m+1a1, m+1 0B1  

… …  … …  … …  …

Xi ai,m+1 … … ai, m+1  … ai, m+1  0Bi 

… …  … …  … …  …

Xn an,m+1an, m+1an, m+1 0Bn 

pm+1 … … pj … pn  - Q (0X )

Коэффициенты симплекс-таблицы задают одну из трех ситуаций:

-если все pj неотрицательны, то достигнут минимум целевой функции (задача решена);

-если среди отрицательных pj есть такой pk, что все ai,k при i=1,…,m неположительны, то минимум целевой функции не достигается (задача не имеет решения);

-если среди отрицательных pj есть такой pk, что среди ai,k при i=1,…,m есть хотя бы один положительный, то существует другое базисное решение с меньшим значением целевой функции (задача имеет решение, причем необходимо продолжить направленный перебор базовых решений с уменьшением целевой функции). Симплекс-метод как раз и состоит в реализации такого направленного перебора.

Ясно, что рассматриваемая нами задача является задачей линейного программирования; дадим формализованную постановку этой задачи.

3.1.3. Формализованная постановка задачи.

Рассматриваемый временной интервал.

Время обозначается переменной t; t0- начальный момент времени. Длительность рассматриваемого временного интервала составляет T. В момент завершения временного интервала  имеем t = t0 + T.  Здесь мы рассматриваем задачу при конкретных значениях:

t 0 = 0,T = 1 месяц   (22 рабочих дня, или 30 календарных дней)

Продукция на складе.

Начальный (при t = t0) запас продукции на складе содержит  N артикулов ткани; артикулы нумеруются индексом  i, так что

 i = 1, 2,..., N.

Начальные количества тканей по артикулам задаются массивом

 0М = [0Mi ]  = [0M1, 0M2,..., 0MN ],

причем все  0Mi  считаются известными зафиксированными величинами (в погонных метрах).

Потребители продукции.

Рассматривается W потребителей продукции; потребители нумеруются индексом j:

j = 1, 2,..., W.

Заявка на товары.

Потребительская заявка на товары описывается матрицей

 Z = [ Zijg ]

   i = 1, 2,..., N;

   j = 1, 2,..., W;

   g = 1, 2, 3;

i - нумерует  артикулы тканей, j - нумерует потребителей,  Zij1 - минимальная партия  i – артикула  для j-потребителя , Zij2 - максимальная партия i - артикула для j-потребителя, Zij3 - отпускная цена единицы i - артикула для j-потребителя.

Имеют место ограничения:

  0 <= Zij1 <= Zij2 ,

то есть для каждого потребителя минимальная партия любого артикула неотрицательна и не превышает максимальной партии этого артикула;

    W

  0Mi <= S Zij2  ,

    j = 1

то есть сумма максимальных заявок по любому из артикулов превышает начальный складской запас этого артикула.

Лимиты по дебиторской задолженности.

Заявка выражает желания потребителей, но не учитывает ограниченность финансовых возможностей поставщика по предельным суммам товарного кредитования потребителей. Названные предельные суммы могут быть описаны массивом

LIM = [ LIMj ]; j=1, 2, …, W

где LIMj – ограничение сверху на допустимую сумму дебиторской задолженности j – потребителя. Из названного требования вытекает ограничение

 N

 S Zij2 <= LIMj,

 i = 1

то есть суммарная заявка j – потребителя на все заявленные i – артикулы не должна превышать лимита товарного кредитования этого потребителя. Ясно также, что лимит должен быть не менее наибольшей из стоимостей минимальных заявленных партий

 max Zij1 <= LIMj,

i

ибо в противном случае некоторые артикулы вообще не могут быть отгружены.

Если указанные ограничения выполнены, то заявка соответствующего потребителя принимается к рассмотрению поставщиком. Если же ограничения по LIMj не выполнены, то заявка должна быть скорректирована. Принципы корректировки заявки могут быть различными; например, можно из заявки исключить наиболее невыгодные для поставщика позиции или скорректировать какие-либо из величин Zij1, LIMj (по согласованию с покупателем).

Отгрузка продукции.

Отгрузка продукции потребителям должна осуществляться в соответствии с заявкой Z в пределах временного интервала T с учетом ограничений по дебиторским задолженностям. Выполняемые отгрузки описываются прямоугольной матрицей

   X  =  [ X ij ]

где X ij - количество i-артикула, отгруженного j-потребителю на временном интервале от t0 до T. Факт отгрузки тканей  j-потребителю описывается j- столбцом этой матрицы. Тогда ясно, что за период времени от t0 до T всего отгружено i-ткани в адрес всех потребителей в количестве

   W

 X i = S X ij.

   j = 1

При этом должны быть выполнены ограничения

 Z ij1  <= X ij  <=  Z ij2

   W

 0 <= S X ij  <= 0Mi

   j = 1

Целевая функция.

В качестве максимизируемой целевой функции рассматривается расчетная (приведенная к денежной) суммарная  стоимость всей отгруженной продукции в отпускных ценах

    N W

 Ф =  S S Xij * Zij3 ==> max

   i = 1 j = 1

3.1.4. Алгоритм решения задачи.

Особенности алгоритма.

1) итоговая сумма платежа не является ограничивающим требованием, то есть, отсутствуют какие-либо условия, характеризующие ограниченность финансовых возможностей потребителя: считается, что есть определенная вероятность того, что каждый потребитель способен полностью и своевременно оплатить всю свою заявку. Это означает, что при анализе объемов поставок любому конкретному потребителю можно каждый поставляемый i - артикул анализировать независимо от других поставляемых артикулов. Следовательно, при анализе поставок всем потребителям можно каждый из артикулов выделить в свою независимую подгруппу то есть осуществить “по-артикульную  декомпозицию”;

2) допустимая область есть прямой параллелепипед: ограничения по минимальной и максимальной партиям отгрузки по каждому из артикулов для каждого из потребителей приводят к тому, что допустимая область есть прямой многомерный параллелепипед, а не произвольный выпуклый гипер-многогранник;

3)  размерность параллелепипеда равна количеству покупателей  для каждого конкретного артикула,  а не полному количеству всех покупателей;

4)  используется упорядоченность по минимальным партиям отгрузки - с нарастанием объема начального складского запаса некоторого артикула ранее всего появляется возможность отгрузки в адреса потребителей с самыми малыми из заявленных минимальных партий данного артикула;

5) используется упорядоченность по отпускным ценам - преимущество при оценивании имеют такие варианты отгрузки, при которых наибольшая отгрузка данного артикула соотносится с его наибольшей отпускной ценой (если только этому не мешают ограничения по размерам минимальных партий);

6) используется упорядоченность по максимальным партиям отгрузки - процедура поиска начальной точки выбирает в кандидаты на оптимизацию максимально возможные из дорогих отгружаемых партий при условии, что их  объем   «умещается»  в складской запас;

7) используется  “возвратный принцип”: анализ варианта с большим начальным складским запасом можно выполнять с использованием ранее полученных (подготовленных) результатов анализа вариантов с меньшими начальными складскими запасами.

Описание алгоритма.

Для компьютерного решения задачи естественно было бы использовать одну из стандартных модификаций симплекс-метода. Однако особенности алгоритма позволяют существенно упростить вычислительную процедуру перебора вершин многогранника допустимых решений, организовав этот перебор как совокупность нескольких вложенных циклов. Уровни вложенности будем нумеровать «извне - вовнутрь», начиная с нулевого (самого внешнего) уровня вложенности переборного алгоритма.

Уровень 0. Выбор оптимального решения

Осуществляется перебор обработанных вариантов отгрузки артикулов тканей, при этом учитываются (извлекаются с нижних уровней перебора) рассчитанные варианты отгрузки. Выбирается оптимальный вариант отгрузки по всем артикулам.

Уровень 1. Перебор артикулов тканей

Осуществляется поочередный выбор артикулов тканей i  = 1, 2, 3, …, N

для последующей обработки и поиска оптимального решения.

Уровень 2. Перебор отпускных цен

Осуществляется перебор вариантов выбора наибольших отпускных цен (то есть наиболее выгодных потребителей) рассматриваемого артикула.

При этом учитываются (извлекаются с нижних уровней перебора) объемы максимальных и минимальных партий для рассматриваемого артикула и рассматриваемых потребителей.

Уровень 3. Перебор максимальных партий

Осуществляется перебор вариантов выбора максимальных партий отгрузки  (то есть наиболее оптовых потребителей) рассматриваемого артикула.

При этом учитываются (извлекаются с нижнего уровня перебора) объемы минимальных партий для рассматриваемого артикула.

Уровень 4. Перебор минимальных партий

Осуществляется перебор ограничений в части минимальных партий отгрузки  (то есть перебор наиболее  «капризных по ограничениям» потребителей) рассматриваемого артикула: j  = 1, 2, 3, …, N

При этом учитываются (извлекаются с нижнего уровня перебора) ранее рассчитанные  варианты отгрузки рассматриваемого артикула (при меньших объемах начального складского запаса артикула).

Уровень 5. Перебор ранее накопленных вариантов отгрузки и расчет (перерасчет) значения целевой функции в рассматриваемой вершине многогранника

Формируется допустимый вариант отгрузки рассматриваемого артикула. Перебираются ранее рассчитанные варианты отгрузки (при меньших начальных складских запасах) и оценивается оптимальность анализируемого допустимого варианта. Производится расчет (перерасчет) значений целевой функции для рассматриваемого варианта отгрузки.

Результаты переборов на уровнях 2, 3 и 4 формируются на основе сравнительного анализа зависимостей вида

Фij(Xij) =Xij * Zij3;  Xij min <= Xij <= Xij max

для каждого очередного  i – артикула и всех  j - потребителей этого артикула. Ясно, что предложенный алгоритм является упрощенным вариантом симплекс-метода при переборе и анализе допустимых решений

3.1.5. Программная реализация

Для расчетов использован персональный компьютер с процессором PENTIUM 233 MMX со следующими характеристиками: емкость жесткого диска = 6,4 Гбайт; емкость ОЗУ = 96 Мбайт. Расчетная программа (на основе вышеприведенной структуры алгоритма) реализована в виде программного кода на языке Visual Basic for Applications (VBA), исполняемой под управлением операционной системы WINDOWS_95 в среде приложения Microsoft Excel 97. Visual Basic for Applications (VBA) является встроенным в Microsoft Excel языком программирования.

Возможности Excel позволяют использовать разработанную модель в системе с числом отгрузок порядка 65 тысяч, что делает данный инструментарий приемлемым для использования на крупных предприятиях.

Выбор языка программирования обусловлен широкой распространенностью программы Microsoft Excel. Листинг программы приведен в приложении 3.

3.1.6. Контрольный пример

Контрольный пример основан на реальных данных о потребителях и видах производимой продукции ОАО «Ликинская мануфактура». Предприятие является прядильно-ткацким производством, собственного отделочного производства не имеет. Доля пряжи в товарной продукции составляет всего 10%, поэтому нами рассматривается только процесс реализации тканей.

Для ввода объемов отгружаемой продукции в Microsoft Excel используется лист «Ткани» следующей структуры:  

Таблица  13

Артикул ткани

Отгружаемый объем в планируемом периоде (погонных метров)

Цена при продаже за "живые" деньги, руб

Цена по бартеру, руб

1

Спец.диагональ 3515

195 556

4,00

5,60

2

Молескин 7309

29 778

7,50

10,50

3

Ткань суровая 6757

86 444

3,40

4,76

4

Ткань суровая 6726

26 017

4,06

5,28

5

Фланель 1679

20 300

3,20

3,84

6

Полотенце 8139

23 611

3,00

3,60

7

Бязь 262

64 111

5,30

7,42

8

Тик-саржа 6989

27 820

5,27

6,84

9

Салфетка 2324

27 237

2,20

2,64

10

Ткань Егорьевская типа 3080

32 667

5,50

7,70

11

Ткань Егорьевская типа 3080

17 077

5,80

7,71

12

Ткань для линолеума I-Л

2 566

9,20

11,04

13

Ткань Двунитка 6705

6 645

5,27

6,84

14

Ткань Дозор

1 480

5,60

6,72

Цены представляют собой официальный прайс-лист предприятия (без учета скидок).

Для ввода коммерческих предложений потребителей в Microsoft Excel используется лист «Заявки» (приложение 4, таблица 14).

Затем сотрудниками финансового отдела предприятия вводятся вероятности исполнения обязательств каждым контрагентом.

После этого запускается программный модуль, первая часть которого является расчетной и выполняет описанные выше корректировки для приведения неденежных цен и различных способов расчета к сопоставимому виду.

В результате работы первой части программного  модуля производится заполнение следующих колонок рабочего листа «переход к денежным ценам», «доп. доход», «расчетная цена» (это цена с учетом всех корректировок).

Вторая часть программного модуля реализует решение задачи линейного программирования по описанному выше алгоритму.

Результаты работы программного модуля приведены в приложении 4 (таблица 15).

Колонка «Размер отгружаемой партии» содержит решение задачи линейного программирования. На решение модели данной размерности (95 отгрузок) на компьютере типа Pentium-233 MMX  затрачивается  2 минуты.

3.1.7 Различные аспекты  практического использования предлагаемой модели.

Нам представляется целесообразным дать ряд разъяснений по поводу практического использования предлагаемой математической модели.

Учет в модели расчетов векселями и путем взаимозачета.

Ранее нами в составе неденежных форм расчетов рассматривались наряду с бартером расчеты векселями и взаимозачеты.

Опишем процедуру учета данных форм расчетов в модели.

Как было показано в первой главе, векселя подразделяются на товарные (предусматривающие погашение только путем поставки товара) и финансовые (предусматривающие погашение только денежными средствами). Рассмотрим учет расчетов посредством товарного векселя в модели.

ЗАО “Спецодеждаопторг”предлагает в оплату поставки ткани “Егорьевская 3080” в количестве от 10 000 погонных метров (минимальная заявка) до 20 000 погонных метров (максимальная заявка) предлагает товарные векселя ОАО “ФКК Росконтракт” на сумму от 76 000 рублей до 152 000 рублей, предусматривающие погашение поставками хлопка. Срок погашения по векселю 15 число следующего месяца. Отгрузка планируется  15 числа данного месяца. В контрольном примере данная операция учтена как бартерная поставка хлопка на 45-й день (30+15 дней). Вероятность в данном случае отражает надежность ОАО “ФКК Росконтракт” по исполнению своих обязательств по векселю.

Рассмотрим учет расчетов посредством финансового векселя в модели.

ЗАО “Объединенный оптовый склад” предлагает в оплату поставки ткани “Спецдиагональ 3515” векселя Газпрома, предусматривающие погашение денежными средствами, на сумму от 156 000 рублей до 171 600 рублей в срок 23 число следующего месяца. В контрольном примере данная операция учтена как денежный платеж на 53 день (30+23 дня). Вероятность в данном случае отражает надежность РАО “Газпром” по исполнению своих обязательств по векселю.

В рассмотренных нами случаях предприятие продает продукцию на условиях оплаты векселем по факту, но, поскольку оплата по векселю производится с отсрочкой платежа, в модели данная операция рассматривается как предоставление отсрочки платежа покупателю продукции.

В случае расчетов путем взаимозачета, например, когда Ликинская мануфактура поставляет продукцию фирме-агенту местной администрации и на сумму поставки производится зачет по налоговым платежам, в модели считается, что произведена денежная оплата за отгруженную продукцию с датой, соответствующей дате проведения зачета.

Случай бартера с последующей продажей за деньги, повторного бартера и отгрузки ткани на условиях давальчества.

Ликинская швейная фабрика предлагает в оплату поставок ткани “Егорьевской типа  3080” швейные изделия на сумму 46 200 рублей. Срок получения швейных изделий - 15 число следующего месяца, то есть в терминах модели – 45-й день (30+15 дней). Фактически в данном случае,  Ликинская мануфактура передает  швейной фабрике ткань на условиях давальчества.

15 числа следующего месяца Ликинская мануфактура по условиям заключенного договора получает швейные изделия, срок реализации которых за деньги обычно составляет 20-30 дней. То есть денежные средства за отгруженную 10 числа текущего месяца ткань “Егорьевская типа 3080”  Ликинская мануфактура получит через 2 месяца с момента отгрузки.

Поэтому в модели данная операция учитывается как бартерная поставка (в течение рассматриваемых 60-ти дней не происходит поступления денежных средств).

Если для “выхода на деньги” была бы необходима еще одна операция бартерного обмена (например, обмен швейной продукции на ГСМ, с последующей реализацией последних за деньги), то отнесение данной операции к бартерной или денежной зависело бы от того, будут ли получены денежные средства в течение 60-ти дней или нет. Подобная операция является повторным бартером.

Случай передачи текстильной продукции на консигнацию.

Магазину “Феникс” передается на условиях консигнации ткани “Егорьевская типа 3080”, “Молескин 7309” и др.. По условиям договора оплата должна производиться после реализации магазином поставленного товара. Практика работы с данным контрагентом показывает, что поступление денег от магазина часто задерживается и в среднем деньги поступают с задержкой на 1 месяц с момента отгрузки. Поэтому в модели по данному контрагенту устанавливается отсрочка платежа сроком на 30 дней.

Максимальные и минимальные заявки.

Задание в модели максимальных и минимальных объемов отгрузки (заявок) не является обязательным. Если известен приблизительный объем заявки контрагента и неизвестно, какой минимальный объем отгрузки будет приемлемым для него, возможно задание в модели одинаковых объемов минимальной и максимальной заявки по данному контрагенту.

Варианты практического использования модели.

Приведенный выше практический пример  преследовал цель показать один из возможных вариантов использования предлагаемой математической модели.

Кратко укажем другие возможные варианты использования модели.

1) Возможно использование модели при недостаточном спросе на продукцию текстильного предприятия (то есть объем заявок не превышает производственные возможности текстильного предприятия).

2) Возможно использование модели в ежедневном (еженедельном) режиме. Вводя в модель данные о поступающих заявках и объемах остатков на складе, предприятие может получать ежедневно новый оптимальный план отгрузок, что, безусловно, повысит эффективность сбыта. При подобном использовании модель будет являться по сути динамической.

Необходимо отметить, что при использовании модели по приведенным выше вариантам нет необходимости вносить какие-либо изменения в алгоритм и программный код.

В результате использования предложенной модели предприятие получает возможность производить отгрузки потребителям, предлагающим наиболее выгодные условия оплаты. Это не означает, что  заявки остальных контрагентов будут проигнорированы, отгрузка по согласованию с контрагентами может быть произведена в более поздние сроки. Подобный подход приемлем в практической деятельности, если учитывать хроническую нехватку оборотных средств у предприятий.

Так, например, ЗАО “Тиротекс” (г. Тирасполь) в 1996 г. заключило экспортных контрактов на продажу суровых тканей на сумму 22 076 тысяч долларов, фактически было поставлено продукции на сумму 6 441 тысяча долларов (из-за нехватки оборотных средств предприятие не могло производить закупки хлопка в требуемом объеме).

3.1.8 Экономический эффект от применения предложенной  математической модели.

При расчете показателей в таблицах 16 и 17 предполагалось, что при планировании отгрузок без использования предложенной модели, предприятие ориентируется на наиболее выгодные по цене предложения покупателей, не учитывая дополнительные издержки, связанные с проведением бартерных операций.  

Таблица 16. Абсолютные показатели, характеризующие экономический эффект от применения предложенной математической модели (руб.)

Наименование показателя

План отгрузки на основе цен (интуитивный)

Оптимизация плана отгрузок с использованием предлагаемой модели

Объем реализации продукции по бартеру

2 364 412

1 096 479

Объем реализации продукции с оплатой денежными средствами

611 846

1 587 561

Объем денежного потока и бартерного, приведенного к денежному

2 343 612

2 390 902

Дополнительные издержки, связанные с применением бартера (уменьшающие управленческую прибыль предприятия)

24 576

11 099

Денежные средства, необходимые  для уплаты налогов, возникших в результате бартерных оборотов

94 576

43 859

Таблица 17. Относительные показатели, характеризующие экономический эффект от применения предложенной математической модели (%)

Наименование показателя

План отгрузки на основе цен (интуитивный)

Оптимизация плана отгрузок с использованием предлагаемой модели

Доля бартера

79,4%

40,9%

Доля денежных платежей

20,6%

59,1%

Увеличение денежного потока и бартерного потока, приведенного к денежному

2,0%

Уменьшение дополнительных издержек, связанных с применением бартера

-54,8%

Уменьшение суммы денежных средств, необходимых  для уплаты налогов, возникших в результате бартерных оборотов

-53,6%

Таким образом, в результате использования предложенной математической модели  предприятие может существенно сократить долю бартерных расчетов (за счет более точного расчета эффективности денежных и бартерных сделок).

3.2 Прогнозирование движения денежных и бартерных потоков по реализации текстильной продукции с использованием метода имитационного моделирования.

3.2.1. Описание задачи.

Имитационное моделирование является мощным инструментом для оценки различных вариантов поведения систем, особенно в том случае, когда их поведение определяется случайными факторами [8,70]. Для прогнозирования поступления оплаты от покупателей применяется имитационное моделирование по методу Монте-Карло.

Целью использования предлагаемой нами имитационной  модели является прогнозирование поступления денежных средств и прочих ресурсов (в основном бартерных потоков) от контрагентов в рассматриваемом периоде. Модель может быть использована для оценки последствий применения различных вариантов политики в области расчетов с покупателями продукции, а также для оценки объемов поступления средств от покупателей при изменении прогнозируемого уровня платежеспособности каждого из них, части или всей совокупности покупателей.

В предыдущей модели исключались из рассмотрения денежные и бартерные потоки по реализации продукции в прошлых периодах. Это было связано с тем, что целью предыдущей модели было формирование оптимального плана отгрузок на текущий период.

В качестве рассматриваемого периода нам представляется  целесообразным использовать срок в 2 календарных месяца (период может быть увеличен или уменьшен по усмотрению предприятия).

Источником поступления средств являются:

- погашение дебиторской задолженности по продукции, отгруженной в     прошлых  периодах;

- денежные и бартерные потоки по продукции, отгружаемой в       рассматриваемом  периоде.

Предполагается, что план отгрузок известен заранее – например, определен исходя из предложенной в предыдущем разделе математической модели. Отметим, что из рассмотрения исключается продукция, отгружаемая в планируемом периоде на условиях авансового финансирования. Это происходит в связи с тем, что по ней средства от покупателей поступили ранее планируемого периода и должны были быть учтены в прошлом периоде.

Поступление авансов от покупателей в планируемом периоде в предложенной модели не учитывается.

Передача продукции на реализацию (консигнация) рассматривается как частный случай продажи продукции с отсрочкой платежа.

Как и в предыдущей модели, расчет модели производится не в разрезе контрагентов, а в разрезе каждой поставки конкретному контрагенту.

Контролируемыми переменными являются размер денежных средств на расчетном счете и в кассе, размер ресурсов, который рассчитывается по каждой позиции по перечню видов ресурсов, а также размер поступления средств от каждого контрагента в каждый день.

В качестве ресурсов понимаются материальные ресурсы (например, сырье) и задолженности по оплате различных услуг (например, движение задолженности по взаиморасчетам с энергетиками и по коммунальным услугам, возникающее в результате проведения взаимозачетов).

В модели не учитывается возможное использование имеющихся у предприятия денежных средств на оплату различных расходов (например, закупку сырья) и возможное использование имеющихся ресурсов в производственном процессе. Это обусловлено тем, что целью модели является прогнозирование денежных и бартерных потоков по реализации продукции.

Используя данные прогноза, предприятие может спланировать расходную часть бюджета движения денежных средств и бартерных ресурсов, предусмотреть возможности привлечения банковских кредитов в периоды недостатка денежных средств и бартерных ресурсов (фактически, представляется возможным ввести в модель как исходные данные - размеры расхода денежных средств и ресурсов на каждый день для того, чтобы оценить достаточность денежных средств и ресурсов в данный день для осуществления запланированного расхода) планируемого периода и  затем сопоставить фактический и планируемый расход. Поскольку снабжение предприятия сырьем и материалами для производственной деятельности происходит не только путем закупки с использованием денежных средств, но и напрямую через бартерные поставки, необходимо контролировать наличие ресурсов по каждой позиции.

Предполагается, что в отличие от машиностроительных предприятий, в текстильной отрасли по бартеру будет поставляться ограниченное количество наименований ресурсов и число одновременно контролируемых позиций ресурсов будет не очень большим (до 100 позиций).

Имитация платежей методом Монте-Карло.

Имитационная модель взаиморасчетов с потребителями есть модель совокупности платежей, происходящих во времени и осуществляемых потребителями в порядке погашения их задолженностей за ранее осуществленные поставки товаров на условиях отсрочки платежа. Отсюда ясно, что модель должна имитировать: отдельные платежи конкретных потребителей на конкретных временных интервалах за конкретные партии товаров; всю совокупность (поток) платежей. При имитации потока платежей необходимо учесть: временной интервал [ t, t+1 ]; все суммы платежей, осуществленных всеми потребителями на данном временном интервале  [ t, t+1 ]; все временные интервалы  [ t, t+1 ]  в пределах модельного времени всего процесса взаиморасчетов. Ясно, что если имитация отдельных платежей каким-либо способом уже выполнена, то имитация потока платежей сводится к выполнению отбора, сортировок и алгебраических суммирований.

Имитация отдельных платежей требует более детального самостоятельного рассмотрения. При имитации отдельного платежа необходимо учесть следующие переменные:  рассматриваемый временной интервал платежа [ t, t+1 ]; номер потребителя, осуществляющего платеж; номер оплачиваемой поставки товара; вероятность данного платежа на данном временном интервале; факт реализации/нереализации платежа на временном интервале [ t, t+1 ];  вероятность суммы данного платежа на данном временном интервале; сумму осуществленного платежа (полностью или частично);  другие переменные (при необходимости). Разумеется, имеется принципиальная возможность математической обработки таких случайных событий (и величин) аналитическими методами; однако, получаемые при этом формульные соотношения как правило практически необозримы и почти непригодны для дальнейшего использования в прикладных целях. Поэтому для имитации отдельных платежей будет использована процедура  компьютерного программного «розыгрыша»  случайных событий методом Монте-Карло. Основу метода составляет имитация случайных событий (и характеристик этих событий) с использованием различных модификаций генераторов случайных чисел.

Процесс моделирования Монте-Карло обычно разделяется на несколько этапов:

1. Определение стохастической природы входной переменной.

2. Имитация движения входных переменных с помощью многократного генерирования случайных чисел, корректируемых с таким расчетом, чтобы иметь такое же распределение вероятностей, как и основная переменная. Это подразумевает преобразование случайных чисел с равномерным распределением, сгенерированных компьютером, в случанйые переменные с таким же распределением, что и переменные, предназанченные для моделирования. Скорректированные случайные переменные являются входными переменными.

3. Осуществление моделирование (один прогон модели)

4. Многократное повторение данного процесса

5. Анализ результатов   

Прогон модели.

Термином   «прогон модели»  обозначается нижеуказанная последовательность действий моделирующей процедуры:

- устанавливаются исходные данные: номера потребителей, номера отгрузок, начальные задолженности по отгрузкам, периоды отсрочки платежей по отгрузкам, вероятности платежей, вероятности частичных платежей;

- рассчитывается полный интервал модельного времени, устанавливается перечень суточных интервалов модельного времени   [t, t+1];

- перебираются все суточные интервалы модельного времени, для каждого суточного интервала имитируются отдельные платежи конкретных потребителей за конкретные отгрузки, а также расчитывается суммарный поток платежей за каждые модельные сутки;

- формируется  «прогонная кривая»  S(t), то есть итоговая таблица-строка суммарных суточных платежей на интервале модельного времени  [ 0, T ].

Та или иная прогонная кривая есть результат некоторого одного конкретного k-прогона модели. Ясно, что должны быть выполнены следующие требования:

- cходимость модели: для каждого заданного набора исходных данных построение прогонной кривой должно быть выполнимым, то есть прогон модели за конечное время работы компьютера (программы) должен завершиться  «выдачей»  прогонной кривой (сходимость модели);

- вычислительная сложность модели: количество вычислительных операций, а следовательно и затраты компьютерного времени на один прогон модели  не должны быть неприемлемо велики.

Вопрос о теоретическом исследовании сходимости и вычислительной сложности нашей модели выходит за рамки настоящей работы. Укажем лишь, что реализация модели и ее использование (см. ниже) продемонстрировали  на практике ее сходимость и полиномиальную (не эскспоненциальную) вычислительную сложность.

Цикл моделирования.

Для получения высокодоверительных модельных результатов используется так называемый цикл моделирования, то есть следующая многопрогонная процедура:

- осуществляется многократная реализация однопрогонной процедуры при одних и тех же исходных данных; иными словами, формируются прогонные кривые Sk(t), где  k = 1, 2, …, G,  то есть выполняется  G  прогонов модели;

- осуществляется накопление всех прогонных кривых  Sk(t) в итоговую матрицу результатов цикла моделирования. Накопление, хранение, редактирование, поиск и обработка этих данных есть самостоятельная прикладная задача, эффективное решение которой невозможно без применения адекватных методов и средств из области компьютерных баз данных.

- данные, накопленные в матрицу результатов моделирования, обрабатываются методами математической статистики с целью получения усредненных результатов (оценок)  моделирования и вычисления доверительных интервалов для этих оценок (см. ниже).

- необходимое количество прогонов в пределах одного цикла выбирается из условий получения требуемого уровня доверительной вероятности модельных результатов (см. ниже).

Погрешности и доверительное оценивание.

Усредненные статистические результаты, полученные на основе обработки модельной статистики, должны быть проанализированы с целью оценки их доверительных интервалов на требуемом уровне доверительных вероятностей. Пусть цикл машинного имитационного эксперимента осуществлен как многопрогонная процедура (к = 1, 2, 3, …, G). Количество прогонов G выбирается из соображений получения высоко-доверительных (95 %) оценок математического ожидания потока платежей. Все  «кривые»  S к (t)  собираются в матрицу

SS  =  [ S к (t) ]

где индекс  «к» нумерует прогоны, а параметр  t  нумерует сутки. Вычисляется среднее значение (математическое ожидание) платежей для каждых суток

G

МОЖ (t)  =  S  S к (t)

k =1

Вычисляется дисперсия платежей для каждых суток

G    2

ДИСП (t)  =  S [Sк (t) - МОЖ (t) ] / (k-1)

k =1

Строится соответствующее математическое ожидание модельного потока платежей, то есть усредненная прогонная кривая  МОЖ (t)  и ее доверительный коридор  МОЖ (t)     ДИСП (t).

Центральная предельная теорема теории вероятностей утверждает, что если некоторая случайная величина есть сумма большого количества примерно равнозначных случайных величин, то такая сумма распределена асимтотически нормально; величина МОЖ (t) именно такова, так как вычисляется в виде суммы случайных примерно равнозначных слагаемых (отдельных платежей). Отсюда вытекает, что величина

(  S(t)  -  МОЖ(t)  ) * G

ДИСП(t)

удовлетворяет  t-распределению  (распределению Стьюдента)  с количеством степеней свободы  (G – 1). Следовательно, интервал вида

( МОЖ(t) - ДИСП(t) * ta,G-1 / G;  МОЖ(t) + ДИСП(t) * ta,G-1 / G  )

есть интервальная оценка для   МОЖ(t)   с доверительной вероятностью  (1 - a); величина  ta,G-1  извлекается из таблицы распределения Стьюдента. Для нашей модели принимаем   a =0.05, то есть 95% - доверительную вероятность. Тогда по таблицам распределения Стьюдента находим, что количество прогонов в одном цикле должно быть не менее 30, что и реализовано в программном модуле модели.

Выводы.

1.Взаиморасчеты с потребителями есть множество событий типа «частичное или полное погашение тем или иным потребителем его задолженности за товары, полученные от поставщика на условиях отсрочки платежа». Поскольку ни факт, ни момент, ни сумма, ни форма платежа не могут быть предсказаны детерминистически, исследуемые события есть события случайные. Таким образом, процесс взаиморасчетов может быть рассмотрен как поток случайных событий. 

2. Для описания каждого платежа используется: номер потребителя, осуществляющего платеж; номер оплачиваемой поставки товара; дискретный временной интервал осуществления платежа (сутки);  вероятность факта платежа на временном интервале; «розыгрыш» факта осуществления (или неосуществления) платежа; вероятности сумм платежа; “розыгрыш”  суммы осуществленного платежа (полностью или частично); другие учитываемые и/или  «разыгрываемые» параметры.

3. Каждое такое событие может быть  проимитировано  («разыграно»)  на компьютере программно на основе использования метода Монте-Карло. Совокупность названных случайных событий порождает суммарный поток платежей. Именно имитация суммарного потока платежей является предметом (целевым результатом) моделирования при одном прогоне модели.

4. Накопление результатов прогонов и циклов в базу данных порождает совокупную модельную статистику по большому количеству прогонов, что является  основой для последующего проведения итоговых статистических оценок. Обработка накопленной модельной статистики осуществляется методами регрессионного анализа, что позволяет построить некоторую усредненную апроксимирующую кривую (модельное математическое ожидание потока платежей)  с соответствующим коридором погрешностей (дисперсий). Анализ коридора погрешностей позволяет оценить доверительные характеристики модели.

5. В качестве иллюстрации работы модели используется денежная форма платежей. Для неденежных форм платежей используется та же самая модель, но со своими наборами сумм задолженностей, сроков и вероятностей их погашения (в рамках единой моделирующей программы)

6. Факторами, влияющими на вид аппроксимирующей кривой, являются: величины начальных задолженностей; величины календарных отсрочек платежей; вероятности платежей; вероятности сумм платежей. Каждый цикл многопрогонного моделирования состоит в построении конкретной аппроксимирующей кривой с ее коридорами погрешностей, при этом используется некий фиксированный набор факторов в качестве параметров модели. Реализация множества циклов моделирования с различными наборами факторов  позволяет получить семейство аппроксимирующих кривых (и их погрешностей)  в зависимости от варьируемых факторов.

3.2.2. Формализованная постановка задачи. 

Взаиморасчеты как поток случайных событий.

Взаиморасчеты с потребителями есть множество событий типа  «частичное или полное погашение тем или иным потребителем его задолженности за товары, полученные от поставщика на консигнацию». Для описания каждого такого события используется совокупность следующих характеристик:

- номер потребителя, осуществляющего платеж;   j = 1, 2, …, W;

- номер оплачиваемой партии товара;  i = 1, 2, …, Q;

- дискретный временной интервал t осуществления платежа (сутки);

- вероятность осуществления платежа;

- «разыгранный» факт осуществления (или неосуществления) платежа;

-вероятности возможных сумм платежа

- “разыгранная”  сумма осуществленного платежа (разово или дробно );

- форма осуществленного платежа.

Временной интервал прогона модели.

Начальный момент времени  –  tнач; длительность рассматриваемого временного интервала  -  Tинт; конечный момент временного интервала

tкон = tнач +  Tинт;

модельное время измеряется в сутках и принадлежит отрезку времени

t = tнач ,  tнач + 1 ,  … ,  tкон.

Временные интервалы ожидания платежей.

Длительности отсрочки платежей  задаются  для каждого потребителя по каждой отгруженной партии самостоятельно (независимо от длительностей отсрочки других партий). Запуск календаря для j-потребителя по i-партии  определяется моментом  i-j-отгрузки и задается массивом

t0 = [t0ij ].

По каждой партии устанавливается свое  (договорное)  значение отсрочки платежа; эти отсрочки описываются матрицей

Tож = [Tожij ]

i = 1, 2, …, Q;

j = 1, 2, …, W.

Теперь ясно, что временные интервалы ожидания платежей лежат в пределах

t0ij <= t <= t0ij  + Tожij

Следовательно, модельное время лежит в пределах

tнач =  наим (t0ij ) = 0

tкон =  наиб (t0ij   +   Tожij ) = T

то есть на отрезке  [0, T].

Плановые суммы ожидаемых платежей.

Размеры (суммы) ожидаемых платежей определяются задолженностями потребителей по отгруженным партиям. Предыдущие (ранее непогашенные )  задолженности потребителей описываются массивом

D0 = [D0j ];

дополнительно возникающие задолженности потребителей (за счет новых отгрузок) описываются матрицей

D+ = [D+ij ];

итоговые (требующие погашения) задолженности потребителей описываются соотношением

N

Dj = D0j  + S  Dij.

I =1

При этом вновь возникшие (послеотгрузочные) задолженности равны

Dij =  Фij ,

то есть определяются  отгрузками, произведенными в соответствии с расчетами по модели линейного программирования ( см. раздел 3.1 настоящей главы ).

Надежность плательщиков.

Каждый из потребителей характеризуется некоторым уровнем надежности, то есть вероятностью возврата долга

P0 = [P0j ];

0 <= P0j <= 1

j = 1, 2, …, W

Функции  распределения  вероятностей  платежей.

Факт платежа, осуществляемого j – потребителем  за i – партию, есть случайное событие. Опытные данные показывают следующее: если погашение задолженности происходит, то оно происходит обычно вскоре после истечения плановой календарной отсрочки; чем дольше после истечения плановой календарной отсрочки не произошло погашение задолженности, тем менее вероятно погашение задолженности вообще когда-либо. Разумеется, конкретные сроки задержки и уровни вероятностей могут быть уточнены, но указанный  «ступенчатый»  характер функции распределения сохранится. Примерный вид графика этого распределения приведен ниже

Рисунок 1

На основе этих соображений моделируем функцию распределения вероятностей платежей нижеследующей таблицей 18:

Таблица 18

Сверхплановая   Вероятность Fij (t)

задержка  t (в сутках)  погашения долга

1 – 5     0.98*P

 6 – 10     0.96*P

 11 – 15    0.93*P

 16 – 20    0.85*P

 21 – 25    0.75*P

 26 – 30    0.50*P

 31 – 35    0.25*P

 36 – 40    0.05*P

41 и более    0.01*P         

где P – первоначально заданная вероятность исполнения обязательств данным контрагентом.

Суммы фактических платежей  -  случайные слагаемые.

Если факт  i-j-платежа состоялся, то сумма Sij этого платежа должна лежать в пределах

0 <= Sij <= Фij

то есть платеж может быть дробным (частичным). Для упрощения считаем, что если  i-j-платеж состоялся, то единовременно погашаемая сумма может составлять  25%, 50%, 75% или 100%   долга Фij.

Поток платежей  -  сумма случайных слагаемых.

Итоговый поток  i-j-платежей вычисляется как сумма соответствующих случайных слагаемых Sij. При этом если в некоторый момент времени (сутки) t тот или иной  i-j-платеж не состоялся, то соответствующее слагаемое Sij(t)  равно нулю, если же состоялся, то  Sij(t)  равно соответствующей части долга по оплачиваемой поставке. Итоговый поток платежей выражается суммой

N W

S(t) = S S   Sij(t)

I = 1 j = 1

Генерация моментов времени.

Моменты времени генерируются путем целочисленного перебора значений t от 1 до максимального Tинт, то есть  t есть порядковый номер суток в пределах модельного времени

Генерация фактов платежей.

Для каждого текущего номера суток анализируются временные интервалы

t0ij  <=  t  <= t0ij  + Tожij

для тех i-j-платежей, которые еще не состоялись. После отыскания всех таких кандидатов на платеж производится (по каждому из них) генерация псевдослучайного числа в интервале  [0, 1]. Сгенерированное число сравнивается с соответствующими вероятностями платежей Fij(t) и если оно попало в интервал   [0, Fij(t)], то фиксируется факт платежа; если же случайное число попадает в интервал   [ Fij(t), 1 ] , то фиксируется факт неплатежа.

Генерация случайных слагаемых (определение неполных платежей).

Для рассматриваемого t по всем i-j-платежам, которые  «выпали» в эти сутки при генерации фактов платежей, принимается

Sij (t) = g * Фij

g = 25%, 50%, 75% или 100%

Для выбора того или иного значения фактора  g  используется генерация случайного числа в пределах от 0 до 1. При этом выбор значения g  осуществляется на основе таблицы 19:

 Таблица 19

Значение  сгенерированного числа

Выбранное значение g

0,00 <=  x   <   0,70

100%

0,70 <=  x   <   0,80

75%

0,80 <=  x   <   0,90

50%

0,90 <=  x   <= 1,00

25%

То есть на основе практических данных мы делаем допущение о том, что в 70% процентах случаев контрагент полностью погашает задолженность по отгрузке одним платежом, в 30% случаев – одним платежом оплачивается от 25% до 75% задолженности по отгрузке.

По всем остальным i-j- платежам (либо полностью состоявшимся ранее, либо не  «выпавшим» на рассматриваемые сутки ) принимается

Sij (t) = 0

Генерация суточных платежей.

Для рассматриваемого t вычисляется сумма по всем i-j-платежам

N W

S (t) = S S Sij (t)

I = 1 j = 1

с учетом значений, присвоенных на шаге генерации случайных слагаемых

Генерация потока платежей.

Строится график платежей на основе результатов генерации всех суточных платежей. Один прогон   (k-прогон)  машинного эксперимента завершен.

3.2.3. Программная реализация.

Для расчетов использован персональный компьютер с процессором PENTIUM 233 MMX со следующими характеристиками: емкость жесткого диска = 6,4 Гбайт; емкость ОЗУ = 96 Мбайт. Расчетная программа  реализована в виде экспериментальной программы на языке Visual Basic for Applications (VBA), исполняемой под управлением операционной системы WINDOWS_95 в среде приложения Microsoft Excel 97.

Листинг программы приведен в приложении 5.

3.2.4. Контрольный пример.

Контрольный пример основан на реальных данных о потребителях и видах производимой продукции ОАО «Ликинская мануфактура».

Для ввода исходных данных модели в Microsoft Excel используется лист «Решение» (приложение 6, таблица 20).

Вероятности погашения заданы по данным модели линейного программирования (по задолженности потребителей, образовавшейся в прошлых периодах, вероятности заполняются сотрудниками финансового отдела предприятия).

Отрицательные значения в графах «день отгрузки» и день оплаты» обозначают соответственно:

  •  отрицательный «день отгрузки» - задолженность образовалась в прошлом периоде (например, «-5» за 5 дней до начала планируемого периода)
  •  отрицательный «день оплаты» - задолженность должны была быть оплачена еще в прошлом периоде (например, «-10» за 10 дней до начала планируемого периода), то есть данная задолженность является просроченной на начало планируемого периода.

После этого запускается программный модуль, выполняющий процесс имитации процесса расчетов с потребителями. В программном модуле реализован принцип отсутствия платежей и бартерных поставок в выходные дни.

Существует возможность производить моделирование движения бартерных потоков как в стоимостном выражении, так и в натуральных измерителях соответствующего вида бартера (например, в тоннах для хлопка, в литрах для ГСМ и т.д.). Для этого необходимо правильно задать соответствующие исходные данные в рабочем листе «Решение».

Исходя из назначения модели моделирование бартерных потоков в натуральных измерителях представляется нам предпочтительным.

Для имитация взаиморасчетов по сделкам, предполагающих расчеты как в бартерной, так и в денежной форме, исходные данные необходимо ввести раздельно как «бартерную» отгрузку (отгрузки) и «денежную» отгрузку (отгрузки). Выполняется 30 прогонов модели. Время расчета модели на компьютере Pentium 233 MMX составляет 4 минуты.

В результате работы программного  модуля производится заполнение рабочего листа «Итоги», а также автоматически строится график математического ожидания суммы платежей с учетом отклонений.

Далее производится автоматическое заполнение рабочего листа «Итоги по неделям». Результаты работы программного модуля (рабочий лист «Итоги по неделям») приведены в приложении 7 (таблица  21). В целях экономии места приведены только результаты имитации денежного потока платежей (бартерные потоки имитируются аналогичным образом).

Информация в таблице 21 приведена в двух разрезах:

  •  сумма платежей на периоде в 1 месяц (для составления помесячного платежного календаря)
  •  сумма платежей на периоде в 1 неделю (для составления понедельного платежного календаря)

Далее с использованием программного кода из приложения N 8 строится вероятностное распределение сумм платежей (приложение 9, таблица 22).

3.2.5 Точность прогнозирования с использованием модели.

Согласно фактическим данным ОАО «Ликинская мануфактура» объем платежей за сентябрь месяц 1996 г. составил  1 561 тыс. руб.

Наиболее вероятный результат сумм денежных платежей за 1-30 день (мода – 1 626 тыс. руб), полученный с использованием модели, отличается от фактического не более чем на 4%, что является приемлемым для использования модели в повседневной деятельности предприятия.

Прогнозирование на основе предложенной модели осуществляется на основании определения интервала сумм платежей, которому соответствует наибольшая вероятность. Также возможно использование моды выборки (наиболее часто встречающееся значение).

Преимуществом использования имитационной модели является то, что по результатам ее использования можно определить интервал сумм платежей с достаточно высокой вероятностью (0,75-0,90).

3.2.6 Возможные эксперименты с имитационной  моделью.

Направления для экспериментов с имитационной  моделью следующие:

- проведение испытаний с различными наборами вероятностей исполнения обязательств контрагентами, например, по плану «наиболее вероятный вариант», «оптимистический», «пессимистический».

  •  изменение сроков  отгрузки и оплаты  продукции (более мягкая или более жесткая кредитная политика предприятия).

Последний эксперимент позволяет руководству предприятия оценить влияние предлагаемой кредитной политики на ликвидность предприятия.

     Данная возможность, на наш взгляд, является наиболее ценным результатом, который получен с использованием данной модели.


Заключение.

Анализ опыта функционирования российских промышленных предприятий в условиях рыночной экономики показывает, что без применения научно разработанных методик управление процессом реализации продукции сопряжено с возможностью получения весьма значительных убытков из-за возникновения безнадежных долгов и задержек в расчетах.

В условиях бартерной экономики дополнительно возникает необходимость оценки прибыльности денежных и бартерных операций и контроля за своевременностью поступления различных ресурсов, необходимых предприятию для продолжения производственной деятельности.

В связи с этим возникла необходимость решения научной задачи разработки комплекса методик и математических моделей,  позволяющих эффективно управлять процессом расчетов с покупателями продукции.

В результате решения этой научной задачи в диссертационной работе разработаны:

  1.  Методика оценки сравнительной эффективности денежных и бартерных сделок;
  2.  Методика управления денежными и бартерными потоками по реализации продукции в условиях преобладания неденежных форм расчетов;
  3.  Математическая модель выбора оптимального плана отгрузки продукции потребителям с использованием метода линейного программирования;
  4.  Имитационная математическая модель, позволяющая прогнозировать движение денежных и бартерных потоков по реализации продукции.

Кроме того, в диссертации получены следующие практически важные научные результаты:

- проанализированы применяемые в настоящее время российскими промышленными предприятиями виды неденежных расчетов и издержки, связанные с их применением;

-  предложен подход, позволяющий оценивать неденежные формы расчетов не по формальным экономическим признакам, а по размеру дополнительных издержек, возникающих при их использовании.

По результатам проведенного исследования можно сделать следующие основные выводы и рекомендации:

1. Планирование условий реализации продукции должно осуществляться в обязательном порядке.

2. Планирование условий реализации продукции необходимо осуществлять исключительно на научной основе, с использованием аппарата математических моделей, позволяющих оценить эффективность принимаемых решений до момента их практической реализации.

3. Несмотря на неблагоприятную общеэкономическую ситуацию, предприятие должно стремиться к сокращению доли бартера в расчетах путем разработки специальной программы действий, включающей различные управленческие и коммерческие решения.

Таковы основные результаты исследования, проведенного в диссертации.

Практическая реализация основных положений и идей диссертации, в частности адаптация разработанных математических моделей к специфике конкретных предприятий, по мнению автора, окажет положительное влияние на совершенствование финансово-хозяйственной деятельности предприятий текстильной промышленности.

Автор отмечает, что разработанная им проблема планирования условий реализации продукции является одной из составных частей процесса управления финансово-хозяйственной деятельностью промышленного предприятия, в связи с чем предложенные математические модели могут быть эффективно использованы только в том случае, когда руководство предприятия совершенно четко осознает необходимость профессионального подхода к управлению финансами и в других экономических аспектах деятельности организации (например, управление затратами, налоговое планирование и т.д.) и предпринимает для этого соответствующие действия.

Автор считает также, что разработанные им в ходе работы над диссертацией рекомендации и предложения должны регулярно уточняться по мере изменения условий хозяйственной деятельности промышленных предприятий РФ.


СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. С.Б. Авдашева, Н.М. Розанова, Е.В. Поповская. Вертикальные ограничения в российской экономике. - М.: МГУ им. М.В. Ломоносова, 1998. - 81 с.

2. А. Алексеев, И. Герцог. Национальные особенности формирования оборотного капитала // ЭКО.- 1997. - N 10. - C. 53-63.

3. А. Алексеев, И Герцог. Бартер и власть (виртуальные законы российской экономики) // Проблемы теории и практики управления. – 1998. - № 5. - C. 109-111.

4. О.В. Амуржуев, А.Е. Дорогавцев. Неплатежи: способы предотвращения и сокращения (практическое пособие). – М.: Аркаюр, 1994 – 56 с.

5. С. Аукуционек. Бартер в российской промышленности // Вопросы экономики. – 1998. - N 2. - C. 51-60.

6. В.А. Афанасьев, В.М. Анохина. Вексель: функции и возможности // Швейная промышленность 1994.- N 6. - C. 5-8.

7. В.А. Афанасьев, В.М. Анохина. Разновидности векселя // Швейная промышленность 1995. - N 1. - C. 16-18.

8. К.А. Багриновский. Основные методические положения применения имитационного моделирования в экономических исследованиях».- М.: Издательство ЦЭМИ.- 1985. - 219 с.

9. О.В. Батуревич. Состояние оптового рынка товаров легкой промышленности и проблемы его государственного регулирования //  Швейная промышленность. –1998. - N 2. -  C.18-19.

10. Ф.Ф. Бездудный, Г.И. Иванов, Ю.П. Каплун, И.В. Энтин. Управление эффективностью сбыта в условиях инфляции и задержки платежей.- Известия вузов, Технологии текстильной промышленности. – 1995. - N 4. - C. 3-6.

11. Ф.Ф. Бездудный, Г.И. Иванов, Ю.П. Каплун, И.В. Энтин. К вопросу о ценообразовании в условиях инфляции. - Известия вузов, Технологии текстильной промышленности. – 1997. -   N 5 - C. 3-5.

12. Ф.Ф. Бездудный, А.П. Павлов. Математические методы и модели планировании текстильной и легкой промышленности - М.: Легкая индустрия, 1979. - 439 с.

13. Ф.Ф. Бездудный. Математические методы в организации текстильного производства (моделирование, алгоритмы, реализация и опыт) - М.: Легкая индустрия, 1970. - 283 с.

14. Е. Белянова. Мотивация и поведение российских предприятий. - Вопросы экономики. – 1995. - N 6. - C. 15-21.

15. М.С. Бернстам, А.И. Ситников. Платежный кризис: причины, следствия, пути решения. – ЭКО. – 1995. - N 1. - C. 46-60.

16. С.Л. Блюмин, В.Ф. Суханов, Ю.В. Машковцев. Сбыт продукции металлургического производства в условиях погашения кредитов. - Известия вузов Черная металлургия. – 1997. - N 8. -  C. 57-59.

17. Г. Дж. Болт. Практическое руководство по управлению сбытом: Пер. с англ. - М.: Экономика, 1991.- 271 с.

18. Ю. Бригхэм, Л. Гапенски. Финансовый менеджмент: Пер с англ. - Санкт-Петербург: Экономическая школа, 1998. - 586 с.

19. П.Г. Бунич, В.Л. Перламутров, Л.Х. Соколовский. Экономико-математические методы управления оборотными средствами. - М.: Финансы, 1973. - 240 с.

20. М.Е. Бурова. Факторинг. - М.: АО  «Япония сегодня», 1992. - 64 с.

21. В.В. Бурцев. Управленческий аудит системы сбыта готовой продукции. - М.: Информационно-внедренческий центр «Маркетинг», 1999. - 48 c.

22. В.В. Бурцев. Механизмы контроля дебиторской задолженности покупателей. - Консультант бухгалтера. – 1999. - N 1. - C. 66-74

23. А.Г. Бутрин. Управление оборотными средствами в условиях рынка. – Челябинск: Издательство Южно-Уральского ГТУ, 1997. - 125 с.

24. А.В. Виленский. Вексель как денежный суррогат в российском финансовом обращении. - Проблемы прогнозирования. – 1998. - N 4. - c. 108-118.

25. Т.И. Волкова, А.Л. Немиров. Система планирования производства и сбыта продукции текстильного предприятия в условиях формирования рыночной экономики. // Межвузовский сборник научных трудов. - Иваново: Ивановская ГТА, 1994. - C. 4-7

26. В.А. Волконский, Е.Т. Гурвич, А.И. Кузовкин, Е.Ф. Сабуров. Анализ влияния формы расчетов на уровни цен - Экономика и математические методы. – 1998. - том 34. - вып. 4. - C. 23 –33.

27. В.С. Волынский.  Кредит в системе современного капитализма.- М.: Финансы и статистика, 1991. - 175 с.

28. М.В. Воронов. О конструктивно-имитационном моделировании финансово-производственной деятельности предприятия легкой промышленности. - Известия вузов, Технология текстильной промышленности. – 1999. -  N 3. - C. 3-5.

29. К. Гедди, Б. Айкс. Нужна ли помощь российской «виртуальной» экономике. – ЭКО. – 1999. - N 1.-  C. 70-88.

30. Дебиторский контроль. - М.: ДЕКА, 1993. - 45 c.

31. Денежные и финансовые проблемы переходного периода в  России: Российско-французский .диалог / Книга подготовлена .под руководством  В. Ивантера, Ж. Сапира. -М.: Наука, 1995 386 с.

32. Н.Ф. Денисова. Типовые экономико-математические модели в текстильном производстве и основы их построения. - М.: ЦНИИТЭИлегпром, 1974. - 101 с.

33. Т.Г. Долгопятова. Российские предприятия в переходной экономике: экономические проблемы и поведениею - М.: Дело Лтд., 1995. - 288 с.

34. Е.М. Ерилин, Ю.В. Орехов, Е.И. Прокудина. Задача взаимозачета неплатежей. Постановка и подходы  к решению. // Cборник Принятие решений в условиях неопределенности, Государственный авиационный университет. - Уфа, 1996. - C. 125-131

35. М.М. Ерихов. Аналитический расчет параметров процесса продажи в кредит. - Вестник машиностроения. – 1998. - N 11. - C. 62-64

36. И.Г. Иоффе, Л.А. Травина, Л.Е. Зернова. Основные фонды и оборотные средства текстильной промышленности и пути улучшения их использования. - М.: Легкая индустрия, 1981. -  39 с.

37. Г.П. Испирян, В.Д. Рожок, Т.П. Романюк. Математические методы и модели в планировании и управлении в легкой промышленности. – Киев: Вища школа, 1978. - 279 с.

38. Т.Н. Калиновская. Организация и управление снабжением и сбытом в капиталистических монополиях. - М.: Экономика, 1970. - 183 с.

39. Н.Н. Калиткин, Оптимальный взаимозачет долгов предприятий. - Математическое моделирование. – 1995. - том 7. - N 1. -  C. 11-21.

40. Ю.Б. Карлашов. Управление оборотными средствами хозяйствующих субъектов рынка (по материалам сахарной промышленности Краснодарского края): Автореферат диссертации кандидата экономических наук. - Краснодар, 1997. - 24 с.

41. П. Карпов. Жизнь взаймы. -  Эксперт. – 1998. - N 8. - С. 12-18.

42. П. Карпов. Как восстановить платежеспособность российских предприятий ? - Российский экономический журнал. – 1998. - N 4. - С. 52-65.

43. В. Каюмов, Б.Аллин, Г. Жихарев. От сбыта к маркетингу. Опыт завода микролитражных автомобилей. - Рынок ценных бумаг. – 1999. - N 6. - С. 41-45.

44. А.Н. Клепач. Долговая экономика: монетарный, воспроизводственный и властный аспекты. -  Вопросы экономики. – 1997. - N 4. - С. 42-56.

45. А.В. Коловай. Направления использования математических методов в сбытовой деятельности. - Санкт-Петербургский университет технологии и дизайна, 1997. - депонировано в ВИНИТИ 5.06.97 N 1867-В97. - 4 с.

46. Контекс – шесть лет на российском рынке текстиля. - Текстильная промышленность. – 1995. - N 5. - С. 13.

47. П.В. Конюховский. Математические методы исследования операций в экономике. - Санкт-Петербург: Издательство «Питер», 2000. – 208 с.

48. А.А. Котова, М.В. Конотопов, Р.Е. Лещинер. Планирование развития текстильной промышленности.  - М.: Легпромбытиздат, 1987. - 253 с.

49. Н.В. Кочубей. Пути повышения реализации продукции предприятиями текстильной промышленности: Автореферат диссертации кандидата технических наук. - Санкт-Петербург, 1997. - 24 с.

50. Д. Кувалин. Адаптация предприятий с трансформационным процессам в России. - М.: Гуманитарий, 1996. - 71 с.

51. Б.Н. Кузин. Экономико-математические модели в организации и планировании промышленного предприятия. – Ленинград: ЛГУ, 1982. - 335 с.

52. Ю.В. Кузнецов. Отрасль в системном кризисе. - М.: ИНХП РАН, 1997. - 106 с.

53. Ю.В. Кузнецов. Организационные структуры промышленности и их влияние на оборотный капитал. - Проблемы прогнозирования. – 1997. - N 5. - C. 58-66.

54. Ю.В. Кузнецов. - Торговля текстильными и швейными товарами в городе Усинске (опыт обследования регионального рынка). - Проблемы прогнозирования. – 1997. - N 1. - C. 129-139.

55. М. В. Куликов. Влияние кризиса неплатежей на финансовое состояние предприятий текстильной промышленности. – М.: МГТА им. А.Н. Косыгина, депонировано в ЦНИИТЭИлегпром 28.10.98. - 9 с.

56. М. В. Куликов. Проблема уплаты налогов в бюджет предприятиями текстильной промышленности РФ. – М.: МГТА им. А.Н. Косыгина, депонировано в ЦНИИТЭИлегпром 28.10.98. - 10 с.

57. М.В. Куликов. Текстильная промышленность Приднестровья и перспективы ее развития. // Всероссийская научно-техническая конференция «Современные технологии текстильной промышленности» (ТЕКСТИЛЬ-97): Тезисы доклада. – М., МГТА им. А.Н. Косыгина, 1997. - С. 200-201.

58. В.В. Лесин, Ю.П. Лисовец. Основы методов оптимизации. - М.: издательство МАИ, 1998. - 344 с.

59. Лизинг и коммерческий кредит. - М.: Ист-Сервис, 1994. - 100 с.

60. В.А. Линденбаум. Управление сбытом готовой продукции промышленного предприятия с дискретным характером производства на базе экономико-математических методов и ЭВМ: Автореферат диссертации кандидата экономических наук. - Ленинград, ЛГУ, 1971. - 23 с.

61. В.А. Линденбаум, В.И. Конаховский, Г.Ф. Попович. - Вычисление сроков поступления денег за отгруженную продукцию. // Сборник Применение математики в экономике. - Выпуск 5. -  Ленинград: ЛГУ, 1969. - C. 104-108.

62. В.А. Линденбаум. Прогнозирование реализации и модели управления отгрузками // Сборник Применение математики в экономике. - Выпуск 5. -  Ленинград: ЛГУ, 1969. - C. 109-115.

63. В.Г. Литвин. Коммерческое кредитование в условиях высокого риска. - Экономика и коммерция. – 1997. - выпуск 2. - C. 30-39.

64. С.Н. Лукьянов. Спасение отрасли в ее минимизации? - Текстильная промышленность. 1998. - N 3. - C. 16-17.

65. М.В. Лычагин, Н.Б. Мироносецкий. Моделирование финансовой деятельности предприятий. Новосибирск: Наука, Сибирское отделение, 1986 - 295 с.

66. М. В. Лычагин, Н. А. Мищенко. На игле бартера современное предприятия обречено быть банкротом. - Финансы в Сибири. – 1997. - N 9. - С. 33-35.

67. В. Макаров, Г. Клейнер. Развитие бартерных отношений в России. Институциональный этап., М.: Препринт ЦЭМИ РАН, 1999. - 57 с.

68. С.А. Масютин. В условиях натурального обмена. – ЭКО. – 1999. - N 2. - С. 86-88.

69. Т. Нейлор. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем: Пер. с англ. - М., Мир, 1975. - 500 с.

70. А.П. Павлов, В.В. Симонов, К. Рихтер, Г. Рейнхардт, Й. Гепферт. Имитация и оптимизация в организации текстильного производства. - часть 1, Учебное пособие. - М.: МТИ, 1991. - 36 с.

71. Г.В. Павлова, Е.О. Макаренко, Н.С. Иващенко, О.С. Оленева. Анализ сбытовой деятельности на текстильных предприятиях. // Cборник Перспективные направления развития техники, технологии и организации производства в текстильной промышленности. - М.: МГТА им. А.Н. Косыгина, 1998. - C. 168-171.

72. Г. Петров. Хлопковый путь. – ЭКО. – 1997. - N 1. - C. 31-39.

73. Л.В. Петрова. Тенденции на вексельном рынке и в торговле долговыми обязательствами. Финансист. – 1998. - N 4. - C. 17-18.

74. А.Ф. Плеханов. Механизм товарного кредита для хлопкопрядильных фабрик. - Текстильная промышленность. – 1997. - N 4. - C. 12-13.

75. С. Поронько. Совершенствование экономического управления эффективностью деятельности промышленного предприятия в условиях бартера (методология, методика, практика). – Новосибирcк: издательство ИЭиОПП СО РАН, 1999. - 56 с.

76. Расчеты и долги предприятий: Практические рекомендации по работе/ Гудков Ф.А., Макеев А.В., Петруша А.Л., Титова Г.А.. -М.: Банков.Деловой Центр, 1997. -158 с.

77. А. Рикошинский. Натуральный товарообман.  – Экономика и жизнь. – 1998. - N 9. - C. 25.

78. Российская текстильная промышленность: есть ли шанс на выживание? - М.: Экспертный институт, 1994. - 41 с.

79. Л.В. Рыбакова, Г.И. Харченко. О методах оптимизации управленческих задач в современных условиях. - Текстильная промышленность.1999. - N 2-3. - С. 8-9.

80. М. Рубченко. Вечно живые. – Эксперт. – 1998. - N 40. - С. 14-15.

81. Руководство по кредитному менеджменту: Пер. с англ./Под ред. Б.Эдвардса - М.: ИНФРА-М, 1996. - 464 с.

82. А.М. Салий. Оценка потерь от скрытого кредитования предприятиями текстильной промышленности торговых и посреднических организаций и предотвращение финансовых рисков. - Известия вузов, Технологии  текстильной промышленности. – 1996. - N 2. - C. 5-8.

83. В. Селиванова. Кошелек или жизнь. – Эксперт. – 1999. - N 25. - C. 28-29. 

84. В.В. Симонов. Маркетинг в текстильной промышленности. - М.: Легпромбытиздат, 1991. - 63 с.

85. В.В. Симонов, А.А. Задорожняя.  Торговый кредит и проблема взаимной задолженности предприятий. - Текстильная промышленность. – 1994. - N 11-12. - C. 3-4.

86. П.В. Смирнов. Организация и планирование системы сбыта промышленной продукции в СССР. - М.: Экономика, 1975. - 359 с.

87. Е.С. Стоянова, Е.В. Быкова, И.А. Бланк. Управление оборотным капиталом. - М.: Издательство «Перспектива», 1998. – 128 с.

88. Л.Г. Субботин. Ключи к успеху. - Текстильная промышленность. – 1999. - N 4. - C. 4-6.

89. В.В. Тарасова. Адаптация промышленного предприятия к условиям рыночной экономики (на примере предприятия легкой промышленности): Диссертация кандидата экономических наук. - Екатеринбург, 1993. - 127 с.

90. Т.В. Теплова. Финансовые решения: стратегия и тактика. - М.: Магистр, 1998. - 263 с.

91. Технология и опыт вывода предприятия из критического и банкротного состояния в конкурентоспособное. Методика. Годовой опыт ЗАО «Чайковский текстиль». - М.,1996. - 232 с.

92. А. Толмачев. Товарный и коммерческий кредит: анализ действующего законодательства. - Хозяйственное право. – 1998. - N 11. - C. 57-64.

93. И.Н. Тутуева, С.В. Клюзина, И.В. Гуськова. Особенности сбытовой работы предприятий при переходе к рынку. // Межвузовский сборник научных трудов,  Ивановская ГТА, Иваново, 1994. - С. 12-15.

94. О.И. Уильямсон. Экономические институты капитализма. - Санкт-Петербург: Лениздат, 1996. - 702 с.

95. А. Уржумов. Профессия текстильщика может быть престижной. - Текстильная промышленность. – 1998. - N 3. - C. 15.

96. Финансовый менеджмент. - М.: Carana Corporation, 1998. - 290 c.

97. Финансовое управление фирмой / Под ред. Терехина В.И.., М.: Экономика, 1998. - 383 с.

98. Фьючерсы: выгодно и предприятию, и клиенту. - Текстильная промышленность. – 2000.  - N 1. - C. 45.  

99. Г. Ш. Цициашвили. Кооперативное решение задачи о бартере. –Владивосток: Дальнаука, 1996. - 18 с.

100. И.И. Шапиро. Состояние и перспективы развития текстильной и легкой промышленности России. - Текстильная промышленность. – 1995.  - N 11. - C. 9-15.

101. Р.М. Эйдинов. Финансово-экономическое моделирование. – Екатеринбург: Уральский государственный  экономический университет, 1998. - 197 с.

102. А. Яковлев. О причинах бартера, неплатежей и уклонения от уплаты налогов в российской экономике. - Вопросы экономики. – 1999. - N 4. - C. 102-115.

103. А. Яковлев.  Промышленные предприятия на рынке: сдвиги в структуре хозяйственных связей, состояние и перспективы конкуренции. - Вопросы экономики. 1996. - N 11. - C. 134-159.

104. А. Яковлев, Ф. Глисин. Альтернативные формы расчетов в народном хозяйстве и возможности их анализа методами субъективной статистики. - Вопросы статистики. – 1996. - N 9. - C. 21-31.

105. Cashflow management. - Textile Horizons. – 1998. - No. 6. - p. 37-38.

106. Comment and Correction: Opportunity Cost in the Evaluation of Investment in Accounts Receivable. - Financial Management. - Winter 1977. - Vol. 6. - No. 4. - p. 71-74.

107. S. Commander, C. Mumssen. Understanding barter in Russia -  EBRD. – 1999. - Working paper No. 37.

108. M. Davis. Marginal Analysis of Credit Sales. - The Accounting Review. - January 1966. - p. 121-126.

109. E. Gilbert, A. Reichert The practice of financial management among large United States corporations. - Financial Practice & Education. - Spring/Summer, 1995. - Vol.5. - Issue 1. - p 16-21. 

110. Y. Kim, J. Atkins. Evaluating investments in accounts receivable: a wealth maximizing framework. - The Journal of Finance. - Vol. XXXIII. - No. 2. - May 1978. - p. 403-411.

111. L. Liebman. A Markov decision model for selecting optimal credit control policies. - Management Science -  Vol. 18. - No. 10. - June 1972. - p. B-519 – B-525

112. D. Mehta. The formulation of credit policy models. - Management Science. - Vol. 15. - No. 2. - October 1968. - p. B-30 – B-50.

113. R. Stanford. Optimizing Profits from a system of accounts receivable. - Management Science. – 1989. - Vol. 35. - No. 10. - p. 1227-1235.

114. С. Wagner. Receivables practices in American corporations. - Business Credit. - April 1999.  - Vol. 101. - Issue 4. - p 32-36.


ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложение N 1

Средний срок оборачиваемости дебиторской задолженности в подотраслях легкой промышленности США (1999 г.) (фрагмент)

Подотрасль

Число обследован-

ных предприятий

Срок оборачиваемости дебиторской задолженности на обследованных предприятиях

Минимальный

Средний

Максимальный

Прядильные фабрики (хлопок)

12

28

42

102

Компании, производящие нитки

5

48

61

140

Ткацкие фабрики

16

38

54

65

Отделочные фабрики (хлопчатобумажные)

76

24

34

48

Отделочные фабрики (синтетические ткани)

14

21

44

47

Швейные фабрики (мужская одежда)

111

27

41

56

Швейные фабрики (женская одежда)

178

30

45

62

Производство ткани для домашнего интерьера

59

35

51

64

Производство мешковины

23

25

34

48

Трикотажные фабрики

23

29

43

53

Источник: Информация опубликована в сети Интернет, сайт компании Dun and Bradstreet United Kingdom (http://www.dunandbrad.co.uk/), исследование проводилось среди компаний с объемом реализации до 100 млн долларов в год.

 

Приложение N 2

Доля легкой промышленности в общем объеме задолженности по промышленности РФ (в %)

Наименование показателя

1995

1996

1997

Доля легкой промышленности в общем объеме задолженности промышленности  РФ

2,3

2,0

1,9

Доля кредиторской задолженности легкой промышленности в общем объеме задолженности промышленности  РФ

1,9

1,8

1,8

Доля кредитов и займов, полученных легкой промышленностью, в общем объеме задолженности промышленности РФ

4,3

3,3

2,3

Источник: «Промышленность России», М., Госкомстат РФ , 1997 с. 78, расчеты автора.

Приложение N 3

Исходный текст программного модуля модели линейного программирования (раздел 3.1)

Sub Main()

Const Doxodnost = 9.3 / 30

 Rows("2:97").Select

   Selection.Sort Key1:=Range("C2"), Order1:=xlAscending, Key2:=Range("R2") _

       , Order2:=xlDescending, Header:=xlGuess, OrderCustom:=1, MatchCase:= _

      False, Orientation:=xlTopToBottom

Worksheets("Решение").Activate

Dim C As Object

For i = 2 To 97

If Cells(i, 6) = "деньги" Then

Cells(i, 13) = Cells(i, 7)

Else

Cells(i, 13) = Cells(i, 7) * (Cells(i, 8) / Cells(i, 9))

End If

Cells(i, 14) = Cells(i, 13) * Doxodnost * (60 - Cells(i, 11)) / 100

Cells(i, 16) = (Cells(i, 13) + Cells(i, 14)) * Cells(i, 15)

NTkani = Cells(i, 1)

Cells(i, 17) = Int(Worksheets("Ткани").Cells(NTkani + 1, 5))

Next i

  Rows("2:97").Select

   Selection.Sort Key1:=Range("A2"), Order1:=xlAscending, Key2:=Range("P2") _

       , Order2:=xlDescending, Key3:=Range("E2"), Order3:=xlDescending, Header _

       :=xlGuess, OrderCustom:=1, MatchCase:=False, Orientation:=xlTopToBottom

i = 2

Do

Votgruzki = 0

Vtkani = Cells(i, 17)

CurrVidTkani = Cells(i, 1)

Do

MaxVOtgruzki = Cells(i, 5)

MinVOtgruzki = Cells(i, 4)

Cells(i, 18) = 0

If Vtkani <= MaxVOtgruzki Then

If Vtkani >= MinVOtgruzki Then

Votgruzki = Vtkani

Cells(i, 18) = Votgruzki

Vtkani = 0

Else

Price1 = Cells(i, 16)

v1 = MinVOtgruzki

If i > 2 Then

Price2 = Cells(i - 1, 16)

V2 = Cells(i - 1, 18)

If (Price2 * V2) < (Price1 * v1) Then

If (V2 - v1) > 0 Then

Cells(i, 18) = v1

Cells(i - 1, 18) = V2 - v1

End If

End If

End If

End If

Else

Votgruzki = MaxVOtgruzki

Cells(i, 18) = Votgruzki

Vtkani = Vtkani - Votgruzki

End If

i = i + 1

Loop While Cells(i, 1) = CurrVidTkani

Loop While i < 98

 Rows("2:97").Select

   Selection.Sort Key1:=Range("C2"), Order1:=xlAscending, Key2:=Range("R2") _

       , Order2:=xlDescending, Header:=xlGuess, OrderCustom:=1, MatchCase:= _

       False, Orientation:=xlTopToBottom

End Sub


Приложение
N 4

Таблица  14

Лист «Заявки» электронной таблицы Microsoft Excel

Название ткани

Наименование контрагента

min (погонных метров)

max (погонных метров)

способ оплаты

предлагаемая покупателем цена, руб

день отгрузки

день оплаты

Полотенце 8139

АО "Трехгорная мануфактура"

6000

8000

бартер

3,55

5

5

Ткань суровая 6757

АО "Трехгорная мануфактура"

32000

38000

бартер

4,73

26

46

Ткань Егорьевская типа 3080

АО "Трехгорная мануфактура"

1500

8000

деньги

5,65

18

38

Ткань суровая 6726

Внуковский авиационный завод

10000

10000

деньги

4,06

24

44

Молескин 7309

Городищенская фабрика

5000

6000

деньги

7,50

24

49

Ткань Егорьевская 3080

Городищенская фабрика

1000

2500

бартер

7,70

30

40

Спец.диагональ 3515

ГП Упрснабсбыт

12 000

12 000

деньги

4,00

5

5

Ткань Егорьевская 3080

ГП Упрснабсбыт

5000

9000

деньги

5,45

11

31

Молескин 7309

ГП Упрснабсбыт

5000

6900

деньги

7,48

6

16

Ткань Двунитка 6705

ГП Упрснабсбыт

1200

1200

деньги

5,22

10

40

Спец.диагональ 3515

Демиховский маш. завод

10 000

12 000

деньги

4,00

8

15

Ткань суровая 6757

Демиховский маш. завод

5000

5000

бартер

4,75

24

44

Полотенце 8139

Демиховский маш. завод

5000

6000

бартер

3,61

4

24

Тик-саржа 6989

Демиховский маш. завод

3000

5000

бартер

6,90

7

17

Ткань суровая 6726

Дрезненская фабрика

2000

8000

бартер

5,28

17

47

Спец.диагональ 3515

Заводоуковский маш. Завод

40 000

42 000

бартер

5,60

20

55

Салфетка 2324

ЗАО "Бажена"

480

19000

деньги

2,20

12

37

Ткань для линолеума I-Л

ЗАО "Бажена"

900

1500

деньги

9,30

8

23

Спец.диагональ 3515

ЗАО "МаджестикТекс"

3 500

4 100

деньги

4,00

10

10

Ткань Дозор

ЗАО "МаджестикТекс"

500

500

деньги

5,60

26

36

Полотенце 8139

ЗАО "МаджестикТекс"

1500

5000

деньги

3,00

25

35

Тик-саржа 6989

ЗАО "МаджестикТекс"

2500

9600

деньги

5,27

12

32

Спец.диагональ 3515

ЗАО "Модуль"

1 000

1 000

деньги

4,05

2

2

Молескин 7309

ЗАО "Оканит"

10000

23000

бартер

10,50

18

38

Бязь 262

ЗАО "Спецодеждаоптторг"

25000

59000

деньги

5,27

10

25

Спец.диагональ 3515

ЗАО "Спецодеждаоптторг"

16 000

35 000

бартер

5,00

15

28

Тик-саржа 6989

ЗАО "Спецодеждаоптторг"

1000

14000

бартер

6,80

10

20

Полотенце 8139

ЗАО "Спецодеждаоптторг"

2000

8000

бартер

3,50

20

35

Ткань Егорьевская 3080

ЗАО "Спецодеждаоптторг"

10000

20000

бартер

7,60

15

45

Ткань Двунитка 6705

ЗАО "Спецодеждаоптторг"

2000

5200

бартер

6,70

16

54

Ткань Дозор

ЗАО "Спецодеждаоптторг"

1480

1500

бартер

6,50

21

42

Молескин 7309

ЗАО"Тонар"

5000

8000

деньги

7,50

27

37

Ткань Егорьевская 3080

ЗАО"Тонар"

1000

1000

бартер

7,70

22

42

Ткань суровая 6757

Концерн " Мостекс "

10000

12000

деньги

3,38

15

15

Ткань Егорьевская 3080

Концерн " Мостекс "

2000

11000

деньги

5,45

12

12

Ткань Егорьевская типа 3080

Концерн " Мостекс "

1000

5000

деньги

5,78

23

43

Ткань Двунитка 6705

Концерн " Мостекс "

2000

2000

деньги

5,22

4

24

Бязь 262

Концерн " Мостекс "

25000

70000

деньги

5,28

12

27

Ткань суровая 6726

Кооператив " Реставратор"

100

500

деньги

4,08

26

26

Фланель 1679

Ликинская швейная фабрика

2000

6000

бартер

3,90

18

28

Ткань суровая 6757

Ликинская швейная фабрика

2000

10000

бартер

4,76

8

48

Ткань Егорьевская 3080

Ликинская швейная фабрика

2000

8000

бартер

7,72

18

48

Ткань Егорьевская типа 3080

Ликинская швейная фабрика

5000

6000

бартер

7,70

10

45

Спец.диагональ 3515

Любучанский завод "Пластмасс"

10 000

24 500

бартер

5,60

6

52

Ткань Егорьевская типа 3080

Любучанский завод "Пластмасс"

1000

8000

бартер

7,70

22

52

Салфетка 2324

Магазин "Феникс"

2000

5600

деньги

2,22

22

52

Молескин 7309

Магазин "Феникс"

1500

1500

деньги

7,55

4

34

Ткань Егорьевская типа 3080

Магазин "Феникс"

4500

4500

деньги

5,85

15

55

Ткань для линолеума I-Л

Магазин "Феникс"

200

1000

деньги

9,25

1

35

Ткань для линолеума I-Л

Ногинская фабрика

1000

1000

деньги

9,20

19

29

Ткань суровая 6757

Ногинская фабрика

5000

5000

деньги

3,40

12

32

Ткань суровая 6726

Ногинская фабрика

2000

5000

бартер

5,28

2

32

Ткань суровая 6757

Объединенный оптовый склад

35 000

63 000

деньги

3,38

11

31

Спец.диагональ 3515

Объединенный оптовый склад

40 000

44 000

деньги

3,90

6

53

Фланель 1679

Объединенный оптовый склад

8000

15000

деньги

3,18

1

21

Полотенце 8139

Объединенный оптовый склад

6000

15000

деньги

2,97

4

24

Ткань Егорьевская 3080

Объединенный оптовый склад

8000

12000

деньги

5,47

1

25

Ткань Двунитка 6705

Объединенный оптовый склад

2000

2000

деньги

5,22

16

41

Бязь 262

Объединенный оптовый склад

25000

58000

деньги

5,27

15

30

Полотенце 8139

ООО "Бим"

1000

5600

деньги

3,00

18

18

Ткань суровая 6726

ООО "Бим"

1200

5000

деньги

4,07

8

8

Ткань Егорьевская 3080

ООО "Бим"

2000

2000

деньги

5,50

23

23

Ткань суровая 6757

ООО "Бим"

6000

6000

деньги

3,40

22

27

Тик-саржа 6989

ООО "Восход"

100

3000

деньги

5,27

13

13

Ткань для линолеума I-Л

ООО "Восход"

500

500

деньги

9,30

26

41

Ткань Егорьевская типа 3080

ООО "Юнитекс"

1000

15000

деньги

5,80

7

17

Ткань суровая 6726

ООО "Юнитекс"

600

7000

деньги

4,06

19

29

Фланель 1679

ООО "Юнитекс"

5000

6000

бартер

3,84

4

14

Тик-саржа 6989

Осташковский кож. завод

6000

8000

бартер

6,84

4

4

Спец.диагональ 3515

Подольский маш. Завод

15 000

16 000

бартер

5,60

11

48

Ткань суровая 6757

Предприниматель Ермилов

4000

5000

деньги

3,42

29

29

Фланель 1679

Предприниматель Ермилов