Розділ 3 напрямки удосконалення управління формуванням та використанням оборотних активів підприємства

3.1. Підходи до планування потреби підприємства в оборотному

капіталі

Як було зазначено в першому розділі, важливим складником системи перспективного фінансового планування на підприємстві виступає прогнозування обсягу його оборотних активів. Сучасні умови вимагають максимального розширення сфери застосування прогнозування, подальшого удосконалення методології й методики розробки прогнозів. Чим вищий рівень прогнозування процесів суспільного розвитку, тим ефективнішим є планування й керування цими процесами в суспільстві.

Отже, на наш погляд, прогнозування якнайкраще підходить для визначення величини оборотних активів підприємства на наступні роки, якої потребуватиме підприємство за умов збереження виявлених тенденцій його розвитку. Це дозволить менеджменту підприємства здійснювати ефективне управління процесом формування оборотного капіталу.

Зазвичай процес прогнозування складається з ряду етапів, кожний з яких вирішує певну задачу [31, с.6-7]:

1. визначення задачі – уточнюється об'єкт прогнозу, формуються мета і завдання, визначається точність і час випередження прогнозу;

2. формування об'єкта прогнозу відповідно до поставленого завдання – визначається структура об'єкта, виділяються основні фактори, з'ясовується їх підпорядкованість, ієрархічність, взаємозв'язок;

3. збір ретроспективної інформації про об'єкт – визначаються джерела інформації, розробляється методика обробки й подання інформації, встановлюються її обсяги;

4. формалізація задачі – розробляється методика формалізованого подання інформації і здійснюється вибір класу моделей опису об'єкта прогнозу;

5. вибір методів і алгоритму – серед відомих вибирається найбільш придатний метод прогнозування, розробляється відповідний алгоритм і оцінюється точність прогнозу;

6. моделювання на основі ретроспективних даних оцінки якості моделі;

7. видача результатів прогнозу.

В процесі прогнозування основних показників довгострокового фінансового плану підприємства використовуються наступні основні методи [31, с.53]:

1. Метод кореляційного моделювання. Сутність цього методу полягає в установленні кореляційної залежності між двома досліджуваними показниками в динаміці й наступному прогнозуванні одного з них у залежності від зміни другого (базового).

2. Метод оптимізаційного моделювання. Його сутність полягає в оптимізації конкретного прогнозованого показника в залежності від ряду умов його формування. Цей метод використовується в фінансовому менеджменті при прогнозуванні структури капіталу, чистого прибутку тощо.

3. Метод багатофакторного економіко-математичного моделювання. Сутність цього методу полягає в тому, що прогнозований показник визначається на підставі конкретних математичних моделей, що відображають функціональний взаємозв’язок його кількісного значення від системи визначених факторів, також відображених кількісно. В фінансовому менеджменті використовуються різноманітні моделі стійкого зростання підприємства, що визначають обсяги його зовнішнього фінансування в залежності від темпу зростання реалізації продукції, та інші.

4. Розрахунково-аналітичний метод. Його сутність полягає в прямому розрахунку кількісних значень прогнозованих показників на підставі використання відповідних норм і нормативів. В фінансовому менеджменті цей метод використовується при прогнозуванні суми амортизаційного потоку (на підставі використання різних методів амортизації), а відповідно й чистого грошового потоку (при раніше спрогнозованої суми чистого прибутку підприємства).

5. Економіко-статистичний метод. Сутність цього методу полягає в дослідженні закономірностей динаміки конкретного показника (визначенні лінії його тренду) й перенесення темпів цієї динаміки на прогнозований період. Не зважаючи на відносну простоту цього метода, його використання дає найменшу точність прогнозу, оскільки не дозволяє врахувати нові тенденції й фактори, що впливають на динаміку досліджуваного показника. Цей метод може бути застосований у прогнозних розрахунках лише при незмінності умов формування того чи іншого фінансового показника, що в сучасних економічних умовах досить проблематично.

В процесі прогнозування основних показників довгострокового фінансового плану підприємства можуть бути застосовані й інші методи (метод експертних прогнозних оцінок, балансовий тощо).

Прогноз дає інформацію для забезпечення вирішення проблеми вибору методів планування. Він вказує на можливість того чи іншого шляху розвитку в майбутньому, яку підприємство реалізує.

З урахуванням вищенаведеного, нами пропонуються методичні підходи до здійснення перспективного прогнозування обсягу оборотного капіталу підприємства з використанням методу багатофакторного економіко-математичного моделювання, що базується на побудові економетричних моделей.

Економетрична модель – це функція чи система функцій, що описує кореляційно-регресійний зв’язок між економічними показниками, один чи кілька з яких є залежною змінною, інші – незалежними [94, с.85]. У загальному вигляді економетрична модель запишеться так:

y = f (x₁, x₂, x₃, …, x_m, u), (3.1)

де y – залежна змінна;

x_і, і=1,m – незалежні змінні;

u – стохастична складова.

Незалежні змінні моделі називаються пояснюючими, наперед заданими змінними. Залежні змінні називаються пояснюваними змінними.

Побудова будь-якої економетричної моделі, незалежно від того, на якому рівні і для яких показників вона будується, здійснюється як послідовність певних кроків [94, с.86]:

Крок 1. Знайомство з теорією, висунення гіпотези взаємозв’язку. Чітка постановка задачі.

Крок 2. Специфікація моделі. Використовуючи всі ті форми функцій, які можуть бути застосовані для вивчення взаємозв’язків, необхідно сформулювати теоретичні уявлення й прийняті гіпотези у вигляді математичних рівнянь.

Крок 3. Формування масивів вхідної інформації згідно з метою та завданнями дослідження.

Крок 4. Оцінка параметрів економетричної моделі методом найменших квадратів. Аналіз залишків дає змогу відповісти на запитання: чи не суперечить специфікація моделі передумовам “класичної” моделі лінійної регресії?

Крок 5. Якщо деякі передумови моделі не виконуються, то для продовження аналізу треба змінювати специфікацію або застосовувати інші методи оцінювання параметрів.

Крок 6. Проведення аналізу достовірності моделі та прогнозу за побудованою моделлю.

Схематично всі кроки можна відобразити наступним чином (рис.3.1).

Постановка задачі

Специфікація моделі

Формування вхідної інформації

Оцінка параметрів моделі

Аналіз залишків

Верифікація моделі

Рис.3.1. Етапи побудови моделі

Економетрична модель базується на єдності двох аспектів – теоретичного, якісного аналізу взаємозв’язків та емпіричної інформації. Теоретична інформація знаходить своє відображення в специфікації моделі. Специфікація моделі – це аналітична форма економетричної моделі. На основі досліджуваних чинників вона складається з певного виду функції чи функцій, що використовуються для побудови моделей, має ймовірнісні характеристики, які притаманні стохастичним залишкам моделі. Ці функції можуть бути: лінійними, ступеневими, гіперболічними, квадратичними та ін. Найпоширеніші з них – лінійні функції, оскільки вони є нескладними в побудові та в подальшому застосуванні при прогнозуванні [94, с.86-87].

Математичні моделі, що використовують лінійну регресію відносяться до методів екстраполяції й спрямовані на побудову динамічних (статистичних) або логічних рядів показників прогнозованого процесу.

Функціональне призначення цієї математичної моделі полягає в наступному:

моделювання динамічних рядів статистики розвитку досліджуваних факторів та побудова прогнозу;

формування результатів у вигляді:

а) математичного запису моделі з метою перевірки її коректності, як з математичної, так і соціально-економічної точок зору;

б) діаграм статистичних рядів;

в) чисельних результатів прогнозованих показників.

Процес побудови багатофакторної регресійної моделі складається з наступних етапів:

1. Вибір та аналіз усіх можливих факторів, які впливають на процес (або показник), що вивчається.

За умов нашого завдання – це обсяг обігових коштів підприємства, необхідний для його нормального функціонування.

2. Вимір та кількісний аналіз факторів, що визначають величину обігових коштів підприємства.

3. Математико-статистичний аналіз факторів, що визначають величину обігових коштів підприємства.

4. Вибір методу та побудова регресійної багатофакторної моделі.

5. Оцінка невідомих параметрів регресійної моделі.

6. Перевірка моделі на адекватність.

7. Розрахунок основних характеристик та побудова інтервалів довіри.

8. Аналіз отриманих результатів, висновки.

Розглянемо детально кожний з етапів аналізу та побудови багатофак­торної регресійної моделі прогнозування величини обігових коштів підприємства.

Перший етап складається з вибору всіх можливих факторів, які впли­вають на обсяг обігових коштів підприємства в прогнозованому періоді. На цьому етапі виявляється якомога більше факторів, які в конкретному випадку можуть справити суттєвий або несуттєвий вплив на зміну величини обігових коштів, необхідних досліджуваному підприємству. Тут можуть бути використані думки експертів – науковців та практиків.

Після того, як усі фактори визначені, переходять до другого етапу – кількісного аналізу відібраних факторів. На цьому етапі необхідно оцінити можливість кількісного вираження відібраних факторів, провести вимірювання або зібрати статистику для кількісних факторів.

Після аналізу всіх факторів, поданих у кількісному вигляді, тобто у вигляді динамічних або варіаційних рядів, переходять до третього етапу – етапу математико-статистичного аналізу. Цей етап є найважливішим у побудові регресійної багатофакторної моделі. Це, по суті, заключний етап формування необхідної інформаційної бази.

На цьому етапі здійснюється безпосередньо процедура багатофакторного аналізу – перевірка факторів на мультиколінеарність. При побудові структури регресії, з одного боку, потрібно включити в регресію всі фактори, які мають суттєвий вплив на результуючий показник, а іншого боку, потрібно, щоб була виконана умова лінійної незалежності між факторами. Якщо існує лінійна залежність хоча б між двома факторами, то говорять, що між цими факторами існує мультиколінеарність [137, с.121]. Таким чином, під мультиколінеарністю розуміється тісна кореляційна взаємозалежність між відібраними для аналізу факторами, які у сукупності впливають на загальний результат. Вона призводить до ненадійності оцінки параметрів моделі, робить їх чутливими до вибраної специфікації моделі та до конкретного набору даних.

Якщо при аналізі коефіцієнтів парної кореляції між факторами значення деяких з них буде близьким до 1 (а точніше >0,7), то це вказуватиме на щільний зв'язок між ними, або на мультиколінеарність. Найпростіше позбутися мультиколінеарності в економетричній моделі можна, відкинувши одну зі змінних мультиколінеарної пари. Але на практиці вилучення якогось чинника часто суперечить логіці економічних зв’язків. Тоді можна перетворити певним чином пояснювальні змінні моделі:

а) узяти відхилення від середньої;

б) замість абсолютних значень узяти відносні;

в) стандартизувати пояснювальні змінні і т.ін.

Коли кожний з розглянутих способів не дає змоги позбутися мультиколінеарності, то параметри моделі слід оцінювати за методом головних компонентів [94, с.135].

Отже один із факторів необхідно залишити, а інший вилучити з подальшого розгляду. Досить часто залишають той фактор, який з економічної точки зору більш вагомий, тобто той, що має більший коефіцієнт кореляції із залежною змінною y (в нашому випадку – величиною обігових коштів підприємства). Такий аналіз проводиться для кожної пари залежних між собою факторів. Його результатом є знаходження множини основних незалежних між собою факторів, які є базою для побудови регресійної моделі визначення обсягу обігових коштів підприємства.

Визначення параметрів рівняння регресії у лінійних регресійних моделях проводиться методом найменших квадратів, основною умовою якого є мінімізація суми квадратів відхилень емпіричних значень від теоретичних; це дає можливість отримати найкращі оцінки параметрів а_і. Для їх обчислення складають і розв’язують систему нормальних рівнянь [66, с.77; 88, с.76].

Після того, як параметри знайдено, проводиться перевірка моделей на адекватність за допомогою F-критерію (критерію Фішера), а також перевірка значимості знайдених параметрів за t-критерієм (критерієм Ст’юдента).

Якщо модель адекватна, то безпосередньо здійснюється прогнозування, вивчається вплив окремих факторів на величину обігових коштів підприємства, будуються інтервали довіри, аналізуються та інтерпретуються отримані результати.

Для перевірки адекватності багатофакторної регресійної моделі, як і у випадку двофакторної лінійної моделі, використовується F-критерій Фішера. Для цього обчислюється F_розр. і порівнюється з F_табл., яке знаходиться за таблицями, де наведені значення F-критерію з різними ступенями вільності. Критичне значення F_табл. знаходиться зі ступенями вільності k₁ = m-1 та k₂ = n-m та з рівнем значущості  (зазвичай =0,05).

Якщо F_розр. > F_табл.(, k₁, k₂), то із заданою надійністю 1- можна вважати, що побудована модель адекватна.

Об’єктом нашого дослідження є величина оборотного капіталу підприємства. В основу прогнозування загального обсягу оборотного капіталу підприємства покладено економічні фактори, що здійснюють вплив на його окремі елементи.

Прогнозовану величину обігових коштів підприємства можна виразити за допомогою формули:

ОбК = М + НЗВ + ГП + ВМП + ТВ + ДЗ + ГК, (3.2)

де М – вартість запасів сировини й матеріалів (Y₁);

НЗВ – вартість запасів незавершеного виробництва (Y₂);

ГП – вартість запасів готової продукції на складі (Y₃);

ВМП – витрати майбутніх періодів (Y₄);

ТВ – вартість товарів відвантажених (Y₅);

ДЗ – дебіторська заборгованість (Y₆);

ГК – грошові кошти (Y₇).

Спрогнозувавши значення кожного з цих показників з урахуванням факторів, що безпосередньо впливають на елементи оборотного капіталу, та застосувавши формулу (3.2), отримаємо прогнозне значення обсягу обігових коштів підприємства.

В процесі дослідження нами були визначені фактори, що здійснюють вплив на величину кожного з вищезазначених елементів оборотного капіталу, а саме:

1. Запаси сировини й матеріалів:

• обсяг виробництва;

• рівень цін постачальників (індекс цін);

• матеріалоємність продукції;

• оборотність обігових коштів за даним елементом;

• індекс інфляції;

• обсяг запуску матеріалів у виробництво;

• розмір та інтервал постачань;

• рівень механізації вантажних робіт;

• зміна технології виробництва;

• інші фактори.

2. Запаси незавершеного виробництва:

• обсяг виробництва;

• матеріалоємність продукції;

• тривалість виробничого циклу;

• собівартість виробляємої продукції;

• оборотність обігових коштів за даним елементом;

• технологічні особливості виробництва;

• інші фактори.

3. Запаси готової продукції на складі:

• обсяг виробництва;

• обсяг реалізації;

• собівартість продукції;

• оборотність обігових коштів за даним елементом;

• маркетингова політика;

• обсяги замовлень;

• інші фактори.

4. Витрати майбутніх періодів:

• витрати на оплату праці;

• кількість робітників на підприємстві;

• оборотність обігових коштів за даним елементом;

• обсяг робіт з підготовки та освоєння нових продуктів і технологій;

• кількість нових продуктів або технологій, що потребують освоєння;

• рівень кваліфікації робітників, що здійснюють ці роботи;

• технологічні особливості виробництва;

• інші фактори.

5. Товари відвантажені:

• обсяг відвантажених товарів;

• собівартість продажів;

• рівень цін (індекс цін);

• індекс інфляції;

• оборотність обігових коштів за даним елементом;

• зміна порядку кредитування;

• зміна форм розрахунків зі споживачами;

• умови збуту готової продукції;

• інші фактори.

6. Дебіторська заборгованість:

• рівень цін постачальників (індекс цін);

• індекс інфляції;

• оборотність обігових коштів за даним елементом;

• умови розрахунків з постачальниками;

• інші фактори.

7. Грошові кошти:

• індекс інфляції;

• оборотність обігових коштів за даним елементом;

• зміни в організації виробництва й праці;

• інші фактори.

На підставі результатів проведеного експертного аналізу факторів, які впливають на обсяг кожного з елементів обігових коштів, та з урахуванням необхідності кількісного вираження значень цих факторів для Агрофірма «Нібас» було обрано наступні фактори, що здійснюють найбільш суттєвий вплив на досліджувані показники (табл.3.1).

Таким чином, маємо 7 залежних змінних (Y_i , i = 1, 7), тобто отримаємо 7 рівнянь регресії. Фактори х_j розглядаються як незалежні один від одного (робоча гіпотеза). Нашим завданням є знаходження на основі статистичних даних коефіцієнтів а_j при незалежних х_j.

Отже , основними робочими гіпотезами є:

- фактори х_j незалежні один від одного;

- залежність Y_і = F(х_j) мультиплікативна;

- фактори х_j розвиваються з часом стабільно.

Рівняння регресії згідно з вихідними даними, наведеними в табл.3.2, матимуть наступний вигляд:

Y₁ = a₀ + a₁*x₁ + a₂*x₂ + a₃*x₃ + a₄*x₄;

Y₂ = a₀ + a₁*x₁ + a₂*x₂ + a₃*x₃ + a₄*x₄;

Y₃ = a₀ + a₁*x₁ + a₂*x₂ + a₃*x₃ + a₄*x₄;

Y₄ = a₀ + a₁*x₁ + a₂*x₂ + a₃*x₃;

Y₅ = a₀ + a₁*x₁ + a₂*x₂ + a₃*x₃ + a₄*x₄ + a₅*x₅;

Y₆ = a₀ + a₁*x₁ + a₂*x₂ + a₃*x₃;

Y₇ = a₀ + a₁*x₁ + a₂*x₂.

На основі даних табл.3.1 за допомогою вбудованого апарату математичного моделювання Microsoft EXCEL for Windows виконаємо необхідні розрахунки.

Для виконання прогнозу методом лінійної регресії розраховуються коефіцієнти a_j функцій Y_i, значення яких наведені в табл.3.2.

Аналізуючи розраховані значення коефіцієнтів а_j, можна зауважити, що їх від’ємні значення не є помилковими, оскільки числові характеристики якості регресії дуже високі. Від’ємне значення можна пояснити негативним впливом на результуючий показник, тобто вплив здійснюється в протилежному напрямку відносно інших факторів. Іншим поясненням може бути корельованість факторів між собою.

Таблиця 3.2