Эффект масштаба

При использовании многих видов активов возникает экономия, обусловленная ростом масштаба производства (положительный эффект масштаба (есопотies of scale). В этом случае отношение активов и обязательств к выручке обычно изменяются в иной степени, нежели сама выручка компании. Например, часто розничным продавцам приходится поддерживать некоторый минимальный запас (base stocks) различных товаров, даже если их продажи переживают временный спад. По мере восстановления продаж материально-производственные запасы могут увеличиваться не так быстро, как темпы продаж, поэтому отношение материально-производственных запасов к выручке снижается I/S. Эта ситуация представлена на рис. 4.2б. Мы видим, что отношение материально-производственных запасов к выручке составляет 1,5, или 150%, когда уровень выручки составляет 200 млн рублей, но это отношение снижается до 1,0, когда выручка поднимается до уровня 400 млн рублей.

Отношение, представленное на рис. 4.2б, является линейным, но часто существуют и нелинейные отношения. На самом деле, если фирма использует одну из популярных моделей для определения уровня материально-производственных запасов так называемую модель оптимальной партии заказа (Economic Ordering Quantity. EOQ), темп роста запасов будет равен только квадратному корню из темпа прироста выручки. Подобная ситуация представлена на рис. 4.2в, где скорость прироста материально-производственных запасов убывает по мере роста продаж. Иначе говоря, при крупных объемах поставок даже значительный их дальнейший прирост не потребует крупных инвестиции в запасы.

Скачкообразное наращивание основных средств

Во многих отраслях технологические соображения подразумевают, что для того, чтобы фирма была конкурентоспособной, она должна наращивать основные средства – обычно это делается сразу в больших объемах, скачкообразно; активы, приобретаемые в рамках подобных проектов расширения бизнеса, часто называют крупными активами (lumpy assets). Например, в целлюлозно-бумажной промышленности существует ярко выраженный эффект масштаба в производстве так называемой первичной целлюлозы. Когда компания, производящая бумагу, увеличивает мощности, она должна осуществлять установку крупных активов. Ситуация такого типа отражена на рис. 4.2 г. Здесь мы принимаем, что минимальный экономически выгодный объем производства требует инвестиций и основные фонды не менее 75 млн рублей и что завод может производить продукцию на сумму 100 млн рублей. Если фирма собирается быть конкурентоспособной, ей просто необходимо иметь основные средства на сумму как минимум 75 млн рублей.

Запасы

Запасы

0 200 400

Минимальный уровень запасов

400

200

200

100

0 300 400

Выручка, S

а. Постоянное отношение

б. Эффект масштаба, снижающееся отношение

Производственная мощность фирмы

Запасы

Запасы

300

225

75

75

424

300

Временно незагруженные мощности

50 100 200 300

Выручка, S

300 400

Выручка, S

в. Нелинейное отношение

г. Крупные активы

Рис 4.2. Четыре типа отношения запасов и основных средств к объему выручки, млн руб.

Крупные активы оказывают основное влияние на отношение основных средств к выручке при различных объемах последней и, следовательно, на потребности в финансировании. На точке «А» рис. 4.2 г. (уровень продаж 50 млн рублей) величина основных средств составляет 75 млн рублей, поэтому отношение основных средств к выручке составляет

При этом продажи могут вырасти на 50 млн рублей, до 100 млн рублей без дополнительного наращивания основных средств, но теперь, в точке «В» рисунок 4.2 г., отношение основных средств к выручке будет равно

Однако поскольку фирма теперь работает на полную мощность (выручка составляет 100 млн руб.), даже незначительный дальнейший рост объемов выручки потребует двойного увеличения мощности оборудования, и поэтому любые планы по наращиванию продаж вызовут очень существенные потребности во внешнем финансировании.

Избыточные активы, возникающие в результате ошибок прогнозирования

Рисунок 4.2 опирается на целевые, плановые отношения между выручкой и активами. Однако действительные уровни выручки часто отличаются от их прогнозов и действительное отношение активов к выручке в каждый момент времени может значительно отличаться от целевого. Для иллюстрации этого предположим, что фирма, изображенная на рис. 4.2 б., могла бы, когда ее выручка достигла 200 млн рублей, а материально-производственные запасы 300 млн рублей, предвидеть увеличение объемов выручки до 400 млн рублей и затем увеличение материально-производственных запасов до 400 млн в ожидании увеличившихся объемов выручки. Однако предположим, что неожиданный экономический спад оставил выручку на уровне 300 млн рублей. Действительные материально-производ­ственные запасы фирмы будут составлять 400 млн рублей, но потребности в них с целью удержания выручки на уровне 300 млн рублей будут ограничены только суммой 350 млн рублей. Таким образом, материально-производственные запасы будут превышать необходимое количество на 50 млн рублей. Позднее, когда фирма будет строить прогноз на следующий год, она должна осознавать, что выручка может вырасти на 100 млн рублей без увеличения материально-производственных запасов, но любое увеличение выручки больше чем на 100 млн рублей потребует дополнительного финансирования для дальнейшего наращивания запасов.

Другие технологии прогнозирования финансовых отчетов.

Если какой-либо из перечисленных выше эффектов (эффект масштаба, излишняя мощность или крупные активы) имеет место, то отношение не будет постоянным, и, значит, при прогнозировании гипотеза о постоянстве роста не должна использоваться. В данном случае будет необходимо использовать другие технологии для прогнозирования уровня активов и потребностей в дополнительном финансировании. Мы представим два таких метода — линейную регрессию (linear regression) и метод корректировки незагруженых мощностей (excess capacity adgustments).

Линейная регрессия

Если предположить, что отношение между определенным типом активов и выручкой является линейным, то мы можем воспользоваться простой линейной регрессией для оценки потребности фирмы в этих активах при любом заранее заданном приросте уровня выручки. Например, выручка, материально-произ­водственные запасы и дебиторская задолженность компании «К» за последние пять лет представлены в нижней части рис. 4.3 и обе этих статьи оборотных активов отложены на графике в верхней части (по вертикали); по горизонтали отложена выручка компании. Уравнения регрессии, построенные при помощи финансового калькулятора или электронной таблицы, также представлены на каждом графике. Например, прогнозируемое отношение материально-производ­ственных запасов и выручки (в млн рублей) составляет:

Материально-производственные запасы = -35,7 + 0,186  Выручка.

Нанесенные точки лежат очень близко к линии регрессии, что указывает на то что на изменения материально-производственных запасов мало влияют факторы, отличные от изменений объемов продаж. На самом деле коэффициент корреляции между материально-производственными запасами и выручкой равен всею 0.71, что указывает на то, что существует не очень сильная линейная связь между этими двумя переменными.

Тем не менее регрессионная связь оказывается достаточно очевидной, чтобы иметь основание использовать ее для прогнозирования уровня материально-производственных запасов как функции от выручки. Например, мы можем использовать отношение регрессии для прогнозирования уровня материально-производственных запасов на 2002 год. Поскольку выручка за 2002 год планируется на уровне 3300 млн рублей, материально-производственные запасы на 2002 год должны составлять 578 млн рублей:

Запасы в 2002 году = -35,7 + 0,186  3300 = 578 млн рублей.

Полученное значение на 99 млн рублей меньше, чем результат предварительной оценки, основанной на методе прогнозирования финансовых отчетов. Эта разница возникает, потому что при использовании последнего метода принималось, что отношение материально-производственных запасов к выручке будет оставаться неизменным, когда на самом деле, вероятно, оно будет снижаться. Заметьте также, что, хотя наши графики отображают линейные отношения, мы легко могли использовать модель нелинейной регрессии, если бы подобное отношение было указано.

При проведения анализа результатов регрессии менеджеры компании «К» решили, что новый прогноз необходимых дополнительных фондов должен разрабатываться, исходя из короткого периода оборота дебиторской задолженности и большего коэффициента оборота материально-производственных запасов. Менеджеры признали, что уровни соответствующих активов в 2001 году были выше средних показателей по отрасли, следовательно, предварительные оценки их значении на 2002 год в табл. 4.3 были тоже завышенными. Когда для прогнозирования счетов дебиторской задолженности и материально-производственных запасов была использована линейная регрессия, прогноз 2002 года отразил как средние отношения значений этих счетов к выручке в течение пятилетнего периода, так и тенденцию изменения значений переменных, в то время как метод прогнозирования финансовых отчетов, рассмотренный ранее, предполагал, что неоптимальные соотношения 2001 года сохранятся в 2002 году и дальше. Эта корректировка гипотез позволила в значительной степени улучшить данные прогноза — откорректированный результат представлен в столбце 3 табл. 4.7.

Таблица 4.9