Дебиторская задолженность

- при потере товаром качества или других потребительских свойств;

- при приближении даты окончания срока годности или реализации товара;

- при продвижении на рынки новых товаров, не имеющих аналогов, или товаров на новые рынки;

- при реализации опытных моделей и образцов товаров в целях ознакомления с ними потребителей.

Таким образом, с помощью  торговых скидок учитываются всевозможные ситуации, возникающие у продавца.

Скидки за оплату в  срок — это стимул для покупателя. Например, условие договора «5/10-50»  означает отсрочку платежа — 50 дней, но если покупатель оплатит товар в первые 10 дней после поставки, он получит скидку размере 5%. Если по договору условия следующие: «5/10 ГГДМ-50», и «5/10 ЕОМ-50», это означает, что скидка предоставляется,: платеж будет произведен в течение первых 10 дней следующего месяца, так как все отгрузки (поставки) в данном месяце считаются в последний день месяца.

Дебиторская задолженность в одних случаях учитывается в ценах без скидок (валовой метод), в других —скидками (чистый метод). Во втором случае исходят из того, скидка — основной вариант оплаты по сравнению с отсрочкой платежа. Поэтому если покупатель не использует скидку, предприятие-поставщик получает дополнительный доход, который отражается в отчете о прибылях и убытках.

Списание безнадежных  долгов осуществляется или напрямую, с помощью создаваемого «резерва на покрытие безнадежных долгов».

Напрямую списываются, как правило, незначительные суммы, так как:

- не всегда возможно точно определить момент появления безнадежной задолженности;

- списание значительных сумм приводит к неравномерности доходов и расходов предприятия и несоответствию их друг другу;

- на сумму дебиторской задолженности и ее безнадежной части оказывают влияние некоторые факторы, такие, как скидки, возврат неоплаченной продукции и др.

Поэтому основным методом  списании безнадежных долгов является их списание через «Резерв на покрытие безнадежных долгов» («Резерв по сомнительным долгам» — в России) [17, 160 с.].

Размер «резерва на покрытие безнадежных долгов» определяют на основе опыта прошлых лет исходя из доли (процента) безнадежных долгов; или к общему объему продаж (объему продаж отдельным покупателям); или к общему объему дебиторской задолженности по строке «Счета к получению» (к общей сумме или сумме в зависимости от сроков возникновения)в соответствии с таблицей 6.

Резерв утверждается именно в этой сумме. Отчисления в  него делаются с учетом положительного или отрицательного остатка резерва на начало периода. Счет «Резерв на покрытие безнадежных долгов» показывается в балансе отдельной строкой после строки «счета к получению», является оценочным контрсчетом к этой сроке и выплачивается из нее при подсчете суммы баланса.

 

Таблица 6

Расчет резерва на покрытие безнадежных долгов

 

Сроки возникновения (дн.)	Дебиторская задолженность (тыс. долл.)	Безнадежная задолженность  исходя из прошлых лет (%)	Резерв на покрытие безнадежных долгов (тыс. долл.)
До 30 31 – 60 61 – 90 91 – 120 Свыше 120	1900 1520 1070 610 370	1 4 9 21 32	19 60,8 96,3 128,1 118,4
		Итого	422,6
П р и м е ч  а н и е – составлено автором  на основе источника [17]

 

Управление дебиторской  задолженностью представляет собой  актуальную задачу не только для предприятий российской экономики. Так, по данным Министерства торговли США, в общей сумме дебиторской задолженности со сроком погашения до 30 дней около 4% относится к разряду безнадежных долгов; со сроком погашения 31-60 дней - 10%, 61-90 дней - 17%, 91-120 дней - 26% [21.C.58].

Управление дебиторской  задолженностью в странах с развитой рыночной экономикой производится с  помощью широкого спектра инструментов, часть из которых давно и успешно  используются и российскими предприятиями. Факторинг - комплекс финансовых услуг, оказываемых клиенту в обмен на уступку дебиторской задолженности. Учет векселей, выданных покупателями продукции, представляет собой финансовую операцию по их продаже банку (или другому финансовому институту) по определенной цене, устанавливаемой в зависимости от их номинала, срока погашения и учетной вексельной ставки. Форфейтинг представляет собой финансовую операцию по рефинансированию дебиторской задолженности по экспортному товарному (коммерческому) кредиту путем передачи переводного векселя в пользу банка (факторинговой компании) с уплатой последнему комиссионного вознаграждения.

Однако некоторые зарубежные методы управления дебиторской задолженностью, получившие распространение за рубежом, еще недостаточно или вообще не представлены в российской практике. Прежде всего, следует назвать методы управления дебиторской задолженностью с использованием онлайновых технологий. Так, например, американская корпорация WellsFargo разработала Trade Finance Online (TFO) - новый сервис в рамках своего комплексного онлайного решения по управлению корпоративными финансами Commercial Electronic Office. Этот сервис позволяет компаниям конвертировать дебиторскую задолженность как внутренних, так и зарубежных компаний в наличные денежные средства. Дебиторская задолженность клиентов системы проверяется специалистами WellsFargo и после этого она может быть либо продана, либо оставлена под залог при выдаче клиенту ссуды. Продавая свои дебиторские счета WellsFargo, американские компании смогут ускорить движение своих финансовых потоков и снизить риски неплатежей со стороны иностранных клиентов.

Формирование  стандартов оценки покупателей является одним из главных этапов управления дебиторской задолженностью. Зарубежные авторы предлагают различные методы предварительной оценки финансового состояния предприятия, исходя из целей и задач анализа, информационной базы, технического обеспечения, временных ресурсов, опыта и квалификации аналитика. В настоящее время специалистами выделяются особенности относительно самостоятельных подходов в становлении и развитии систематизированного анализа финансовой отчетности, которые пересекаются и взаимодополняют друг друга.

В формировании научных  направлений анализа финансовой отчетности различают несколько  тенденций. Представитель первой школы, американец Р. Фолк, работавший в области анализа и оценки кредитоспособности компаний, пытался обосновать набор относительных показателей, пригодных для проведения такого анализа. Его цель состояла в отборе таких индикаторов, которые помогли бы ответить на вопрос, сможет ли компания расплатиться по своим краткосрочным обязательствам.

Основная идея представителей второй школы (американец А. Уолл) состоит в том, что аналитические коэффициенты, рассчитанные по данным бухгалтерской отчетности, полезны лишь в том случае, если существуют критерии, с пороговыми значениями которых эти коэффициенты можно сравнивать. Разработка таких нормативов для коэффициентов производится по отраслям, подотраслям и группам однотипных компаний путем распределения этих коэффициентов с помощью статистических методов. Представители третьей школы (американец Дж. Блисс) строят основы анализа финансовой отчетности на связи частных коэффициентов, отражающих финансовое состояние предприятия, с обобщающими показателями эффективности текущей деятельности компаний (например, рентабельность капитала).

Представители четвертой школы (Э. Альтман) сделали основной упор на анализе финансовой устойчивости компаний. По их мнению, ценность бухгалтерской отчетности определяется исключительно ее способностью обеспечить предсказуемость возможного банкротства.

При построении индекса  банкротства Альтман обследовал 66 предприятий промышленности, половина из которых обанкротилась, а половина работала успешно. Впервые в 1968 г. Э. Альтман по данным 33 компаний исследовал 22 финансовых коэффициента, базировавшихся на данных одного периода перед банкротством, отобрал из них 5 наиболее значимых для прогноза, которые включил в линейную дискриминантную функцию: рентабельность, оборачиваемость активов, задолженность кредиторам, реинвестирование прибыли в активы, доля собственных средств в активах. На основе данных коэффициентов Альтман создал окончательную модель Z-модель (1), которая является одним из основных методов оценки вероятности банкротства предприятий и широко используется в США:

 

Z = 1,2 Х 1 + 1,4 Х2 + 3,3 Х3 + 0,6 Х4 + 1,0 Х5, (1)

 

где (1)

Х1 – доля чистого оборотного капитала в активах (чистый оборотный капитал/сумма активов);

Х2 – отношение накопленной прибыли к активам (нераспределенная (реинвестированная) прибыль/сумма активов);

Х3 – рентабельность активов (прибыль до уплаты процентов и налогов/сумма активов);

Х4 – отношение рыночной стоимости всего объема обычных и привилегированных акций предприятия к заемным средствам (рыночная стоимость собственного капитала/заемный капитал);

Х5 – оборачиваемость активов (объем продаж (выручка)/сумма активов).

Отнесение предприятия  к определенному классу надежности по методу Альтмана представлено в таблице 7.

 

Таблица 7

Вероятность банкротства  предприятий исходя из значений показателя Z

 

Значение Z	Вероятность наступления  банкротства
меньше 1,81	очень велика
1,81 - 2,675	средняя
2,675	равна 50%
2,675 - 2,99	невелика
больше 2,99	ничтожна
П р и м е ч  а н и е – составлено автором  на основе источника [17]

 

В 1972 г. Дж. Блисс разработал собственную четырехфакторную модель оценки финансового состояния предприятия с целью диагностики банкротства для Великобритании.

Исследователи Ж. Конан и М. Гольдер из университета Париж-Дафин на основе изучения 95 малых и средних предприятий Франции разработали модель, позволяющую оценить вероятность задержки платежей предприятия в зависимости от значения показателя Q (2):

 

Q = – 0,16Y1 – 0,22Y2 + 0,87Y3 + 0,10Y4 – 0,24Y5, (2)

 

где (2)

Y 1 – (денежные средства + дебиторская задолженность) / итог  баланса;

Y 2 – (собственный капитал  + долгосрочные пассивы)/итог баланса;

Y 3 – финансовые расходы  (расходы по обслуживанию займов) / выручка от реализации;

Y 4 – расходы на  персонал / добавленная стоимость  (после налогообложения);

Y 5 – прибыль до  выплаты процентов и налогов / заемный капитал. В зависимости от показателя Q определяется вероятность задержки платежей предприятиями (см. таблица 8).

 

Таблица 8

Вероятность задержки платежей фирмами, имеющими различные значения показателя Q

 

Значение Q	+0,2	+0,048		+0,002	-0,026	-0,068	-0,087	-0,1	-0,13	-0,16
Вероятность задержки платежа, %	100	90	80	70	60	50	40	30	20	10
П р и м е ч а н и  е – составлено автором на основе источника [17]

 

 

В мировой финансовой практике используются различные методы и способы, используемые для управления дебиторской задолженностью. Их выбор определяется особенностями клиентуры предприятия, возможными причинами финансовых затруднений, кредитной политикой предприятия.

Результативность экономического анализа хозяйственной деятельности в значительной степени зависит от его информационного и методического обеспечения. Все источники данных делятся на плановые, учетные и внеучетные.

К источникам информации планового характера относятся все типы планов, которые разрабатываются на предприятии (перспективные, текущие, оперативные, технологические карты), а также нормативные материалы, сметы, ценники, проектные задания и др.

Источники информации учетного характера в России - это все данные, которые содержат документы бухгалтерского, статистического и оперативного учета и отчетности.

Оперативный учет и отчетность способствуют более оперативному по сравнению со статистикой или бухгалтерским учетом обеспечению анализа необходимыми данными (например, о производстве и отгрузке продукции, о состоянии производственных запасов) и тем самым создают условия для повышения эффективности аналитических исследований.

Учетным документом, согласно нашей классификации, является и экономический паспорт предприятия, где накапливаются данные о результатах хозяйственной деятельности за несколько лет. Значительная детализация показателей, которые содержатся в паспорте, позволяет провести многочисленные исследования динамики, выявить тенденции и закономерности развития экономики предприятия.

С расширением компьютерной техники появились и новые машинные источники информации. К ним относятся данные, которые содержатся в оперативной памяти ПЭВМ, на гибких дисках, а также выдаются в виде разнообразных машинограмм.