Введение
В условиях реализации основной цели финансового менеджмента – максимизации прибыли на вложенный капитал любой актив коммерческого предприятия должен приносить доход. Дебиторская задолженность, как значимый по удельному весу оборотный актив, существенно влияет на возможность генерирования прибыли. Наличие актива, не приносящего доход ослабляет финансовое состояние предприятий, что обуславливает важность проблематики организации дебиторской задолженности. Дебиторская задолженность по своей сути является неминуемым результатом экономических отношений и связей с контрагентами. Она не имеет свойства приводить к отрицательным результатам при условии, если взаимные задолженности находятся в балансе по объемам и во времени. Теоретические и практические аспекты управления дебиторской задолженности рассматриваются в работах ведущих экономистов, занимающихся построением систем эффективного финансового менеджмента: Ковалева В.В., Бланка И.А., Бочарова В.В, Леонтьева В.Е., Лукасевича И.Я., Тепловой Т.В., Берзона Н.И. и др. [2, 4, 5, 6]. Матричные подходы в управлении дебиторской задолженностью являются одним из перспективных инструментов ее анализа, нашедшим свое применение в современных условиях управления бизнесов и представлены в ограниченном количестве исследований – Волнина В.А., Кузнецовой А.А., Семенихиной Н.В., Плотниковой Ю.В., Ветошкиной Е.Ю. [1, 3, 7].
Целью исследования является систематизация, обобщение и апробации результатов применения матричного подхода в анализе дебиторской задолженности покупателей в условиях реализации принципов системности и эффективности.
Материалы и методы исследования
В качестве методов исследования были выбраны общенаучные методы анализа, синтеза, сравнения и обобщения на базе матричного подхода, аналитические материалы для исследования представлены массивами учетных данных предприятий переработчиков сельскохозяйственной продукции.
Результаты исследования и их обсуждение
Дебиторская задолженность представляет собой оборотный актив предприятия, функционально относящийся к сфере обращения, в силу этого ее возможности генерировать прибыль ограничены. Из-за того, что в сфере обращения не создается добавленная стоимость, а только происходит перераспределение этой добавленной стоимости, дебиторская задолженность является в условиях рыночной экономики особым активом, требующим комплексного анализа.
Замораживание денежных средств дебиторской задолженности приводит к невозможности вовлечения иммобилизованных в этот актив денежных средств в производительный оборот и, соответственно, получение прибыли в период иммобилизации денежных средств. Организация платежной системы российского государства, основанная на безналичном обороте и дальнейшее внедрение цифровой экономики не дают возможности уменьшить размер дебиторской задолженности до нуля. Кроме этого, проникновение финансовых инструментов на товарный рынок, способствует поиску путей и механизмов зарабатывания денег и на их иммобилизованной форме.
Это обуславливает необходимость постоянного анализа дебиторской задолженности, чтобы в условиях действия временной стоимости денег этот вид иммобилизационного оборотного капитала мог обеспечить реализацию основной цели финансового менеджмента – увеличения рыночной стоимости бизнеса.
В рамках управленческого воздействия рассмотрение изменения дебиторской задолженности во времени и конструирование ее параметров в будущем основано на процессном подходе к работе с этим активом. Первый, начальный этап управления – анализ дебиторской задолженности определяет полноту или фрагментарность выстраиваемой системы управления этим активом. В силу этого глубина проводимого анализа, его полнота и комплексность, охват не только количественных, но и качественных характеристик дебиторской задолженности имеют существенное значение.
Важнейшими оценочными показателями, характеризующими дебиторскую задолженность, являются показатели ее абсолютного размера, а также качественные характеристики – доля дебиторской задолженности в оборотных активах, оборачиваемость, период и коэффициент инкассации дебиторской задолженности; соотношение величин дебиторской и кредиторской задолженности; соотношение динамики роста дебиторской задолженности и выручки; динамики соотношения роста дебиторской и кредиторской задолженности; длительность финансового цикла. Для вынесения профессионального суждения о состоянии дебиторской задолженности и оценки степени ее управляемости по каждому дебитору использование этих показателей требует не только масштабной нормативной базы, но и значительного времени для обработки информационных массивов.
Трудоемкость управленческого воздействия на конкретного дебитора обуславливает необходимость выделения для целей управления тех групп дебиторов, воздействие на которых будет наиболее эффективным и принесет дополнительную прибыль предприятию.
Для этих целей применяют матричный подход, дающий возможность сосредоточить усилия только на тех дебиторах, которые принесут управленческий эффект. Данный подход, структурируя данные о дебиторах в многомерном пространстве, предоставляет возможность гибкого реагирования состава выбранной управляемой группы на изменяющиеся условия внешней среды и изменение стратегии развития бизнеса [1, 3, 4, 7].
Суть матричного подхода заключается в формировании матриц, где строки и столбцы представляют собой различные критерии оценки, а ячейки содержат соответствующие значения. Его реализация для целей анализа дебиторской задолженности основана на применении следующих методов: АВС, ХУZ, DEF, RST, KLM. Алгоритмы всех методов выстроены на основе деления массива анализируемой информации на 3 группы на основе принципа Парето «20/80», согласно которому в изучаемой совокупности 20% объектов определяют 80% результата и механизмах корреляции. В ходе анализа осуществляется группировка совокупности на 3 группы на основании двух классификационных признаков-критериев, определяющих результат, причем две первые группы составляют 80% совокупности для «классического Парето» или обладают более 70% теснотой связи с результатом. Выстраивается матрица значений по изучаемым объектам 3 на 3, где строками и столбцами являются признаки, влияющие на результат. Рамочное значение диапазона групп для конкретных предметов изучения может быть увеличено до «30/60».
Для разработки управленческого решения достаточно детально рассмотреть те объекты, которые определяют 80% результата или тесно коррелируют с результатом, т.е. те – которые отобраны в ячейки 1-1, 1-2, 1-3, 2-1 выстроенной матрицы. При необходимости в изучаемый массив включают и ячейку 2-2 матрицы.
Алгоритмы методов АВС, ХУZ, DEF, RST, KLM различаются составом изучаемых признаков и способами обработки информации, описывающими каждый признак.
Метод ABC (Activity Based Costing – функционально-стоимостной анализ) – способ классификации элементов по их значимости, применяемый чаще всего для признаков, измеряемых показателями структуры. При этом группу А образуют крупные должники (70-80% от общей суммы задолженности), группу В – средние должники (15-25% суммы), группу С – мелкие должники (5-10%). В анализе дебиторской задолженности метод ABC помогает выделить ключевых должников, которые формируют основную часть суммы задолженности, и соответственно сфокусировать усилия на их управлении,
XYZ-анализ – это метод классификации дебиторов на основе стабильности и предсказуемости их поведения, обработка информации ведется на основе выявленных статистических взаимосвязей, чаще всего средневзвешенных отклонений от средний значений или коэффициента вариации. Выделяются следующие группы: Х- стабильные, Y -средние, Z -нестабильные. Метод используется для оценки стабильности платежей каждого дебитора, что позволяет прогнозировать поступление денежных средств и планировать работу по взысканию долгов.
Метод DEF (Dependable [доверенные/важные] – Established [установившиеся / средние] – Fluctuating [колеблющиеся/малые] – это подход, который используется для анализа дебиторской задолженности с целью выявления и управления рисками неплатежей, а также для определения приоритетов в работе с должниками. В отличие от метода ABC, который фокусируется на объеме задолженности, метод DEF помогает классифицировать должников по степени риска и вероятности неплатежа, группировка ведется по показателям структуры.
В RST-анализе (Relationship [отношения] – Satisfaction [удовлетворенность]– Trend [тенденции]) – здесь классификация клиентов осуществляется на базе оценки отношений с клиентом, степени его удовлетворенности и потенциала будущего сотрудничества. Чаще всего для группировки используются показатели структуры, формируя результат нарастающим итогом. В управлении дебиторской задолженностью он используется для разработки индивидуальных подходов к взысканию долгов и поддержанию долгосрочных отношений с клиентами.
KLM-анализ (Kurz [краткосрочная] – Lang [долгосрочная) – Mahnfällig [проблемная], поэтому называемый анализом возраста задолженности) – метод анализа дебиторской задолженности, который классифицирует ее по срокам ее возникновения. Он позволяет увидеть, какая часть дебиторской задолженности является свежей, а какая уже просрочена, и на сколько. Как и метод XYZ классификация дебиторов ведется на основе коэффициента вариации.
Наиболее употребимыми для целей анализа в финансовом менеджменте являются методы ABC и XYZ.
Следует отметить, что максимальный результат для целей анализа достигается при последовательном применении всех вышеперечисленных методов. Однако, возникает проблема многомерности получаемой матрицы и сложности интерпретации ее данных.
Решение заключается в одновременном использовании сразу нескольких методов и применении единообразной буквенной маркировки на основе АВС-классов. Для этого необходимо выделить ключевой показатель, характеризующий дебиторскую задолженность, с которым будут тесно коррелировать все остальные признаки-критерии. На основе выявленной взаимосвязи осуществляется ранжирование всех признаков в порядке убывания. Выделение наиболее значимых покупателей производится на базе построения матриц, где критерием для строки является ключевой показатель, а критерием для столбца – один из неосновных признаков. Разработка матриц начинается с наименее важного неосновного показателя, выявляются покупатели, входящие в группы 1-1, 1-2, 1-3, 2-1, 2-2, по данным которых формируется следующая матрица в рамках последовательных итераций. Тем самым, последовательно произведенный отбор на основе матричного метода дает возможность отобрать наиболее значимых клиентов.
В ходе исследования для целей апробации методики проанализированы покупатели ООО «Продукт», информационный массив представлен в таблице 1.
При построении таблицы показатели размещены последовательно, в порядке убывания существенности влияния для критериального отбора дебиторов в группы по степени управляемости с целью формирования перечня покупателей, для которых будут разработаны управленческие решения.
Анализ покупателей по показателям «Общая сумма отгрузок», «Сумма долга», «Количество отгрузок», «Продолжительность взаимодействия», «Количество срывов по оплате проводится на базе метода Парето (пример расчета приведен в таблице 2).
Проведение анализа по показателю «Возраст ДЗ» корректно на основе XYZ-анализа (пример расчета приведен в таблице 3).
Результаты проведенного анализа по всем признакам сведены в таблице 4 для удобства построения матрицы управления дебиторами.
Группировки по критериям АВС для каждого оцениваемого показателя дает многовариантные комбинации, что обуславливает сложность принятия управленческого решения. В связи с этим выбран базовый критерий «Общая сумма отгрузок» на основе которого произведена классификация покупателей. Все остальные критерии сведены в одну единую группу с присвоением преобладающего ранга входящих в группу показателей.
Таблица 1
Показатели 10 ключевых покупателей ООО «Продукт»
|
Покупатель |
Общая сумма отгрузок, руб. |
Сумма долга, руб. |
Кол-во отгрузок |
Возраст ДЗ, дни |
Продолжительность взаимодействия, мес. |
Кол-во срывов по оплате |
|
1 |
2465923 |
77450 |
8 |
32 |
15 |
1 |
|
2 |
3 77926 |
45963 |
12 |
35 |
10 |
0 |
|
3 |
89263 |
22470 |
5 |
11 |
4 |
0 |
|
4 |
853652 |
101560 |
3 |
41 |
16 |
2 |
|
5 |
398620 |
69623 |
2 |
29 |
18 |
1 |
|
6 |
1258300 |
123659 |
11 |
45 |
7 |
1 |
|
7 |
1579200 |
104620 |
15 |
28 |
30 |
3 |
|
8 |
958623 |
99862 |
1 |
22 |
21 |
1 |
|
9 |
96260 |
55892 |
5 |
31 |
18 |
4 |
|
10 |
599560 |
27648 |
7 |
13 |
29 |
0 |
Примечание: составлено автором.
Таблица 2
Анализ покупателей ООО «Продукт» по показателю «Общая сумма отгрузок»
|
Покупатель |
Общая сумма отгрузок, руб. |
Уд. вес, % |
Доля нарастающим итогом, % |
Группа покупателей |
|
2 |
3 777 926 |
31,28% |
31,28% |
А |
|
1 |
2 465 923 |
20,42% |
51,70% |
А |
|
7 |
1 579 200 |
13,08% |
64,77% |
А |
|
6 |
1 258 300 |
10,42% |
75,19% |
В |
|
8 |
958 623 |
7,94% |
83,13% |
В |
|
4 |
853 652 |
7,07% |
90,20% |
С |
|
10 |
599 560 |
4,96% |
95,16% |
С |
|
5 |
398 620 |
3,30% |
98,46% |
С |
|
9 |
96 260 |
0,80% |
99,26% |
С |
|
3 |
89 263 |
0,74% |
100,00% |
С |
Примечание: составлено автором.
Таблица 3
Анализ покупателей ООО «Продукт» по показателю «Возраст ДЗ»
|
Покупатель |
Возраст ДЗ, дни |
Коэффициент вариации |
Группа покупателей |
|
1 |
32 |
0,11 |
А(Х) |
|
2 |
35 |
0,22 |
В(У) |
|
3 |
11 |
0,62 |
С(Z) |
|
4 |
41 |
0,43 |
С(Z) |
|
5 |
29 |
0,01 |
А(Х) |
|
6 |
45 |
0,57 |
С(Z) |
|
7 |
28 |
0,02 |
В(У) |
|
8 |
22 |
0,23 |
В(У) |
|
9 |
31 |
0,08 |
А(Х) |
|
10 |
13 |
0,59 |
С(Z) |
Примечание: составлено автором.
Таблица 4
Ранжирование покупателей ООО «Продукт»
|
Покупа-тель |
Общая сумма отгрузок, руб. |
Сумма долга, руб. |
Кол-во отгрузок |
Возраст ДЗ, дни |
Продолжительность взаимодействия, мес. |
Кол-во срывов по оплате |
|
1 |
А |
В |
В |
В |
В |
В |
|
2 |
А |
С |
А |
А |
С |
С |
|
3 |
С |
А |
В |
С |
С |
С |
|
4 |
С |
С |
С |
С |
В |
А |
|
5 |
С |
В |
С |
А |
А |
В |
|
6 |
В |
А |
А |
С |
С |
В |
|
7 |
А |
А |
А |
В |
А |
В |
|
8 |
В |
А |
С |
В |
А |
С |
|
9 |
С |
В |
С |
А |
В |
А |
|
10 |
С |
С |
В |
С |
А |
С |
Таблица 5
Матрица анализа покупателей ООО «Продукт»
|
Общая сумма отгрузок / критерии группы |
А |
В |
С |
|
А |
Крупные клиенты, разработка индивидуальных условий продаж в рамках кредитной политики. Покупатель 7 |
Крупные стабильные покупатели, стандартные условия продаж в рамках кредитной политики. Покупатель 1 |
Крупные перспективные покупатели, разработка индивидуальных условий продаж в рамках кредитной политики. Покупатель 2 |
|
В |
Выгодные клиенты, разработка индивидуальных условий продаж в рамках кредитной политики. |
Выгодные перспективные клиенты, стандартные условия продаж в рамках кредитной политики. Покупатель 6 |
Средние клиенты, имеющие финансовые трудности, отказ от вовлечения в кредитную политику. Покупатель 8 |
|
С |
Мелкие стабильные клиенты отказ от вовлечения в кредитную политику. |
Мелкие перспективные клиенты отказ от вовлечения в кредитную политику. Покупатель 5, 9 |
Мелкие клиенты, высокорискованное сотрудничество отказ от вовлечения в кредитную политику. Покупатель 3, 4, 10 |
Результаты проведенного анализа покупателей сгруппированы в матрице управления расчетами с покупателями (таблица 5).
На основании представленного в таблице 5 ранжирования покупателей ООО «Продукт», выбираются группы дебиторов, подлежащих управлению: А-А, А-В, А-С, В-А, В-В. Определенный на базе предлагаемого матричного подхода рейтинг покупателя дает возможность в зависимости от его значения каждому покупателю предлагать более или менее выгодные условия по договору поставки и условия сотрудничества с ним.
Заключение
Создаваемая система управления дебиторской задолженностью должна обеспечивать не только минимизацию убытков из-за иммобилизации денежных средств, но получение дополнительной прибыли от этого актива. Требования принципов системности и эффективности обуславливают необходимость применения методов отбора и ранжирования покупателей для увеличения отдачи управленческого решения в управлении дебиторской задолженностью. Для реализации этих целей наилучшим инструментом является матричных подход, основанный на методах АВС, ХYZ, DEF, RST, KLM-анализа. Наибольший эффект дает не единичное или попарное применение методов анализа, а их комплексное, одновременное использование. Для этого необходимо правильно выбрать основной оценочный показатель – общую сумму отгрузок и проранжировать всех покупателей по их наиболее значимым характеристикам на базе матричного подхода. Выбранные на основе матричного подхода группы значимых покупателей сформируют объект управления дебиторской задолженностью и работа с отобранными таким образом покупателями обеспечит реализацию цели финансового менеджмента – максимизацию рыночной стоимости бизнеса.
Библиографическая ссылка
Гаранина С.А. МАТРИЧНЫЙ ПОДХОД В АНАЛИЗЕ ДЕБИТОРСКОЙ ЗАДОЛЖЕННОСТИ // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2025. № 6. С. 49-55;URL: https://vaael.ru/ru/article/view?id=4191 (дата обращения: 05.07.2025).
DOI: https://doi.org/10.17513/vaael.4191