Одним из инструментов, позволяющих оценивать и прогнозировать прибыль является корреляционно-регрессионный анализ. В целях рассмотрения эффективности применяемой маркетинговой стратегии устойчивого развития торговой фирмы, нами предлагается рассмотреть связь прибыли предприятия и расходов на маркетинговую деятельность. Такая многофакторная модель позволит через расчетные показатели охватить все использованные ресурсы и факторы и увязать их с общими экономическими результатами деятельности фирмы

С целью определения влияния на чистую прибыль различных факторов в маркетинговой деятельности построим экономико-математическую модель чистой прибыли предприятия. В модель включим следующие признаки:

у – результативный признак – чистая прибыль фирмы, тыс. руб.;

х₁ – факторный признак – расходы на маркетинговую деятельность, тыс. руб.;

х₂ – факторный признак – расходы на рекламную деятельность, тыс. руб.;

х₃ – факторный признак – уровень распределения средств на маркетинг, доли ед.;

х₄ – факторный признак – издержки обращения, %.

Исходные данные для построения модели чистой прибыли представлены в таблице 1.

Таблица 1. Исходные данные для построения модели чистой прибыли фирмы

Построим аппроксимирующие линии регрессии по всем факторам, исходя из следующих условий: ряды регрессии не должны содержать аномальные уровни; аппроксимирующие линии должны удовлетворять критерию Фишера (быть статистически значимыми с вероятностью 0,95)

Все возможные вычисления проведем с использованием программных средств (например, «MSExcel»).Аномальность уровней ряда проверены при помощи метода Ирвина.

С целью оценки связи показателей нами был проведем расчет парных коэффициент корреляции.

Таблица 2. Парные коэффициенты корреляции

С результативным показателем имеет прямую тесную связь показатель расходов на рекламную деятельность, а также уровень распределения средств на маркетинг. В свою очередь, обратную связь имеет показатель чистой прибыли с показателем уровня издержек обращения.

В модели оставим те факторы, которые имеют большее значение (по модулю) коэффициента парной корреляции с результативным фактором.

В частности имеем следующие значения: |r_y;x1|=0,1523, |r_y;x2|=0,9948, |r_y;x3|=0,8548, |r_y;x4|=0,6575.

Следовательно, в модели оставим факторы: расходы на рекламную деятельность, уровень распределения средств на маркетинг.

В результате проведенного регрессионного анализа построено уравнение множественной регрессии:У= -89,7921+0,9636х₁-57,5683х₂.

Поскольку коэффициент детерминации R² равен 0,99, то можно говорить о том, что 99,6% вариации зависимой переменной y учтено в модели и обусловлено влиянием включенных в модель факторов.

Для построения прогноза результативного показателя, необходимо спрогнозировать факторные признаки.

Для этого, построим график факторов временного ряда, при этом, добавим линию тренда и изобразим уравнения регрессий на графике (см. рисунки 2 и 3).

Рисунок 2 – Прогноз расходов на рекламную деятельность на 1 полугодие 2013 года, тыс. руб.

Рисунок 3 – Прогноз уровня расходов на маркетинг на 1 полугодие 2013 года, доли ед.

Далее на основании приведенных формул уравнения регрессии, строим прогноз результативного фактора у_t. Результат прогноза представлен в таблице 3.

Таблица 3. Результат прогноза чистой прибыли

Следует отметить, что чистая прибыль в первом полугодии 2013 года у исследуемого предприятия при сохранении имеющихся тенденций в части имеющихся темпов изменения факторных признаков, снизится до 206 тыс. руб.

Таким образом, благодаря инструментам корреляционно-регрессионного анализа возможна оценка связи и прогнозирование изменения прибыли предприятия в результате изменения уровня маркетинговых расходов, а также расходов на осуществление рекламной деятельности. Это позволяет предприятию обоснованно подходить к разработке маркетинговой стратегии в целом и отдельных мероприятий в частности.

В широком смысле, с нашей точки зрения, под испытаниями можно понимать способы теоретического, но чаще практического доказательства эффективности, работоспособности и других значимых характеристик объекта, то есть, процессы критического анализа, наблюдения, оценки и апробации, которые приведут к доказательству или опровержению, принятию или отклонению каких-либо гипотез, новых технических решений. В работе «Стратегическое управление испытательными полигонами промышленности: тенденции, проблемы и пути их решения» [4] приведен пример видов испытаний и их колличества на примере конкретного изделия. Так для изделия проведено в общей сложности 518 испытаний 21 вида. При этом, испытания систематизированы в соответствии с этапами разработки изделия (этап НИОКР, этап создания опытного образца, этап серийного производства, этап серийного производства, этап ремонта и эксплуатации).

Исходя из приведенных выше определений, можно сделать вывод о том, что испытательный полигон – это рабочее пространство, оснащенное необходимым оборудованием, для тестирования новых технических решений, научно-конструкторских разработок, идей и изделий.

Следует обратить внимание на то, что полигоны обеспечивают не только исключительно военные или оборонно-промышленные нужды, но являются инфраструктурными объектами, обеспечивающими нужды практически всех отраслей промышленности.

Существуют в нашей стране и за рубежом испытательные мощности автомобильной промышленности [23], железнодорожного сектора [22],  энергетики [11], атомной промышленности [7],судостроения [12]  и т.д. Часто испытательные полигоны являются универсальными субъектами, работающими и для удовлетворения оборонных нужд и для гражданского сектора. Ярким примером этого является ФГУП «ЦАГИ» (испытания аэродинамики, динамика полета, прочности, гидродинамики, аэроакустики). [24]

Испытательный  полигонный  комплекс  военного или оборонно-промышленного назначения  в  Российской  Федерации  представлен  предприятиями Минобороны России, ГК «Ростехнологии» и Минпромторга России.

Испытательный полигонный комплекс Минпромторга России представлен шестью федеральными казенными предприятиями, в том числе:

1. Федеральное казенное предприятие «Государственный казенный научно-испытательный полигон авиационных систем» (ФКП «ГкНИПАС») расположенный в поселке Белозерский Воскресенского района Московской области.
2. Федеральное казенное предприятие «Новосибирский опытный  завод  измерительных  приборов»  (ФКП  «НОЗИП»),  поселок Чик, Каченевский, Новосибирская область.
3. Федеральное казенное предприятие «Государственный лазерный полигон «Радуга» (ФКП ГЛП «Радуга), г. Радужный, Владимирская область.
4. Федеральное казенное предприятие «приволжский государственный боеприпасный испытательный полигон (ФКП «ПГБИП») расположенный в городе Чапаевск Самарской области.
5. Федеральное казенное предприятие Нижнетагильский институт испытания металлов (ФКП «НТИИМ»)  расположено в городе Нижний Тагил Свердловской области.
6. Федеральное казенное предприятие «Научно – исследовательский институт «Геодезия» (ФКП «НИИ «Геодезия»), г. Красноармейск, Московская область. ФКП «НИИ «Геодезия».

Подводя промежуточный итог, следует отметить специфику деятельности казённых предприятий. Шепелева Д.В. указывает следующее: «Казенные предприятия в Российской Федерации создаются в стратегически необходимых и приоритетных областях промышленности, в целях обеспечения производства боеприпасов, патронов к оружию, их составных частей, ремонту и утилизации вооружения и военной техники, хранения взрывоопасной продукции, утилизации опасных отходов, эксплуатации взрывоопасных, пожароопасных и химически опасных производственных объектов и т.д., то есть в тех отраслях, которые находятся в сфере национальных интересов Российской Федерации и обеспечивают национальную безопасность» [25] То есть, предприятия такой организационно-правовой формы, в принципе, имеют право получения дохода, однако, их основная цель деятельности не состоит в получении прибыли, а направлена на достижение поставленного результата. [14]

В целом, с точки зрения экономической статистики, испытательные полигоны относятся к отрасли «Научные исследования и разработки в области естественных и технических наук». Общероссийский классификатор видов экономической деятельности (утв. Приказом Росстандарта от 31.01.2014 N 14-ст) (ред. от 07.10.2016) [17] относит к данной отрасли достаточно большое количество видов деятельности. В следующих двух таблицах представлены основные экономические показатели деятельности предприятий отрасли.

Таблица 1. Основные экономические показатели деятельности предприятий и организаций отрасли «Научные исследования и разработки в области естественных и технических наук» за 2007 – 2010 годы[1]

Исходя из представленных в Таблице 1 и Таблице 2 данных мы рассчитали темпы роста представленных показателей, в среднем за весь период. Таким образом, в среднем за весь период с 2007 года по 2015 год темпы роста показателей за анализируемый период составили: внеоборотные активы – 119,61%; оборотные активы – 119,79%; выручка (нетто) от продажи – 111,12%; себестоимость проданных товаров, продукции, работ, услуг – 110,61%; прибыль от продаж – 113,13%; прибыль до налогообложения – 105,65%; коммерческие и управленческие расходы – 117,32%; фонд начисленной заработной платы по всем работникам отрасли – 112,83%; средняя годовая заработная плата одного работника – 114,40%; количество организаций отрасли – 97,26% (то есть, количество предприятий отрасли в среднем сокращалось каждый год на 2,74%).

Таблица 2.Основные экономические показатели деятельности предприятий и организаций отрасли «Научные исследования и разработки в области естественных и технических наук» за 2011 – 2015 годы

Кроме того, на основе представленных в предыдущих таблицах данных можно рассчитать среднеотраслевые показатели. К ним относятся: среднее значение внеоборотных активов на одно предприятие; среднее значение оборотных активов на одно предприятие; средняя выручка (нетто) от продажи, на одно предприятие; средняя производительность труда в отрасли, на одного работника; средняя прибыль от продаж, на одно предприятие; средняя прибыль от продаж, на одного работника; средняя прибыль до налогообложения, на одно предприятие; средняя прибыль до налогообложения, на одного работника; средние коммерческие и управленческие расходы, на одно предприятие; средние коммерческие и управленческие расходы, на одного работника; средняя численность работников в отрасли; средняя численность работников, приходящаяся на одно предприятие отрасли; темпы роста средней производительности труда; темпы роста средней заработной платы одного работника.

Таблица 3. Среднеотраслевые показатели деятельности предприятий и организаций отрасли «Научные исследования и разработки в области естественных и технических наук» за 2007 – 2010 годы

На основе данных Таблиц 3 и 4 можно рассчитать средние за анализируемый период темпы роста производительности труда и темпы роста средней заработной платы одного работника, которые, соответственно составили: 116,11% и 115,30%. Таким образом, можно сказать, что данные показатели различаются не существенно. Еще одним существенным фактом является то, что в отрасли сокращается количество работников. Так, за анализируемый период средние темпы роста составили – 98,36%, то есть, количество работников отрасли научных исследований ежегодно соращалось на сокращалось ежегодно на 1,44%. При этом, средние за период темпы роста числа работников, приходящихся на одно составил 102,54%.

Таблица 4. Среднеотраслевые показатели деятельности предприятий и организаций отрасли «Научные исследования и разработки в области естественных и технических наук» за 2011 – 2015 годы

Исходя из представленных в предыдущих таблицах данных, можно с уверенностью говорить о том, что отрасль «Научные исследования и разработки в области естественных и технических наук» (включающая около 1000 предприятий и организаций) за 2007 – 2015 годы выросла более чем в два раза.

Исходя из имеющихся данных и рассчитанных коэффициентов корреляции:

- коэффициент корреляция значений выручки и внеоборотных активов составляет 0,997555171;

- коэффициент корреляция значений выручки и оборотных активов составляет 0,997203744;

- коэффициент корреляция значений выручки и фонда заработной платы составляет 0,994441249;

можно построить прогнозную множественную линейную модель выручки (Y) предприятия отрасли «Научные исследования и разработки в области естественных и технических наук». В качестве факторов модели используем: Среднее значение внеоборотных активов на одно предприятие (Х₁),   Среднее значение оборотных активов на одно предприятие (Х₂),Средний фонд заработной платы на одно предприятие (Х₃). Постоянные значения модели равны: b₀ =  137531,2202; b₁= 0,214099287; b₂= 0,260354886; b₃ = 0,929467576     . Таким образом, получим следующую модель:

Y= 137531,2202 + 0,214099287*Х₁ + 0,260354886*Х₂ + 0,929467576*Х₃

Расчётный критерий Фишера (F расчетн) равен 618,2915385, что существенно выше табличного значения критерия Фишера (F табличн), которое составляет 2,446911851.

Аналогичным образом можно составить модель прогноза прибыли предприятий данной сферы.

Однако, в объектах нашего исследования специфика научно-исследовательской деятельности проявляется особенно ярко. Специфика деятельности проявляется, по мнению некоторых исследователей, в том, что «успешность таких предприятий не измеряется прибылью, так как они  являются планово-убыточными и субсидируются за счет средств Федерального бюджета, однако, объем субсидии входит в число основных показателей в отчете, по программе деятельности … . Исходя их вышесказанного, следует, что показателями эффективности деятельности полигонов … могут быть: качество продукции (товаров, работ и услуг), повышение результативности НИОКР и уменьшение их сроков,  снижение себестоимости, экономия средств Федерального бюджета при выполнении Государственного оборонного заказа, а так же объем субсидии» [4] Кроме того, следует отметить, что предложенная нами выше прогнозная множественная линейная модель выручки не подходит для прогнозирования деятельности испытательных полигонов промышленности. Коэффициенты корреляция, представленные нами выше, для испытательных полигонов составляют:  0,789863406; 0,767249401; 0,93086145, соответственно.

1. Федеральное казенное предприятие «Государственный казенный научно-испытательный полигон авиационных систем» (ФКП «ГкНИПАС») расположенное в поселке Белозерский Воскресенского района Московской области.

Таблица 5. Основные экономические показатели деятельности ФКП «ГкНИПАС» за 2013 – 2015 гг.

Экономические показатели деятельности ФКП «ГкНИПАС» за 2008 – 2015 гг. представлены в предыдущей таблице.

Основным видом деятельности являются научные исследования и разработки в области естественных и технических наук, в частности: проведение экспериментальных исследований и комплексных наземных испытаний и отработки авиационной, ракетно-космической и другой техники и опережающих научно-экспериментальных исследований и исследований по сопровождению летно-конструкторских и государственных испытаний и эксплуатации авиационной и другой техники.

Завершая характеристику данного предприятия отметим, что ФКП «ГкНИПАС» является одним из крупнейших в России полигонных комплексов, его площадь составляет более 10000 гектар и он располагается в лесном массиве в поселке Белозерский Воскресенского района Московской области.

2. Федеральное казенное предприятие «Новосибирский опытный  завод  измерительных  приборов» (ФКП «НОЗИП»), расположенное в поселке Чик, Каченевского района, Новосибирской области. Основными видами деятельности данного федерального казённого предприятия научные исследования и разработки в области естественных и технических наук, в частности:  обеспечение производства изделий находящихся в сфере национальных интересов Российской Федерации и обеспечивающих национальную безопасность, испытания различных видов изделий в рамках выполнения НИОКР.

Таблица 6. Основные экономические показатели деятельности ФКП «НОЗИП» за 2013 – 2015 годы.

Подотрасль «Научные исследования и разработки в области естественных и технических наук» (ОКВЭД 73.1), в которой функционирует предприятие,  относится к числу наиболее значимых отраслей российской экономики. При этом, темпы роста отрасли примерно соответствуют средним по экономике России в целом. Предприятие относится к числу средних предприятий в отрасли «Научные исследования и разработки в области естественных и технических наук» по объёмам реализации. Доля предприятия в выручке отрасли «Научные исследования и разработки в области естественных и технических наук» в Сибирском федеральном округе составляет 0.11%.

Приведем в качестве комментария к сложившейся на предприятии ситуации следующую цитату: «Отмечаем, что, не смотря на тяжелое экономическое положение минувших лет, полигон продолжает оставаться действующим и является единственным полигоном к востоку от Урала. Предприятию присвоен статус Государственного боеприпасного полигона России» [4]

3. Далее охарактеризуем Федеральное казенное предприятие «Государственный лазерный полигон «Радуга» (ФКП ГЛП «Радуга»), который расположен в г. Радужный, Владимирской области. Основными видами деятельности данного федерального казённого предприятия научные исследования и разработки в области естественных и технических наук, в частности: разработка и проведение испытаний экспериментальных и опытных образцов лазерных и оптико-электронных систем и специальных комплексов в стендовых и натурных условиях, выполнение НИОКР, а также разработка, изготовление, ремонт и утилизация вооружения, военной техники и другой оборонной продукции.

На следующем рисунке представлены основные финансовые показатели  ФКП ГЛП «Радуга» за 2013 – 2015 годы.

Таблица 7. Основные экономические показатели  ФКП ГЛП «Радуга» за 2013 – 2015 гг.

Предприятие относится к числу значимых предприятий отрасли «Научные исследования и разработки в области естественных и технических наук» по объёмам реализации. Доля предприятия в выручке отрасли «Научные исследования и разработки в области естественных и технических наук» в Центральном федеральном округе составляет 0.02%. Темпы роста предприятия ниже средних по отрасли. Уставный капитал предприятия составляет 513 000 000 руб.

Предприятие размещается на 5 технологических площадках с защитной зоной общей площадью около 100 кв. км. ФКП «ГЛП «Радуга» является градообразующим предприятием. Однако, предприятие имеет крайне низкую кредитоспособность, в ближайшее время возможно невыполнение обязательств.

4. Следующий испытательный полигон – Федеральное казенное предприятие «Приволжский государственный боеприпасный испытательный полигон (ФКП «ПГБИП»). Данное предприятие расположено в городе Чапаевск Самарской области. Основными видами деятельности данного федерального казённого предприятия научные исследования и разработки в области естественных и технических наук. ФКП «ПГБИП» обладает производственной базы, нормативной и технической документации, что позволяет предприятию осуществлять проведение следующих видов испытаний изделий: стрельбовые испытания, трековые испытания, климатические испытания, динамические испытания, испытания подрывом в статических условиях, испытания пусками из пусковых установок. Основное направление деятельности полигона – это испытания широкой номенклатуры изделий в системе оценки качества и надежности военной продукции, поставляемой по Государственному заказу. [4]

По аналогии с предыдущими испытательными полигонами представим общую экономическую характеристику ФКП «ПГБИП».

Таблица 8. Основные экономические показатели  ФКП «ПГБИП»  за 2013 – 2015 гг.

Предприятие относится к числу значимых предприятий отрасли по объёмам реализации. Доля предприятия в выручке отрасли  в Приволжском федеральном округе составляет 0.18%. Предприятие демонстрирует динамику развития выше темпов роста отрасли.

ФКП «ПГБИП» является стратегическим предприятием, и имеет статус Государственного боеприпасного полигона России.

5. Федеральное казенное предприятие «Нижнетагильский институт испытания металлов» (ФКП «НТИИМ») расположено в городе Нижний Тагил Свердловской области. Полигон был создан в 1939 году, для проверки качества боеприпасов, производимых уральскими и сибирскими оборонными заводами.   Основными видами деятельности данного федерального казённого предприятия научные исследования и разработки в области естественных и технических наук. ФКП «НТИИМ» производит испытания артиллерийского вооружения, боеприпасов и их составных частей: сухопутной и морской артиллерии.

Основные показатели деятельности предприятия представлены в следующей таблице.

Таблица 9. Основные экономические показатели деятельности ФКП «НТИИМ» за 2008 – 2015 гг.

Предприятие относится к числу значимых предприятий отрасли по объёмам реализации. Доля предприятия в выручке отрасли в Уральском федеральном округе составляет 1.16%. Темпы роста предприятия ниже средних по отрасли.

В настоящее время «ФКП «НТИИМ» имеет единственную в промышленности летную испытательную базу, укомплектованную парком самолетов и вертолетов, которая осуществляет летные испытания на безотказность и эффективность действия авиационных средств поражения и комплектующих элементов к ним на стадиях НИОКР  и  серийного  производства.  В  Специальном  конструкторском бюро измерительной аппаратуры (СКБ ИЗАП) разработано, поставлено на производство и внедрено в практику полигонных испытаний более 90 образцов разнообразной измерительной аппаратуры. Возможности ФКП «НТИИМ» позволяют демонстрировать тактико-технические характеристики и боевое применение значительной номенклатуры образцов вооружения, военной техники и боеприпасов. Благодаря широко развитой измерительной базе при испытаниях обеспечивается высокая степень информативности и достоверности. Институт имеет опыт организации показов отдельных образцов военной техники на международном уровне» [4].

6. Последнее предприятие данной группы – Федеральное казенное предприятие «Научно-исследовательский институт «Геодезия» (ФКП «НИИ «Геодезия»), расположено в г. Красноармейск, Московская область. ФКП «НИИ «Геодезия» представляет собой многопрофильный   испытательный полигон промышленности.

Основные показатели деятельности предприятия представлены в следующей таблице.

Таблица 10. Основные экономические показатели деятельности ФКП «НИИ «Геодезия» за 2008 – 2015 гг.

Предприятие относится к числу значимых предприятий отрасли по объёмам реализации. Доля предприятия в выручке отрасли в Центральном федеральном округе составляет 0.07%. Темпы роста предприятия примерно соответствуют средним по отрасли “Научные исследования и разработки в области естественных и технических наук”. Уставный капитал предприятия составляет 46 985 руб. Обладает достаточной кредитоспособностью. Следует обратить внимание на неудовлетворительные значения финансовых коэффициентов, характеризующих рентабельность (Рентабельность продаж). Следует отметить, что отличительной чертой данного испытательного полигона является его многопрофильность. Полигон предназначен для: проведения испытаний систем, разрабатываемых и производимых предприятиями ОПК, исследований и сертификации опытных и серийных образцов вооружения, военной техники и боеприпасов, промышленную утилизацию взрывоопасной продукции. Общая площадь земельных участков полигона составляет 14,7 тыс. га.

Далее, исходя из имеющихся данных, построим карту стратегических групп испытательных полигонов промышленности. В качестве осей использованы показатели темпов прироста расходов на оплату труда (Y) и темпы прироста основных средств (Х). Размер круга показывает темпы роста себестоимости.

Исходя из представленного ниже рисунка, следует отметить, что все предприятия наращивают темпы роста заработной платы. Кроме того, три предприятия имеют отрицательные темпы прироста основных фондов. Два предприятия снижают себестоимость, при этом, из них наращивает основные фонды.

Для более подробной характеристики полигонов промышленности, на основе представленных в таблицах 5 – 10 данных, проведем кластерный анализ испытательных полигонов промышленности (Рис. 1). Из приведенного ниже рисунка видно, что полигоны объединены в два кластера. Первый кластер включает в себя: ФКП  «НОЗИП», ФКП ГЛП «Радуга», ФКП «ПГБИП». Ко второму кластеру отнесены: ФКП «ГкНИПАС», ФКП «НТИИМ», ФКП «НИИ «Геодезия».

Рисунок 2. – Результаты кластерного анализа испытательных полигонов промышленности

Подводя итог, изложенному материалу, следует обратить внимание на то, что испытательные полигоны промышленности являются убыточными в соответствии с планом, разница в доходах и расходах компенсируется за счет средств Федерального бюджета.

Однако, обладая существенной научной и промышленной базой, на наш взгляд, целесообразно изыскивать внутренние ресурсы, которые бы позволили создавать дополнительную ценность. В связи с этим, следует обратить внимание на отсутствие нематериальных активов на балансе объектов исследования. Конечно, необходимо учитывать фактор секретности большинства результатов НИОКР проводимых на испытательных полигонах промышленности. Однако, следует провести ревизию имеющихся результатов и выявить их рыночный потенциал. Кроме того, следует обратить внимание на расходы полигонов, в части оптимизации хозяйственных и управленческих процессов.

Актуальность темы обусловлена тем, что многие компании, фокусируясь лишь на краткосрочных мерах экономии, упускают возможности для долгосрочного роста и развития. Недостаточно просто сократить расходы – необходимо анализировать каждую статью и определять, насколько эффективно используются средства.

Цель —  показать, что эффективное финансовое управление – это не просто набор отдельных мер, а целостная система, направленная на достижение долгосрочной устойчивости и процветания компании. Задача статьи – предоставить практические инструменты и стратегии, которые помогут организациям не только выжить в сложных экономических условиях, но и раскрыть свой потенциал для роста и развития.

Эффективное управление финансами организации – важный фактор её стабильности и успешного развития. В условиях динамичного рынка и жесткой конкуренции, оптимизация финансовых потоков становится приоритетной задачей для любого бизнеса.

Доходы организации представляют собой увеличение экономических выгод, которое обусловлено либо притоком активов (включая денежные средства и иное имущество), либо погашением обязательств. Данное увеличение экономических выгод неизбежно влечет за собой рост капитала организации. При этом из данного определения исключаются поступления, связанные с вкладами участников или собственников имущества, поскольку они являются инвестициями, а не результатом операционной или иной деятельности, генерирующей экономические выгоды [1, с.52].

Расходами организации признается уменьшение экономических выгод, которое происходит в результате выбытия активов, в том числе денежных средств и иного имущества, а также в результате возникновения обязательств, что в совокупности приводит к уменьшению капитала организации, за исключением случаев уменьшения капитала по решению собственников, например, при выплате дивидендов или снижении уставного капитала [1, с.8].

Существует множество методов и стратегий для успешного управления доходами и расходами, однако особое внимание стоит уделить одной из самых важных областей финансового менеджмента – правильному управлению дебиторской и кредиторской задолженностями.

Дебиторская задолженность – это деньги, которые клиенты должны компании за товары или услуги.  Управление этой задолженностью включает в себя действия, направленные на то, чтобы клиенты быстрее возвращали долги, и чтобы общая сумма долгов была меньше. [2, с. 65]

Основные принципы управления дебиторской задолженностью:

1.  Кредитная политика: четко устанавливаются правила выдачи кредита покупателям: сроки оплаты, максимальная сумма долга, штрафы за просрочку.

2.  Контроль за долгами: регулярно анализируется структура долгов, выявляются клиенты, которые могут не заплатить, и оценивается риск непогашения долга.

3.  Работа с должниками: компания активно взаимодействует с должниками, чтобы те вовремя платили, включая напоминания, переговоры, претензии и, при необходимости, обращение в суд.

Чтобы оценить, насколько эффективно компания управляет дебиторской задолженностью, используют два основных показателя:

- оборачиваемость дебиторской задолженности показывает, сколько раз за период компания успевает получить оплату от покупателей.  [3]

Чем выше этот показатель, тем лучше – компания быстрее получает деньги.

- период погашения дебиторской задолженности показывает, сколько дней в среднем требуется компании, чтобы получить деньги от покупателей.

Чем меньше этот период, тем эффективнее компания управляет своей дебиторской задолженностью.

Чтобы эффективно бороться с дебиторской задолженностью и вернуть деньги в компанию, можно предпринять следующие шаги:

1)              ужесточить кредитную политику, то есть сократить сроки отсрочки платежа, требовать предоплату, особенно от новых или ненадежных клиентов.  Например, уменьшение среднего срока погашения долга позволит быстрее вернуть деньги в оборот и использовать их для инвестиций или погашения собственных долгов.

2)              активно работать с должниками, напоминать о платежах, договариваться о реструктуризации долга, направлять претензии, а при необходимости – обращаться в суд.

3)              использовать факторинг – передать право требования долга факторинговой компании и немедленно получить часть суммы долга. Однако, нужно учитывать, что за это придется заплатить комиссию.

Кредиторская задолженность – это деньги, которые компания должна поставщикам за товары или услуги. Управление ей направлено на то, чтобы платить вовремя, получать лучшие условия от поставщиков и избегать просрочек. [2, c. 65]

Основные принципы управления кредиторской задолженностью:

1.  Планирование: составляется график платежей, учитывая сроки, деньги в наличии и важность поставщиков.

2.  Переговоры: ведутся переговоры с поставщиками о выгодных условиях оплаты, таких как отсрочки, скидки и реструктуризация долга.

3.  Контроль: регулярно проверяется состояние долгов, выявляются просрочки и принимаются меры для их погашения.

Один из способов сэкономить, эффективно управляя кредиторской задолженностью – это использовать скидки, которые поставщики предлагают за досрочную оплату.  Рассчитать экономию от такой скидки можно по формуле:

Чрезмерный рост кредиторской задолженности чреват проблемами (просрочками, штрафами и испорченными отношениями с поставщиками). Чтобы этого избежать, можно:

1)              вести переговоры с поставщиками, просить об отсрочке платежа, скидках за досрочную оплату или реструктуризации долга.

2)              оптимизировать график платежей, планировать выплаты так, чтобы избежать просрочек и эффективно использовать доступные финансы.

3)              использовать факторинг для досрочной оплаты поставщикам.

4)              оптимизировать фонд оплаты труда через пересмотр системы оплаты труда (ввести премии за повышение производительности и снижение затрат) и сокращение непроизводственных затрат на персонал (оптимизировать расходы на обучение, командировки и социальные выплаты).

Управление дебиторской и кредиторской задолженностью неразрывно связано. Если клиенты быстро платят, то у организации появляется больше денег, чтобы вовремя рассчитаться с поставщиками и получить от них скидки. И наоборот, если организация умело управляет своими долгами перед поставщиками, у нее высвобождаются деньги, чтобы дать отсрочку платежа своим клиентам.

Таким образом, эффективное управление дебиторской и кредиторской задолженностями напрямую влияет на финансовое здоровье организации и, как следствие, на чистую прибыль.  Сокращение сроков оборачиваемости дебиторской задолженности позволяет быстрее получать денежные средства, направляя их на погашение собственных долгов, инвестиции и другие важные цели. Вместе с тем, снижение затрат, будь то за счет переговоров с поставщиками или оптимизации фонда оплаты труда, напрямую увеличивает прибыль от реализации и, в конечном итоге, чистую прибыль компании.