В.Н. Дениcов,кэ.н.,доцент,к.э.н.

Тульский филиал

Российского государственного торгово-экономического университета, Россия

К вопросу нормирования оборотных средств на основе моделирования

Чтобы процесс производства шел непрерывно, элементы оборотного капитала должны быть так же постоянно закреплены в этом процессе, как и элементы основного капитала.

Помимо назначения особая роль оборотным средствам отводится в оздоровлении финансового состояния предприятий в связи с их значительными размерами и продолжающейся тенденцией к росту, особенно в сфере обращения. Признавая очевидность этой значимости, просто сошлемся на ряд литературных источников, где авторы подчеркивают особое положение этой категории в финансовой деятельности предприятия [3, 5, 6 ].

Эта тенденция все активнее начинает вступать в противоречие с требованиями интенсификации и оптимизации финансового механизма предприятия, который предполагает финансирование прироста оборотных средств за счет собственных или заемных средств, что является далеко не эффективным направлением инвестирования для современных предприятий производственной сферы и сферы обращения.

Необходимость стабильного функционирования в условиях рынка требует от предприятий определять пути достижения наилучших результатов с наименьшими затратами и, в частности, сокращения величины средств, участвующих в обороте. Отсюда объективно вытекает необходимость повышения уровня экономической обоснованности финансовых планов на основе совершенствования технологии финансового планирования и прежде всего планирования потребности в оборотных средствах.

Сложность процесса планирования оборотных средств определяется многими факторами. Анализ этих факторов позволяет выделить два наиболее существенных - характер движения оборотных средств и массовость объектов (носителей стоимости), участвующих в движении. Рассмотрим каждый подробнее.

Анализируя характер движения оборотных средств, отметим его стохастическую природу. В ее основе факторы случайного характера - срок прихода очередной поставки, размер поставки, время оплаты товара, размер партии отгрузки готовой продукции, сроки отгрузки, периодичность запуска-выпуска деталей в производство, ритмичность производства. Причем эту случайность по ряду факторов можно считать объективной. Например, в договорах на поставку продукции не всегда указываются, как правило, даты и размеры поставок, что позволяет поставщику сохранить свободу действий внутри установленного договором периода. А если и указываются, то не всегда соблюдаются. Недостаточно развитый механизм стимулирования договорной дисциплины не гарантирует и в настоящее время выполнения обязательств по договорам не только по срокам, но и по количеству. Некомплектность и неравномерность поставок произвольно меняет процессы запуска-выпуска деталей в производство, что меняет структуру незавершенного производства.

Транспортные перебои вносят элемент случайности в процесс формирования производственных запасов и запасов готовой продукции и т.д.

К значительным возмущающим факторам следует отнести ценообразование, в том числе на энергоресурсы, инфляционные ожидания, динамику курсов валют и т.д.Эти изменения движения оборотных средств, которые нельзя предвидеть, но можно ожидать с известной вероятностью, указывают на вероятностный, случайный характер движения оборотных средств.

Другая важная характеристика движения оборотных средств - массовость объектов или носителей стоимости, участвующих в движении. Это десятки тысяч типосорторазмеров потребляемого сырья, материалов, тысячи деталей, изделий, занятых в технологическом цикле производства, сотни изделий готовой продукции и т.д. Движение каждого из них характеризуется многими переменными, что серьезно осложняет изучение и представление всего кругооборота в целом, исходную предпосылку для планирования норматива.

Перечисленные характеристика предопределили изучение количественной стороны стохастического кругооборота средств на основе его моделирования, т.е. разработки экономико-математических моделей, позволяющих формализовать процесс или явление и параметры которых оцениваются с помощью методов математической статистики. Эти модели выступают в качестве средства анализа и прогнозирования конкретных экономических процессов на микроэкономическом уровне (объединение, предприятие) на основе реальной статистической информации. Наиболее распространены модели, построенные на основе регрессионного анализа, в которых отражается зависимость эндогенных величин (искомых) от внешних воздействий (текущих экзогенных величин) в условиях, описываемых параметрами модели [2]. Выявление количественных соотношений в виде регрессии и сравнение действительных (наблюдаемых) величин с величинами, полученными путем подстановки в уравнении регрессии значений объясняющих переменных, дают возможность лучше понять, природу исследуемого явления. А это, в свою очередь, позволяет воздействовать на выявленные факторы, вмешиваться а соответствующий экономический процесс с целью получения нужных результатов. Практика показала, что регрессионные уравнения - хорошие измерители связей между экономическими явлениями. Использование таких моделей позволяет решить ряд практических задач. В данном исследовании выделены два:

- на основе полученных моделей с достаточной точностью значительно быстрее и проще вычислять некоторые сложные экономические показатели;

- путем осознанного изменения влияющих неизменных переменных достичь желаемого эффекта в результативном признаке (переменной).

Учитывая прикладной характер и назначение проектируемых моделей, как планового инструмента работников финансовых служб отрасли и предприятия, при их разработке были учтены также требования эксплуатационного характера.

Анализ методов планирования оборотных средств, возможностей экономико-математических методов в проведении экономических расчетов, показал целесообразность нового подхода в планировании: определение потребности в оборотных средствах на основе моделирования влияния внешних условий на формирование норм запаса товарно-материальных ценностей, находящихся в обороте от фазы получения материальных ресурсов до выпуска и реализации готовой продукции.

Реализация такого подхода должна обеспечить выполнение следующих задач:

Первая, основная - состоит в определений аналитической экономически обоснованной нормы запаса оборотных средств на плановый период (текущее планирование), учитывающей конкретные условия снабжения, производства и сбыта.

Вторая - состоит в оценке уровня прогрессивности аналитической нормы запаса и определении в соответствии с этим предполагаемых ресурсов предприятия в высвобождении оборотных средств, т.е. задача определения ресурсных возможностей предприятия.

Третья - состоит в альтернативном (различные стратегии производства, рыночные отношения) определении научно-обоснованной потребности предприятия в оборотных средствах на перспективу.

Реализация этих задач осуществляется с помощью системы моделей, каждая из которых выполняет определенную экономико-исследовательскую функцию. Решение задач осуществляется последовательно, результаты расчетов первой модели используются второй моделью и т.д., что позволяет отнести их к рекурсивным.

Структурно система включает пять моделей:

модель нормирования, с помощью которой осуществляется формирование аналитической нормы оборотных средств;

модель адаптации, с помощью которой осуществляется формирование реальной нормы оборотных средств;

модель ресурсных возможностей, которая позволяет определить ресурс высвобождения оборотных средств;

трендовая модель расчета независимых переменных ;

трендовая модель расчета отраслевого критерия;

По периоду планирования выделяются две комплексные модели: модель расчета плановой величины и ресурса высвобождения оборотных средств для текущего планирования;

модель расчета нормы запаса и ресурса высвобождения оборотных средств для перспективного планирования.

Данная система моделей приводилась автором ранее [1], в настоящей статье более подробное изложение получит «модель нормирования».

При всем многообразии процессов и переменных, определяющих движение оборотных фондов, а следовательно и движения стоимости, ею можно свести к формированию основной, натуральной характеристики кругооборота - нормы запаса оборотных средств (N). Данная предпосылка не требует особых доказательств, т.к. в самом общем виде нормируемые оборотные средства есть стоимостное выражение запасов товарно-материальных ценностей различных видов и на различных стадиях производства, снабжения, сбыта. Отсюда конкретизируется цель моделирования -характеристика влияния независимых переменных на формирование нормы запаса оборотных средств. Одно из направлений моделирования известно. Оно предполагает включение в модель всех переменных, оказывающих влияние на кругооборот, и имеет значительные затруднения в практическом применении из-за сложного характера и большого числа взаимосвязей, участвующих в моделировании. При этом осуществляется реализации функции оперативного планирования.

В рассматриваемой работе реализован иной принципиальный подход: формирование состава переменных и моделирование их воздействия на результирующую N (норму запаса).

В процессе построения модели нормирования были проработаны вопросы:

- анализа экономического содержания процесса формирования
нормы запаса оборотных средств;

- выявления и изучения предпосылок применения экономико-математического моделирования;

- оценки и реализации возможности конкретного направления применения корреляционного и регрессионного анализа, как метода
моделирования.

В результате был разработан системный методический подход в совершенствовании планирования потребности в оборотных средствах на основе экономико-математического моделирования. В соответствии с ним построение модели нормирования включает ряд последовательных этапов, основные из которых:

1. Выявление возможного числа переменных, которые взаимодействуя, образуют сущность изучаемого явления; осуществляется на основе экономического изучения и анализа явления в целом. Экономическая теория, лежащая в основе содержательного анализа, помогает вскрыть основные причинно-следственные отношения и установить на этой основе определенного рода зависимости между характеристиками системы;

2. Разделение переменных на эндогенные и экзогенные; осуществляется на основе профессионально-теоретического анализа механизма их возникновения и причинно-следственных связей;

3. Предварительное ограничение перечня независимых переменных на основе содержательно-логического анализа; осуществляется на основе изучения экономического содержания и назначения и позволяет исключить ряд несущественных переменных. На этом же этапе с целью дальнейшего сокращения числа переменных осуществляется возможное агрегирование показателей;

4. Оценка правомочности состава переменных, исключение слабо влияющих;

5. Установление конкретных математических форм связи между эндогенными и экзогенными переменными, которая характеризовала бы осредненное течение явления, отображала исследуемую экономическую закономерность;

6. Оценка параметров этих форм связи, точности регрессионной модели;

7. Выбор наиболее предпочтительной модели на основе пошаговой минимизации числа независимых переменных.

Для повышения уровня практической реализации построение регрессионной модели сопровождается уменьшением числа переменных. Естественно, что это уменьшение должно осуществляться до определенного предела, после которого резко ухудшаются характеристики модели. Поэтому выбор наиболее предпочтительной функции всегда связан с определенным составом переменных. Он может быть первичным, если задача пользователя в получении максимально возможной точности регрессии, и вторичным, если состав переменных величин в определенной степени лимитированный. Отсюда возникают очевидные критерии минимизации: характеристики точности функции с одной стороны, количество и состав переменных - с другой. И сам процесс минимизации представляет собой изменение числа переменных n до получения максимально лучших оценок регрессии. Оценка точности регрессии с помощью ПК не представляет особой трудности и применяется повсеместно в статистических исследованиях. Однако в целом процесс получения и выбор наиболее точной функции регрессии в сочетании с рационализацией формирования состава переменных строгой формализации не получил и представляет собой творческий процесс исследователя. В описываемой работе, учитывая ее прикладную направленность, предложен вариант формализации процедуры получения регрессионной модели с наилучшими для пользователя характеристиками при заданных параметрах экономического явления.

Практические исследования характера взаимосвязи между переменными для выборочной совокупности (выборка) объектов показали необходимость такого направления, как перебор различных вариантов взаимосвязи и сопоставление их результатов. Отсюда смысл вариантности - достижение наилучших характеристик тесноты регрессии.

8. Завершается формирование функции и состава переменных аналитической процедурой. На основании результатов расчетов, исходя из практических требований и возможностей по составу переменных, трудоемкости их получения и обработки, пользователь принимает окончательное решение. Учитывая значительную специфику в комбинации состава переменных по отраслям промышленности, такой подход методологически представляется оправданным.

Естественно, что наилучший вариант наблюдается, если максимальные характеристики точности регрессии приходятся на возможное с точки зрения пользователя число переменных.

9. Последний этап формирования модели нормирования - разложение полученных независимых переменных на ряд частных факторов нижнего уровня, построение алгоритмов их расчета. Этот этап предполагает повысить практическую значимость модели, т.к. позволяет в качестве исходной информации использовать достаточно простые, частные, детерминированные факторы. Применительно к сырью, основным и вспомогательным материалам такими частными факторами могут быть:

- норма расхода материала на единицу изделия;

- количество потребляемого материала;

- цена единицы материала;

- индекс инфляции;

- стоимость единицы оборудования;

- количество оборудования данного вида;

- стоимость единицы изделия;

- количество изделий данного вида;

- показатели экономии материальных ресурсов;

- показатели снижения трудоемкости изготовления изделий;

- показатели снижения себестоимости изделий и т.д.
Применительно к оборотным средствам незавершенного производства такими частными факторами могут быть:

- себестоимость изделия по отдельным статьям;

- сумма единовременных затрат на изделие;

- сумма последующих затрат на изделие;

- составляющие производственного цикла изделия (рабочий период, естественные процессы, перерывы);

- ежедневный выпуск продукции по производственной себестоимости и др.

Частными факторами для величины оборотных средств в готовой продукции могут быть:

- однодневный выпуск товарной продукции по производственной себестоимости по изделию;

- трудоемкость подбора ассортимента готовой продукции;

- время накопления партии;

- трудоемкость упаковки и маркировки;

- трудоемкость доставки на станцию назначения;

- время на оформление платежных документов и т.д.

Более точно состав факторов может быть определен конкретным составом независимых переменных, что выявляется в процессе практических расчетов. В результате получаем более совершенную с точки зрения практического применения и экономического анализа модель формирования нормы оборотных средств по одному из элементов. Для практического применения в модели выделяются внутренняя и внешняя модели. Внешняя характеризует функциональную зависимость между факторами и переменными.

Внутренняя модель характеризует стохастическую связь переменных с результирующей N и выражается уравнением множественной регрессии.

Разработанный и реализованный автором статьи методический подход в нормировании оборотных средств в настоящее время требует актуализации и модернизации с учетом использования современных программных продуктов и компъютерных сетей. Привлечение таких соразработчиков помимо изложения самого подхода также является целью данной статьи.

Литература:

1. Денисов В.Н. Моделирование экономических процессов как направление планирования оборотных средств //Теория и практика современной торговли. Часть 1: Сборник научных работ / Под ред. к.э.н. Н.В. Калинина. – Тула: Тульский филиал РГТЭУ, 2011. – Тула: «Папирус», 2011. – 382с.

2. Дружинин Н.К. Выборочное наблюдение и эксперимент. – М.: Статистика. 1977. – 176с.

3. Лупей Н.А., Горина Г.А. Финансы и налогообложение торговых организаций: Учеб. Пособие. – М.: «Дашков и К», 2007 г. – 232с.

4. Лопатников Л.И. Экономико-математический словарь. - М.: Наука, 1987. - 509 с.

5. Финансы. Учебник – 2-е изд. / Под ред. В.В. Ковалева, – М.: "Проспект", 2005 г.

6. Экономика предприятий торговли и общественного питания : учебное пособие / Под ред. Т.И. Николаевой и Н.Р. Егоровой. – 2-е изд., стер. – М. : КНОРУС, 2008. – 400 с.