Анализ дебиторской задолженности
В работе предлагается методика построения системы управления дебиторской задолженностью, включающая статистический анализ эффективности фактического уровня управления и использование кадрового потенциала предприятия без образования специализированной организационной структуры. При этом преследуется цель продемонстрировать подход к совершенствованию управления оборотными средствами на основе проектирования эффективной системы взыскания, снижения и контроля дебиторской задолженности.
На основе данных дебиторской задолженности предприятия по основным дебиторам можно оценить эффективность управления с применением методов вариационного статистического исследования. Это, прежде всего, такие показатели, как взвешенная средняя арифметическая, мода, медиана, показатели концентрации и неравномерности распределения признака. В последнем случае речь идет о правомерности применения коэффициентов Джини, Херфиндаля, вариации, а также графической иллюстрации неравномерности распределения дебиторов с помощью кривой Лоренца.
Рис. 2.6.1. Кривая Лоренца распределения ДЗ предприятия в 2009 г.
Взвешенная средняя арифметическая ДЗ составила 1613,64 тыс. руб. Для списка дебиторов в составе 44 предприятий величина средней небольшая, что является следствием большей концентрации задолженности в размере до 1 млн. руб. Об этом свидетельствуют значения моды и медианы (1,743 и 200 тыс. руб. соответственно). Согласно значению коэффициента Пирсона, асимметрия совокупности задолженности дебиторов является правосторонней. Из общей теории статистики известно, что если отношение К_ас/σ_(А_5) <3, где σ_(А_5)=√((6(n-1))/((n+1)(n+3))) и n — число единиц совокупности (число дебиторов), то асимметричность распределения является умеренной, несмотря на неоднородность совокупности задолженности дебиторов. В нашем случае данное отношение составляет 1,31 и указывает на умеренную асимметричность совокупности. Это подтверждается еще и тем, что медиана расположена между модой и взвешенной средней. Отсюда следует, что распределение дебиторской задолженности поддается объяснению в рамках нормального вероятностного закона, что, в свою очередь, позволяет оценить степень предсказуемости поведения дебиторов, то есть их управляемости. Высокое значение среднеквадратического отклонения (3473,45 тыс. руб.) свидетельствует о большом разбросе значений ДЗ и указывает на существование риска в решении проблемы взыскания ее просроченной части.
|
|
|
Высокий уровень коэффициента вариации характеризует неоднородность совокупности дебиторов и невысокую степень их управляемости. Коэффициент Джини показывает, что распределение ДЗ является неравномерным (78 %) и большая часть задолженности концентрируется у доминирующей группы, составившей 46,78 % (значение коэффициента Херфиндаля).
|
|
|
Выявленные закономерности с помощью статистических методов в значительной мере свидетельствуют о рискованности и низкой эффективности управления ДЗ и целесообразности проектирования усовершенствованной системы.
Глава 3. Рекомендации по повышению эффективности управления оборотными активами на ООО НПП «СпецСтрой-Связь»
Дата добавления: 2015-12-17; просмотров: 15; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!