Рефераты. Дебиторская задолженность предприятия

Этап 3. Проверяется реальность сумм дебиторской задолженности в отобранных расчетных документах. В частности, могут направляться письма контрагентам с просьбой подтвердить реальность проставленной в документе или проходящей в учете

Этап 4. Оценивается существенность выявленных ошибок. При этом могут использоваться различные критерии. Так, национальными учетными стандартами Австралии отклонение между учетной и подтвержденной в результате контрольной проверки суммами в размере, превышающем 10%, признается существенным (материальным). Если отклонение варьирует от 5 до 10%, решение о его существенности принимает аналитик (управляющий, бухгалтер, аудитор) по своему усмотрению. Отклонение, не превышающее 5%-го уровня, признается несущественным.

2. 2. Анализ дебиторской задолженности фирмы

Основной задачей этого анализа является определение ликвидности дебиторской задолженности. Для этого необходимо оценить объем (или уровень), оборачиваемость и качество дебиторской задолженности. Однако, прежде чем приступить к этому, целесообразно на наш взгляд, сделать предварительную оценку финансового состояния фирмы, т. к. она обеспечивает раннее обнаружение признаков кризисного развития предприятия.

Анализ дебиторской задолженности рекомендуется проводить по следующим фазам:

1. Предварительная оценка финансового состояния фирмы;

2. Определение объема дебиторской задолженности и его динамики в предшествующий период;

3. Определение срока оплаты счетов дебиторов;

4. Взвешенное «старение» счетов дебиторов;

5. Оценка реального состояния дебиторской задолженности.

В процессе предварительной оценки финансового состояния фирмы традиционно используются такие методы, как экспресс-анализ и модель вероятности банкротства Э. Альтмана.

Экспресс-анализ состоит в обработке небольшого количества существенных и легко определяемых показателей. Отбор системы показателей для экспресс-анализа всегда субъективен. Какие-либо стандарты здесь отсутствуют. Один из вариантов такой системы приведен в приложении № 1.

Перспективным методом определения финансового состояния является пятифакторная модель Э. Альтмана, где применяется статистический анализ определения кредитоспособности компании. Э. Альтман занимался анализом финансовых коэффициентов, которые могли бы послужить признаками банкротства фирмы в ближайшее время. Применительно к условиям Литовской Республики, где большинство предприятий с оборотом менее 1000000 Лт модель Э. Альтмана имеет вид:

Z = 0, 3877 + 1, 0736 К1 + 0, 0579 Кfn, (1. 1.)

К1- коэффициент ликвидности;

Кfn - коэффициент финансовой независимости.

При Z = 0, вероятность банкротства - 50 %,

При Z < 0, вероятность банкротства меньше 50 %,

При Z > 0, вероятность банкротства повышается с повышением значения Z.

В приложении № 2 приведены Z-значения и вероятности банкротства по показателям двух коэффициентов, а таблица в приложении № 3 показывает типичные состояния предприятий, идущих прямиком к банкротству. На рисунке 2 схематично отражена вероятность наступления банкротства.

Рис. 2.

Схема вероятности наступления банкротства Рlekienл D., Klimaviиienл I. Бmonлs veiklos finansinis бvertinimas. 2000. 95p..

Диагностический анализ дебиторской задолженности начинается с оценки объема дебиторской задолженности фирмы на основе определения коэффициента отвлечения оборотных активов в дебиторскую задолженность, который расчитывается по следующей формуле:

AR

ARR = ----------, (1. 2.)

TCA

ARR (Account receivable ratio) - Коэффициент отвлечения оборотных активов в дебиторскую задолженность,

AR (Account receivable) - Дебиторская задолженность фирмы,

TCA (Total current assets) - Оборотные активы.

Средний срок оплаты счетов дебиторов, в днях - на наш взгляд, один из важнейших элементов анализа дебиторской задолженности. Средний срок оплаты счетов дебиторов (debtor days) или период оборота дебиторской задолженности (collection period) показывает среднее число дней, требуемое для взыскания (инкассирования) задолженности.

Концепция, которая лежит в основе определения этого соотношения - средний срок платежей вычисляется с точностью до одного дня, и задержка кем-то из клиентов оплаты свыше этого срока может побудить компанию к некоторым действиям. Кроме того, фактические сроки оплаты легко сравнивать с теми нормативами, которые руководство устанавливает, т. е. при помощи этого показателя можно контролировать эффективность работы с клиентами. Чем меньше это число, тем быстрее дебиторская задолженность обращается в денежные средства, а следовательно, повышается ликвидность оборотных средств предприятия. Высокое значение коэффициента может свидетельствовать о трудностях со взысканием средств по счетам дебиторов.

AR

DSO = --------------------- Ч 365, (1. 3.)

NS

DSO (Days Sales Outstanding) - Средний срок оплаты счетов дебиторов;

AR (Account receivable) - Среднее значение дебиторской задолженности;

NS (Net Sales) - Суммарная выручка за год.

При вычислении берется среднее значение дебиторской задолженности за расчетный период для сглаживания пиковых значений - их использование может привести к появлению «псевдоэкстреммумов», чреватых возникновением заблуждений относительно тенденций развития фирмы. Тенденцию изменения коэффициента оборачиваемости дебиторской задолженности часто используют при определении обоснованности скидки за ранние платежи.

Взвешенное «старение» счетов дебиторов достаточно распространенный в мировой учетно-аналитической практике прием. Он дает дополнительную информацию о просроченной дебиторской задолженности.

Оценка реального состояния дебиторской задолженности

В этой фазе анализа подробно рассматривается состав просроченной задолженности, выделяются сомнительная и безнадежная задолженность, т. е. оценивается качество дебиторской задолженности. Исходной информацией для анализа являются данные бухгалтерского учета по задолженности конкретных контрагентов, при этом важно получить информацию не только о сумме задолженности, но и о сроках ее возникновения. Для получения информации о просроченности задолженности следует провести анализ договоров с контрагентами. Когда такая информация получена, составляется реестр «старения» счетов дебиторов, где все дебиторы ранжируются на 12 групп по убыванию величины задолженности.

Такая группировка позволяет прогнозировать появление безнадежных долгов. Интересно отметить, что проведенное Министерством Торговли США исследование показало, что доля безнадежных долгов находится в прямой зависимости от продолжительности периода, в течение которого дебитор обязуется погасить свою задолженность (таблица 1).

Таблица 1.

Зависимость безнадежных долгов от срока счетов дебиторов Управление современной компанией. Под ред. Б. Мильнера и Ф. Лииса. 2001. С 237..

Срок дебиторской задолженности, дней

Доля безнадежных долгов, %

До 30

31 - 60

60 - 90

91 - 120

4

10

17

26

При этом, зависимость такова: в общей сумме дебиторской задолженности по срокам погашения до 30 дней около 4 % относится к разряду безнадежной; 31 - 60 дней - 10 %; 61 - 90 дней - 17 %; 91 - 120 дней - 26 %; при дальнейшем увеличении срока погашения на очередные 30 дней доля безнадежных долгов повышается на 3 - 4 %.

Данную фазу анализа рекомендуется заканчивать сводной таблицей оценки реального состояния дебиторской задолженности, используя следующий алгоритм (таблица 2).

Таблица 2.

Оценка реального состояния дебиторской задолженности Финансовый менеджмент: руководство по технике эффективного менеджмента. 1998. С 94..

Классифи-кация дебиторов по срокам возникнове-ния

Сумма дебитор-ской за-должен-ности.

Удель-ный вес в общей сумме, %

Вероят-ность безна-дежных долгов, отн. ед.

Сумма безна-дежных долгов (2)*(4)

Реальная величина задолжен-ности

(2)-(5)

0 - 30 дней

....................

..............

................

.................

..............

..............

150 - 180

180 - 360

360 - 720

Св. 720 дней

Итого:

Пример графического представления результатов этой фазы анализа приведен на рисунке 3. Дебиторскую задолженность фирмы по отдельным ее «возрастным группам» можно полнее оценить, сравнивая с предшествующим периодом. Пример такого графического представления результатов анализа приведен в приложении № 4.

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13



2012 © Все права защищены
При использовании материалов активная ссылка на источник обязательна.