При моделировании денежных потоков решается множество задач. На первом этапе необходимо определить объём выручки, который организация будет ожидать в будущих периодах, этот показатель в основном имеет зависимость с показателем объёма производства, а также с уровнем спроса и цен. Следовательно, при оптимизации объёмов производства менеджером должно учитываться количество имеющихся производственных мощностей, доходность различных видов продукции и условия сбыта. Во время возникновения различных противоречивых ситуаций, например, когда разная продукция имеет ведущие позиции по разным признакам, необходимо предпринять множество решений, которые могут повлиять на оптимизацию объёмов производства.
Во время создания качественных моделей распределения денежных потоков организации могут быть следующие осложнения:
- Разнородные связи, которые характерны для разных подсистем коммерческой структуры. В кибернетике такие объекты называются сложными системами, а методы, с помощью которых изучаются эти объекты — системный анализ. Самые важные результаты в этой области, как правило, связаны с использованием количественных математических методов для оценки принимаемых решений. А для применения подобных методов необходимо располагать адекватными математическими моделями, которые обычно не используются в практике хозяйственной деятельности компаний [1 с.32].
- Зачастую достаточно затруднительно провести целенаправленные эксперименты, которые предшествуют формированию гипотезы и которые позволяют проверить на практике эту гипотезу.
Имитационные модели позволяют увязывать в одно целое деятельность всех подразделений организации. Благодаря этому становится возможной эффективная организация всей системы оперативного и стратегического планирования. Благодаря применению потоковых подходов информация о деятельности хозяйствующего субъекта и его служб приобретает сжатую и легко читаемую форму. Из-за применения потоковых подходов информация о деятельности организации очень хорошо поддаётся различным видам анализа, а также облегчает управление и планирование работы [2 с. 90].
Существует различные идеологии управления денежными средствами, одной из которых является система тотального управления денежными средствами; основной целью этой системы является рост значимости финансовой функции. Кроме того, данная система помогает в управлении денежными средствами на счетах компании, выявлении и оценке различных решений менеджеров, которые влияют на денежные потоки. Основой данной системы являются два принципа:
- Все структурные подразделения организации обязаны использовать все ресурсы, которыми располагает организация.
- Все работники предприятия имеют значительный вес в структуре предприятия и могут оказать влияние на состояние денежных ресурсов.
Данная система охватывает всю деятельность фирмы, такие как выбор банка, сбор дебиторской задолженности, текущее бюджетирование, бюджетирование капиталовложений и другие.
Главный показатель, который характеризует работу организации, это чистый денежный поток. Для расчёта и управления используются три отчётности: отчет о движении денежных средств, бухгалтерский баланс, отчет о финансовых результатах. Главной практической целью данной системы является повышение ликвидности бизнеса.
Основными элементами данной системами являются:
- Оперативное управление деньгами.
- Управление затратами.
- Управление рабочим капиталом.
- Управление продажами и маркетинг.
- Управленческий учет и бюджетирование.
- Разработка и организация финансовых структур.
Существует множество инструментов оперативного управления денежными средствами:
- Составление платежного календаря.
- Определение приоритетности платежей.
- Введение «платежных дней».
- Регулярное погашение счетов частями.
При нехватке денежных средств существуют следующие способы борьбы:
- Привлечение финансирования.
- Получение финансирования от собственника.
- Продажа доли в бизнесе или привлечение инвесторов.
- Заморозка части инвестиционных проектов.
Чтобы количественно оценить влияние различных факторов риска на денежные потоки организации, используется показатель Cash-Flow-at-Risk (CFaR), который служит для отражения максимально возможных потерь запланированных денежных потоков. Сами потери, в свою очередь, возникают под влиянием различных видов рисков в течение определённых периодов [4 с. 12].
Этот показатель измеряет вероятность того, что поток денежных средств через какой-то определённый период не опустится ниже заданного значения. Сама методология CFaR имеет множество областей применения, главной ценностью для финансовых рынков является то, что организация, определив Cash Flow at Risk, может прогнозировать свои возможности в сфере инвестирования.
Данные модели денежного потока под риском служат не только для того, чтобы правильно определять риски, а впоследствии их контролировать и управлять, но также воздействовать на прибыль и генерируемые денежные потоки. Эти модели позволяют также оценить колебания, которые могут произойти в будущем, то есть служат инструментом, который покажет «что произойдет с риском, если будет реализован следующий проект».
Данные модели помогают в обосновании заключения контрактов, в различных сферах, таких как закупка материалов, являющиеся ресурсами для производства, продажа произведенной продукции, осуществление проектов в сфере инвестиции. Кроме того, с помощью данных моделей можно обосновывать изменение в структуре капитала организации. В модели денежных потоков под риском учитываются риски, которые могут быть соотнесены с операционной неопределенностью: изменчивость транспортных расходов компании, капитальных и операционных расходов, уровня производства, непостоянство процентных ставок, валюты и другое. Рассматриваемая модель берет за основу исследование возможных альтернатив в развитии компании, а не просто наблюдение за ситуацией. В настоящее время этот подход совершенствуется благодаря развитию программного обеспечения и методологических подходов к построению моделей [3 с. 5].
Одним из главных плюсов расчёта CFaR, который основывается на регрессионной модели рисков, является возможность в дальнейшем пользоваться полученной информацией, чтобы хеджировать различные виды рисков. Используя эту модель, управленческий персонал может эффективно и в достаточно короткий срок оценить влияние различных видов стратегий хеджирования на CFaR.
Литература:
- Бернстайн Л. А. Анализ финансовой отчетности: теория, практика и интерпретация. М.: Финансы и статистика, 2003. 624 с.
- Жаров Д. Финансовое моделирование в Excel. М.: Альпина Бизнес Букс, 2008. 170 с.
- Когденко В. Г. Стратегическое Моделирование Прибыли Компании Методом Монте-Карло. //. — 2018. — 3(20)
- Пеглер М. — Strategic commodity and cash-flow-at-risk modeling for corporates, McKinsey Working Papers on Risk, 2013.
- Холмс Э. Риск-менеджмент. М.: Эксмо, 2007. 304 с.
