Статистический анализ денежных потоков организации



В данной статье рассмотрено понятие коэффициента ликвидности денежного потока. По данным ООО «Предприятие Строймех» проведен корреляционно-регрессионный анализ коэффициент ликвидности денежного потока, выделены факторы оказывающие наибольшее влияние на результативный показатель.

Ключевые слова: коэффициент ликвидности денежного потока, корреляция, регрессия, коэффициент детерминации, статистический анализ.

В современных условиях рыночной экономики любая организация в целях обеспечения стабильности деятельности должна разрабатывать финансовую смету, как правило, включающую в себя бюджет денежных средств, прогноз поступления и оттока денежных средств и расчет платежеспособности на перспективу.

Один из наиболее важных и сложных этапов управления денежными потоками предприятия — их оптимизация.

Оптимизация денежных потоков представляет собой процесс выбора наилучших форм их организации на предприятии с учетом условий и особенностей осуществления его хозяйственной деятельности [1].

Основными целями оптимизации денежных потоков предприятия являются обеспечение сбалансированности объемов денежных потоков, синхронности формирования денежных потоков во времени и роста чистого денежного потока предприятия.

Основными объектами оптимизации служат:

– положительный и отрицательный денежный поток;

– остаток денежных активов;

– чистый денежный поток.

Факторы, влияющие на объем и характер формирования денежных потоков во времени, можно подразделить на внешние и внутренние.

Коэффициент ликвидности денежного потока — это соотношение между суммой входящего и исходящего денежного потока предприятия. Для обеспечения ликвидности денежного потока значение этого показателя должно быть больше единицы.

Для оценки финансового состояния организации проведем многофакторный анализ коэффициента ликвидности денежного потока по материалам Общества с ограниченной ответственность «Предприятие Строймех» (далее ООО «Предприятие Строймех»).

Работа строительных организаций определяется сезонностью, как правило сезоном является период с мая-октябрь. Поэтому в анализе будем определять «несезон» данного года как полугодие 1, а «сезон» — полугодие 2.

Основываясь на данных поступлений и расходов денежных средств за май 2011-декабрь 2017 года по полугодиям. За результат «y» возьмем коэффициент ликвидности денежного потока. В качестве факторов рассмотрим:

x_{1 —} рентабельность предприятия, %;

x_{2 —} сальдированный финансовый результат предприятия, тыс. руб.;

x₃ — дебиторская задолженность предприятия, тыс. руб.;

x_{4 —} коэффициент финансирования.

Для оценки бизнеса часто используется показатель рентабельности предприятия. Он означает соотношение прибыли и средней рыночной стоимости основных и оборотных активов организации. Этот коэффициент показывает, насколько эффективно работает фирма в целом.

Сальдированный финансовый результат (прибыль минус убыток) — конечный финансовый результат, выявленный на основании бухгалтерского учета всех хозяйственных операций организаций. Представляет сумму прибыли (убытка) от продажи товаров, продукции (работ, услуг), основных средств, иного имущества организаций и доходов от внереализационных операций, уменьшенных на сумму расходов по этим операциям [2].

Дебиторская задолженность — это долг внешних контрагентов и работников предприятия перед организацией. Дебиторская задолженность покупателей возникает в случае предоставления им отсрочки платежа (в этом случае говорят о коммерческом кредите), а также при неисполнении покупателем своих обязательств по договору об оплате полученных товаров, работ, услуг. Предоплата поставщикам товаров, работ, услуг также включается в состав дебиторской задолженности.

Коэффициент финансирования (соотношения заемных и собственных средств) характеризует объем привлеченных заемных средств на единицу собственного капитала.

С использованием пакета прикладных программ были проведены расчеты матрицы коэффициентов парной корреляции (табл. 1).

По итогам матрицы можно судить о тесной связи факторов с результативным признаком, а также взаимосвязь факторов между собой [3].

Таблица 1

Корреляционная матрица влияния факторов на чистый денежный поток ООО «Предприятие Строймех»

	y1	x1	x2	x3	x4
y1	1
x1	-0,28045	1
x2	-0,28101	0,999951	1
x3	0,443527	-0,79758	-0,79977	1
x4	0,751941	-0,23179	-0,23205	0,157203	1

Значения коэффициентов парной корреляции указывают на весьма тесную связь коэффициента ликвидности денежного потока (y) с коэффициент финансирования ООО «Предприятие Строймех» (x₄) (=0,752). В ходе пошагового регрессионного анализа, для проведения многомерного статистического анализа из четырех факторов мы отобрали один, а именно:

x₄ — коэффициент финансирования ООО «Предприятие Строймех».

Следующим этапом анализа является нахождение параметров уравнения и его оценки. С помощью табличного редактора Microsoft Excel найдем параметры уравнения множественной регрессии и проведем анализ на основе полученных данных (рис. 1).

Рис. 1. Результаты регрессионного анализа

В ходе расчета получено следующее уравнение регрессии:

(1)

Анализ полученного уравнения позволяет сделать выводы о том, что с ростом коэффициента финансирования на 1 ед. коэффициент ликвидности денежного потока ООО «Предприятие Строймех» увеличивается на 1,21 %.

После того как получено уравнение множественной регрессии, необходимо измерить тесноту связи результативным признаком и факторными признаками. Для измерения степени совокупного влияния отобранного фактора на результативный признак рассчитывают совокупный коэффициент детерминации [4].

По итогам таблицы коэффициент детерминации равен 0,565. Изменчивость коэффициента ликвидности денежного потока в рассматриваемом диапазоне на 56 % объясняется вариацией коэффициента финансирования ООО «Предприятие Строймех».

Значимость уравнения регрессии в целом и показателя тесноты связи, дает F-критерий Фишера. По данным таблицы дисперсионного анализа, изображенного на рисунке 1, F_факт = 2,587˃ F_табл= 1,21, то есть вероятность случайно получить такое значение — критерия не превышает допустимый уровень значимости 5 %. Следовательно, полученное значение не случайно, оно сформировалось под влиянием существенных факторов, то есть подтверждается статистическая значимость всего уравнения и показателя тесноты связи. Результаты проведенного анализа могут быть использованы при разработке управленческих решений компании.

Литература:

1. Воронченко Т. В. Прогнозирование и анализ движения денежных потоков // Экономический анализ: теория и практика. — 2010. — № 4. — С. 46–51.
2. Кучинский А. В., Кучинская Е. В. Экономико-математические и эвристические приемы и способы анализа денежных потоков организации // Вестник Димитровградского инженерно-технологического института. — 2014. — № 3 (5). — С. 77–81.
3. Тимофеева Т. В. Практикум по финансовой статистике: учебное пособие/ Тимофеева Т. В., Снатенков А. А. — М.: Финансы и статистика, 2014.
4. Снатенков А. А., Тимофеева Т. В. Статистическое исследование факторов формирования просроченной задолженности по кредитам российского банковского сектора // Конкурентоспособность в глобальном мире: экономика, наука, технологии. — 2017. — № 7–1. С. 137–144.