Курсовая работа: Факторинг в системе управления дебиторской задолженности предприятия

Обобщённым показателем возврата задолженности является оборачиваемость, которая рассчитывается как отношение объёма продаж за период к средней величине дебиторской задолженности за период и показывает, сколько раз задолженность образуется и поступает в организацию за изучаемый период. Ускорение оборачиваемости в динамике рассматривается, как положительная тенденция. Рассчитывается также период погашения дебиторской задолженности как отношение количества дней в периоде к коэффициенту оборачиваемости. Этот показатель отражает среднее количество дней, необходимое для её возврата.

Рассчитаем динамику данных показателей по данным счетов 51 и 62 за 2008 год. Полученные данные сгруппированы в Таблице 2.9.

Динамика средней дебиторской задолженности и выручки по оплате представлена на Графике 2.1.

График 2.1 Динамика средней дебиторской задолженности и выручки по оплате ООО «Ратис» за 11 месяцев 2008 года.

По Графику 2.1 видно, что выручка и дебиторская задолженность росли неравномерно. Это связано как с сезонными колебаниями бизнеса (наибольшие отгрузки приходятся на весенне-летний период), так и с молодостью и нестабильностью бизнеса.

Динамику оборачиваемости дебиторской задолженности в днях за 2008 год отражает График 2.2:

График 2.2 Динамика периода оборачиваемости за 2008 год в днях.

По Графику 2.2 видно, что оборачиваемость в 2008 году снижалась и достигла 10 дней в ноябре. Это говорит об эффективном управлении дебиторской задолженностью. С января период оборачиваемости сократился почти в 8 раз. Хотя средний период за 11 месяцев 2008 года составил 31 день. В связи с переходом в 2009 году на новые договорные условия (увеличение отсрочки по основным дебиторам) период оборачиваемости дебиторской задолженности в первом квартале 2008 составил 52 дня. Однако с апреля по ноябрь 2008 года (т.е. с начала использования факторинга) средний период гашения составил 23 дня. Таким образом, сравнивая средние значения за январь-март и за апрель-ноябрь (именно средние значения обеспечивают сопоставимость данных), можно сделать следующие выводы:

-средняя выручка по оплате выросла на 2241553 рублей или на 39,5%;

-средняя дебиторская задолженность сократилась на1854892 рублей или на 24,15%;

-средняя оборачиваемость выросла на 0,62 раз или на 83,78%;

-средний период обращения дебиторской задолженности сократился на 29 дней или на 55,72%.

Рассчитанные показатели оборачиваемости могут быть уточнены, если брать более точные средние значения дебиторской задолженности (например, как среднее хронологическое еженедельных, ежедневных остатков по счёту 62 за рассматриваемый период). В этом случае показатели будут более точными, чем в приведённой таблице, где среднее значение рассчитано как среднее арифметическое значение по месяцам. Либо можно составить статистическую таблицу по всем поставкам за 2008 год и рассчитать период оборота дебиторской задолженности как средневзвешенные значения периодов гашения. В этом случае мы уберём погрешность, связанную с усреднением дебиторской задолженности.

Для проведения факторного анализа с целью установить количественное влияние факторинга на динамику средней дебиторской задолженности и показателей её оборачиваемости выделим в структуре выручки по оплате поступления от факторинга, а в структуре дебиторской задолженности средние остатки по дебету 62 счёта по клиентам, переданным на факторинг и по прочим клиентам. Преобразуем соответствующие показатели:

Во=Воф+Вопр, (4) где

Во- выручка по оплате;

Воф - поступления от факторинговой компании (Д51К76);

Вопр - прочие поступления от дебиторов (Д51К62).

ДЗср=ДЗф+ДЗпр, (5) где

ДЗср - среднее значение дебиторской задолженности;

ДЗф – средняя задолженность по клиентам, переданным на факторинг;

ДЗпр – средняя дебиторская задолженность по прочим клиентам.

Полученные данные сгруппированы в Таблице 2.

Таблица 2.10 Динамика основных показателей оборачиваемости дебиторской задолженности ООО «Ратис» за 2008 год в разрезе групп клиентов.

Проанализируем изменение основных показателей под влиянием изменений показателей по факторинговым клиентам и прочим клиентам, используя аддитивную факторную модель.

Страницы: 1, 2, 3, 4