Как прогнозировать возврат дебиторской задолженности

ЗАЧЕМ НУЖЕН ПРОГНОЗ ВОЗВРАТА ДЕБИТОРСКОЙ ЗАДОЛЖЕННОСТИ

Прогноз возврата дебиторской задолженности является одним из сложных и ответственных расчетов в процессе планирования хозяйственной деятельности компании (вне зависимости от сферы и размеров ее бизнеса). Это объясняется тем, что данный прогноз служит основой для формирования двух из трех основных бюджетов — бюджета движения денежных средств и бюджета по балансовому листу.

Кроме того, прогноз возврата дебиторской задолженности используют для составления планов поступления денежных средств в платежном календаре, а также при разработке и актуализации кредитной политики компании и мотивационной модели для службы сбыта.

ЭТО ВАЖНО

От точности прогноза возврата дебиторской задолженности напрямую зависит корректность бюджетных планов и эффективность процесса реализации продукции.

Нередко в российских компаниях встречается ситуация, когда прогнозируемый график возврата дебиторской задолженности значительно отличается от ее фактического погашения. В результате образуются кассовые разрывы, и организация вынуждена либо задерживать выплаты кредиторам, либо обращаться к банкам за дополнительными кредитами.

Выясняя причины таких отклонений, чаще всего выявляют, что прогноз возврата дебиторской задолженности производился или по факту прошлого периода, или на основании экспертной оценки, а иногда просто подгонялся под планы расходов, чтобы в бюджете движения денежных средств не было кассовых разрывов.

Создание действительно корректного прогноза основывается только на данных управленческого учета и текущих реалиях структуры и динамики дебиторской задолженности компании.

В статье рассмотрим методику формирования прогноза возврата дебиторской задолженности на примере производственно-торговой компании «Альфа». Руководитель экономической службы этой компании должен рассчитать график погашения задолженности на четвертый квартал 2017 г.

СТРУКТУРИЗАЦИЯ ДАННЫХ О СОСТАВЕ И ДИНАМИКЕ ВОЗВРАТА ДЕБИТОРСКОЙ ЗАДОЛЖЕННОСТИ ЗА ПРОШЕДШИЕ ОТЧЕТНЫЕ ПЕРИОДЫ

Чтобы прогноз возврата дебиторской задолженности был максимально точным, руководитель финансово-экономической службы должен предварительно собрать и структурировать данные управленческого учета о составе дебиторской задолженности.

Группировку дебиторов проводят по трем направлениям:

• по источникам возникновения задолженности (реализация продукции/товаров, оказание услуг, сдача имущества в аренду и т. д.);
• по договорным способам погашения задолженности (оплата по факту поставок, отсрочка платежа, взаимозачет, уступка прав требования и др.);
• по состоянию задолженности (текущая, просроченная, в стадии взыскания, безнадежная для взыскания).

Чтобы облегчить сбор информации о дебиторской задолженности, лучше всего предусмотреть такую группировку в базе данных управленческого учета. Это позволит автоматически формировать отчет о составе и динамике дебиторской задолженности.

Если у компании дебиторы исчисляются десятками, эти сведения можно выбирать вручную, но когда компания работает с сотнями и тысячами дебиторов, то ручной сбор и сортировка данных просто невозможны.

Пример отчета о дебиторской задолженности компании «Альфа» по состоянию на начало четвертого квартала 2017 г. с указанной выше группировкой приведен в табл. 1.

Чтобы отчет был сформирован в предлагаемой группировке, нужно обеспечить в учетной базе данных следующие условия:

• структурировать справочник «Контрагенты» с выделением в группе «Дебиторы» подгрупп, соответствующих форме отчета;
• предусмотреть в карточке договора контрагента поле с выбором способа погашения дебиторской задолженности;
• предусмотреть возможность вносить в регистр «Реализация» пометки «Безнадежная дебиторская задолженность» у документов реализации продукции и услуг, просроченная задолженность по которым не может быть взыскана имеющимися у компании способами и признана безнадежной.

РАСЧЕТ КОЭФФИЦИЕНТОВ ИНКАССАЦИИ ДЕБИТОРСКОЙ ЗАДОЛЖЕННОСТИ ПО КАЖДОЙ ГРУППЕ ДЕБИТОРОВ

В условиях современного рынка большая часть продукции и услуг оказывается на условиях товарного кредита, то есть с отсрочкой платежа. В связи с этим для корректного прогноза возврата дебиторской задолженности важно контролировать не только общие показатели по договорным способам оплаты, но и в детализации по длительности отсрочки платежа, так как она задает плановые сроки погашения «дебиторки».

Замечания

1. Если у компании небольшое количество дебиторов, то график погашения задолженности можно выстроить по каждому дебитору.
2. Если база контрагентов большая, такой подход будет слишком трудоемким. Здесь уместнее рассчитать коэффициенты инкассации дебиторской задолженности на основании фактических объемов реализации за прошедшие отчетные периоды.

Чтобы обеспечить корректность коэффициентов, расчетный период должен быть достаточно большим (не менее шести месяцев), а значения коэффициентов должны периодически обновляться (не реже одного раза в квартал), поскольку величина и структура объемов реализации могут значительно меняться под влиянием различных факторов (сезонность, эластичность спроса, изменение ассортимента и др.).

Теоретически коэффициент инкассации рассчитать достаточно просто. Для этого нужно определить доли дебиторской задолженности по реализации текущего месяца, которую покупатели погасят в текущем месяце, в следующем за ним, и т. д.

Например, по данным за прошедшие отчетные периоды среднемесячная реализация продукции была оплачена следующим образом: 70 % — в месяце отгрузки; 25 % — в следующем месяце; 5 % — во втором после отчетного. Соответственно, коэффициент инкассации текущего месяца будет 0,7; следующего за ним — 0,25; второго после отчетного — 0,05.

Такой расчет дает только приблизительный прогноз возврата дебиторской задолженности. Во-первых, реализация продукции и услуг происходит не одномоментно в начале месяца, а ежедневно, и структура продаж в течение месяца складывается не равномерно, а в различных пропорциях по каждой из недель. Например, по учетным данным компании «Альфа» среднемесячная реализация распределяется понедельно следующим образом (табл. 2).

Во-вторых, на коэффициент инкассации влияет структура реализации по категориям отсрочек платежа, и если в течение месяца доли категорий меняются, то изменится и коэффициент инкассации. Поэтому более точным будет расчет коэффициентов инкассации с учетом реальной структуры и динамики реализации по данным прошедших отчетных периодов.

Руководитель экономической службы компании «Альфа» сделал выборку данных о реализации за последние шесть месяцев и рассчитал структуру продаж, сложившуюся за анализируемый период по каждому из направлений реализации, которые образуют группы дебиторской задолженности (табл. 3).

Имея информацию о пропорциях реализации понедельно в среднем за месяц и данные о структуре продаж по длительности отсрочки платежа, руководитель экономической службы может рассчитать коэффициент инкассации для реализации продукции.

Kоэффициент инкассации расчетного месяца представляет собой сумму произведений доли каждой из категорий отгрузок по величине отсрочки платежа на долю каждой недели в среднемесячной структуре продаж.

Коэффициент инкассации за текущий месяц (КИ1) можно рассчитать по формуле следующего вида:

КИ1 = (ДО1 × РН1) + (ДО2 × РН1) + (ДО3 × РН1) + (ДО4 × РН1) + (ДО1 × РН2) + (ДО2 × РН2) + (ДО3 × РН2) + (ДО1 × РН3) + (ДО2 × РН3) + (ДО1 × РН4).

Формула расчета коэффициента инкассации для следующего месяца (КИ2) выглядит так:

КИ2 = (ДО5 × РН1) + (ДО4 × РН2) + (ДО5 × РН2) + (ДО3 × РН3) + (ДО4 × РН3) + (ДО5 × РН3) + (ДО2 × РН4) + (ДО3 × РН4) + (ДО4 × РН4) + (ДО5 × РН4).

Пояснения к формулам:

ДО1–ДО5 — доля каждой из пяти групп дебиторов по величине отсрочек платежа в общем объеме среднемесячной отгрузки;

РН1–РН4 — доля отгрузок каждой из четырех недель в общем объеме среднемесячной отгрузки.

Рассчитанные таким образом коэффициенты инкассации для возврата дебиторской задолженности по реализации продукции представлены в табл. 4.

В результате расчетов руководитель экономической службы определил, что для реализации продукции по существующим условиям сбытовой политики и покупательского спроса коэффициент инкассации дебиторской задолженности текущего месяца — 0,59, следующего месяца — 0,41.

По результатам аналогичных расчетов коэффициентов инкассации для реализации услуг были получены значения в 0,44 для текущего месяца и 0,56 для следующего за ним (табл. 5).

Для доходов от сдачи имущества в аренду коэффициенты инкассации определить проще, поскольку основная масса дебиторской задолженности возвращается в текущем месяце. На следующий месяц придется только возврат задолженности четвертой недели с отсрочкой оплаты в семь дней. Поэтому коэффициент инкассации следующего месяца для аренды составит 0,1 (среднемесячную долю в 52 % умножаем на долю аренды четвертой недели в 20 % от общей за месяц), а коэффициент инкассации текущего месяца будет 0,9.

Получив искомые коэффициенты инкассации дебиторской задолженности, можно переходить к методике составления прогноза возврата дебиторской задолженности.

РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ

Разработка и утверждение методики прогноза возврата дебиторской задолженности — не обязательный, но целесообразный этап с точки зрения обеспечения максимальной достоверности расчетов. Регламентный документ по прогнозированию дебиторской задолженности обеспечит единое понимание алгоритма расчета среди менеджеров компании, а руководителю экономической службы поможет избежать разногласий при использовании прогноза для расчета бюджетов.

В методике нужно указать порядок действий и источники получения информации, а также отразить расчетные алгоритмы.

Раздел о порядке действий может выглядеть так:

…

Прогноз возврата дебиторской задолженности в компании «Альфа» осуществляется на ежеквартальной основе. Ответственным за своевременность и качество прогноза является руководитель экономической службы компании. За достоверность плана продаж, используемого при расчете прогноза, ответственность несет руководитель коммерческой службы.

…

Порядок действий для расчета прогноза возврата дебиторской задолженности:

1) на основании учетной базы данных формируют данные о величине и составе дебиторской задолженности на начало прогнозного квартала;

2) на основании учетных данных о реализации за предшествующие шесть отчетных месяцев составляют расчет структуры реализации в разрезе направлений бизнеса и группировке дебиторов по величине отсрочки платежа;

3) на основании расчета структуры реализации актуализируют коэффициенты инкассации дебиторской задолженности отдельно по каждому направлению реализации;

4) на основании плана продаж и коэффициентов инкассации формируют расчет погашения дебиторской задолженности в прогнозируемом квартале;

5) на основании плана продаж и расчета погашения дебиторской задолженности формируют прогноз возврата дебиторской задолженности на квартал;

6) на основании коэффициентов перехода текущей задолженности в просроченную и просроченной в безнадежную корректируют данные о погашении и остатках дебиторской задолженности и формируют окончательный вариант прогноза возврата дебиторской задолженности за квартал.

Кроме коэффициентов инкассации на величину возврата дебиторской задолженности влияют еще два фактора:

1. На практике никогда не бывает так, чтобы все дебиторы погашали свою задолженность в сроки, установленные договором. Следовательно, часть текущей дебиторской задолженности по истечении этих сроков переходит в просроченную дебиторскую задолженность (ПДЗ), что уменьшает рассчитанную на основе коэффициентов инкассации прогнозную величину погашения «дебиторки».

Чтобы усилить достоверность прогноза, величина погашения дебиторской задолженности должна уменьшиться на величину коэффициента образования просроченной дебиторской задолженности.

Коэффициент образования просроченной задолженности можно рассчитать на основе данных о погашении дебиторской задолженности за прошедшие отчетные периоды путем деления среднемесячной величины ПДЗ на общую сумму начисленной среднемесячной дебиторской задолженности за реализацию продукции или услуг. Поэтому в прогнозе возврата дебиторской задолженности необходимо предусмотреть влияние данного фактора.

2. Часть просроченной дебиторской задолженности становится безнадежной после того, как компания безуспешно предприняла все возможные меры к ее погашению. Конечно, величина такой задолженности зависит от специфики бизнеса, состава дебиторов и условий кредитной политики компании. Однако в любом случае в прогнозе возврата дебиторской задолженности нужно отразить влияние этого фактора через коэффициент образования безнадежной дебиторской задолженности.

ФОРМИРОВАНИЕ ПРОГНОЗА ВОЗВРАТА ДЕБИТОРСКОЙ ЗАДОЛЖЕННОСТИ В ПЛАНИРУЕМОМ ПЕРИОДЕ

После всех произведенных расчетов руководителю экономической службы остается составить расчет погашения дебиторской задолженности, чтобы сформировать прогноз возврата дебиторской задолженности на четвертый квартал 2017 г. На данном этапе работы ему понадобится план продаж на прогнозируемый квартал. План продаж на четвертый квартал 2017 г., предоставленный коммерческой службой, выглядит так (табл. 6).

Погашение дебиторской задолженности рассчитывают отдельно по каждому из направлений бизнеса и по каждому месяцу прогнозируемого квартала. Для этого используют формулу:

ВДЗ_тм = ОР_пм × КИ2 + ОР_тм × КИ1,

где ВДЗ_тм — сумма погашения дебиторской задолженности в текущем месяце;

ОР_пм — сумма реализации прошлого месяца;

ОР_тм — сумма реализации текущего месяца;

КИ1 — коэффициент инкассации дебиторской задолженности для текущего месяца;

КИ2 — коэффициент инкассации дебиторской задолженности для прошедшего месяца.

Для компании «Альфа» расчет погашения дебиторской задолженности по реализации продукции в октябре согласно представленной формуле будет выглядеть так:

ВДЗ_{октябрь} = Реализация_{сентябрь} × 0,41(КИ2) + Реализация_{октябрь} × 0,59(КИ1).

Полный расчет погашения дебиторской задолженности на четвертый квартал 2017 г. приведен в табл. 7.

На основе фактических данных о динамике дебиторской задолженности руководитель экономической службы установил, что за последние шесть прошедших месяцев среднемесячные коэффициенты по просроченной и безнадежной для взыскания задолженности составили следующие значения:

• коэффициент перехода текущей задолженности в просроченную:

- для реализации продукции — 0,1;

- для реализации услуг — 0,08;

- для аренды — 0,05;

• коэффициент перехода просроченной задолженности в безнадежную:

- для реализации продукции — 0,2;

- для реализации услуг — 0,15;

- для аренды — 0.

На заключительном этапе формирования прогноза возврата дебиторской задолженности руководитель экономической службы заполнил форму прогноза данными по ее начислению (из плана продаж), погашению (из расчета погашения дебиторской задолженности) и корректировками на величину коэффициентов просроченной и безнадежной дебиторской задолженности. В итоге он сформировал помесячный прогноз возврата дебиторской задолженности, в котором отражены данные об остатках и динамике дебиторской задолженности на 4 кв. 2017 г. в разрезе месяцев квартала (табл. 8).