Волков Д.Л., Никулин Е.Д. 2012. Современное состояние и перспективы развития исследований в области управления оборотным капиталом компании. – стр.61-67, Журнал «Корпоративные финансы», №3, 2012 г.
Д.Л. Волков, Т.А. Гаранина, Е.Д. Никулин. 2014. Финансовый анализ. Учебно-методическое пособие.
СПб.: Изд-во «Высшая Школа менеджмента»
Интернет-сервис E-Reading.club [Электронный ресурс]. Методы управления запасами. Финансовый менеджмент – конспект лекций. URL: http://www.e-reading.club/chapter.php/98788/16/Ermasova_-_Finansovyii_menedzhment__konspekt_lekciii.html Режим доступа – свободный.
Интернет-ресурс KPI & Balanced Scorecard [Электронный ресурс]. Управление запасами. URL: http://balanced-scorecard.ru/kpi/method/220 Режим доступа – свободный.
Интернет-ресурс KPI & Balanced Scorecard [Электронный ресурс]. Показатели, используемые в управлении запасами. URL: http://balanced-scorecard.ru/kpi/method/221 Режим доступа – свободный.
Интернет-ресурс Записки маркетолога [Электронный ресурс]. Управление дебиторской задолженностью. Ключевые моменты.
URL: http://www.marketch.ru/notes_on_marketing/accounts_receivable/management_receivables.
Режим доступа – свободный.
Административно-управленческий портал aup.ru [Электронный ресурс]. Управление денежными потоками на предприятии.URL: http://www.aup.ru/books/m209/6_2.htm, Режим доступа – свободный.
Информационный портал newinspire.ru [Электронный ресурс]. Модель управления наличной денежной массой Баумоля-Тобина. URL: http://newinspire.ru/lektsii-po-makroekonomike/model-upravleniya-nalichnoy-denezhnoy-massoy-baumolya-tobina-1835, Режим доступа – свободный.
Административно-управленческий портал aup.ru [Электронный ресурс]. Управление денежными средствами предприятия.URL: http://www.aup.ru/books/m209/6_2.htm, Режим доступа – свободный.
Информационный ресурс ngpedia.ru [Электронный ресурс]. Большая энциклопедия нефти и газа. Модель Миллера-Орра. URL: http://www.ngpedia.ru/id159195p1.html, Режим доступа – свободный.
https://yamanfc.files.wordpress.com/2015/01/fundamentals-of-financial-management.pdf
Короткова М.В. 2009. Оптимизация управления кредиторской задолженностью на предприятиях промышленности – стр.104-106. Публикация: Вестник ОГУ №5/май 2009 г.
Д.Л. Волков, Т.А. Гаранина, Е.Д. Никулин. 2014. Финансовый анализ. Учебно-методическое пособие. СПб.: Изд-во «Высшая Школа менеджмента».
Волков Д.Л., Никулин Е.Д. 2012. Современное состояние и перспективы развития исследований в области управления оборотным капиталом компании. – стр.65, Журнал «Корпоративные финансы», №3, 2012 г.
Волков Д.Л., Никулин Е.Д. 2012. Современное состояние и перспективы развития исследований в области управления оборотным капиталом компании. – стр.65, Журнал «Корпоративные финансы», №3, 2012 г.
http://advantage.marketline.com.ezproxy.gsom.spbu.ru:2048/Product?pid=MLIP1714-0040
Там же.
Информационный отраслевой портал GiveMeBid. [Электронный ресурс]. Обзор потребительского рынка России. Режим доступа – свободный. URL: http://www.givemebid.com/usdarussia2/
Информационный ресурс OKBroker. [Электронный ресурс]. Ро сийский продуктовый ритейл. Режим доступа – свободный. URL: https://okbroker.ru/analytics/special-reviews/rossiyskiy-produktovyy-riteyl-vyzhivanie-v-usloviyakh-zhyestkogo-kontseptualnogo-realizma/
Информационное агентство Газета.ру. [Электронный ресурс]. Съедобная экспансия: обзор тенденций российского ритейлинга.
Режим доступа – свободный. URL: http://www.gazeta.ru/business/2015/02/03/6398349.shtml
Отраслевой новостной портал Retail.ru [Электронный ресурс]. Крупнейшие ритейлеры наращивают долю рынка. Режим доступа – свободный. URL: http://www.retail.ru/news/109671/
Корпоративный сайт PWC. [Электронный ресурс]. European working capital annual review 2012. Режим доступа – свободный. URL: http://pwc.blogs.com/files/pwc-working-capital-study.pdf
4
Федеральное государственное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
Санкт-Петербургский государственный университет
Высшая школа менеджмента
АНАЛИЗ ВЗАИМОСВЯЗИ РАБОЧЕГО КАПИТАЛА И ПРИБЫЛЬНОСТИ РОССИЙСКИХ КОМПАНИЙ НА ПРИМЕРЕ ПРОДУКТОВОГО РИТЕЙЛА
Курсовая работа
студента 3 курса бакалаврской программы,
профиль – Финансовый менеджмент
УГОЛЬНИКОВА Владислава Алексеевича
_____________________________________
(подпись)
Научный руководитель
к.э.н., доцент
ЛЕЕВИК Юлия Сергеевна
_____________________________________
(подпись)
«СООТВЕТСТВУЕТ ТРЕБОВАНИЯМ»
_____________________________________
(подпись научного руководителя)
«_____» _________________________2016 г.
Санкт-Петербург
2016
ЗАЯВЛЕНИЕ О САМОСТОЯТЕЛЬНОМ ХАРАКТЕРЕ
ГОДОВОЙ КУРСОВОЙ РАБОТЫ
Я, Угольников Владислав Алексеевич, студент 3 курса направления 080500 – Менеджмент (профиль подготовки – Финансовый менеджмент), заявляю, что в моей курсовой работе на тему «Анализ взаимосвязи рабочего капитала и прибыльности российских компаний на примере продуктового ритейла», представленной для публичной защиты в июне 2016 г., не содержится элементов плагиата.
Все прямые заимствования из печатных и электронных источников, а также из защищённых ранее годовых курсовых и выпускных квалификационных работ, кандидатских и докторских диссертаций имеют соответствующие ссылки.
Я ознакомлен с действующим в Высшей школе менеджмента СПбГУ регламентом учебного процесса, согласно которому обнаружение плагиата (прямых заимствований из других источников без соответствующих ссылок) является основанием для выставления за годовую курсовую работу оценки «неудовлетворительно».
________________________________________
(подпись студента с расшифровкой)
________________________________________
(дата)
Оглавление
Глава 1. Оборотный капитал компании и теория управления его составляющими 7
Составляющие и инструменты поэлементного управления оборотным капиталом 7
Модели финансирования текущей деятельности компании 13
Обзор предшествующих исследований 15
Обзор отрасли розничной торговли России 20
Глава 2. Регрессионный анализ взаимосвязи управления рабочим капиталом и прибыльностью 23
Выдвижение гипотез 23
Описание выборки 25
Описание переменных 26
Описание регрессионных моделей 30
Результаты регрессионного анализа 33
Заключение 37
Список используемых источников 40
Приложения 43
Приложение 1. Выборка компаний и значения показателей. 43
Приложение 2. Структура оборотного капитала компаний, попавших в выборку 46
Введение
Управление оборотным капиталом – это едва ли не самый главный компонент корпоративных финансов, так как при работе с оборотным капиталом финансовые менеджеры неизбежно сталкиваются с вопросами ликвидности и прибыльности компании. Более того, они вынуждены на постоянной основе применять свои аналитические способности, разрабатывая и придерживаясь определённых стратегий управления и нахождения баланса между текущими активами и пассивами для достижения максимальной эффективности предприятия. Именно в этом и состоит проблема управления оборотным капиталом: определить, какую часть активов отправить на генерирование прибыли для достижения целевых показателей рентабельности, а какую – на погашение обязательств для обеспечения необходимой ликвидности.
Ещё одним аргументом в пользу важности управления оборотным капиталом может быть то, что, в случае двух крайностей – его дефицита и избытка, это может привести к ухудшению финансового состояния компании и её инвестиционной привлекательности. Отрицательная величина оборотного капитала может привести к неблагоприятным условиям ведения бизнеса: снижению доверия кредиторов, увеличению процентных ставок по кредитам, вынужденной продаже основных средств и других внеоборотных активов для погашения задолженностей. Однако, с другой стороны, излишние инвестиции в оборотные активы тоже невыгодны, так как они должны обеспечивать компанию требуемым уровнем рентабельности.
Актуальность данной темы на сегодняшний день не вызывает никаких сомнений. Несмотря на то, что подобные вопросы в своих исследованиях освещали десятки и даже сотни авторов, существует неограниченное число точек зрения, с которых можно взглянуть на тему управления оборотным капиталом в разрезе отраслей, сфер предпринимательства, национальных особенностей ведения бизнеса, типов компаний и т.д. Исходя из того, что стратегия управления оборотным капиталом непосредственно влияет на эффективность и стабильность функционирования предприятия, можно выдвинуть предположение о том, как тот или иной рассматриваемый фактор манипулирования собственными оборотными средствами может сказываться на прибыльности компании в отчётном периоде. Безусловно, подобные исследования представляют научный интерес.
Целью данной курсовой работы является определение взаимосвязи между составляющими рабочего капитала и прибыльностью российских компаний розничной продуктовой торговли.
Достижение этой цели зависит от успешности выполнения выдвинутых мною соответствующих задач:
Определение составляющих оборотного капитала и методов управления оборотным капиталом;
Изучение исследований на тему взаимосвязи управления р бочим капиталом и прибыльности фирмы;
Изучение отраслевой специфики структуры рабочего капитала для компаний продуктового ритейла;
Проведение регрессионного анализа для выявления взаимосвязи между прибыльностью российских компаний продуктового ритейла и составляющими оборотного капитала.
Основное тело данной курсовой работы разделено на две логические части – они же главы. В первой главе содержатся теоретическая основа исследования: описание методологии и смысла управления оборотным капиталом, определение наиболее часто используемых при этом показателей, обзор наиболее известных и показательных научных исследований по данной тематике, а также отраслевой экспресс-анализ, который послужит теоретическим фундаментом для моего эмпирического исследования. Во второй же части содержится описание проведённого эмпирического исследования с упором на объяснение выборки, факторов, гипотез, инструментария проведения анализа, а также непосредственных управленческих выводов.
Для исследования были взяты пятилетние данные по 19 компаниям, принадлежащим отрасли продуктового ритейла, в которой управление оборотным капиталом играет основополагающую роль. Далее мною была составлена сводная таблица со значениями определённых статей баланса, а также отчёта о прибылях и убытках рассматриваемых компаний, которые впоследствии были использованы в исследовании. После этого сначала мною был проведён анализ корреляции используемых факторов и переменных, а затем – анализ на наличие и характер обозначенной выше взаимосвязи с помощью методов корреляционно-регрессионного анализа.
В качестве источников информации мною были использованы многочисленные научные исследования отечественных и зарубежных авторов по теме управления оборотным капиталом, финансовым циклом компании, а также ликвидностью. Данные исследования описаны в отдельном разделе первой главы. Экономические показатели, данные об активах, дебиторской и кредиторской задолженности, объёмах запасов, выручке за отчётные периоды и прочая информация взята из финансовой отчётности компаний с их официальных сайтов, а также других сервисов раскрытия информации. Теоретические выкладки об управлении оборотным капиталом в целом были написаны с опорой на различные профессиональные интернет-источники. Таким образом, управление оборотным капиталом является важным элементом финансовой политики компаний.
Глава 1. Оборотный капитал компании и теория управления его составляющими
Составляющие и инструменты поэлементного управления оборотным капиталом
Как наверняка многим известно, когда речь идёт об оборотном капитале, имеется в виду разница между текущими активами и текущими пассивами. Эти подгруппы тоже включают в себя несколько элементов. Для качественного управления этими статьями баланса важно не только знать общие основы природы менеджмента, но и учитывать индивидуальные особенности компании. Тем не менее, для того, чтобы дальше свободно продолжить разговор о рабочем капитале, я бы хотел собрать воедино базовые понятия и основные направления манипулирования составляющими рабочего капитала.
К текущим активам принято относить следующие группы активов:
Запасы – группа статей, в которой отражаются остатки товарно-материальных запасов, использующихся в производстве продукции и оказании услуг. В зависимости от степени раскрытия отчётности, они могут подразделяться на сырьё и материалы, незавершённое производство, готовую продукцию и прочее. При управлении уровнем запасов менеджеры обычно стараются избегать двух случаев: переизбытка запасов, что может повлечь резкое снижение ликвидности компании, и недостатка запасов, что может привести к неудовлетворённости клиентов, снижению уровня продаж и т.д. Таким образом, чтобы избежать этих ситуаций, сотрудникам отдела продаж следует решить задачу нахождения оптимального объёма запасов. Как правило, это перетекает в другую задачу – нахождение баланса между затратами, связанными с заказом сырья, и затратами на хранение. Менеджеры поддерживают определённый минимальный уровень запасов из-за невозможности предсказать уровень спроса со стопроцентной точностью, из-за возможности получения скидки при покупке большого объёма запасов, а также с целью элиминирования затрат, которые возникли бы в случае многократных и малообъёмных закупок. Однако, с другой стороны, большой объём запасов неизбежно влечёт увеличение издержек на их хранение.
В вопросах управления объёмами запасов одним из наиболее часто используемых показателей является формула Уилсона. Эта модель показывает количество товара, при заказе которого минимизируются переменные издержки по хранению и приобретению запасов.
Q*=2CRH ,
где C – издержки размещения заказа, R – ежегодный спрос на продукт, H – издержки хранения единицы товара в год.
Таким образом, с помощью неё можно определить оптимальный объём заказа, который будет минимизировать общие издержки.
Дебиторская задолженность сроком погашения до 1 года – сумма средств, подлежащая получению от различных стейкхолдеров – в первую очередь, от покупателей и заказчиков. По правилам составления бухгалтерской отчётности, она должна отражаться в балансе с учётом резервов по сомнительным долгам. Управление дебиторской задолженностью сводится к достижению таких целей, как ограничение приемлемого уровня дебиторской задолженности, выбор условий продаж, обеспечивающих гарантированное поступление денежных средств, ускорение востребования долга, уменьшение издержек от неиспользования средств, замороженных в дебиторской задолженности.
Однако, как может сначала показаться, минимизация дебиторской задолженности не всегда является целью эффективного управления компанией: для неё в любом случае необходимо иметь определённый уровень дебиторской задолженности, которая будет служить буфером в отношениях с покупателями, а также одним из инструментов контроля денежных средств на расчётных счетах. Для нахождения показателя возможных инвестиций в дебиторскую задолженность компании рассчитывают соответствующий показатель:
Идз=Орк×Кс/ц×(ППКср+ПРср)360 дней ,
где Идз – необходимая сумма финансовых средств в ДЗ, Орк – планируемый объём реализации продукции в кредит, Кс/ц – коэффициент соотношения себестоимости и цены продукции, ППКср – средний период предоставления кредита покупателям в днях, ПРср – средний период просрочки платежей по предоставленным кредитам в днях.
Денежные средства и их эквиваленты – средства компании, которые содержатся на расчётных счетах в кредитных организациях, а также в кассе организации. В данном разделе об управлении денежными средствами стоило бы говорить в конце, так как вся внутренняя деятельность компании, так или иначе, строится на управлении деньгами: снижение дебиторской задолженности, продажа запасов, получение кредита, выплата процентов по нему – это всё движение денежных средств. Менеджеры в вопросах управления деньгами пытаются определить оптимальный процент продаж, который необходимо держать на расчётных счетах. Альтернативой хранения денег в кассе может также являться приобретение высоколиквидных ценных бумаг (акций, краткосрочных облигаций и т.д.), а также процентных депозитов.
В мировой практике существует множество моделей и методик управления денежными средствами, но, пожалуй, получившими всеобщее признание являются следующие:
Модель Баумоля. Эта модель позволяет определить оптимальную сумму наличных денег, исходя из убытков в виде неполученного на эту сумму банковского процента и стоимостной оценки экономии времени от более редких походов в банк. Оптимальный остаток денег рассчитывается по формуле:
Cash=2FTr ,
где F – транзакционные издержки займа денег, T – необходимая сумма денег в периоде, r – рыночная доходность.
Данная модель широко используется в макроэкономике для определения макроэкономического спроса на деньги. Однако она считается слишком упрощённой, так как игнорирует неопределённость и допускает, что менеджер осуществляет платежи одинаковых размеров и может чётко их спрогнозировать.
Модель Миллера-Орра, в свою очередь, как раз учитывает фактор неопределённости, поэтому может быть применима в более сложных случаях. Одними из допущений является нормальный закон распределения величины денежных потоков с дисперсией σ2, а также то, что у менеджера есть два способа держать деньги – в наличности и высоколиквидных ценных бумагах. Суть модели следующая: определяется некая целевая величина денежной массы R, а также допустимые верхняя (h) и нижняя (0) границы. Величина суммы денег свободно колеблется до тех пор, пока не достигнет одной из границ, в таком случае ценные бумаги, соответственно, либо покупаются, либо продаются до достижения целевого числа R. Оптимальная величина кассового баланса задаётся формулой:
R=33×c×σ24×v ,
где v – это рыночная доходность ценных бумаг, c – это транзакционные издержки по конвертированию денег в ценные бумаги и наоборот, σ2 – дисперсия величины денежных потоков.
Цикл (период) оборота денежных средств в днях (он же – финансовый цикл организации):
Подс=Ппдз+Поз-Пкз ,
где слагаемые – это период погашения дебиторской задолженности, период оборота запасов, период погашения кредиторской задолженности (о которой пойдёт речь далее) соответственно.
Также важно отметить, что определённую роль в стратегии управления денежными средствами играет и размер фирмы, что косвенно отражается на её доступе к рынкам внешнего финансирования. В исследовании [C.Mulligan, 1997] подтверждается гипотеза о том, что чем крупнее фирма, тем меньший объём денежных средств относительно объёма продаж она держит на расчётных счетах. Также [J.van Horne, 2003] выдвинул свою точку зрения, что такие высоколиквидные активы, как денежные средства и их эквиваленты, априори менее прибыльны, чем финансирование других оборотных активов, поэтому более продвинутые в вопросах управления оборотными средствами компании склонны удерживать меньший объём денег.
Авторы десятков исследований на тему управления финансовым циклом организации пришли к общему выводу, что снижение этого показателя положительно сказывается на финансовых показателях фирмы. Однако стоит отметить, что управление финансовым циклом организации приобретает различные окраски, когда заходит речь о компаниях различного размера, отрасли и даже возраста. Собственно говоря, этой темы касается и моё эмпирическое исследование, но об этом чуть позже.
К текущим пассивам компании обычно относят следующие статьи баланса:
Краткосрочные кредиты и займы сроком погашения до 1 года – сумма денег, взятая с учётом подлежащих к выплате в пользу кредиторов процентов. Эффективное управление краткосрочными кредитами и займами заключается в выборе таких источников финансирования, которые обеспечат фирме наименьшие издержки по их привлечению. В данном случае издержками по привлечению кредитов будет являться процент, под который этот заём предоставлен. Основным инструментом управления краткосрочными займами является степень и скорость возврата долга и процентов по кредиту. Очевидно, что выплаты банкам снижают объём денежных средств, тем самым отрицательно влияя на состояние ликвидности компании. Однако нельзя сказать, что непогашение долга или намеренное затягивание выплат позитивно сказывается на положении компании в долгосрочной перспективе, так как тут вступают в силу такие факторы, как плохая кредитная история, повышенные в будущем процентные ставки и прочее. Возможно, именно поэтому фактор управления краткосрочными кредитами и займами не так часто фигурирует в исследованиях по анализу влияния изменений факторов рабочего капитала на прибыльность фирм.
Кредиторская задолженность – сумма средств, подлежащая к выплате в пользу кредиторов, однако, в отличие от краткосрочных кредитов, это бесплатный (беспроцентный) источник привлечения средств. Здесь, как и в случае с другими статьями баланса, относительно степени консолидации, кредиторскую задолженность можно разделить на задолженность перед поставщиками, задолженность перед персоналом, задолженность перед бюджетом и т.д. Кредиторская задолженность в свете управления оборотным капиталом по своей сути схожа с краткосрочными кредитами. Контроль состояния кредиторской задолженности является неотъемлемой частью управления компанией в целом, поскольку при эффективном обращении такая задолженность может стать дополнительным, а главное, повторюсь, – бесплатным источником привлечения средств. Для правильного понимания управления кредиторской задолженностью необходимо выделить положительные и отрицательные сдвиги в хозяйственной деятельности предприятия, связанные с изменением кредиторской задолженности. Управление таким бесплатным источником средств может включать в себя два основных направления действий: оптимизацию кредиторской задолженности и минимизацию кредиторской задолженности. Если с минимизацией всё доступно и понятно – суть сводится к мгновенному погашению кредиторской задолженности, то суть оптимизации содержит в себе ответ на вопрос, на каком уровне поддерживать объём кредиторской задолженности, чтобы это максимизировало эффективность её использования, и как, в таком случае, это отразится на прибыльности предприятия. С этой целью менеджментом предприятия рассчитываются определённые показатели, по которым устанавливаются рамочные нормативы, исходя из специфики компании. К наиболее часто используемым показателям относится коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности. Обратная его величина показывает среднее количество дней в году, в течение которых счета сторонних организаций остаются неоплаченными, и именно этот показатель периода погашения кредиторской задолженности был использован мною в качестве одного из факторов в исследовании.
Также можно добавить, что для компании, исходя из этого, необходимо определить стратегию действий относительно того, погашать кредиторскую задолженность сразу и получать какие-либо бонусы и скидки за скорость расчёта с кредиторами, либо откладывать на некоторое время расчёты с целью продления возможности использования свободных денежных средств и снижения финансового цикла организации.
Таким образом, управление оборотным капиталом состоит из управления пятью частями. Однако необходимо сделать поправку, что нельзя отдельно управлять какой-либо одной составляющей, а другие оставлять без внимания, поэтому в основе оптимизации объёма оборотного капитала лежит многозадачность, и взаимное влияние этих факторов друг на друга влияет на её решение. Именно поэтому мною было проведено исследование взаимосвязи управления этими факторами и рентабельностью активов как финансовой оценки деятельности компании.
Модели финансирования текущей деятельности компании
Безусловно, для того, чтобы фирма зарабатывала деньги, ей нужны оборотные активы. Однако финансирование текущих активов тоже может осуществляться разными способами, которые обусловлены стратегическими направленностями компании. Таким образом, с точки зрения финансового менеджмента, существуют четыре наиболее распространённые модели насыщения оборотного капитала средствами, которые трудно описать без предварительного разделения оборотных активов на постоянную и варьирующуюся часть. Постоянную часть составляют те активы, без которых деятельность компании была бы довольно проблематичной: за счёт них генерируется прибыль. К переменной части относятся те активы, которые необходимы компании в периоды стремительного увеличения спроса или в качестве инструмента поддержания ликвидности. Все эти модели, иными словами, говорят о возможных вариациях структуры капитала, которую компания выбирает для себя.
Таким образом, эти четыре модели можно представить в порядке увеличения риска нарушения ликвидности:
Консервативная модель. В условиях данной модели абсолютно все оборотные и внеоборотные активы покрываются за счёт долгосрочных кредитов и собственного капитала. То есть краткосрочные займы вообще не фигурируют в данной модели, оборотный капитал фирмы равен её оборотным активам. В этой модели также не предусмотрено наличие кредиторской задолженности, поэтому полностью отсутствует риск потери ликвидности.
Компромиссная модель. Здесь варьирующаяся часть оборотных активов покрывается частично за счёт долгосрочных займов и собственного капитала. Только определённая переменная часть оборотных активов спонсируется за счёт краткосрочных займов.
Агрессивная модель. В рамках этой модели за счёт краткосрочных займов финансируется только переменная часть оборотных активов. Здесь оборотный капитал равен постоянной части оборотных активов
Идеальная модель. Она предполагает равенство оборотных активов и краткосрочных займов. Хочется сразу же отметить, что эта модель – слишком теоретическая, так как сложно представить себе компанию, которая ей придерживается, так как это слишком рискованно с точки зрения ликвидности.
Эти политики напрямую влияют на стратегию управления оборотным капиталом. Затем, чтобы узнать, какая из этих политик является наиболее удачной и эффективной, я обратился к научным работам, посвящённым этой теме. Большинство исследований данного направления привели к выводу, что компании накапливать излишне большой объём неработающих оборотных активов невыгодно (запасы, дебиторская задолженность), а значит – более агрессивная политика финансирования рабочего капитала ассоциируется с большей доходностью [Weinraub & Visscher, 1998] [Soenen, 1993]. Но в то же время, не стоит забывать и об увеличении рисков, так как за любую сверхдоходность компании вынуждены расплачиваться. Тем не менее, в своём подробнейшем исследовании "Is it Better to be Aggressive or Conservative in Managing WC?" авторы Talat Afza и Mian Nazir пришли к обратному выводу: что ведение агрессивной политики имеет обратную связь с рентабельностью активов компании [Talat Afza & Mian Nazir, 2009]. Авторы проанализировали панельные данные по выборке из 208 пакистанских компаний за семилетний период едва ли не впервые с использованием коэффициента Тобина (Tobin's Q) – степени оценивания компании рынком – в качестве зависимой переменной, который также имеет обратную связь со степенью агрессивности политики. То есть рынок выше оценивает компании с более умеренными и консервативными политиками управления оборотным капиталом. Тем самым авторы привнесли дополнительный интерес в решение этой проблемы и спровоцировали большое число исследователей на проведение подобных экспериментов в различных отраслях и странах разного уровня экономического развития. Однако стоит отметить, что, в общем и целом, авторы последующих пришли к тому, что уровень развития экономики не меняет потребности в оборотном капитале компаний.
Обзор предшествующих исследований
В этом разделе курсовой работы содержится обзор уже проведённых и получивших свою долю признания со стороны мирового сообщества исследований на тему влияния управления оборотным капиталом на прибыльность компаний.
Одним из таких фундаментальных исследований по праву считается [Mark Deloof, 2003], который продолжил работу [Shin & Soenen, 1998]. В его выборку вошли около 1000 наиболее важных, с точки зрения бельгийской экономики, компаний из разных отраслей, анализ проводился по данным 1992-1999 годов. В качестве независимых факторов модели он использовал показатели управления оборотным капиталом компании: период оборачиваемости дебиторской и кредиторской задолженности, запасов, а также показатель финансового цикла. Автор исследования пришёл к выводу, что валовая выручка от продажи имеет статистически значимую обратную связь со всеми вышеупомянутыми показателями, кроме длительности финансового цикла, где связь получилась незначимой. Автор объясняет получившийся результат тем, что компании, которые не получают достаточной прибыли (имеют низкую рентабельность) вынуждены задерживать расчёты с кредиторами, а для более успешных компаний не составляет проблем рассчитываться с поставщиками вовремя. Именно благодаря обратной связи периода оборачиваемости кредиторской задолженности, достаточно сильно сбивается значимость значений финансового цикла в целом, как утверждает автор. Более того, в своём исследовании он поднимает вопрос каузации – что первично: рентабельность или управление оборотным капиталом. К однозначному выводу он не приходит, однако ссылается на своё предыдущее совместное исследование 1996 года, которое устанавливает чёткую связь, что компании с недостатком денег имеют тенденцию снижать инвестиции в дебиторскую задолженность.
[Kesseven Padachi, 2006] подошё к вопросу управления оборотным капиталом немного с обратной стороны – он исследовал взаимозависимость с теми же факторами, что и Marc Deloof, однако проверял свои гипотезы исключительно на маленьких производственных компаниях Мавритании. В его выборку вошли 58 компаний из обрабатывающего сектора экономики, которые он собрал в итоговые 348 значений панельных данных. Однако в своих результатах он нашёл лишь несколько различий: опираясь на его выводы можно сказать, что для маленьких фирм производственного сектора управление запасами и кредиторской задолженностью играет скромную роль в увеличении прибыльности компании, однако для них эффективным инструментом является снижение периода сбора дебиторской задолженности.
В статье [Ali Uyar, 2009] автор перед собой несколько целей: на примере Турции он хотел определить стандарты управления финансовым циклом производственных и мерчендайзинговых компаний, а также протестировать ряд научных гипотез о взаимосвязи величины финансового цикла компании и её рентабельности и размера компании и величины её финансового цикла, соответственно. Хотелось бы сразу отметить, что при проверке его второй гипотезы размер фирмы выступает не в качестве контрольной переменной, как мы привыкли это наблюдать, а в качестве независимой переменной. Это достаточно интересный и инновационный подход, который достаточно редко встречается в подобных исследованиях. Автор приводит достаточно внушительную теоретическую базу, прежде чем приступить к описанию концепции своего исследования. Так, он погружается в разбор понятий финансового и операционного цикла, объясняет теоретическую подоплёку своему исследованию. Что касается первой гипотезы о существенной обратной связи между прибыльностью организации и длиной финансового цикла, то она целиком и полностью подтвердилась и показала свою состоятельность. Что касается выводов о взаимосвязи размера фирмы и её прибыльностью, то автор заключает, что для маленьких компаний характерен больший период финансового цикла, что повышает отдачу от управления оборотным капиталом с целью выживания и продолжения операционной деятельности. Также были выявлены существенные отраслевые различия в продолжительности CCC: текстильное производство показало наибольший финансовый цикл, а торговые компании и ритейлеры, благодаря низкой средней продолжительности оборота запасов, оказались гораздо более мобильными и прибыльными, по сравнению с компаниями тяжёлой промышленности.
К гораздо более необычным результатам пришла команда из трёх исследователей [Amarjit Gill & Nahum Biger & Neil Mathur 2010]. Одной из их целей также было определение взаимосвязи между управлением оборотным капиталом и прибыльностью американских компаний. В качестве дополнительной контрольной переменной они использовали отношение фиксированных финансовых активов компании к их общему объёму активов. Несмотря на то, что они практически не экспериментировали с независимыми и контрольными факторами, а фактически взяли наиболее популярные (такие, как коэффициент текущей ликвидности, долговая нагрузка, размер компании), они пришли в целом к выводу о прямой взаимосвязи между финансовым циклом и прибыльностью компании. Такие результаты работы авторы не объясняют с точки зрения теории управления оборотным капиталом, а ссылаются на специфику выборки компаний – она была довольно разношёрстной: компании имели слишком существенные различия в структуре оборотного капитала и ожидаемой рентабельности. Также они ссылаются на, вероятно, подобранные не лучшим образом контрольные переменные. В своём эмпирическом исследовании я постарался учесть их недочёты.
Польские исследователи [Anna Bieniasz & Zgibniew Golas, 2011] не стали сильно разбрасываться в выборке в плане включения в неё компаний из разных сфер бизнеса, однако так же, как и два вышеупомянутых автора, задались вопросом о влиянии размера фирмы на соответствующую связь. Для своего исследования они отобрали компании, которые производят продукты питания и напитки, условно поделив их на страны, которые они представляют, а также на три группы по размеру. В основном теле их работы представлена исчерпывающая информация об особенностях выбранной отрасли, а что касается эмпирического исследования в форме регрессионного анализа, то они, как и Marc Deloof, установили обратную связь между рентабельностью активов и всеми факторами управления оборотным капиталом. Однако на этот раз все коэффициенты по абсолютно всем моделям и в разрезе размеров компаний преодолели порог значимости. Сами авторы не дают комментариев получившимся результатам, а лишь ссылаются на то, что получили на выходе нечто похожее, что и некоторые из их предшественников.
[Daniel Makori & Ambrose Jagongo, 2013] написали работу, в которой в выборку попали 105 производственных фирм, акции которых торгуются на фондовой бирже Найроби, Кения. Несмотря на относительно небольшое число компаний, авторы взяли панельные данные за довольно большой временной период, и провели исследование, концепция и методология которог легла в основу моего собственного эмпирического эксперимента. Они проверили четыре научные гипотезы о взаимосвязи управления составляющими финансового цикла организации с рентабельностью активов и получили четыре модели с довольно высоким уровнем значимости по тесту Фишера, а также со средним коэффициентом детерминации. Их гипотезы об обратной связи между периодом оборачиваемости дебиторской задолженности и прямой связи с периодом оборачиваемости кредиторской задолженности нашли подтверждение в рамках исследования. Также авторы получили отрицательный коэффициент перед значением длины финансового цикла компании. Однако что касается периода оборачиваемости запасов, то в данной работе наблюдается статистически значимая прямая связь с рентабельностью активов. Подобные результаты уже были получены некоторыми исследователями влияния управления оборотным капиталом на прибыльность компании. Авторы данной работы объясняют получившуюся положительную связь тем, что поддержание запасов на относительно высоком уровне помогает компании обезопаситься от возможных потерь в случае прерывания производственного процесса и наращивания выручки в периоды повышенного спроса. Также эту зависимость авторы объясняют тем, что компании получается экономить достаточно большие суммы средств за счёт больших партий заказов, если бонусы от этого не перекрываются излишними затратами на хранение товарно-материальных запасов.
Обзор исследований на приближенные рабочему капиталу темы не обошёлся без работ отечественных авторов. Так, в статье [Т.А. Гаранина, О.Е. Петрова, 2015] проанализирована взаимосвязь факторов ликвидности, продолжительности финансового цикла компании и рентабельности российских компаний. Во внушительную по объёмам выборку попали 720 компаний как из сферы услуг, так и из производственного сектора, которые внутри этих групп ещё делились на более специфические отрасли. Результаты эмпирического исследования, проведённого с помощью инструментов регрессионного анализа, были следующими: была установлена существенная обратная взаимосвязь между рентабельностью чистых операционных активов и финансовым циклом компании. Однако стоит заметить, что авторы работы во второй части исследования, развивая уже проведённое исследование [Е.Д. Никулин, Д.Л. Волков, 2012], посвящённое этой проблеме, разбили выборку на компании с положительным финансовым циклом и на компании с отрицательным циклом. После дополнительного анализа этих подвыборок было выяснено, что в первом случае наблюдается обратная взаимосвязь с рентабельностью активов. Что касается второго, то здесь выявлена прямая зависимость, что привело к выводу о том, что компаниям, в общем и целом, следует стремиться к достижению «идеальной» продолжительности финансового цикла, а именно к нулевому значению, что ещё раз подтверждает выводы, сделанные только что упомянутыми исследователями.
Гипотезы, выдвигаемые далее в настоящей работе, являются довольно распространёнными, но конкретные их формулировки были заимствованы из исследования [Amon Magwiro, 2015]. В этой работе, которая является первой, посвящённой исключительно ритейлу ЮАР, были также проверены гипотезы о взаимосвязи показателей рабочего капитала с рентабельностью активов компаний. Ритейл в ЮАР, согласно статистическим выкладкам автора, является наиболее быстроразвивающейся отраслью, осуществляя значительный вклад в ВВП государства. Внешние факторы тоже способствовали увеличению темпов развития: одним из наиболее существенных событий было проведение чемпионата мира по футболу, что привело к настоящему буму на рынке розничной торговли. Автор в своём исследовании как раз анализирует этот период. Вероятно, именно это, по мнению автора, привело к результатам, к которым также пришли кенийские исследователи [Daniel Makori, Ambrose Jagongo, 2013] годом ранее. Так, значимый отрицательный коэффициент установился перед показателем финансового цикла, но в то же время запасы и кредиторская задолженность, оказалось, имели положительное влияние на прибыльность местных фирм, которые увеличивают объёмы запасов из-за сложности прогнозирования спроса в период бума. Что касается отличий от результатов [Daniel Makori, Ambrose Jagongo, 2013], то в исследовании этого автора наблюдалось отсутствие существенной связи оборачиваемости дебиторской задолженности и прибыльности компаний.
Тщательный анализ этих и многих других исследований заставляет ещё раз убедиться в значимости управления оборотным капиталом. Естественно, что в стремлении достичь разных целей, авторы статей довольно часто приходят к разным выводам, порой даже противоречивым. Это может объясняться как выборкой компаний (сфера бизнеса, размер, отраслевые особенности, национальные экономические внешние и внутренние факторы), так и инструментарием и концепцией проводимых исследований. Проанализировав множество подобных работ, я пришёл к выводу, что основным инструментом для определения взаимосвязей между теми или иными факторами является эконометрический анализ, а именно построение линейных регрессионных моделей, с помощью которых можно достичь поставленных целей о проверке научных гипотез. В изученных работах можно проследить то, что авторами часто используются однотипные факторы в качестве зависимых (CCC, APP, ACP, ICP) и контрольных переменных (CR, DR, Size). В качестве независимой переменной, если речь идёт о влиянии рабочего капитала на результативность компании, как правило, используются показатели рентабельности активов (ROA, ROTA, RNOA), однако существуют и исключения – например, коэффициент Тобина [Talat Afza & Mian Nazir, 2007], показатель EBT [Arunkumar & Radharamanan, 2012] и т.д.
В качестве общих тенденций изученных исследований можно выделить, что, несмотря на существование определённой специфики, касающейся отдельных отраслей и периодов наблюдения, между рентабельностью активов компании и финансовым циклом существует обратная связь. Однако и по поводу ответа на этот вопрос в научном сообществе имеются расхождения, которые подтверждаются вышеописанными исследованиями авторов-представителей различных государств. Иными словами, что касается составляющих финансового цикла компании и их влияния на прибыльность, то здесь не существует единого аксиоматического решения, именно поэтому дальнейшие более свежие исследования на данную тему с целью подтверждения постулатов на других выборках или же поиска отраслей, где они опровергаются, несут в себе научный интерес.
Обзор отрасли розничной торговли России
В качестве области своего исследования мною была выбрана отрасль продуктового ритейлинга России. Мой выбор основывается на некоторых теоретических выкладках, которые были замечены в процессе обзора других научных работ, но об этом будет сказано чуть позднее. Продуктовый ритейл в России за последние годы заметно вырос: объём рынка на август 2014 года превысил 12 трлн. рублей, при этом показав существенный рост на 11,1% с 2010 года.
Рис 1. Динамика объёма рынка продуктового ритейла России, 2010-2014 гг.
Лидирующими каналами розничного распространения продукции являются супермаркеты и гипермаркеты, на их долю приходится больше половины продаж (52,8%), в то время как на специализированные магазины, которые занимают вторую строчку, приходится всего 28,3% в стоимостном выражении.
Интерес инвесторов к данной отрасли стабильно увеличивается, однако эксперты уже зафиксировали и прогнозируют дальнейшее замедление темпов роста, объясняемое степенью насыщения рынка, а также внешних экономических и политических факторов. Некоторыми из таковых являются изменения в поведении потребителей, что обусловлено снижением их покупательной способности в виду падения курса рубля и роста инфляции, зафиксированных в 2015 году. Несмотря на многочисленные публикации, сопровождающиеся статистикой о том, что граждане экономят на продуктах питания в последнюю очередь (в первую – сокращают затраты на развлечения, отдых и предметы роскоши), они стали более чувствительными к цене и снижают количество покупаемых товаров топ-сегмента, замещая это покупками более дешёвой продукции. В дополнение к этому, в условиях снижения их реальных доходов, потребители стали больше отдавать предпочтения так называемым магазинам «шаговой доступности», отчего большие гипермаркеты недополучают свою прибыль.
Рис.2. Прогноз изменения объёма рынка продуктового ритейла России на 2014-2019 гг.
Для ритейлеров осложнилась ситуация тем, что в ответ на политические санкции со стороны западных стран в 2015 году было введено продуктовое эмбарго, которое запрещает ввоз некоторого перечня продуктов с целью перепродажи на территории Российской Федерации. Более того, для компаний-ритейлеров увеличилась важность решения проблемы оптимального управления запасами ввиду удорожания аренды складских и торговых площадей. Тем не менее, крупные игроки отрасли розничной торговли, на чью долю приходится более трети продаж («Магнит», Х5 Retail Group, «Лента», «Ашан»), несмотря на замедление темпов роста рынка, по состоянию на начало 2015 года не планируют отмены докризисных планов по экстенсивному росту путём увеличения числа торговых точек.,
Исходя из того, что компании не в силах влиять на окружающую политическую и экономическую ситуацию в стране, они вынуждены подстраиваться под те условия, которые диктует им рынок. По мнению [Sandeep Goel, 2012], отрасль ритейлинга является одной из самых показательных с точки зрения управления оборотным капиталом компании с целью увеличения рентабельности, так как оборотные активы для них составляют большую часть в структуре баланса, по сравнению с более трудо- и капиталоёмкими предприятиями. Рыночная сила поставщиков слишком мала ввиду их большого количества, что позволяет крупным ритейлерам диктовать свои условия, а значит – свободно варьировать объёмы кредиторской задолженности и использовать это как инструмент управления финансовым циклом. Также ни для кого не секрет, что характерной чертой компаний, занимающейся розничной торговлей продуктами питания, является отрицательный финансовый цикл. Это частично объясняется тем, что покупатель фактически моментально расплачивается за купленный товар, поэтому компании не наращивают объёмы дебиторской задолженности. То есть, если поэтапно рассмотреть финансовый цикл ритейлеров, то за счёт увеличения кредиторской задолженности компании как бы «бесплатно» закупают товар, затем продают его, выручая наличные и избегая дебиторской задолженности, и тут же гасят с помощью появившихся денежных средств свою кредиторскую задолженность. Оптимизируя длительность этих операций, компании получают большие преимущества перед конкурентами.
Глава 2. Регрессионный анализ взаимосвязи управления рабочим капиталом и прибыльностью
Большинство своего времени и усилий финансовые менеджеры тратят на приведение неоптимальных объёмов текущих активов и пассивов обратно к оптимальным значениям [Lamberson, 1995]. Именно потому, что в целом влияние управления оборотным капиталом на компанию существенно и неоспоримо, мною было принято решение проанализировать, как показатель прибыльности компании связан со значением того или иного фактора рабочего капитала в целом. Инструментом моего исследования было построение четырёх регрессионных моделей с четырьмя рассматриваемыми факторами, которые варьировались от модели к модели, четырьмя контрольными переменными и одной зависимой переменной. В качестве четырёх независимых факторов мною были выбраны как раз значения составляющих частей оборотного капитала, подробное описание которых приведено в разделе «Описание переменных». Зависимой переменной является показатель RNOA, который позволяет компенсировать возможные выбросы, получавшиеся при выборе показателей операционной и чистой прибыли (если речь шла про гигантские или, наоборот, мелкие компании), да и в целом выравнивает выборку компаний по их непосредственно операционной эффективности, не включая то, что они зарабатывают на финансовых рынках.
Выдвижение гипотез
Как уже было упомянуто, мною было принято решение проверить взаимосвязь факторов управления оборотным капиталом с прибыльностью компаний. Под факторами в данном исследовании понимаются составляющие такого показателя, как финансовый цикл компании (он же Cash Conversion Cycle). Состоит он из периода оборачиваемости дебиторской задолженности и периода оборачиваемости запасов за вычетом периода оборачиваемости кредиторской задолженности. Анализируя предшествующие научные работы, связанные с управлением оборотным капиталом, мною были произведены некоторые наблюдения.
Во-первых, в большинстве проанализированных работ была установлена обратная связь между периодом оборачиваемости дебиторской задолженности и показателями прибыльности компании [M.Deloof, 2003] [K.Padachi, 2006]. Это во многом объясняется следующей логикой: чем больше дебиторской задолженности компания накапливает, тем больше денег находится «в заморозке». Более того, в природе имеют место довольно частые случаи вынужденного списания просроченных задолженностей – всегда присутствует риск неполного возврата денег за товар. Однако здесь следует сделать ссылку на отраслевые особенности ритейла. Так как, как уже было упомянуто, покупатель в розничной торговле расплачивается фактически моментально за купленный товар, то дебиторская задолженность становится большой редкостью для компаний-ритейлеров. Если в целом взглянуть на период оборачиваемости дебиторской задолженности у ритейлеров, а также учесть тот факт, что в попавших в выборку компаниях дебиторская задолженность в среднем составляет не более 23% оборотного капитала, проверка гипотезы о характере вышеупомянутой связи представляет исследовательский интерес.
Во-вторых, в исследовании [Amon Magwiro, 2015] была получена существенная положительная взаимосвязь периода оборачиваемости запасов с прибыльностью компаний южноафриканского ритейла, обусловленная неожиданным бумом на рынке. Поэтому, объясняя это тем, что для компаний ритейла проблема управления запасами стоит особенно остро, меня заинтересовало, подтвердится ли эта гипотеза на выборке российских ритейлеров.
В-третьих, что касается оборачиваемости кредиторской задолженности, то в нескольких проанализированных мною работах распространённая гипотеза о наличии прямой зависимости с рентабельностью компании не подтверждается [Anna Bieniasz & Zgibniew Golas, 2011]. Как известно, для отрасли ритейла, которая, по сути, функционирует за счёт кредиторской задолженности, этот показатель играет важную роль. Более того, исходя из специфики отрасли продуктового ритейла, для которой характерна сравнительная сила ритейлеров по отношению к поставщикам, компании часто могут позволить себе пролонгировать погашение кредиторской задолженности путём ведения переговоров. Тем не менее, безмерное наращивание кредиторской задолженности может стоить потери постоянных поставщиков, поэтому будут включаться в работу издержки по поиску новых партнёров. Ну и, наконец, управление кредиторской задолженностью, как и остальными составляющими рабочего капитала, ограничивается целевыми показателями ликвидности и кредитоспособности.
В-четвёртых, в вышеупомянутом исследовании, которое было посвящено анализу ритейлеров в ЮАР, нашла подтверждение гипотеза об обратной связи продолжительности финансового цикла и рентабельности. Результаты данного исследования подкрепляются выводами многих других исследователей, которые тоже обнаружили существенную обратную связь. Однако я бы хотел обратить внимание на то, что, в проанализированных мною работах [Е.Д. Никулин, Д.Л. Волков, 2012] [Т.А. Гаранина, О.Е. Петрова, 2015], авторы проверили гипотезу о характере взаимосвязи рентабельности активов компании с её финансовым циклом относительно того, отрицательное или положительное значение он принимает. Сделанные выводы говорят о том, что компании с отрицательным финансовым циклом следует стремиться к идеальному (нулевому) значению. Иными словами, в таком случае должна наблюдаться прямая связь. Если обратиться ещё раз к анализу особенностей оборотного капитала российских ритейлеров, то у значительного количества фирм наблюдается как раз-таки отрицательный ССС. Стык результатов, к которым приходят авторы, указывает на отсутствие предопределённостей итогов проверки данной гипотезы.
Эти гипотезы были проверены уже на достаточно большом количестве выборок как в отраслевом, так и размерном разрезе. И, можно сказать, стали уже классикой исследований на подобную тему. Однако, учитывая специфику отрасли розничного продуктового ритейла в России в 2011-2015 годах (низкой долей дебиторской задолженности, отрицательным финансовым циклом и т.д.), меня заинтересовало, будут ли подтверждаться распространённые гипотезы о характере связей между показателями рабочего капитала и прибыльностью фирм на выборке компаний российских продуктовых ритейлеров.
Таким образом, мною были выдвинуты следующие научные гипотезы:
Ho1: Взаимосвязь между периодом оборачиваемости дебиторской задолженности (ACP) и RNOA компании носит обратный характер
Ho2: Взаимосвязь между периодом оборачиваемости материальных запасов (ICP) и RNOA компании носит обратный характер
Ho3: Взаимосвязь между периодом погашения кредиторской задолженности (APP) и RNOA компании носит прямой характер
Ho4: Взаимосвязь между периодом оборачиваемости денежных средств (CCC) и RNOA компании носит обратный характер
Описание выборки
Для своего анализа я выбрал панельные данные по 19 компаниям за пять последних отчётных лет (2011-2015). Итого, выборка содержит 95 значений. Несмотря на то, что управление оборотным капиталом играет большую роль фактически в любой фирме, для получения качественной модели с высокой объясняющей силой мною были установлены следующие критерии для отбора анализируемых компаний с учётом проведённого экспресс-анализа особенностей отрасли:
Компания должна вести постоянную операционную деятельность на территории Российской Федерации на всём исследуемом временном промежутке.
Компания должна относиться к отрасли розничной торговли продуктами питания и напитками и публиковать свою финансовую отчётность.
В выборку попали компании, у которых чётко наблюдалась схожая структура оборотного капитала компании, что опять-таки объясняется единой отраслевой принадлежностью. Подтверждение этому содержится в таблице в приложениях. Из таблицы, составленной по данным финансовых отчётностей компаний, можно наблюдать, что доля запасов и дебиторской задолженности в оборотных активах, а также кредиторской задолженности в текущих обязательствах колеблется в промежутках от 47% до 80%, от 11% до 31% и от 54% до 86%, соответственно. Это говорит о значительной части запасов в составе оборотных активов и, наоборот, низкой долей дебиторской задолженности. Кредиторская задолженность составляет большинство текущих обязательств.
Описание переменных
Построенная мною с опорой на исследование [Daniel Makori & Ambrose Jagongo, 2013], система регрессионных моделей содержала в общем четыре независимых фактора, три контрольных и одну результирующую зависимую переменную. Однако с целью того, чтобы учесть колебания выручки ритейлеров, обусловленное экстерналиями, в первой части, я ввёл дополнительную контрольную переменную роста продаж, которую я встретил в нескольких других работах. На мой взгляд, эта переменная должна улучшить качество модели, концентрируя внимания на непосредственно исследуемых связях.
Полное описание переменных, технику их расчёта и единицы измерения можно увидеть в следующей таблице.
Табл.1. Описание и расчёт переменных и факторов.
Название переменной
Описание переменной
Расчёт значения переменной
Единицы измерения
RNOA
Рентабельность чистых операционных активов
EBIadjЧистые операционные активы
Число
ACP
(average collection period)
Период оборачиваемости дебиторской задолженности
Средняя ДЗВыручка×360
Количество дней
ICP
(inventory conversion period)
Период оборачиваемости запасов
Средние ЗСебестоимость×360
Количество дней
APP
(average payment period)
Период оборачиваемости кредиторской задолженности
Средняя КЗСебестоимость×360
Количество дней
CCC
(cash conversion cycle)
Финансовый цикл
ACP+ICP-APP
Количество дней
GROWTH
(sales growth)
Рост выручки
(Salest-Salest-1)Salest-1
Число
DR
(debt ratio)
Коэффициент долга
Общие обязательстваОбщие активы
Число
CR
(current ratio)
Коэффициент текущей ликвидности
Текущие активыТекущ. обязательства
Число
SIZE
(firm size)
Размер фирмы
Ln(Общие активы)
Число
Выбор исследуемых факторов может быть обоснован следующим образом:
RNOA. Эта результирующая зависимая переменная, на мой взгляд, является едва ли не лучшим показателем финансовой эффективности деятельности компании. Я решил отказаться от выбора простых показателей прибыли в качестве результирующей переменной, основываясь на том, что чаще всего при определении прибыльности компании берутся во внимание не абсолютные показатели, а относительные. От такого показателя, как доходность акций пришлось отказаться, так как далеко не все компании, особенно среднего размера, вообще выпускают акции и ими невозможно торговать. Таким образом, я остановился на показателе рентабельности чистых операционных активов, который показывает эффективность генерирования прибыли нефинансовыми компании и в целом сглаживает выборку, так как небольшие компании существенно отставали бы от крупных лидеров рынка, которые держат на балансе солидные объёмы финансовых вложений.
ACP, ICP, APP и CCC нельзя было не включить в модель в качестве факторов, так как управление этими показателями составляют основу управления оборотным капиталом как таковым. Именно они являются независимыми значениями, которые были высчитаны для каждой компании на основе их годовых отчётов и взаимосвязь которых с RNOA была исследована. Также важно отметить, что именно эти составляющие являются важнейшими показателями при управлении оборотным капиталом, анализу которых были посвящены многочисленные научные работы современных исследователей, в том числе и те, обзор которых был сделан в конце первой главы.
CR (и DR). Данная контрольная переменная, по сути, отражает значение оборотного капитала, правда, немного видоизменённое. Оборотный капитал находится как разность текущих активов и пассивов, и, в таком случае, отрицательный оборотный капитал имел бы также отрицательное значение. Я же предпочёл этому абсолютному показателю относительный, который, в случае отрицательного оборотного капитала, будет принимать значение меньше единицы. Показатель финансовой зависимости DR, говорит, в свою очередь, о том, насколько компания левериджирована, о структуре её капитала.
SIZE. Данный фактор был включён в модель в качестве контрольной переменной с целью обратить также внимание на зависимость прибыльности компании от размера фирмы. Я руководствовался гипотезой о том, что, несмотря на эффективное управление оборотными средствами, компания всё равно иногда не может достичь огромных значений прибыли, потому что она ограничена в объёмах общих активов и возможностях роста, что может объясняться спецификой отрасли и рынка, в частности. Именно поэтому я решил добавить этот фактор в качестве регулятора, который бы нивелировал возможные шероховатости и неточности в регрессионной модели.
GROWTH. Этот фактор считается едва ли не ключевым при подведении итогов деятельности фирмы в отчётном периоде. Он также фигурирует в качестве контрольных переменных в нескольких проанализированных мною исследованиях на тему управления рабочим капиталом. Важно отметить, что его можно логически привязать к изменениям в эффективности работы только в разрезе одной компании. Применение к нескольким компаниям одновременно может дать спутанные результаты, так как чем больше компания заработала в прошлом периоде, тем меньше в процентном соотношении будет рост продаж в следующем. Соответственно, для небольших компаний ситуация обратная – для них возможны ситуации многократного роста прибыли за один отчётный период. Данный фактор является одним из основных контрольных показателей в построенных моделях. Задача этой контрольной переменной – оттягивание на себя влияния внешних экономических факторов, повышая тем самым качество связи между интересующими нас показателями. Важность его включения в модель заключается в том, что в выборку включены показатели компаний за периоды, на которые пришёлся экономический спад и падение темпов роста отрасли.
Независимые переменные:ACPICPAPPCCCНезависимые переменные:ACPICPAPPCCCКонтрольные переменные:Sales GrowthDebt RatioCurrent RatioFirm SizeКонтрольные переменные:Sales GrowthDebt RatioCurrent RatioFirm Size
Независимые переменные:
ACP
ICP
APP
CCC
Независимые переменные:
ACP
ICP
APP
CCC
Контрольные переменные:
Sales Growth
Debt Ratio
Current Ratio
Firm Size
Контрольные переменные:
Sales Growth
Debt Ratio
Current Ratio
Firm Size
Return on Net Operating AssetsReturn on Net Operating Assets
Return on Net Operating Assets
Return on Net Operating Assets
Рис.3. Схематичное изображение концепции исследования.Рис.3. Схематичное изображение концепции исследования.
Рис.3. Схематичное изображение концепции исследования.
Рис.3. Схематичное изображение концепции исследования.
Описание регрессионных моделей
Для того чтобы провести качественный регрессионный анализ, на основе результатов которого можно было делать какие-то управленческие выводы касательно взаимосвязи факторов с учётом отраслевой специфики, необходимо было построить несколько моделей с целью проверки вышеупомянутых гипотез.
В соответствии с этим, используя как независимые, так и контрольные переменные, были составлены четыре регрессионные модели.
ROAit=β0+β1GROWTHit+β2DRit+β3CRit+β4SIZEit+β5ACPit+εit
ROAit=β0+β1GROWTHit+β2DRit+β3CRit+β4SIZEit+β5ICPit+εit
ROAit=β0+β1GROWTHit+β2DRit+β3CRit+β4SIZEit+β5APPit+εit
ROAit=β0+β1GROWTHit+β2DRit+β3CRit+β4SIZEit+β5CCCit+εit
Индекс i показывает номер компании в кросс-секции (от 1 до 19), индекс t показывает конкретный год (от 1 до 5), з который эти данные по компании были взяты. β0… β5 – это коэффициенты регрессионной модели, а εit – случайные величины, ошибки, которые имеют распределение Гаусса-Маркова и не коррелируют между собой и с другими факторами модели. В первых четырёх моделях присутствуют по одной независимой переменной и четыре контрольных, с их помощью непосредственно проверяются выдвинутые гипотезы.
Также для того, чтобы проведение корреляционно-регрессионного анализа было возможным и существенным, мною была проведена проверка получившейся выборки на выбросы по методу «Box Plot» по всем показателям в соответствующих моделях, в результате которой было выявлено 7 фирм-лет, данные которых содержали выбросы хотя бы по одному показателю. Естественно, во время проведения регрессионного анализа и выведения описательной статистики, эти выбросы были удалены.
Далее в таблице 2 приведена описательная статистика выбранных переменных по выборке из 95 фирм-лет с учётом выбросов по отдельным факторам:
Табл.2. Описательная статистика переменных.
Переменная
Минимум
Максимум
Среднее значение
Стандартное отклонение
RNOA
(return on net operating assets)
-0,0843
0,3021
0,1301
0,0881
ACP
(average collection period)
0,3758
72,1596
32,6306
15,7692
ICP
(inventory conversion period)
17,5783
60,8929
39,66104
9,9978
APP
(average payment period)
38,2235
95,9012
62,2610
13,7056
CCC
(cash conversion cycle)
-36,7023
58,4546
8,9251
21,5215
GROWTH
(sales growth)
-0,1263
0,3862
0,0693
0,0901
DR
(debt ratio)
0,4601
0,9741
0,7051
0,1158
CR
(current ratio)
0,4257
0,9518
0,6801
0,1200
SIZE
(firm size)
5,4732
12,9044
8,6211
2,0537
Сравнивая полученную описательную статистику с исследованием страновой и отраслевой специфики рабочего капитала от консалтинговой компании PWC, можно найти некоторые сходства, что является обоснованием того, что выборка является репрезентативной. Аналитики посчитали, что средний период оборачиваемости дебиторской задолженности в отрасли ритейла в России составляет 19,9 дней, запасов – 35,9 дней, кредиторской задолженности – 55,1 дня, а длительность финансового цикла – в среднем составляет 6,6 дней. Небольшие отклонения от исследования можно объяснить тем, что аналитики компании PWC в своём кейсе не подразделяли ритейл на более специфические подгруппы, что могло сместить средние значения в целом по ритейлу. Также, возможно, сыграли роль те изменения, которые произошли на рынке за наблюдаемый период с 2012 года. В дополнение, отклонения можно объяснить относительно небольшим числом выборки. Более детально ознакомиться со значениями переменных для компаний в выборке можно в приложении 1, где приводится подробная таблица, включающая в себя название компании и рассчитанные для неё значения за пять последних отчётных лет.
Далее мною был проведён корреляционный анализ переменных с целью предотвращения влияния эффекта мультиколлинеарности исследуемых факторов.
Табл.3. Корреляционный анализ факторов модели.
Из данной таблицы можно наблюдать, что в целом связь между контрольными переменными довольно слабая. Из того, что мы видим, можно сделать выводы касательно направлений связей между факторами оборотного капитала и зависимой переменной, однако о значимости этих связей будут сделаны выводы чуть позже, когда перейдём к результатам регрессионного анализа.
Результаты регрессионного анализа
Проведение непосредственно самого исследования происходило с помощью инструментов программы Stata13, где я ввёл все собранные мною данные и пропустил выборку по пяти моделям через команду регрессии. По окончании анализа были получены следующие результаты, приведённые в таблице 4. Здесь в каждой клетке таблицы дано значение соответствующего параметра по каждой модели, а звёздочками обозначена их значимость по критерию Стьюдента. Если же параметр в той или иной модели получился незначимым, то делать какие-либо управленческие выводы по этому поводу нельзя, и мы вынуждены принять основную гипотезу об отсутствии существенной связи между показателями. Жирным шрифтом выделены коэффициенты в моделях интересующих нас значимых факторов, относительно которых проверяются гипотезы.
Табл.4. Вывод регрессионной статистики.
Parameter
Model 1
Model 2
Model 3
Model 4
Const.
-0,2646***
-0,3122***
-0,3205***
-0,2391***
ACP
–0,00074
-
-
-
ICP
-
-0,00062**
-
-
APP
-
-
0,00058**
-
CCC
-
-
-
-0,00073**
GROWTH
0,1119
0,1353*
0,1372*
0,1148
DR
0,1343
0,1238
0,0893
0,1004
CR
0,2087*
0,2154**
0,2091**
0,1969*
SIZE
0,0194**
0,0226*
0,0223*
0,0182**
R2
0,4109
0,3716
0,3685
0,3487
Firm-years
89
89
88
89
*, **, *** – обозначения значимости коэффициента при уровне α=0,10, α=0,05 и α=0,01, соответственно.
Исходя из получившейся таблицы регрессионных коэффициентов, можно сделать следующие выводы:
Во всех четырёх моделях R2 колеблется в районе 0,34-0,41, что, в целом, сопоставимо со значениями, которые получались в моделях работы [Daniel Makori & Ambrose Jagongo, 2013], на которую я опирался при построении эконометрических моделей. Учитывая многофакторность каждой модели и наличие контрольных переменных, это достаточно неплохое значение, которое говорит о том, что более трети изменений показателей может быть объяснено статистически.
Что касается первой модели, то взаимосвязь между периодом дебиторской задолженности и рентабельностью компании получилась обратной. Однако важно заметить, что этот коэффициент не прошёл проверку значимости. Такой же результат (о незначимости данного коэффициента) был получен в исследовании [Amon Magwiro, 2015]. На мой взгляд, это можно объяснить спецификой отрасли – у продуктовых компаний-ритейлеров дебиторская задолженность составляет очень маленькую долю оборотных активов, как было указано в первой части работы, поэтому варьирование периода её оборачиваемости не имеет существенной зависимости с показателями рентабельности. Таким образом, мы вынуждены отвергнуть первую гипотезу.
Вторая модель показывает значимую обратную зависимость между периодом оборачиваемости запасов и рентабельностью чистых операционных активов российских ритейлеров. Здесь так же, как и в исследованиях [Mark Deloof, 2003] [Shin & Soenen, 1998] соответствующая гипотеза подтверждается: компании могут повышать ценность для своих акционеров путём снижения объёма запасов (безусловно, до разумных пределов). Однако если снова обратиться к исследованию [Amon Magwiro, 2015], который исследовал южноафриканский ритейл, результат получился противоположным тому, к которому пришёл автор. Исходя из результатов получившейся регрессионной модели, в среднем, снижение периода оборачиваемости запасов на один день приводит к увеличению RNOA на 0,06%. Объём запасов может быть снижен до пороговой точки, в которой компания достигает минимального целевого показателя ликвидности. Ещё одним ориентиром, который был обозначен ещё в первой части настоящей работы, может быть значение оптимального объёма заказа материалов, который находится в точке решения задачи линейного программирования, где с одной стороны влияют транзакционные издержки по размещению заказа, а с другой – затраты на содержание запасов.
Период оборачиваемости кредиторской задолженности имеет статистически значимую прямую связь с RNOA, что означает подтверждение гипотезы №3, как и в случае с [Amon Magwiro, 2015]. Фактически, компании-ритейлеры совершают свою операционную деятельность за счёт кредиторской задолженности, то есть, имея в запасе больше дней до погашения своей задолженности, компании могут дольше распоряжаться «бесплатными» деньгами. Однако важно заметить, что специальное затягивание с выплатами – это не выход в данной ситуации, поэтому во избежание судебных тяжб и санкций со стороны кредиторов, не следует нарушать правила договора. Более того, слишком большое значение показателя оборачиваемости кредиторской задолженности может привести к потере ликвидности, что также накладывает ограничения на управление кредиторской задолженностью.
Далее, что касается финансового цикла организации, то здесь, несмотря на рассуждения некоторых авторов о положительном характере связи отрицательного CCC с рентабельностью и наличие в выборке примерно половины таких компаний, нет причин отвергнуть основную гипотезу. Из этого можно сделать вывод, что, в общем и целом, специфика отрасли российского продуктового ритейла не имеет влияния на общие представления о взаимосвязи величины финансового цикла организации и рентабельностью её чистых операционных активов. Делая конкретные выводы по результатам построения модели, можно заключить, что, в среднем, снижение финансового цикла на один день влечёт увеличение RONA на 0,073%.
Переходя к прочим показателям, мы вынуждены заключить, что всего лишь в двух моделях показала себя существенной переменная роста продаж (на 10% уровне значимости), которая имеет прямое влияние на зависимый показатель. Также важно отметить, что во всех четырёх моделях на различных уровнях значимости оказались существенными показатели текущей ликвидности, а также размера компании. Что касается показателя текущей ликвидности, то его положительную взаимосвязь с показателем рентабельности активов компании получили авторы таких работ, как [Е.Д. Никулин, Д.Л. Волков, 2012] [Talat Afza & Mian Nazir, 2009], которые принимали CR в качестве независимой переменной. Значимость такой контрольной переменной, как размер компании, можно также связать с тем, что более крупные компании имеют большую рыночную силу и могут тем самым давить на поставщиков, увеличивая период кредиторской задолженности для уменьшения периода оборачиваемости денежных средств.
Заключение
Управление оборотным капиталом – это сложный, трудоёмкий процесс, который, при успешной его реализации даёт большие преимущества организациям и открывает для них возможности внутреннего развития деятельности независимо от типа бизнеса. В ходе выполнения курсовой работы мною было установлено, что такое оборотный капитал компании, из каких частей он состоит и как может осуществляться управление этими частями. Также были рассмотрены основные модели финансирования оборотных активов компании и исследования, посвящённые изучению влияния применения той или иной стратегии на оценку компаний. [Weinraub & Visscher, 1998] [Soenen, 1993] [Talat Afza & Mian Nazir, 2009]. Если в целом взглянуть на результаты, то они получились несколько противоречивыми: ведение агрессивной политики финансирования оборотных активов ведёт к повышению рентабельности, но, в то же время, такие компании ниже оцениваются рынком.
Несмотря на то, что эффективное управление тем или иным фактором может дать какие-либо положительные результаты, необходимо рассматривать менеджмент собственных оборотных средств как целую систему взаимосвязанных элементов, где улучшение показателей одного фактора может привести к снижению показателей другого. Таким образом, если взглянуть на вопрос оборотного капитала в целом, можно сделать вывод, что управление им работает как весы, где для успешной деятельности компании просто необходимо поддерживать равновесие и определённый баланс между многочисленными показателями и коэффициентами.
В ходе выполнения данной курсовой работы было изучено множество научных статей и исследовательских работ на тему взаимосвязи управления оборотным капиталом и прибыльностью компаний. Большинство авторов пришли в своих исследованиях к достаточно общим выводам относительно характера взаимосвязей прибыльности с тем или иным фактором. Однако каждый год проводятся всё новые и новые исследования с учётом различных специфик: отрасли, размеров компаний, внешних экономических факторов и т.д.
Так, например, в настоящей курсовой работе была исследована взаимосвязь рабочего капитала и рентабельности чистых оборотных активов компании в отрасли продуктового ритейла России. В качестве базового исследования мною была взята научная статья, посвящённая этому вопросу в условиях отрасли продуктового ритейла ЮАР [Amon Magwiro, 2015]. Мой выбор обуславливается тем, что рынок ритейла в России (и в целом в мире) имеет свои особенные черты, по сравнению с другими отраслями. Во-первых, это отрицательный финансовый цикл, который является характерной чертой многих компаний отрасли. Во-вторых, это минимальные объёмы дебиторской задолженности, благодаря системе моментального расчёта покупателей за приобретённые товары. В-третьих, это рыночная сила ритейлеров по отношению к оптовым поставщикам, так как вторые используют ритейлеров в качестве инструмента передачи товаров конечному покупателю и вынуждены идти на уступки, чтобы избежать порчи продукции. Благодаря этим особенностям, проверка распространённых научных гипотез на существенно отличающейся от предыдущих исследований выборке компаний могла дать непредоопределённые результаты, отличные от тех, которые были получены во время изучения, к примеру, производственных компаний.
В ходе проведения регрессионного анализа составленных с опорой на исследование [Daniel Makori & Ambrose Jagongo, 2013] моделей, была выявлена обратная взаимосвязь рентабельности чистых оборотных активов с запасами и в целом с величиной финансового цикла. Также наблюдалась прямая взаимосвязь с периодом оборачиваемости кредиторской задолженности. Исследование подобной взаимосвязи для периода оборачиваемости дебиторской задолженности показало незначимость данного фактора.
Иными словами, в качестве управленческих решений, можно сказать, что три гипотезы из четырёх нашли подтверждение в условиях российского продуктового ритейла. Таким образом, следует заключить, что менеджеры могут добавлять стоимости своим компаниям путём снижения уровня запасов, а именно переходом на более частые и малообъёмные закупки до тех пор, пока выгоды от этого не станут меньше затрат на размещение заказа. На мой взгляд, компаниям стоит также уделить большое внимание развитию логистических цепочек для создания экономии и снижения себестоимости продукции.
Также, что следует из результатов регрессионной модели, компаниям с целью увеличения прибыльности следует увеличивать период продолжительности кредиторской задолженности. Однако зачастую огромные значения этого показателя могут говорить уже не о мощи компании, а, наоборот, о нарушении её кредитоспособности. Тем не менее, фирмам следует откладывать погашение задолженности перед поставщиками до последней возможной даты, согласно договору. Стоит понимать, что намеренное затягивание выплат по кредиторской задолженности может дорого стоить (хоть это и бесплатный источник средств), например, в случае вреда репутации, расторжения сотрудничества с постоянными поставщиками, судебные тяжбы.
Что касается финансового цикла, то здесь, несмотря на существование доказанных тенденций о стремлении компаний с отрицательным ССС к нулевому значению, подтвердилась основная гипотеза о том, что компаниям в целом выгодно снижать период оборачиваемости денежных средств с целью увеличения прибыльности компаний. Из этого можно сделать глобальный вывод, что специфика отрасли продуктового ритейла России не оказала достаточного влияния, чтобы отвергнуть выдвинутые гипотезы. Однако следует отметить важность дальнейших подобных исследований с использованием новых инструментов и введения новых контрольных переменных на этой и других отраслях, а также в разрезе размеров компаний.
Список используемых источников
Amon Magwiro. 2015. HOW RELEVANT IS THE WORKING CAPITAL MANAGEMENT IN EXPLAINING PROFITABILITY IN THE RETAIL SECTOR COMPANIES OF SOUTH AFRICA? Tshwane University of Technology, Pretoria.
Deloof M. 2003. "Does Working Capital Management Affect Profitability of Belgian Firms?" Journal of Business, Finance and Accounting 30(3&4): 573-587.
Arunkumar O.N., T.Radharamanan. 2011-2012. Analysis of effects of working capital management on corporate profitability of Indian manufacturing firms. IJBIT, Vol.5, March, 2012.
Daniel Mogaka Makori, Ambrose Jagongo. 2013. Working Capital Management and Firm Profitability: Empirical Evidence from Manufacturing and Construction Firms Listed on Nairobi Securities Exchange, Kenya. International Journal of Accounting and Taxation, Vol.1, №1, December, 2013.
Anna Bienasz & Zgibniew Golas. 2011. The influence of Working Capital Management on the Food Industry Enterprises Profitability.
F.Shahzad, Z.Fareed, B.Zulfiqar. 2015. Impact of Working Capital Management of Firm's Profitability: A Case Study of Cement Industry of Pakistan. European Researcher, Vol. 91, 2015.
Волков Д.Л., Никулин Е.Д. 2012. Современное состояние и перспективы развития исследований в области управления оборотным капиталом компании. Журнал «Корпоративные финансы» №3(23), 2012.
Kesseven Padachi. 2006. Trends in Working Capital Management and its Impact on Firms Performance: An Analysis of Mauritian Small Manufacturing Firms. International Review of Business Research Papers, Vol.2, №2, 2006.
T.Garanina & O.Petrova. 2015. Liquidity, Cash Conversion Cycle and Financial Performance: Case of Russian Companies. Investment Management and Financial Innovations Journal. Vol.1, pp.90-100.
Almazari, A.A. (2013). The Relationship between Working Capital Management and Profitability: Evidence from Saudi Cement Companies. British Journal of Economics, Management & Trade, 4.
Deloof, M. (2003). Does working capital management affect profitability of Belgian firms? Journal of Business Finance & Accounting, 30 (3/4), 573-587.
Д.Л. Волков, Т.А. Гаранина, Е.Д. Никулин. 2014. Финансо ый анализ. Учебно-методическое пособие. СПб.: Изд-во «Высшая Школа менеджмента»
http://pwc.blogs.com/
http://advantage.marketline.com/
Информационный портал newinspire.ru [Электронный ресурс]. Модель управления наличной денежной массой Баумоля-Тобина. URL: http://newinspire.ru/lektsii-po-makroekonomike/model-upravleniya-nalichnoy-denezhnoy-massoy-baumolya-tobina-1835, Режим доступа – свободный.
Информационный ресурс ngpedia.ru [Электронный ресурс]. Большая энциклопедия нефти и газа. Модель Миллера-Орра. URL: http://www.ngpedia.ru/id159195p1.html, Режим доступа – свободный.
Интернет-ресурс Домашке.нет. [Электронный ресурс]. Разработка политики управления оборотным капиталом. URL: https://domashke.com/referati/referaty-po-finansam/referat-razrabotka-politiki-upravleniya-oborotnym-kapitalom-3, Режим доступа – свободный.
Интернет-сервис E-Reading.club [Электронный ресурс]. Методы управления запасами. Финансовый менеджмент – конспект лекций. URL: http://www.e-reading.club/chapter.php/98788/16/Ermasova__Finansovyii_menedzhment__konspekt_lekciii.html Режим доступа – свободный.
Интернет-ресурс KPI & Balanced Scorecard [Электронный ресурс]. Управление запасами. URL: http://balanced-scorecard.ru/kpi/method/220 Режим доступа – свободный.
Интернет-ресурс Записки маркетолога [Электронный ресурс]. Управление дебиторской задолженностью. Ключевые моменты.
URL:http://www.marketch.ru/notes_on_marketing/accounts_receivable/management_receivables. Режим доступа – свободный.
Административно-управленческий портал aup.ru [Электронный ресурс]. Управление денежными потоками на предприятии.URL: http://www.aup.ru/books/m209/6_2.htm, Режим доступа – свободный.
О.В. Соколова. 2000 г. Финансы, деньги, кредит. Учебник. Москва. Изд-во.:«Юристъ»
Информационный портал Налоговый вестник [Электронный ресурс]. Антикризисные меры: Управление кредиторской задолженностью.URL: http://www.nalvest.com/nv-articles/detail.php?ID=32597, Режим доступа – свободный.
Короткова М.В. 2009. Оптимизация управления кредиторской задолженностью на предприятиях промышленности – стр.104-106. Публикация: Вестник ОГУ №5/май 2009 г.
Интернет-ресурс afdanalyse.ru. [Электронный ресурс]. Анализ финансового состояния предприятия.
URL:http://afdanalyse.ru/publ/finansovyj_analiz/analiz_oborachivaemosti/analiz_oborachivaemosti_zapasov/33-1-0-207, Режим доступа – свободный.
Приложения
Приложение 1. Выборка компаний и значения показателей.
Жирным шрифтом выделены выбросы по соответствующему показателю.
Приложение 2. Структура оборотного капитала компаний, попавших в выборку.
Report "working capital management and firms' profitability"