Оборотный капитал компании

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Оглавление

• Введение
• 1. Теоретические аспекты оценки взаимосвязи характеристик оборотного капитала и эффективности деятельности компаний
• 1.1 Определение характеристик оборотного капитала и эффективности деятельности компаний
• 1.2 Обзор литературы
• 1.3 Постановка гипотез исследования
• 2. Построение эконометрической модели для выявления взаимосвязей между характеристиками оборотного капитала и эффективностью деятельности российских компаний
• 2.1 Методология исследования
• 2.2 Дескриптивный анализ данных
• 2.3 Спецификация модели
• 2.4 Анализ производственных компаний
• 2.5 Анализ компаний сферы услуг
• 2.6 Интерпретация результатов
• Заключение
• Список использованной литературы
• Приложения

• Введение
• Управление оборотным капиталом является важным компонентом корпоративного финансового менеджмента, так как оно оказывает влияние на эффективность деятельности предприятий. При недостаточном количестве оборотных средств фирмы сталкиваются с необходимостью брать займы, и не всегда на выгодных условиях, а это снижает финансовую устойчивость бизнеса и ведет к падению прибыли. В противоположном случае, когда размер оборотного капитала организации слишком большой, компания не использует ресурсы для развития новых проектов (Скорочкин, 2014).
• На данный момент существует большое число исследований, посвященных управлению оборотным капиталом. Авторы изучали отдельные составляющие оборотного капитала (см. напр.: (Deloof M, 2003)), а также влияние операционного и денежного циклов на эффективность деятельности компании. При этом статьи охватывают далеко не все рынки и отрасли, что оставляет место для дальнейших исследований.
• В некоторых работах авторы уделяют большое внимание установлению взаимосвязей между финансовым циклом и различными показателями эффективности деятельности предприятий, таких как рентабельность и ликвидность активов, размер фирмы, объем продаж и другими индикаторами (см. напр.: (Lazaridis I, Tryfonidis D, 2006); (Meyer, S., Lьdtke, J. P., 2006); (Raheman A, Nasr M, 2007)). Данные исследования можно дополнить, поставив вопрос об определении допустимых границ значений финансового цикла, для того, чтобы показатели эффективности достигали оптимального уровня.
• Следует также отметить, что рассматриваемый вопрос недостаточно проработан с точки зрения применения российскими предприятиями. В исследовании 2014 года, посвященном оптимизации оборотного капитала, отмечается, что в годы бурного роста экономики российские компании, стремясь завоевать как можно большую часть рынка, ставили своей главной задачей продвижение новых продуктов. Повышению эффективности бизнеса за счет внутренних резервов не уделялось достаточного внимания (Скорочкин, 2014). Между тем оборотный капитал компании может стать одним из важнейших источников, обеспечивающих повышение эффективности деятельности компаний.
• Актуальность данной работы обусловлена предполагаемой перспективностью использования полученных рекомендаций по управлению оборотным капиталом для повышения эффективности деятельности предприятий. На сегодняшний день, в период экономического спада, оптимизация оборотного капитала является важной задачей для предприятий. Улучшение финансового состояния за счет эффективного управления оборотными средствами становится одной из приоритетных задач компании.
• В работе проводится сравнительный анализ производственных компаний и компаний сферы услуг. Данный подход позволяет принять к учету существование возможной отраслевой специфики в воздействии характеристик оборотного капитала на эффективность деятельности компаний.
• Объектом настоящего исследования являются компании Российской Федерации. Предметом исследования является характер взаимосвязи между характеристиками оборотного капитала и эффективностью деятельности компаний.
• Целью работы является определение взаимосвязи, существующей между характеристиками оборотного капитала и эффективностью деятельности российских компаний. Задачи, поставленные для достижения цели, включают:

· обзор существующих исследований, анализирующих взаимосвязь управления оборотным капиталом и эффективности деятельности компаний,

· определение показателей, характеризующих управление оборотным капиталом, а также эффективность деятельности компаний,

· тестирование эконометрической модели для выявления взаимосвязей между управлением оборотным капиталом и эффективностью деятельности,

· формулировка выводов и рекомендаций для повышения эффективности деятельности компаний.



Глава 1. Теоретические аспекты оценки взаимосвязи характеристик оборотного капитала и эффективности деятельности компаний

1.1 Определение характеристик оборотного капитала и эффективности деятельности компаний

Оборотный капитал - это активы предприятия, которые возобновляются с определенной регулярностью для обеспечения текущей деятельности. Стандарты бухгалтерского учета РФ определяют оборотные средства как активы, обращаемые в наличные средства в течение одного календарного года.

Оборотный капитал и политика в отношении управления этим капиталом в высокой степени важны для обеспечения непрерывности и эффективности текущей деятельности предприятий.

Под характеристиками оборотного капитала понимаются периоды оборота дебиторской задолженности, кредиторской задолженности и запасов, а также цикл обращения денежных средств.

В качестве индикаторов, измеряющих эффективность деятельности предприятий, в настоящей работе выбраны показатели рентабельности и отношение рыночной стоимости активов к их балансовой стоимости. Обоснование выбора показателей будет дано ниже.

Одной из целей управления оборотным капиталом является рост рентабельности активов, так как рентабельность выступает непосредственным драйвером ценности капитала организации, находящимся с ним в прямой зависимости (Волков, Никулин, 2012).

Коэффициент рентабельности активов (ROA) - это отношение чистой прибыли без учета процентов по кредитам к ее суммарным активам. Показатель рентабельности активов характеризует эффективность использования активов для получения прибыли. Помимо этого, он показывает среднюю доходность, полученную на все источники капитала (собственного и заемного).

Согласно Deloof (Does working capital management affect profitability of Belgian firms, 2003), управление оборотным капиталом имеет значимое влияние на показатель рентабельности активов фирм. Рентабельность активов является мерой измерения операционной эффективности деятельности компании, таким образом, данный показатель может принимать в качестве целевого показателя управления оборотным капиталом.

Неэффективное управление оборотными средствами можно интерпретировать как нецелесообразное использование капитала, например, содержание в простаивающих активах, вследствие чего ликвидность снижается и способность инвестировать в производственные активы, такие как оборудование и станки, падает, что в конечном итоге влияет на рентабельность.

В качестве индикатора, измеряющего эффективность деятельности предприятий, также был выбран показатель отношения рыночной стоимости активов к их балансовой стоимости (P/B). Как и большинство других коэффициентов, он может различаться по отраслям.

Рассмотрение отношения рыночной стоимости активов к их балансовой стоимости является важным, так как этот показатель объединяет внешние и внутренние факторы ценообразования (Block, 1964).

Популярной мерой управления оборотным капиталом является управление периодами оборота дебиторской, кредиторской задолженности и запасов, а также циклами обращения денежных средств.

Период оборота дебиторской задолженности - это отношение дебиторской задолженности к выручке предприятия. Данный показатель дает информацию о том, насколько быстро в среднем задолженность дебиторов оборачивается в выручку. В данном индикаторе можно проследить изменения в политике компании, так как более свободная кредитная политика или менее жесткая политика по сбору дебиторской задолженности повысят период оборота дебиторской задолженности (Faden, 2013).

Период оборота запасов показывает частоту, с которой оборачиваются средства, вложенные в запасы, с учетом себестоимости проданных товаров. Показатель равен отношению запасов к себестоимости товаров. Высокое значение данного индикатора означает, что компания обойтись небольшим количеством запасов для поддержания производства и продаж. Изменение в операционной деятельности, например, увеличение количества дефектных товаров, будет отражаться в данном показателе.

Период оборота кредиторской задолженности - это отношение кредиторской задолженности к себестоимости проданных товаров. Это соотношение показывает среднюю скорость, с которой компания платит за приобретенные услуги или товары. Отсроченные платежи улучшают состояние ликвидности компании, так как средства могут быть использованы для финансирования активов (Faden, 2013).

Операционный цикл - это время между приобретением материалов, которые используются в производственном процессе, и их обращением в выручку.

Продолжительность операционного цикла находится по формуле:

оборотный капитал эконометрический

ОЦ = ПОз + ПОдз, где

ОЦ - период операционного цикла, в днях;

ПОз - период оборота запасов, в днях;

ПОдз - период оборота дебиторской задолженности, в днях.

Операционный цикл уменьшается, к примеру, в случаях уменьшения запасов на складе или росте объемов продаж товаров при условии предоплаты.

Финансовый цикл - это продолжительность промежутка времени между фактической оплатой закупок сырья и материалов, необходимых фирме, и получением денежных средств за реализованную продукцию и товары [13, с.267].

Продолжительность цикла определяется по формуле:

ФЦ = ПОз + ПОдз - ПОкз, где

ФЦ - период финансового цикла, в днях;

ПОз - период оборота запасов, в днях;

ПОдз - период оборота дебиторской задолженности, в днях;

ПОкз - период оборота кредиторской задолженности, в днях.

Использование данного показателя удобно для анализа, так как он отражает тот факт, что производство и распространение товаров и услуг компаний, а также сбор денежных средств являются не мгновенными процессами, а происходят с временными лагами (Richards, Laughlin, 1980).

Большинство компаний имеют положительное значение финансового цикла, что означает необходимость финансирования их операционного цикла. В случае если значение является отрицательным, то дебиторская задолженность погашается перед уплатой кредиторам компании. В таком благоприятном положении компания опирается в значительной степени на финансирование поставщиком (Faden, 2013).

Длинный финансовый цикл может увеличивать рентабельность, так как он ведет к более высоким продажам. С другой стороны, корпоративная прибыль может уменьшиться, если расходы на увеличение инвестиций в оборотный капитал растут быстрее, чем выгоды от удерживания запасов и/или предоставления коммерческих кредитов. Таким образом, возникает необходимость определить нормативные значения финансового цикла, которые могут быть установлены на основе целевых значений выбранных показателей эффективности управления оборотным капиталом, а также принимая в учет имеющиеся ограничения.

Bernstein (1993) ввел понятие чистого торгового цикла. Расчет данного цикла отличается от финансового тем, что во всех компонентах: периодах оборота дебиторской задолженности, запасов и кредиторской задолженности в качестве знаменателя используется выручка. Данная концепция упрощает расчет. Некоторые данные, которые необходимы для расчета финансового цикла, могут быть недоступны, в этом случае чистый торговый цикл может быть доступной альтернативой. Эмпирические исследования подтверждают, что оба цикла дают похожие результаты (Faden, 2013).

Для того чтобы принять в расчет необходимость ограничения на увеличение рентабельности активов предприятий, рассматривается также уровень ликвидности. Коэффициент текущей ликвидности показывает способность компании погашать текущие (краткосрочные) обязательства за счёт оборотных активов. Данный показатель характеризует способность выдерживать изменения в рыночной конъюнктуре и деловой среде; например, длительные задержки оплат от покупателей, колебания продаж, возникновение непредвиденных расходов, требования немедленной уплаты задолженностей. Принято считать, что данный коэффициент должен быть больше 1, однако определений значения зависит от отрасли, страны и прочих условий.

1.2 Обзор литературы

Оборотные средства равны разнице между текущими активами и текущими обязательствами (Arnold, 2008, Preve, Sarria-Allende, 2010). Таким образом, управление оборотным капиталом можно определить как управление текущими активами и текущими пассивами (Schall, Haley, 1991). Главной целью является достижение баланса между их компонентами (Gill, 2011). Управление оборотным капиталом является чрезвычайно важным, так как оно оказывает влияние на эффективность и ликвидность компаний (Taleb et al., 2010).

Исследователи подходили к изучению управления оборотным капиталом с разных сторон. Волков Д.Л. и Никулин Е.Д. (2012) систематизировали научные исследования и классифицировали уровни управления оборотным капиталом. Они выделили три уровня: уровень элементов оборотного капитала, корпоративный уровень и уровень цепи поставок. На уровне элементов оборотного капитала в качестве объекта управления используются отдельные элементы оборотного капитала (запасы, дебиторская задолженность, кредиторская задолженность, денежные средства и др.). На корпоративном уровне объектом управления выступают совокупные результаты. Основное внимание уделяется показателям операционного и денежного циклов предприятий. В случае управления уровнем цепи поставок приоритетом является контроль всей совокупности компаний, задействованных в цепи поставок.

Авторы исследовательских работ рассматривали различные меры эффективности деятельности предприятий, а также различные показатели управления оборотным капиталом.

Shin и Soenen (1998) исследовали взаимосвязь между управлением оборотным капиталом и создания стоимости для акционеров. В своем исследовании в качестве меры управления оборотным капиталом авторы использовали показатель «net-trade cycle (NTC)». NTC равен циклу обращения денежных средств, где все компоненты выражены в процентах от продаж. NTC может быть ориентиром для дополнительных потребностей в оборотном капитале в зависимости от прогнозируемого роста продаж. Авторы исследовали эту связь с помощью корреляционного и регрессионного анализа. Используя выборку из 58985 американских фирм за период 1975-1994 гг., они обнаружили сильную отрицательную связь между NTC фирмы и ее прибыльностью. Авторы предположили, что одним из возможных способов для создания акционерной стоимости является снижение NTC фирмы.

Long и др. (1993) разработали модель предоставления покупателям коммерческого кредита, в которой асимметричная информация приводит к тому, что фирмы увеличивают время отсрочки оплаты, чтобы покупатели могли проверить качество продукта до оплаты. Их выборка состояла из данных промышленных фирм всех стран за период 1985-1987 гг. Был использован регрессионный анализ. Авторы определили политику предоставления коммерческого кредита как среднее время неоплаченной дебиторской задолженности. Полученные данные свидетельствуют, что производители могут увеличить затраты, связанные с расширением коммерческих кредитов путем финансирования их дебиторской задолженности посредством кредиторской задолженности и краткосрочных займов.

Deloof (2003) использовал данные 1009 крупных фирм Бельгии за период 1992-1996 гг. Используя корреляционный и регрессионный анализ, он обнаружил отрицательную связь между валовой операционной прибылью и показателями ежедневной дебиторской задолженностью, запасов и кредиторской задолженности. Автор предполагает, что менеджеры имеют возможность увеличить прибыль, уменьшая ежедневную дебиторскую задолженность и запасы.

Ghosh и Maji (2003) исследовали эффективность управления оборотным капиталом на примере цементных компаний Индии в 1992-1993 г. и 2001-2002 г. Для измерения эффективности управления оборотным капиталом они использовали три индекса: индекс производительности, индекс использования, и общий индекс эффективности. Используя регрессионный анализ и отраслевые нормы как целевой уровень эффективности, авторы обнаружили, что некоторые из выбранных фирм повысили эффективность управления оборотным капиталом.

Eljelly (2004) эмпирически исследовал взаимосвязь между прибыльностью и ликвидностью, используя коэффициенты текущей ликвидности и цикла обращения денежных средств (CCC - cash conversion cycle) на выборке из 929 акционерных обществ в Саудовской Аравии. Был сделан вывод об отрицательной связи между прибыльностью фирмы и ее уровнем ликвидности. Эта связь является более выраженной для фирм с высокими коэффициентами текущей ликвидности и длинными циклами обращения денежных средств. На отраслевом уровне, однако, цикл обращения денежных средств имеет большее значение в качестве меры ликвидности, чем коэффициент текущей ликвидности, который влияет рентабельность.

Lazaridis и Tryfonidis (2006) провели исследование по выборке из 131 фирмы, котирующейся на Афинской фондовой бирже за период 2001 - 2004 г. Была найдена статистически значимая связь между рентабельностью активов, циклом обращения денежных средств и его компонентами (дебиторской задолженностью, кредиторской задолженностью и запасами). На основе анализа авторы предполагают, что менеджеры могут увеличивать прибыль для компаний, управляя циклом обращения денежных средств и поддерживая каждый его компонент на оптимальном уровне.

Raheman и Nasr (2007) изучали влияние различных переменных, включающие средний период сбора, оборачиваемость запасов в днях, средний срок оплаты, цикл оборота денежных средств и коэффициент текущей ликвидности, на основе данных пакистанских фирм. Выборка включала 94 фирмы, котирующиеся на фондовой бирже Карачи. Была обнаружена сильная отрицательная связь между выбранными переменными и рентабельностью активов фирм. При увеличении цикла оборота наличности рентабельность уменьшается. Таким образом, было выявлено, что, уменьшая цикл обращения денежных средств, менеджеры могут увеличивать рентабельность активов компании.

Garcia-Teruel и Martinez-Solano (2007) использовали панельные данные 8872 предприятий Испании за период 1996-2002 г. Результаты показали, что менеджеры могут увеличивать прибыльность компаний, уменьшая запасы и количество дней просроченной дебиторской задолженности. Кроме того, уменьшение цикла оборотного капитала также увеличивает прибыльность.

Falope и Ajilore (2009) исследовали панельные данные 50 предприятий Нигерии за период 1996-2005 г. Авторы обнаружили сильную отрицательную связь между чистой операционной прибылью и показателями среднего периода сбора, периода оборачиваемости запасов в днях, среднего периода оплаты и денежного цикла. Кроме того, они не обнаружили существенных отличий для данных закономерностей по отношению к большим и малым предприятиям.

Mathuva (2009) анализировал влияние управления оборотным капиталом на рентабельность активов, используя данные 30 компаний, котирующихся на фондовой бирже Найроби (NSE) за период с 1993 по 2008 г.. Основные выводы состоят в том, что рентабельность имеет значительную отрицательную связь с периодом сбора дебиторской задолженности, сильную положительную связь с периодом преобразования запасов в продаваемые товары и положительную связь со средним сроком расчетов с кредиторами.

Исследование Erasmus (2010) посвящено изучению взаимосвязи между управлением оборотным капиталом и рентабельностью активов для промышленных предприятий Южной Африки за 1989-2007 гг. Отдельно были проанализированы компании, акции которых были размещены на фондовой бирже, и компании, чьи акции были сняты с торгов. В качестве показателя, характеризующего управление оборотными средствами, был выбран NTC. Кроме того, в качестве переменных, оказывающих влияние на рентабельность активов, были использованы: коэффициент текущей ликвидности, натуральный логарифм продаж как прокси для размера фирмы, темп роста продаж, коэффициент финансовой задолженности (финансовый рычаг). Результаты показали, что для компаний, размещенных на бирже, между рентабельностью активов и показателями NTC, коэффициентом текущей ликвидности и коэффициентом задолженности существует статистически значимая отрицательная взаимосвязь. Для предприятий, акции которых были исключены с торгов, отношения между рентабельностью активов и NTC не являются статистически значимыми. Кроме того, был сделан вывод о том, что коэффициент текущей ликвидности и коэффициент финансовой задолженности имеют более выраженный эффект на рентабельность активов для не торгующих акциями фирм.

Rehn (2012) исследовал вопрос о том, может ли управление оборотным капиталом влиять на прибыльность компаний и увеличивать стоимость для акционеров на примере финских и шведских компаний. Автор использовал показатели CCC, NTC, и их составляющие. В качестве меры эффективности деятельности компаний был использован коэффициент рентабельности валовой прибыли. Был сделан вывод о том, что эффективное управление каждой составляющей оборотного капитала может увеличить чистую приведенную стоимость денежных потоков, что положительно отразится на акционерной стоимости. Было отмечено, что результаты исследования индивидуальны для различных отраслей. Тем не менее, для большинства отраслей связь между CCC или NTC и рентабельностью валовой прибыли является отрицательной.

Модель авторов Baсos-Caballero, Garcнa-Teruel, Martнnez-Solano (2014) состоит из показателей NTC, размера компании, коэффициента финансовой задолженности, отношения стоимости нематериальных активов к общим активам и рентабельности активов в качестве независимых переменных. Зависимая переменная - это эффективность деятельности компаний, рассчитанная как отношение суммы рыночной стоимости собственного капитала и балансовой стоимости долга к балансовой стоимости активов. Выборка включает все размещенные на бирже нефинансовые фирмы Великобритании за период 2001-2007 годов. Выводы данного исследования свидетельствуют о U-образной зависимости между инвестициями в оборотный капитал и результатами работы фирмы, что предполагает существование оптимального уровня инвестиций в оборотный капитал, который уравновешивает затраты и выгоды и максимизирует стоимость фирмы.

Enqvist, Graham, Nikkinenc (2014) использовали данные всех компаний, размещенных на фондовой бирже Хельсинки за 1990 - 2008 гг. Меры, характеризующие управление оборотными средствами, включают: CCC, дебиторскую задолженность, запасы и кредиторскую задолженность. Рентабельность активов и отношение валовой прибыли к нефинансовым активам являются мерами эффективности деятельности. Контрольные переменные состоят из коэффициента текущей ликвидности, натурального логарифма продаж и коэффициента финансовой задолженности (финансового рычага). Была найдена отрицательная связь между циклом оборота денежных средств и рентабельностью. Было доказано, что компании могут достигнуть более высокого показателя рентабельности, эффективно управляя запасами и снижая время сбора дебиторской задолженности. Кроме того, более короткий срок погашения кредиторской задолженности повышает прибыльность. Данная работа указывает на то, что эффективное управление оборотным капиталом фирмы, а также поддержание его отдельных компонентов на оптимальном уровне оказывает существенное влияние на прибыльность предприятий.

Большинство авторов в качестве мер эффективности деятельности предприятий включают в свои исследования показатели валовой операционной прибыли, рентабельности активов, коэффициент рентабельности валовой прибыли и прочие. В качестве мер управления оборотным капиталом многие исследования включают в себя рассмотрение ССС, NTC, три компонента цикла обращения денежных средств (оборачиваемость кредиторской и дебиторской задолженности, оборачиваемость запасов), операционный цикл, а также другие показатели.

Нужно заметить, что, принимая в учет все рассмотренные исследования, нельзя сформулировать однозначного ответа о прогнозируемом влиянии переменных на эффективность деятельности предприятий.

Как отмечают Knauer и Wцhrmann (2013), связь между управлением оборотным капиталом и прибыльностью была исследована для большого количества стран. Ранние работы сосредоточены на Соединенных Штатах, а более поздние - фокусируются на европейских и азиатских странах. За исключением Meyer и Lьdtke (2006), которые проводили анализ с использованием данных только за 2003 год, все остальные исследования основаны на панельных данных с периодами времени в пределах от 4 до 20 лет.

Эмпирические исследования свидетельствуют о том, что более жесткое управление оборотным капиталом положительно влияет эффективность деятельности предприятий. Тем не менее, следует отметить, что необходимо принимать в учет следующие ограничения. Во-первых, необходимо фокусировать исследование не только на показателях CCC или NTC, но также важно проанализировать эффекты трех составляющих компонентов оборотного капитала: дебиторской задолженности, запасов и кредиторской задолженности в отдельности. Как показывает обзор литературы, конечный результат во многом обусловлен эффектами управления дебиторской задолженности и управления запасами. Во-вторых, представляется важным определить значения финансового цикла, для того чтобы показатели эффективности достигали оптимального уровня.

1.3 Постановка гипотез исследования

Анализ существующих работ позволил сформулировать следующие гипотезы настоящего исследования.

По аналогии с исследованием Enqvist et al. (2014) полагаем, что экономическое состояние страны оказывает влияние на характер связи между элементами оборотного капитала и эффективностью деятельности компаний. Исходя из этого, сформулируем гипотезу 1.

Гипотеза 1. Характер связи между характеристиками оборотного капитала и эффективностью деятельности компаний зависит от состояния экономики страны в рассматриваемый период.

Гипотеза 2. Существует значение финансового цикла, при котором показатели эффективности деятельности компаний достигают оптимальных уровней.

Необходимо принять во внимание тот факт, что для компаний сферы производства характерен положительный финансовый цикл. Данное наблюдение можно объяснить тем, что для этой сферы характерны большие объемы запасов, обусловленные производственной необходимостью. Компании сферы услуг, наоборот, часто имеют отрицательные значения финансового цикла вследствие отсутствия запасов и работе по предоплате от покупателей. Таким образом, наличие определенной специфики деятельности компаний дает основание полагать, что определяющие факторы, оказывающие влияние на эффективность деятельности, для компаний сферы производства и сферы услуг будут различны. Другими словами, сила влияния индикаторов управления оборотным капиталом на результаты деятельности будет различаться для компаний производства и сферы услуг. Поэтому исследование проводится отдельно для компаний производства и сферы услуг. Как и в исследовании Волкова Д.Л. и Никулина Е.Д. (2012) полагаем, что значения финансового цикла, при котором показатели эффективности деятельности достигают оптимальных уровней, для компаний рассматриваемых отраслей будут различаться.



Глава 2. Построение эконометрической модели для выявления взаимосвязей между характеристиками оборотного капитала и эффективностью деятельности российских компаний

2.1 Методология исследования

Для определения взаимосвязи между характеристиками оборотного капитала и эффективностью деятельности компаний используется эконометрический анализ с применением линейных регрессионных моделей.

Характеристики выборки представлены в таблице 1.

Таблица 1

Характеристика выборки

Параметр	Характеристика
Компании	Российские ОАО*
Количество	409
Распределение компаний по отраслям	Производство: 297 Услуги: 112
Период	2007-2013 гг.
Источник данных	Thomson Reuters

*Примечание: согласно изменениям в Гражданском кодексе РФ (пункт 1 ст. 66.3 ГК РФ), с 01.09.2014 г. форма «Открытое акционерное общество» (ОАО) преобразована в «Публичное акционерное общество» (ПАО).

Названия компаний, включенных в выборку, приведены в приложении 1.

Для того чтобы принять к учету существование возможной отраслевой специфики, исследование проводится отдельно по компаниям, принадлежащих к сфере производства, и к сфере услуг.

В качестве зависимых переменных выбраны следующие показатели:

1. Рентабельность активов

2. Отношение рыночной стоимости активов к их балансовой стоимости

Объясняющие переменные:

1. Период оборота дебиторской задолженности

2. Период оборота кредиторской задолженности

3. Период оборота запасов

4. Финансовый цикл

Контрольные переменные:

1. Коэффициент текущей ликвидности

2. Размер фирмы (логарифм объема продаж)

3. Коэффициент финансовой задолженности ((краткосрочные займы+долгосрочные займы)/совокупные активы))

Кроме того, мы включаем в модель фиктивные переменные, которые отражают важность компонентов оборотного капитала в двух различных состояниях экономики: спад и подъем.

Для определения состояния экономики в 2007-2013 гг. был проанализирован индекс промышленного производства по данным Федеральной службы государственной статистики РФ. График приведен в приложении 2.

Как в исследовании McQueen and Roley (1993), мы считаем, что примерно 25 % от самых высоких значений индекса принадлежат к периоду экономического подъема, и 25 % от самых низких - к спаду. Оставшиеся 50 % представляют собой средние значения. Таким образом, получаем, что к периоду спада относятся 2008 и 2009 года, к периоду подъема - 2007 и 2010 года. Периоды 2011-2013 гг. - нейтральные.

Аналогично структуре моделей, ранее применяемых Deloof (2003), Lazaridis, Tryfonidis (2006), Enqvist et al. (2014), мы оцениваем следующую регрессионную модель для изучения влияния финансового цикла на эффективность деятельности компаний:

Efficiency_it = C(1) + C(2)*CCC_it + C(3)*CR_it + C(4)*DEBT_it + C(5)*SIZE_it + C(6)* D1_it + C(7)*D2_it + C(8)*(D1*CCC) _it + C(9)*(D2*CCC) _it + _it,

где:

· Efficiency характеризуется показателями рентабельности активов (ROA) и отношением рыночной стоимости активов к их балансовой стоимости (P_TO_B) для i-той компании в период t;

· CCC - финансовый цикл для i-той компании в период t;

· CR - коэффициент текущей ликвидности для i-той компании в период t;

· DEBT - коэффициент финансовой задолженности для i-той компании в период t;

· SIZE - размер фирмы для i-той компании в период t;

· D1 - фиктивная переменная для обозначения экономического спада для i-той компании в период t;

· D2 - фиктивная переменная для обозначения экономического подъема для i-той компании в период t;

· - случайная ошибка модели для i-той компании в период t.

Тестирование данной модели позволит сделать вывод о воздействии финансового цикла на эффективность деятельности компаний в периоды экономических подъемов и кризисов.

2.2 Дескриптивный анализ данных

Рассмотрим описательные статистики исследуемых переменных для производственных компаний.



Таблица 2

Описательные статистики для производственных компаний

	AP_DAYS	AR_DAYS	INV_DAYS	CCC	P_TO_B	ROA	CR
Mean	49.78459	89.02222	103.2383	142.4759	12.55348	6.784054	2.27021
Median	29.95588	60.00000	79.00000	115.4763	0.890000	6.080000	1.54000
Maximum	587.5147	640.0000	358.0000	752.0867	10543.86	97.40000	41.3100
Minimum	0.000000	1.000000	0.000000	-516.2277	-39.76000	-68.90000	0.04000
Std. Dev.	63.33726	86.09255	79.96759	127.8187	294.3591	10.11549	2.55513
Skewness	3.688265	2.576281	1.173272	0.828017	35.16211	0.223208	5.65640
Kurtosis	22.20337	11.56911	3.711025	6.093711	1257.461	15.14277	60.4401

Общее количество наблюдений после исключения выбросов равно 1305. Рентабельность активов компаний, включенных в выборку, составляет в среднем 6,78 %. Медиана равна 6,08 %. Данные значения свидетельствуют о том, что деятельность большинства компаний является прибыльной. Период оборота кредиторской задолженности в среднем равен 50 дней (медиана равна 30 дням), в то время как среднее время оплаты дебиторской задолженности составляет 89 дней (медиана - 60 дней). Это говорит о том, что в среднем производственные компании расплачиваются со своими поставщиками и подрядчиками быстрее, чем получают оплату за проданные товары от своих покупателей. Среднее время оборота запасов равно 104 дням, медиана - 79 дней. Финансовый цикл, или, другими словами, период, в течение которого денежные средства отвлечены из оборота, в среднем составляет 143 дня (медиана - 116 дней).

В приложении 3 представлена корреляционная матрица со значениями вероятностей. Рассмотрим значимые на 90 % уровне надежности взаимосвязи. Значение рентабельности активов имеет обратную связь с переменными периода оборота дебиторской задолженности, периода оборота запасов, с периодом оборота кредиторской задолженности а также с переменной чистого торгового цикла

Данные наблюдения согласуются с большинством проведенных ранее исследований, которые подтверждают, что более короткий период между производством и получением выручки от проданной продукции положительно влияет на эффективность деятельности предприятий.

Коэффициент текущей ликвидности положительно зависит от переменных периода оборота дебиторской задолженности, периода оборота запасов, финансового цикла и чистого торгового цикла. Коэффициент имеет обратную связь с периодом оборота кредиторской задолженности.

Отношение рыночной стоимости активов к их балансовой стоимости для производственных компаний имеет прямую связь с коэффициентом финансовой задолженности, обратная связь наблюдается с показателями финансового и чистого торгового циклов.

Рассмотрим описательные статистики переменных компаний сферы услуг.

Таблица 3

Описательные статистики для компаний сферы услуг

	AP_DAYS	AR_DAYS	INV_DAYS	CCC	P_TO_B	ROA	CR
Mean	33.80553	56.70433	25.15443	48.05323	1.701149	5.934727	1.752448
Median	23.43348	46.00000	17.00000	38.52095	0.890000	4.970000	1.160000
Maximum	497.7240	634.0000	356.0000	942.9949	43.21000	45.12000	54.97000
Minimum	0.000000	7.000000	0.000000	-430.7240	-6.810000	-73.71000	0.130000
Std. Dev.	46.78483	49.14055	39.00898	73.40944	3.229973	11.32133	2.983299
Skewness	5.878398	4.987047	4.384021	3.865271	7.208678	-1.468349	12.30576
Kurtosis	47.05762	45.90105	28.79066	51.79889	75.60804	17.22745	202.0212

Общее количество наблюдений после исключения выбросов составило 531. Рентабельность активов предприятий, включенных в выборку, составляет в среднем 5,94 %. Медиана равна 4,97 %. Таким образом, большинство компаний сферы услуг, попавших в выборку, являются рентабельными. Период оборота кредиторской задолженности в среднем равен 34 дням (медиана равна 24 дням), среднее время оплаты дебиторской задолженности составляет 57 дней (медиана - 46 дней). В среднем компании сферы услуг получают оплату за проданные товары от своих покупателей дольше, чем расплачиваются со своими поставщиками и подрядчиками. Среднее оборота запасов равно 26 дням, медиана - 17 дней. Среднее значение финансового цикла составляет 49 дней (медиана - 39 дней).

Для обнаружения взаимосвязей между исследуемыми переменными была построена корреляционная матрица (приложение 4). Рассмотрим значимые на 90 % уровне надежности взаимосвязи.

Значение рентабельности активов имеет обратную связь с переменными периода оборота дебиторской задолженности, периода оборота запасов, периода оборота кредиторской задолженности. Прямая связь существует с переменной финансового цикла.

Коэффициент текущей ликвидности положительно зависит от переменных периода оборота дебиторской задолженности, периода оборота запасов, финансового цикла и чистого торгового цикла. Коэффициент имеет обратную связь с периодом оборота кредиторской задолженности и коэффициентом финансовой задолженности.

Отношение рыночной стоимости активов к их балансовой стоимости для компаний сферы услуг имеет прямую связь с коэффициентом финансовой задолженности, обратная связь наблюдается с показателями периода оборота кредиторской задолженности и периода оборота запасов.

По результатам анализа компаний сфер производства и услуг сформулируем основные выводы. Для производственных компаний финансовый цикл значительно выше, чем для компаний сферы услуг. Данное наблюдение можно объяснить тем, что для этой сферы характерны большие объемы запасов, обусловленные производственной необходимостью. Компании сферы услуг, наоборот, часто имеют меньшие значения финансового цикла вследствие отсутствия запасов и работе по предоплате от покупателей. В среднем и компании сферы услуг, и компании производства получают оплату за проданные товары от своих покупателей в больший срок, чем расплачиваются со своими поставщиками и подрядчиками. При этом для сферы услуг показания периодов оборота кредиторской и дебиторской задолженности составляют меньшие сроки, чем аналогичные периоды оборота производственных компаний. Значение периода оборота запасов варьируется в зависимости от отрасли. Для сферы производства данный показатель значительно выше, что обусловлено необходимостью для предприятий иметь большие объемы запасов для обеспечения производства.

2.3 Спецификация модели

Исследуемая выборка представляет собой панельные данные. Проводимый анализ сопряжен с проблемой эндогенности в связи с тем, что элементы оборотного капитала и финансовые результаты взаимосвязаны. Данный факт ведет к тому, что применение обычного метода наименьших квадратов приводит к смещенным и несостоятельным оценкам.

Среди самых распространенных методов борьбы с эндогенностью - использование инструментальных переменных. Например, оценка моделей с помощью двухступенчатого обобщенного метода моментов (GMM). Данный метод позволяет контролировать эндогенность с помощью инструментов (Arellano and Bond, 1991). Другим известным методом является оценка двухшаговым методом наименьших квадратов. Этот метод представляет собой решение систем одновременных уравнений; он состоит из двух этапов, на каждом из которых используется метод наименьших квадратов. Данный подход позволяет получить состоятельные оценки параметров структурной формы.

Необходимо заметить, что подбор релевантных инструментов может быть проблематичным. Часто возникает ситуация, когда инструменты могут быть слабыми или/и эндогенными. Хорошо известно, что качество модели на основе инструментальной оценки напрямую зависит от качества используемых инструментов. Присутствие слабых инструментов не только снижает точность оценок, но также может привести к несостоятельности и смещению инструментальной оценки, превосходящему смещение МНК-оценки (Эббес П., 2007).

Для преодоления проблемы эндогенности при наличии панельных данных можно применить оценку с фиксированными эффектами для учета пропущенных переменных, если корреляция между регрессорами и ошибкой возникает из независимых от времени источников (Ebbes, Bockenholt & Wedel, 2004).

Таким образом, исследование будет основываться на модели с фиксированными эффектами. Для проверки возможности применения данной модели будет использован тест Хаусмана. Он позволяет проверить ортогональность случайных эффектов и регрессоров.

Далее представлен анализ для производственных компаний и компаний сферы услуг. Для проведения исследования был использован статистический пакет EViews 7.0.

2.4 Анализ производственных компаний

Проведем анализ влияния характеристик оборотного капитала на эффективность деятельности компаний, выраженной показателем рентабельности активов. Оценим уравнение

ROA_it=C(1)+C(2)*CCC_it+C(3)*CR_it+C(4)*DEBT_it+C(5)*SIZE_it+C(6)*D1_it+ C(7)*D2_it+C(8)*(D1*CCC) _it+C(9)*(D2*CCC) _it+ _it.

VARIABLES	ROA
C	-116.0289***
	(13.25470)
CCC	-0.007678**
	(0.003725)
CR	0.708700***
	(0.108550)
DEBT	1.10E-05
	(1.17E-05)
SIZE	17.77800***
	(1.339293)
D1	-1.153855
	(15.83577)
D2	2.218834
	(27.57953)
D1*CCC	-0.005521
	(0.004237)
D2*CCC	-0.003528
	(0.004264)
Observations	1974
R-squared	0.538516
Number of reg	315
Standard errors in parentheses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Для подтверждения приемлемости применения модели с фиксированными эффектами был проведен тест Хаусмана. Результаты проведенного теста Хаусмана приведены в Приложении 5. Исходя из его результатов, можно сделать вывод об отсутствии случайных эффектов в моделях. Для полученной модели применим метод с фиксированными эффектами. На графике в Приложении 6 приведен график распределения остатков модели.

Оценим уравнение ROA_it = C(1) + C(2)*AP_DAYS_it + C(3)*AR_DAYS_it + C(4)*INV_DAYS_it + C(5)*CR_it + C(6)*DEBT_it + C(7)*SIZE_it + C(8)*D1_it + C(9)*D2_it + C(10)*D1*AP_DAYS_it + C(11)*D2*AP_DAYS_it + C(12)*D1*AR_DAYS_it + C(13)*D2*AR_DAYS_it + C(14)*D1*INV_DAYS_it + C(15)*D2*INV_DAYS_it+ _it.



VARIABLES	ROA
C	-99.00261***
	(13.65405)
AP_DAYS	-0.007574
	(0.005826)
AR_DAYS	-0.014177**
	(0.005530)
INV_DAYS	-0.015162**
	(0.006791)
CR	0.684623***
	(0.108318)
DEBT	9.23E-06
	(1.16E-05)
SIZE	15.68990***
	(1.402034)
D1	-0.974763
	(15.74211)
D2	1.670533
	(27.41744)
D1* AP_DAYS	-0.002178
	(0.009680)
D2* AP_DAYS	-0.012334
	(0.009932)
D1* AR_DAYS	-0.004081
	(0.007766)
D2* AR_DAYS	-0.002596
	(0.007712)
D1* INV_DAYS	-0.013828**
	(0.006756)
D2* INV_DAYS	-0.006477
	(0.006670)
Observations	1974
R-squared	0.545867
Number of reg	315
Standard errors in parentheses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1



По результатам теста Хаусмана (результаты приведены в Приложении 7), мы можем использовать модель с фиксированными эффектами. На графике в Приложении 8 приведен график распределения остатков модели.

Далее проведем анализ влияния характеристик оборотного капитала на эффективность деятельности компаний, выраженной отношением рыночной стоимости активов к балансовой стоимости.

Оценим уравнение P_TO_B_it=C(1)+C(2)*CCC_it+C(3)*CR_it+C(4)*SIZE_it+ C(5)*D1_it+C(6)*D2_it+ C(7)*(D1*CCC) _it +C(8)*(D2*CCC) _it+_it.

VARIABLES	P_TO_B
C	-36.8576
	(43.0618)
CCC	0.301083**
	(0.148943)
CR	-0.938233
	(5.386971)
SIZE	41.02716
	(67.93473)
D1	66.51327**
	(32.22657)
D2	-7.917574
	(31.40017)
D1*CCC	-0.268379*
	(0.163543)
D2*CCC	0.071944
	(0.167141)
Observations	1309
R-squared	0.265683
Number of reg	256
Standard errors in parentheses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1



Тест Хаусмана подтвердил, что для полученной модели применим метод с фиксированными эффектами. Результаты приведены в Приложении 9. В Приложении 10 приведен график распределения остатков модели.

Оценим уравнение P_TO_B_it = C(1) + C(2)*AP_DAYS_it + C(3)*AR_DAYS_it + C(4)*INV_DAYS_it + C(5)*CR_it + C(6)*SIZE_it + C(7)*D1_it + C(8)*D2_it + C(9)*D1*AP_DAYS_it + C(10)*D2*AP_DAYS_it + C(11)*D1*AR_DAYS_it + C(12)*D2*AR_DAYS_it + C(13)*D1*INV_DAYS_it + C(14)*D2*INV_DAYS_it+ _it.

VARIABLES	P_TO_B
C	116.6324
	(51.2824)
AP_DAYS	-0.719458***
	(0.236400)
AR_DAYS	0.127383
	(0.214863)
INV_DAYS	0.113023
	(0.261015)
CR	-2.483256
	(5.403962)
SIZE	-12.21927
	(71.24269)
D1	55.38764
	(39.36047)
D2	18.19403
	(38.06372)
D1* AP_DAYS	0.301902
	(0.369219)
D2* AP_DAYS	-0.718824**
	(0.394640)
D1* AR_DAYS	-0.346646
	(0.310413)
D2* AR_DAYS	0.149011
	(0.311468)
D1* INV_DAYS	-0.233478**
	(0.287099)
D2* INV_DAYS	-0.126182
	(0.278091)
Observations	1309
R-squared	0.274613
Number of reg	256
Standard errors in parentheses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Тест Хаусмана подтвердил, что для полученной модели применим метод с фиксированными эффектами. Результаты приведены в Приложении 11. В Приложении 12 приведен график распределения остатков модели.

Представляется важным определить нормативное значение финансового цикла. Для нахождения значения финансового цикла, максимизирующего рентабельность активов компаний, оценим уравнение ROA_it = C(1) + C(2)*CCC_it + C(3)*CCC^2_it + C(4)*CR_it + C(5)*SIZE_it + C(6)*DEBT_it+ _it.

VARIABLES	ROA
C	-111.8126***
	(8.671249)
CCC	-0.008757*
CCC ^2	(0.004696) 1.88E-05 (6.87E-06)
CR	0.722076***
	(0.107399)
SIZE	17.18061***
	(1.244487)
DEBT	1.11E-05
	(1.16E-05)
Observations	1974
R-squared	0.455986
Number of reg	315
Standard errors in parentheses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Как можно заметить, коэффициент при показателе CCC^2 оказался незначимым. Таким образом, говорить о том, что существует квадратичная зависимость между показателями рентабельности и финансового цикла нельзя. Соответственно, нельзя говорить и о существовании оптимального значения финансового цикла.

2.5 Анализ компаний сферы услуг

Проведем анализ влияния характеристик оборотного капитала на эффективность деятельности компаний, выраженной показателем рентабельности активов. Оценим уравнение ROA_it=C(1)+C(2)*CCC_it+C(3)*CR_it+C(4)*DEBT_it+C(5)*SIZE_it+C(6)*D1_it+ C(7)*D2_it+C(8)*(D1*CCC) _it+C(9)*(D2*CCC) _it+ _it.

VARIABLES	ROA
C	-22.54085
	(14.31840)
CCC	-0.002829*
	(0.010113)
CR	0.259061
	(0.312106)
DEBT	-0.001197
	(0.001170)
SIZE	3.881617**
	(1.995569)
D1	3.826672***
	(1.080687)
D2	3.036042***
	(1.138472)
D1*CCC	-0.032774***
	(0.013009)
D2*CCC	0.004186
	(0.014545)
Observations	711
R-squared	0.387937
Number of reg	111
Standard errors in parentheses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Тест Хаусмана (результаты в Приложении 13) подтвердил, что для полученной модели применим метод с фиксированными эффектами. График распределения остатков модели приведен в Приложении 14.

Оценим уравнение ROA_it = C(1) + C(2)*AP_DAYS_it + C(3)*AR_DAYS_it + C(4)*INV_DAYS_it + C(5)*CR_it + C(6)*SIZE_it + C(7)*DEBT_it + C(8)*D1_it + C(9)*D2_it + C(10)*D1*AP_DAYS_it + C(11)*D2*AP_DAYS_it + C(12)*D1*AR_DAYS_it + C(13)*D2*AR_DAYS_it + C(14)*D1*INV_DAYS_it + C(15)*D2*INV_DAYS_it+_it.

VARIABLES	ROA
C	-19.34218
	(14.49255)
AP_DAYS	-0.015809
	(0.019273)
AR_DAYS	-0.015611
	(0.018938)
INV_DAYS	-0.007066
	(0.014533)
CR	0.187439
	(0.313030)
DEBT	-0.001312
	(0.001171)
SIZE	3.668830*
	(2.001007)
D1	3.883949***
	(1.493006)
D2	4.271543***
	(1.506291)
D1* AP_DAYS	0.034563
	(0.024648)
D2* AP_DAYS	-0.065477**
	(0.030721)
D1* AR_DAYS	-0.032084
	(0.021909)
D2* AR_DAYS	0.010938
	(0.022093)
D1* INV_DAYS	-0.046172*
	(0.031317)
D2* INV_DAYS	-0.007010
	(0.026204)
Observations	709
R-squared	0.402129
Number of reg	111
Standard errors in parentheses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Тест Хаусмана подтвердил, что для полученной модели применим метод с фиксированными эффектами. В Приложении 15 приведены результаты теста. График распределения остатков модели приведен в Приложении 16.

Далее проведем анализ влияния характеристик оборотного капитала на эффективность деятельности компаний, выраженной отношением рыночной стоимости активов к балансовой стоимости. Оценим уравнение P_TO_B_it =C(1)+C(2)*CCC_it+C(3)*CR_it+C(4)*DEBT_it+C(5)*SIZE_it+C(6)*D1_it+C(7)*D2_it+C(8)*(D1*CCC) _it+C(9)*(D2*CCC) _it+_it.

VARIABLES	P_TO_B
C	22.80213***
	(7.415945)
CCC	-0.004597*
	(0.003349)
CR	0.046041
	(0.112325)
DEBT	0.009393***
	(0.000606)
SIZE	-3.038690***
	(1.011245)
D1	-0.142660
	(0.402337)
D2	0.150727
	(0.382061)
D1*CCC	0.000440
	(0.005304)
D2*CCC	0.005703
	(0.005586)
Observations	525
R-squared	0.614308
Number of reg	95
Standard errors in parentheses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Тест Хаусмана подтвердил, что для полученной модели применим метод с фиксированными эффектами (Приложение 17). В Приложении 18 приведен график распределения остатков модели.

Оценим уравнение P_TO_B_it = C(1) + C(2)*AP_DAYS_it + C(3)*AR_DAYS_it + C(4)*INV_DAYS_it + C(5)*CR_it + C(6)*SIZE_it + C(7)*DEBT_it + C(8)*D1_it + C(9)*D2_it + C(10)*D1*AP_DAYS_it + C(11)*D2*AP_DAYS_it + C(12)*D1*AR_DAYS_it + C(13)*D2*AR_DAYS_it + C(14)*D1*INV_DAYS_it + C(15)*D2*INV_DAYS_it +_it.

VARIABLES	P_TO_B
C	26.67037***
	(7.673675)
AP_DAYS	0.006615
	(0.006229)
AR_DAYS	-0.011120*
	(0.006856)
INV_DAYS	-0.002774
	(0.004208)
CR	0.011677
	(0.114209)
DEBT	0.009373***
	(0.000608)
SIZE	-3.524791***
	(1.041793)
D1	-0.454516
	(0.522248)
D2	-0.008256
	(0.517303)
D1* AP_DAYS	-0.000231
	(0.011100)
D2* AP_DAYS	-0.022428**
	(0.012098)
D1* AR_DAYS	0.002892
	(0.008623)
D2* AR_DAYS	0.020860**
	(0.009743)
D1* INV_DAYS	0.004595
	(0.009800)
D2* INV_DAYS	-0.004412
	(0.007997)
Observations	525
R-squared	0.619822
Number of reg	95
Standard errors in parentheses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Тест Хаусмана подтвердил, что для полученной модели применим метод с фиксированными эффектами (Приложение 19). В Приложении 20 приведен график распределения остатков модели.

Для нахождения значения финансового цикла, максимизирующего рентабельность активов компаний, оценим уравнение ROA_it = C(1) + C(2)*CCC_it + C(3)*CCC^2_it + C(4)*CR_it + C(5)*SIZE_it + C(6)*DEBT_it+ _it.

VARIABLES	ROA
C	3.663607
	(12.70545)
CCC	-0.010950*
CCC ^2	(0.015771) -8.75E-05 (5.76E-05)
CR	0.385481
	(0.315024)
SIZE	0.422089
	(1.787827)
DEBT	-0.001014
	(0.001186)
Observations	709
R-squared	0.384392
Number of reg	111
Standard errors in parentheses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Как можно заметить, коэффициент при показателе CCC ^2 оказался незначимым. Таким образом, говорить о том, что существует квадратичная зависимость между показателями рентабельности и финансового цикла нельзя, и, соответственно, нельзя говорить о существовании оптимального значения финансового цикла.

2.6 Интерпретация результатов

В таблице 4 представлены полученные результаты оценок регрессионных моделей для производственных компаний.

Таблица 4

Результаты оценки параметров регрессионных моделей для производственных компаний

Независимые переменные	Зависимые переменные
	ROA	P_TO_B
С	-116.0289***	-99.00261***	-36.8576	116.6324
D1	-1.153855	-0.974763	66.51327**	55.38764
D2	2.218834	1.670533	-7.917574	18.19403
ССС	-0.007678**		0.301083**
D1*CCC	-0.005521		-0.268379*
D2*CCC	-0.003528		0.071944
AP		-0.007574		-0.719458***
D1* AP		-0.002178		0.301902

Подобные документы

• Анализ оборотного капитала организации (на примере ЧТУП "ТаркетВест")

  Понятие, состав и классификация оборотного капитала, его роль в производстве. Цели, задачи и информационные источники анализа оборотного капитала. Анализ эффективности и интенсивности использования оборотного капитала, ускорение его оборачиваемости.
  
  курсовая работа [179,1 K], добавлен 09.12.2015
  

• Анализ структуры оборотного капитала предприятия

  Оборотный капитал предприятия, его состав и структура, источники формирования. Оценка эффективности использования оборотного капитала, определение потребности в нем. Общая характеристика предприятия, расчет состава и структуры оборотного капитала.
  
  курсовая работа [167,3 K], добавлен 27.01.2012
  

• Оборотный капитал коммерческой организации

  Понятие оборотного капитала. Стратегия управления оборотным капиталом. Управление элементами оборотного капитала. Оптимальное соотношение собственных, заемных и привлеченных источников оборотных средств. Повышение рентабельности оборотного капитала.
  
  курсовая работа [292,4 K], добавлен 29.04.2015
  

• Оборотный капитал предприятия "Минский парниково-тепличный комбинат"

  Характеристика оборотного капитала промышленной организации и его роли в повышении рентабельности в условиях рыночных отношений. Состав и значение оборотного капитала. Пути повышения рентабельности за счет эффективного использования оборотного капитала.
  
  курсовая работа [534,6 K], добавлен 23.03.2013
  

• Планирование и оптимизация оборотного капитала

  Понятие, состав и структура оборотного капитала организации, его функции и значение. Определение показателей, характеризующих эффективность использования оборотного капитала, на примере ООО "Электрика". Резервы ускорения оборачиваемости оборотных средств.
  
  курсовая работа [62,4 K], добавлен 11.11.2010
  

• Анализ эффективности использования оборотного капитала в ООО Агрофирма "Разгуляй"

  Теоретические и организационные основы оборачиваемости оборотного капитала. Характеристика ООО Агрофирма "Разгуляй", оценка основных финансово-экономических показателей деятельности предприятия, анализ эффективности использования оборотного капитала.
  
  курсовая работа [81,4 K], добавлен 14.11.2013
  

• Использование оборотного капитала предприятия

  Экономическая сущность оборотного капитала предприятия. Методы повышения эффективности его использования. Предложения по повышению эффективности использования оборотного капитала. Организационно-экономическая структура ООО "Краснодарторгтехника".
  
  дипломная работа [139,9 K], добавлен 08.03.2012
  

• Влияние управления оборотным капиталом на деятельность компании

  Исследование роста рентабельности активов на предприятии. Методология исследования связи между показателями оборотного капитала и эффективностью деятельности компании. Расчет коэффициентов оборачиваемости дебиторской и кредиторской задолженности.
  
  курсовая работа [140,0 K], добавлен 24.08.2017
  

• Капитал оборотный

  Сущность оборотного капитала и его состав, оценка использования. Политика организаций в управлении оборотным капиталом. Управление денежными средствами, дебиторской задолженностью, запасами. Стратегия управления финансирования оборотного капитала.
  
  курсовая работа [395,7 K], добавлен 14.09.2008
  

• Оборотный капитал (средства) фирмы

  Содержание основного капитала фирмы. Анализ показателей движения основных средств. Эффективность вложения капитала. Анализ взаимосвязи движения оборотного капитала, прибыли и потока денежных средств. Источники формирования оборотного капитала фирмы.
  
  курсовая работа [58,5 K], добавлен 23.08.2012
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам