Pages Navigation Menu

ISSN 2227-6017 (ONLINE), ISSN 2303-9868 (PRINT), DOI: 10.18454/IRJ.2227-6017
ПИ № ФС 77 - 51217, 16+

Скачать PDF ( ) Страницы: 71-72 Выпуск: №5 (24) Часть 2 () Искать в Google Scholar
Цитировать

Цитировать

Электронная ссылка | Печатная ссылка

Скопируйте отформатированную библиографическую ссылку через буфер обмена или перейдите по одной из ссылок для импорта в Менеджер библиографий.
Шпякина А. С. МЕТОД РАСШИРЕННОЙ ПРИВЕДЕННОЙ СТОИМОСТИ В СЦЕНАРНОМ МОДЕЛИРОВАНИИ КАЗНАЧЕЙСКИХ ПРОЦЕССОВ / А. С. Шпякина, С. М. Газуль, Э. О. Бабаев // Международный научно-исследовательский журнал. — 2020. — №5 (24) Часть 2. — С. 71—72. — URL: https://research-journal.org/economical/metod-rasshirennoj-privedennoj-stoimosti-v-scenarnom-modelirovanii-kaznachejskix-processov/ (дата обращения: 19.02.2020. ).
Шпякина А. С. МЕТОД РАСШИРЕННОЙ ПРИВЕДЕННОЙ СТОИМОСТИ В СЦЕНАРНОМ МОДЕЛИРОВАНИИ КАЗНАЧЕЙСКИХ ПРОЦЕССОВ / А. С. Шпякина, С. М. Газуль, Э. О. Бабаев // Международный научно-исследовательский журнал. — 2020. — №5 (24) Часть 2. — С. 71—72.

Импортировать


МЕТОД РАСШИРЕННОЙ ПРИВЕДЕННОЙ СТОИМОСТИ В СЦЕНАРНОМ МОДЕЛИРОВАНИИ КАЗНАЧЕЙСКИХ ПРОЦЕССОВ

Шпякина А.С.1, Газуль С.М.2, Бабаев Э.О.3

1Магистрант, 2аспирант,  3аспирант, Санкт-Петербургский государственный экономический университет

МЕТОД РАСШИРЕННОЙ ПРИВЕДЕННОЙ СТОИМОСТИ В СЦЕНАРНОМ МОДЕЛИРОВАНИИ КАЗНАЧЕЙСКИХ ПРОЦЕССОВ

Аннотация

Исследованы возможные методы оценки эффективности применения финансовых инструментов при сценарном моделировании ликвидности предприятия и балансировке платежей.

Ключевые слова: казначейство, сценарное моделирование, метод расширенной приведенной стоимости.

Shpyakina A.S.1, Gazul S.M.2, Babaev E.O.3

1Master student, 2postgraduate student, 2postgraduate student, Saint Petersburg State University of Economics

EXPANDED NET PRESENT VALUE METHOD IN SCENARIO MODELING OF TREASURY PROCESSES

Abstract

The possible methods of assessing the effectiveness of financial instruments during the scenario modeling a company’s liquidity and balance of payments are investigated.

Keywords: treasury, scenario modeling, Expanded Net Present Value method.

Управление ликвидностью предприятия – критически важный процесс. Одна из основных целей казначейства предприятия — обеспечение ликвидности за счет своевременности платежных операций. При этом важно знать, каковы остатки денежных средств на счетах компании — именно от их размера зависит возможность платежей, а в конечном итоге и устойчивость предприятия. В условиях экономики знаний объем информационного потока зачастую настолько велик, что для выбора из множества возможных решений оптимального критически необходимо наличие формальной модели и автоматизированных систем поддержки принятия решения [1].

Актуальность темы иллюстрируется  массовым отзывом лицензий Банком России у коммерческих банков вследствие их неэффективности, а также ростом популярности на рынке страхования такого продукта как страхование физических лиц на случай потери работы при банкротстве работодателя.

Необходимо не только гарантировать исключение кассовых разрывов предприятия, но и использовать свободные денежные средства в экзогенной для предприятия среде оптимальным образом, для того чтобы обеспечить максимальную для предприятия финансовую выгоду.

Ввиду множественности экзогенных инструментов, а также дифференциации их по уровням, времени и эффективности влияния на казначейские процессы предприятия [2], необходимо выработать механизм отбора инструментов экзогенной среды для использования конкретным предприятием, организацией, учреждением. Нами предлагается в качестве такого механизма использовать метод расширенной приведенной стоимости.

Классические методы оценки, такие как чистый дисконтированный доход (NPV), внутренняя норма рентабельности (IRR), срок окупаемости (PB)  применимы в случаях, когда процессы строго формализуемы и стабильно предсказуемы на достаточно длительный промежуток времени.

Однако в случае с операциями на рынках с высокой долей неопределенности, существует ряд рисков, влияющих на доходность финансовых инструментов[3].

Авторская разработка предлагает классификацию входящих и исходящих денежных потоков на основании следующих группировок:

По вероятности наступления события в заданный срок
Гарантированные (>75%) Сложные (50-75%) Проблемные

(менее 50%)

Входящие потоки ДС по основной деятельности Безусловные / Вероятные Неоднозначные Маловероятные / Безнадежные
Исходящие потоки ДС по основной деятельности Безусловные / обязательные Рисковые Проблемные
По прогнозируемости ситуации в экзогенной среде
Входящие потоки ДС от операций с финансовыми инструментами Гарантированные Подверженные влиянию рисков Крайне неустойчивые
Исходящие потоки ДС от операций с финансовыми инструментами Утвержденные Не обеспеченные Проблемные

Сценарное моделирование ликвидности предприятия предполагает классификацию всех входящих и исходящих денежных потоков на основании данных категорий и последующую оценку на основе вероятности наступления событий.

Абсолютно всем методам оценки целесообразности инвестиционных вложений свойственны недостатки, однако метод расширенной приведенной стоимости применительно к оценке вложений свободных денежных средств и ликвидации кассовых разрывов позволяет комбинировать классический подход и вероятностную оценку наступления событий.

Литература

  1. Минаков В. Ф., Шпякина А. С. Принятие решений в системе автоматизации казначейских процессов // Наука и образование в жизни современного общества: сб. науч. тр. по мат-лам Междунар. науч.-практ. конф. 29 ноября 2013 г. – Тамбов. – 2013. – Часть 1. – С. 123-124.
  2. Горячева Е. А., Минаков В. Ф., Барабанова М. И. Модель управления ликвидностью при контроле Банком России в режиме реального времени // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. – 2013. – № 4. – С. 166–170.
  3. Горячева Е. А., Минаков В. Ф. Парадигма стресс-тестирования и оптимального управления ликвидностью банка // Современные проблемы науки и образования. – 2013. – № 5. – С. 387.
  4. Минаков В. Ф., Корчагин Д. Н., Король А. С., Галстян А. Ш., Азаров И. В. Оптимизация автоматизированных систем межбанковских расчетов // Финансы и кредит. – 2006. – № 20 (224). – С. 17–21.
  5. Минаков В. Ф., Макарчук Т. А., Артемьев А. В. Модель Басса в управлении инновационным развитием отрасли связи России // Качество. Инновации. Образование. – 2013. – № 8 (99). – С. 23-27.
  6. Артемьев А. В., Минаков В. Ф., Макарчук Т. А. Управление обучением персонала коммерческого банка // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. – 2013. – № 3. – С. 11–15.
  7. Минакова Т. Е., Минаков В. Ф. Аддитивно-мультипликативная модель оценки инноваций // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. – 2014. – № 1-1 (20). – С. 72-73.
  8. Минаков В. Ф., Минакова Т. Е. Информационное общество и проблемы прикладной информатики // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. – 2014. – № 1-1 (20). – С. 69-70.
  9. Минаков В. Ф., Артемьев А. В., Лобанов О. С. Модель динамики технологических инноваций // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. – 2014. – № 2-1 (21). – С. 110-111.
  10. Минаков В. Ф., Макарчук Т. А., Щугорева В. А. Технологии ВЕБ 2.0 в системе управления качеством // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. – 2014. – № 1-1 (20). – С. 70-72.

Оставить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Лимит времени истёк. Пожалуйста, перезагрузите CAPTCHA.