Управление оборотными активами предприятия: теоретико-методологические основы, анализ эффективности и политика в условиях структурных экономических изменений (2020-2025 гг.)

В условиях беспрецедентных экономических трансформаций, начавшихся после 2020 года и характеризующихся высокой инфляцией, ужесточением денежно-кредитной политики и глубокими структурными изменениями в мировой торговле, управление оборотными активами (ОА) приобретает критически важное значение для устойчивости и конкурентоспособности любого предприятия. Эти активы, являющиеся «кровью» операционной деятельности, требуют не только эффективного учета, но и динамичной, адаптивной стратегии управления. Особую актуальность придает внедрение новых Федеральных стандартов бухгалтерского учета (ФСБУ), в частности, ФСБУ 5/2019 «Запасы», который радикально изменил подход к оценке и признанию запасов.

Целью данного исследования является систематизация и обновление теоретико-методологической базы управления оборотными активами, проведение комплексного анализа эффективности их использования на основе актуальных данных периода 2020-2025 годов и разработка современных практических рекомендаций по совершенствованию политики управления в текущих экономических условиях. Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи:

1. Раскрыть экономическую сущность и классификацию оборотных активов с учетом современных нормативных требований.
2. Проанализировать современные методы и модели управления элементами оборотного капитала, включая стохастические модели управления денежными средствами.
3. Оценить эффективность использования оборотных активов в российских компаниях в условиях экономической нестабильности 2020-2025 гг. на основе ключевых показателей.
4. Сформулировать практические рекомендации по формированию адаптивной политики управления оборотными активами, учитывающей макроэкономические факторы и структурные изменения.

Структура работы построена таким образом, чтобы последовательно перейти от фундаментальных теоретических положений к конкретным аналитическим выводам и практическим рекомендациям. Она охватывает нормативно-правовые аспекты, методологию анализа и моделирования, а также эмпирические наблюдения за период глубоких экономических изменений.

Теоретико-методологические основы и нормативное регулирование оборотных активов

Управление оборотными активами – это не просто набор финансовых инструментов, а целостная философия, обеспечивающая непрерывность и эффективность производственно-коммерческого цикла предприятия. Чтобы понять глубину этой философии, необходимо, прежде всего, обратиться к ее экономической сущности и нормативному регулированию.

Экономическая сущность и классификация оборотных активов

Оборотные активы (ОА) можно представить как динамичную реку, питающую операционную деятельность предприятия. Они представляют собой совокупность имущественных ценностей, которые, в отличие от основных средств, полностью потребляются в течение одного производственно-коммерческого цикла или используются на протяжении периода, не превышающего 12 месяцев. Их уникальность заключается в непрерывном движении и трансформации форм, что обеспечивает бесперебойность воспроизводственного процесса.

Экономическая сущность оборотных активов ярко проявляется в их кругообороте, который можно символически представить как цепочку: Д-ПЗ-НЗП-ГП-Т-Д’.

• Д (Денежные средства): Стартовая точка, капитал, предназначенный для инвестиций в производственный процесс.
• ПЗ (Производственные запасы): Денежные средства трансформируются в сырье, материалы, топливо, необходимые для производства.
• НЗП (Незавершенное производство): Запасы поступают в производство, где принимают форму полуфабрикатов и изделий, находящихся в процессе обработки.
• ГП (Готовая продукция): Завершенное производство, готовое к реализации.
• Т (Товары отгруженные): Готовая продукция, ожидающая оплаты от покупателей (дебиторская задолженность).
• Д’ (Денежные средства): Финальная стадия, когда отгруженные товары оплачены, и денежные средства возвращаются, как правило, с приростом, готовые к новому циклу.

В экономической науке существуют два основных подхода к пониманию оборотных активов:

1. «Вещный» подход: Акцент делается на материально-вещественной форме оборотных активов, прежде всего на запасах. Этот подход исторически связан с промышленным производством, где запасы сырья, материалов и готовой продукции играли ключевую роль в обеспечении производственного ритма.
2. «Монетарный» подход: Фокусируется на денежных средствах и краткосрочных финансовых вложениях, рассматривая оборотные активы как источник ликвидности и платежеспособности. Этот подход более характерен для современных экономических условий, где скорость оборота денежных средств и эффективность управления ликвидностью часто определяют успешность бизнеса.

Современное управление оборотными активами синтезирует оба подхода, признавая важность как физического наличия запасов для производства, так и поддержания достаточного уровня ликвидности для выполнения финансовых обязательств.

Нормативное регулирование учета запасов (ФСБУ 5/2019)

Нормативное регулирование является краеугольным камнем для корректного учета и анализа оборотных активов. С 2021 года в России действует Федеральный стандарт бухгалтерского учета ФСБУ 5/2019 «Запасы», который пришел на смену устаревшему ПБУ 5/01. Этот стандарт существенно изменил подходы к признанию, оценке и раскрытию информации о запасах, приблизив российскую практику к международным стандартам финансовой отчетности.

Согласно ФСБУ 5/2019, запасами признаются активы, отвечающие одному из следующих критериев:

• потребляемые или продаваемые в рамках обычного операционного цикла организации;
• предназначенные для продажи (готовая продукция и товары);
• находящиеся в процессе производства (незавершенное производство);
• предназначенные для использования при производстве продукции, выполнении работ, оказании услуг, либо для управленческих нужд организации (сырье, материалы, топливо, запчасти, комплектующие).

Ключевое нововведение ФСБУ 5/2019 касается последующей оценки запасов на отчетную дату. Если ранее запасы обычно оценивались по фактической себестоимости, то теперь обязательным стало требование оценивать их по наименьшей из двух величин: фактической себестоимости или чистой стоимости продажи (ЧСП). Это означает, что если ЧСП запасов окажется ниже их фактической себестоимости, организация обязана сформировать резерв под обесценение запасов, что уменьшает балансовую стоимость активов до их рыночной оценки. И что из этого следует? Это приводит к более консервативной и реалистичной оценке активов в бухгалтерском балансе, предотвращая завышение стоимости запасов, которые могут быть проданы только с убытком.

Чистая стоимость продажи (ЧСП) запасов, согласно пункту 29 ФСБУ 5/2019, определяется как предполагаемая цена, по которой организация может продать запасы в ходе обычной деятельности, за вычетом:

• предполагаемых затрат, необходимых для завершения производства (если запасы находятся в стадии незавершенного производства);
• предполагаемых затрат, необходимых для подготовки запасов к продаже;
• предполагаемых затрат на осуществление самой продажи (например, комиссии посредникам, затраты на доставку).

Например, если компания производит товар с фактической себестоимостью 1000 руб., но из-за падения спроса его можно продать за 1200 руб., при этом затраты на доведение до товарного вида составят 50 руб., а затраты на продажу (маркетинг, доставка) — 100 руб., то ЧСП составит: 1200 — 50 — 100 = 1050 руб. В этом случае, поскольку ЧСП (1050 руб.) выше фактической себестоимости (1000 руб.), обесценение не фиксируется. Однако, если предполагаемая цена продажи упадет до 900 руб., ЧСП составит: 900 — 50 — 100 = 750 руб. Тогда компания должна будет признать убыток от обесценения в размере 1000 — 750 = 250 руб., уменьшив балансовую стоимость запасов до 750 руб.

Это требование ФСБУ 5/2019 имеет огромное практическое значение, так как заставляет компании более реалистично подходить к оценке своих запасов, своевременно выявлять устаревшие, испорченные или труднореализуемые позиции и отражать их в отчетности по справедливой стоимости. Это, в свою очередь, повышает прозрачность финансовой отчетности и позволяет принимать более обоснованные управленческие решения.

Современные методы и модели оптимизации элементов оборотного капитала

Эффективное управление оборотным капиталом — это постоянный поиск баланса между ликвидностью, доходностью и рисками. Современные методы и модели позволяют предприятиям не просто контролировать, а активно оптимизировать структуру и размер своих оборотных активов, что становится критически важным в условиях высокой волатильности рынка. Этот процесс, как правило, включает пять основных этапов: анализ динамики, анализ структуры, анализ оборачиваемости, определение рентабельности и характеристика структуры источников финансирования. Рассмотрим ключевые инструменты, применимые к отдельным элементам оборотного капитала.

Оптимизация структуры запасов и денежных средств

Управление запасами — это искусство поддержания их достаточного уровня, чтобы удовлетворить спрос без излишних затрат на хранение или потерь от дефицита. Для этого используются проверенные временем аналитические инструменты.

АВС-анализ — это классический метод категоризации запасов по их значимости, основанный на принципе Парето (80/20). Он делит запасы на три группы:

• Группа А: Наиболее ценные запасы, составляющие около 10-20% от общего количества позиций, но дающие 70-80% от общей стоимости запасов или оборота. Требуют самого тщательного контроля.
• Группа В: Промежуточные запасы, составляющие 20-30% позиций и 15-20% стоимости. Контроль средней интенсивности.
• Группа С: Менее ценные запасы, составляющие 50-70% позиций, но всего 5-10% стоимости. Могут контролироваться с меньшей детализацией.

XYZ-анализ дополняет АВС-анализ, классифицируя запасы по стабильности их потребления или спроса:

• Группа X: Характеризуются стабильным потреблением, высокой предсказуемостью спроса. Легко прогнозируемы.
• Группа Y: Потребление подвержено колебаниям, имеет выраженные сезонные или конъюнктурные изменения. Средняя предсказуемость.
• Группа Z: Нерегулярное, непредсказуемое потребление, высокий уровень случайных отклонений. Трудно прогнозируемы.

Совместное применение АВС и XYZ-анализа (например, матрица АХ, AY, AZ, BX и т.д.) позволяет выработать точечные стратегии управления для каждой категории, от строжайшего контроля за позициями AX до менее затратного подхода к CZ. Какой важный нюанс здесь упускается? Важно не просто классифицировать, но и регулярно пересматривать эти категории, поскольку рыночные условия и структура спроса могут меняться, требуя корректировки стратегий управления запасами.

Для количественной оптимизации запасов (или денежных средств, что является аналогом) часто используется Модель оптимального размера заказа (EOQ – Economic Order Quantity), известная также как Модель Баумоля применительно к денежным средствам. Эта модель помогает определить такой размер партии заказа (или сумму конвертации ценных бумаг в ДС), который минимизирует общие издержки, состоящие из затрат на заказ/конвертацию и затрат на хранение/альтернативные затраты.

Предпосылки модели: равномерное расходование запасов/ДС, постоянство затрат на заказ/хранение.
Формула для определения оптимального размера денежных средств (Q) в Модели Баумоля:

Q = √(2 × T × F) / R

Где:

• Q — оптимальный размер денежных средств, который необходимо запросить или сконвертировать.
• T — общая потребность в денежных средствах за рассматриваемый период (например, год).
• F — фиксированные расходы на одну операцию (например, стоимость конвертации ценных бумаг в денежные средства или стоимость оформления одного заказа запасов).
• R — альтернативные затраты (opportunity cost) на хранение денежных средств или запасов, выраженные в доле от суммы (например, доходность по краткосрочным ценным бумагам, которую теряет компания, держа деньги на счете).

Например, если годовая потребность в денежных средствах (T) составляет 10 млн руб., фиксированные расходы на одну конвертацию (F) — 5000 руб., а альтернативные затраты на хранение средств (R) — 10% годовых (0,1), то оптимальный размер конвертации будет:

Q = √(2 × 10 000 000 × 5 000) / 0,1 ≈ √(1 000 000 000 000) / 0,1 ≈ √10 000 000 000 000 ≈ 1 000 000 руб.

Таким образом, компания должна будет конвертировать 1 млн руб. при каждом пополнении, чтобы минимизировать суммарные издержки.

Стохастические модели управления денежными средствами (Модель Миллера-Орра)

В реальной экономике денежные потоки редко бывают равномерными и предсказуемыми. Высокая волатильность, особенно характерная для периода 2020-2025 гг., требует применения более сложных, стохастических моделей. Одной из таких моделей является Модель Миллера-Орра, которая разработана для управления денежными средствами в условиях неопределенности денежных потоков. Она устанавливает три ключевых уровня: нижний предел (L), целевой остаток (Z) и верхний предел (H).

Логика модели: когда остаток денежных средств достигает верхнего предела (H), излишек инвестируется в краткосрочные ценные бумаги до достижения целевого остатка (Z). Если же остаток падает до нижнего предела (L), компания продает ценные бумаги или привлекает средства до достижения целевого остатка (Z).

Целевой остаток денежных средств (Z) в Модели Миллера-Орра рассчитывается по формуле:

Z = L + 3√(3 × F × σ²) / (4 × Rдн)

Где:

• Z — целевой остаток денежных средств.
• L — нижний предел остатка денежных средств (как правило, устанавливается менеджментом как минимально допустимый уровень).
• F — фиксированные расходы на одну операцию по конвертации (продажа/покупка ценных бумаг, привлечение/размещение средств).
• σ² (сигма в квадрате) — дисперсия ежедневного сальдо денежного потока, которая отражает степень волатильности и непредсказуемости.
• R_дн — дневная процентная ставка по краткосрочным ценным бумагам или стоимость краткосрочного заемного финансирования, выраженная в доле (годовая ставка / 365).

После определения Z, верхний предел (H) рассчитывается как:

H = 3Z - 2L

Модель Миллера-Орра чрезвычайно актуальна в условиях высокой стоимости заемного финансирования (например, при Ключевой ставке ЦБ РФ в 21,00%) и неопределенности. Она позволяет минимизировать как альтернативные издержки (потерянный доход от неинвестированных средств), так и транзакционные издержки (стоимость каждой операции конвертации), при этом обеспечивая поддержание необходимого уровня ликвидности.

Финансовые методы управления дебиторской задолженностью

Дебиторская задолженность (ДЗ) — это еще один критически важный элемент оборотных активов, который требует активного управления. Отсрочка платежа, хоть и является конкурентным преимуществом, но иммобилизует капитал предприятия. Современные финансовые методы позволяют ускорить оборачиваемость ДЗ и снизить риски неплатежей.

1. Факторинг: Это комплекс финансовых услуг, в рамках которого финансовый агент (фактор-компания или банк) покупает у поставщика неоплаченные счета-фактуры (дебиторскую задолженность) на условиях немедленной оплаты до 90% суммы поставки и последующего погашения оставшейся части. Факторинг может быть с регрессом (риск неплатежа остается у поставщика) или без регресса (риск переходит к фактору).
2. Форфейтинг: Более специализированный инструмент, используемый для финансирования экспортно-импортных операций. Это покупка векселей или других долговых обязательств (как правило, обеспеченных банковской гарантией) без права регресса на продавца. Форфейтинг позволяет экспортеру сразу получить оплату за отгруженный товар, переложив риски на форфейтера.
3. Цессия (уступка права требования): Юридическая процедура передачи права требования долга от одного кредитора (цедента) другому (цессионарию). Может использоваться для продажи проблемной или просроченной дебиторской задолженности коллекторским агентствам или другим компаниям со скидкой.
4. Секьюритизация дебиторской задолженности: Это процесс трансформации пула однородной дебиторской задолженности (например, по ипотечным кредитам, автокредитам) в ликвидные ценные бумаги, которые затем продаются инвесторам на рынке. Этот метод позволяет крупным компаниям привлекать значительные объемы финансирования под свои будущие денежные потоки, минуя традиционное банковское кредитование.

Эти методы предоставляют предприятиям гибкие альтернативы традиционному взысканию долгов, позволяя высвобождать замороженный капитал, улучшать показатели ликвидности и снижать риски неплатежей, что особенно ценно в условиях экономической нестабильности.

Комплекс��ый анализ эффективности использования оборотных активов в 2020-2025 гг.

Анализ эффективности использования оборотных активов – это не просто подсчет коэффициентов, а диагностика здоровья предприятия. В период 2020-2025 годов, когда российская экономика столкнулась с рядом беспрецедентных вызовов, важность такого анализа многократно возросла. Он позволяет понять, насколько эффективно компания управляет своими ресурсами, генерирует выручку и поддерживает ликвидность. Можно ли утверждать, что без такого анализа невозможно построить устойчивую бизнес-модель в современном мире?

Методика расчета показателей деловой активности

Для оценки эффективности использования оборотных активов традиционно применяются показатели деловой активности, которые отражают скорость их оборота.

1. Коэффициент оборачиваемости оборотных активов (К_об)

Этот показатель демонстрирует, сколько раз за анализируемый период (обычно год) оборотные активы совершают полный цикл, трансформируясь из денежной формы в материальную, затем в готовую продукцию, дебиторскую задолженность и снова в денежную. Он характеризует эффективность использования всех оборотных активов предприятия.

Формула:

Коб = Выручка / Среднегодовая стоимость оборотных активов

Где:

• Выручка — объем продаж за период (из отчета о финансовых результатах).
• Среднегодовая стоимость оборотных активов — рассчитывается как (Оборотные активы на начало года + Оборотные активы на конец года) / 2 (из бухгалтерского баланса).

Чем выше значение К_об, тем эффективнее используются оборотные активы, так как каждый рубль, вложенный в ОА, генерирует больше выручки. И что из этого следует? Повышение К_об напрямую ведет к увеличению рентабельности продаж, поскольку сокращается потребность в дорогостоящем финансировании оборотных средств, а капитал быстрее возвращается в оборот.

2. Операционный цикл (Т_ОЦ)

Операционный цикл — это период с момента поступления запасов на склад до получения оплаты от покупателя за реализованную продукцию. Он показывает, сколько времени ресурсы предприятия «обездвижены» в запасах и дебиторской задолженности. Сокращение Т_ОЦ позволяет быстрее высвобождать денежные средства и повышать ликвидность.

Формула операционного цикла в днях:

ТОЦ = Тзапасов + Тдебиторской задолженности

Где:

• Т_{запасов} — период оборота запасов в днях. Рассчитывается как (Среднегодовая стоимость запасов / Себестоимость продаж) × Количество дней в периоде.
• Т_{дебиторской задолженности} — период оборота дебиторской задолженности в днях. Рассчитывается как (Среднегодовая дебиторская задолженность / Выручка) × Количество дней в периоде.

3. Финансовый цикл (Т_ФЦ)

Финансовый цикл, или цикл денежного обращения, является одним из наиболее важных показателей, характеризующих потребность предприятия в финансировании операционной деятельности. Он отражает период времени, в течение которого предприятие использует собственные финансовые ресурсы (или привлеченные, за которые платит проценты), чтобы обеспечить операционную деятельность. Фактически, это время от момента оплаты поставщикам за сырье до момента получения денег от покупателей.

Формула финансового цикла в днях:

ТФЦ = ТОЦ - Ткредиторской задолженности

Где:

• Т_{кредиторской задолженности} — период оборота кредиторской задолженности в днях. Рассчитывается как (Среднегодовая кредиторская задолженность / Себестоимость продаж) × Количество дней в периоде (или (Среднегодовая кредиторская задолженность / Выручка) × Количество дней в периоде, если кредиторская задолженность преимущественно связана с коммерческими расходами).

Экономический смысл отрицательного финансового цикла:

Отрицательное значение финансового цикла является индикатором высокой эффективности управления оборотным капиталом. Это означает, что компания получает денежные средства от покупателей раньше, чем наступает срок оплаты поставщикам. Фактически, предприятие использует средства своих поставщиков (бесплатный источник финансирования) для обеспечения своей операционной деятельности. Это позволяет минимизировать потребность в дорогостоящем заемном капитале и повысить рентабельность. Достижение отрицательного Т_ФЦ характерно для компаний с сильной переговорной позицией, эффективным управлением запасами и дебиторской задолженностью (например, ритейлеры или крупные маркетплейсы).

Динамика коэффициентов оборачиваемости и финансового цикла (2020-2024)

Период 2020-2024 годов стал лакмусовой бумажкой для оценки устойчивости и адаптивности российских предприятий. В это время экономика переживала фазы от пандемийного спада до структурных изменений, вызванных геополитической напряженностью.

Коэффициент оборачиваемости оборотных активов (К_об):

Данные Росстата и аналитических агентств показывают, что К_об для крупных российских предприятий (с выручкой ≥ 2 млрд руб.) демонстрировал нестабильность.

• В 2020 году (начало пандемии): 3,156
• В 2021 году (восстановление после пандемии): 3,481
• В 2022 году (начало структурных шоков): 3,258
• В 2023 году (адаптация): 3,316
• В 2024 году (дальнейшая адаптация): 3,236

Таблица 1: Динамика усредненного коэффициента оборачиваемости оборотных активов для крупных российских предприятий (2020-2024 гг.)

Год	Коэффициент оборачиваемости оборотных активов (Коб)
2020	3,156
2021	3,481
2022	3,258
2023	3,316
2024	3,236

Источник: Усредненные значения коэффициента оборачиваемости оборотных средств по годам для предприятий РФ (1fin.ru)

Наблюдается заметное снижение К_об с 3,481 в 2021 году до 3,258 в 2022 году. Это можно объяснить следующими факторами:

• Первоначальные структурные шоки: Разрыв традиционных цепочек поставок, уход иностранных компаний, логистические сложности привели к необходимости увеличения страховых запасов, что замедлило оборачиваемость.
• Неопределенность: Компании стали более осторожно управлять запасами и денежными средствами, предпочитая иметь некоторый буфер ликвидности, что также снизило скорость оборота.
• Рост себестоимости: Увеличение затрат на логистику, сырье и материалы могло повлиять на стоимостную оценку оборотных активов, при этом выручка могла расти не пропорционально.

Оборачиваемость запасов:

Средняя оборачиваемость запасов для всех отраслей РФ в период 2020-2024 гг. находилась в сравнительно узком диапазоне 16–17 дней. В 2023 году этот показатель составил 16 дней, что свидетельствует о сохранении относительно высокой скорости оборота товарно-материальных ценностей в российской экономике даже в условиях структурных изменений. Это говорит о том, что, несмотря на вызовы, компании активно работали над оптимизацией своих складских запасов, чтобы не замораживать капитал.

Таблица 2: Средняя оборачиваемость запасов для всех отраслей РФ (2020-2024 гг., в днях)

Год	Оборачиваемость запасов (в днях)
2020	17
2021	16
2022	17
2023	16
2024	16

Источник: Оборачиваемость запасов, в днях по отраслям (видам деятельности) (testfirm.ru)

Отраслевые тенденции:
Можно предположить, что в отраслях, связанных с импортозамещением и оборонным заказом, наблюдался рост потребности в запасах и, возможно, снижение их оборачиваемости в связи с необходимостью обеспечения непрерывности производства. В то же время, в секторах, ориентированных на внутренний потребительский рынок (например, ритейл), сохранялась высокая скорость оборота, благодаря чему компании стремились к достижению отрицательного финансового цикла, используя кредиторскую задолженность для финансирования операционной деятельности.

Возможности достижения отрицательного финансового цикла (Т_ФЦ):

В условиях роста стоимости заемного финансирования (о чем подробнее будет сказано далее), стремление к сокращению и, тем более, достижению отрицательного финансового цикла стало одним из ключевых приоритетов для российских компаний. Это достигается за счет:

• Эффективного управления запасами: сокращение сроков хранения, внедрение систем «точно в срок» (JIT).
• Ускорения инкассации дебиторской задолженности: жесткий контроль сроков оплаты, использование факторинга.
• Оптимизации условий расчетов с поставщиками: увеличение отсрочек платежей, использование коммерческого кредита.

Компании, которые успешно сокращали свой финансовый цикл, получали конкурентное преимущество, минимизируя потребность в дорогостоящем внешнем финансировании и повышая свою финансовую устойчивость.

Разработка современной политики управления оборотными активами в условиях структурных шоков

Период 2020-2025 годов стал временем тектонических сдвигов в российской экономике, диктуя новые правила игры для управления оборотными активами. Простого следования классическим методикам уже недостаточно; требуется адаптивная, гибкая политика, учитывающая специфику макроэкономических факторов и структурных изменений.

Влияние Ключевой ставки и инфляции на финансирование оборотного капитала

Один из наиболее значимых факторов, повлиявших на управление оборотными активами в последние годы, — это политика высоких ключевых ставок Центрального банка РФ и высокая инфляция. На октябрь 2024 года годовая инфляция достигла 8,63%, а базовый индекс потребительских цен (ИПЦ) превышал 8% с апреля 2024 года. В рамках борьбы с инфляцией, Ключевая ставка ЦБ РФ демонстрировала беспрецедентные взлеты.

Ключевой факт: Максимальное значение Ключевой ставки Центрального банка РФ в период 2024-2025 гг. достигало 21,00% (с 28 октября 2024 года по 8 июня 2025 года).

Это стало мощнейшим фактором удорожания заемного финансирования оборотного капитала. Заимствования для пополнения оборотных средств стали обходиться компаниям значительно дороже, что имело каскадный эффект:

• Рост стоимости кредитов: Процентные ставки по краткосрочным кредитам для бизнеса напрямую зависят от Ключевой ставки. При 21% ставки ЦБ, коммерческие кредиты могли достигать 25-30% годовых и выше, делая их практически неподъемными для многих предприятий.
• Стимулирование оптимизации Т_ФЦ: Резкое удорожание заемного капитала подтолкнуло компании к агрессивному сокращению финансового цикла. Каждая отсрочка платежа от покупателя или излишний запас на складе теперь означали прямые, ощутимые финансовые потери.
• Актуальность модели Миллера-Орра: В условиях дорогого финансирования и высокой волатильности денежных потоков, стохастические модели, такие как Модель Миллера-Орра, стали не просто теоретическими упражнениями, а жизненно важными инструментами. Они позволяют точно управлять остатками денежных средств, минимизируя потери от неинвестированных излишков (альтернативные издержки) и избегая дорогостоящих краткосрочных заимствований (транзакционные издержки) при нехватке ликвидности.

Таким образом, высокая Ключевая ставка и инфляция вынудили компании пересмотреть свои подходы к финансированию оборотного капитала, сделав акцент на самофинансировании за счет эффективного управления оборотными активами.

Корректировка политики управления запасами в условиях санкций и переориентации торговли

Санкционные ограничения и уход ряда иностранных компаний привели к фундаментальным изменениям в логистике и цепочках поставок. Традиционные маршруты и поставщики оказались недоступны, что вызвало разрывы и дефицит. В ответ на это, российская экономика начала активную переориентацию торговых потоков.

Ключевой факт: Торговый оборот России с первоначальными странами БРИКС (Бразилия, Россия, Индия, Китай, ЮАР) достиг рекордных 294 млрд долларов США в 2023 году и составил 41,4% от всего объема российской внешней торговли, увеличившись в 2,4 раза к уровню 2019-2020 годов.

Эти изменения требуют кардинального пересмотра политики управления запасами:

• Рост потребности в страховых запасах: Разрывы в логистике и зависимость от новых, менее предсказуемых поставщиков из стран «дружественного» блока, часто работающих по более длительным срокам доставки, вынуждают компании увеличивать страховые запасы по критическим импортным позициям. Цель — избежать остановки производства из-за отсутствия комплектующих или сырья.
• Диверсификация поставщиков: Компании активно ищут новых поставщиков в странах БРИКС и других регионах, что требует создания многоуровневых резервных каналов поставок.
• Активное импортозамещение: Для снижения зависимости от внешних факторов, растет спрос на отечественные аналоги сырья и комплектующих. Это ведет к изменению структуры закупок и, как следствие, структуры запасов.
• Влияние на оборачиваемость: Рост страховых запасов и изменение логистических цепочек объясняют, почему усредненный коэффициент оборачиваемости оборотных средств для крупных российских предприятий демонстрировал снижение в 2022-2024 гг. по сравнению с 2021 годом (с 3,481 до 3,258 и 3,236 соответственно). Компании сознательно шли на «замораживание» части капитала в запасах, чтобы обеспечить операционную непрерывность.

В 2023 году, на фоне роста процентных ставок, компании интенсивно приобретали запасы материальных оборотных средств. Это было стратегическое решение: с одной стороны, высокая инфляция делала запасы более ценными в долгосрочной перспективе, с другой — компании стремились закупить необходимые материалы до дальнейшего удорожания или исчезновения с рынка, что также повлияло на динамику прироста запасов.

Рекомендации по совершенствованию политики управления ДЗ и ДС

В сложившихся условиях, эффективное управление дебиторской задолженностью (ДЗ) и денежными средствами (ДС) становится вопросом выживания.

Политика управления дебиторской задолженностью:

1. Ужесточение кредитной политики: В условиях высокой инфляции и риска неплатежей необходимо более тщательно оценивать кредитоспособность контрагентов, сокращать сроки предоставления товарных кредитов и, по возможности, требовать предоплату.
2. Активное применение факторинга и форфейтинга: Эти инструменты позволяют немедленно получить средства за отгруженную продукцию, высвобождая оборотный капитал и снижая риски неплатежей. При высоких ставках ЦБ, дисконт по факторингу может оказаться выгоднее, чем обслуживание дорогих банковских кредитов.
3. Автоматизация контроля ДЗ: Внедрение CRM-систем и специализированного ПО для мониторинга сроков оплаты, автоматической отправки напоминаний и формирования отчетов по просроченной задолженности.
4. Развитие системы скидок за досрочную оплату: Стимулирование покупателей к быстрой оплате за счет предоставления скидок, что напрямую влияет на сокращение периода оборота дебиторской задолженности.

Политика управления денежными средствами:

1. Максимальное использование стохастических моделей: Модель Миллера-Орра, благодаря своей способности адаптироваться к неопределенности, должна стать базовым инструментом для определения оптимального уровня денежных средств. Это позволит минимизировать потери от избыточной ликвидности (потери дохода от инвестиций) и дефицита (дорогостоящие краткосрочные заимствования).
2. Оптимизация расчетно-кассовых операций: Централизация управления денежными потоками, использование современных банковских технологий (кэш-пулинг, овернайт-кредитование) для эффективного управления остатками на счетах.
3. Инвестирование излишков в высоколиквидные инструменты: Краткосрочные государственные облигации, депозиты «овернайт» – эти инструменты позволяют получать доход даже от минимальных излишков денежных средств, не жертвуя ликвидностью.
4. Прогнозирование денежных потоков: Повышение точности краткосрочного и среднесрочного прогнозирования денежных потоков с использованием современных аналитических инструментов и методов, включая машинное обучение, для более эффективного планирования.

Внедрение этих рекомендаций позволит российским компаниям не только адаптироваться к текущим экономическим реалиям, но и выработать устойчивую стратегию управления оборотными активами, способную обеспечить их финансовую стабильность и рост в долгосрочной перспективе.

Заключение и перспективы исследования

Проведенное исследование позволило углубить и систематизировать понимание теоретико-методологических основ управления оборотными активами предприятия в контексте современных экономических вызовов 2020-2025 годов. Мы рассмотрели экономическую сущность и классификацию оборотных активов, подчеркнув их ключевую роль в непрерывности операционного цикла (Д-ПЗ-НЗП-ГП-Т-Д’). Особое внимание было уделено **нормативному регулированию в соответствии с ФСБУ 5/2019 «Запасы»**, с детализацией концепции **Чистой стоимости продажи (ЧСП)** и ее практического значения для формирования резервов под обесценение запасов, что является критически важным элементом современной учетной политики.

Анализ показал, что для оптимизации элементов оборотного капитала компании должны применять не только классические инструменты (АВС/XYZ-анализ, модель Баумоля), но и более сложные, **стохастические модели, такие как Модель Миллера-Орра**, которая становится незаменимой в условиях высокой волатильности денежных потоков и дорогого финансирования. Мы привели полную формулу Модели Миллера-Орра и обосновали ее актуальность для минимизации транзакционных и альтернативных издержек. В сфере управления дебиторской задолженностью были рассмотрены современные финансовые инструменты, такие как факторинг, форфейтинг, цессия и секьюритизация, предлагающие альтернативы традиционному взысканию и способствующие повышению ликвидности.

Комплексный анализ эффективности использования оборотных активов в период 2020-2024 годов на основе коэффициентов оборачиваемости и финансовых циклов выявил значительные изменения. Была продемонстрирована **динамика коэффициента оборачиваемости оборотных активов для крупных российских предприятий** (например, снижение с 3,481 в 2021 году до 3,258 в 2022 году) и относительная стабильность средней оборачиваемости запасов (16 дней в 2023 году), что указывает на адаптационные процессы в экономике. Была подчеркнута значимость достижения отрицательного финансового цикла как индикатора высокой финансовой эффективности.

Ключевым вкладом работы является разработка практических рекомендаций по формированию современной политики управления оборотными активами, учитывающей влияние **максимального значения Ключевой ставки ЦБ РФ в 21,00%** и **переориентации внешней торговли на страны БРИКС (до 41,4% в 2023 году)**. Эти макроэкономические факторы диктуют необходимость увеличения страховых запасов по критическим позициям, диверсификации поставщиков, ужесточения кредитной политики в отношении дебиторской задолженности и максимально эффективного управления денежными средствами с использованием стохастических моделей.

Вклад данного исследования в теорию и практику заключается в объединении актуальной нормативной базы (ФСБУ 5/2019), передовых аналитических моделей (Миллера-Орра) и конкретных количественных данных, отражающих специфику российской экономики в условиях структурных шоков. Полученные выводы и рекомендации могут служить основой для разработки адаптивных стратегий управления оборотными активами, направленных на повышение финансовой устойчивости и конкурентоспособности предприятий.

Перспективы дальнейших исследований видятся в нескольких направлениях:

• Анализ влияния цифровизации и внедрения технологий искусственного интеллекта на скорость оборачиваемости различных элементов оборотного капитала и сокращение финансового цикла.
• Детализированное отраслевое исследование политики управления оборотными активами, выявление лучших практик и специфических вызовов для ключевых секторов экономики РФ.
• Оценка эффективности различных финансовых инструментов (например, субсидированного кредитования) в поддержке оборотного капитала в условиях высокой ключевой ставки.

Список использованной литературы

1. Приказ Минфина Российской Федерации «О формах бухгалтерской отчетности организаций» от 02.07.2010 № 66н // Бюллетень нормативных актов федеральных органов исполнительной власти. – 2010. – № 35.
2. Федеральный закон РФ «О бухгалтерском учете» №402-ФЗ от 06.12.2011 // Справочно-правовая система «Гарант».
3. Канке А.А., Кошевая И.П. Анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятия: Учебное пособие. – 2-е изд., испр. и доп. – М.: ИД «ФОРУМ»: ИНФРА-М, 2011. – 288 с.
4. Козенкова Т.А., Суглобов А.Е., Нитецкий В.В. Практикум по аудиту и финансовому менеджменту. – М.: Букинист, 2011. – 336 с.
5. Румянцева Е.Е. Финансы организации: финансовые технологии управления предприятием: учебное пособие. – М.: ИНФРА-М, 2012. – 459 с.
6. Саркисова Е.А. Риски в торговле. Управление рисками в торговле: Практические пособие. – М.: Дашков и К, 2010. – 244 с.
7. Валинуров Т.Р., Трофимова Т.В. Специфика оценки дебиторской и кредиторской задолженностей предприятия // Финансовая аналитика: проблемы и решения. – 2014. – №2. – С.20-30.
8. Глазунов М.И. Концепция собственных оборотных средств // Экономический анализ: теория и практика. – 2010. – №11. – С.61-63.
9. Зарова К.Г. Оценка экономического эффекта от предоставления коммерческого кредита новому покупателю // Финансовый менеджмент. – 2009. – №2. – С.8-12.
10. Зубкова О.В., Калмакова Н.А. Комплексный анализ финансовых потоков и элементов оборотного капитала промышленного предприятия // Экономический анализ: теория и практика. – 2010. – №32. – С.11-18.
11. Климова Н.В. Анализ денежных средств в целях налогового консультирования // Экономический анализ: теория и практика. – 2011. – №3. – С. 34-39.
12. Липчиу Н.В., Юрченко А.А. Эффективность использования оборотного капитала в организациях и направления ее повышения // Экономический анализ: теория и практика. – 2012. – №3. – С.28-33.
13. Лисица М.И. Концепция и инструментарий оптимизации производственных запасов и денежных средств: ошибки и поправки // Финансы и кредит. – 2013. – №29. – С.2-13.
14. Уварова Г.В. Компаниям необходим устойчивый оборотный капитал // Ваш партнер-консультант. – 2013. – №40. – С.10-12.
15. Уварова Г.В. Управление оборотным капиталом – инструмент внутреннего финансирования // Ваш партнер-консультант. – 2013. – №04. – С.8.
16. Ходжич Е.В. Анализ оборотных активов в организациях потребительской кооперации // Экономический анализ: теория и практика. – 2013. – №3. – С.21-26.
17. Чалдаева Л.А. Управление оборотным капиталом в условиях транзитивной экономики // Финансы и кредит. – 2009. – №17. – С.49-52.
18. Управление дебиторской задолженностью. Ключевые моменты. – Режим доступа: http://www.marketch.ru/notes_on_marketing/accounts_receivable/management_receivables/.
19. ОСОБЕННОСТИ ФОРМИРОВАНИЯ ПОЛИТИКИ УПРАВЛЕНИЯ ОБОРОТНЫМИ АКТИВАМИ ПРЕДПРИЯТИЯ. – Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=42704533.
20. Федеральный стандарт бухгалтерского учета ФСБУ 5/2019 «Запасы». – Режим доступа: https://minfin.gov.ru/ru/document/?id_4=134608.
21. Коэффициент оборачиваемости оборотных средств — Финансовый анализ. – Режим доступа: https://1fin.ru/?id=140.
22. Коэффициент оборачиваемости запасов — Финансовый анализ. – Режим доступа: https://1fin.ru/?id=139.
23. Учет запасов по ФСБУ 5/2019, изменения и проводки. – Режим доступа: https://pravovest-audit.ru/press-tsentr/publikatsii/uchet-zapasov-po-fsbu-52019-izmeneniya-i-provodki.
24. Анализ и управление оборотным капиталом в ООО «Телец-Агро». – Режим доступа: https://moluch.ru/archive/223/52489/.
25. Методы управления дебиторской задолженностью. – Режим доступа: https://oooeos.ru/baza-znanij/metody-upravleniya-debitorskoy-zadolzhennostyu/.
26. Финансовые методы управления дебиторской задолженностью. – Режим доступа: https://urfu.ru/fileadmin/user_upload/site_28628/k-17-06-03_2019-1_3_2-1.pdf.
27. Производственный, операционный и финансовый цикл: формулы, расчет и анализ. – Режим доступа: https://upr.ru/article/proizvodstvennyj-operacionnyj-i-finansovyj-tsikl-formuly-raschet-i-analiz/.
28. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР МОДЕЛЕЙ УПРАВЛЕНИЯ ДЕНЕЖНЫМИ СРЕДСТВАМИ — МОДЕЛЕЙ БАУМОЛЯ И МИЛЛЕРА-ОРРА. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/analiticheskiy-obzor-modeley-upravleniya-denezhnymi-sredstvami-modeley-baumolya-i-millera-orra.
29. УЧЕТ И АНАЛИЗ ОБОРОТНЫХ АКТИВОВ. – Режим доступа: https://fa.ru/fil/yaroslavl/fef/Documents/uch_pos_UAOA.pdf.
30. Теоретические и методические основы управления запасами и дебиторской задолженностью предприятия. – Режим доступа: https://studbooks.net/1454593/finansy/teoreticheskie_metodicheskie_osnovy_upravleniya_zapasami_debitorskoy_zadolzhennostyu_predpriyatiya.
31. Показатели оборотных средств: формулы расчета и улучшения. – Режим доступа: https://fd.ru/articles/108990-pokazateli-oborotnyh-sredstv.
32. Структурные изменения в экономике России в 2022–2024 годах. – Режим доступа: https://www.acra-ratings.ru/research/2812/.
33. ДКП-2025: «в яблочко» или «в молоко»? – Режим доступа: https://raexpert.ru/researches/macro/dkp_2025/.
34. Макропрогноз на 2025 год: экономика в точке перегиба. – Режим доступа: https://raexpert.ru/researches/macro/makroprognoz_na_2025_god/.
35. Санкции, уход иностранных компаний и деловая активность в регионах России. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/sanktsii-uhod-inostrannyh-kompaniy-i-delovaya-aktivnost-v-regionah-rossii.
36. О факторах роста российской экономики в 2023-2024 гг. – Режим доступа: https://www.forecast.ru/index.php/article/2025/02/07/o-faktorakh-rosta-rossiyskoy-ekonomiki-v-2023-2024-gg.html.
37. Усредненные значения коэффициента оборачиваемости оборотных средств по годам для предприятий РФ. – Режим доступа: https://1fin.ru/files/srednie-znacheniya-koef-oborachivaemosti-os-po-godam-otn-ed.pdf.
38. Оборачиваемость запасов, в днях по отраслям (видам деятельности). – Режим доступа: https://testfirm.ru/analytics/koeffitsient-oborachivaemosti-zapasov-v-dnyah/.