Динамика внешней и внутренней среды любой компании нуждается в быстрых и точных прогнозах, а для этого необходима отчетность, отражающая текущие изменения. Существует много инструментов и методов, помогающих построить эффективную систему отчетности. Об одном из подходов, основанном на расчете операционного рычага, рассказывает Алексей Гаврисин, финансовый директор ООО «Эрманн».
Одной из самых больших проблем в бизнесе является отставание отчетности от динамики бизнеса. Отсюда возник такой термин, как «посмертная» отчетность, характеризующая запаздывание бухгалтерской и даже управленческой отчетности в отражении фактических изменений в финансово-хозяйственной деятельности. «Посмертная» отчетность — это про прошлое, а руководителям для принятия обоснованных управленческих решений необходима информация про настоящее и будущее.
Например, результат января будет известен через 10 дней в феврале, а часто и позже. А как реагировать «из февраля» на данные января? Нужна реакция здесь и сейчас, что позволит осуществить прогнозная модель финансового результата текущего месяца. А для этого необходим контроль процессов и событий на ежедневной основе. Мы стали искать вариант решения этой проблемы и остановились на одном из возможных подходов, сочетающих разные методы.
Анализируем и прогнозируем основные отклонения
Стандартный набор доступной ежедневно информации, которая лежит в основе финансового результата, в компании выглядит следующим образом:
-
отчет по продажам с начала месяца по текущий день, иногда добавляют оценку продаж до конца месяца исходя из утвержденного в компании алгоритма («Run rate»), степень сложности которого ограничена только аналитическими компетенциями внутри компании;
-
отчет по выручке в разрезе контрагентов и ассортимента.
Этого набора достаточно, чтобы ощутить пульс компании, но недостаточно, чтобы оценить финансовый результат месяца. Конкуренция на рынке только растет, и для того чтобы быть эффективной компанией, завоевывать рыночную долю и держать под контролем финансовый результат, требуются другие подходы.
Текущий доступный инструментарий у компаний сильно отличается от того, что был доступен еще 10 лет назад, большинство крупных и средних предприятий внедрили или находятся в стадии внедрения программ класса BI, что позволяет наладить доступность отчетов в удобной и понятной визуальной форме — форме дэшбордов (информационных панелей с важнейшими показателями и данными в разных срезах), для отслеживания не только вышеперечисленных блоков (продажи и выручка), но и прочих событий. Мы также используем данный инструментарий. Под «событием» мы в компании подразумеваем любое действие или процесс, которые могут повлиять на финансовый результат, например, факт принятия повышения цен, изменение цен на сырье и материалы.
Возьмем для примера анализ динамики процесса повышения цен. Мы делаем это в компании один-два раза в год. В бюджете заложено единовременное повышение на определенный процент для всех категорий контрагентов, но жизнь сложнее, и не со всеми контрагентами удается синхронизировать этот процесс. Есть отклонения в датах принятия, что требует контроля для оценки ущерба (потерь) для компании.
Чтобы не тратить время коммерческого отдела для подготовки статуса отчетов, решили наладить мониторинг анализа принятия цен через обычный подход: план-факт анализа или анализа отклонений. Классический факторный анализ отклонений подразумевает расчет отклонений методом цепных подстановок, чтобы выяснить влияние цены продажи на отклонение результата деятельности, в данном случае выручки: считаем разницу между плановой и фактической ценой, умножаем на объем фактических продаж и получаем отклонения, связанные с изменением цены.
Каким образом возможно визуализировать анализ отклонений по продажным ценам? Аккумулируем по датам месяца данные по продажам в разрезе контрагентов в таблице Excel (если нет более продвинутых инструментов), строим гистограмму, рассчитываем отклонения по цене. В гистограмме столбцы по показателям выручки в млн руб. привязываются к разным сетям. Можно кликнуть и посмотреть динамику в разрезе торговых сетей. Данный анализ позволяет контролировать и прогнозировать ценообразование на продукцию.
Для анализа влияния на себестоимость продукции анализируем цены на важные ингредиенты в составе нашей продукции. Например, в производстве нашей продукции используется сахар, колебание цен на который оказывает очень большое влияние на конечную себестоимость. Чтобы правильно прогнозировать результаты деятельности, а также корректировать цены продажи, необходимо осуществлять планирование и мониторинг цен на сахар. Здесь рассчитываем регулярно отклонение, вызванное изменением цен на сахар: (плановая – фактическая цена) x фактический объем продаж.
Аналогично анализируются и прогнозируются цены на молоко, которое является основным ингредиентом продукции компании и также подвержено колебаниям. Здесь необходим дополнительный контроль, раньше это делалось несистемно.
Но даже отвечая на эти вопросы, мы не получаем полноценного прогноза о целевом показателе, принятом в компании, — EBIT или EBITDA.
Прогнозируем основные показатели деятельности, используя разные подходы
Мы начали с использования такого всем известного подхода, как операционный рычаг. Операционный леверидж (Degree operating leverage, DOL) выражает отношение темпов роста или снижения прибыли к росту или снижению выручки. Леверидж показывает, на сколько процентов изменится операционная прибыль предприятия (EBIT) при изменении выручки на один процент. Поэтому, зная изменение выручки и значение операционного рычага компании, имея план по выручке, можно спрогнозировать и изменение операционной прибыли. Зачастую даже незначительное изменение выручки влияет на объем прибыли.
Начав использовать этот подход, мы стали лучше понимать, на какую операционную прибыль мы выйдем по результатам месяца, но отклонения от фактического значения все равно оставались еще значимыми. В результате более глубокой проработки этой темы мы поняли: чтобы еще больше приблизиться к фактическому значению искомого показателя, нужно добавить корректировки на «События», которые в компании уже и так отслеживались (перечисленные выше). Такой подход условно можно назвать «Скорректированный операционный рычаг».
В результате у нас сложилась следующая методология:
1. Спрогнозировать выручку.
2. Посчитать EBIT на основе подхода «Операционный рычаг».
3. Скорректировать полученный результат на «События».
Как спрогнозировать выручку
Начать нужно с прогноза объемов продаж по ассортименту компании в разрезе контрагентов. На это наложить плановые цены и скидки, которые зафиксированы у вас по бюджету или последней версии прогноза.
Прежде чем ознакомиться с таблицами расчета в примере, необходимо упомянуть два показателя — MTD и MTG, обозначаемых зачастую аббревиатурой на основе англоязычных терминов. Данные показатели касаются периодов, отражаемых в отчетности, они часто используются финансистами.
Month-to-Date («период с начала месяца до текущей даты месяца», MTD) — это период от начала месяца до текущей даты. Показатель в этой системе рассчитывается для периода с начала календарного месяца по настоящий момент (внутри текущего месяца). Пример: мы находимся в апреле 18-го числа, данные с 1 апреля по 17 апреля попадут в этот диапазон (MTD).
Month-to-Go («период с текущей даты месяца до конца месяца», MTG) — это период, который остался до конца месяца. Пример: мы «находимся» в апреле 18-го числа, данные с 18 апреля по 30 апреля попадут в данный диапазон (MTG).
Если сложить данные за оба эти периода (MTD + MTG), должен получиться результат месяца. Именно прогнозирование MTG является важной и непростой задачей для многих компаний.
Посчитать EBIT на основе подхода «Операционный рычаг»
DOL = MP / EBIT,
где DOL — операционный рычаг,
MP — маржинальная прибыль,
EBIT — прибыль до уплаты процентов и налогов.
Формулу можно переписать более подробно следующим образом:
DOL = (S – VC) / (S – VC – FC),
где S — выручка от реализации (англ. Sales),
VC — переменные затраты (англ. Variable Costs),
FC — постоянные затраты (англ. Fixed Costs).
Приведем пример расчета и прогноза на основе выбранного адаптивного подхода (см. табл. 1, 2, 3). Все данные условные, но отражают динамику процессов и приблизительные пропорции показателей.
Пример прогнозирования основных показателей с использованием разных подходов (таблица 1)
|
|
Прогноз |
Факт |
Прогноз |
Текущий прогноз |
|
|
Наименование показателя |
Апрель |
MTD |
MTG |
Апрель |
Рост |
|
Объемы |
1746 |
1565 |
523 |
2088 |
|
|
Выручка |
100422 |
90012 |
30081 |
120092 |
19,6% |
|
Переменные расходы |
–65959 |
|
|
–78879 |
|
|
Маржинальная прибыль (MП) |
34463 |
|
|
41213 |
|
|
Маржинальная прибыль (MП), % от выручки |
34,3 |
|
|
34,3 |
|
|
Постоянные расходы |
–19693 |
|
|
–19693 |
|
|
Постоянные расходы, % от выручки |
19,6 |
|
|
16,4 |
|
|
EBIT |
14770 |
|
|
21520 |
45,7% |
|
EBIT, % от выручки |
14,7 |
|
|
17,9 |
|
|
EBIT c учетом DOL |
|
|
|
17663 |
|
|
DOL = MП / EBIT |
2,3 |
|
|
|
|
|
События |
|
|
|
–5385 |
|
|
Скорректированный EBIT |
|
|
|
16136 |
|
Влияние на отклонение прогноза EBIT в связи с событием 1 (таблица 2)
|
Дата |
Текущий Прогноз |
Факт |
– Прогноз |
Расчет эффекта |
|||
|
= Курсовая разница на ед. |
х Продажи |
х Валютная Себестоимость на ед. |
= Эффект |
||||
|
7 апреля |
76,41 |
76,41 |
74,00 |
–2,4 |
522 |
1,8 |
–2261 |
|
8 апреля |
75,46 |
75,46 |
74,00 |
–1,5 |
75 |
1,8 |
–195 |
|
9 апреля |
75,75 |
75,75 |
74,00 |
–1,7 |
75 |
1,8 |
–235 |
|
10 апреля |
74,61 |
74,61 |
74,00 |
–0,6 |
75 |
1,8 |
–81 |
|
11 апреля |
73,75 |
73,75 |
74,00 |
0,2 |
75 |
1,8 |
33 |
|
14 апреля |
73,52 |
73,52 |
74,00 |
0,5 |
224 |
1,8 |
191 |
|
15 апреля |
73,32 |
73,32 |
74,00 |
0,7 |
75 |
1,8 |
92 |
|
16 апреля |
73,71 |
73,71 |
74,00 |
0,3 |
75 |
1,8 |
38 |
|
17 апреля |
74,71 |
74,71 |
74,00 |
–0,7 |
75 |
1,8 |
–95 |
|
18 апреля |
73,94 |
73,94 |
74,00 |
0,1 |
75 |
1,8 |
7 |
|
21 апреля |
74,67 |
74,67 |
74,00 |
–0,7 |
224 |
1,8 |
–268 |
|
22 апреля |
74,67 |
|
74,00 |
|
|
|
|
|
23 апреля |
74,67 |
|
74,00 |
|
|
|
|
|
24 апреля |
74,67 |
|
74,00 |
|
|
|
|
|
25 апреля |
74,67 |
|
74,00 |
|
|
|
|
|
28 апреля |
74,67 |
|
74,00 |
|
|
|
|
|
29 апреля |
74,67 |
|
74,00 |
|
|
|
|
|
30 апреля |
74,67 |
|
74,00 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1565 |
|
–2773 |
Влияние на отклонение прогноза EBIT в связи с событием 2 — повышение цен (таблица 2)
|
Дата |
Цена Факти- ческая |
– Цена плановая |
Расчет эффекта |
Дата |
Магнит |
X5 |
Лента |
Итого |
||
|
= Ценовая разница на ед. |
х Продажи |
Магнит |
||||||||
|
7 апреля |
20,00 |
21,00 |
–1,0 |
522 |
–522 |
7 апреля |
–522 |
–809 |
–174 |
–1504 |
|
8 апреля |
20,00 |
21,00 |
–1,0 |
75 |
–75 |
8 апреля |
–75 |
–116 |
–25 |
–215 |
|
9 апреля |
20,00 |
21,00 |
–1,0 |
75 |
–75 |
9 апреля |
–75 |
–116 |
–25 |
–215 |
|
10 апреля |
20,00 |
21,00 |
–1,0 |
75 |
–75 |
10 апреля |
–75 |
–116 |
–190 |
|
|
11 апреля |
20,00 |
21,00 |
–1,0 |
75 |
–75 |
11 апреля |
–75 |
–116 |
–190 |
|
|
14 апреля |
20,00 |
21,00 |
–1,0 |
224 |
–224 |
14 апреля |
–224 |
|
|
–224 |
|
15 апреля |
20,00 |
21,00 |
–1,0 |
75 |
–75 |
15 апреля |
–75 |
|
|
–75 |
|
16 апреля |
21,00 |
21,00 |
0,0 |
75 |
0 |
16 апреля |
|
|
|
0 |
|
17 апреля |
21,00 |
21,00 |
0,0 |
75 |
0 |
17 апреля |
|
|
|
0 |
|
18 апреля |
21,00 |
21,00 |
0,0 |
75 |
0 |
18 апреля |
|
|
|
0 |
|
21 апреля |
21,00 |
21,00 |
0,0 |
224 |
0 |
21 апреля |
|
|
|
0 |
|
22 апреля |
21,00 |
21,00 |
|
|
|
22 апреля |
|
|
|
0 |
|
23 апреля |
21,00 |
21,00 |
|
|
|
23 апреля |
|
|
|
0 |
|
24 апреля |
21,00 |
21,00 |
|
|
|
24 апреля |
|
|
|
0 |
|
25 апреля |
21,00 |
21,00 |
|
|
|
25 апреля |
|
|
|
0 |
|
28 апреля |
21,00 |
21,00 |
|
|
|
28 апреля |
|
|
|
0 |
|
29 апреля |
21,00 |
21,00 |
|
|
|
29 апреля |
|
|
|
0 |
|
30 апреля |
21,00 |
21,00 |
|
|
|
30 апреля |
|
|
|
0 |
|
|
|
|
|
1565 |
–1118 |
|
–1118 |
–1271 |
–224 |
–2612 |
Предположим, что мы сделали расчетный прогноз результата хозяйственной деятельности до уплаты налогов и процентов (EBIT) на апрель, при этом прогноз по EBIT в % от выручки составляет 14,7% (табл. 1). Прошел 21 день с начала месяца, получены фактические показатели (колонка MTD). Значение операционного рычага DOL составило 2,3. Сразу представлю итоговые колонки по прогнозу MTG и текущий прогноз в той же итоговой табл. 1. Получается, при отсутствии больших изменений (закупочных цен и т.д.), если продажи вырастут до 2088 штук, то EBIT в наших прогнозных расчетах составит 21 520 ден. ед. Если бы мы рассчитали EBIT согласно нашему операционному рычагу, то:
EBIT = МП / 2,3 = 41 213 / 2,3 = 17 919 ден. ед.
Скорректировать полученный результат на «События»
Каким образом происходит корректировка на текущие события? На уменьшение выручки влияют курсовые разницы (условно событие 1) и колебания цен на ингредиенты (событие 2). Пояснение событий, вызвавших отклонения EBIT от прогнозного, представлено в табл. 2 и 3. Как видно из табл. 2, колебание курса валют привело к отрицательному отклонению в 2773 ден. ед. Событие 2 — повышение цен на сахар — также привело к возникновению отрицательного отклонения в 2612 ден. ед. (табл. 3). Причем перекрыть это отклонение не получилось, так как цены не были своевременно повышены (см. гистограмму ниже табл. 3).
Таким образом, возвращаясь к итоговой табл. 1, мы видим, что с учетом текущих событий общее отрицательное отклонение составило 5385 ден. ед., а скорректированное значение EBIT составило 16 136 ден. ед.
Что мы видим? Прогноз более точный, чем прогноз без учета операционного рычага (21 520) и чем прогноз с учетом операционного рычага (17 919).
В середине месяца мы уже можем представить траекторию движения относительно нашего прогноза и начинаем работать над уменьшением расходов, тем самым сокращая отклонения в связи с возможными событиями.
***
Приведенный пример использования метода «Скорректированный операционный рычаг» позволяет делать более точные и быстрые прогнозы. Его относительная простота и возможность использования таблиц Excel позволяет применять его и небольшим предприятиям с минимальными затратами. Конечно, необходимо использовать такой инструмент в комплексе с другими прогнозными методами, моделями и подходами, а также комбинировать их с современными возможностями информационных технологий, бизнес-аналитикой на основе больших данных и встраивать их в информационные панели (dashboards) для руководителей.