Prognoza płynności finansowej w zintegrowanym systemie informatycznym na przykładzie rozwiązania proalpha Cash forecast with enterprise resource planning system on the example of proalpha solution Paul Dieter KLUGE*, Dorota KUśDOWICZ* Paweł KUśDOWICZ *, Krzysztof BZDYRA** Streszczenie. Artykuł podejmuje problematykę planowania płynności finansowej w średniej wielkości przedsiębiorstwach produkcyjnych. Skoncentrowano się w szczególności na moŝliwości komputerowego wspomagania prognozowania płynności finansowej na przykładzie systemu proalpha. Abstract. Article raise a problem of financial liquidity planning in middle-sized production enterprises. It concentrate mostly on possibility of computer assist in the cash forecast on the example of proalpha system. 1 Wprowadzenie W wielu przedsiębiorstwach, szczególnie tych małych i średnich (MSP), występują często niedobory środków pienięŝnych. Wynikają one przede wszystkim z nieterminowego regulowania naleŝności przez odbiorców. Niedobory te, wskutek stosunkowo niskiej wartości kapitału własnego, finansowane są zwykle kapitałem obcym na przykład w formie kredytu obrotowego 1 lub tzw. linii kredytowej. Poprawia to wprawdzie sytuację przedsiębiorstwa w krótkim horyzoncie, jednak w dłuŝszym moŝe oznaczać jej pogorszenie. Dotyczy to w szczególności przedsiębiorstw, wykazujących niską (poniŝej odsetek od kapitału obcego) rentowność zaangaŝowanego kapitału. O wysokości tych odsetek (kosztów finansowania) decyduje często moment zgłoszenia zapotrzebowania na kapitał w instytucji finansującej. * prof. Paul Dieter Kluge, dr inŝ. Paweł KuŜdowicz, mgr inŝ. Dorota KuŜdowicz, Zakład Controllingu i Informatyki Ekonomicznej, Uniwersytet Zielonogórski. ** dr inŝ. Krzysztof Bzdyra, Wydział Elektroniki i Informatyki - Katedra Telekomunikacji, Politechnika Koszalińska. 1 por. Kardyś M., (2003), s. 16.
Odpowiednio wczesna identyfikacja potencjalnych niedoborów środków pienięŝnych pozwala na wynegocjowanie korzystniejszych warunków. 2 Koncepcja prognozy płynności finansowej Identyfikacja niedoborów środków pienięŝnych w przedsiębiorstwie wiąŝe się z opracowaniem prognozy płynności finansowej, która sprowadza się do zestawienia przewidywanych wpływów i wydatków w poszczególnych okresach horyzontu prognozy. Przykład RozwaŜany jest sześciomiesięczny horyzont planowania. W kolejnych sześciu okresach (miesiącach) zaplanowano następujące wartości przychodów ze sprzedaŝy: Okres miesiąc t 0 t 1 t 2 t 3 t 4 t 5 t 6 SprzedaŜ [w tys. zł] 2 300 2 000 2 500 2 300 2 350 2 400 2 500 ZałoŜono następujący rozkład kosztów: Koszty t 0 t 1 t 2 t 3 t 4 t 5 t 6 stałe 500 500 500 500 500 500 zmienne 1 400 1 750 1 610 1 645 1 680 1 750 Suma kosztów 1 900 2 250 2 110 2 145 2 180 2 250 Przyjęto załoŝenie, Ŝe: 30% odbiorców zapłaci w terminie 30 dni a pozostali 60 dni. ZałoŜono stan początkowy środków pienięŝnych w wysokości 1.500 tys. zł. W odniesieniu do kosztów załoŝono płatność gotówkową, zatem wydatki równe są kosztom w okresach ich poniesienia. RozwaŜa się prowadzenie działalności w sposób wariantowy zaleŝnie od moralności płatniczej odbiorców. Wariant optymistyczny zakłada terminowy (zgodny z terminami płatności) spływ naleŝności. Wariant pesymistyczny uwzględnia opóźnienia (zwłokę) w spłacie tych naleŝności. Wariant optymistyczny Zgodnie z powyŝszymi załoŝeniami, wpływy ze sprzedaŝy wyniosą odpowiednio w okresach: t 1 : 690,- (=30% * 2.300,-); t 2 : 2.210,- (=70% * 2.300,- + 30% * 2.000,-); t 3 : 2.150,- (=70%*2.000,- + 30%*2.500,-); itd. W Tab. 1 przedstawiono zestawienie prognozowanych wpływów i wydatków z uwzględnieniem stanu środków pienięŝnych w poszczególnych okresach. Z rozkładu stanu tych środków wynika, Ŝe w kaŝdym okresie zapewniona (zabezpieczona) jest płynność finansowa rozwaŝanego przedsiębiorstwa.
Tab. 1. Prognoza płynności finansowej- wariant optymistyczny Okresy t 0 t 1 t 2 t 3 t 4 t 5 t 6 Wyszczególnienie Przychody 2 300 2 000 2 500 2 300 2 350 2 400 2 500 Wpływy 690 1 610 600 1 400 750 1 750 690 1 610 705 1 645 Wpływy razem 690 2 210 2 150 2 440 2 315 2 365 Wydatki 1 900 2 250 2 110 2 145 2 180 2 250 Stan środków pienięŝnych 720 1 500 290 250 290 585 720 835 Wariant pesymistyczny Wariant ten róŝni się od poprzedniego rozkładem wpływów pienięŝnych, który wynika ze zwłoki w płatności odbiorców. ZałoŜono zatem, Ŝe zamiast 30% - tylko 20% odbiorców zapłaci w terminie 30 dni, a 60 % (zamiast 70%) w terminie 60 dni. Pozostali klienci zapłacą w terminie 90 dni. Prognozę płynności finansowej dla tak przyjętych załoŝeń przedstawia Tab. 2. Wyszczególnienie Okresy Tab. 2. Prognoza płynności finansowej- wariant pesymistyczny t 0 t 1 t 2 t 3 t 4 t 5 t 6 Przychody 2 300 2 000 2 500 2 300 2 350 2 400 2 500 Wpływy 460 1 380 460 400 1 200 400 500 1 500 500 460 1 380 460 470 1 410 Wpływy razem 460 1 780 2 160 2 360 2 350 2 350 Wydatki 1 900 2 250 2 110 2 145 2 180 2 250 Stan środków pienięŝnych 1 500 60-410 -360-145 25 125 480 Z tabeli tej wynika, Ŝe w okresach t2, t3 i t4 wystąpią niedobory środków pienięŝnych. W okresach tych nastąpi zmniejszenie wpływów, które nie pokryją wydatków. Wynika to z przesunięcia terminów spływu części naleŝności. Takie przesunięcie, przy niezmienionych warunkach (terminach i kwotach) spłat zobowiązań, spowodowało powstanie ujemnego stanu środków
pienięŝnych w ww. okresach. W praktyce ujemny stan środków pienięŝnych na rachunku bankowym oznacza uruchomienie kredytu obrotowego bądź linii kredytowej. Przykład ten ilustruje oddziaływanie zmian polityki kredytowania odbiorców na płynność finansową przedsiębiorstwa. W szczególności ilustruje, jak przyjęcie róŝnych reguł spływu naleŝności oddziałuje na poziom wpływów pienięŝnych w okresach horyzontu planowania. Wpływy osiągane w danym okresie uzaleŝnione są od sprzedaŝy w okresie bieŝącym i okresach poprzednich oraz przyjętej polityki kredytowej. Przedstawione warianty mogą odzwierciedlać prognozę płynności finansowej (wariant optymistyczny) oraz faktyczny jej stan (wariant pesymistyczny) po uwzględnieniu rzeczywistego spływu naleŝności w przedsiębiorstwie. Realizacja przedstawionej koncepcji w praktyce następuje z wykorzystaniem standardowego oprogramowania (np. systemów klasy ERP Enterprise Resource Planning) lub w wersji uproszczonej arkusza kalkulacyjnego. W kolejnym rozdziale przedstawiono sposób realizacji prognozy płynności finansowej w systemie klasy ERP - proalpha. 3 Prognoza płynności finansowej w systemie proalpha Identyfikacja potencjalnych niedoborów środków pienięŝnych w przedsiębiorstwie wymaga uwzględnienia przewidywanych wpływów i wydatków. W zintegrowanym systemie informatycznym klasy ERP proalpha identyfikacja ta realizowana jest w ramach programu słuŝącemu prognozie płynności finansowej. Koncepcja komputerowej implementacji tej prognozy ma wiele cech wspólnych z planowaniem zapotrzebowania materiałowego. Dotyczy to w szczególności: środków pienięŝnych (zapasów dyspozycyjnych); w systemie proalpha zdefiniowane są za pomocą tzw. kont pienięŝnych ; wpływów (przychodów); w planowaniu wyodrębnianie są wpływy związane ze zleceniami klientów (rozrachunki) oraz inne wpływy (np. zwroty podatków, podwyŝszenia kapitału lub sprzedaŝ środków trwałych i materiałów); wydatków (rozchodów); w planowaniu wyodrębnianie są wydatki związane z zamówieniami do dostawców (rozrachunki) i inne wydatki (np. płace, ubezpieczenia obowiązkowe); Praktyczna realizacja prognozy płynności finansowej w systemie proalpha sprowadza się do określenia wartości planowanych oraz zdefiniowania schematów analiz.
3.1 Określenie wartości planowanych Konta pienięŝne definiowane są w module księgowości finansowej poprzez wybór odpowiednich kont księgowych. Kolejne salda tych kont wyznaczane są w schemacie prognozy płynności finansowej za pomocą formuł. Wpływy i wydatki związane są transakcjami (np. zleceniami od klientów, zamówieniami do dostawców itp.) rejestrowanymi w modułach logistycznych. Dodatkowo istnieje moŝliwość uwzględnienia opóźnień w płatnościach wynikających z przesunięć w rejestracji rachunków, terminach dostaw oraz wpływach i wydatkach. Opóźnienia w płatnościach określane są zarówno w odniesieniu do poszczególnych kont pienięŝnych, jak równieŝ terminów realizacji zleceń i dostaw. Rys. 1. Rejestrowanie planowanych wpływów i wydatków w systemie proalpha Pozostałe wpływy i wydatki prognozowane są na dwa sposoby. Pierwszy sposób, zwany planowaniem finansowym, dotyczy kont planowania (por. Rys. 1), dla których wprowadzane są jednostkowe wpłaty i wydatki. Drugi sprowadza się do ręcznego wprowadzania danych planowanych dla poszczególnych miesięcy lub automatycznego wyznaczania danych planowanych na podstawie danych z roku poprzedniego. Automatyczne planowanie wymaga odpowiedniej definicji kont księgowych w danych podstawowych poprzez aktywowanie pola płynność. Z danych podstawowych kont pobierany jest równieŝ tzw. dzień płynności, który określa dzień miesiąca, w których prognozowany jest odpowiednio wpływ lub wydatek. Sposób ten, zwany planowaniem płynności, dotyczy planowania powtarzalnych miesięcznych płatności. 3.2 Definiowanie schematu analizy Definiowanie schematu analizy dla prognozy płynności finansowej sprowadza się do (por. Rys. 2): wprowadzenia nagłówka analizy;
przejęcia wybranych kolumn z puli kolumn predefiniowanych w systemie; definicji wierszy analizy, przy czym: o definiowane są w zasadzie wszystkie transakcje związane z wpływami i wydatkami; w przypadku kont pienięŝnych wprowadzane są wartości początkowe środków pienięŝnych oraz planowania finansowego dla wprowadzenia innych wpływów i wydatków, które zostały zdefiniowane w planowaniu finansowym; o pozostałe wpływy i wydatki określane są oddzielnie dla planowania finansowego (z przyporządkowaniem transakcji) i dla planowania płynności finansowej (bez przyporządkowania); o przyporządkowanie formuł dotyczy wierszy bez przyporządkowanych transakcji lub kont; typowymi wierszami są tu wydatki razem, wpływy razem oraz środki pienięŝne (prognoza). Rys. 2. Przykład schematu analizy dla prognozy płynności finansowej w systemie proalpha Rys. 2 ilustruje przykład komputerowej implementacji prognozy płynności finansowej w systemie proalpha. Prognoza wpływów i wydatków sporządzana jest zarówno w oparciu o dane z faktur sprzedaŝy i zakupów, jak równieŝ na przykład dane ze zleceń od klientów oraz zamówień dla dostawców. Analizowane są zatem nie tylko dane z księgowości finansowej ale równieŝ dane z innych obszarów. Jest to zaleta rozwiązań zintegrowanych, które w odróŝnieniu do rozwiązań klasycznych pozwalają na uwzględnienie dokumentów, które nie zostały jeszcze zaksięgowane. Dodatkowo istnieje
moŝliwość uwzględnienia zwłoki w płatnościach odbiorców oraz definiowania dowolnej liczby wariantów schematów analiz. Prognoza płynności finansowej moŝe być sporządzana w układzie tygodniowym lub miesięcznym. Istnieje takŝe moŝliwość eksportowania tego zestawienia do arkusza MS Excel celem dalszej obróbki danych. 4 Podsumowanie Planowanie finansowe słuŝy zabezpieczeniu środków pienięŝnych na realizację działań w zadanym horyzoncie. Plan finansowy przedstawia przepływy gotówkowe wskazując okresy niedoborów wąskie gardła w finansowaniu działalności przedsiębiorstwa. Pozwala zatem na obserwację kształtowania się płynności finansowej i ocenę czy zaplanowane przedsięwzięcia mają pokrycie w źródłach finansowania oraz czy konieczne jest podjęcie działań korygujących realizację przyszłych zamierzeń. Praktyczna realizacja prognozy płynności finansowej oznacza konieczność uwzględnienia danych (np. w formie statystyk płatności) o dotychczasowym spływie naleŝności w przedsiębiorstwie. W szczególności oznacza to konieczność planowania kroczącego sprowadzającego się do korekty przyjętego planu (prognozy) płynności finansowej w oparciu o bieŝące odchylenia wpływów pienięŝnych. Literatura [1] Kluge P.-D., Datenqualitätsmanagement für kleine und mittlere Unternehmen, Komputerowo zintegrowane zarządzanie I, WNT Warszawa 2003, s 529-537. [2] Kardyś M., Najczęstsze problemy dyrektorów finansowych, Prawo Przedsiębiorcy nr 24, s.15-17, Wydawnictwo INFOR, Warszawa 2003. [3] KuŜdowicz D., KuŜdowicz P., Model planowania płynności finansowej w przedsiębiorstwie, Financni a logisticke rizeni : v kontextu vstupu Ceske republiky do Evropske unie : sbornik referatu z mezinarodni konference. Ostrava 2003, s. 136-142.