Пример симуляционного iThink-моделирования эффективности отдела продаж компании.

Приведенный пример моделирования имеет целью исследовать влияние таких параметров, как:

1. лимиты кредитования поставщиками продаж вашей компании (коммерческий кредит поставщика),
2. период рассрочки оплаты клиентами поставленных им товаров,
3. месячной процентной ставки банковского кредита,
4. объема продаж, а также средней цены продаж

на эффективность экономической деятельности компании, а именно:

1. рентабельность активов ROA,
2. рентабельность чистого оборотного капитала по чистой прибыли NPNWC,
3. средневзвешенная стоимость капитала WACC при условии, что из компании в рассматриваемом периоде не происходит распределения чистой прибыли акционерами,
4. оборачиваемость дебиторской задолженности, ТМЦ, кредиторской задолженности,
5. среднемесячный остаток денежных средств,
6. момент и объем привлечения банковского кредита на пополнение оборотных средств,
7. чистая прибыль компании, NP,
8. точка безубыточности BEP,
9. добавленная экономическая стоимость EVA,

А также наглядно исследовать факторы управления активами компании в виде закона убывающей рентабельности активов и проверить степень отклонения показателя WACC от постоянной величины.

Неоптимизированная модель состоит из 2-х взаимосвязанных представлений:

- укрупненной блок-схемы, позволяющей наглядно представить взаимосвязь показателей ФХД компании:

- неоптимизированной карты модели:

А также имеет в своем составе блок введения первичных данных в виде инструментов типа Slider и Knob:

Результаты приведены в табличном виде:

- отчет о прибылях и убытках с аналитикой показателей

- оборотные активы компании:

Графический вид результатов моделирования:

В частности, можно заметить, что показатель WACC всё-таки никогда не остается постоянным.

Этот факт зачастую является решающим аргументом критиков инвестиционных программ, эффективность которых оценивается путем расчета чистой приведенной стоимости (NPV), а дисконтирующей ставкой выбирается именно WACC.

В любом случае, приведенная модель позволяет, изменяя входные параметры, качественно и количественно оценить наиболее оптимальный режим ФХД компании, а также практически в режиме on-line контролировать текущее состояние системы и своевременно вносить нужные корректировки.