Вычисление вероятности образования безнадежной задолженности

We use cookies. Read the Privacy and Cookie Policy

Вычисление вероятности образования безнадежной задолженности

Каким образом рассчитать размер будущей задолженности? Для этого необходимо проанализировать данные по задолженности предыдущих периодов.

К примеру, компания реализует свою продукцию в кредит с рассрочкой на три месяца, затем месяц просроченную задолженность пытаются взыскать собственными силами, после чего она считается безнадежной.

Таблица 4. Вероятность образования безнадежной задолженности

Начальный месяц – апрель 2011 года. Чтобы посчитать вероятность задолженности первого месяца превратиться в безнадежную, смотрим, какая сумма от сделок, совершенных в апреле, осталась неоплаченной. Далее считаем ее долю, то есть вероятность превратиться в безнадежную.

В апреле 2011 года общий объем задолженности по заключенным сделкам составил 14 миллионов рублей, а через четыре месяца по данным сделкам еще осталась задолженность в размере 110 тысяч рублей. Значит, вероятность задолженности в апреле превратиться в безнадежную составляет 0,8 %.

Затем берем второй месяц (май 2011), считаем, какая доля задолженности по сделкам этого месяца осталась неоплаченной через четыре месяца. И то же самое по третьей. Точно так же высчитывается вероятность задолженности второго месяца превратиться в безнадежную – к примеру, в конце апреля смотрим задолженность, которая имела срок от одного до двух месяцев, затем высчитываем, какая доля из нее превратилась в безнадежную.

К слову, если в вашем бизнесе регулярно ведется учет всех данных, касающихся работы с дебиторской задолженностью, вы можете проанализировать, насколько хорошо в разные периоды выполняется работа по ее возврату.

А поскольку данная работа на разных этапах выполняется разными подразделениями, можно понять, кто ее делает хорошо, а кто – не очень.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.