CC BY
49
конкретное личное размещение самого пользователя; то, куда нацелен фокус камеры и как это интерпретирует определенный индивидум, потому что, согласно определению дополненной реальности, она должна уметь взаимодействовать с трехмерным местом, опять-таки, для того, чтобы показывать достоверную информацию. Это может быть большой неувязкой при нехорошем, или же отсутствующем Интернет -соединении в связи с погодными или хоть какими другими некачественными аспектами.
2. Приложения, зависящие от информационного контекста. Так как дополненная реальность тесно взаимодействует с реальной средой, строя на ее базе свои дополнения, то она должна обладать своим информационно нагруженным контекстом. Данный контекст должен быть очень подходящим действительности. Таким образом, возникают следующие трудности: ее достоверность, определенная актуальность, избыточность предоставляемого контекста, которая лично может быть воспринята и понята по -разному.
3. Мобильные приложения, которые употребляют в работе технологии определения. В этом случае часто возникает широкий круг головоломок. Данным приложениям необходимо «уметь» распознавать числа, буквы, определенные образы, также каждый элемент среды. Нивелируется этот момент тем, что данную технологию можно пичкать системами обучения и самообучения. Так делается разработчиками для того, чтобы дополненная реальность, исходя из контекста или местоположения, могла определять достоверность распознанных образов. [2]
Определив возможные трудности в реализации вышеперечисленных технологий, мы можем прийти к выводу о том, что это направление в дизайне, в силу своей новизны, все еще развивается. Но, исходя из определенных нами недостатков мы можем заключить то, что современные компьютерные технологии в предстоящем будут более распространены в повсеместном использовании. Этому могут поспособствовать новые научные разработки в сфере используемых дизайном среды технологий и новаторских дизайнерских решений по их использованию, также снижение цены разработчиками и дистибьюторами на приобретение и эксплуатацию спец оборудования.
Таким образом, мы можем заключить, что компьютерные технологии, внедрение которых может быть и активно применяется в социокультурной среде, сейчас стремительно развиваются. Но, главной их неувязкой является привязка к уровню освещенности и высокий уровень цены.
Источники:
1. Рольф Р. Хайних Конец аппаратного обеспечения, 3-е издание: Дополненная реальность и за ее пределами 3-е изд. Издание/ Рольф Р. Хайних (Редактор). Издательство BookSurge Publishing, 2009. 376 с
2. ЯковлевБ.С, Пустов С.И. История, особенности и перспективы технологии дополненной реальности. [Текст]:Запись и воспроизведение объёмных изображений в кинематографе и других областях. IX Международная научно-практическая конференция., Москва, 2017 г.
References:
1. Rolf R. Hainich The End of Hardware, 3rd Edition: Augmented Reality and Beyond 3rd ed. Edition/ By Rolf R. Hainich (Editor). BookSurge Publishing, 2009. 376 с
2. Yakovlev B. S., Pustov S. I. History, features and prospects of augmented reality technology. [Text]:Recording and playback of three-dimensional images in cinema and other fields. IX International Scientific and Practical Conference, Moscow, 2017
DOI: 10.24412/2309-4788-2021-10853
М.С. Рыбянцева - канд. экон. наук, доцент кафедры учета, анализа и аудита Кубанского государственного технологического университета, Riban1@mail.ru,
M.S. Rybyantseva - Candidate of Economic Sciences, Associate Professor of the Department of Accounting, Analysis and Audit Kuban State Technological University.
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ АНАЛИТИЧЕСКОГО ИНСТРУМЕНТАРИЯ ПРИ ПРИНЯТИИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ USING ANALYTICAL TOOLS FOR MAKING MANAGEMENT DECISIONS
Аннотация. Принятие управленческих решений основано на достоверной информации, сформированной с помощью учетно-аналитического инструментария. В работе проиллюстрирована практическая значимость методов балльно-рейтинговой оценки в целях ранжирования организаций или отдельных филиалов с помощью таксонометрического метода. Проиллюстрирована практическая значимость экспертных методов анализа (на примере метода ранжирования) при формировании ключевых показателей эффективности. Рассмотрены аналитические возможности маркетингового анализа при принятии управленческих решений по повышению финансовых результатов от обычных видов деятельности (путем оптимизации ассортимента товаров или снижения издержек обращения). Рассмотрены методы экономического анализа, используемые при принятии управленческих решений в условиях риска и неопределенности. Практическая значимость методов экономического анализа проиллюстрирована на примере организаций различной отраслевой принадлежности.
Abstract. Management decision-making is based on reliable information formed by accounting and analytical tools. This research illustrates the practical significance of the methods of point-rating assessment in order to rank organizations or branch offices using the taxonometric method. The practical significance of expert analysis methods (using the ranking method as an example) in the formation of key performance indicators is illustrated. Analytical possibilities
of marketing analysis in making managerial decisions to improve financial results from ordinary activities (by optimizing the range of goods or reducing distribution costs) are considered. The methods of economic analysis used in making managerial decisions in conditions of risk and uncertainty are considered. Methods of economic analysis are illustrated by examples of organizations of various industries.
Ключевые слова: контроллинг, методы ранжирования, ключевые показатели эффективности, средне-квадратическое отклонение, маркетинговый анализ
Keywords: controlling, ranking methods, key performance indicators, standard deviation, marketing analysis
В целях принятия управленческих решений в организациях разрабатывается система контроллинга. Данную систему можно трактовать как систему непрерывного управления информационным, учетным, аналитическим блоками в организации с целью реализации управленческих решений в условиях ограниченности ресурсов, ориентированную на организацию и оптимизацию работы в долгосрочной перспективе. В представленном определении выделен аналитический блок, включающий применение инструментария экономического анализа.
Цель экономического анализа рассматривается в его прикладном аспекте и заключается в аналитическом обосновании управленческих решений, принимаемых субъектами разных уровней [1].
Под методом экономического анализа понимается системный комплексный подход к изучению результатов деятельности экономического субъекта, выявлению и измерению противоречивого влияния на них отдельных факторов, обобщению материалов анализа в виде выводов и рекомендаций на основе обработки специальными приемами всей имеющейся информации о результатах этой деятельности [2].
Аналитический блок предусматривает использование следующих методов:
- общенаучных;
- традиционных и логических способов обработки и анализа информации;
- экономико-математические методов;
- методов финансовых вычислений;
- эвристических и др.
Рассмотрим применение методов экономического анализа при принятии управленческих решений для организаций различной отраслевой принадлежности.
Простейшие методы сравнительного анализа могут быть широко использованы в процессе принятия управленческих решений при широкой филиальной сети организации, к которым относятся метод расстояний, таксонометрический, метод суммы мест, метод суммы баллов [3]. Эффективность данной группы методов подтверждается также тем, что применяемые в их основе эталонные значения в этом случае будут базироваться уже на индивидуально рассчитанных для данной организации нормативах с учетом ее структуры средств.
Рассмотрим применение таксонометрического метода на примере трех транспортных компаний: АО «Первая грузовая компания»; АО «Федеральная грузовая компания»; АО «НефтеТрансСервис».
В таблице 1 приведены финансовые показатели за 2019 г.
_Таблица 1 - Финансовые показатели за 2019 г._
Показатель ФГК ПГК НТС X а
Коэффициент абсолютной ликвидности 0,01 2,76 0,08 0,95 1,28
Коэффициент быстрой ликвидности 0,34 3,94 0,54 1,61 1,65
Коэффициент текущей ликвидности 0,62 4,86 0,71 2,06 1,98
Коэффициент синхронности денежных потоков 0,99 1,15 1,01 1,05 0,07
Коэффициент соотношения дебиторской и кредиторской задолженности 0,77 1,35 0,72 0,95 0,29
Коэффициент автономии 0,68 0,88 0,38 0,65 0,21
Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами -1,9 0,78 -1,57 -0,90 1,19
Коэффициент покрытия инвестиций 0,82 0,89 0,66 0,79 0,10
Коэффициент маневренности собственного капитала -0,31 0,48 -1,00 -0,28 0,60
Коэффициент обеспеченности запасов -31,68 5,61 -25,03 -17,03 16,24
Коэффициент оборачиваемости активов 0,82 0,95 1,76 1,18 0,42
Коэффициент оборачиваемости собственного капитала 1,13 1,17 4,96 2,42 1,80
Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности 14,23 7,78 10,84 10,95 2,63
Коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности 9,41 9,67 8,17 9,08 0,65
Фондоотдача 1,03 2,29 12,89 5,40 5,32
Рентабельность продаж, % 25,64 7,84 4,15 12,54 9,38
Рентабельность активов, % 17,68 17,32 29,49 21,50 5,65
Рентабельность собственного капитала, % 24,50 21,30 82,91 42,90 28,32
Рентабельность денежных потоков, % 11,34 13,79 12,51 12,55 1,00
Рентабельность денежных средств 14,82 0,85 13,06 9,58 6,21
Преобразованные значения показателей приведены в таблице 2.
Таблица 2 - Преобразованные значения показателей
Показатель ФГК ПГК НТС Эталон
Коэффициент абсолютной ликвидности -0,734 1,414 -0,680 1,414
Коэффициент быстрой ликвидности -0,767 1,412 -0,646 1,412
Коэффициент текущей ликвидности -0,730 1,414 -0,684 1,414
Коэффициент синхронности денежных потоков -0,843 1,405 -0,562 1,405
Коэффициент соотношения дебиторской и кредиторской задолженности -0,618 1,411 -0,793 1,411
Коэффициент автономии 0,162 1,136 -1,298 1,136
Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами -0,841 1,405 -0,564 1,405
Коэффициент покрытия инвестиций 0,312 1,039 -1,350 1,039
Коэффициент маневренности собственного капитала -0,055 1,251 -1,196 1,251
Коэффициент обеспеченности запасов -0,902 1,394 -0,492 1,394
Коэффициент оборачиваемости активов -0,858 -0,545 1,403 1,403
Коэффициент оборачиваемости собственного капитала -0,718 -0,696 1,414 1,414
Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности 1,245 -1,203 -0,042 1,245
Коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности 0,499 0,896 -1,395 0,896
Фондоотдача -0,822 -0,585 1,408 1,408
Рентабельность продаж, % 1,396 -0,501 -0,895 1,396
Рентабельность активов, % -0,675 -0,739 1,414 1,414
Рентабельность собственного капитала, % -0,650 -0,763 1,413 1,413
Рентабельность денежных потоков, % -1,206 1,243 -0,037 1,243
Рентабельность денежных средств 0,844 -1,405 0,561 0,844
Расстояние от эталона 8,126 6,020 7,789 х
Рейтинг 3 1 2 х
Таксонометрический метод позволил сделать вывод о лидирующем положении АО «Первая грузовая компания».
Полученные в ходе анализа индикаторы, характеризующие финансовое состояние и финансовые результаты деятельности организаций, могут быть использованы как основа получения системы ключевых показателей эффективности. С этой целью используем один из методов экспертных оценок - метод ранжирования.
Немного изменив состав показателей, проведем их ранжирование по блоку «Рентабельность».
Пять экспертов оценили семь KPI блока «Рентабельность» по шкале от одного до семи. Результаты экспертизы приведены в таблице 3.
Таблица 3 - Результаты экспертизы по блоку показателей «Рентабельность»
Показатель Э1 Э2 Э3 Э4 Э5
Рентабельность денежных потоков 5 1 6 3 5
Рентабельность продаж 3 2 2 4 3
Рентабельность по OIBDA 7 6 7 6 7
Бухгалтерская рентабельность от обычной деятельности 2 4 3 5 4
Экономическая рентабельность 1 3 4 2 1
Финансовая рентабельность 4 5 1 1 2
Рентабельность инвестиций 6 7 5 7 6
Для оценки согласованности мнений экспертов рассчитаем коэффициент конкордации Кендалла. Исходные данные для оценки согласованности мнений экспертов по блоку показателей «Рентабельность» приведены в таблице 4.
Таблица 4 - Исходные данные для оценки согласованности мнений экспертов
Показатель Э1 Э2 Эз Э4 Э5 Сумма Отклонение от Квадрат
рангов среднего отклонений
Рентабельность денежных пото-
ков 5 1 6 3 5 20 0 0
Рентабельность продаж 3 2 2 4 3 14 -6 36
Рентабельность по 01ББЛ 7 6 7 6 7 33 13 169
Бухгалтерская рентабельность от
обычной деятельности 2 4 3 5 4 18 -2 4
Экономическая рентабельность 1 3 4 2 1 11 -9 81
Финансовая рентабельность 4 5 1 1 2 13 -7 49
Рентабельность инвестиций 6 7 5 7 6 31 11 121
Сумма 28 28 28 28 28 140 х 460
Коэффициент конкордации Кендалла составляет 0,66 [(12 х 460) : (25 х 336)]. Коэффициент конкордации характеризует высокую согласованность мнений экспертов, что позволяет провести ранжирование факторов по степени значимости.
Первая матрица преобразования рангов приведена в таблице 5.
Таблица 5 - Первая матрица преобразования рангов
Показатель Э1 Э2 Э3 Э4 Э5
Рентабельность денежных потоков 2 6 1 4 2
Рентабельность продаж 4 5 5 3 4
Рентабельность по 01ББЛ 0 1 0 1 0
Бухгалтерская рентабельность от обычной деятельности 5 3 4 2 3
Экономическая рентабельность 6 4 3 5 6
Финансовая рентабельность 3 2 6 6 5
Рентабельность инвестиций 1 0 2 0 1
Сумма 21 21 21 21 21
Вторая матрица преобразования рангов приведена в таблице 6.
Таблица 6 - Вторая матрица преобразования рангов
Показатель Э1 Э2 Э3 Э4 Э5
Рентабельность денежных потоков 0,10 0,29 0,05 0,19 0,10
Рентабельность продаж 0,19 0,24 0,24 0,14 0,19
Рентабельность по 01ББЛ 0,00 0,05 0,00 0,05 0,00
Бухгалтерская рентабельность от обычной деятельности 0,24 0,14 0,19 0,10 0,14
Экономическая рентабельность 0,29 0,19 0,14 0,24 0,29
Финансовая рентабельность 0,14 0,10 0,29 0,29 0,24
Рентабельность инвестиций 0,05 0,00 0,10 0,00 0,05
Сумма 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
Для определения результата рассчитаем среднее арифметическое из весов по каждому фактору (таблица 7). Значения весов определяют значимость факторов.
Таблица 7 - Определение значимости факторов
Показатель Сумма весов по фактору Среднее арифметическое Ранг
Рентабельность денежных потоков 0,71 0,14 5
Рентабельность продаж 1,00 0,20 3
Рентабельность по 01ББЛ 0,10 0,02 7
Бухгалтерская рентабельность от обычной деятельности 0,81 0,16 4
Экономическая рентабельность 1,14 0,23 1
Финансовая рентабельность 1,05 0,21 2
Рентабельность инвестиций 0,19 0,04 6
Таким образом, по мнению экспертов, важнейшим показателем блока «Рентабельность» является «Экономическая рентабельность». Ранги показателей следует учитывать при формировании ключевых показателей эффективности.
Одним из наиболее эффективных механизмов оперативного контроллинга в сфере управления товарно-материальными ценностями организации является АВС-анализ и XYZ-анализ. АВС анализ может применяться при структурировании ресурсов по величине стоимости и степени важности для достижения задач экономического субъекта, а может быть использован как общий подход при вычленении наиболее насущных и требующих максимального внимания высшего руководства проблем (т.е. определение приоритетов).
Данные методы анализа целесообразно рассмотреть на примере организации розничной торговли ООО «Шинсервис» (г. Краснодар), осуществляющей продажу сельскохозяйственной техники и импортных запчастей.
В таблице 8 в рамках АВС-анализа проведено ранжирование основных видов техники за 2019 год.
Таблица 8 - Ранжирование основных видов техники за 2019 г.
Номенклатура Выручка, руб Удельный вес, % Категория
Техника 31698916,45 100,00 х
Культиватор стерневой Vektor 800 6116833,54 19,30 В
Культиватор пропашной SKM двенадцатирядный 4946024,71 15,60 В
Культиватор пропашной SKM шестнадцатирядный 4782476,74 15,09 В
Борона дисковая 800T 4214980,83 13,30 В
Многоцелевой культиватор Vektor 460 3962410,71 12,50 В
Плуг полунавесной оборотный SERVO 6.50 2551629,50 8,05 С
Глубокорыхлитель Delta New 1929156,67 6,09 С
Борона сетчатая «Striegel» 1466540,21 4,63 С
Культиватор пропашной SKR двенадцатирядный 949690,60 3,00 С
Борона сетчатая 779172,94 2,46 С
В 2019 году товары представлены группами В и С.
Проведем Х^-анализ товаров постоянного ассортимента группа «Техника» (таблица 9) для оценки стабильности продаж.
Таблица 9 - XYZ-анализ товаров группы «Техника»
Товар группы 2018 г. 2019 г. Среднеариф-мети- ческое значение Среднеквадра-тиче-ское отклонение Коэффициент вариации Группа
Культиватор пропашной SKM 16-ти рядный 2453939,44 4782476,74 3618208,09 1164268,65 32,18 Z
Борона сетчатая «Striegel» 592363,14 779172,94 685768,04 93404,9 13,62 Y
Необходимо совмещать ABC и XYZ-анализ. Результаты совмещения приведены в таблице 10.
Таблица 10 - Результаты анализа по группе «Техника»
Товар группы АВС-анализ XYZ-анализ Сочетание
Культиватор пропашной SKM 16-ти рядный B Z BZ
Борона сетчатая "Striegel" С Y CY
Полученные результаты свидетельствуют о необходимости стабилизации продаж. Проведем анализ стадии жизненного цикла товаров группы «Техника».
Среднеарифметическое значение изменения выручки по товарам постоянного ассортимента группы «Техника» составило 1257673,55 руб.
Среднеквадратическое отклонение составило 81066,87 руб. у - 0,5 с = 1257673,55 - 0,5 х 1070863,75 = 722241,68 руб. у - 0,5 с = 1257673,55 + 0,5 х 1070863,75 = 1793105,43 руб. Результаты проведенного анализа приведены в таблице 11.
Таблица 11 - Результаты анализа жизненного цикла товаров группы «Техника»
Товар группы 2018 г., руб 2019 г., руб Изменение выручки, руб Стадия
Культиватор пропашной SKM 16-ти рядный 2453939 4782476,74 2328537,3 Роста
Борона сетчатая «Striegel» 592363 779172,94 186809,8 Спада
Только один товар постоянного ассортимента находится на стадии роста.
Проведенный маркетинговый анализ товарного ассортимента позволил сделать вывод о необходимости существенного изменения номенклатуры продаваемых товаров, о принятии мер по стабилизации продаж.
Для снижения издержек обращения можно использовать модель экономически обоснованного заказа. Исходные данные для расчета приведены в таблице 12.
Таблица 12 - Исходные данные для расчета оптимальной партии
поставки запчастей марки «Хатценбихлер»
Материал Годовая потребность, ед. Стоимость размещения одного заказа, ру<5. Себестоимость хранения, руб. Время доставки, дни Количество рабочих дней, дни
Зуб бороны 7мм Stritgel 720 62 11 7 247
Втулка параллелограмма 500 65 13 7 247
Рассмотрим применение модели экономически обоснованного заказа на примере данных по товару «Зуб бороны 7мм Stritgel «Хатценбихлер» (рисунок 1).
Показатель Расчет Значение
Оптимальный размер партии поставки, ед. 42 х 720 х 62 / 11 90
Оптимальный размер запаса, ед. 90 / 2 45
Количество заказов в год, раз 720 / 90 8
Интервал поставки, дни 90 х 247 / 720 31
Минимально допустимый остаток, ед. 720 х 7 / 247 20
Минимальная сумма затрат по завозу и хранению, ед. 720 / 90 х 62 + 90 / 2 х 11 991,00
Рисунок 1 - Расчет показателей по товару «Зуб бороны 7мм Stritgel «Хатценбихлер»
В год организации следует осуществлять 8 поставок с интервалом 31 день (без нерабочих дней). Минимально допустимый остаток товаров с учетом семи дней, требуемых для доставки, не должен быть ниже 20 товаров. Минимальные затраты на завоз и хранение - 991,00 руб.
Рассмотрим применение модели экономически обоснованного заказа на примере данных по товару «Втулка параллелограмма TFZ 32х28х20мм «Хатценбихлер» (рисунок 2).
Показатель Расчет Значение
Оптимальный размер партии поставки, ед. 42 х 500 х 65 / 13 71
Оптимальный размер запаса, ед. 71 / 2 35
Количество заказов в год, раз 500 / 71 7
Интервал поставки, дни 71 х 247 / 500 35
Минимально допустимый остаток, ед. 500 х 7 / 247 14
Минимальная сумма затрат по завозу и хранению, ед. 500 / 71 х 65 + 71 / 2 х 13 919,24
Рисунок 2 - Расчет показателей по товару «Втулка параллелограмма TFZ 32х28х20мм «Хатценбихлер»
В год организации следует осуществлять 7 поставок с интервалом 35 дней (без нерабочих дней). Минимально допустимый остаток товаров с учетом семи дней, требуемых для доставки, не должен быть ниже 14 единиц. Минимальные затраты на завоз и хранение - 919,24 руб.
Применение модели экономически обоснованного заказа приведет к снижению издержек обращения и увеличению финансовых результатов от обычных видов деятельности.
Аналитический инструментарий может быть использован и при принятии решений в условиях риска и неопределенности. Риск можно оценить с помощью измерения отклонений результатов от ожидаемой величины. Используя стандартное отклонение от ожидаемой величины, менеджер, принимающий решения, может сопоставить ожидаемое значение каждого варианта с соответствующим риском (стандартным отклонением).
Рассмотрим применение методики на примере двух проектов. Руководство компании должно выбрать один из двух взаимоисключающих проектов (таблица 13).
Таблица 13 - Данные по проектам А и В
Проект А Проект В
Вероятность Прибыль, тыс. руб. EV, тыс. руб. Вероятность Прибыль, тыс. руб. EV, тыс. руб.
0,3 600 180 0,2 (1600) (320)
0,3 800 240 0,6 1200 720
0,4 1000 400 0,1 1600 160
0,1 3200 320
EV прибыли 820 EV прибыли 880
Проект В связан с большей степенью риска, однако имеет как большую величину ожидаемой будущей прибыли - 3200 тыс. руб., так и большую величину ожидаемого убытка - 320 тыс. руб.
Одним из методов оценки риска для данного проекта является использование величины стандартного отклонения ЕУ прибыли.
Дисперсия по проекту А составит 27600 тыс. руб. Величина стандартного отклонения = -27600=166,13 тыс. руб. = 166132 руб.
Дисперсия по проекту В составит 1881600 тыс. руб. Величина стандартного отклонения = -1881600=1371,714 тыс. руб. = 1371714 руб.
Если руководство компании не склонно к риску, оно может предпочесть проект А, т.к., несмотря на меньшее значение ожидаемой прибыли, сама величина ожидаемой прибыли более предсказуема. Риски проекта В можно сравнить с рисками проекта А, если рассчитать коэффициент изменения по каждому проекту (таблица 14): отношение стандартного отклонения к ожидаемому значению по каждому проекту (коэффициент вариации).
Таблица 14 - Расчет коэффициентов вариации по проектам
Показатель Проект А Проект В
Среднеквадратическое (стандартное) отклонение, руб. 166132 1371714
ЕV прибыли, руб. 820000 880000
Коэффициент вариации (стандартное изменение / ЕV прибыли) 0,203 1,559
Полученные относительные показатели подтверждают сделанные ранее выводы.
Таким образом, важность применения аналитического инструментария при принятии управленческих решений не вызывает сомнений. В данной статье рассмотрены лишь несколько методов экономического анализа в контексте двух отраслей: транспорта и розничной торговли.
Перечисленные методы не охватывают весь спектр аналитических инструментов.
Напрмиер, экспертные методы оценки позволяют проводить ранжирование не только показателей при выделении KPI, но и при ранжировании рисков проекта и т.д. Методы линейного программирования позволяют принимать управленческие решения в условиях ограниченных ресурсов, если количество ограничивающих факторов два и более. Таким примеров значительное количество. Из этого следует, что любое важнейшее управленческое решение основано на применении методов экономического анализа.
Источники:
1. Савицкая, Г. В. Экономический анализ : учебник / Г.В. Савицкая. - 15-е изд., испр. и доп. - Москва : ИНФРА-М, 2020. - 587 с.
2. Анализ финансово-хозяйственной деятельности : учебник / О.В. Губина, В.Е. Губин. - 2-е изд., перераб. и доп. - М. : ИД «ФОРУМ» : ИНФРА-М, 2019. - 335 с.
3. Казакова, Н. А. Финансовый анализ : учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры / Н. А. Казакова. - М. : Издательство Юрайт, 2018. - 470 с.
References:
1. Savitskaya, G. V. Economic analysis: textbook / G.V. Savitskaya. - 15th ed., Rev. and add. - Moscow: INFRA-M, 2020 .587 p.
2. Analysis of financial and economic activities: textbook / O.V. Gubina, V.E. Gubin. - 2nd ed., Rev. and add. - M.: Publishing House "FORUM": INFRA-M, 2019. - 335 p.
3. Kazakova, N. A. Financial analysis: textbook and workshop for undergraduate and graduate programs / N. A. Kazakova. -M.: Yurayt Publishing House, 2018 .- 470 p.
