Планирование прибыли предприятия в условиях экономической волатильности (2020-2025 гг.): методология, анализ и совершенствование с применением цифровых технологий

Введение

Начало третьего десятилетия XXI века ознаменовалось для российской экономики беспрецедентной комбинацией факторов: геополитической напряженностью, ускоренной цифровой трансформацией и жесткой денежно-кредитной политикой (ДКП) Банка России. В этих условиях традиционные подходы к финансовому планированию, основанные на линейных экстраполяциях и стабильных предпосылках, утратили свою актуальность.

С 1 января 2025 года в России вводится федеральный инвестиционный налоговый вычет (ИНВ) по налогу на прибыль в размере до 3% от стоимости приобретения основных средств и нематериальных активов для ключевых отраслей, что кардинально меняет подход к планированию чистой прибыли и стимулирует капитальные инвестиции.

Актуальность темы обусловлена необходимостью разработки и внедрения методологии, способной обеспечить точность финансовых прогнозов в условиях постоянно меняющихся внешних и внутренних драйверов. Прибыль, являясь главным финансовым результатом и источником самофинансирования, приобретает функцию не просто показателя эффективности, но и критически важного индикатора инвестиционной привлекательности и устойчивости предприятия в периоды структурной трансформации.

Цель работы — разработка актуальной и методологически обоснованной системы планирования прибыли предприятия, адаптированной к современным экономическим реалиям 2020–2025 гг., с упором на применение инновационных методов анализа и цифровых технологий.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Уточнить теоретические основы категории «прибыль» с учетом последних изменений в нормативно-правовой базе (ФСБУ, НК РФ).
2. Систематизировать и адаптировать инновационные методы планирования (сценарное моделирование, факторный анализ) для условий высокой волатильности.
3. Провести анализ ключевых факторов риска и возможностей, влияющих на планируемый финансовый результат, опираясь на свежие статистические данные.
4. Разработать комплексный алгоритм совершенствования процесса планирования прибыли на основе внедрения отечественных BI-систем и технологий Big Data.
5. Выполнить расчетное обоснование экономической эффективности предложенных мероприятий.

Объектом исследования выступает процесс финансово-экономической деятельности предприятия. Предметом исследования являются теоретические, методические и практические аспекты планирования прибыли.

Структура работы соответствует академическим требованиям и включает введение, три логически связанные главы (теоретическую, аналитическую и практическую), заключение и список использованных источников.

Глава 1. Теоретические и нормативно-правовые основы планирования прибыли в современной экономике

Современная трактовка категории «Прибыль» и ее функции в условиях цифровой трансформации

В классической экономической теории прибыль традиционно определялась как разница между доходами и расходами, а ее главная функция заключалась в обеспечении воспроизводства и стимулировании предпринимательской активности. Однако в реалиях 2020–2025 годов — эпохи высокой волатильности и ускоренной цифровой трансформации — роль прибыли значительно расширилась и усложнилась.

Эволюция функций прибыли. Сегодня прибыль рассматривается не только как конечный финансовый результат, но и как:

1. Индикатор инвестиционной привлекательности. В условиях ужесточения ДКП и удорожания заемного капитала, чистая прибыль становится критически важным внутренним источником финансирования. Ее стабильный рост сигнализирует рынку о финансовой устойчивости, что важно для привлечения долевого финансирования и снижения стоимости обслуживания долга.
2. Драйвер структурной трансформации. Прибыль служит главным источником финансирования стратегических инвестиций в импортозамещение, перестройку логистических цепочек и, что наиболее важно, в развитие IT-инфраструктуры.
3. Показатель эффективности управления цифровыми активами. В цифровой экономике значительная часть добавленной стоимости создается за счет нематериальных активов (НМА). Прибыль отражает, насколько эффективно компания инвестирует и управляет этими активами — от прав на программное обеспечение до лицензий и товарных знаков.

Влияние ФСБУ 14/2022 на трактовку прибыли. Принятие Федерального стандарта бухгалтерского учета ФСБУ 14/2022 «Нематериальные активы» (обязателен к применению с 2024 года) внесло существенные коррективы в формирование финансового результата. Если ранее многие затраты на разработку ПО или приобретение лицензий могли списываться на расходы текущего периода, то новый стандарт требует их капитализации и последующей амортизации. Это привело к парадоксальному, но позитивному для отчетности эффекту:

По итогам 2024 года совокупный объем НМА в российском бизнесе вырос на +71% по сравнению с 2023 годом. Этот рост напрямую повлиял на операционную прибыль (EBITDA), поскольку расходы, ранее учитывавшиеся как затраты, теперь капитализированы, что визуально улучшает финансовый результат. Следовательно, планирование прибыли теперь требует более тщательной оценки инвестиций в IT-инфраструктуру на предмет их капитализации согласно ФСБУ 14/2022.

Влияние актуальных регуляторных требований РФ на формирование и планирование чистой прибыли

Актуальное российское законодательство, включающее как бухгалтерские, так и налоговые нормы, задает жесткие рамки для формирования и планирования прибыли. Дипломная работа должна опираться на документы, действующие на 2025 год.

Бухгалтерские стандарты (ФСБУ) и финансовый результат:

1. ФСБУ 14/2022 «Нематериальные активы»: Как было отмечено, этот стандарт напрямую влияет на операционную прибыль (прибыль до налогообложения). Планирование должно учитывать новые правила признания НМА, определения их срока полезного использования и методов амортизации. Если в плане заложено масштабное внедрение IT-решений, необходимо прогнозировать, какая часть затрат будет капитализирована, а какая списана.
2. ФСБУ 4/2023 «Бухгалтерская (финансовая) отчетность»: Вводится в действие с 2025 года и устанавливает новые требования к составлению Отчета о финансовых результатах. Наиболее значимое изменение для планирования — требование сворачивать однотипные прочие доходы и расходы. Это означает, что при планировании чистой прибыли менеджмент должен более детально классифицировать прочие статьи, так как их агрегирование может скрыть важные дисбалансы.

Налоговое законодательство (НК РФ) и налоговая прибыль:

Налоговая прибыль, регламентируемая Главой 25 НК РФ, является ключевой категорией для финансового планирования, так как определяет налоговую нагрузку и, следовательно, чистую прибыль.

Внедрение Федерального инвестиционного налогового вычета (ИНВ) с 2025 года.

Это критически важный фактор, который должен быть интегрирован в планирование чистой прибыли. ИНВ позволяет уменьшить сумму налога на прибыль (федеральную часть) на сумму до 3% от стоимости приобретения или модернизации основных средств и НМА.

Таблица 1.1. Влияние регуляторных изменений на планирование прибыли (2025 г.)

Нормативный акт	Область влияния	Влияние на планирование прибыли
ФСБУ 14/2022 (НМА)	Операционная прибыль (EBIT)	Требует планирования капитализации IT-расходов, что искусственно завышает прибыль до налогообложения в краткосрочном периоде.
ФСБУ 4/2023 (Отчетность)	Структура Отчета о финансовых результатах	Необходимость детального планирования и раздельного учета прочих доходов/расходов для корректного раскрытия чистой прибыли.
Глава 25 НК РФ (ИНВ)	Чистая прибыль	Позволяет снизить налоговую нагрузку до 3% от инвестиций, что напрямую увеличивает чистую прибыль при условии выполнения инвестиционной программы.

Планирование чистой прибыли в 2025 году, таким образом, должно стать комплексным процессом, учитывающим не только операционные показатели, но и регуляторные возможности, такие как ИНВ, которые могут стать мощным драйвером роста конечного финансового результата.

Глава 2. Методический инструментарий и анализ факторов, влияющих на точность планирования прибыли предприятия

Инновационные методы планирования прибыли: от CVP-анализа к сценарному моделированию

Точность планирования прибыли прямо пропорциональна адекватности используемых методов. В условиях современной экономической неопределенности требуется сочетание классических, проверенных временем инструментов с гибкими, адаптивными моделями.

Базис: Метод «Затраты-Объем-Прибыль» (CVP-анализ).

CVP-анализ, основанный на концепции «директ-костинг», остается фундаментальным инструментом. Он предполагает деление всех затрат на переменные (зависящие от объема производства, V) и постоянные (не зависящие от объема, F). Ключевым показателем здесь является маржинальная прибыль (или вклад на покрытие), которая используется для определения точки безубыточности и расчета плановой прибыли.

Маржинальная прибыль (МП) = Выручка (R) – Переменные затраты (V).

Прибыль (П) = МП – Постоянные затраты (F).

CVP-анализ является отличной основой для оперативного бюджетирования, но его главный недостаток — предположение о линейности и стабильности цен и себестоимости, что не соответствует текущей волатильности.

Инновация: Сценарное планирование как ответ на волатильность.

В условиях высокой неопределенности, когда ключевая ставка ЦБ РФ и курсы валют могут меняться непредсказуемо, необходимо отказываться от прогнозирования единственного значения прибыли. Сценарное планирование становится ключевым инструментом, позволяющим оценить диапазон возможных финансовых результатов и подготовить управленческие меры для каждого сценария.

Методология сценарного планирования:

Сценарий	Основные предпосылки	Цель планирования
Оптимистичный	Снижение ключевой ставки (дешевый кредит); стабильный курс рубля; рост спроса/объема продаж (Q) на 15–20%.	Оценка максимального потенциала роста прибыли и резервов для инвестиций.
Базовый (Наиболее вероятный)	Ключевая ставка остается высокой (15–16%); умеренный рост инфляции; рост Q на 5–10%; ввод ИНВ (3%) используется.	Определение реалистичного финансового результата и параметров для основного бюджета.
Пессимистичный	Дальнейшее ужесточение ДКП; удорожание импортного сырья (девальвация рубля); стагнация спроса; увеличение операционных затрат.	Оценка минимально допустимой прибыли, разработка антикризисных мер (сокращение F, пересмотр ценовой политики).

Использование сценарного моделирования значительно повышает устойчивость финансового плана, позволяя предприятию быть готовым к реализации как рисков, так и возможностей.

Факторный анализ прибыли от продаж с использованием Метода цепных подстановок

Планирование прибыли не может быть эффективным без глубокого анализа причинно-следственных связей, то есть без понимания, какие факторы и в какой степени влияют на отклонение фактической или плановой прибыли. Для этой цели наиболее корректным и общепринятым методом является Метод цепных подстановок.

Мультипликативная модель прибыли от продаж (П) имеет вид:

П = Q × (Ц - С)

Где:

• $Q$ — Объем продаж в натуральном выражении.
• $Ц$ — Средняя цена реализации единицы продукции.
• $С$ — Себестоимость единицы продукции.

Используя метод цепных подстановок, мы последовательно заменяем базисные значения ($0$) на отчетные (плановые) значения ($1$) для каждого фактора, чтобы изолировать его влияние.

Шаг 1. Расчет влияния изменения объема продаж ($\Delta Π_{Q}$):

Влияние объема определяется разницей между условной прибылью (рассчитанной при новом объеме и старых цене и себестоимости) и базисной прибылью.

ΔΠQ = (Q1 - Q0) × (Ц0 - С0)

Шаг 2. Расчет влияния изменения цены реализации ($\Delta Π_{Ц}$):

Влияние цены определяется при новом объеме и старой себестоимости.

ΔΠЦ = Q1 × (Ц1 - Ц0)

Шаг 3. Расчет влияния изменения себестоимости единицы ($\Delta Π_{С}$):

Влияние себестоимости определяется при новом объеме и новой цене.

ΔΠС = Q1 × (С0 - С1)

Проверка: Сумма влияний всех факторов должна равняться общему изменению прибыли:

ΔΠ = ΔΠQ + ΔΠЦ + ΔΠС.

Этот инструментарий является основой для практической главы ВКР, позволяя не просто констатировать факт отклонения прибыли, но и количественно оценить вклад каждого драйвера в итоговый финансовый результат.

Оценка ключевых рисков и динамики прибыли в российской экономике (2020-2025 гг.)

Эффективное планирование прибыли требует глубокого понимания макроэкономической конъюнктуры. В период 2020–2025 гг. российские предприятия столкнулись с рядом системных рисков и противоречивой динамикой отраслей.

Макроэкономические риски и их влияние на планирование:

1. Высокая ключевая ставка и удорожание капитала. Высокая ключевая ставка Банка России (например, 15–16% в 2025 году) делает заемный капитал чрезвычайно дорогим. Это снижает инвестиционную активность, замедляет проекты модернизации и увеличивает финансовые расходы предприятия, что напрямую снижает чистую прибыль. Планирование должно включать консервативный подход к заимствованиям и расчет повышенных процентных платежей.
2. Инфляция и рост себестоимости. Высокая инфляция ведет к непредсказуемому росту цен на сырье, материалы и комплектующие, что усложняет планирование себестоимости ($С$). Этот риск требует включения в модель планирования инфляционных мультипликаторов.
3. Санкционное давление и логистические риски. Сложности с международными платежами и перестройка логистических цепочек увеличивают транзакционные издержки и сроки поставки, что также ведет к росту себестоимости и может срывать плановые объемы производства ($Q$).

Необходимость хеджирования валютных рисков.

В условиях волатильной курсовой динамики, присущей российскому рынку (2022–2025 гг.), планирование прибыли для экспортеров и импортеров немыслимо без механизмов фиксации валютных курсов. Ключевыми инструментами хеджирования для фиксации будущей прибыли в рублях являются производные финансовые инструменты:

• Валютные форварды (наиболее распространенный).
• Фьючерсы.
• Валютные опционы и свопы.

Включение затрат на хеджирование в финансовую модель позволяет снизить риск невыполнения плановых показателей прибыли за счет непредвиденных курсовых колебаний. Но не стоит ли задуматься, какая часть управленческой команды действительно готова к оперативной работе с этими сложными финансовыми инструментами?

Динамика отраслей (2020–2025 гг.).

Динамика прибыли в российской экономике была неравномерной. Так, по данным Росстата:

• Рост обрабатывающих производств в 2024 году составил 9,8%, что свидетельствует о высокой инвестиционной активности и росте прибыли в секторе.
• Однако за январь–сентябрь 2025 года рост замедлился до 2,9%, что указывает на исчерпание эффекта низкой базы и повышение потребности в консервативном планировании прибыли.
• Рентабельность в отдельных секторах, например, в онлайн-торговле, демонстрировала экстремальную волатильность (от 6,8% до 21,7%), что однозначно требует применения сценарного планирования.

Глава 3. Разработка алгоритма совершенствования системы планирования прибыли на основе цифровизации

Алгоритм совершенствования системы планирования прибыли и обоснование драйверов роста

Совершенствование системы планирования прибыли — это не разовый акт, а непрерывный процесс, направленный на повышение точности прогнозов и оперативности принятия решений. Предлагаемый алгоритм включает четыре последовательных этапа, адаптированных к современным требованиям цифровой экономики.

Этап 1. Аудит и регламентация текущего процесса.

Необходимо провести анализ существующей системы (методов, сроков, источников данных), выявить узкие места (например, использование устаревших Excel-таблиц, неспособность к сценарному моделированию) и разработать новые регламенты, включа��щие ответственность за точность прогнозов.

Этап 2. Выбор ключевых драйверов прибыли и внедрение факторного анализа.

На основе данных Главы 2 (факторный анализ по Методу цепных подстановок) предприятие должно определить 3–5 ключевых драйверов, оказывающих наибольшее влияние на прибыль.

Драйвер	Обоснование	Применение
Объем продаж (Q)	Обеспечивает максимальный рост маржинальной прибыли.	Внедрение детализированного планирования спроса на основе анализа Big Data.
Себестоимость (С)	Критический фактор в условиях инфляции и логистических рисков.	Внедрение предиктивного планирования закупок и контроля издержек с помощью AI.
Капитализация НМА	Прямое влияние на операционную прибыль (EBIT) по ФСБУ 14/2022.	Обоснованный учет инвестиций в IT как НМА, а не текущих расходов.
Налоговая нагрузка	Оптимизация чистой прибыли.	Использование нового федерального инвестиционного налогового вычета (ИНВ) 2025 года в инвестиционных планах.

Этап 3. Внедрение оперативного бюджетирования.

Переход от годового статического планирования к скользящему (например, ежемесячному) оперативному бюджетированию, интегрированному с управленческим учетом. Это позволяет быстро корректировать планы в ответ на изменения рынка (например, повышение ключевой ставки ЦБ).

Этап 4. Автоматизация процесса сценарного моделирования и анализа чувствительности.

Внедрение IT-решений (BI-систем), которые позволяют в режиме реального времени проводить анализ «что, если» (What-If Analysis) для всех трех сценариев (оптимистичный, базовый, пессимистичный).

Роль отечественных BI-систем и Big Data в повышении точности планирования прибыли

В условиях импортозамещения, начавшегося после 2022 года, российские компании активно переходят на отечественные решения в области бизнес-аналитики (Business Intelligence, BI). Эти системы играют ключевую роль в цифровизации планирования прибыли.

Активная стадия импортозамещения BI.

Рынок российских BI-решений продемонстрировал впечатляющую динамику:

Вследствие ухода западных вендоров российский рынок BI-решений вырос на 30% по итогам 2024 года, а доля отечественных BI-систем в структуре внедрений достигла 68% за последние три года.

Ключевые отечественные платформы (например, PIX BI, Visiology, Datalens, Форсайт) позволяют:

• Консолидировать данные: Собирать данные из разнородных источников (1С, ERP-системы, Excel-файлы) в единое хранилище.
• Оперативно рассчитывать маржинальную прибыль: Автоматический расчет CVP-анализа и маржинальной прибыли по продуктам, клиентам или регионам в режиме реального времени.
• Визуализация и контроль: Создание интерактивных дашбордов для контроля плановых и фактических показателей, что критически важно для оперативного бюджетирования.

Применение Big Data и AI для предиктивного планирования.

Технологии Big Data и искусственного интеллекта (AI) выводят точность планирования на новый уровень, позволяя учитывать не только внутренние финансовые данные, но и огромные массивы внешних факторов (поведение конкурентов, погодные условия, отраслевые тренды). В результате такого комплексного анализа, эффективность принимаемых решений возрастает кратно.

Кейсы применения Big Data:

1. Предиктивное обслуживание в промышленности. В металлургии и нефтегазовом секторе AI анализирует данные с датчиков оборудования, прогнозируя поломки. Это позволяет проводить обслуживание до аварии, сокращая время простоя и, соответственно, издержки (до 10–30%), что напрямую увеличивает операционную прибыль.
2. Расчет скользящих цен онлайн. AI-системы в торговле анализируют эластичность спроса, цены конкурентов и запасы, предлагая оптимальную цену в реальном времени. Это максимизирует выручку и, как следствие, прибыль от продаж.
3. Детализация прибыли в АПК. В агропромышленном комплексе BI-системы детализируют прибыль по партиям продукции и выявляют факторы отклонения, например, рост себестоимости за счет неэффективного использования кормов, что позволяет оперативно корректировать план закупок.

Таким образом, внедрение российских BI-систем и технологий Big Data является не просто трендом, а обязательным условием для достижения высокого уровня точности планирования прибыли.

Расчетное обоснование экономической эффективности предложенных мероприятий

Практическая ценность дипломной работы заключается в способности количественно обосновать положительный экономический эффект от предложенных мер.

В качестве примера рассмотрим расчет эффекта от двух ключевых мероприятий: А) Использование федерального ИНВ и Б) Сокращение переменных издержек за счет внедрения Big Data (предиктивное обслуживание).

A) Экономический эффект от использования Федерального ИНВ (2025 г.)

Предположим, предприятие планирует капитальные вложения в модернизацию оборудования (основные средства) на сумму 100 000 000 руб. в 2025 году.

Показатель	Значение
Общая сумма инвестиций в ОС (И)	100 000 000 руб.
Размер федерального ИНВ (ставка)	3%
Ставка налога на прибыль (федеральная часть)	3%
Экономический эффект (ΔEИНВ)	И × Ставка ИНВ

Формула расчета:

ΔEИНВ = И × 0.03

Расчет:

ΔE_ИНВ = 100 000 000 × 0.03 = 3 000 000 руб.

Вывод: Использование федерального ИНВ позволяет увеличить чистую прибыль предприятия на 3 000 000 руб. за счет прямого снижения налогового бремени.

Б) Экономический эффект от сокращения переменных издержек (V) за счет Big Data

Предположим, текущий объем производства ($Q_{0}$) составляет 50 000 единиц, а переменные издержки на единицу ($V_{0}$) составляют 200 руб. Общая сумма переменных издержек ($V_{общ,0}$) составляет 10 000 000 руб.

В результате внедрения системы предиктивного обслуживания (Big Data) планируется сократить переменные издержки (например, затраты на внеплановый ремонт, расход топлива/энергии) на 5%.

Показатель	Базисный период (0)	Плановый период (1)
Объем производства (Q)	50 000 ед.	50 000 ед.
Переменные издержки на ед. (V)	200 руб.	200 × (1 — 0.05) = 190 руб.
Общие переменные издержки (Vобщ)	10 000 000 руб.	50 000 × 190 = 9 500 000 руб.

Экономический эффект от снижения издержек ($\Delta E_{ИЗД}$) равен разнице между базисными и плановыми общими переменными издержками:

ΔEИЗД = Vобщ,0 - Vобщ,1

Расчет:

ΔE_ИЗД = 10 000 000 — 9 500 000 = 500 000 руб.

Вывод: Внедрение цифрового решения (Big Data/AI) обеспечивает дополнительный рост операционной прибыли на 500 000 руб. за счет снижения переменных издержек.

Суммарный эффект от двух мероприятий составляет 3 000 000 + 500 000 = 3 500 000 руб., что подтверждает экономическую целесообразность предложенного алгоритма совершенствования.

Заключение

Настоящая дипломная работа представляет собой комплексное исследование методологии планирования прибыли предприятия, адаптированное к сложным экономическим условиям 2020–2025 гг. Поставленные цели и задачи были полностью достигнуты.

Ключевые выводы по главам:

Теоретические и нормативно-правовые основы (Глава 1):

Было установлено, что в условиях экономической волатильности категория «прибыль» приобрела новую функцию индикатора инвестиционной привлекательности и источника финансирования структурной трансформации. Критически важным для планирования стало влияние новых регуляторных требований: ФСБУ 14/2022 требует капитализации НМА (например, IT-активов), что влияет на операционную прибыль, а введение федерального инвестиционного налогового вычета (ИНВ) с 2025 года открывает новые возможности для оптимизации чистой прибыли.

Методический инструментарий и анализ факторов (Глава 2):

Доказана недостаточность классического CVP-анализа в отрыве от сценарного моделирования. В качестве основного метода анализа отклонений и драйверов роста предложено использование Метода цепных подстановок, позволяющего количественно оценить влияние изменения объема, цены и себестоимости на прибыль. Анализ рисков показал, что планирование должно обязательно учитывать высокую ключевую ставку ЦБ РФ и необходимость хеджирования валютных рисков (через форварды/фьючерсы), а также снижение темпов роста в обрабатывающей промышленности в 2025 году.

Алгоритм совершенствования системы планирования (Глава 3):

Разработан четырехэтапный алгоритм совершенствования, ключевым элементом которого является цифровая трансформация. Обоснована критическая роль отечественных BI-систем (PIX BI, Visiology), которые, на фоне импортозамещения, обеспечивают оперативность бюджетирования. Применение технологий Big Data и AI в промышленности (например, для предиктивного обслуживания) позволяет сократить издержки на 10–30% и существенно повысить точность планирования себестоимости. Расчетное обоснование подтвердило, что комплексное внедрение предложенных мер (ИНВ + снижение издержек за счет Big Data) приводит к существенному росту чистой прибыли.

Практические рекомендации для предприятия:

1. Интеграция ИНВ в финансовую модель: Незамедлительно включить возможность применения федерального инвестиционного налогового вычета (3% от капитальных вложений) в инвестиционный бюджет 2025 года для максимизации чистой прибыли.
2. Переход на скользящее сценарное планирование: Отказаться от статичного годового бюджета в пользу ежеквартального (скользящего) планирования, включающего обязательный анализ трех сценариев (оптимистичный, базовый, пессимистичный) для управления рисками.
3. Внедрение отечественных BI-систем: Автоматизировать факторный анализ и расчет маржинальной прибыли на базе российских BI-платформ для обеспечения оперативности управленческой отчетности.
4. Хеджирование рисков: Для компаний, работающих с экспортом/импортом, ввести обязательное правило хеджирования будущих валютных потоков с помощью форвардных контрактов для фиксации плановой рублевой прибыли.

Реализация данных рекомендаций позволит предприятию создать методологически обоснованную, гибкую и высокоточную систему планирования прибыли, что является необходимым условием для обеспечения финансовой устойчивости и конкурентоспособности в современных экономических условиях.

Список использованной литературы

1. Абрютина, М.С. Экономика предприятий : учебник / М.С. Абрютина. — Москва : Дело и Сервис, 2007.
2. Баканов, М.И. Теория экономического анализа / М.И. Баканов, А.Д. Шеремет. — Москва : Финансы и статистика, 2006.
3. Басовский, Л.Е. Финансовый менеджмент : учебник. — Москва : ИНФРА-М, 2011. — 240 с.
4. Бариленко, В.И. Анализ финансовой отчетности. – Москва : КНОРУС, 2011. – 416 с.
5. Беркстайн, Л.А. Анализ налоговой отчетности. — Москва : Финансы и статистика, 2007.
6. Бурмистрова, Л.М. Финансы организаций (предприятий) : учебник / Л.М. Бурмистрова. — Москва : ИНФРА-М, 2007.
7. Батяева, Т.А. Рынок ценных бумаг / Т.А. Батяева, Т.И. Столяров. – Москва : Инфра-М, 2009.
8. Буренин, А.Н. Управление портфелем ценных бумаг. – Москва : Научно-техническое общество имени академика С. И. Вавилова, 2007.
9. Грузинов, В.П. Экономика предприятий (предпринимательская) : учебник для вузов / В.П. Грузинов. — 2-е изд., перераб. и доп. — Москва : ЮНИТИ — ДАНА, 2007.
10. Гутова, А.В. Управление денежными потоками на предприятии / А.В. Гутова // Финансовый бизнес. — 2011. — № 5.
11. Горемыкин, В.А. Экономическая стратегия предприятия : учебник / В.А. Горемыкин. — Москва : Альфа — Пресс, 2007.
12. Гитман, Л. Основы инвестирования / Л. Гитман, М. Джонк. — Москва : ДЕЛО, 2006.
13. Докунин, П.В. Некоторые направления использования мониторинга предприятия / П.В. Докунин // Деньги и Кредит. — 2008. — №1.
14. Джербеков, С.М. Расходы организации в целях оптимизации прибыли и снижения себестоимости / С.М. Джербеков // Себестоимость продукции, работ, услуг: выбор оптимального варианта, пути снижения. — 2006. — С. 95-145.
15. Деньги Кредит Банки : учебник / под ред. О. И. Лаврушина. — Москва : Финансы и статистика, 2007.
16. Ендовицкий, Д.А. Формирование и анализ показателей прибыли организации / Д.А. Ендовицкий // Экономический анализ. — 2007. — № 11.
17. Ильин, А.В. Новый взгляд на прибыль и налог / А.В. Ильин // ЭКО. — 2010. — №12.
18. Зверев, В. А. Порядок формирования портфеля ценных бумаг // Справочник экономиста. – 2011. – № 3.
19. Иванова, Н.Н. Экономическая оценка инвестиций : учебное пособие / Н.Н. Иванова, Н.А. Осадчая. – Ростов-на-Дону : Феникс, 2006.
20. Ковалева, А.М. Финансы фирмы. – Москва : ИНФРА-М, 2007.
21. Ковалев, В.В. Финансовый менеджмент: теория и практика. — 2-е изд., перераб. и доп. — Москва : Проспект, 2011. — 1024 с.
22. Ковалев, В.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия / В.В. Ковалев, О. Н. Волкова. – Москва : Проспект, 2010. – 424 с.
23. Козлова, О.Ю. Финансовый менеджмент. – Москва : Финансы и статистика, 2010. – 528 с.
24. Коласс, Б. Управление финансовой деятельностью предприятия. – Москва : ЮНИТИ, 2007.
25. Кодацкий, В.А. Затраты и прибыль // Экономист. — 2010. — № 2.
26. Лихачева, О.Н. Долгосрочная и краткосрочная политика предприятия : учеб. пособие / О.Н. Лихачева, С.А. Щуров. – Москва : Вузовский учебник, 2007.
27. Никитина, Н.С. Финансы организаций : учебник / Н.В. Никитина, С.С. Старикова. — Москва : Флинта, 2008.
28. Павлова, Л.Н. Финансы предприятий / Л.Н. Павлова. — Москва : Финансы, ЮНИТИ, 2008.
29. Раицкий, К.А. Экономика предприятия. – Москва : Маркетинг, 2006.
30. Родионова, В.М. Финансовый анализ субъекта хозяйствования / В.М. Родионова, М.А. Федотова. – Москва : Финансы и статистика, 2007.
31. Русак, Н.А. Финансовый анализ субъекта хозяйствования / Н.А. Русак, В.А. Русак. – Минск : Знание, 2008.
32. Савицкая, Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. – Минск : Новое знание, 2009.
33. Семёнов, В.М. Экономика предприятия. — Москва : Экономика, 2007.
34. Смородин, М.Б. Основы анализа рентабельности предприятий. — Москва : Статистика, 2007.
35. Скляренко, В.К. Экономика предприятия : учебник / В.К. Скляренко, В.М. Прудников. — Москва : ИНФРА-М, 2006.
36. Терёхин, В.И. Финансовое управление фирмой : учебник / под ред. В.И. Терёхина. — Москва : Экономика, 2007.
37. Хелферт, Э.Я. Техника финансового анализа. — Москва : ЮНИТИ, 2007.
38. Шеремет, А.Д. Методика финансового анализа / А.Д. Шеремет, Р.С. Сайфулин. – Москва : ИНФРА – М, 2010. – 176 с.
39. Финансы : учебник / В.В. Ковалев [и др.]. — Москва : Проспект, 2009.
40. Финансы : учебник для вузов / под ред. О.В. Врублевской, Б.М. Сабанти. – Москва : Юрайт, 2008.
41. Фащевский, В. Финансы предприятий: особенности и возможности укрепления // Экономист. — 2010. — №1.
42. Экономика и статистика фирм / под ред. С.Д. Ильенковой. – Москва : Финансы и статистика, 2007.
43. Экономика предприятия / под ред. А.И. Ильина. – Москва : Новое знание, 2008.
44. Экономика предприятия / под ред. О.И. Волкова. — Москва : Юнити, 2009.
45. Пошаговый факторный анализ прибыли: методы, формулы и примеры // Финансовый директор. URL: https://fd.ru/articles/58017-poshagovyy-faktornyy-analiz-pribyli (дата обращения: 24.10.2025).
46. Метод цепных подстановок // Lapenkov.ru. URL: https://www.lapenkov.ru/metodicheskie-ukazaniya/1-6-3-metod-tsepnykh-podstanovok.html (дата обращения: 24.10.2025).
47. Факторный анализ: для чего нужен, пример, виды и методы анализа, формулы // VC.ru. URL: https://vc.ru/finance/1500355-faktornyy-analiz-dlya-chego-nuzhen-primer-vidy-i-metody-analiza-formuly (дата обращения: 24.10.2025).
48. Четыре возможности ФСБУ 4/2023 пригодятся крупным компаниям для бухотчетности за 2024 год // Главбух. URL: https://www.glavbukh.ru/art/403562-chetyre-vozmojnosti-fsbu-42023-prigodyatsya-krupnym-kompaniyam-dlya-buhotchetnosti-za-2024-god (дата обращения: 24.10.2025).
49. Прибыль под контролем: полное руководство по планированию // No boring finance. URL: https://noboring-finance.ru/planirovanie-pribyli/ (дата обращения: 24.10.2025).
50. Планирование прибыли на предприятии: методы и этапы // Daxin.by. URL: https://daxin.by/publikacii/planirovanie-pribyli-na-predprijatii-metody-i-etapy (дата обращения: 24.10.2025).
51. BI-системы: что это и зачем они нужны бизнесу // 1С:БИТ. URL: https://1cbit.ru/blog/chto-takoe-bi-sistemy-i-zachem-oni-nuzhny-biznesu/ (дата обращения: 24.10.2025).
52. Проверьте эти показатели, они должны быть отражены с учетом изменений 2024 года // Бухгалтер года. URL: https://www.buhgod.ru/buhgalterskiy-balans-otchet-o-finansovykh-rezultatakh-i-prilozheniya-za-2024-god/otchet-o-finansovykh-rezultatakh-za-2024-god/ (дата обращения: 24.10.2025).
53. Кейсы по применению бизнес-аналитики (BI) в агробизнесе // Softlab.ru. URL: https://softlab.ru/blog/keysy-po-primeneniyu-biznes-analitiki-bi-v-agrobiznese/ (дата обращения: 24.10.2025).
54. ТОП 5 лучших российских BI систем – полный обзор // 1Solution.ru. URL: https://1solution.ru/articles/top-5-luchshikh-rossiyskikh-bi-sistem-polnyy-obzor/ (дата обращения: 24.10.2025).
55. Влияние денежно-кредитной политики на инвестиционную привлекательность быстрорастущих компаний на российском фондовом рынке : научная статья. URL: https://mgimo.ru/upload/iblock/c38/c381c817293a918a2d12e69002220d91.pdf (дата обращения: 24.10.2025).
56. Как российские компании будут работать с внешними рисками в 2025 году // Korus Consulting. URL: https://www.korusconsulting.ru/insights/kak-rossiyskie-kompanii-budut-rabotat-s-vneshnimi-riskami-v-2025-godu/ (дата обращения: 24.10.2025).
57. Исследование возможностей применения Big Data как инструмента создания информационной базы для процесса принятия решений // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/issledovanie-vozmozhnostey-primeneniya-big-data-kak-instrumenta-sozdaniya-informatsionnoy-bazy-dlya-protsessa-prinyatiya-resheniy (дата обращения: 24.10.2025).
58. Особенности и методика анализа распределения и использования прибыли предприятия // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osobennosti-i-metodika-analiza-raspredeleniya-i-ispolzovaniya-pribyli-predpriyatiya (дата обращения: 24.10.2025).
59. Предпринимательство как фактор экономической стабильности // Econs.online. URL: https://econs.online/articles/opinions/predprinimatelstvo-kak-faktor-ekonomicheskoy-stabilnosti/ (дата обращения: 24.10.2025).
60. Применение технологий BigData для оптимизации производственных процессов в горнодобывающей промышленности России // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-tehnologiy-bigdata-dlya-optimizatsii-proizvodstvennyh-protsessov-v-gornodobyvayuschey-promyshlennosti-rossii-analiz-vnedreniya-i-effektivnosti (дата обращения: 24.10.2025).
61. Современные тенденции и проблемы управления данными на рынке РФ: вызовы 2024 года // Habr. URL: https://habr.com/ru/companies/duk/articles/724122/ (дата обращения: 24.10.2025).
62. Применение технологий Big Data в деятельности современных предприятий // ВААЭЛ. URL: https://vaael.ru/ru/article/view?id=1337 (дата обращения: 24.10.2025).
63. Росстат считает, что рентабельность онлайн-торговли в России превысила 20% // Оборот.ру. URL: https://oborot.ru/news/rosstat-schitaet-chto-rentabelnost-onlayn-torgovli-v-rossii-prevysila-20-u-vas-stolko-est-124632.html (дата обращения: 24.10.2025).
64. Российский статистический ежегодник. 2024 : Стат.сб. / Росстат. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13204 (дата обращения: 24.10.2025).
65. Том 29, № 4 (2025) — Финансы: теория и практика // Финансовый университет. URL: https://fa.ru/filial/chelyabinsk/scientific/fatp/Archive/2025/4/Pages/default.aspx (дата обращения: 24.10.2025).
66. Цифровая трансформация промышленности: тенденции, управление, стратегии. URL: https://uiec.ru/wp-content/uploads/2024/04/cifrovaya-transformaciya-promyshlennosti-tendencii-upravlenie-strategii.pdf (дата обращения: 24.10.2025).
67. Цифровая трансформация промышленности: выгоды, затраты и риски // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovaya-transformatsiya-promyshlennosti-vygody-zatraty-i-riski (дата обращения: 24.10.2025).
68. ФСБУ 4/2023: подробный разбор ключевых изменений в составлении бухгалтерской отчетности с 2025 года // Аудит-Решение. URL: https://audit-reshenie.ru/stati/fsbu-4-2023-podrobnyy-razbor-klyuchevyh-izmeneniy-v-sostavlenii-buhgalterskoy-otchetnosti-s-2025-goda/ (дата обращения: 24.10.2025).
69. Влияние новых ФСБУ на бухгалтерский учет и отчетность 2024 // Правовест Аудит. URL: https://www.pravovest-audit.ru/articles/bukhgalterskiy-uchet-i-otchetnost/vliyanie-novykh-fsbu-na-bukhgalterskiy-uchet-i-otchetnost-2024/ (дата обращения: 24.10.2025).
70. Российская экономика в 2024 году // Институт Егора Гайдара. URL: https://iep.ru/files/text/trends/2024/russian_economy_in_2024.pdf (дата обращения: 24.10.2025).