Планирование производства и реализации продукции в условиях рыночной волатильности: Комплексный анализ методов оптимизации и адаптации (на примере российской экономики)

Введение

Начало «десятилетия поликризиса», характеризующегося геополитической напряженностью, санкционным давлением и деглобализацией, поставило перед российской экономикой беспрецедентные вызовы. В этих условиях традиционные, инерционные методы планирования производства и реализации продукции утрачивают свою эффективность. Предприятия вынуждены оперировать в среде, где волатильность спроса, цен на сырье и доступность логистических каналов превратились из исключения в норму.

Именно поэтому, как показали исследования, 71% опрошенных Банком России компаний в январе–августе 2025 года столкнулись с высоким ростом издержек на сырье и комплектующие, что прямо угрожает их финансовой устойчивости. В такой ситуации ключевым фактором выживания и обеспечения конкурентоспособности становится переход к проактивному, адаптивному планированию, основанному на строгих количественных методах и глубоком управленческом анализе.

Цель настоящей работы — деконструкция и синтез теоретических основ, современных экономико-математических методик (включая линейное программирование, матрицу БКГ и маржинальный анализ) и практического опыта, необходимых для разработки комплексной методологической базы адаптивного планирования производства и реализации продукции в условиях высокой рыночной волатильности российской экономики.

Для достижения поставленной цели в работе последовательно решаются следующие задачи: анализируются особенности и вызовы нестабильности (кризисных) рыночных отношений; обосновывается применение маржинального анализа (операционный рычаг); описываются алгоритмы оптимизации производственной программы с помощью экономико-математических методов; представляются инструменты стратегической и оперативной оценки ассортимента; и разрабатываются практические рекомендации по адаптации системы планирования.

Теоретико-методологические основы планирования в условиях нестабильности

Сущность и основные вызовы экономической нестабильности

В академическом контексте планирование производства — это процесс определения будущих объемов выпуска, требуемых ресурсов и методов их наиболее эффективного использования для достижения корпоративных целей. Однако в условиях нестабильности это определение трансформируется: планирование перестает быть статичным процессом, превращаясь в систему непрерывного мониторинга, моделирования и корректировки.

Под нестабильностью (или турбулентностью) системы понимается состояние, характеризующееся высокой степенью неоднородности, непредсказуемости и разновременностью протекающих экономических процессов. В контексте российской экономики, ключевые вызовы турбулентности сфокусированы на нескольких аспектах:

1. Санкционное давление и деглобализация: Нарушение традиционных логистических цепочек и снижение товарной номенклатуры вынуждают предприятия искать альтернативных поставщиков (переориентация на евразийское партнерство), что сопряжено с дополнительными временными и финансовыми издержками.
2. Валютная волатильность: Резкие колебания курса рубля создают инфляционные риски и затрудняют долгосрочное ценообразование и планирование закупок импортного сырья и комплектующих.
3. Опережающий рост издержек: Невозможность оперативно перенести растущие затраты на сырье и комплектующие в конечную цену из-за ограниченного спроса.

Анализ макроэкономических рисков: Издержки и инфляция (2025 год)

Самым острым макроэкономическим риском для производственного планирования в 2025 году является беспрецедентный рост затрат, который не компенсируется адекватным ростом цен реализации. По данным мониторинга Банка России, 71% опрошенных компаний отметили увеличение стоимости сырья, материалов и комплектующих. Например, в машиностроении рост затрат на ключевые комплектующие достигал 20% в годовом выражении.

При этом возможности предприятий по переносу этих растущих издержек в конечные цены крайне ограничены. Согласно той же статистике, 74% опрошенных компаний либо полностью сдерживали рост цен, либо перенесли в них не более 30% своих возросших затрат. Это создает так называемый «эффект ножниц», когда маржинальность сокращается под давлением входящих и исходящих цен. И что из этого следует? Сокращение маржинальности неизбежно подталкивает предприятия ближе к точке безубыточности, делая их критически уязвимыми даже при небольшом падении объемов продаж.

Дополнительным фактором риска является инфляционное давление. Прогноз Центрального банка РФ по годовой инфляции на 2025 год (по состоянию на октябрь 2025 года) был скорректирован до 6,0–7,0% (против целевого уровня в 4% к 2026 году). Такой уровень инфляции делает недействительными долгосрочные стоимостные планы, требуя от предприятий ежеквартальной, а иногда и ежемесячной, корректировки бюджетных показателей и нормативов затрат.

Отраслевая дифференциация волатильности как фактор планирования

Нестабильность рынка не является равномерной: она проявляется с различной силой в разных секторах экономики. Эта отраслевая дифференциация наглядно демонстрирует необходимость гибкости.

В качестве примера можно рассмотреть контрастную динамику в российской промышленности в первой половине 2025 года (январь-май):

Отрасль	Индекс промышленного производства (ИПП, % к 2024 г.)	Примечание
Прочие транспортные средства и оборудование	+31,8%	Включая авиационную технику и оборонный заказ. Высокий рост, требующий оперативного расширения мощностей.
Автотранспортные средства, прицепы и полуприцепы	-26,5%	Значительный спад, вызванный нарушениями цепочек поставок и изменением потребительского спроса.
Общий ИПП	+1,3%	Отражает общий положительный тренд, маскирующий глубокие отраслевые кризисы и бумы.

Такой контраст означает, что планирование производства должно быть не просто адаптивным, а дифференцированным. Предприятия, работающие с высокой волатильностью спроса (например, автопром), должны максимально сокращать постоянные затраты и фокусироваться на управлении оборотным капиталом, тогда как предприятия в растущих секторах (авиационная техника), напротив, должны сосредоточиться на ускоренном инвестировании и преодолении «узких мест» в производственных мощностях.

Маржинальный анализ как основа управленческого учета и риск-менеджмента

Маржинальный анализ (Cost-Volume-Profit, CVP) является краеугольным камнем для принятия оперативных управленческих решений в условиях нестабильности, поскольку он позволяет быстро оценить финансовые последствия изменения объемов продаж, цен или структуры затрат.

Экономическое содержание Валовой маржи (Маржинального дохода)

Валовая маржа (или Маржинальный доход, МД) — это ключевой показатель CVP-анализа, который представляет собой разницу между выручкой от реализации продукции (S) и суммой переменных затрат (V):

МД = S - V

Валовая маржа выполняет критически важную функцию: она является финансовым источником для покрытия всех постоянных затрат (F) предприятия и формирования его прибыли (P).

МД = F + P

В условиях высокой волатильности спроса и цен на сырье, регулярный мониторинг валовой маржи позволяет управленцам оперативно отслеживать, насколько эффективно предприятие использует свои переменные ресурсы и какова его устойчивость к падению объемов продаж. Если валовая маржа сокращается, это прямой сигнал о необходимости пересмотра ценовой или ассортиментной политики.

Методологическое обоснование и эффект Операционного рычага (DOL)

Одним из наиболее мощных инструментов, основанных на маржинальном анализе, является Операционный рычаг (или производственный леверидж, Degree of Operating Leverage, DOL). Он отражает, насколько чувствительна прибыль предприятия (EBIT) к изменению его выручки или объема продаж. Разве не это самый важный вопрос для управленца в условиях непредсказуемого рынка?

Формула расчета силы операционного рычага (DOL) основывается на соотношении маржинального дохода и прибыли:

DOL = Маржинальный доход / Прибыль от продаж (EBIT)

Эффект операционного рычага заключается в том, что при наличии постоянных затрат, любое изменение выручки (ΔS) приводит к более сильному (опережающему) изменению прибыли (ΔP).

Например, если DOL = 2,5, это означает, что увеличение выручки на 10% приведет к росту прибыли на 25%. И наоборот, падение выручки на 10% обернется катастрофическим падением прибыли на 25%.

DOL является важнейшим индикатором, поскольку:

1. Он позволяет прогнозировать финансовые результаты при изменении объемов продаж в условиях нестабильности.
2. Он демонстрирует силу операционного риска, заложенного в структуре затрат предприятия.

Важно отметить, что показатель DOL при изменении выручки только за счет изменения цен будет выше, чем при изменении выручки за счет натурального объема продаж, так как в первом случае переменные затраты остаются неизменными, увеличивая разрыв между маржинальным доходом и прибылью.

Управление операционным риском через структуру затрат

Высокий уровень операционного рычага (т.е. высокая доля постоянных затрат в общей структуре) указывает на высокий операционный риск. Предприятия с капиталоемким производством (высокие амортизационные отчисления, большие затраты на обслуживание кредитов) имеют высокий DOL.

В условиях нестабильного, снижающегося или непредсказуемого спроса, высокий DOL крайне опасен, поскольку приближает предприятие к точке безубыточности (порогу рентабельности).

Стратегия адаптивного планирования в кризис должна включать управление структурой затрат, направленное на снижение DOL:

• Перевод постоянных затрат в переменные: Например, замена собственного автопарка на аутсорсинг (линейный транспорт) или замена постоянного штата на временный персонал (аутстаффинг) позволяет снизить долю постоянных затрат (F) и тем самым ослабить операционный рычаг.
• Снижение точки безубыточности: Уменьшение постоянных затрат снижает объем продаж, необходимый для покрытия всех расходов, тем самым увеличивая запас финансовой прочности — критический показатель устойчивости в условиях падения спроса.

Оптимизация производственной программы: Экономико-математические методы

В условиях ограниченности ресурсов (сырья, времени работы оборудования, квалифицированного персонала) и необходимости максимизировать прибыль, на первый план выходят экономико-математические методы (ЭММ). Наиболее мощным и применимым для решения задач производственного планирования является Линейное программирование (ЛП).

Модель и алгоритм Линейного программирования (ЛП) для максимизации прибыли

Линейное программирование (ЛП) — это математический аппарат, позволяющий найти оптимальное решение для распределения ограниченных ресурсов между конкурирующими целями, представленными в виде линейных функций. В производственном планировании основная цель ЛП — максимизация валовой маржи или прибыли при соблюдении всех ресурсных, технологических и рыночных ограничений.

Общая математическая модель задачи оптимизации ассортиментной программы включает три элемента:

1. Целевая функция (Z): Это функция, которую необходимо максимизировать. В данном случае это общая прибыль, получаемая от производства всех видов продукции (j=1, 2, …, n):

   Максимизировать Z = Σj=1n cj xj

   Где:

   • x_j — объем производства продукта j (искомая переменная);
   • c_j — прибыль (валовая маржа) от единицы продукта j.
2. Ограничительные условия: Это система неравенств, отражающая лимиты доступных ресурсов (i=1, 2, …, m):

   Σj=1n aij xj ≤ bi

   Где:

   • a_ij — норма расхода ресурса i на производство единицы продукта j;
   • b_i — общий запас (доступное количество) ресурса i (например, машино-часов, тонн сырья).
3. Условие неотрицательности: Объем производства не может быть отрицательным:

   xj ≥ 0

Алгоритм решения: Наиболее известным алгоритмом для решения задач ЛП является Симплексный метод. Он представляет собой итеративный процесс перехода от одного базисного допустимого решения к другому, более оптимальному, до тех пор, пока не будет достигнута точка, в которой целевая функция принимает максимальное значение. Для задач с двумя переменными может быть использован упрощенный Графический метод.

Решение конкретных производственных задач с помощью ЛП

ЛП позволяет оперативно реагировать на изменения внешней среды, особенно когда в результате нарушения логистики или санкций неожиданно возникает дефицит ключевого сырья или комплектующих. Какой важный нюанс здесь упускается? Использование ЛП не просто дает оптимальный план, но также предоставляет «теневые цены» (двойственные оценки), которые точно показывают, сколько дополнительной прибыли принесет увеличение каждого дефицитного ресурса на одну единицу. Это критически важная информация для принятия решений о срочных закупках или инвестициях.

Примеры практического применения ЛП:

Задача планирования	Роль ЛП
Оптимизация ассортимента	Определение идеального соотношения объемов выпуска различных продуктов для максимизации общей прибыли, исходя из текущих цен и ограничений по сырью и мощности.
Поиск узких мест	Анализ двойственных оценок (теневых цен) позволяет точно определить, какой из ресурсов (например, время работы определенного станка) является наиболее дефицитным и ограничивает рост прибыли. Это критично для обоснования инвестиций.
Планирование выпуска инновационной продукции	Модели Канторовича и Новожилова используются для расчета оптимального производственного плана с учетом нового, еще не отработанного технологического процесса и ограниченного пула квалифицированных специалистов.
Определение оптимальной загрузки оборудования	Расчет идеального времени работы различных производственных линий для выполнения заданного плана с минимальными затратами или максимальной прибылью.

В условиях, когда 71% компаний сталкиваются с ростом издержек и дефицитом ресурсов, ЛП становится не просто академическим инструментом, а жизненно важным механизмом для оперативной корректировки плана выпуска в реальном времени.

Инструменты стратегической и оперативной оценки ассортимента

Эффективное планирование производства и реализации продукции невозможно без регулярной оценки текущего продуктового портфеля. Такая оценка должна проводиться на двух уровнях: стратегическом (распределение инвестиций) и оперативном (управление запасами).

Стратегический анализ продуктового портфеля: Матрица БКГ

Матрица БКГ (Boston Consulting Group) — это классический инструмент стратегического анализа, используемый для оценки успешности продуктовых линеек и определения стратегии инвестирования на основе двух ключевых параметров:

1. Относительная доля рынка (ОДР): Показывает позицию продукта относительно сильнейшего конкурента.
2. Темп роста рынка (ТРР): Показывает привлекательность рынка (высоким считается рост более 10%).

Алгоритм построения Матрицы БКГ (6 шагов):

1. Выбор единицы анализа: Определение конкретного продукта, линейки или бренда.
2. Определение рынка: Четкое сегментирование рынка, на котором оперирует продукт.
3. Расчет относительной доли рынка (ОДР): ОДР = Объем продаж продукта / Объем продаж сильнейшего конкурента.
4. Определение темпов роста рынка (ТРР): Оценка среднегодового роста рынка.
5. Определение объема продаж каждой единицы: Фиксация финансового вклада каждого продукта.
6. Расчерчивание и позиционирование: Нанесение продуктов на матрицу.

Категория БКГ	Доля рынка	Темп роста рынка	Управленческая стратегия
«Звезды»	Высокая	Высокий	Инвестирование. Требуют больших вложений для поддержания роста, но генерируют прибыль.
«Дойные коровы»	Высокая	Низкий	Сбор прибыли. Обеспечивают стабильный денежный поток; инвестиции минимальны. Служат источником финансирования для «Звезд» и «Вопросительных знаков».
«Вопросительные знаки»	Низкая	Высокий	Селективность. Требуют оценки: либо интенсивное инвестирование для превращения в «Звезду», либо ликвидация. Высокий риск.
«Собаки»	Низкая	Низкий	Ликвидация. Минимизация расходов или вывод из бизнеса. Часто покрывают только переменные затраты.

Применение Матрицы БКГ в условиях нестабильности позволяет руководству предприятия стратегически перераспределять дефицитные ресурсы, например, направляя денежные потоки от стабильных «Коров» на развитие перспективных «Вопросительных знаков», если рыночная ситуация внезапно открыла новые возможности (например, исчезновение конкурентов).

Комбинированный ABC/XYZ-анализ для повышения предсказуемости спроса

Для оперативного управления запасами и планирования выпуска в краткосрочном периоде используется комбинация двух мощных классификационных методов.

1. ABC-анализ (Приоритет по ценности)

Метод основан на принципе Парето (20/80) и классифицирует товары по степени их вклада в общий результат (например, объем продаж или прибыль).

• Группа А: Около 20% номенклатуры, обеспечивающих до 80% результата. Требуют жесткого контроля, точного прогнозирования и ежедневного мониторинга.
• Группа В: Около 30% номенклатуры, обеспечивающих до 15% результата. Требуют стандартного контроля.
• Группа С: Около 50% номенклатуры, обеспечивающих до 5% результата. Требуют упрощенного контроля.

2. XYZ-анализ (Приоритет по стабильности спроса)

Метод классифицирует товары по стабильности их потребления, используя коэффициент вариации (V) — отношение среднеквадратического отклонения спроса к его среднему значению:

V = (σ / x̅) × 100%

• Группа X: Стабильный, предсказуемый спрос (V < 10%).
• Группа Y: Колеблющийся спрос, поддающийся сезонному или цикличному прогнозированию (10% ≤ V ≤ 25%).
• Группа Z: Непредсказуемый спрос, случайные колебания (V > 25%).

Комбинация ABC/XYZ

Совмещение двух анализов позволяет создать матрицу из 9 групп, которая становится основой для принятия решений по планированию производства и управлению запасами:

Группа	Характеристика	Стратегия планирования и запасов
A-X	Наиболее ценные, стабильный спрос.	Точное планирование, постоянное наличие на складе. Используются методы ЛП.
C-Z	Малоценные, непредсказуемый спрос.	Минимальные запасы, поставка и производство только под конкретный заказ (MTO — Make-to-Order).
B-Y	Средняя ценность, колеблющийся спрос.	Планирование с учетом сезонности, страховые запасы умеренного размера.

В условиях высокой волатильности (турбулентности) рост доли товаров в группах Y и Z требует от планировщиков перехода от фиксированного плана выпуска к более гибкому, сценарному подходу и увеличению запасов для группы A-X, чтобы избежать остановки основного производства из-за сбоев в поставках критического сырья.

Адаптивные стратегии и практические рекомендации по совершенствованию планирования

Сценарное планирование как механизм снижения волатильности

Главный недостаток традиционного планирования в условиях турбулентности — это его ригидность. Сценарное планирование устраняет этот недостаток, позволяя разработать несколько вариантов развития событий и заранее подготовить соответствующие управленческие решения.

Методология сценарного планирования должна базироваться на результатах количественных анализов:

1. Формирование сценариев: Разрабатываются 3–4 ключевых сценария, основанных на наиболее критичных факторах риска (например, изменение курса рубля, уровень инфляции, доступность критического сырья).
   • Пессимистический: Падение спроса на 20%, рост издержек на 15% (актуально для групп C-Z).
   • Базовый: Сохранение текущего спроса, рост издержек на уровне 6–7% (прогноз ЦБ РФ).
   • Оптимистический: Рост спроса на 10%, стабилизация издержек.
2. Моделирование с помощью ЛП: Для каждого сценария запускается модель линейного программирования для определения оптимального плана выпуска (x_j) и максимальной прибыли (Z).
3. Оценка финансовой прочности: С помощью маржинального анализа (DOL) для каждого сценария оценивается запас финансовой прочности. Если в пессимистическом сценарии предприятие приближается к точке безубыточности, разрабатываются меры по сокращению постоянных затрат (снижение DOL).

Такой подход позволяет предприятию не просто реагировать на кризис, а иметь заранее готовый План Б для оперативного перехода к иной производственной программе.

Роль цифровизации и IIoT-систем в сокращении цикла планирования

В условиях необходимости быстрого реагирования, критически важным становится сокращение цикла планирования. Это достигается за счет цифровизации производственных процессов и внедрения систем промышленного интернета вещей (IIoT).

Хотя по состоянию на начало 2025 года только 20–22% российских промышленных компаний последовательно занимались цифровой трансформацией, общие инвестиции в этот сектор растут, отражая осознание необходимости адаптации. В 2024 году российские компании потратили на цифровизацию 4,88 трлн рублей, с прогнозом роста до 6,1 трлн рублей в 2025 году.

Цифровая трансформация влияет на планирование следующим образом:

• Интеграция данных: Системы класса ERP, APS (Advanced Planning and Scheduling) и MES (Manufacturing Execution System) объединяют данные о запасах, загрузке оборудования, фактическом расходе сырья и спросе в едином контуре. Это устраняет ручное составление бюджетов, сокращая стандартные сроки планирования с недель до дней.
• Повышение точности прогнозов: IIoT-системы позволяют в реальном времени собирать данные о состоянии оборудования, снижая аварийность на 10–20% и позволяя более точно планировать доступное время работы оборудования (критический ресурс в ЛП).
• Снижение операционных расходов: Внедрение аналитических платформ позволяет снизить операционные расходы на 5–7%, что напрямую улучшает финансовые показатели и увеличивает валовую маржу.

Комплекс практических рекомендаций по адаптивному управлению

Для совершенствования системы планирования производства и реализации продукции в условиях нестабильности, рекомендуется внедрение следующего комплекса мер:

Направление	Рекомендация	Методологическое обоснование
Управление рисками поставок	Интеграция данных о логистических цепочках и волатильности сырьевых рынков (включая курсы валют) в собственный оперативный план продаж и производства (S&OP).	Снижение рисков, связанных с ростом издержек (71% компаний).
Оптимизация ассортимента и запасов	Регулярное (ежемесячное) проведение комбинированного ABC/XYZ-анализа для определения рационального уровня страховых запасов и пересмотра производственной программы в пользу группы А-X.	Повышение предсказуемости спроса и снижение потерь от неликвидов (группа C-Z).
Оперативное планирование	Регулярное применение Линейного программирования для корректировки плана выпуска в соответствии с оперативно возникающими ограничениями (дефицит сырья, поломка оборудования).	Максимизация прибыли в условиях ограниченности ресурсов.
Финансовая устойчивость	Пересмотр структуры затрат с целью снижения силы операционного рычага (DOL) путем перевода постоянных затрат в переменные (где это возможно).	Повышение устойчивости бизнеса к падению продаж в кризисные периоды и увеличение запаса финансовой прочности.
Стратегическая адаптация	Переориентация рынков сбыта и поставщиков (регионализация) для снижения зависимости от внешних геополитических рисков и обеспечения устойчивости логистики.	Обеспечение устойчивости в условиях «десятилетия поликризиса».

Заключение

Проведенное комплексное теоретико-практическое исследование подтвердило, что в условиях высокой рыночной волатильности и макроэкономической нестабильности российской экономики (характеризующейся высоким ростом издержек, инфляцией 6,0–7,0% и отраслевой дифференциацией), традиционные методы планирования неэффективны.

Была достигнута главная цель работы — разработана методологическая база для адаптивного планирования, основанная на синтезе передовых количественных и финансовых инструментов:

1. Маржинальный анализ (Валовая маржа, Операционный рычаг) обоснован как ключевой инструмент риск-менеджмента, позволяющий оценить операционный риск и разработать стратегию по оптимизации структуры затрат для повышения устойчивости к падению спроса.
2. Экономико-математические методы (Линейное программирование) представлены как необходимый аппарат для оперативной максимизации прибыли в условиях ограниченности ресурсов и поиска «узких мест» в производстве.
3. Комбинированный ABC/XYZ-анализ и Матрица БКГ являются основой для сегментации продуктового портфеля, позволяя перейти от унифицированного к дифференцированному и более точному планированию запасов и выпуска.

Внедрение адаптивных стратегий, таких как сценарное планирование (с учетом результатов ЛП и ABC/XYZ-анализа) и ускоренная цифровизация (с прогнозом инвестиций до 6,1 трлн рублей в 2025 году), является критическим фактором для сокращения цикла принятия решений и повышения гибкости предприятия.

Результаты исследования могут быть использованы управленческим персоналом промышленных предприятий для совершенствования их систем планирования.

Перспективы дальнейших исследований заключаются в разработке детального кейс-стади на примере конкретного российского предприятия, демонстрирующего количественный эффект от внедрения моделей линейного программирования и управления операционным рычагом.

Список использованной литературы

1. Герчикова И.Н. Менеджмент: учебное пособие. 2-е изд., перераб. и доп. Москва: ЮНИТИ, 2005. 371 с.
2. Горемыкин В.А. Планирование на предприятии. Москва, 1999. 189 с.
3. Дьяченко М.А. и др. Планирование производственной программы предприятия в рыночных условиях. Москва: ГАУ, 1997. 203 с.
4. Зелль А. Бизнес-план: Инвестиции и финансирование, планирование и оценка проектов / пер. с нем. Санкт-Петербург: Ось-89, 2007. 240 с.
5. Краюхин Г.А. Планирование на предприятиях (объединениях) машиностроительной промышленности. Москва, 1984. 332 с.
6. Просветов Г.И. Менеджмент: задачи и решения: учебно-практическое пособие. Москва: Альфа-Пресс, 2009. 567 с.
7. Просветов Г.И. Управление рисками: задачи и решения: учебно-практическое пособие. Москва: Альфа-Пресс, 2008. 416 с.
8. Шеремет А.Д., Негашев Е.В. Методика финансового анализа: учебное и практическое пособие. 2-е изд., перераб. и доп. Москва: ИНФРА-М, 2007. 312 с.
9. Экономика фирмы: Учебник / под общ. ред. Н.П. Иващенко. Москва: ИНФРА-М, 2007. 531 с.
10. О промышленном производстве в январе-мае 2025 года. URL: rosstat.gov.ru (дата обращения: 22.10.2025).
11. Матрица БКГ: что это, как правильно ее строить и анализировать. URL: calltouch.ru (дата обращения: 22.10.2025).
12. Что такое ABC/XYZ-анализ и почему он важен для планирования запасов. URL: pricer24.com (дата обращения: 22.10.2025).
13. Экономико-математическая модель оптимизации производственного плана как составляющее звено производственного маркетинга. URL: cyberleninka.ru (дата обращения: 22.10.2025).
14. ЛИНЕЙНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ В ЭКОНОМИКЕ. URL: cyberleninka.ru (дата обращения: 22.10.2025).
15. Оптимизация планирования производственной деятельности предприятия в условиях динамичной внешней среды. URL: 1economic.ru (дата обращения: 22.10.2025).
16. Управление промышленным предприятием в условиях экономической нестабильности. URL: m-economy.ru (дата обращения: 22.10.2025).
17. Возможности адаптации России к новым условиям глобального развития в период поликризиса мировой экономики. URL: cyberleninka.ru (дата обращения: 22.10.2025).
18. Экономика России против санкционных угроз: взгляд из 2025 года. URL: cyberleninka.ru (дата обращения: 22.10.2025).
19. Операционный рычаг: понятие и пример расчета. URL: planfact.io (дата обращения: 22.10.2025).
20. Тенденции развития российской экономики в период новых антироссийских санкций. URL: rusjel.ru (дата обращения: 22.10.2025).
21. Эффект операционного рычага в системе маржинального анализа. URL: 1fin.ru (дата обращения: 22.10.2025).