Факторный Анализ Рентабельности Активов: Комплексный Подход с Учетом Российских Реалий и Цифровых Трансформаций

В современных условиях, когда динамика рынка и макроэкономическая нестабильность становятся нормой, способность предприятия эффективно управлять своими активами приобретает решающее значение. Рентабельность активов (Return on Assets, ROA) — не просто финансовый показатель, а своего рода пульс бизнеса, отражающий, насколько умело компания превращает свои ресурсы в прибыль. Если в 2024 году сальдированный финансовый результат российских компаний снизился на 6,9% до 30,4 трлн рублей, а в большинстве отраслей наблюдалось уменьшение числа прибыльных компаний, это лишь подчеркивает острую необходимость в глубоком, системном анализе, способном выявить скрытые причины таких изменений.

Именно факторный анализ выступает ключевым инструментом для диагностики «болевых точек» и выявления реальных драйверов финансового результата. Он позволяет не просто констатировать факт снижения или роста рентабельности, но и понять, какие именно внутренние или внешние факторы — от эффективности продаж и оборачиваемости активов до влияния процентных ставок и государственной политики — сыграли в этом ключевую роль. В условиях динамичной экономической среды России, характеризующейся высокими процентными ставками, санкционным давлением и необходимостью цифровой трансформации, глубокий факторный анализ становится основой для принятия не просто решений, а обоснованных стратегических шагов, направленных на повышение конкурентоспособности и устойчивости бизнеса. Данная работа призвана предоставить углубленное исследование методологии факторного анализа рентабельности активов, интегрируя классические подходы с актуальными российскими реалиями и перспективами развития в эпоху цифровизации.

Теоретические Основы Факторного Анализа и Понятие Рентабельности Активов

Сущность рентабельности и ее роль в оценке эффективности

В мире финансов и экономики рентабельность – это не просто желаемый результат, а фундаментальный индикатор эффективности, характеризующий степень доходности, выгодности и прибыльности бизнеса. В отличие от абсолютной величины прибыли, которая может быть обманчива без контекста, рентабельность является относительным показателем. Она демонстрирует соотношение полученного эффекта (прибыли) с вложенным капиталом или потребленными ресурсами, тем самым обеспечивая более полное и объективное представление об окончательных результатах хозяйствования.

Среди многообразия показателей рентабельности особое место занимает рентабельность активов (Return on Assets, ROA). Этот индикатор является мерилом того, насколько эффективно предприятие использует все свои активы — как оборотные, так и внеоборотные — для генерации прибыли. ROA отвечает на ключевой вопрос: сколько рублей чистой прибыли приносит каждый рубль активов компании? Высокий уровень ROA свидетельствует о рациональном управлении ресурсами, оптимизации производственных процессов и успешной реализации продукции, тогда как его снижение сигнализирует о возможных проблемах в операционной деятельности, неэффективном использовании имущества или давлении издержек, что требует немедленного внимания со стороны руководства.

Концепция и цели факторного анализа

Когда речь заходит о понимании причин изменений в финансовых показателях, на сцену выходит факторный анализ – мощный аналитический инструмент, позволяющий оценить влияние одних показателей (факторов) на другие (результирующие показатели). Его цель не ограничивается лишь констатацией фактов; он нацелен на выявление причин изменения финансового результата, определение, какие факторы и в какой степени влияют на итоговый показатель, а также на количественную оценку этого воздействия.

Представьте себе корабль, который внезапно замедлил ход. Просто знать, что он замедлился, недостаточно. Факторный анализ подобен команде инженеров, которая разбирает каждый узел, чтобы понять, что именно пошло не так: проблемы с двигателем, сопротивление воды, неправильное управление или внешние погодные условия. Без такого детального исследования, попытки исправить ситуацию могут оказаться бесполезными или даже усугубить ее.

Основополагающие задачи факторного анализа включают:

1. Определение факторов: Выявление всех значимых переменных, которые могут влиять на анализируемый результативный показатель.
2. Установление формы взаимосвязи: Построение модели, отражающей логическую и математическую зависимость между факторами и результатом.
3. Вычисление воздействия каждого фактора: Количественная оценка вклада каждого фактора в общее изменение результирующего показателя.

Полученная в результате факторного анализа обоснованная аналитическая информация становится краеугольным камнем для принятия управленческих решений. Она позволяет руководству предприятия не действовать вслепую, а целенаправленно воздействовать на те факторы, которые имеют наибольшее влияние, оптимизируя процессы, сокращая издержки или стимулируя рост, тем самым значительно повышая шансы на успех в условиях жесткой конкуренции.

Важно также разграничить два основных типа факторного анализа:

• Детерминированный факторный анализ: Применяется, когда существует жесткая, функциональная (детерминированная) связь между факторами и результативным показателем, выраженная математической формулой. Например, модель Дюпона, где рентабельность активов определяется рентабельностью продаж и оборачиваемостью активов.
• Стохастический (вероятностный) факторный анализ: Используется, когда связь между факторами и результатом является неполной, вероятностной или корреляционной. Это позволяет оценить влияние факторов, которые не входят напрямую в детерминированную модель, но оказывают на нее значимое, хотя и косвенное, воздействие (например, влияние инфляции или политической стабильности).

В контексте анализа рентабельности активов чаще всего используется детерминированный подход, который затем может быть дополнен элементами стохастического анализа для учета внешних, менее предсказуемых воздействий.

Классические Модели Факторного Анализа Рентабельности Активов

Мир финансового анализа изобилует инструментами, призванными декомпозировать сложные показатели на их составляющие. Среди них особое место занимают модели, разработанные для анализа рентабельности, с доминирующей ролью системы Дюпона. Эти модели, подобно хирургическому скальпелю, позволяют разложить результирующий показатель на ряд взаимосвязанных факторов, обнажая истинные причины его изменений.

Двухфакторная модель Дюпона для рентабельности активов (ROA)

Корни модели Дюпона уходят в 1919 год, когда ее впервые представили для анализа рентабельности активов. Это элегантное и мощное уравнение связывает эффективность использования активов с двумя ключевыми аспектами деятельности компании: прибыльностью продаж и скоростью оборачиваемости активов.

Классическая двухфакторная модель рентабельности активов (ROA) выражается следующей формулой:

ROA = (Чистая прибыль / Выручка) × (Выручка / Активы)

Или, более привычно:

ROA = Рентабельность продаж × Оборачиваемость активов

Рассмотрим каждый компонент:

• Рентабельность продаж (Net Profit Margin): Выражается как отношение чистой прибыли к выручке. Этот показатель демонстрирует, сколько рублей чистой прибыли компания получает с каждого рубля выручки от продаж. Он отражает операционную эффективность, ценовую политику и способность контролировать издержки. Высокая рентабельность продаж говорит о том, что компания успешно управляет своими затратами и формирует значительную маржу.
• Оборачиваемость активов (Asset Turnover): Рассчитывается как отношение выручки к среднегодовой стоимости активов. Этот коэффициент показывает, насколько эффективно предприятие использует свои активы для генерации выручки. Высокая оборачиваемость активов указывает на то, что компания эффективно использует свои инвестиции в активы, не допуская их простоя или избыточности.

Таким образом, ROA – это синтетический показатель, который объединяет как доходность, так и эффективность использования ресурсов. Для расчета влияния этих факторов на ROA традиционно используются два основных метода:

1. Метод цепных подстановок: Этот метод позволяет последовательно оценить влияние каждого фактора, фиксируя остальные на базовом уровне, а затем изменяя их по очереди до отчетного уровня.

Предположим, у нас есть следующие данные за два периода:

Показатель	Базовый период (0)	Отчетный период (1)
Рентабельность продаж	0,10	0,12
Оборачиваемость активов	0,8	0,9
ROA (расчетный)	0,08	0,108

Расчет влияния факторов:

• Базовый ROA: ROA₀ = Рентабельность продаж₀ × Оборачиваемость активов₀ = 0,10 × 0,8 = 0,08 (или 8%)
• ROA при изменении рентабельности продаж:
  ROA_усл1 = Рентабельность продаж₁ × Оборачиваемость активов₀ = 0,12 × 0,8 = 0,096
  Влияние изменения рентабельности продаж: ΔROA_{Рентабельность продаж} = ROA_усл1 — ROA₀ = 0,096 — 0,08 = 0,016
• ROA при изменении оборачиваемости активов:
  ROA_усл2 = Рентабельность продаж₁ × Оборачиваемость активов₁ = 0,12 × 0,9 = 0,108
  Влияние изменения оборачиваемости активов: ΔROA_{Оборачиваемость активов} = ROA_усл2 — ROA_усл1 = 0,108 — 0,096 = 0,012

Общее изменение ROA: ΔROA_общее = ΔROA_{Рентабельность продаж} + ΔROA_{Оборачиваемость активов} = 0,016 + 0,012 = 0,028

Проверка: ROA₁ — ROA₀ = 0,108 — 0,08 = 0,028. Результаты совпадают.

2. Метод абсолютных разниц: Более простой в расчете, но дающий те же результаты для детерминированных моделей.
• Влияние изменения рентабельности продаж: ΔROA_{Рентабельность продаж} = (Рентабельность продаж₁ — Рентабельность продаж₀) × Оборачиваемость активов₀ = (0,12 — 0,10) × 0,8 = 0,02 × 0,8 = 0,016
• Влияние изменения оборачиваемости активов: ΔROA_{Оборачиваемость активов} = (Оборачиваемость активов₁ — Оборачиваемость активов₀) × Рентабельность продаж₁ = (0,9 — 0,8) × 0,12 = 0,1 × 0,12 = 0,012

Общее изменение ROA совпадает с методом цепных подстановок.

Трехфакторная и пятифакторная модели Дюпона для рентабельности собственного капитала (ROE)

Хотя двухфакторная модель фокусируется на рентабельности активов, наиболее широкое распространение получила трехфакторная модель Дюпона, которая декомпозирует рентабельность собственного капитала (ROE). Она добавляет к предыдущим двум компонентам третий, критически важный фактор — финансовый леверидж, или эффект финансового рычага.

Формула трехфакторной модели рентабельности собственного капитала (ROE) выглядит следующим образом:

ROE = (Чистая прибыль / Выручка) × (Выручка / Активы) × (Активы / Собственный капитал)

Или:

ROE = Рентабельность продаж × Оборачиваемость активов × Финансовый леверидж

Здесь:

• Рентабельность продаж и Оборачиваемость активов сохраняют свой экономический смысл, как и в двухфакторной модели.
• Финансовый леверидж (Equity Multiplier): Рассчитывается как отношение общей суммы активов к собственному капиталу. Этот мультипликатор показывает, сколько активов финансируется за счет каждого рубля собственного капитала. Он отражает степень зависимости компании от заемных средств. Чем выше этот показатель, тем больше активов финансируется за счет заемного капитала, что может увеличивать ROE, но также повышает финансовые риски.

Трехфакторная модель Дюпона позволяет менеджерам понять, как решения по финансированию (структура капитала) влияют на доходность для акционеров. Например, компания может иметь низкую рентабельность продаж, но высокую оборачиваемость активов и значительный финансовый леверидж, что в совокупности приведет к приемлемому ROE.

Однако аналитическая мощь модели Дюпона не исчерпывается тремя факторами. Существуют и более детализированные версии, например, пятифакторная модель, которая позволяет углубиться в влияние налогового и процентного бремени на рентабельность собственного капитала.

Пятифакторная модель Дюпона декомпозирует ROE на следующие компоненты:

ROE = (Чистая прибыль / Прибыль до налогообложения) × (Прибыль до налогообложения / Прибыль до уплаты процентов и налогов) × (Прибыль до уплаты процентов и налогов / Выручка) × (Выручка / Активы) × (Активы / Собственный капитал)

Рассмотрим новые компоненты:

• Налоговое бремя (Tax Burden): Отношение чистой прибыли к прибыли до налогообложения. Показывает, какая часть прибыли остается у компании после уплаты налогов.
• Процентное бремя (Interest Burden): Отношение прибыли до налогообложения к прибыли до уплаты процентов и налогов (EBIT). Отражает, насколько сильно процентные платежи снижают прибыльность компании.

Эта модель дает наиболее исчерпывающее представление о влиянии операционной эффективности, эффективности использования активов, структуры капитала, налоговой политики и структуры процентных расходов на конечную доходность для акционеров. Она незаменима для компаний, работающих с большим объемом заемного капитала или в условиях изменяющегося налогового законодательства.

Расширение и удлинение факторных моделей

Построение многофакторных моделей – это искусство детализации, которое может осуществляться двумя основными методами:

1. Метод расширения: Заключается во введении дополнительных показателей в формулу, при этом не нарушая фундаментального равенства исходной модели. Именно так родились трех- и пятифакторные модели Дюпона из первоначальной двухфакторной. Каждый новый фактор добавляет слой анализа, позволяя глубже проникнуть в структуру результирующего показателя. Например, расширение ROA может включать декомпозицию чистой прибыли на прибыль до налогообложения и налоговую нагрузку.
2. Метод удлинения: Предполагает разложение одного из уже существующих факторов на его составные части. Например, коэффициент оборачиваемости активов может быть разложен на оборачиваемость оборотных и внеоборотных активов, или рентабельность продаж может быть детализирована по отдельным видам продукции или группам затрат. Это позволяет анализировать микроуровень, выявляя, какие конкретные элементы внутри фактора оказывают наибольшее влияние.

Эти подходы не только позволяют построить более сложные и информативные модели, но и адаптировать их под специфику конкретного предприятия или отрасли, делая факторный анализ максимально релевантным для принятия стратегических управленческих решений.

Модифицированные Подходы к Факторному Анализу Рентабельности Активов: Модель Филатова

В поисках более совершенных аналитических инструментов, способных учесть специфику различных отраслей и упростить сложные расчеты, экономисты продолжают разрабатывать и модифицировать существующие модели. Одним из таких подходов является модель Филатова, которая предлагает оригинальный взгляд на факторный анализ рентабельности активов.

Сущность и отличительные особенности модели Филатова

Модель Филатова представляет собой модифицированный факторный анализ, который направлен на определение, за счет каких именно факторов происходило изменение рентабельности активов, разбивая комплексные показатели на более простые составляющие. Ее ключевая особенность заключается в стремлении упростить расчеты и предоставить более глубокие аналитические выводы, часто путем введения сравнительных коэффициентов и адаптации уже известных моделей, таких как модель Дюпона, под конкретные задачи.

Принципы модели Филатова:

• Детализация комплексных показателей: Модель Филатова не просто использует общие финансовые коэффициенты, но и предлагает их дальнейшую декомпозицию, чтобы выявить влияние более мелких, но значимых элементов. Например, рентабельность активов может быть разложена не только на рентабельность продаж и оборачиваемость, но и на факторы, влияющие на каждый из этих показателей в данной отрасли (например, для строительной отрасли это могут быть объем строительно-монтажных работ, себестоимость этих работ, оборачиваемость материалов и т.д.).
• Введение сравнительных коэффициентов: В отличие от классических моделей, которые оперируют абсолютными значениями или их отношениями, модель Филатова может включать в себя сравнительные коэффициенты, позволяющие оценить эффективность относительно бенчмарков, средних отраслевых значений или показателей конкурентов. Это придает анализу более практическую направленность и позволяет выявлять скрытые резервы.
• Акцент на оперативность и практическую применимость: Модель Филатова часто разрабатывается с учетом необходимости быстрого получения результатов для принятия оперативных управленческих решений. Это означает, что она может быть менее универсальной, чем модель Дюпона, но более точной и полезной для конкретного предприятия или отрасли.

Преимущества модели Филатова:

• Упрощение расчетов: Для специфических задач модель Филатова может предложить более прямые и менее громоздкие расчетные алгоритмы, чем многофакторные версии Дюпона.
• Углубленные аналитические выводы: За счет более тонкой декомпозиции и учета специфических отраслевых факторов, модель Филатова позволяет делать более точные и целенаправленные выводы о причинах изменений рентабельности.
• Адаптивность: Модель легко адаптируется под уникальные условия деятельности предприятия, что делает ее ценным инструментом для внутреннего анализа и стратегического планирования.

Например, для строительных компаний, где длительность производственного цикла и оборачиваемость незавершенного производства играют ключевую роль, модель Филатова может акцентировать внимание на факторах, связанных с эффективностью использования строительной техники, скоростью реализации проектов, управлением запасами строительных материалов и влиянием этих аспектов на общую рентабельность активов. Таким образом, модель Филатова не заменяет классические подходы, а дополняет их, предоставляя более гибкий и детализированный инструментарий для глубокого экономического анализа.

Внутренние и Внешние Факторы, Влияющие на Рентабельность Активов: Отраслевые Особенности и Макроэкономическая Среда России

Рентабельность активов предприятия – это не изолированный показатель, а результат сложного взаимодействия множества сил, как внутренних, и внешних. Эти силы формируют уникальный ландшафт для каждого бизнеса, определяя его потенциал роста и прибыльности.

Внутренние факторы предприятия

Внутренние факторы – это те рычаги, которыми предприятие может управлять непосредственно. Их можно сгруппировать по нескольким направлениям:

1. Материально-технические факторы:
   • Модернизация и реконструкция материально-технической базы: Внедрение нового, более эффективного оборудования, автоматизация процессов, оптимизация использования производственных мощностей. Это напрямую влияет на производительность, себестоимость и, как следствие, на рентабельность. Предприятие с устаревшими фондами будет нести более высокие эксплуатационные расходы и проигрывать в конкуренции.
   • Эффективное использование основных средств: Максимальная загрузка оборудования, минимизация простоев, снижение износа.
2. Организационно-управленческие факторы:
   • Разработка и реализация эффективной стратегии: Четкое видение будущего, постановка достижимых целей, адаптация к изменениям рынка.
   • Информационное обеспечение принятия решений: Использование современных аналитических систем, Big Data, BI-инструментов для получения своевременной и точной информации.
   • Оптимизация бизнес-процессов: Устранение «узких мест», сокращение циклов производства и продажи, повышение гибкости.
3. Финансовые факторы:
   • Финансовое планирование и бюджетирование: Грамотное распределение ресурсов, контроль за потоками денежных средств, прогнозирование доходов и расходов.
   • Поиск внутренних резервов роста прибыли: Сокращение непроизводительных расходов, управление дебиторской и кредиторской задолженностью, оптимизация оборотного капитала.
   • Налоговое планирование: Легальное снижение налоговой нагрузки через использование льгот и оптимизацию налоговой базы.
4. Кадровые факторы:
   • Повышение квалификации персонала: Инвестиции в обучение и развитие сотрудников, что ведет к росту производительности труда и качества продукции/услуг.
   • Улучшение условий труда и мотивации: Снижение текучести кадров, повышение лояльности и вовлеченности, что напрямую влияет на эффективность и качество работы.
5. Операционные факторы:
   • Эффективность продаж (рентабельность продаж): Определяет, сколько чистой прибыли остается с каждого рубля выручки. Зависит от ценовой политики, объемов продаж, структуры ассортимента и уровня себестоимости.
   • Эффективность использования активов (оборачиваемость активов): Показывает, насколько эффективно бизнес превращает вложения в активы в доход. Высокая оборачиваемость свидетельствует об эффективном управлении запасами, дебиторской задолженностью и основными средствами.
   • Структура капитала (финансовый леверидж): Демонстрирует степень зависимости компании от заемных средств. Оптимальная структура капитала позволяет максимизировать доходность для акционеров при приемлемом уровне риска.
   • Объем производства и реализации, структура ассортимента: Оптимизация этих показателей может привести к эффекту масштаба и повышению общей рентабельности.
   • Себестоимость продукции, коммерческие и управленческие расходы: Снижение этих статей затрат напрямую увеличивает прибыль и рентабельность.

Внешние факторы и их влияние на рентабельность активов в России

Внешние факторы – это силы, находящиеся вне прямого контроля предприятия, но оказывающие колоссальное влияние на его деятельность. Их можно разделить на:

1. Рыночные факторы:
   • Конкурентоспособность: Позиция компании на рынке, способность конкурировать по цене, качеству, инновациям.
   • Эффективная реклама и маркетинг: Формирование спроса, узнаваемость бренда, привлечение новых клиентов.
   • Рыночная конъюнктура: Общее состояние рынка (рост, стагнация, спад), уровень спроса и предложения.
   • Спрос: Изменение потребительских предпочтений, эластичность спроса.
2. Административные факторы:
   • Налогообложение: Изменения в налоговом законодательстве, ставки налогов и сборов.
   • Правовые акты и государственное регулирование: Лицензирование, стандарты, экологические нормы, антимонопольное регулирование.
   • Государственное регулирование тарифов и цен: Влияние на отрасли с государственным участием или регулируемыми ценами (например, коммунальные услуги, энергетика).
3. Внешнеэкономические факторы:
   • Изменение тарифов и цен на мировом рынке: Особенно актуально для экспортно-ориентированных и импортозависимых отраслей.
   • Санкции и торговые барьеры: Ограничения на экспорт/импорт, доступ к технологиям и рынкам.
4. Макроэкономическая конъюнктура:
   • Инфляционные факторы: Рост цен на ресурсы, сырье, энергию, что увеличивает себестоимость.
   • Процентные ставки: Стоимость заемного капитала, напрямую влияющая на инвестиционную активность и финансовые расходы.
   • Государственное регулирование: Денежно-кредитная и фискальная политика.

Актуальный макроэкономический контекст России:
Одним из наиболее значимых внешних факторов, влияющих на рентабельность российских предприятий в период 2024-2025 годов, являются высокие процентные ставки Центрального банка РФ. К октябрю 2024 года ключевая ставка достигала 21%, а к сентябрю 2025 года снизилась лишь до 17%. Эти беспрецедентно высокие ставки оказывают многогранное негативное влияние на экономику:

• Снижение прибыли и рентабельности: Высокая стоимость кредитов увеличивает финансовые расходы компаний, снижая их чистую прибыль и, как следствие, рентабельность. В 2024 году сальдированный финансовый результат компаний снизился на 6,9% по сравнению с предыдущим годом, составив 30,4 трлн рублей, при этом в большинстве отраслей наблюдалось уменьшение числа прибыльных компаний.
• Торможение инвестиционной активности: Предприятиям становится невыгодно брать кредиты на развитие, поскольку затраты на обслуживание долга поглощают потенциальную доходность проектов. В феврале 2025 года индекс RSBI (показатель деловой активности МСП) снизился до 51,7 пункта (-1 п.п.), а компонента «Инвестиции» сохраняла нисходящий тренд пятый месяц подряд, отражая сокращение фактических вложений в бизнес. Прогнозируется, что в 2026 году инвестиции в РФ могут незначительно снизиться (на 0,5%), после чего в 2027-2028 годах ожидается рост в среднем на 3,6% в год, что говорит о сохранении осторожности.
• Давление на специфические отрасли:
  • Агросектор: Для агробизнеса, характеризующегося длительными производственными циклами и высокой потребностью в оборотных средствах, высокие процентные ставки являются критическим барьером. Долгосрочные проекты становятся почти недоступными, а операционная деятельность осложняется. Комфортный уровень ключевой ставки для агросектора оценивается ниже двухзначного значения.
  • Малые и средние предприятия (МСП): МСП особенно чувствительны к стоимости заемных средств, так как у них ограничен доступ к альтернативным источникам финансирования. Замедление их инвестиционной активности напрямую сказывается на общей динамике экономики.

Отраслевые особенности:
Влияние факторов на рентабельность активов сильно варьируется в зависимости от отрасли. Отраслевая специфика определяет структуру издержек, ценовую политику, скорость оборачиваемости активов и нормативную прибыль.

• Нефтегазовая отрасль: Влияние цен на энергоносители на мировом рынке, экспортных пошлин и налогов (например, НДПИ, демпферный механизм) является ключевым. Изменение чистой прибыли оказывает прямое и существенное влияние на рентабельность активов (ROA) в нефтегазовой отрасли России, поскольку ROA рассчитывается как отношение чистой прибыли к среднегодовой стоимости активов. Например, в кризисные периоды (как в 2014 и 2020 годах) снижение чистой прибыли всех нефтегазовых компаний приводило к падению рентабельности. У «Роснефти» рентабельность собственного капитала (ROE) сократилась на 30% в 2014 году и на 80% в 2020 году из-за отрицательной динамики чистой прибыли. При этом крупные российские нефтегазовые компании, такие как «Роснефть», «Новатэк» и «Татнефть», демонстрируют различную динамику прибыли: в 2024 году прибыль «Роснефти» уменьшилась на 12%, в то время как чистая прибыль «Новатэка» увеличилась на 6,5%. Эти различия непосредственно влияют на их рентабельность активов, подчеркивая важность как внешних условий, так и внутренней эффективности управления.
• Высокотехнологичные отрасли: В таких отраслях, как производство летательных аппаратов, наблюдался рост рентабельности в период 2013-2017 гг. за счет государственного стимулирования и значительных инвестиций в НИОКР. Однако в сегменте научных исследований и разработок отмечалось снижение рентабельности, что указывает на высокую капиталоемкость и длительные сроки окупаемости проектов в этой сфере.

Таким образом, комплексный анализ рентабельности активов требует не только глубокого понимания внутренних процессов предприятия, но и внимательного учета динамики макроэкономической среды и специфики отрасли, в которой функционирует бизнес.

Практическое Применение Факторного Анализа и Управленческие Решения по Повышению Рентабельности Активов

Факторный анализ — это не просто теоретическое упражнение, а мощный диагностический инструмент, который, подобно детальному медицинскому обследованию, позволяет выявить «слабые звенья» в организме предприятия. Полученные результаты становятся фундаментом для принятия целенаправленных и обоснованных управленческих решений, направленных на повышение финансовой эффективности.

Выявление «слабых звеньев» и целевое планирование

Основная ценность факторного анализа заключается в его способности декомпозировать общий финансовый результат на составляющие факторы, демонстрируя вклад каждого из них. Если, например, рентабельность активов снизилась, факторный анализ по модели Дюпона покажет, произошло ли это из-за падения рентабельности продаж (проблемы с ценами, издержками, объемом) или из-за снижения оборачиваемости активов (неэффективное использование имущества, затоваривание складов, медленная инкассация дебиторской задолженности).

На основе этих данных менеджмент может:

• Точечно выявлять проблемы: Вместо общих предположений, анализ указывает на конкретные области, требующие внимания. Например, если проблема в оборачиваемости активов, становится понятно, что необходимо оптимизировать управление запасами или ускорить сбор дебиторской задолженности.
• Формировать обоснованные стратегии: Полученные данные позволяют разрабатывать целевые мероприятия. Нет смысла сокращать административные расходы, если проблема кроется в закупках сырья.
• Оценивать эффективность управленческих решений: После внедрения изменений можно провести повторный факторный анализ, чтобы оценить, насколько успешно принятые меры повлияли на результирующий показатель.

Методы повышения рентабельности активов

Управленческие решения по повышению рентабельности активов можно разделить на интенсивные и экстенсивные, а также на те, что затрагивают структуру капитала и налоговое планирование.

1. Интенсивные методы: Направлены на повышение эффективности использования уже имеющихся ресурсов.
   • Увеличение оборачиваемости всех активов: Это достигается за счет:
     • Оптимизации управления запасами: Снижение уровня неликвидных и залежалых запасов, внедрение систем «точно в срок» (JIT).
     • Ускорения инкассации дебиторской задолженности: Внедрение эффективной политики кредитования клиентов, скидки за раннюю оплату, ужесточение контроля.
     • Эффективного использования основных средств: Повышение коэффициента загрузки оборудования, сокращение простоев, проведение своевременного ремонта и модернизации.
     • Продажа неиспользуемых активов: Избавление от непрофильных и неэффективных активов, которые «тянут» оборачиваемость вниз.
   • Снижение затрат на производство, а также коммерческих и управленческих расходов:
     • Оптимизация себестоимости: Внедрение ресурсосберегающих технологий, поиск более дешевых поставщиков сырья и материалов, повышение производительности труда.
     • Контроль над коммерческими расходами: Анализ эффективности маркетинговых кампаний, оптимизация логистики.
     • Управление управленческими расходами: Сокращение административного аппарата, оптимизация офисных процессов.
2. Экстенсивные методы: Связаны с расширением масштабов деятельности.
   • Повышение цен на продукцию: Возможно только в условиях низкой ценовой эластичности спроса или наличия уникального продукта/услуги.
   • Увеличение объемов продаж: Расширение рынков сбыта, увеличение доли рынка, ввод новых продуктов.

   Важно отметить, что экстенсивные методы имеют определенные пределы из-за рыночной конкуренции и насыщения рынка. Без повышения эффективности (интенсивных методов) простое увеличение масштабов может привести к росту убытков.

3. Оптимизация структуры капитала:
   • Если факторный анализ (например, по трехфакторной модели Дюпона) выявил, что падение прибыльности связано с высокой долей собственного капитала, это может указывать на неэффективное использование эффекта финансового левериджа. В таком случае, привлечение заемных средств (при условии их рационального использования и стоимости ниже рентабельности активов) может увеличить рентабельность собственного капитала (ROE).
   • Обратная ситуация, когда чрезмерная доля заемных средств приводит к высоким процентным платежам, требует снижения финансового левериджа.
4. Налоговое планирование: Грамотное использование налоговых льгот, выбор оптимальной системы налогообложения и структурирование сделок могут существенно повлиять на чистую прибыль и, как следствие, на рентабельность.

Пример из нефтегазовой отрасли России:
Анализ факторов повышения рентабельности в нефтегазовой отрасли России ярко демонстрирует, что изменение чистой прибыли оказывает существенное влияние на рентабельность активов. Поскольку ROA рассчитывается как отношение чистой прибыли к среднегодовой стоимости активов, любое значительное колебание прибыли напрямую отражается на этом показателе. Например, в кризисные периоды (2014 и 2020 гг.) снижение чистой прибыли всех нефтегазовых компаний приводило к падению рентабельности. У компании «Роснефть», например, рентабельность собственного капитала (ROE) сократилась на 30% в 2014 году и на 80% в 2020 году именно из-за отрицательной динамики чистой прибыли. В то же время, в 2024 году, когда прибыль «Роснефти» уменьшилась на 12%, чистая прибыль «Новатэка» увеличилась на 6,5%, что подчеркивает, как управленческие решения и адаптация к внешним условиям по-разному влияют на финансовые результаты даже в рамках одной отрасли.

Прогнозирование и оценка финансовых рисков

Факторный анализ не только смотрит в прошлое, но и является незаменимым инструментом для формирования будущего.

• Оценка и прогнозирование финансовых рисков: Анализируя динамику факторов, можно выявлять тенденции и предсказывать потенциальные риски. Например, устойчивое снижение оборачиваемости активов может сигнализировать о грядущих проблемах с ликвидностью.
• Планирование финансовых стратегий: Результаты анализа позволяют разрабатывать реалистичные финансовые планы и бюджеты, учитывающие влияние ключевых факторов.
• Управление инвестиционным портфелем: Инвесторы используют факторный анализ для оценки эффективности компаний и принятия решений о вложении средств, а также для формирования сбалансированного портфеля.

Таким образом, факторный анализ рентабельности акти��ов является краеугольным камнем эффективного финансового менеджмента, позволяя не только понять «что» произошло, но и «почему», а затем разработать действенные меры для улучшения будущего предприятия. Не является ли такое глубокое понимание ключом к устойчивому росту в эпоху постоянных экономических вызовов?

Ограничения и Проблемы При Проведении Факторного Анализа Рентабельности Активов

Несмотря на свою мощь и универсальность, факторный анализ рентабельности активов, как и любой аналитический инструмент, не лишен определенных ограничений и сталкивается с рядом проблем, которые важно учитывать для корректной интерпретации результатов.

Сложность количественной оценки качественных факторов

Одним из основных вызовов при проведении факторного анализа является сложность или невозможность количественной оценки воздействия некоторых факторов, особенно качественных. Представьте, как измерить влияние на рентабельность:

• Изменения настроя сотрудника или общей корпоративной культуры?
• Размещения научно-технического оборудования в новом цехе, которое может повысить производительность, но эффект от которого будет проявляться не сразу и будет опосредован множеством других переменных?
• Репутация бренда или качество управленческих компетенций топ-менеджмента?

Эти факторы, хоть и не выражаются напрямую в числовых показателях бухгалтерской отчетности, оказывают колоссальное, а порой и решающее, влияние на эффективность деятельности предприятия. Детерминированный факторный анализ в его классическом виде не всегда способен учесть их прямое воздействие, что требует применения более сложных методов, таких как стохастический анализ, или использования экспертных оценок и качественных исследований для дополнения числовых данных.

Кроме того, в некоторых случаях универсальной зависимости между результатом и факторами не существует. Это вынуждает аналитиков четко различать детерминированный и стохастический факторный анализ. Если детерминированный анализ оперирует четкими функциональными связями (например, ROA = Рентабельность продаж × Оборачиваемость активов), то стохастический анализ исследует вероятностные, корреляционные связи, что позволяет учесть влияние факторов, прямо не включенных в математическую модель, но оказывающих значимое воздействие (например, изменение потребительских предпочтений, политическая нестабильность).

Зависимость от качества исходных данных и учетной политики

Достоверность и актуальность результатов факторного анализа напрямую зависят от качества исходных данных.

• Неактуальность данных: Использование устаревших публикаций по динамичным темам (старше 10-15 лет), если они не используются исключительно для исторического обзора, может привести к неактуальным и даже ошибочным выводам. Финансовые реалии меняются стремительно, особенно в условиях современной российской экономики.
• Достоверность бухгалтерской отчетности: Любые искажения в бухгалтерском учете, ошибки или целенаправленные манипуляции с отчетностью автоматически приведут к неверным результатам анализа.
• Влияние учетной политики: Выбор методов бухгалтерского учета (например, методы начисления амортизации – линейный, уменьшаемого остатка; методы оценки запасов – ФИФО, средневзвешенная стоимость) может существенно влиять на балансовую стоимость активов, величину прибыли и, как следствие, на показатели рентабельности. Для корректности расчетов и сопоставимости данных часто рекомендуется приводить показатели к единой методологии или использовать средние значения.
• Среднегодовая величина активов: Для корректности расчетов в формулах рентабельности активы часто определяются по их среднегодовой величине. Это необходимо для нивелирования влияния сезонных колебаний или крупных приобретений/продаж активов в течение года. Отсутствие или некорректный расчет среднегодовой величины может исказить картину эффективности использования ресурсов.

Проблема выбора базиса сравнения

Для того чтобы результаты факторного анализа были по-настоящему информативными, необходимо иметь адекватный базис для сравнения.

• Выбор периода для сравнения: Сравнение с предыдущим периодом (год к году) или с плановыми показателями является стандартной практикой. Однако важно учитывать, не было ли в базовом периоде аномальных событий (кризисы, крупные инвестиции), которые делают такое сравнение некорректным.
• Отраслевые бенчмарки: Сравнение с показателями конкурентов или средними отраслевыми значениями позволяет оценить относительную эффективность предприятия. Но найти релевантные бенчмарки бывает сложно, особенно для компаний, работающих в нишевых или гибридных отраслях, или для тех, чья учетная политика существенно отличается от средних по рынку.
• Проблема уникальности: Каждое предприятие уникально. Слишком жесткое применение универсальных моделей или бенчмарков без учета специфики может привести к неверным выводам.

Понимание и учет этих ограничений и проблем позволяют аналитику более критически относиться к полученным результатам, дополнять их качественной информацией и избегать поспешных выводов, тем самым повышая ценность факторного анализа для принятия управленческих решений.

Тенденции Развития Методологии Факторного Анализа в Условиях Цифровизации и Big Data

Современная экономика переживает беспрецедентную трансформацию, движущей силой которой являются цифровизация и экспоненциальный рост объемов данных, получивших название Big Data. Эти феномены не просто меняют бизнес-процессы, но и кардинально преобразуют подходы к финансовому анализу, в том числе к факторному анализу рентабельности активов.

Влияние цифровизации на операционную эффективность и доступность данных

Цифровизация бизнеса является актуальной и острой проблемой для России, необходимой для повышения конкурентных преимуществ и эффективности компаний. Внедрение цифровых технологий не только оптимизирует внутренние процессы, но и создает совершенно новые возможности для сбора, обработки и анализа информации.

• Рост операционной эффективности: Индекс цифровизации положительно влияет на операционную эффективность компаний. Это влияние зависит от отрасли, возраста и размера предприятия, при этом наибольший эффект наблюдается в традиционно высоко цифровых отраслях, таких как финансы, технологии и связь. Цифровые платформы, автоматизация документооборота, системы управления ресурсами предприятия (ERP) и CRM-системы напрямую влияют на такие внутренние факторы рентабельности, как себестоимость, оборачиваемость активов и скорость обработки заказов.
• Повсеместный доступ к технологиям и данным: В условиях цифровизации доступ к технологиям, Интернету и облачным сервисам стал повсеместным. Это подтверждается ростом использования технологий сбора, обработки и анализа больших данных и искусственного интеллекта в российских регионах. Предприятия теперь имеют возможность собирать огромные массивы данных в режиме реального времени о своей операционной деятельности, поведении клиентов, рыночных трендах, что ранее было недоступно. Эта доступность информации становится критически важной для проведения более глубокого и оперативного факторного анализа.

Использование Big Data и искусственного интеллекта в финансовом анализе

Технологии Big Data перестали быть абстрактным концептом и стали незаменимым инструментом на финансовых рынках. Они используются для повышения качества услуг, снижения издержек и увеличения эффективности деятельности, трансформируя каждый этап факторного анализа.

• Расширение аналитической базы: Технология «Big Data» рассматривается не просто как большой объем информации, а как возможность получения количественной и качественной информации о сложной системе факторов деятельности компании благодаря разнообразию данных. Это позволяет включать в факторные модели не только традиционные финансовые показатели, но и нефинансовые данные: метрики клиентского поведения, данные из социальных сетей, сенсорные данные с производственного оборудования, геоданные, что делает анализ значительно более комплексным и точным.
• Прогресс во внедрении в России: В России наблюдается значительный прогресс во внедрении Big Data, что было ускорено, в том числе, пандемией Covid-19 и переходом компаний на удаленную работу. Крупные российские компании, такие как «Газпром нефть», активно запускают комплексные аналитические платформы для управления и анализа Big Data. Эти платформы позволяют агрегировать данные из различных источников и проводить многомерный факторный анализ, выявляя скрытые взаимосвязи и неочевидные драйверы рентабельности.
• Искусственный интеллект и машинное обучение: Интеграция ИИ и машинного обучения в процесс факторного анализа позволяет:
  • Автоматизировать сбор и предварительную обработку данных: Сокращает время и минимизирует ошибки.
  • Выявлять сложные нелинейные зависимости: Традиционные детерминированные модели могут не улавливать комплексные взаимосвязи между факторами. Алгоритмы машинного обучения способны обнаруживать такие паттерны.
  • Создавать предиктивные модели: Прогнозировать изменение рентабельности активов на основе множества факторов с высокой степенью точности.
  • Рекомендательные системы: Предлагать оптимальные управленческие решения для повышения рентабельности, основываясь на выявленных факторах и их влиянии.

Перспективы развития методологии и стандартизация

Ожидаемая информационная революция заключается не только в объеме данных, но и в изменении подходов к анализу бизнеса и обоснованию управленческих решений. Появление информации нового качества благодаря Big Data позволяет переосмыслить традиционные методики.

• Развитие гибридных моделей: Будет наблюдаться тенденция к созданию гибридных факторных моделей, сочетающих классические экономические принципы с алгоритмами машинного обучения. Это позволит получать более глубокие и надежные выводы.
• Оперативность и динамичность анализа: Анализ в реальном времени станет нормой, что позволит предприятиям быстрее реагировать на изменения во внутренних и внешних факторах, оперативно корректируя свои стратегии.
• Стандартизация и регулирование: Понимание важности Big Data привело к развитию нормативной базы. В марте 2022 года в России был принят национальный стандарт в области больших данных, направленный на гармонизацию подходов к определению потоков данных, их обмену и анализу. Это способствует упорядочению использования технологий и повышению доверия к аналитическим результатам.

Таким образом, цифровизация и Big Data не просто дополняют, а фундаментально трансформируют методологию факторного анализа рентабельности активов. Они делают его более глубоким, оперативным, точным и прогностическим, открывая новые горизонты для стратегического управления и повышения финансовой эффективности предприятий в условиях динамичного российского рынка.

Заключение

Факторный анализ рентабельности активов предстает перед нами как мощнейший, многогранный инструмент, незаменимый для диагностики финансового состояния предприятия и выработки эффективных управленческих решений. Он позволяет не просто констатировать изменения в доходности, но и проникать вглубь экономических процессов, выявляя истинные причины этих колебаний.

Наше исследование показало, что, несмотря на прочную теоретическую базу, представленную классическими моделями, такими как двух-, трех- и пятифакторные версии Дюпона, современный факторный анализ требует адаптации к уникальным условиям. Это проявляется как в использовании модифицированных подходов, например, модели Филатова, которые позволяют добиться большей детализации и оперативности, так и в необходимости глубокой интеграции актуального макроэкономического контекста. В условиях российской экономики 2024-2025 годов, характеризующейся высокими процентными ставками, санкционным давлением и необходимостью структурной перестройки, понимание влияния внешних факторов на рентабельность, особенно в таких секторах, как агробизнес и нефтегазовая отрасль, становится критически важным.

Более того, на наших глазах происходит революция в методологии факторного анализа, движимая цифровизацией и технологиями Big Data. Повсеместный доступ к данным, развитие аналитических платформ и интеграция искусственного интеллекта позволяют не только обрабатывать беспрецедентные объемы информации, но и выявлять сложные, нелинейные зависимости, которые оставались недоступными для традиционных методов. Это открывает новые перспективы для создания прогностических моделей, формирования рекомендательных систем и, в конечном итоге, для принятия более обоснованных и оперативных управленческих решений.

Таким образом, факторный анализ рентабельности активов — это не статичная концепция, а динамично развивающаяся область, постоянно адаптирующаяся к новым экономическим реалиям и технологическим вызовам. Его роль как стратегического инструмента для планирования, оценки рисков и повышения эффективности управления в условиях современной российской экономики и цифровой трансформации будет только возрастать, обеспечивая предприятиям конкурентные преимущества и устойчивое развитие.

Список использованной литературы

1. Абрютин, М.С. Анализ финансово-экономической деятельности предприятия / М.С. Абрютин, А.В. Грачев. — М.: Дело и Сервис, 2012. — 424 с.
2. Артеменко, В.Г. Финансовый анализ: Учебное пособие / В.Г. Артеменко, М.В. Белендир. — М.: ДИС НГАЭиУ, 2012. — 408 с.
3. Баканов, М. И. Теория экономического анализа / М. И. Баканов, А. Д. Шеремет. — М.: Финансы и статистика, 2012. — 218 с.
4. Баловский, Л.Е. Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности / Л.Е. Баловский, Е.Н. Баловская. — М.: ИНФРА-М, 2011. — 412 с.
5. Барсуков, А.В. Финансы предприятия / А.В. Барсуков, Г.В. Малыгина. — Новосибирск: СИПК, 2011. — 234 с.
6. Герчикова, И.Н. Финансовый менеджмент / И.Н. Герчикова. — М.: Инфра-М, 2012. — 382 с.
7. Грузинов, В.П. Экономика предприятия / В.П. Грузинов, В.Д. Грибов. — М.: Финансы и статистика, 2012. — 353 с.
8. Дружинин, А.И. Управление финансовой устойчивостью / А.И. Дружинин, О.Н. Дунаев. — Екатеринбург: ИНК УГТУ, 2011. — 264 с.
9. Ефимова, О.В. Финансовый анализ / О.В. Ефимова. — М.: Бухгалтерский учет, 2011. — 437 с.
10. Ириков, В.А. Технология финансово-экономического планирования на фирме / В.А. Ириков, И.В. Ириков. — М.: Финансы и статистика, 2012. — 186 с.
11. Ковалев, В.В. Введение в финансовый менеджмент / В.В. Ковалев. — М.: Финансы и статистика, 2014. — 321 с.
12. Ковалев, В.В. Анализ финансового состояния предприятия / В.В. Ковалев, В.П. Привалов. — М.: Центр экономики и маркетинга, 2008. — 264 с.
13. Кондраков, Н.П. Основы финансового анализа / Н.П. Кондраков. — М.: Главбух, 2012. — 352 с.
14. Крейнина, М.Н. Финансовый менеджмент / М.Н. Крейнина. — М.: Дело и сервис, 2012. — 482 с.
15. Мальцев, В.А. Финансовый менеджмент: введение в управление капиталом / В.А. Мальцев. — Новосибирск: СИПК, 2011. — 258 с.
16. Никольская, Э.В. Финансовый анализ / Э.В. Никольская, В.Б. Лозинская. — М.: Проспект, 2012. — 296 с.
17. Павлов, Л.Н. Финансовый менеджмент. Управление денежным оборотом предприятия / Л.Н. Павлов. — М.: Финансы и статистика, 2012. — 342 с.
18. Савицкая, Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия / Г.В. Савицкая. — М.: Экоперспектива, 2012. — 556 с.
19. Синюкова, М.И. Организация производства на сельскохозяйственных предприятиях / М.И. Синюкова. — М.: Омега-Л, 2011. — 182 с.
20. Стоянова, Е.С. Финансовый менеджмент: российская практика / Е.С. Стоянова. — М.: Финансы и статистика, 2012. — 402 с.
21. Модель ДюПон [Электронный ресурс] // Альт-Инвест. URL: https://alt-invest.ru/glossary/metod-dupont/ (дата обращения: 12.10.2025).
22. Формула Дюпона (DuPont formula). Трехфакторная модель [Электронный ресурс] // Аудит-ИТ. URL: https://www.audit-it.ru/finanaliz/terms/performance/formula_duponta.html (дата обращения: 12.10.2025).
23. Шеремет А.Д. Комплексный анализ хозяйственной деятельности [Электронный ресурс] // FinBook. URL: https://finbook.biz/uchebniki/294-kompleksnyy-analiz-hozyaystvennoy-deyatelnosti-sheremet-ad.html (дата обращения: 12.10.2025).
24. Финансовый анализ — Учебники для студентов вузов [Электронный ресурс] // Alleng. URL: https://www.alleng.ru/d/econ-e/econ130.htm (дата обращения: 12.10.2025).
25. Факторный анализ и управление рентабельностью активов предприятия [Электронный ресурс] // Studme. URL: https://studme.org/126909/ekonomika/faktornyy_analiz_upravlenie_rentabelnostyu_aktivov_predpriyatiya (дата обращения: 12.10.2025).
26. Факторный анализ: оцениваем причины изменения показателей [Электронный ресурс] // Финансовый директор. URL: https://www.fd.ru/articles/159239-faktornnyy-analiz (дата обращения: 12.10.2025).
27. ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ РЕНТАБЕЛЬНОСТИ КАК ИНСТРУМЕНТ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ [Электронный ресурс] // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/faktornyy-analiz-rentabelnosti-kak-instrument-otsenki-effektivnosti-deyatelnosti (дата обращения: 12.10.2025).
28. Факторный анализ рентабельности активов строительной отрасли Байкальского региона [Электронный ресурс] // Управление экономическими системами. URL: https://uecs.ru/ru/ekonomika-i-upravlenie-narodnym-khozyajstvom/item/6652-2020-12-03-05-10-38 (дата обращения: 12.10.2025).
29. Анализ факторов повышения рентабельности деятельности предприятия [Электронный ресурс] // Высшая школа экономики. URL: https://www.hse.ru/edu/vkr/180299292 (дата обращения: 12.10.2025).
30. ФАКТОРЫ, ВЛИЯЮЩИЕ НА ПРИБЫЛЬ И РЕНТАБЕЛЬНОСТЬ [Электронный ресурс] // КФУ. URL: https://kpfu.ru/portal/docs/F_876127818/article_4_2_2020.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
31. Факторы, влияющие на уровень показателей рентабельности торгового предприятия [Электронный ресурс] // Современные проблемы науки и образования. URL: https://www.econf.rae.ru/pdf/2012/12/1429.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
32. Факторный анализ показателей рентабельности активов коммерческих организаций [Электронный ресурс] // Корпоративный менеджмент. URL: https://www.cfin.ru/finanalysis/rent_roa.shtml (дата обращения: 12.10.2025).
33. Факторный анализ показателей рентабельности деятельности организации и эффекта финансового рычага [Электронный ресурс] // Проблемы экономики и управления. URL: https://peo.by/articles/faktornyiy-analiz-pokazateley-rentabelnosti-deyatelnosti-organizatsii-i-effekta-finansovogo-rychaga (дата обращения: 12.10.2025).
34. Факторный анализ рентабельности: как провести [Электронный ресурс] // Финансовый директор. URL: https://www.fd.ru/articles/158784-faktornnyy-analiz-rentabelnosti (дата обращения: 12.10.2025).
35. Сабирова А.А. Факторный анализ показателей рентабельности [Электронный ресурс] // Дневник науки. 2021. №6. URL: https://dnevniknauki.ru/images/publications/2021/6/economy/DnevnikNauki_6_2021_Sabirova.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
36. Многофакторная модель Дюпон анализа эффективности деятельности компании [Электронный ресурс] // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/mnogofaktornaya-model-dyupon-analiza-effektivnosti-deyatelnosti-kompanii/viewer (дата обращения: 12.10.2025).
37. Брижак О.Н. Электронный научный журнал «ВЕКТОР ЭКОНОМИКИ» [Электронный ресурс] // Вектор экономики. 2018. №10. URL: https://vectoreconomy.ru/images/publications/2018/10/economy/Brizhak.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
38. Многофакторные модели по оценке экономического потенциала компании [Электронный ресурс] // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/mnogofaktornye-modeli-po-otsenke-ekonomicheskogo-potentsiala-kompanii (дата обращения: 12.10.2025).
39. ВЛИЯНИЕ ВНЕШНИХ И ВНУТРЕННИХ ФАКТОРОВ НА ПРИБЫЛЬ И РЕНТАБЕЛЬНОСТЬ ПРЕДПРИЯТИЯ В УСЛОВИЯХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ САНКЦИЙ [Электронный ресурс] // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-vneshnih-i-vnutrennih-faktorov-na-pribyl-i-rentabelnost-predpriyatiya-v-usloviyah-ekonomicheskih-sanktsiy/viewer (дата обращения: 12.10.2025).
40. МНОГОФАКТОРНАЯ МОДЕЛЬ РЕНТАБЕЛЬНОСТИ АКТИВОВ ОРГАНИЗАЦИИ [Электронный ресурс] // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/mnogofaktornaya-model-rentabelnosti-aktivov-organizatsii (дата обращения: 12.10.2025).
41. Решетников заявил, что высокие ставки в экономике привели к снижению ее потенциала [Электронный ресурс] // Интерфакс. 2023. 12 октября. URL: https://www.interfax.ru/business/987114 (дата обращения: 12.10.2025).
42. Рентабельность предприятий высокотехнологичных отраслей и влияющие на нее факторы: анализ и моделирование [Электронный ресурс] // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/rentabelnost-predpriyatiy-vysokotehnologichnyh-otrasley-i-vliyayuschie-na-nee-faktory-analiz-i-modelirovanie (дата обращения: 12.10.2025).
43. Влияние цифровизации бизнеса на финансовые показатели российских компаний [Электронный ресурс] // Финансовый журнал. 2023. URL: https://financejournal.fa.ru/jour/article/view/1063 (дата обращения: 12.10.2025).
44. ВЛИЯНИЕ ЦИФРОВИЗАЦИИ БИЗНЕСА НА ФИНАНСОВЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ РОССИЙСКИХ КОМПАНИЙ [Электронный ресурс] // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-tsifrovizatsii-biznesa-na-finansovye-pokazateli-rossiyskih-kompaniy (дата обращения: 12.10.2025).
45. ТРАНСФОРМАЦИЯ АНАЛИЗА РЕНТАБЕЛЬНОСТИ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВИЗАЦИИ [Электронный ресурс] // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/transformatsiya-analiza-rentabelnosti-v-usloviyah-tsifrovizatsii (дата обращения: 12.10.2025).
46. Технологии Big Data на финансовых рынках: практические аспекты [Электронный ресурс] // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tehnologii-big-data-na-finansovyh-rynkah-prakticheskie-aspekty (дата обращения: 12.10.2025).
47. Технология «Big Data» в цифровой трансформации экономики [Электронный ресурс] // QJSS. URL: https://qjss.qainar.kz/journal/article/view/368 (дата обращения: 12.10.2025).
48. Как в России используют технологии Big Data? [Электронный ресурс] // НИУ ВШЭ. 2023. 12 октября. URL: https://issek.hse.ru/news/760578619.html (дата обращения: 12.10.2025).