Теоретико-методологические основы организации аналитической работы и финансовой диагностики предприятия с применением современных технологий моделирования

Введение

В условиях стремительной цифровизации мировой экономики и ужесточения конкурентной борьбы, традиционные методы управления, основанные на интуиции или запаздывающих отчетах, становятся критически неэффективными. Требование времени — это принятие стратегических и оперативных решений, базирующихся на глубоком, системном и своевременном экономическом анализе. По данным ведущих аналитических агентств, предприятия, инвестирующие в организацию эффективной аналитической работы и внедрение современных BI-систем, демонстрируют рост ключевых финансовых показателей (ROE, ROA) в среднем на 15–20% выше, чем их конкуренты, использующие устаревшие подходы. Этот факт недвусмысленно подтверждает критическую актуальность темы исследования, поскольку прямо влияет на инвестиционную привлекательность и устойчивость бизнеса.

Данная курсовая работа посвящена глубокому академическому исследованию теоретико-методологических основ и практических аспектов организации аналитической работы, а также формированию информационной базы для комплексной диагностики финансово-хозяйственной деятельности (ФХД) предприятия.

Объектом исследования выступает процесс организации аналитической работы на современном предприятии. Предметом исследования являются методологические принципы, система показателей, методы анализа и современные информационные технологии, используемые для диагностики ФХД.

Цель работы — разработать комплексное научное представление о содержании, структуре и методологическом обеспечении аналитической работы, включая интеграцию продвинутых методов факторного анализа и современных ИТ-решений.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Раскрыть сущность, принципы и методологические основы экономического анализа.
2. Систематизировать ключевые показатели для комплексной финансово-хозяйственной диагностики.
3. Проанализировать содержание и структуру процесса организации аналитической работы, включая требования к формированию качественной информационной базы.
4. Провести критический анализ традиционных методов (на примере метода цепных подстановок) и предложить пути устранения их методологических недостатков.
5. Оценить роль и место ERP, BI-систем и технологий ИИ/ML в автоматизации процессов диагностики и моделирования.
6. Выявить актуальные организационно-методические проблемы (импортозамещение, кибербезопасность) и сформулировать практические рекомендации.

Структура работы соответствует поставленным задачам и позволяет последовательно перейти от теоретических основ к критическому анализу методологии и, наконец, к обзору практических аспектов внедрения современных технологий.

Теоретико-методологические основы и система показателей комплексного анализа

Метод, предмет и принципы экономического анализа в системе управления предприятием

В академической литературе экономический анализ рассматривается не просто как набор расчетов, а как важнейшая функция управления. По этой причине его методологическое осмысление имеет первостепенное значение.

Метод экономического анализа представляет собой диалектический способ познания закономерностей формирования показателей финансово-хозяйственной деятельности предприятия и факторов, влияющих на их изменение. Это означает, что аналитик не просто констатирует факт, но и выявляет причинно-следственные связи, оценивая, как изменения в одной сфере (например, в структуре запасов) сказываются на конечном результате (рентабельности), что позволяет не только понять прошлое, но и эффективно спрогнозировать будущее.

Предметом экономического анализа являются факторы и резервы изменения анализируемых показателей. Объектами комплексного анализа выступают все ключевые аспекты деятельности: источники и средства, основной и оборотный капитал, инвестиционная, лизинговая, маркетинговая, инновационная деятельность, а также финансовое состояние, объемы производства и реализации, прибыль и рентабельность.

Организация эффективной аналитической работы невозможна без соблюдения ряда фундаментальных методологических принципов:

Принцип	Содержание и значение для управления
Обязательность и Научный характер	Анализ должен проводиться систематически, основываться на признанных экономических законах и методах, исключая субъективизм.
Комплексность	Требует всестороннего изучения всех взаимосвязанных аспектов ФХД. Принцип требует участия не только экономических, но и технических, а также производственных подразделений.
Четкость и Унификация	Должны быть строго определены объекты, периодичность, исполнители и, главное, методика анализа. Унификация обеспечивает сопоставимость результатов по времени и подразделениям.
Эффективность	Затраты на проведение анализа (время, ресурсы) должны быть значительно меньше, чем экономический эффект от внедрения разработанных по его результатам управленческих решений.

Таким образом, экономический анализ является не итоговой, а прогностической и ориентирующей функцией управления, направленной на выявление скрытых резервов и разработку стратегий развития. Если анализ не приводит к конкретным, измеримым управленческим действиям, то его ценность для компании сводится к нулю.

Система показателей для комплексной финансово-хозяйственной диагностики

Комплексная диагностика финансово-хозяйственной деятельности (ФХД) предприятия требует структурированной системы показателей. Методологически важным является тот факт, что анализ базируется преимущественно на относительных показателях, поскольку абсолютные величины (такие как выручка или прибыль) трудно привести в сопоставимый вид из-за инфляции и различий в масштабах бизнеса.

Система показателей для диагностики ФХД обычно структурируется по функциональным блокам, отражающим финансовую устойчивость, ликвидность и эффективность использования ресурсов.

Таблица 1. Ключевые подсистемы показателей для диагностики ФХД

Подсистема показателей	Назначение и цель диагностики	Ключевые примеры показателей
Ликвидность и платежеспособность	Оценка способности предприятия своевременно и полностью погашать краткосрочные обязательства за счет своих текущих активов.	Коэффициент текущей ликвидности, Коэффициент быстрой ликвидности.
Финансовая устойчивость	Оценка структуры капитала и степени финансовой независимости предприятия от внешних источников финансирования.	Коэффициент автономии, Коэффициент финансовой зависимости, Коэффициент маневренности собственного капитала.
Деловая активность (Оборачиваемость)	Оценка интенсивности и эффективности использования активов и ресурсов предприятия.	Коэффициент оборачиваемости активов, Оборачиваемость дебиторской задолженности.
Рентабельность (Эффективность)	Оценка доходности деятельности, эффективности использования капитала и активов.	Коэффициент рентабельности активов (ROA), Коэффициент рентабельности собственного капитала (ROE).

Особое внимание уделяется показателям эффективности использования капитала:

• Коэффициент текущей ликвидности (К_ТЛ): Показывает, сколько рублей текущих активов приходится на один рубль краткосрочных обязательств. Он является основным индикатором способности покрывать краткосрочные обязательства, а его критическое снижение сигнализирует о немедленной угрозе банкротства.
• Коэффициент рентабельности активов (ROA): Отражает эффективность использования всех активов предприятия для генерации прибыли.
• Коэффициент рентабельности собственного капитала (ROE): Наиболее важен для собственников и акционеров, так как демонстрирует, насколько эффективно используется собственный капитал для получения чистой прибыли.

Эти относительные показатели служат фундаментом для построения факторных моделей, позволяющих не просто констатировать изменения, но и точно измерить влияние каждого фактора на конечный результат. Более подробно о методах измерения влияния факторов можно прочитать в разделе Критический анализ методов факторного анализа.

Организационно-информационное обеспечение аналитической работы на предприятии

Сущность и основные этапы процесса организации аналитической работы

Аналитическая работа предприятия представляет собой систему обобщенных знаний о предмете, методе, задачах, методике и организации микроэкономического анализа, а также практическое применение этих знаний для выявления резервов и принятия обоснованных управленческих решений.

Центральной структурой, отвечающей за этот процесс, является аналитическая (планово-аналитическая) служба. Ее основная цель — разработка концепций, планов и программ развития предприятия на основе оценки результатов прошлой и текущей деятельности, а также выявление неиспользованных резервов. В зависимости от масштаба и структуры предприятия, аналитическая работа может быть сосредоточена в отдельном подразделении или распределена между финансовым, плановым и бухгалтерским отделами.

Процесс организации аналитической работы носит циклический характер и включает следующие стандартные этапы проведения экономического анализа:

1. Целевой этап (Подготовительный):
   • Формулирование цели и задач анализа (например, оценить влияние изменения себестоимости на рентабельность продаж).
   • Определение объекта анализа и его границ.
   • Выбор периода исследования.
2. Параметрический/Модельный этап (Методический):
   • Разработка программы анализа, выбор конкретных методик (например, детерминированный факторный анализ, корреляционно-регрессионный анализ).
   • Выбор системы показателей и построение факторных моделей, отражающих взаимосвязь между результативными и факторными показателями.
   • Определение источников информации.
3. Расчетно-аналитический этап (Практический):
   • Сбор, проверка, группировка данных.
   • Критически важный момент: приведение данных к сопоставимому виду (например, устранение влияния инфляции, сравнение плановых и фактических данных).
   • Непосредственный анализ: расчет абсолютных и относительных отклонений, проведение факторного анализа, выявление причинно-следственных связей.
4. Оценочный/Заключительный этап:
   • Интерпретация полученных результатов и формулирование выводов.
   • Выявление резервов повышения эффективности деятельности.
   • Разработка конкретных управленческих решений и рекомендаций, направленных на использование выявленных резервов и устранение негативных тенденций.
   • Контроль за реализацией разработанных мер.

Требования к формированию информационной базы анализа

Качество результатов экономического анализа напрямую зависит от качества используемой информационной базы. Информационная база анализа — это совокупность внутренней и внешней информации, используемой для проведения анализа. Нельзя ожидать точных выводов при использовании неполных или недостоверных данных. Разве не очевидно, что даже самый совершенный метод анализа бессилен перед некорректной первичной информацией?

Внутренняя информация включает:

• Бухгалтерскую (финансовую) отчетность (Бухгалтерский баланс, Отчет о финансовых результатах).
• Управленческую и оперативную отчетность (данные о производстве, запасах, продажах).
• Нормативные и плановые документы (сметы, бизнес-планы).

Внешняя информация включает:

• Статистические данные (Росстат, отраслевая статистика).
• Нормативно-правовые акты (ФСБУ, ПБУ, налоговое законодательство).
• Данные о рынке, конкурентах, макроэкономических показателях.

К информационной базе предъявляются четыре основных требования, обеспечивающие ее пригодность для анализа:

Требование	Сущность	Способы обеспечения
Достоверность	Объективное отражение анализируемых явлений и процессов, отсутствие ошибок и искажений.	Внутренний контроль, аудиторские проверки, использование унифицированных ERP-систем.
Оперативность	Своевременность поступления информации для принятия решений. Запаздывающие данные теряют управленческую ценность.	Автоматизация сбора данных, использование оперативных систем учета (например, 1С, ERP).
Сопоставимость	Возможность сравнения данных по периодам, объектам, методикам расчета и валютам.	Приведение данных к единой методологии (например, учетной политике), исключение влияния инфляции, использование единых стандартов (ФСБУ).
Рациональность	Минимальные затраты времени и ресурсов на сбор, обработку и хранение данных.	Использование современных ИТ-решений, исключающих дублирование ввода информации.

Обеспечение сопоставимости — одна из наиболее сложных задач. Например, для анализа динамики финансовых показателей за несколько лет необходимо исключить влияние переоценки основных фондов или изменения учетной политики, что требует высокой квалификации аналитиков.

Применение продвинутых методов и автоматизированных систем в аналитической диагностике

Критический анализ методов факторного анализа: от цепных подстановок к пропорциональному делению

Для выявления соподчиненности показателей и измерения влияния факторов на результативный показатель (Y) в аналитической практике широко используются методы детерминированного факторного анализа. Самым распространенным и базовым приемом является метод цепных подстановок.

Сущность метода цепных подстановок заключается в последовательной замене базовой величины одного из факторов фактической величиной, при сохранении остальных факторов неизменными. Это позволяет элиминировать (исключить) воздействие всех факторов, кроме одного, и определить его изолированное влияние.

Рассмотрим его применение на примере двухфакторной мультипликативной модели: Y = a · x, где Y — результативный показатель (например, выручка), a — качественный фактор (например, цена), x — количественный фактор (например, объем продаж).

Общее изменение результативного показателя:

ΔY = Y₁ − Y₀ = a₁ · x₁ − a₀ · x₀

Расчет влияния факторов по методу цепных подстановок:

1. Влияние изменения качественного фактора a:

   ΔYₐ = (a₁ − a₀) · x₀

2. Влияние изменения количественного фактора x:

   ΔYₓ = a₁ · (x₁ − x₀)

Проверка: ΔY = ΔYₐ + ΔYₓ

Критический методологический недостаток: Несмотря на простоту, метод цепных подстановок имеет серьезный методологический недостаток: зависимость результатов факторного анализа от порядка подстановки факторов.

Если бы мы сначала подставили фактор x, а затем a, то формулы были бы следующими:

ΔY'ₓ = a₀ · (x₁ − x₀)

ΔY'ₐ = x₁ · (a₁ − a₀)

Влияние фактора x осталось бы неизменным, но влияние фактора a изменилось бы, поскольку в формуле использовалась бы фактическая величина x₁ вместо базовой x₀. Это происходит потому, что при такой подстановке часть общего изменения, связанная с совместным влиянием факторов (т.е. неразложимый остаток R), искусственно присоединяется к последнему подставляемому фактору.

Неразложимый остаток R рассчитывается как:

R = (a₁ − a₀) · (x₁ − x₀)

Устранение недостатка: Метод пропорционального деления

Для устранения этого недостатка и обеспечения академической точности анализа применяется метод пропорционального деления (распределения остатка). Суть метода заключается в том, что неразложимый остаток R распределяется между факторами пропорционально их изолированному (первичному) влиянию, рассчитанному без учета взаимодействия.

Шаги применения метода пропорционального деления:

1. Рассчитываем изолированное влияние каждого фактора, используя базовые значения другого фактора:
   • Изолированное влияние a: ΔYⁱˢˣₐ = (a₁ − a₀) · x₀
   • Изолированное влияние x: ΔYⁱˢˣₓ = a₀ · (x₁ − x₀)
2. Рассчитываем неразложимый остаток R:

   R = ΔY − (ΔYⁱˢˣₐ + ΔYⁱˢˣₓ)

3. Распределяем остаток R пропорционально абсолютным величинам изолированного влияния:
   • Скорректированное влияние фактора a:

     ΔYᶜᵒʳʳₐ = ΔYⁱˢˣₐ + R · (|ΔYⁱˢˣₐ| / (|ΔYⁱˢˣₐ| + |ΔYⁱˢˣₓ|))

   • Скоррект��рованное влияние фактора x:

     ΔYᶜᵒʳʳₓ = ΔYⁱˢˣₓ + R · (|ΔYⁱˢˣₓ| / (|ΔYⁱˢˣₐ| + |ΔYⁱˢˣₓ|))

Этот метод обеспечивает методологическую корректность анализа, делая оценку влияния факторов независимой от порядка подстановки, что критически важно для принятия точных управленческих решений. Применение метода пропорционального деления позволяет получить достоверные данные о влиянии каждого фактора, что прямо переводится в повышение качества стратегического планирования.

Роль ERP и BI-систем в формировании информационной базы и статистическом анализе

Современная аналитическая работа немыслима без автоматизации. Информационные технологии (ИТ) играют двойную роль: они формируют качественную информационную базу и предоставляют инструменты для сложного анализа.

1. ERP-системы (Enterprise Resource Planning): Основа информационной базы

ERP-системы, такие как 1С:ERP, служат фундаментом для формирования унифицированной и достоверной информационной базы. Их ключевая функция — консолидация всех оперативных и учетных данных (финансы, производство, логистика, кадры) в единой системе. Именно благодаря им достигается требование оперативности и сопоставимости данных.

Преимущества ERP в аналитике:

• Унификация данных: Все транзакции фиксируются по единым стандартам, что обеспечивает сопоставимость данных.
• Достоверность и оперативность: Исключается ручной ввод и дублирование данных, что значительно сокращает время на сбор и сверку, повышая оперативность отчетности.
• Детализация: Аналитик может получить данные в любой требуемой степени детализации (до конкретного счета, заказа или операции).

2. BI-системы (Business Intelligence): Инструменты для глубокой диагностики

BI-системы (например, Microsoft Power BI, Tableau, Qlik, а также отечественные платформы) предназначены для статистического анализа, визуализации данных и поддержки принятия решений. Они берут консолидированные данные из ERP-систем и преобразуют их в наглядные, интерактивные отчеты и дашборды, что существенно снижает время на интерпретацию.

BI-системы позволяют:

• Визуализация: Превращают таблицы и цифры в графики, диаграммы и карты, что ускоряет восприятие информации руководством.
• Статистический анализ: Позволяют проводить когортный анализ, определять корреляционные зависимости между показателями (например, между рекламными расходами и выручкой).
• Определение приоритетов: На основе анализа больших объемов данных BI-системы помогают выявить приоритетные направления для увеличения прибыли и оптимизации затрат.

Экономико-математическое моделирование и внедрение технологий ИИ/ML

Экономико-математическое моделирование является ключевым инструментом менеджера, используемым для принятия обоснованных решений. Основными направлениями его применения являются: оценка состояния объекта (например, с помощью балансовых моделей «затраты-выпуск»), прогнозирование его состояния и планирование действий (с помощью оптимизационных моделей, таких как линейное программирование).

В последние годы происходит революционное изменение в сфере моделирования благодаря внедрению технологий Искусственного Интеллекта (ИИ) и Машинного Обучения (ML).

1. Прогнозирование и выявление аномалий с помощью ИИ/ML

Традиционные регрессионные модели часто не справляются с высокой нелинейностью экономических процессов. ИИ-модели, использующие алгоритмы машинного обучения (например, нейронные сети, случайный лес), демонстрируют гораздо более высокую точность прогнозирования финансовых показателей (доходов, денежных потоков, потребностей в оборотном капитале).

• Прогнозирование: ИИ-модели обучаются на исторических данных, выявляя скрытые, нелинейные зависимости, и позволяют создавать более точные финансовые прогнозы, оцениваемые с помощью метрик, таких как среднеквадратическая ошибка (RMSE).
• Выявление аномалий/рисков: Алгоритмы машинного обучения способны в режиме реального времени отслеживать финансовые транзакции и операционные показатели, выявляя нетипичное поведение (например, резкое изменение маржинальности по определенному продукту), что сигнализирует о потенциальных рисках или мошенничестве.

2. Использование неструктурированных данных

Ключевым преимуществом ИИ перед традиционными методами является способность обрабатывать неструктурированную информацию. Аналитические системы, оснащенные ИИ-ассистентами, могут анализировать:

• Текстовые данные (отзывы клиентов, новости, биржевые сводки, комментарии в социальных сетях).
• Контракты и юридические документы.

Это позволяет аналитикам получить более глубокое представление о рыночных тенденциях и конкурентной среде, что невозможно при работе только со структурированной бухгалтерской отчетностью.

3. ИИ-ассистенты для стратегического планирования

Современные ИИ-ассистенты, на основе анализа больших данных и рыночных трендов, способны формировать персонализированные стратегии масштабирования и давать пошаговые рекомендации для роста бизнеса. Они выступают в роли «цифрового консультанта», предлагая не только констатацию фактов, но и готовые, обоснованные управленческие гипотезы, тем самым переводя анализ из ретроспективного в проактивный формат.

Актуальные организационно-методические проблемы и рекомендации

Вызовы цифровизации: Кибербезопасность и импортозамещение аналитического ПО

Внедрение продвинутых ИТ и автоматизация аналитической работы порождают новые, критически важные организационно-методические проблемы, особенно актуальные для российских предприятий в текущих геополитических условиях.

1. Проблема Кибербезопасности ИТ-инфраструктуры

Перевод всей критически важной управленческой и финансовой информации в цифровой формат (ERP, BI-системы) многократно повышает риски кибератак. Аналитическая инфраструктура становится одной из главных мишеней, поскольку утечка данных о себестоимости, рентабельности или планах развития может нанести непоправимый ущерб конкурентоспособности.

Организационный вызов: Необходимость обеспечения высокого уровня кибербезопасности требует автоматизации процессов управления информационной безопасностью (ИБ). Это включает:

• Регулярный аудит и тестирование на проникновение.
• Внедрение систем защиты данных и контроля доступа (IAM).
• Создание протоколов быстрого реагирования на инциденты ИБ.

2. Импортозамещение аналитического программного обеспечения

Актуальнейшей проблемой является необходимость перехода российских компаний с зарубежных ERP и BI-систем на отечественные аналоги.

Методологические и организационные последствия:

• Перенос методологии: Импортозамещение требует не просто технической замены ПО, но и адаптации всей аналитической методологии. Методики расчетов, алгоритмы факторного анализа и формы управленческой отчетности должны быть перенесены и корректно реализованы в новых системах (например, на базе 1С или отечественных BI-платформ).
• Интеграция и обучение: Переход к отечественным системам требует значительных организационных усилий по интеграции между различными модулями (бухгалтерия, производство, анализ) и масштабного переобучения аналитического персонала.
• Снижение функционала: На начальных этапах отечественные аналоги могут не обладать полным функционалом зарубежных систем, что временно снижает глубину и скорость анализа.

Рекомендации по повышению эффективности организации аналитической работы

Для обеспечения эффективности аналитической работы в условиях цифровой трансформации и методологических вызовов, предприятиям рекомендуется сосредоточиться на следующих направлениях:

1. Повышение квалификации персонала (Data Literacy):
   • Рекомендация: Внедрение программ повышения квалификации, направленных на развитие у аналитиков не только экономических знаний, но и навыков работы с данными, цифровыми сервисами и ИТ-технологиями (т.н. Data Literacy). Специалисты должны уметь не только читать отчеты, но и работать с BI-инструментами и интерпретировать результаты работы алгоритмов машинного обучения.
2. Стандартизация и унификация методик:
   • Рекомендация: Ускоренное внедрение единых корпоративных стандартов и шаблонов для всех видов анализа. Это минимизирует методологические споры и обеспечивает сопоставимость результатов между различными подразделениями и периодами.
3. Использование точных методов факторного анализа:
   • Рекомендация: Отказ от некритического использования классического метода цепных подстановок в пользу более точных приемов, таких как метод пропорционального деления (распределения остатка), особенно при анализе мультипликативных моделей, где взаимодействие факторов существенно. Это обеспечит высокую точность оценки влияния факторов и, следовательно, более обоснованные управленческие решения.
4. Внедрение предиктивной аналитики:
   • Рекомендация: Интеграция технологий ИИ и машинного обучения для перехода от ретроспективного анализа к предиктивному (прогнозированию). Это позволит принимать решения не о том, что уже произошло, а о том, что произойдет в будущем, обеспечивая проактивное управление рисками и резервами.

Заключение

Проведенное исследование подтвердило, что организация эффективной аналитической работы является критическим фактором конкурентоспособности современного предприятия. Аналитическая работа, основанная на строгих методологических принципах (комплексности, научности, унификации) и качественной информационной базе (достоверность, оперативность), выступает неотъемлемой функцией управления.

Мы систематизировали теоретические основы анализа, определив его предмет, метод и ключевую систему относительных показателей, необходимых для комплексной диагностики финансово-хозяйственной деятельности.

Критически важным результатом работы стал анализ методологических проблем традиционных приемов. Было выявлено, что классический метод цепных подстановок обладает существенным недостатком — зависимостью результата от порядка подстановки. В качестве решения этой проблемы представлено и обосновано использование метода пропорционального деления, который позволяет корректно распределить неразложимый остаток (взаимодействие факторов) и обеспечить академическую точность расчетов.

Наконец, исследование подтвердило трансформационную роль современных информационных технологий. ERP-системы обеспечивают фундамент данных, а BI-системы служат инструментами для визуализации и статистического анализа. Более того, внедрение технологий ИИ/ML открывает новые горизонты в экономико-математическом моделировании, позволяя осуществлять высокоточное прогнозирование и анализ неструктурированных данных.

Организационно-методические вызовы, связанные с необходимостью импортозамещения аналитического ПО и обеспечением кибербезопасности, требуют от предприятий целенаправленных усилий по адаптации методик, переподготовке персонала и стратегическим инвестициям в отечественные ИТ-решения. Реализация предложенных рекомендаций позволит предприятиям построить аналитическую систему, способную не только адекватно оценивать текущее состояние, но и формировать обоснованные сценарии будущего развития.

Список использованной литературы

1. Гребнев А.И. Экономика торгового предприятия: учебник. М.: Экономика, 1996.
2. Кирюшкина С. В. Экономико-математические методы анализа потребительского спроса: реф. дис. канд. экон. наук. М.: МКИ, 1993.
3. Канке А.А., Кошевая И.П. Анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятия. М.: Инфра-М, 2008.
4. Шеремет А. Д. Комплексный анализ хозяйственной деятельности. М.: Инфра-М, 2007.
5. Налетова И. А. Анализ финансово-хозяйственной деятельности. М.: Инфра-М, 2006.
6. Поздняков В. Я. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятий. М.: Инфра-М, 2008.
7. Самойлов Л. А. Анализ финансового состояния предприятия в программе «Аналитик» // Финансовая газета. Региональный выпуск. 2005. № 37.
8. Автоматизация деятельности предприятия: диагностика финансового состояния предприятия. URL: http://www.klerk.ru/soft/1c/?1848 (дата обращения: 23.10.2025).
9. Савчук В.П. Финансовый анализ деятельности предприятия. URL: http://ficus.barnaul.vzfei.ru/lections/fadp/savchuk-05.htm (дата обращения: 23.10.2025).
10. Метод цепных подстановок. URL: https://bibliotekar.ru/sposob-cepnoy-podstanovki/ (дата обращения: 23.10.2025).
11. Метод цепных подстановок. URL: https://lapenkov.ru/metod_cepnih_podstanovok (дата обращения: 23.10.2025).
12. Способы измерения факторов в экономическом анализе. URL: http://www.bsu.by/content/page/3746/teoriya_ekonom_analiza_tema_3.pdf (дата обращения: 23.10.2025).
13. Факторный анализ и методика цепных подстановок // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/faktornyy-analiz-i-metodika-tsepnyh-podstanovok (дата обращения: 23.10.2025).
14. Система показателей анализа и диагностики финансово-хозяйственной деятельности предприятия. URL: https://studfile.net/preview/7996677/page:6/ (дата обращения: 23.10.2025).
15. Комплексный анализ хозяйственной деятельности предприятия: учебник. URL: https://gstu.by/static/pdf/books_gstu/Savickaya_AHDP.pdf (дата обращения: 23.10.2025).
16. Комплексный анализ хозяйственной деятельности. URL: https://urait.ru/book/kompleksnyy-analiz-hozyaystvennoy-deyatelnosti-488688 (дата обращения: 23.10.2025).
17. Экономико-математическое моделирование. URL: http://booksite.ru/fulltext/1/001/008/125/291.htm (дата обращения: 23.10.2025).
18. Организация аналитической работы на предприятии. URL: https://studref.com/513524/ekonomika/osnovnye_etapy_organizatsii_analiticheskoy_raboty_predpriyatii (дата обращения: 23.10.2025).
19. Организация аналитической работы на предприятии. URL: https://ppt-online.org/39733 (дата обращения: 23.10.2025).
20. Организация аналитической работы на предприятии. URL: https://studbooks.net/1572522/ekonomika/organizatsiya_analiticheskoy_raboty_predpriyatii (дата обращения: 23.10.2025).
21. Моделирование экономических процессов. URL: https://ysu.am/files/library/Modellir-ekon-proczess.pdf (дата обращения: 23.10.2025).
22. Использование информационных технологий в анализе финансовой деятельности предприятия // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-informatsionnyh-tehnologiy-v-analize-finansovoy-deyatelnosti-predpriyatiya (дата обращения: 23.10.2025).
23. ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ BI-ИНСТРУМЕНТОВ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ФИНАНСОВОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ: СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/prakticheskoe-primenenie-bi-instrumentov-dlya-opredeleniya-finansovoy-effektivnosti-predpriyatiya-statisticheskiy-analiz (дата обращения: 23.10.2025).
24. Использование информационных технологий в различных сферах деятельности. URL: https://bteu.by/nauka/izdaniya/vestnik/arhiv/2020-04-12/28.pdf (дата обращения: 23.10.2025).
25. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. URL: http://www.bsu.by/content/page/3746/teoriya_ekonom_analiza_tema_1.pdf (дата обращения: 23.10.2025).
26. Анализ финансовой деятельности предприятия: метрики, методики, этапы проведения. URL: https://gb.ru/blog/finansovyj-analiz-predpriyatiya/ (дата обращения: 23.10.2025).