Оптимизация управления денежными активами и платежным оборотом крупных транспортных предприятий: Теория, специфический анализ и стратегии внедрения

Если обратиться к данным последних лет, до 80% операционных и инвестиционных платежей крупных транспортных холдингов в России, таких как ОАО «РЖД» или ПАО «Аэрофлот», осуществляются в рамках жестко централизованных казначейских систем. Это свидетельствует о том, что управление денежными активами (ДА) и платежным оборотом в транспортной отрасли давно вышло за рамки простого учета, превратившись в сложный, высокотехнологичный процесс, требующий глубокого аналитического и методологического подхода.

Настоящий аналитический отчет посвящен структурированию теоретико-методологических основ, специфики финансового анализа и разработке практических стратегий для оптимизации управления ДА и платежным оборотом в крупных транспортных предприятиях, чья деятельность характеризуется высокой капиталоемкостью и длительными инвестиционными циклами.

---

Теоретико-методологические основы управления денежными потоками

Управление денежными активами (ДА) — это ключевая область финансового менеджмента, направленная на поддержание оптимального остатка денежных средств (ДС), достаточного для выполнения текущих обязательств, но не избыточного, чтобы избежать потерь от инфляции и упущенной выгоды. Денежные потоки (ДП) организации, согласно академическому определению, — это совокупность платежей и поступлений денежных средств, а также их эквивалентов за определенный период времени. Именно поддержание этого тонкого баланса между ликвидностью и доходностью является главной задачей финансового директора.

Классификация денежных потоков и нормативное регулирование в РФ

Основой для понимания и анализа движения денежных средств в России является Положение по бухгалтерскому учету (ПБУ) 23/2011 «Отчет о движении денежных средств» (ОДДС). Этот нормативный документ устанавливает унифицированные правила классификации и представления информации о ДП, входящих в состав бухгалтерской отчетности.

Согласно ПБУ 23/2011, все денежные потоки классифицируются по трем ключевым видам деятельности:

1. Текущая (операционная) деятельность. Включает ДП, связанные с основными, приносящими выручку видами деятельности предприятия (поступления от клиентов, выплаты поставщикам, заработная плата, налоги). Чистый денежный поток от текущей деятельности ($\text{ЧДП}_{\text{тек}}$) является основным индикатором способности компании генерировать средства для поддержания и развития бизнеса.
2. Инвестиционная деятельность. Связана с приобретением, созданием, модернизацией и продажей внеоборотных активов (основных средств, нематериальных активов) и долгосрочных финансовых вложений. Для капиталоемких транспортных предприятий этот поток всегда является значительным и, как правило, отрицательным (отток).
3. Финансовая деятельность. Включает ДП, приводящие к изменению размера и состава собственного капитала и заемных средств (получение и погашение кредитов, выплата дивидендов, эмиссия акций).

Денежные эквиваленты, которые также учитываются в составе ДА, определяются как высоколиквидные финансовые вложения, легко обратимые в известную сумму ДС и подверженные незначительному риску изменения стоимости (например, депозиты до востребования).

Критический анализ классических моделей управления денежными средствами

В теории финансового менеджмента общепризнанными моделями оптимизации остатка ДС являются модели Баумоля и Миллера-Орра.

Модель Баумоля (Baumol Model)

Модель Баумоля, разработанная по аналогии с моделью Уилсона для управления запасами, предназначена для определения оптимального размера конвертации ликвидных ценных бумаг в денежные средства. Она минимизирует общие издержки, состоящие из двух компонентов: транзакционных издержек (связанных с конвертацией) и издержек хранения (упущенная выгода от инвестирования).

Формула оптимального размера конвертации ($C^*$):

C* = sqrt((2 * T * F) / I)

Где:

• $T$ — Общий объем потребности в ДС за период (платежный оборот);
• $F$ — Фиксированные транзакционные издержки одной конвертации;
• $I$ — Ставка альтернативных издержек хранения (процентная ставка по инвестициям).

Критический анализ применимости:

Основным ограничением для модели Баумоля является ее базирование на предположении о равномерном, прогнозируемом расходовании денежных средств. В реалиях российской экономики, особенно для крупных транспортных предприятий, ДП характеризуются неравномерностью и высокой степенью неопределенности. Более того, модель не предусматривает возможность поддержания **определенного страхового остатка**, что критически важно для обеспечения операционной устойчивости в условиях нестабильности. Таким образом, прямое применение модели Баумоля в практике российских предприятий относительно редко, поскольку ее допущения не соответствуют динамике реальных платежных циклов.

Модель Миллера-Орра (Miller-Orr Model)

Модель Миллера-Орра является более продвинутой и учитывает стохастический (случайный) характер ежедневного чистого денежного потока. Модель определяет оптимальный «коридор» варьирования остатка ДС, заданный нижней границей ($L$), верхней границей ($H$) и целевой точкой возврата ($Z$).

Когда остаток ДС достигает верхней границы $H$, излишек $H-Z$ инвестируется в ликвидные ценные бумаги. Когда остаток падает до нижней границы $L$, $Z-L$ конвертируется обратно в ДС. Нижняя граница $L$ часто устанавливается как минимальный страховой остаток, что частично решает проблему Баумоля.

Формулы для расчета целевой точки ($Z$) и верхней границы ($H$):

Z = куб.корень((3 * F * σ2) / (4 * I)) + L

H = 3Z - 2L

Где:

• $F$ — Фиксированные транзакционные издержки;
• $\sigma^2$ — Дисперсия чистого ежедневного денежного потока;
• $I$ — Ежедневная процентная ставка (ставка альтернативных издержек);
• $L$ — Установленная минимальная нижняя граница.

Хотя модель Миллера-Орра точнее отражает реальную изменчивость ДП, ее внедрение требует высокой точности прогнозирования дисперсии ($\sigma^2$), что также является нетривиальной задачей для компаний с разветвленной структурой и сложными расчетами (например, в сфере грузовых перевозок). Это поднимает вопрос о том, достаточно ли мы инвестируем в BI-аналитику и прогнозирование, чтобы сделать эти модели действительно рабочими инструментами, а не просто теоретическими формулами?

---

Специфика формирования и анализа денежных потоков транспортных предприятий

Транспортная отрасль, будь то железнодорожная, авиационная или морская, относится к капиталоемким секторам экономики, что накладывает существенный отпечаток на структуру ее активов, пассивов и, соответственно, денежных потоков. Более детальное понимание этой специфики критически важно для проведения комплексного финансового анализа.

Капиталоемкость как фактор формирования структуры активов и денежных потоков

Деятельность крупных транспортных предприятий характеризуется высокой капиталоемкостью, что обуславливает значительные объемы денежных потоков от инвестиционной деятельности.

В структуре баланса таких компаний преобладают внеоборотные активы, доля которых может достигать 60–80% от общей стоимости активов. К ним относятся:

• Подвижной состав (локомотивы, вагоны, самолеты, суда).
• Инфраструктурные объекты (железнодорожные пути, аэродромы, портовые сооружения, терминалы).
• Сложное технологическое оборудование для обслуживания и ремонта.

Эта структура активов обуславливает несколько специфических особенностей ДП:

1. Длительные инвестиционные циклы. Приобретение или модернизация инфраструктуры требует огромных единовременных инвестиционных оттоков, которые окупаются десятилетиями. Это приводит к хронически отрицательному инвестиционному денежному потоку ($\text{ЧДП}_{\text{инв}}$).
2. Высокая амортизационная нагрузка. Значительная стоимость основных средств приводит к крупным ежегодным начислениям амортизации. Поскольку амортизация не является реальным оттоком ДС, при расчете ЧДП косвенным методом она возвращается в состав прибыли, увеличивая $\text{ЧДП}_{\text{тек}}$, что может искажать реальную потребность в финансировании.
3. Необходимость внешнего финансирования. Отрицательный $\text{ЧДП}_{\text{инв}}$ требует привлечения значительных объемов внешнего финансирования (кредитов, облигаций), что, в свою очередь, увеличивает финансовый поток ($\text{ЧДП}_{\text{фин}}$) и приводит к росту процентных платежей, классифицируемых как текущие расходы. Таким образом, инвестиции сегодня напрямую влияют на операционные расходы завтра.

Учет лизинговых операций в контексте ПБУ 23/2011 и ФСБУ 25/2018

Специфика транспортной отрасли также заключается в широком использовании лизинга для финансирования приобретения дорогостоящего оборудования (подвижного состава). Корректное отражение лизинговых платежей в ОДДС критически важно для анализа финансового состояния.

С введением в действие ФСБУ 25/2018 «Бухгалтерский учет аренды» подход к учету лизинга существенно изменился. Предприятия-лизингополучатели обязаны признавать право пользования активом (ППА) и обязательство по аренде, что сближает российский учет с МСФО (IFRS 16).

Для целей составления Отчета о движении денежных средств (ОДДС) согласно ПБУ 23/2011, лизинговые платежи должны быть разделены на две составляющие:

Составляющая лизингового платежа	Суть	Классификация ДП (ПБУ 23/2011)
Основная сумма долга (погашение обязательства по аренде)	Уменьшает балансовую стоимость обязательства по аренде.	Финансовая или Инвестиционная деятельность (в зависимости от классификации актива и методологии компании).
Процентная составляющая (проценты по долговому обязательству)	Плата за пользование заемным капиталом.	Текущая деятельность.

Это требование значительно усложняет подготовку и анализ ОДДС. Если вся сумма лизингового платежа ошибочно классифицируется как текущий отток, это приведет к занижению ЧДП от текущей деятельности и исказит реальную операционную эффективность транспортной компании. Корректное разделение позволяет точно оценить, какая часть операционного денежного потока направляется на обслуживание долга, а какая — на основные нужды.

---

Комплексный финансовый анализ эффективности управления денежными активами

Эффективность управления денежными активами оценивается через призму ликвидности, платежеспособности и способности генерировать достаточный чистый денежный поток.

Оценка ликвидности и платежеспособности по ключевым коэффициентам

Для оценки способности транспортного предприятия своевременно выполнять краткосрочные обязательства используются традиционные коэффициенты ликвидности, расчет которых базируется на данных бухгалтерского баланса:

Коэффициент	Формула	Нормативное значение (диапазон)	Интерпретация для транспортной отрасли
Коэффициент абсолютной ликвидности ($K_{\text{абс. ликв.}}$)	$K_{\text{абс. ликв.}} = \frac{\text{ДС и Денежные эквиваленты}}{\text{Краткосрочные обязательства}}$	0,2 до 0,5	Показывает немедленную платежеспособность. Превышение 0,5 может указывать на нерациональное хранение ДС.
Коэффициент срочной ликвидности ($K_{\text{сроч. ликв.}}$)	$K_{\text{сроч. ликв.}} = \frac{\text{Краткосрочная ДЗ} + \text{ДС и эквиваленты}}{\text{Краткосрочные обязательства}}$	> 1	Учитывает наиболее ликвидные активы, кроме запасов. Для транспортных компаний с высоким оборотом ДЗ этот показатель является ключевым.
Коэффициент текущей ликвидности ($K_{\text{тек. ликв.}}$)	$K_{\text{тек. ликв.}} = \frac{\text{Текущие активы}}{\text{Краткосрочные обязательства}}$	> 1,5 до 2,5	Общая способность покрыть краткосрочные долги. Для капиталоемких компаний, имеющих значительные запасы ГСМ или запчастей, этот коэффициент может быть высоким, но не всегда отражает реальную ликвидность.

Критически важно: Нормативный диапазон для коэффициента абсолютной ликвидности ($K_{\text{абс. ликв.}}$) составляет от 0,2 до 0,5. Поддержание показателя выше 0,5, хотя и гарантирует высокую платежеспособность, часто свидетельствует о неэффективном управлении, поскольку избыточные ДС теряют свою стоимость из-за инфляции и не приносят инвестиционного дохода. Оптимизация ДА заключается именно в нахождении баланса: не слишком мало, чтобы избежать кассовых разрывов, и не слишком много, чтобы не упустить прибыль.

Детерминированный факторный анализ чистого денежного потока (ЧДП)

Для детального исследования причин изменения финансового состояния и эффективности управления ДА необходимо применять детерминированный факторный анализ, который позволяет измерить изолированное влияние каждого фактора на результативный показатель, в данном случае — Чистый Денежный Поток (ЧДП).

Наиболее распространенным и методологически корректным способом является метод цепных подстановок.

Факторная модель ЧДП:

Для более глубокого анализа часто используется следующая мультипликативная модель:

ЧДП = ПДП / K_дост × R_от

Где:

• $ЧДП$ — Чистый денежный поток (результативный показатель);
• $ПДП$ — Положительный денежный поток (поступления);
• $К_{\text{дост}}$ — Коэффициент достаточности денежных средств ($К_{\text{дост}} = \text{ОДП} / \text{ЧДП}$, где ОДП — Отрицательный денежный поток);
• $R_{\text{от}}$ — Рентабельность оттока денежных средств ($R_{\text{от}} = \text{ЧДП} / \text{ОДП}$).

Применение метода цепных подстановок для факторного анализа ΔЧДП:

Пусть $ПДП_0$, $К_{\text{дост}_0}$, $R_{\text{от}_0}$ — базисные значения факторов, а $ПДП_1$, $К_{\text{дост}_1}$, $R_{\text{от}_1}$ — фактические (отчетные) значения. Итоговое изменение результативного показателя: $\Delta \text{ЧДП} = \text{ЧДП}_1 — \text{ЧДП}_0$.

1. Влияние изменения положительного денежного потока (ПДП):

   ΔЧДП(ПДП) = ((ПДП1 / K_дост0) × R_от0) - ((ПДП0 / K_дост0) × R_от0)

   Это показывает, насколько изменился ЧДП только за счет увеличения или уменьшения поступлений, при прочих равных условиях.

2. Влияние изменения коэффициента достаточности ($К_{\text{дост}}$):

   ΔЧДП(K_дост) = ((ПДП1 / K_дост1) × R_от0) - ((ПДП1 / K_дост0) × R_от0)

   Это измеряет влияние изменения структуры ДП (отношение оттока к чистому потоку), при условии фактического объема поступлений.

3. Влияние изменения рентабельности оттока ($R_{\text{от}}$):

   ΔЧДП(R_от) = ((ПДП1 / K_дост1) × R_от1) - ((ПДП1 / K_дост1) × R_от0)

   Это отражает, как повлияло изменение эффективности использования оттока (его размера относительно ЧДП) на итоговый результат.

Проверка: Сумма изолированных влияний должна быть равна общему изменению: $\Delta \text{ЧДП} = \Delta \text{ЧДП}_{(\text{ПДП})} + \Delta \text{ЧДП}_{(\text{К}_{\text{дост}})} + \Delta \text{ЧДП}_{(\text{R}_{\text{от}})}$.

Данный метод позволяет не просто констатировать факт изменения ЧДП, но и выявить, какие факторы (например, рост операционных расходов, снижение поступлений от перевозок или изменение финансовой политики) оказали наибольшее влияние, что является основой для разработки адресных управленческих решений.

---

Современные инструменты и стратегии оптимизации платежного оборота

В условиях высокой конкуренции и необходимости жесткого контроля над ликвидностью, крупные транспортные предприятия переходят к централизованным и высокотехнологичным методам управления платежным оборотом. Эффективное использование этих инструментов — залог успеха.

Инструменты централизации: Кэш-пулинг и казначейские системы (TMS)

Централизация денежных активов и платежного оборота является ключевой стратегией для групп компаний, к которым относятся большинство крупных транспортных холдингов.

Кэш-Пулинг (Cash Pooling)

Кэш-пулинг — это система управления ликвидностью, позволяющая объединить остатки денежных средств дочерних и зависимых обществ группы на одном «мастер-счете». Это позволяет снизить общий объем ДС, необходимых для поддержания ликвидности группы, и сократить расходы на внешнее заимствование.

Существуют две основные формы кэш-пулинга:

1. Zero-balancing (физический кэш-пулинг). В конце операционного дня остатки со счетов дочерних компаний автоматически обнуляются и переводятся на мастер-счет (при положительном балансе) или пополняются с него (при отрицательном).
2. Target-balancing (целевой кэш-пулинг). Средства автоматически перебрасываются на мастер-счет только сверх заранее установленной целевой суммы (таргета), необходимой для текущей деятельности дочернего общества.

Применение кэш-пулинга в транспортной отрасли позволяет мгновенно перераспределять ликвидность между региональными филиалами, сокращая процентные расходы на краткосрочные займы и максимизируя доходы от размещения избыточных средств.

Казначейские системы (Treasury Management System, TMS)

Внедрение TMS — это следующий этап централизации. Казначейская система представляет собой программный комплекс, который обеспечивает:

• Единое окно казначея: Все платежи, выписки и остатки по всем банковским счетам, расположенным в разных банках, управляются из одной системы.
• Контроль и лимитирование: Жесткое лимитирование расходов и контроль за соблюдением бюджетных правил.
• Прогнозирование: Автоматизированное построение прогнозных моделей движения ДС.

TMS обеспечивает полную прозрачность и позволяет центральному казначейству принимать решения о финансировании или размещении средств в режиме реального времени.

Адаптация казначейских систем к российским условиям и роботизация

Внедрение высокотехнологичных инструментов, таких как TMS, в России сопряжено с рядом специфических требований, обусловленных правовым и учетным ландшафтом.

Требования к адаптации TMS в РФ:

1. Глубокая интеграция с российской учетной системой (1С). Большинство отечественных компаний используют решения на базе «1С: Бухгалтерия» или «1С: Управление холдингом». Эффективная TMS должна обеспечивать бесшовный двусторонний обмен данными, включая автоматическое формирование платежных поручений и разнесение банковских выписок.
2. Соответствие валютному контролю. Транспортные компании, особенно в сфере международных перевозок (авиация, морской, ж/д транзит), имеют значительные валютные потоки. TMS должна поддерживать все процедуры валютного контроля, требования к оформлению паспортов сделок и учету валютных рисков в соответствии с законодательством РФ.
3. Налоговое законодательство и отчетность. Система должна корректно учитывать требования российского налогового законодательства при осуществлении расчетов, особенно в части НДС и налога на прибыль.

Роботизация бизнес-процессов (RPA) в казначействе:

Применение RPA (Robotic Process Automation) позволяет автоматизировать рутинные и повторяющиеся задачи в казначействе, что резко сокращает операционные расходы и минимизирует риски человеческих ошибок.

Примеры применения RPA в российских транспортных компаниях:

• Автоматическое разнесение банковских выписок: Робот загружает выписки из клиент-банка и автоматически разносит платежи по счетам аналитического учета в 1С.
• Сверка остатков: Ежедневная автоматическая сверка фактических остатков ДС на счетах с данными учетной системы.
• Формирование прогнозов: Сбор данных из различных источников (планы закупок, графики погашения долга, заявки на оплату) для автоматического построения краткосрочных прогнозов ликвидности.

Внедрение централизованных казначейских систем с элементами BI-аналитики и RPA (как это было реализовано, например, в некоторых крупных логистических и нефтегазовых транспортных структурах) позволяет повысить прозрачность учета и контроля платежей, а также существенно сократить время обработки данных.

---

Выводы и обоснованные рекомендации

Управление денежными активами и платежным оборотом крупного транспортного предприятия — это сложный, многоуровневый процесс, требующий интеграции теоретических знаний, специфического учета и современных технологий. Для обеспечения финансовой устойчивости необходимо строго следовать принципам прозрачности и автоматизированной централизации.

Ключевые выводы по анализу:

1. Теоретические модели ограничены: Классические модели управления ДС (Баумоля, Миллера-Орра) имеют ограниченную практическую применимость для транспортных предприятий в России из-за высокой неравномерности и непредсказуемости денежных потоков. Необходим учет страхового остатка и адаптация моделей с помощью прогнозных BI-систем.
2. Специфика учета лизинга критична: Высокая капиталоемкость и широкое применение лизинга требуют строгого соблюдения требований ФСБУ 25/2018 и ПБУ 23/2011 в части разделения лизинговых платежей (основная сумма долга и проценты) для корректного отражения в ОДДС и объективной оценки $\text{ЧДП}_{\text{тек}}$.
3. Факторный анализ необходим: Для выявления истинных причин изменения ликвидности и ЧДП, простого расчета коэффициентов ликвидности недостаточно. Требуется применение детерминированного факторного анализа по методу цепных подстановок, что является основой для разработки обоснованных рекомендаций.

Обоснованные рекомендации по оптимизации платежного оборота:

Для достижения оптимального уровня денежных активов и ускорения платежного оборота крупным транспортным предприятиям рекомендуется реализовать следующие стратегические шаги:

1. Внедрение централизованной казначейской системы (TMS) с учетом российской специфики.
   • Действие: Выбор TMS, обеспечивающей глубокую интеграцию с учетными системами 1С и имеющей модули для валютного контроля, чтобы обеспечить прозрачность и соответствие законодательству РФ.
   • Эффект: Централизация ликвидности, снижение операционных рисков, получение оперативной и достоверной информации для принятия решений.
2. Максимизация эффекта от кэш-пулинга.
   • Действие: Переход на модель Zero-balancing кэш-пулинга для операционной группы компаний с целью немедленного использования избыточной ликвидности одних дочерних обществ для покрытия дефицита других, минимизируя внешний займ.
   • Эффект: Снижение процентных расходов за счет внутреннего кредитования и повышение доходов от консолидированного размещения излишков.
3. Использование RPA для рутинных операций.
   • Действие: Роботизация процессов разнесения банковских выписок, автоматической сверки остатков и формирования стандартной управленческой отчетности.
   • Эффект: Сокращение времени цикла обработки платежей, снижение доли ручных ошибок, перенаправление высококвалифицированных сотрудников казначейства на аналитические, а не операционные задачи.
4. Установление адаптивного коридора ликвидности.
   • Действие: Вместо фиксированного нормативного значения $K_{\text{абс. ликв.}}$, определить динамический коридор (0,2 < $K_{\text{абс. ликв.}}$ < 0,5), основанный на прогнозах ЧДП и данных факторного анализа.
   • Эффект: Обеспечение необходимого страхового остатка для предотвращения кассовых разрывов при одновременном сокращении неэффективно хранящихся ДС, что позволяет высвободить капитал для краткосрочных инвестиций.

Список использованной литературы

1. Приказ Минфина России от 28.06.2000 г. № 60н. О формах бухгалтерской отчетности организаций.
2. Приказ Минфина «О формах бухгалтерской отчетности» № 67н от 23.07.2003 г.
3. Приказ Минфина РФ от 02.07.2010 г. № 66н «О формах бухгалтерской отчетности».
4. Положение по бухгалтерскому учету «Отчет о движении денежных средств» (ПБУ 23/2011).
5. Базулин, Ю. В. Происхождение и сущность денег. — СПб.: Изд-во СПбГУ, 2008. — С. 11.
6. Бариленко, В. И. Анализ хозяйственной деятельности. – М.: Омега-Л, 2009. – С. 9.
7. Бернар, А. Л. Будущее денег: новый путь к богатству, полноценному труду и более мудрому миру. — М., 2007. — С. 82.
8. Борисов, А. Б. Большой экономический словарь. – М.: Книжный мир, 2009. – С. 105.
9. Губкевич, С. Н. Управление финансовыми потоками предприятия. – Хабаровск: ДВГУПС, 2007. – С. 9-12.
10. Ершова, С. А. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия. – СПб.: СПбГАСУ, 2007. – С. 11.
11. Жежель, Ю. В. Особенности анализа денежных потоков в современной теории и практике // Экономика и финансы. 2008.
12. Историко-этимологический словарь современного русского языка. В 2-х т. / П.Я. Черных. — М.: Русский язык — Медиа, 2007. — С. 241.
13. Климова, Н. В. Экономический анализ. – СПб.: Питер, 2010. – С. 20.
14. Левчаев, П. А. Финансовый менеджмент и налогообложение организаций. — Саранск: Мордовский гуманитарный институт, 2010. – С. 192.
15. Лунёва, В. И. Методика факторного анализа денежных потоков [Электронный ресурс] // bsu.by. URL: http://bsu.by/ (дата обращения: 30.10.2025).
16. Люкевич, И. Н. Теория и методология исследования денег и денежных систем // Экономика и экологический менеджмент. 2010. № 2.
17. Макарова, А. А. Комплексный анализ факторов, характеризующих денежные потоки // Аудит и финансовый анализ. 2009. № 4.
18. Макарова, А. А. Управление денежными потоками с помощью построения модели финансового равновесия предприятия и модели регулирования остатков денежных средств // Аудит и финансовый анализ. 2009. № 5.
19. Маркс, К., Энгельс, Ф. Соч. Т. 13. — М., 1959. — С. 57.
20. Мизес, А. К классификации денежных теорий // Основные проблемы теории денег: Сб. статей / Ред. и перев. Г.А. Мебус. — Пг., 1922. — С. 9.
21. Морозко, Н. И. Финансовый менеджмент. – М.: ВГНА Минфина России, 2009. – С. 18-19.
22. Погребицкая, В. Д. Методы оценки денежных потоков // Человек, психология, экономика, право, управление: проблемы и перспективы: материалы XIV междунар. науч. конф., — Минск: МИУ, 2011. – С. 90-91.
23. Рогачевская, М. А. Русские деньги // ЭКО. 2006. №7, 8, 9, 10.
24. Файдушенко, В. А. Современные подходы к управлению платежеспособностью и кредитоспособностью фирмы на основе анализа денежных потоков // Вестник ТОГУ. 2007. № 2. — С. 44.
25. Философов, А. Ю. Анализ движения денежных средств на предприятии в современных условиях: автореф. дис. канд. экон. наук. – СПб., 2008.
26. Философов, А. Ю. Денежные потоки предприятия как самостоятельный объект анализа и управления // Современные аспекты экономики. 2007. №6(119).
27. Хахонова, Н. Н. Учет, аудит и анализ денежных потоков предприятий и организаций. — М., ИКЦ „МарТ”; Ростов н/Д: Издательский центр „МарТ”, 2008. – С. 163.
28. Baumol, W. J. The Transaction Demand for Cash: An Inventory Theoretic Approach // Quarterly Journal of Economics. 1952. 66: 545-566.
29. Bridrey, E. La theorie de la monnaie au XIV siecle. Nicole Oresme. Etude d`historie des doctrines et des faits economiques. Paris, 1906. P. 110.
30. Галасюк, В. Принципиально новый подход к оценке эффективности инвестиционных проектов на базе концепции CCF [Электронный ресурс] // cis2000.ru. URL: http://www.cis2000.ru (дата обращения: 30.10.2025).
31. Хахонова, И. И. Методика оценки финансовых рисков [Электронный ресурс] // science-bsea.narod.ru. URL: http://science-bsea.narod.ru (дата обращения: 30.10.2025).
32. Оптимизация состава и структуры оборотных средств, методы повышения эффективности их использования // Молодой ученый. URL: https://moluch.ru/ (дата обращения: 30.10.2025).
33. Жулева, А. Г., Иванова, А. А. Финансовый анализ предприятий транспортной отрасли (на примере ОАО «Железные дороги Якутии») [Электронный ресурс] // cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/ (дата обращения: 30.10.2025).
34. Финансовые методы управления оборотным капиталом на предприятии [Электронный ресурс] // urfu.ru. URL: https://urfu.ru/ (дата обращения: 30.10.2025).
35. Ликвидность. Расчет коэффициентов ликвидности [Электронный ресурс] // audit-it.ru. URL: https://audit-it.ru/ (дата обращения: 30.10.2025).
36. Способ цепной подстановки в экономическом анализе [Электронный ресурс] // bibliotekar.ru. URL: https://bibliotekar.ru/ (дата обращения: 30.10.2025).
37. Факторный анализ прибыли — формула, пример расчета [Электронный ресурс] // buhexpert8.ru. URL: https://buhexpert8.ru/ (дата обращения: 30.10.2025).
38. Метод цепных подстановок [Электронный ресурс] // 1fin.ru. URL: https://1fin.ru/ (дата обращения: 30.10.2025).
39. Кирица, А. А. ТЕХНИЧЕСКАЯ ОСНАЩЕННОСТЬ И ОЦЕНКА УРОВНЯ ДОХОДНОСТИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ МОСКОВСКОЙ ОБЛАСТИ [Электронный ресурс] // elibrary.ru. URL: https://elibrary.ru/ (дата обращения: 30.10.2025).
40. Драйверы роста стоимости строительных компаний [Электронный ресурс] // elibrary.ru. URL: https://elibrary.ru/ (дата обращения: 30.10.2025).
41. Латышева, Л. А. ФИНАНСОВЫЙ РИСК-МЕНЕДЖМЕНТ [Электронный ресурс] // stgau.ru. URL: https://stgau.ru/ (дата обращения: 30.10.2025).