Мудрый Экономист

Управленческий учет и анализ продаж в организациях оптовой торговли

"Экономический анализ: теория и практика", 2009, N 36

В статье обоснована система базовых аналитических показателей, необходимых для оперативного менеджмента продаж (аспекты товарного ассортимента), взаимоотношений с покупателями, применения торговых скидок. Для обеспечения оперативного формирования аналитических показателей предложена методика управленческого учета продаж для малых и средних организаций оптовой торговли.

Управление доходами и расходами организации - объективная необходимость рыночных отношений. В связи с этим потребность в проведении методологических разработок по определению, учету, анализу финансовых результатов в экономике любой организации несомненна.

Проблемам бухгалтерского финансового и управленческого учета расходов в настоящее время уделяется большое внимание в учебно-методической литературе и диссертационных исследованиях. Вопросы использования учетной информации для управления доходами организации, для принятия оперативных решений в менеджменте продаж до сих пор остаются наименее освещенными в нормативно-правовых актах и специализированной литературе.

Проблема управленческого учета доходов от продаж является сегодня весьма актуальной для многих торговых организаций. Суть ее в следующем. Для большинства управленцев и других внутренних пользователей отчетности торговых организаций показателей бухгалтерского баланса и отчета о прибылях и убытках недостаточно для принятия оперативных управленческих решений. Поэтому необходима рациональная детализация доходов от продаж, то есть такая детализация количества и суммы продаж, которая позволяла бы с необходимой периодичностью решать как минимум следующие управленческие вопросы:

Требование рациональности в данном контексте означает, что детализация не должна быть настолько глубокой и сложной, чтобы уменьшать готовность менеджера анализировать выходные данные управленческого учета.

Наши исследования показали, что специалисты планово-экономических служб (отделов бюджетирования) выражают готовность анализировать:

Сбор "лишней" информации считается нерациональным, если принятие более конкретных управленческих решений на основе дополнительных данных требует больших затрат, нежели эффект от их внедрения.

Таким образом, в данной статье нами сделана попытка решить следующие задачи в аспекте рационализации управленческого учета и анализа продаж в оптовой торговле:

В отечественной практике методика факторного анализа продаж обстоятельно изложена в трудах Н.П. Любушина, Г.В. Савицкой, А.А. Максютова, где приведены факторные модели, алгоритм и подтверждающие расчеты с выводами.

Результативность функционирования большинства организаций чаще всего оценивается показателями прибыли и рентабельности. Любой хозяйствующий субъект обладает определенными возможностями для достижения целей, ради которых он был создан. Как справедливо отмечает В.П. Родичева, в нашей стране основными оценочными показателями традиционно считаются объем реализации и прибыль [8]. Потому наиболее рациональная система сбора и анализа оперативной информации по поводу эффективности продаж должна прежде всего основываться на оценке влияния факторов на финансовый результат от реализации [2].

Тем не менее большинство прикладных методик не учитывает отраслевых особенностей анализа результатов продаж, а также устойчивости тенденций изменения основных факторов, влияющих на изменение прибыли (убытка) от основного вида деятельности.

В частности, Н.В. Климова, обосновывая методику стратегического решения по увеличению объема продаж, оперирует статическими данными о цене, постоянных и переменных затратах. Это снижает практическую ценность методики в условиях разнонаправленных тенденций жизненного цикла товарного ассортимента в торговле при непредсказуемых колебаниях закупочных и реализационных цен [3].

Ежемесячное накопление данных о количестве реализуемых товаров, их закупочных ценах, цене реализации может предоставить менеджеру-аналитику исходную информацию для факторного анализа прибыли (табл. 1).

Таблица 1

Исходные данные для факторного анализа продаж товаров по видам в торговой организации

  Месяц 
             Товар А             
             Товар Б             
             Товар В             
Количество
Закупочная
цена, руб.
    Цена   
реализации,
руб.
Количество
Закупочная
цена, руб.
    Цена   
реализации,
руб.
Количество
Закупочная
цена, руб.
    Цена   
реализации,
руб.
Декабрь 
прошлого
года
     600  
   1 100  
   1 450   
     440  
   1 000  
   1 300   
   1 050  
    540   
    600    
Январь  
     500  
   1 100  
   1 500   
     490  
     990  
   1 300   
   1 600  
    540   
    600    
Февраль 
     450  
   1 100  
   1 500   
     500  
     990  
   1 300   
   1 500  
    560   
    600    
Март    
     600  
   1 100  
   1 500   
     400  
     990  
   1 300   
   1 200  
    560   
    650    
Апрель  
     620  
   1 100  
   1 600   
     490  
   1 020  
   1 300   
   1 600  
    590   
    650    
Май     
     790  
   1 200  
   1 600   
     410  
   1 020  
   1 300   
   1 550  
    590   
    650    
Июнь    
     500  
   1 200  
   1 700   
     460  
   1 020  
   1 300   
   1 700  
    620   
    690    
Июль    
     500  
   1 200  
   1 700   
     400  
   1 020  
   1 350   
   1 100  
    620   
    690    
Август  
     550  
   1 200  
   1 700   
     320  
   1 020  
   1 350   
   1 050  
    620   
    690    
Сентябрь
     450  
   1 200  
   1 700   
     350  
   1 050  
   1 400   
   1 300  
    620   
    690    
Октябрь 
     390  
   1 200  
   1 700   
     280  
   1 050  
   1 400   
   1 600  
    620   
    690    
Ноябрь  
     250  
   1 200  
   1 650   
     270  
   1 050  
   1 400   
   1 500  
    620   
    690    
Декабрь 
     300  
   1 200  
   1 650   
     230  
   1 050  
   1 400   
   1 800  
    620   
    690    
Итого   
   5 900  
     Х    
     Х     
   4 600  
     Х    
     Х     
  17 500  
     Х    
     Х     

На основе расчета прибыли по вышеприведенным данным можно отобразить общие тенденции финансовых результатов реализации в целом по организации, и в том числе по каждому товару (рис. 1).

Анализ прибыли от продажи товаров трех видов, тыс. руб.

Тыс. руб.
600 T------------------------------------------------------------------------------------------------------------
¦
¦
¦ y = -11,041x + 512,58
¦ @
¦ @
500 +---#--------------------------------------------@-----------------------------------------------------------
¦ # #
¦ @ # @ @ 2
¦ @ # # R = 0,3353
¦ # @
¦ # #
400 +------------@-----------------------------------------------------------------------@#----------------------
¦ # #
¦
¦
¦ @
¦ * @
300 +------------------------------*-----------------------------------------------------------------------------
¦ *
¦ *
¦ * *
¦
¦ *
200 +---*--------------------------------------------------------------------------------*-----------------------
¦ *
¦
¦ о о о о о *
¦ о о * х
¦ х о х о х х
100 +---х--------------------------х--------------------------------------------х--------о--------о--------------
¦ х о
¦ х х х
¦
¦
¦
0 +--------T--------T--------T--------T--------T--------T--------T--------T--------T--------T--------T--------¬
Январь Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь
*** Товар А ооо Товар Б
@@@ Товар В ххх Итого прибыль
### Линейный тренд итоговой прибыли

Рис. 1

В нашем примере очевидны следующие тенденции:

Однако такой простой метод анализа не дает возможности вскрыть причины уменьшения эффективности продаж, за исключением сезонности, и тем самым обосновать направления систематического анализа для принятия оперативных управленческих решений.

Выявить причины изменения финансового результата от продаж в динамике позволяет факторный анализ. Как отмечают Н.П. Любушин и др. в учебнике "Экономический анализ", традиционный подход к проведению такого анализа предполагает включение в модель следующих факторов: изменение объема продаж, цены, себестоимости и структуры реализации (ассортимента) [4, с. 286].

Мы предлагаем модифицировать традиционную модель с учетом специфики оптовой торговли, где ключевыми "управляемыми" факторами, влияющими на финансовый результат, являются изменение объема продаж, модификация структуры реализации (ассортимента), оперативное управление торговой надбавкой.

Методом исчисления разниц (с применением разработанного нами на базе MS Excel шаблона "Оперативный анализ продаж") мы рассчитали вспомогательные показатели для динамического факторного анализа изменения прибыли от продаж с шагом "месяц" (табл. 2). Данные в формате таблицы позволяют приемами классического факторного анализа выявить влияние указанных факторов на изменение прибыли от продаж:

    ДЕЛЬТАП = П    - П   ,
отч баз
ДЕЛЬТАП = (В - В ) x ПЕ ,
V усл баз баз
ДЕЛЬТАП = (ПЕ - ПЕ ) x В ,
S усл баз усл
ДЕЛЬТАП = П - П ,
ТН отч усл

где П - прибыль;

    П   ,  П   ,  П     -  прибыль  отчетного периода, базисного (прошлого)
баз отч усл
периода и условная соответственно;

ДЕЛЬТАП - изменение прибыли;

    ДЕЛЬТАП ,  ДЕЛЬТАП ,  ДЕЛЬТАП    -  изменение прибыли за счет изменения
V S ТН
объема продаж (V), структуры реализации (S) и торговой надбавки (ТН)
соответственно;

В - выручка от продаж;

    В   ,  В   ,  В     -  выручка  отчетного периода, базисного (прошлого)
баз отч усл
периода и условная соответственно;

ПЕ - прибылеемкость, то есть отношение прибыли от продаж к выручке, или доля торговой надбавки в цене продажи;

    ПЕ   ,  ПЕ   ,  ПЕ     -  прибылеемкость  отчетного  периода, базисного
баз отч усл
(прошлого) периода и условная соответственно.

Таблица 2

Вспомогательные показатели для факторного анализа изменения прибыли от продаж

  Месяц 
 Выручка,
тыс. руб.
Себестоимость
продаж <*>,
тыс. руб.
 Прибыль,
тыс. руб.
Прибылеемкость,
руб.
 Выручка 
условная
<**>,
тыс. руб.
Себестоимость
продаж
условная
<**>,
тыс. руб.
 Прибыль 
условная
<**>,
тыс. руб.
Прибылеемкость
условная <**>,
руб.
Декабрь 
прошлого
года
   2 072 
     1 667   
    405  
      0,20     
    -    
      -      
    -    
       -      
Январь  
   2 347 
     1 899   
    448  
      0,19     
   2 322 
     1 904   
    418  
     0,18     
Февраль 
   2 225 
     1 830   
    395  
      0,18     
   2 225 
     1 800   
    425  
     0,19     
Март    
   2 200 
     1 728   
    472  
      0,21     
   2 140 
     1 728   
    412  
     0,19     
Апрель  
   2 669 
     2 126   
    543  
      0,20     
   2 607 
     2 063   
    544  
     0,21     
Май     
   2 805 
     2 281   
    524  
      0,19     
   2 805 
     2 202   
    603  
     0,21     
Июнь    
   2 621 
     2 123   
    498  
      0,19     
   2 503 
     2 072   
    431  
     0,17     
Июль    
   2 149 
     1 690   
    459  
      0,21     
   2 129 
     1 690   
    439  
     0,21     
Август  
   2 092 
     1 637   
    454  
      0,22     
   2 092 
     1 637   
    454  
     0,22     
Сентябрь
   2 152 
     1 714   
    439  
      0,20     
   2 135 
     1 703   
    432  
     0,20     
Октябрь 
   2 159 
     1 754   
    405  
      0,19     
   2 159 
     1 754   
    405  
     0,19     
Ноябрь  
   1 826 
     1 514   
    312  
      0,17     
   1 838 
     1 514   
    325  
     0,18     
Декабрь 
   2 059 
     1 718   
    342  
      0,17     
   2 059 
     1 718   
    342  
     0,17     
Итого (в
среднем)
  27 303 
    22 013   
  5 290  
      0,19     
  27 013 
    21 784   
  5 228  
     0,19     
<*> Для простоты расчета использован показатель себестоимости продаж исходя из закупочной цены товара, иначе говоря, дебетовый оборот субсчета 90-2 "Себестоимость продаж" в корреспонденции с аналитическими счетами счета 41 "Товары".
<**> Условные показатели рассчитаны с учетом количественного показателя (объема продаж) прошлого месяца и качественного показателя (себестоимости, цены) отчетного месяца.

В результате применения приведенных формул получаем данные для анализа тенденции влияния факторов на изменение прибыли от продаж (табл. 3).

Таблица 3

Результаты динамического факторного анализа изменения прибыли от продаж, тыс. руб.

           Месяц           
 Изменение прибыли по сравнению с предыдущим 
месяцем
  Всего  
        В том числе за счет        
  Объема  
продаж
 Структуры
реализации
   Торговой  
надбавки
Январь                     
   43    
   49     
  -36     
    30       
Февраль                    
  -53    
  -23     
    0     
   -30       
Март                       
   77    
  -15     
   32     
    60       
Апрель                     
   71    
   87     
  -15     
    -1       
Май                        
  -19    
   28     
   32     
   -79       
Июнь                       
  -26    
  -56     
  -37     
    67       
Июль                       
  -39    
  -93     
   35     
    20       
Август                     
   -5    
  -12     
    7     
     0       
Сентябрь                   
  -16    
    9     
  -32     
     7       
Октябрь                    
  -34    
    1     
  -35     
     0       
Ноябрь                     
  -93    
  -60     
  -20     
   -13       
Декабрь                    
   30    
   40     
  -10     
     0       
Среднемесячный прирост (+),
уменьшение (-) прибыли
   -5,3  
   -3,8   
   -6,6   
     5,1     
% к среднемесячной величине
прибыли
   -1,2  
   -0,9   
   -1,5   
     1,2     

Выводы, которые позволяют сделать результаты динамического факторного анализа полезными для управленцев, заключаются в следующем:

Факторный анализ в предлагаемом формате мы рекомендуем делать один раз в год по окончании сбора отчетной информации. Выводы, которые могут следовать из данного анализа, позволяют определить рациональный формат оперативного сбора управленческой информации, которая анализируется с требуемой периодичностью: в большинстве случаев - ежемесячно, а при высокой оборачиваемости товаров либо резком ее спаде - подекадно.

Следует отметить, что подекадная аналитическая отчетность более полезна для принятия оперативных управленческих решений, но не всегда рациональна: затраты на сбор и анализ информации могут быть несопоставимы с эффектом от ее рассмотрения. Безусловно, подекадная отчетность полезна для динамического анализа по товарам с коротким жизненным циклом либо небольшим сроком годности. В этом случае резкий спад оборачиваемости свидетельствует о регрессивной стадии жизненного цикла либо об "эффекте замены", когда товары с истекающим сроком годности менее охотно выбираются потребителями, чем более "свежие" товары.

Итак, принятие оперативных управленческих решений по каждому вопросу должно достигаться путем сравнительного анализа некоторых показателей. При этом требования достоверности и рациональности будут достигнуты, если:

Разработка методики сбора информации о продажах должна основываться на полезных для анализа показателях (табл. 4).

Таблица 4

Базовые показатели, необходимые для принятия управленческих решений в сфере продажи товаров в оптовой торговле <*>

-----------------T---------------T-----------------------------------T--------------------¬
¦ Вопрос, в ¦ ¦ ¦ ¦
¦аспекте которого¦ Анализируемые ¦ ¦ ¦
¦ принимается ¦ показатели ¦ Формула расчета ¦ Направления анализа¦
¦ управленческое ¦ ¦ ¦ ¦
¦ решение ¦ ¦ ¦ ¦
+----------------+---------------+-----------------------------------+--------------------+
¦Ассортимент: ¦Оборот по ¦ M,K ¦В динамике - ¦
¦какой товар ¦каждому ¦ В = SUM В ¦ежемесячно, при ¦
¦наиболее ¦наименованию ¦ i j=1,k=1 i ¦снижении ¦
¦прибылен и ¦(номенклатуре) ¦ ¦оборачиваемости - ¦
¦почему? ¦товара ¦ ¦подекадно. ¦
¦ ¦ ¦ ¦В структуре продаж -¦
¦ ¦ ¦ ¦положительно ¦
¦ ¦ ¦ ¦расценивается ¦
¦ ¦ ¦ ¦увеличение доли ¦
¦ ¦ ¦ ¦продаж товара в ¦
¦ ¦ ¦ ¦динамике ¦
¦ ¦ ¦ ¦(структурные сдвиги)¦
¦ +---------------+-----------------------------------+--------------------+
¦ ¦Прибылеемкость ¦ ТН ¦В динамике - ¦
¦ ¦по каждому виду¦ i ¦ежемесячно, при ¦
¦ ¦товара (при ¦ ПЕ = --- ¦снижении ¦
¦ ¦необходимости -¦ i В ¦оборачиваемости - ¦
¦ ¦каждому ¦ i ¦подекадно. ¦
¦ ¦номенклатурному¦ ¦Сравнительный анализ¦
¦ ¦номеру) ¦ ¦с товарами других ¦
¦ ¦ ¦ ¦видов ¦
¦ +---------------+-----------------------------------+--------------------+
¦ ¦Оборачиваемость¦ В ¦В динамике - ¦
¦ ¦товара каждого ¦ i ¦ежемесячно, при ¦
¦ ¦вида (при ¦ Об = -- ¦снижении ¦
¦ ¦необходимости -¦ i З ¦оборачиваемости - ¦
¦ ¦каждого ¦ i ¦подекадно. ¦
¦ ¦номенклатурного¦ ¦Сравнительный анализ¦
¦ ¦номера) ¦ ¦с товарами других ¦
¦ ¦ ¦ ¦видов ¦
+----------------+---------------+-----------------------------------+--------------------+
¦Клиенты: какие ¦Объем продаж ¦ N,M ¦В динамике - ¦
¦покупатели ¦каждому клиенту¦ В = SUM В ¦ежемесячно, при ¦
¦являются ¦ ¦ k i=1,j=1 k ¦снижении ¦
¦наиболее ценными¦ ¦ ¦оборачиваемости ¦
¦с точки зрения ¦ ¦ ¦дебиторской ¦
¦продолжения ¦ ¦ ¦задолженности - ¦
¦договорных ¦ ¦ ¦подекадно. ¦
¦отношений? ¦ ¦ ¦В структуре продаж -¦
¦ ¦ ¦ ¦положительно ¦
¦ ¦ ¦ ¦расценивается ¦
¦ ¦ ¦ ¦увеличение доли ¦
¦ ¦ ¦ ¦продаж товаров ¦
¦ ¦ ¦ ¦клиенту в динамике ¦
¦ ¦ ¦ ¦(структурные сдвиги)¦
¦ +---------------+-----------------------------------+--------------------+
¦ ¦Окупаемость ¦ В ¦В динамике - ¦
¦ ¦продаж по ¦ k ¦ежемесячно, при ¦
¦ ¦клиентам ¦ ОЗ = --- ¦снижении ¦
¦ ¦ ¦ k ПС ¦оборачиваемости ¦
¦ ¦ ¦ k ¦дебиторской ¦
¦ ¦ ¦ ¦задолженности ¦
¦ ¦ ¦ ¦клиента - подекадно.¦
¦ ¦ ¦ ¦Сравнительный анализ¦
¦ ¦ ¦ ¦с другими ¦
¦ ¦ ¦ ¦покупателями ¦
¦ +---------------+-----------------------------------+--------------------+
¦ ¦Оборачиваемость¦ В ¦В динамике - ¦
¦ ¦дебиторской ¦ k ¦ежемесячно, при ¦
¦ ¦задолженности ¦ Об = --- ¦снижении ¦
¦ ¦по каждому ¦ k ДЗ ¦оборачиваемости ¦
¦ ¦клиенту ¦ k ¦дебиторской ¦
¦ ¦ ¦ ¦задолженности - ¦
¦ ¦ ¦ ¦подекадно. ¦
¦ ¦ ¦ ¦Сравнительный анализ¦
¦ ¦ ¦ ¦с другими ¦
¦ ¦ ¦ ¦покупателями ¦
+----------------+---------------+-----------------------------------+--------------------+
¦Центры доходов: ¦Объем ¦ N,K ¦В динамике - ¦
¦какие точки ¦товарооборота в¦ В = SUM В ¦ежемесячно, при ¦
¦продаж (отделы, ¦точке продаж ¦ j i=1,k=1 j ¦снижении ¦
¦подразделения, ¦ ¦ ¦оборачиваемости ¦
¦филиалы) ¦ ¦ ¦товара в точке ¦
¦являются ¦ ¦ ¦продаж - подекадно. ¦
¦наиболее ¦ ¦ ¦В структуре продаж -¦
¦эффективными? ¦ ¦ ¦положительно ¦
¦ ¦ ¦ ¦расценивается ¦
¦ ¦ ¦ ¦увеличение доли ¦
¦ ¦ ¦ ¦продаж в центре ¦
¦ ¦ ¦ ¦доходов в динамике ¦
¦ ¦ ¦ ¦(структурные сдвиги)¦
¦ +---------------+-----------------------------------+--------------------+
¦ ¦Окупаемость ¦ В ¦В динамике - ¦
¦ ¦затрат по ¦ j ¦ежемесячно, при ¦
¦ ¦подразделению ¦ ОЗ = --- ¦снижении ¦
¦ ¦(центру ¦ j ПС ¦оборачиваемости ¦
¦ ¦доходов) ¦ j ¦товарных запасов в ¦
¦ ¦ ¦ ¦точке продаж - ¦
¦ ¦ ¦ ¦подекадно. ¦
¦ ¦ ¦ ¦Сравнительный анализ¦
¦ ¦ ¦ ¦с другими точками ¦
¦ ¦ ¦ ¦продаж ¦
¦ +---------------+-----------------------------------+--------------------+
¦ ¦Оборачиваемость¦ В ¦В динамике - ¦
¦ ¦товарных ¦ j ¦ежемесячно, при ¦
¦ ¦запасов по ¦ Об = -- ¦снижении ¦
¦ ¦центру доходов ¦ j З ¦оборачиваемости ¦
¦ ¦ ¦ j ¦товаров в точке ¦
¦ ¦ ¦ ¦продаж - подекадно. ¦
¦ ¦ ¦ ¦Сравнительный анализ¦
¦ ¦ ¦ ¦с другими точками ¦
¦ ¦ ¦ ¦продаж ¦
+----------------+---------------+-----------------------------------+--------------------+
¦Оперативное ¦Эластичность ¦ ________ ¦Анализируется в ¦
¦ценообразование:¦спроса по цене ¦ Т Q , % ¦среднем за период: ¦
¦эффективная ¦ ¦ пр i ¦Э < -1 - спрос на ¦
¦скидка к цене ¦ ¦ Э = -------- ¦товар эластичен по ¦
¦ ¦ ¦ i ________ ¦цене. ¦
¦ ¦ ¦ Т D , % ¦-1 <= Э <= 0 - спрос¦
¦ ¦ ¦ пр i ¦на товар не ¦
¦ ¦ ¦ ¦эластичен по цене. ¦
¦ ¦ ¦ ¦Э > 0 - спрос на ¦
¦ ¦ ¦ ¦товар может ¦
¦ ¦ ¦ ¦подчиняться ¦
¦ ¦ ¦ ¦"парадоксу Гиффена" ¦
¦ +---------------+-----------------------------------+--------------------+
¦ ¦Средний процент¦ В - ПС ¦В динамике - ¦
¦ ¦торговой ¦ i i ¦ежемесячно, при ¦
¦ ¦надбавки по ¦ТН , % = -------- x 100 = ПЕ x 100¦снижении ¦
¦ ¦товару каждого ¦ i В i ¦оборачиваемости ¦
¦ ¦вида ¦ i ¦товара - подекадно. ¦
¦ ¦(номенклатуры) ¦ ¦Сравнительный анализ¦
¦ ¦по формуле ¦ ¦товаров разных видов¦
¦ ¦прибылеемкости ¦ ¦с целью модификации ¦
¦ ¦ ¦ ¦ассортимента ¦
¦ +---------------+-----------------------------------+--------------------+
¦ ¦Запас ¦ КР x В /В ¦Запас прочности по ¦
¦ ¦финансовой ¦ i ¦товару каждого вида ¦
¦ ¦прочности (с ¦ З , % = (1 - ----------) x 100 ¦определяет ¦
¦ ¦применением ¦ фпi ТН - ТЗР ¦предельный размер ¦
¦ ¦методики ¦ i i ¦снижения торговой ¦
¦ ¦маржинального ¦ ¦наценки, при котором¦
¦ ¦анализа) по ¦ ¦продажа товара ¦
¦ ¦товару каждого ¦ ¦данного вида не ¦
¦ ¦вида ¦ ¦принесет убытка: до ¦
¦ ¦(номенклатуры) ¦ ¦тех пор, пока ¦
¦ ¦ ¦ ¦ТН , % >= ¦Зфп, %¦, ¦
¦ ¦ ¦ ¦ i ¦
¦ ¦ ¦ ¦продажа товара не ¦
¦ ¦ ¦ ¦будет убыточной ¦
L----------------+---------------+-----------------------------------+---------------------
<*> В таблице приняты следующие обозначения:

N - совокупность товаров определенного вида (по номенклатурным номерам, видам ассортиментного перечня);

i - номенклатурный номер, вид товара, i = 1, 2... n, i принадлежит N;

M - совокупность центров доходов (точек продаж), в соответствии с учетными номерами;

j - учетный номер центра доходов, j = 1, 2... m, j принадлежит M;

K - совокупность клиентов (покупателей);

k - учетный номер клиента, k = 1, 2... k, k принадлежит K;

В - выручка от продажи;

ПС - полная себестоимость товара (партии, отгрузки), без учета коммерческих расходов;

    ПЕ  - прибылеемкость товара i-го вида;
i
ТН - торговая надбавка по товару i-го вида;
i

Об - оборачиваемость (товарных запасов, дебиторской задолженности и пр.);

    З   -  средняя  стоимость  товарного  запаса i-го вида, определяемая по
i
средней хронологической моментного ряда;
ДЗ - средняя дебиторская задолженность k-го покупателя, определяемая
k
по средней хронологической моментного ряда;

Э - ценовая эластичность спроса на товар i-го вида (коэффициент);

    Q  - количество реализованного товара i-го вида в периоде;
i
D - средняя цена продажи товара i-го вида в периоде;
i
________
Т Q , % - среднемесячный темп прироста продаж товара i-го вида, %;
пр i
_________
Т D , % - среднемесячный темп прироста цены продажи товара i-го вида,
пр i
%;
ТН , % - торговая надбавка по товару i-го вида в процентах к средней
i
цене продажи;
З , % - запас финансовой прочности при продаже товара i-го вида, в
фпi
процентах к средней цене продажи;

ТЗРi - транспортно-заготовительные и/или иные прямые расходы на товар определенного вида;

КР - нераспределяемые (косвенные) коммерческие расходы исследуемого периода;

    В /В  -  доля  выручки  от продажи i-го товара в общей величине выручки
i
периода.

Насколько сложным будет оперативный анализ, зависит от общих тенденций, наблюдаемых в результате анализа управленческой информации. В частности, риск принятия неадекватного управленческого решения увеличивается при получении противоречивой информации по каждому объекту диагностики либо если степень достоверности наблюдаемых тенденций снижена.

Рассмотрим методику анализа оперативной информации и принятия на ее основе управленческих решений на примере управления ассортиментом с учетом данных, представленных выше. В разработанном нами шаблоне "Оперативный анализ продаж" (на базе MS Excel) мы предпочли графический метод представления данных на основе экспортированной информации из информационной базы данных 1С, считая его более наглядным для последующего анализа.

В соответствии с предложенной нами методикой анализ производится в следующей последовательности.

  1. Анализ товарооборота (помесячный или подекадный).

1.1. Анализ динамики выручки по каждому наименованию товара (рис. 2).

Динамика выручки от реализации товаров по видам, тыс. руб.

1400 ¬
¦
¦ y = 16,108x + 863,8
¦
¦ * 2
¦ R = 0,1258 @
1200 + @
¦
¦
¦ @ &
¦ @ @&
¦ @ &
1000 + * & & &
¦ #@ & *
¦ # # & &
¦ & &@ &* # @
¦ # * *
¦ # @
800 + @ # # *
¦ * @ # y = -31,288x + 999,33
¦ #
¦ * * 2 #
¦ х о о R = 0,2471
¦ о х о #
600 + х х
¦ о о х о
¦ х о *
¦ х х о
¦ х о *
¦ х о
400 + х
¦ о
¦
¦ y = -27,64x + 690,41
¦
¦ 2
200 + R = 0,8135
¦
¦
¦
¦
¦
0 +--------T--------T--------T--------T--------T--------T--------T--------T--------T--------T--------T--------¬
Январь Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь
*** Товар А ооо Товар Б
@@@ Товар В ### Линейный тренд (товар А)
ххх Линейный тренд (товар Б) &&& Линейный тренд (товар В)

Рис. 2

1.2. Анализ изменения структуры выручки от продажи товаров разной номенклатуры (рис. 3).

Изменение структуры реализации в течение года, в процентах к объему продаж

   %
70 ¬
¦
¦
¦
¦
¦ y = 1,6429x + 32,342
60 + @
¦ @
¦ 2
¦ R = 0,4698
¦
¦ @ &
50 + &
¦ &
¦ &
¦ * @ *
¦ & &
¦ & y = -0,8049x + 39,817
40 + @ @ * & * @
¦ # # & @ & 2
¦ & @ * @ R = 0,1586
¦ & # # # # @ @ *
¦ * * # # #
¦ * # # #
30 + о *
¦ х х
¦ о х х о
¦ о о х о о *
¦ х х х *
¦ о х х о
20 + о о х х
¦ о
¦ y = -0,838x + 27,841
¦
¦ 2
¦ R = 0,6218
10 +
¦
¦
¦
¦
¦
0 +--------T--------T--------T--------T--------T--------T--------T--------T--------T--------T--------T--------¬
Январь Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь
*** Товар А ооо Товар Б
@@@ Товар В ### Линейный тренд (товар А)
ххх Линейный тренд (товар Б) &&& Линейный тренд (товар В)

Рис. 3

  1. Анализ прибылеемкости по товару каждого вида в динамике и сравнении с товарами других видов (рис. 4).

Динамика прибылеемкости товаров по видам, руб.

    Руб.
0,35 ¬
¦ y = 0,0012x + 0,2735
¦
¦ 2
¦ R = 0,0614
¦ *
0,30 +
¦ * * * * *
¦
¦ # # # # # # # # # # # #
¦ * * *
¦ * *
0,25 + о о о о о
¦ о о о * о х х х х х
¦ х х х х х х х
¦ о о о
¦
¦
0,20 +
¦ y = 0,0021x + 0,2239
¦
¦ 2
¦ R = 0,288
¦
0,15 +
¦ @
¦
¦
¦
¦ @& @& @& @& @& @& @&
0,10 + & & & @& @&
¦ @ y = 0,0005x + 0,0967
¦
¦ @ 2
¦ R = 0,0131
¦
0,05 +
¦
¦
¦
¦
¦
0,00 +--------T--------T--------T--------T--------T--------T--------T--------T--------T--------T--------T--------¬
Январь Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь
*** Товар А ооо Товар Б
@@@ Товар В ### Линейный тренд (товар А)
ххх Линейный тренд (товар Б) &&& Линейный тренд (товар В)

Рис. 4

  1. Анализ оборачиваемости товарных запасов в динамике и сравнении с товарами других видов (рис. 5).

Динамика оборачиваемости товаров по видам

3,500 ¬
¦
¦
¦ *
¦
¦ *
3,000 +
¦
¦ #
¦ *
¦ # *
¦
2,500 + #*
¦ * # y = -0,1072x + 2,9385
¦ #
¦ # 2
¦ R = 0,3846
¦ #
2,000 + #
¦ #
¦ * * # #
¦ * * #
¦ @ y = 0,0407x + 0,9277 @
¦ *
1,500 + 2
¦ @ R = 0,3098 &
¦ & & &*
¦ о &@ & @ @
¦ &
¦ @& &
1,000 + @ @& @ о
¦ &@ & @
¦ о
¦ х х х х х х х х х хо х х
¦ о о
¦ о о о о
0,500 + о y = 0,0106x + 0,629
¦ о
¦ 2
¦ R = 0,0285
¦
¦
0,000 +--------T--------T--------T--------T--------T--------T--------T--------T--------T--------T--------T--------¬
Январь Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь
*** Товар А ооо Товар Б
@@@ Товар В ### Линейный тренд (товар А)
ххх Линейный тренд (товар Б) &&& Линейный тренд (товар В)

Рис. 5

Данные графики автоматически формируются в шаблоне с применением стандартных процедур анализа данных и формул MS Excel. При анализе выходных данных возникают две методологические проблемы.

    -  Во  всех  графиках  обнаружены явно либо неявно выраженные тенденции
изменения факторов в анализируемом периоде. При этом в соответствии со
2
шкалой Чеддока при количественной мере тесноты связи (R ) до 0,3 качество
взаимосвязи между факторным и результативным признаком признается слабым,
от 0,3 до 0,5 - умеренным, от 0,5 до 0,7 - заметным, выше 0,7 - высоким. В
рассматриваемом примере тенденции некоторых факторов вообще не выражены, то
есть определяющее влияние на их изменение оказывает не течение времени, не
стадия жизненного цикла товара, а совокупность других факторов, в том числе
сезонность. Поэтому естественно, что степень выраженности тенденции
изменения факторного признака в анализируемом периоде должна оказывать
влияние на мнение пользователей при принятии управленческих решений в
отношении ассортимента, цены и т.д.

Для решения этих проблем мы разработали формат документа "Контрольный лист анализа ассортимента продаж" с применением методики рейтинговой оценки (табл. 5).

Таблица 5

Контрольный лист анализа ассортимента

----------------T---------------------------------------T-----T-----T-----¬
¦Критерий оценки¦ Методика оценки ¦Товар¦Товар¦Товар¦
¦ ¦ ¦ А ¦ Б ¦ В ¦
+---------------+---------------------------------------+-----+-----+-----+
¦Динамика ¦Два балла - рост с высокой и средней ¦ -1 ¦ -2 ¦ 1 ¦
¦выручки от ¦степенью достоверности; один балл - ¦ ¦ ¦ ¦
¦продажи ¦рост с низкой степенью достоверности; ¦ ¦ ¦ ¦
¦ ¦ноль баллов - показатель существенно не¦ ¦ ¦ ¦
¦ ¦менялся; минус один балл - снижение с ¦ ¦ ¦ ¦
¦ ¦низкой степенью достоверности; минус ¦ ¦ ¦ ¦
¦ ¦два балла - снижение со средней и ¦ ¦ ¦ ¦
¦ ¦высокой степенью достоверности ¦ ¦ ¦ ¦
+---------------+---------------------------------------+-----+-----+-----+
¦Доля в ¦Два балла - наибольшая в среднем за ¦ 0 ¦ -2 ¦ 2 ¦
¦структуре ¦период, далее балл уменьшается с ¦ ¦ ¦ ¦
¦выручки ¦ 1 ¦ ¦ ¦ ¦
¦ ¦интервалом -----, где n - количество ¦ ¦ ¦ ¦
¦ ¦ n - 1 ¦ ¦ ¦ ¦
¦ ¦наименований товаров; минус два балла -¦ ¦ ¦ ¦
¦ ¦наименьшая доля в среднем за период ¦ ¦ ¦ ¦
+---------------+---------------------------------------+-----+-----+-----+
¦Изменение ¦Два балла - рост с высокой и средней ¦ -1 ¦ -2 ¦ 2 ¦
¦структуры в ¦степенью достоверности; один балл - ¦ ¦ ¦ ¦
¦течение периода¦рост с низкой степенью достоверности; ¦ ¦ ¦ ¦
¦ ¦ноль баллов - показатель существенно не¦ ¦ ¦ ¦
¦ ¦менялся; минус один балл - снижение с ¦ ¦ ¦ ¦
¦ ¦низкой степенью достоверности; минус ¦ ¦ ¦ ¦
¦ ¦два балла - снижение со средней и ¦ ¦ ¦ ¦
¦ ¦высокой степенью достоверности ¦ ¦ ¦ ¦
+---------------+---------------------------------------+-----+-----+-----+
¦Прибылеемкость ¦Два балла - наибольшая в среднем за ¦ 2 ¦ 0 ¦ -2 ¦
¦товара ¦период, далее балл уменьшается с ¦ ¦ ¦ ¦
¦ ¦ 1 ¦ ¦ ¦ ¦
¦ ¦интервалом -----, где n - количество ¦ ¦ ¦ ¦
¦ ¦ n - 1 ¦ ¦ ¦ ¦
¦ ¦наименований товаров; минус два балла -¦ ¦ ¦ ¦
¦ ¦наименьшая доля в среднем за период ¦ ¦ ¦ ¦
+---------------+---------------------------------------+-----+-----+-----+
¦Динамика ¦Два балла - рост с высокой и средней ¦ 0 ¦ 1 ¦ 0 ¦
¦прибылеемкости ¦степенью достоверности; один балл - ¦ ¦ ¦ ¦
¦ ¦рост с низкой степенью достоверности; ¦ ¦ ¦ ¦
¦ ¦ноль баллов - показатель существенно не¦ ¦ ¦ ¦
¦ ¦менялся; минус один балл - снижение с ¦ ¦ ¦ ¦
¦ ¦низкой степенью достоверности; минус ¦ ¦ ¦ ¦
¦ ¦два балла - снижение со средней и ¦ ¦ ¦ ¦
¦ ¦высокой степенью достоверности ¦ ¦ ¦ ¦
+---------------+---------------------------------------+-----+-----+-----+
¦Оборачиваемость¦Два балла - наибольшая в среднем за ¦ 2 ¦ -2 ¦ 0 ¦
¦товара ¦период, далее балл уменьшается с ¦ ¦ ¦ ¦
¦ ¦ 1 ¦ ¦ ¦ ¦
¦ ¦интервалом -----, где n - количество ¦ ¦ ¦ ¦
¦ ¦ n - 1 ¦ ¦ ¦ ¦
¦ ¦наименований товаров; минус два балла -¦ ¦ ¦ ¦
¦ ¦наименьшая доля в среднем за период ¦ ¦ ¦ ¦
+---------------+---------------------------------------+-----+-----+-----+
¦Динамика ¦Два балла - рост с высокой и средней ¦ -2 ¦ 1 ¦ 2 ¦
¦оборачиваемости¦степенью достоверности; один балл - ¦ ¦ ¦ ¦
¦ ¦рост с низкой степенью достоверности; ¦ ¦ ¦ ¦
¦ ¦ноль баллов - показатель существенно не¦ ¦ ¦ ¦
¦ ¦менялся; минус один балл - снижение с ¦ ¦ ¦ ¦
¦ ¦низкой степенью достоверности; минус ¦ ¦ ¦ ¦
¦ ¦два балла - снижение со средней и ¦ ¦ ¦ ¦
¦ ¦высокой степенью достоверности ¦ ¦ ¦ ¦
+---------------+---------------------------------------+-----+-----+-----+
¦Итого ¦ ¦ 0 ¦ -6 ¦ 5 ¦
L---------------+---------------------------------------+-----+-----+------
Балльная оценка разработана нами с учетом необходимости положительной
оценки позитивных факторов и отрицательной оценки негативных факторов.
Повышение качества оценки влияния факторов обеспечивается включением в
расчет баллов достоверности тенденции показателя в отчетном периоде:
например, чем выше достоверность роста выручки от продажи товара некоторой
2
номенклатуры (R >= 0,4, то есть средняя и высокая степень достоверности
аппроксимации), тем в большей мере балльная оценка по данному товару
свидетельствует в пользу увеличения закупок и продвижения данного
наименования для организации-оптовика, так как сигнализирует о росте
спроса, и наоборот.

В примере, рассмотренном в табл. 5, выводы на базе анализа совокупности противоречивых факторов дают возможность принять адекватное управленческое решение в пользу продвижения продаж товара В, в том числе за счет снижения доли товара Б.

Предлагаемая нами методика не противоречит традиционным способам анализа ассортиментной политики торговой организации, в числе которых можно отметить наиболее часто применяемые ABC-анализ и XYZ-анализ. Достоинствами предлагаемой методики по сравнению с традиционными способами являются:

Аналогичный анализ в предложенных форматах графиков и аналогичных контрольных листов целесообразен в целях принятия оперативных управленческих решений по поводу клиентов (в рамках так называемого CRM-анализа) и центров доходов (точек продаж).

Более подробного описания требует методика оперативного ценообразования в части применения обоснованной скидки к цене. Предлагаемая нами методика включает следующие этапы анализа для принятия управленческого решения об обоснованности и размере скидки к цене [5].

  1. Определение эластичности спроса на товар по цене, формула которой представлена в табл. 4, а методика расчета на конкретном примере (данные табл. 1) - в табл. 6.

Таблица 6

Вспомогательные показатели для определения ценовой эластичности спроса на товары

    Месяц    
   Темп прироста спроса, %   
    Темп прироста цены, %    
 Товар А 
 Товар Б 
 Товар В 
 Товар А 
 Товар Б 
 Товар В 
Январь       
  -16,7  
   11,4  
   52,4  
    3,4  
    0,0  
   0,0   
Февраль      
  -10,0  
    2,0  
   -6,3  
    0,0  
    0,0  
   0,0   
Март         
   33,3  
  -20,0  
  -20,0  
    0,0  
    0,0  
   8,3   
Апрель       
    3,3  
   22,5  
   33,3  
    6,7  
    0,0  
   0,0   
Май          
   27,4  
  -16,3  
   -3,1  
    0,0  
    0,0  
   0,0   
Июнь         
  -36,7  
   12,2  
    9,7  
    6,3  
    0,0  
   6,2   
Июль         
    0,0  
  -13,0  
  -35,3  
    0,0  
    3,8  
   0,0   
Август       
   10,0  
  -20,0  
   -4,5  
    0,0  
    0,0  
   0,0   
Сентябрь     
  -18,2  
    9,4  
   23,8  
    0,0  
    3,7  
   0,0   
Октябрь      
  -13,3  
  -20,0  
   23,1  
    0,0  
    0,0  
   0,0   
Ноябрь       
  -35,9  
   -3,6  
   -6,3  
   -2,9  
    0,0  
   0,0   
Декабрь      
   20,0  
  -14,8  
   20,0  
    0,0  
    0,0  
   0,0   
В среднем    
за период
   -3,1  
   -4,2  
    7,2  
    1,1  
    0,6  
   1,2   
Коэффициент эластичности                   
   -2,7  
   -6,7  
   6,0   

Эластичность спроса по цене показывает, на сколько процентов изменится величина спроса при изменении цены на 1%. На эластичность спроса по цене влияют различные факторы: наличие товаров-конкурентов или товаров-заменителей; незаметное для покупателя изменение уровня цен; консерватизм покупателей во вкусах; фактор времени; удельный вес товара в доходах потребителя и пр.

Произведенные расчеты позволяют классифицировать товары по степени эффективности предполагаемой торговой скидки (эластичности спроса по цене):

  1. После принятия решения о возможности применения торговой скидки по товару определенного вида возникает вопрос о ее размере. Здесь предлагается методика сопоставления фактической торговой надбавки, рассчитанной по методике прибылеемкости и уже использованной ранее при анализе ассортимента, с максимально допустимым процентом уменьшения прибыли (надбавки), при определении которого уместным представляется модифицированный расчет запаса финансовой прочности по товару (в процентах).
    Показатель   запаса   финансовой   прочности  (З  )  помогает  оценить,
фп
насколько фактическая выручка приближается к критической. Традиционная
формула расчета, основанная на методе анализа безубыточности:
З = d x (q - q'),
фп

где d - цена продажи;

q - объем продаж фактический;

q' - объем продаж критический, при котором организация не понесет убытка.

Преобразованная формула расчета относительного запаса прочности будет выглядеть следующим образом:

                       1                1
d x (q - q ) q c
З , % = ------------ x 100 = (1 - --) x 100 = (1 - -----------) x 100,
фп dq q q x (d - v)

где c - условно-постоянные затраты (в оптовой торговле - нераспределяемые коммерческие расходы (КР));

v - условно-переменные расходы (в оптовой торговле в расчете на весь объем продаж - это сумма закупочной стоимости товаров, включая затраты на уплату посреднического вознаграждения и прочие аналогичные расходы, или ПС, и прямых издержек обращения - транспортно-заготовительных расходов, или ТЗР).

В целом по организации формула примет вид:

                       КР                       КР
З , % = (1 - ------------) x 100 = (1 - --------) x 100.
фп В - ПС - ТЗР ТН - ТЗР
Решение о скидке применяется обычно в отношении отдельного товара,
поэтому в формулу подставляются значения торговой надбавки за отчетный
период (ТН ) и транспортно-заготовительных расходов на товар i-го вида.
i

В отношении нераспределяемых коммерческих расходов, носящих условно-постоянный характер, целесообразно применять в формуле их долю, рассчитанную исходя из доли товара в товарообороте. Тогда формула максимальной скидки к цене товара i-го вида примет вид:

                     КР x В /В
i
З , % = (1 - ----------) x 100.
фп i ТН - ТЗР
i i

Если вернуться к данным вышеприведенного примера и предположить, что за период январь - декабрь отчетного года:

то максимальная величина скидки к цене на товары составит:

                       2560 x 9552/27303
А. З , % = (1 - -----------------) x 100 = 46,7 (%).
фп А 2689 - 1010
2560 x 6129/27303
Б. З , % = (1 - -----------------) x 100 = 8,3 (%).
фп Б 2689 - 1010
2560 x 11622/27303
В. З , % = (1 - ------------------) x 100 = -71,6 (%).
фп В 1157 - 512

Данные расчеты позволяют сделать следующие выводы:

Итак, значимость рассчитанных показателей и их анализа трудно переоценить. Но при этом существует необходимость рациональной организации учетной системы, которая позволяла бы своевременно и достоверно формировать исходную информацию для анализа.

Бухгалтерский финансовый и управленческий учеты зачастую несут столь разные функции, что, по мнению многих авторов-теоретиков и практикующих специалистов, их необходимо разделять. Однако очевидно, что, если существует возможность их объединения, это может принести несомненные выгоды компании в силу следующих причин:

Обратившись к табл. 4 (в частности, оценивая формулы расчета показателей для оперативного анализа продаж), можно сделать вывод о необходимой и достаточной управленческой информации (или информации управленческого учета), которую можно получить из бухгалтерского первичного и аналитического учета:

    - выручка (В), детализированная по видам товаров (В ), центрам доходов,
i
в которых осуществлялась реализация (В ), контрагентам (В );
j k
- себестоимость проданных товаров (ПС), детализированная по видам
товаров (ПС ), центрам доходов, в которых осуществлялась реализация (ПС ),
i j
контрагентам (ПС );
k
- стоимость запасов для расчета средней хронологической (З),
детализированная по видам товаров (З ) и центрам доходов, в которых
i
осуществлялась реализация (З );
j
- сумма дебиторской задолженности покупателей для расчета средней
хронологической (ДЗ), детализированная по контрагентам (ДЗ );
k

Как видим из списка, перечень показателей достаточно лаконичен, прост в сборе и обобщении, так как базируется на анализе традиционных субконто: "Номенклатура", "Точка продаж", "Контрагенты".



Более сложным представляется сбор детализированной информации о выручке и себестоимости проданных товаров. Надлежащая информация может быть собрана и обобщена для анализа продаж в организациях оптовой торговли только при открытии к счету 90 "Продажи", субсчетам 90-1 "Выручка" и 90-2 "Себестоимость продаж" следующих аналитических счетов (субконто):

При построении любых аналитических отчетов по субконто субсчетов счета 90 в требуемом временном отрезке будет обеспечиваться качественный экспорт информации из информационных баз данных в шаблоны расчетов аналитических показателей.

Проблема аналитики достаточно просто решается в большинстве бухгалтерских программ путем добавления в План счетов требуемых аналитических счетов.

Введение субсчетов второго порядка для детализации (например, 90-1-XX-YY-ZZ, где XX - код номенклатуры продаж, YY - код подразделения продаж, ZZ - код контрагента) представляется нам нецелесообразным, так как требует в последующем вторичного обобщения; в то время как ведение учета по аналитическим счетам (субконт) позволяет оперативно обобщать информацию о выручке и приходящейся на нее себестоимости:

Одновременно необходимо отметить еще одно достоинство такого подхода: задачи управленческого учета решаются одновременно с задачами финансового учета в условиях автоматизации учета.

Все это позволяет сделать вывод: в небольших торговых организациях, количество которых значительно превышает число крупных торговых компаний, вести бухгалтерский и управленческий учет можно одновременно. Такая организация учетных процессов позволяет экономить на трудозатратах, оперативно получать необходимую информацию, не собирая ее по разным отделам и без дополнительных расходов на обработку сведений.

Методика периодической диагностики факторов, оказывающих наиболее значительное влияние на изменение финансовых результатов торговой организации, и система оперативных показателей, подлежащих отслеживанию и балльной оценке в динамике по краткосрочным периодам, предложенные в статье, при надлежащей организации аналитического учета в рамках комплексной автоматизации учетных процессов позволят формировать рациональную учетно-аналитическую базу принятия эффективных управленческих решений в организациях оптовой торговли.

Список литературы

  1. Аткинсон Э.А. Управленческий учет / Э.А. Аткинсон, Р.Д. Банкер, Р.С. Каплан, М.С. Янг. 3-е изд.: Пер. с англ. М.: Изд. дом "Вильямс", 2007. С. 341 - 410.
  2. Земсков В.В. Статистический анализ прибыли / В.В. Земсков // Аудиторские ведомости. 2006. N 1 (январь). СПС "Гарант", 2009.
  3. Климова Н.В. Бухгалтерский финансовый и управленческий учет в анализе формирования и использования экономической прибыли / Н.В. Климова // Экономический анализ: теория и практика. 2009. N 1.
  4. Любушин Н.П. Экономический анализ: Учеб. пособие. 2-е изд., перераб. и доп. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. 423 с. С. 286.
  5. Макконнелл К.С. Экономикс: Принципы, проблемы и политика / К.С. Макконнелл, С.Л. Брю. 17-е изд. М.: Инфра-М, 2009. С. 468 - 472.
  6. Новиков А. Бухгалтерский и управленческий учет. Выгодное объединение / А. Новиков // Двойная запись. 2006. N 5. СПС "Гарант", 2009.
  7. Положение по бухгалтерскому учету "Доходы организации" ПБУ 9/99 (утв. Приказом Минфина России от 06.05.1999 N 32н).
  8. Родичева В.П. Увеличение оборота розничной торговли как фактор улучшения результатов деятельности организаций // Экономический анализ: теория и практика. 2008. N 17.


А.А.Любушкин

Аспирант

кафедры аудита

Кубанский государственный аграрный

университет