Совершенствование методологии прогнозирования финансовых показателей промышленных предприятий тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.10, кандидат экономических наук Рубашкин, Глеб Владимирович

• Рубашкин, Глеб Владимирович
• кандидат экономических наук
• 2007

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Рубашкин, Глеб Владимирович

Введение

Глава 1. Теоретические аспекты прогнозирования финансового развития предприятия.

1.1. Макроэкономический анализ экономики России на современном этапе и -11 перспективы ее развития

1.2. Показатели, характеризующие развитие финансовой деятельности -24 компании

1.3. Анализ направлений и методов прогнозирования финансового -29 состояния предприятия

1.3.1. Обзор основных методов прогнозирования финансового состояния компании

1.3.2. Использование нейронных сетей в финансовом прогнозировании

1.3.3. Сравнительный анализ методов финансового прогнозирования

1.4. Разработка сценариев финансовой политики предприятия на основе -65 прогнозных значений его финансовых показателей

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Совершенствование методологии прогнозирования финансовых показателей промышленных предприятий»

Актуальность темы исследования.

Развитие экономики России после дефолта 1998 года ярко продемонстрировало насколько сильно ее состояние связано с конъюнктурой на мировых финансовых и товарных рынках.

Выход российских промышленных предприятий на новую ступень развития за прошедшее после августа 1998 года время в полной мере подтверждает эту тенденцию. Указанный период характеризовался практически непрерывным ростом объемов продаж, улучшением финансового состояния и инвестиционной привлекательности отечественных компаний, ажиотажным спросом на российские корпоративные ценные бумаги на зарубежных фондовых площадках, и, как результат, масштабным приобретением российских активов иностранными инвесторами. Согласно мнению специалистов Центра макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования непрерывное наращивание объемов продаж российских предприятий было тесно связано в первую очередь с ростом мировых цен на энергоносители, произошедшим после 1999 года. Так, например, за период с 2002 по 2006 год цена на нефть марки Brent выросла более чем в три раза.

Финансирование деятельности многих отраслей российской экономики, непосредственно не связанных с добычей и переработкой топливно-энергетических ресурсов, зависит от величины выручки, поступающей от экспорта сырья, и опосредованно «оживляющей» металлургию, машиностроение, торговлю, строительство, транспорт, связь и т.д. В этой связи перечисленные отрасли также оказываются подверженными воздействию конъюнктуры мировых рынков.

В такой ситуации менеджмент отдельных предприятий стал уделять существенное внимание внешним факторам, оказывающим значительное влияние на результаты их деятельности. Сведения об этих факторах стали указываться в отчетной информации, предназначенной для акционеров и потенциальных инвесторов. Однако эта информация не раскрывает конкретных взаимосвязей ключевых финансовых показателей компании с факторами внешней среды, что затрудняет для ее акционеров и контрагентов выбор решения о дальнейших формах взаимодействия с ней.

В сложившихся условиях в целях формирования финансовой политики и стратегии промышленных предприятий представляется актуальным разработать методику сценарного прогнозирования основных индикативных показателей их финансового состояния, учитывающую влияние на эти финансовые показатели макроэкономических факторов внешней среды.

Степень разработанности проблемы.

Проблематике прогнозирования финансовых и экономических показателей посвящены научные работы таких отечественных и зарубежных авторов, как С.А. Айвазян, Г. Александер, А.Р. Белоусов, Д.-Э. Бестенс, И.А. Бланк, Дж. Бэйли, C.B. Борисова, В. Боровиков, Р. Брейли, Ю. Бригхем, Б.Е. Бродский, В.П. Буянов, В.-М. Ван ден Берг, Дж. К. Ван Хорн, Р. Вестерфилд, Д. Вуд, JI. Гапенски, К. Грэнджер, Б. Джордан, J1.B. Донцова, К. Доугерти, A.A. Ежов, О.В. Ефимова, В.В. Ковалев, Т. Коллер, Т. Коупленд, Э.А. Лакалин, H.A. Никифорова,. С. Майерс, B.J1. Макаров, Дж. Мурин, М.В. Пинегина, С. Росс, Дж. Г. Сигел, Е.С. Стоянова, С.Р. Хачатрян, Э.А. Хелферт, Н. Четвериков, У. Шарп, С.Дж. К. Шим, С.А. Шумский, С.Н. Яшин и другие. В научных работах и исследованиях этих авторов подробно описаны характеристики методов прогнозирования финансовых и экономических показателей и представлены практические примеры их применения. При этом научный инструментарий финансового прогнозирования представлен методиками различной сложности и трудоемкости, позволяющими строить прогнозы развития изучаемых явлений с разной степенью достоверности.

Следует отметить, однако, что большинство примеров практического применения инструментария прогнозирования относятся к сфере макроэкономики, в частности, к прогнозам состояния мировых товарных и финансовых рынков. Описанные в литературе подходы к прогнозированию индикативных финансовых показателей предприятий в основном строятся на элементарных моделях, таких как метод пропорциональных зависимостей, при этом экстраполяция факторов внешней среды применяется в основном лишь только в прогнозировании объемов продаж.

Можно констатировать недостаточную научную и методологическую изученность комплекса проблем, связанных с построением моделей прогнозирования финансовых показателей промышленных предприятий, описывающих влияние внешнего окружения компании на ее ключевые финансовые показатели (рыночная капитализация, выручка, прибыль, рентабельность, размер активов, ликвидность и т.п.).

В связи с этим системы прогнозирования, экстраполирующие динамику ключевых показателей финансового состояния промышленных предприятий, а также возможность применения этих систем при формировании корпоративной финансовой политики и стратегии требуют более углубленной проработки.

Цель и задачи исследования.

Цель диссертационного исследования заключается в разработке факторных моделей финансовых показателей российских промышленных предприятий и их применении для прогнозирования финансового развития.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. На основе анализа тенденций и перспектив развития экономики России, выполненного отечественными экономистами, предварительно (на качественном уровне) выявить круг макроэкономических факторов, способных воздействовать на финансовое развитие российских промышленных предприятий.

2. На основе расчетов, полученных с помощью методов корреляционно-регрессионного анализа, сформировать «базис» экзогенных (внешних) факторов, существенно влияющих на финансовое состояние отечественных предприятий.

3. Исследовать результативность применения известных из литературы факторных моделей (как линейных, так и нелинейных) для описания различных показателей состояния финансов предприятия.

4. Разработать алгоритм сценарного прогнозирования ключевых финансовых показателей хозяйствующего субъекта и исследовать эффективность его применения при формировании финансовой политики промышленного предприятия.

5. Апробировать разработанный алгоритм сценарного прогнозирования ключевых финансовых показателей на примере конкретного предприятия реального сектора российской экономики.

Объект и предмет исследования.

Объектом исследования в диссертационной работе являются закономерности финансового развития крупных отечественных промышленных компаний в условиях его значительной зависимости от конъюнктуры внешней среды.

Предметом диссертационного исследования выступают финансовые показатели промышленных предприятий, рассматриваемые в аспекте возможности их прогнозирования на основе экономико-математических моделей.

Теоретической и методологической основой диссертационного исследования являются:

• принципиальные положения финансового менеджмента и корпоративных финансов, обоснованные в трудах отечественных и зарубежных авторов;

• известные из литературы методы экономико-математического моделирования и прогнозирования;

• разработки ведущих отечественных ученых в области прогноза развития российской экономики.

При решении поставленных в работе задач используется аппарат математической статистики и эконометрики, нейросетевого моделирования. Обработка данных диссертационного исследования проводилась с помощью компьютерных программ STATISTICA 6.0 и STATISTICA Neural Networks, а также электронных таблиц MS Excel.

Научная новизна диссертационного исследования состоит в разработке многоцелевой методики прогнозирования комплекса финансовых показателей промышленных предприятий в условиях их значительной зависимости от конъюнктуры внешней среды.

Наиболее важные результаты, составляющие новизну диссертационного исследования, заключаются в следующем:

• Сформирована и обоснована система основных макроэкономических факторов, оказывающих существенное влияние на финансовое развитие крупных российских промышленных компаний производственной сферы (нефтегазовых, металлургических, машиностроительных и химических) (с. 97).

• Разработаны статистически значимые прогнозные модели ключевых финансовых показателей российских промышленных предприятий, основанные на их взаимосвязях с экзогенными (внешними) факторами с. 65- 96), которые позволяют на основе ожидаемых значений макроэкономических показателей с высокой степенью точности прогнозировать значения основных финансовых индикаторов деятельности промышленных предприятий России.

• Доказано, что результаты финансово-хозяйственной деятельности этих предприятий (выручка, себестоимость, прибыль) и производные от них аналитические коэффициенты, а также показатели финансового состояния предприятия можно прогнозировать путем комбинирования линейного регрессионного анализа с методом пропорциональных зависимостей от объема продаж (с. 81 - 95).

• Предложено и подтверждено экспериментальным путем применение для прогнозирования рыночной стоимости компании нейросетевых моделей курсовой стоимости акций промышленных предприятий (с. 95- 96).

• Разработана и апробирована методика построения сценарных прогнозов комплекса финансовых показателей промышленных предприятий в условиях неопределенности внешней среды (с. 114 -125), позволяющая учесть при разработке корпоративной финансовой политики и стратегии различные варианты состояния макроэкономического окружения компании и выработать при этом комплекс мероприятий по минимизации системных рисков.

Теоретическая и практическая значимость диссертационной работы заключается в возможности применения созданных прогнозных моделей и методик сценарного прогнозирования при формировании промышленными предприятиями финансовой политики и среднесрочной стратегии, а также долгосрочном финансовом планировании.

Разработанная комплексная методика построения сценарных прогнозов финансовых показателей нашла отражение в учебном процессе в ННГУ им. Н.И. Лобачевского при преподавании учебных дисциплин «Планирование и прогнозирование в условиях рынка», «Долгосрочная финансовая политика».

Построенные в ходе диссертационного исследования прогнозные модели использовались автором в его непосредственной профессиональной деятельности на машиностроительном предприятии ОАО «Завод корпусов». С помощью этих моделей производилось формирование перспективной финансовой политики и долгосрочных планов финансирования предприятия.

Апробация результатов исследования. Основные положения и результаты работы представлялись и докладывались на следующих научных конференциях:

- международная научная конференция: «Проблемы и пути развития современных экономических систем» (24-25 марта 2005 г., Н. Новгород, ННГУ им. Н.И. Лобачевского);

- международная конференция студентов, аспирантов и молодых ученых по фундаментальным наукам: «Ломоносов - 2006» (г. Москва, МГУ им. М.В. Ломоносова 12-15 апреля 2006);

- третья международная конференция молодых ученых: «Корпоративные финансы: перспективы и реальность. Управление стоимостью компании» (г. Москва, ГУ ВШЭ, 17 мая 2006 г.);

- юбилейная международная научно-практическая конференция: «Развитие финансовой системы России на современном этапе» (г. Н. Новгород, ННГУ им. Н.И. Лобачевского, 19-20 апреля 2006 года); шестая Международная научно-практическая конференция: «Государственное регулирование экономики. Региональный аспект» (г. Н. Новгород, ННГУ им. Н.И. Лобачевского, 17-19 апреля 2007 года).

Публикации. Основные положения диссертационного исследования опубликованы в 7 печатных работах общим объемом 2,6 п.л., в том числе авторских - 2,4 п.л.

Объем и структура работы.

Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения и библиографического списка, включающего 108 наименований. Работа изложена на 174 страницах и содержит 33 рисунка, 20 таблиц и 3 приложения.

Заключение диссертации по теме «Финансы, денежное обращение и кредит», Рубашкин, Глеб Владимирович

Результаты исследования, проведенного в третьей главе диссертационной работы, подтвердили примеры сильного влияния, оказываемого внешними экзогенными факторами на основные финансовые показатели российских предприятий [67, 68, 69, 70]. Кроме того, они позволяют утверждать о целесообразности применения как линейных, так и нелинейных факторных моделей прогнозирования в процессе управления финансами промышленных компаний.

При этом можно предложить четыре основных направления применения прогнозных моделей финансовых показателей:

1. Применение финансового прогнозирования собственниками фирмы в процессе формирования идеологии и финансовой политики хозяйствующего субъекта с целью учесть влияние внешней среды при установлении целевых ориентиров деятельности предприятия;

2. Моделирование прогнозных финансовых показателей менеджментом компании при разработке ее финансовой стратегии, а также в процессе перспективного бизнес - планирования;

3. Использование методов финансового прогнозирования кредитными организациями при анализе платежеспособности своих

I* потенциальных клиентов - промышленных предприятий;

4. Использование результатов комплексного сценарного прогноза при разработке программы риск - менеджмента в части оценки систематических финансовых рисков предприятия.

При этом, на каждом из этих направлений возможен альтернативный выбор из различных сценариев предпосылок формирования финансовой политики (оптимистичного, пессимистичного и наиболее вероятного), полученных в процессе прогнозирования и моделирования ключевых финансовых показателей компании.

Заключение

Анализ влияния факторов внешней среды на ключевые финансовые показатели приобретает для промышленных компаний все большую актуальность в связи с их значительно возросшей инвестиционной активностью. Это связано и с необходимостью оценки рисков, сопутствующих осуществлению как основной, так и инвестиционной деятельности предприятия, и с выбором наиболее благоприятного момента для привлечения капитала (например, размещения IPO).

Данная диссертационная работа, по мнению автора, может послужить методологической основой для дальнейших исследований в области финансового прогнозирования, сценарного анализа и оценки систематических рисков промышленных предприятий благодаря достигнутым в ней результатам:

1. Путем построения прогнозных моделей ключевых финансовых показателей российских промышленных предприятий проведено исследование эффективности различных экстраполяционных методов для прогнозирования ликвидности, объемов продаж (выручки) и рыночной стоимости (капитализации) российских промышленных предприятий.

Выполненный в работе анализ показал, что для прогнозирования уровня ликвидности промышленных предприятий достаточно высокую степень достоверности дают методы корреляционно-регрессионного анализа, а построенные прогнозные модели множественной линейной регрессии позволяют формировать сценарные значения коэффициента текущей ликвидности российских компаний в зависимости от изменения внешней конъюнктуры.

Факторные регрессионные модели (в комбинации с методом пропорциональных зависимостей) показали свою эффективность и при прогнозировании основных показателей финансовой отчетности российских компаний - выручки (объемов продаж), себестоимости реализованной продукции, прибыли от продаж и чистой прибыли, а также размера активов (капитала) предприятия.

Анализ показал, что прогнозные модели стоимости акций российских компаний, построенные в виде нейронной сети, позволяют с достаточной степенью точности предсказывать рыночную капитализацию данного предприятия на основе значений экзогенных макроэкономических факторов.

2. На основе расчетов, полученных с помощью методов корреляционно-^ регрессионного анализа, а также анализа тенденций и перспектив развития экономики России, выполненного отечественными экономистами, выявлены основные экзогенные факторы, существенно влияющие на финансовое развитие отечественных промышленных предприятий.

В ходе исследований выявлено, что показатели объемов продаж российских промышленных предприятий в большой степени зависят от мировых и внутренних цен на сырье и энергию (нефть, природный газ, металлопрокат, электроэнергия и т.п.), объема инвестиций в экономику страны, реального курса национальной валюты.

На показатели ликвидности производственных российских компаний 1 сильное воздействие оказывает уровень цен на нефть на мировых товарных рынках, реальный курс рубля и общий объем инвестиций внутри страны.

Исследования показали, что рыночные котировки акций крупнейших российских предприятий производственной сферы чувствительны к изменению мировых фондовых индексов, размера учетных ставок, в первую очередь Федеральной Резервной Системы США, и цен на нефть.

3. Исследована целесообразность применения различных методов прогнозирования при формировании финансовой политики промышленного предприятия.

Значительное воздействие факторов внешней среды на финансовое развитие промышленных предприятий приводит к необходимости прогнозирования развития компании в процессе разработки стратегии и тактики управления ее финансовыми ресурсами. В качестве методов осуществления прогнозов предлагается использовать построение нейросетевых и регрессионных моделей в комбинации с методом пропорциональных зависимостей.

Важность исследования влияния факторов внешней среды на финансово-экономическое развитие предприятий возрастает также по причине популяризации такого способа финансирования деятельности компании, как проведение IPO (Initial Public Offering - публичная продажа акций компаний на бирже широкому кругу инвесторов, осуществляемая впервые). Ввиду сильного ^ воздействия, которое оказывают на российский фондовый рынок колебания значений основных макроэкономических показателей, особо актуальной становится задача по определению наиболее благоприятного момента для размещения IPO. Решение данной задачи также видится в построении прогнозных моделей, основанных на экстраполяции внешних факторов.

Результаты проведенных исследований открывают возможность практического применения описанных методов прогнозирования при формировании сценарных прогнозов финансовых показателей промышленной компании, данные которых могут быть использованы в процессе декларирования ее финансовой политики и стратегии. ь 4. Разработан алгоритм сценарного прогнозирования ключевых финансовых показателей отечественной промышленной компании.

На основании результатов исследований применимости экстраполяционных моделей, а также выявленных экзогенных факторов финансового развития отечественных промышленных предприятий сформирован алгоритм финансового прогнозирования, включающий следующие этапы: a) Корреляционный анализ зависимостей, ключевых финансовых показателей предприятий от экзогенных макроэкономических факторов. Проверка экзогенных факторов на мультиколлинеарность путем расчета коэффициентов взаимной корреляции между ними; b) Построение прогнозных факторных моделей и их качественный анализ; c) Создание набора предположений о величинах значимых экзогенных факторов в будущем; d) Сценарный прогноз финансовых показателей предприятия, в ходе которого на основании данных об ожидаемых значениях экзогенных факторов в начале строится набор предполагаемых сценариев развития внешней конъюнктуры (пессимистического, оптимистического и наиболее вероятного), а затем в рамках каждого из этих сценариев производится прогнозирование ключевых финансовых показателей деятельности фирмы. Ь 5. Разработанный алгоритм сценарного прогнозирования применен для экстраполяции ключевых финансовых показателей ОАО «ЛУКОЙЛ» на 2007 год. При этом использован комплекс различных методов финансового прогнозирования (нейросетевое моделирование, метод множественной линейной регрессии, метод пропорциональных зависимостей).

Пользуясь наборами предполагаемых значений экзогенных факторов, были сформированы сценарии изменений основных финансовых показателей деятельности ОАО «ЛУКОЙЛ» в 2007 году.

Результаты данного сценарного прогноза демонстрируют высокую степень зависимости финансовых показателей ОАО «ЛУКОЙЛ» от уровня мировых цен ^ на нефть, а также учетной ставки процента Федеральной Резервной Системы США.

6. Предложены основные направления применения результатов комплексного сценарного прогнозирования финансового развития промышленного предприятия.

В результате апробирования разработанного алгоритма финансового прогнозирования видится четыре основных направления применения прогнозных моделей финансовых показателей: a. Использование финансового прогнозирования собственниками компании в процессе формирования ее финансовой политики с целью учета влияния внешней среды при установлении целевых ориентиров деятельности; b. Прогнозирование финансовых показателей менеджментом компании при разработке ее финансовой стратегии, а также в процессе перспективного бизнес - планирования; с. Применение методов финансового прогнозирования кредитными организациями при анализе платежеспособности своих потенциальных клиентов - промышленных предприятий. <1 Использование результатов комплексного сценарного прогноза при разработке программы риск - менеджмента в части оценки систематических финансовых рисков предприятия.

Таким образом, результаты финансового прогнозирования востребованы практически на всех этапах формирования финансовой политики и стратегии промышленной компании.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Рубашкин, Глеб Владимирович, 2007 год

1. Айвазян С. А. Статистическое исследование зависимостей, М., Металлургия, 1968 г.

2. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Н. Прикладная статистика: f Исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985 г.

3. Алексеенкова М.В. Факторы отраслевого анализа для российской переходной экономики: Препринт WP/2001/01 -М.: ГУ-ВШЭ, 2001. 34 с.

4. Алехина А. Э. Принятие решений в финансовом анализе в условиях нестохастической неопределенности // Новости искусственного интеллекта. №3, 2000.

5. Аллен Р.Дж. Математическая экономия. М.: Изд-во ИЛ, 1963.

6. Ансофф И. Стратегическое управление. М.: Экономика, 1989.

7. Артур Дж. Райтш Зачем нужно бизнес-прогнозирование. Elitatium.ru 11 августа 2004 года

8. Ахрамейко A.A., Железко Б.А., Ксеневич Д.В., Морозевич А.Н. Методика многоуровневой агрегированной оценки и прогнозирования финансового состояния предприятий. На сайте: http://sedok.narod.ru/sc group.html.

9. Балабанов И.Т. Основы финансового менеджмента. М.: Финансы и статистика, 1994.

10. Белоусов А.Р. Долгосрочные тренды российской экономики. Сценарии экономического развития России до 2020 года. Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования, www.forecast.ru

11. Бестенс Д.-Э., Ван ден Берг В.-М., Вуд Д. Нейронные сети и финансовые рынки: принятие решений в торговых опреациях. Москва: ТВП, 1997 г., 236 с.

12. Бланк И.А. Финансовый менеджмент: Учебный курс.- К.: Ника-Центр, Эльга, 2001.-528 с.

13. Боровиков В. STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере: Для профессионалов. 2-е изд. СПб.: Питер, 2003. - 688 с.

14. Боровиков В.П., Ивченко Г.И. Прогнозирование в системе STATISTICA ® в среде Windows. Основы теории и интенсивная практика на компьютере: Учебное пособие. М.: Финансы и статистика, 2000. - 384 е.: ил.'

15. Бородуля Е.Б. Прогнозирование экономических показателей, определяющих стратегию развития предприятия. Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук. Пенза 2003.

16. Бочаров В.В. Комплексный финансовый анализ. СПБ.: Питер, 2005 г., с. 432 13. Бочаров В.В., Леонтьев В.Е. Корпоративные финансы. СПб.: Питер, 2002. -544 с.

17. Брейли Р., Майерс С. Принципы корпоративных финансов: Пер. с англ. -М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 1997.-1120 с.

18. Бреслав Е. Как прогнозировать доходы // Финансовый директор. — 2004. — № 7-8 (25-26).- июль-август.

19. Бригхем Ю., Гапенски Л., «Финансовый менеджмент: Полный курс: в 2-х т.", СпБ, «Экономическая школа", 1997 г., Т. 2.

20. Бригхем Ю.Ф. Энциклопедия финансового менеджмента. М.: Экономика, 1998.

21. Бродский Б.Е. Макроэкономический прогноз на 2006-2008 год. М.: Центр ситуационного анализа и прогнозирования ЦЭМИ РАН. 2006 г. http://serverl.data.cemi.rssi.ru/GRAF/CSAF/intro.htm

22. Бродский Б.Е. О среднесрочных тенденциях в динамике производства товаров и услуг в России. М.: Центр ситуационного анализа и прогнозирования ЦЭМИ РАН. 2006 г. http://serverl.data.cemi.rssi.ru/GRAF/CSAF/intro.htm

23. Ван Хорн Дж. Основы управления финансами. М.: Финансы и статистика, 1996.

24. Веретенникова О.Б. Финансовая политика хозяйствующих субъектов. Диссертация на соискание ученой степени доктора экономических наук. Екатеринбург 2004.

25. Глухов В.В., Бахрамов Ю.М. Финансовый менеджмент: Учеб. Пособие. -СПб: Изд-во «Специальная литература», 1995.

26. Гунин Г.А. Особенности практического применения искусственных нейронных сетей к прогнозу финансовых временных рядов. В кн.: Экономическая кибернетика: системный анализ в экономике и управлении. -СПб,СПбУЭФ, 2001.

27. Дергунов В.В. Анализ динамики ВНП методом линейной регрессии // Вестник ФА 1999- 4(12).

28. Джай К. Шим Джойл Г. Сигел Основы коммерческого бюджетирования/ Пер. с англ.- СПб.: Азбука, 2001 - 496 с.

29. Дилинговый центр «Альпари» http://www.alpari-idc.ru/ru/news/251879.html

30. Донцова JI.B., Никифорова H.A. Анализ бухгалтерской отчетности. М.: ДИС, 1998

31. Доугерти К. Введение в эконометрику: Учебник. 2-е изд./ Пер. с англ. М.: ИНФРА-М., 2004. - 432 с.

32. Дубров A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Математическая статистика (для бизнесменов и менеджеров). М.: МЭСИ, 1996 г.

33. Ежеквартальный отчет Открытого акционерного общества «Нефтяная компания «ЛУКОЙЛ» за 3 квартал 2006 года

34. Ежов A.A., Шумский С.А. Нейрокомпьютинг и его применение в экономике и бизнесе //М.:МИФИ, 1998.

35. Елисеева И.И. Комплексное использование индексного и регрессионного методов анализа. Л.: ЛФЭИ, 1981 г.

36. Ефимова О.В. Финансовый анализ. М.: Бухгалтерский учет, 1999.

37. Замков О.О., Толстопятенко A.B. Черных, Ю.И. Математические методы в экономике. М.: ДИС, 1997.

38. Земитан Г. Методы прогнозирования финансового состояния организации. www.iteam.ru/publications/finances/section30/article408

39. Инвестиционный Холдинг "Финам" http://bonds.finam.ru/comments/itenil lEF2/default.asp

40. Как оценить эффективность работы компании. Финансовый директор. № 3 I (март) 2006 г.

41. Как управлять оборотными активами. Финансовый директор. № 1 (январь). 2005 г.

42. Ковалев В.В. Введение в финансовый менеджмент. -М.: Финансы и статистика, 2000.

43. Ковалев М. Моделирование рыночных ситуаций и стратегий // Маркетинг -2003.-№ I.e. 75-78

44. Ковалева JI.H. Многомерное прогнозирование на основе рядов динамики. М.: Статистика, 1980 г.

45. Коласс Б. Управление финансовой деятельностью предприятия. Проблемы, ■ концепции и методы: Учебн. пособие. М.: Финансы, ЮНИТИ, 1997.

46. Компания «Interstock» http://www.interstock.ru/statl 73 .htm

47. Коупленд Т., Колер Т., Мурин Дж. Стоимость компаний: оценка и управление. 3-е изд., перераб. и доп./ Пер. с англ. - М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2005.-576 е.: ил.

48. Кочович Е. Финансовая политика, теория и практика финансово-банковских расчетов. М.: Финансы и статистика, 1999.

49. Крейнина М.Н. Операционный левередж как инструмент планирования прибыли от продаж. Финансовый менеджмент. № 1. 2002 г.

50. Кудинов А. Прогнозирование финансового состояния и результатов деятельности промышленных и торговых предприятий. www.iteam.ru/publications/finances/section30/article 1275

51. Макаров B.JI., Айвазян С.А., Борисова C.B., Лакалин Э.А. Эконометрическая модель экономики России для целей краткосрочного прогноза и сценарного анализа// Препринт # WP/2001/121 М.: ЦЭМИ РАН, 2001.

52. Мангейм Дж.Б., Рич Р.К. Политология. Методы исследования: Пер. с англ. / Предисловие А.К. Соколова. М.: Издательство "Весь Мир", 1997. - 544 с.

53. Мохова Е.А. Статистический анализ и прогнозирование коммерческих предприятий. Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук. Москва 1997.

54. ОАО «ЛУКОЙЛ». Основные факты 2006 г.http://www.lukoil.ru/materials/doc/Books/2006/Facts/LUKQIL%20Fact%20Book%20 RUS%20-%20Finance.pdf

55. ОАО «Роснефть ». Анализ руководством финансового состояния и результатов деятельности компании за девять месяцев и третий квартал, оканчивающиеся 30 сентября 2006 и 2005 годов. http://www.rosneft.ru/upload/contents/637/MDA Russian 0906.pdf

56. Об итогах социально-экономического развития Российской Федерации за 2006 год М.: Минэкономразвития России. Февраль. 2007 г. www.economy.gov.ru

57. Павлова Л.Н. Финансовый менеджмент. Управление денежным оборотом. -М.: Финансовая и статистика, 1993.

58. Павлова Л.П. Финансовый менеджмент. Учебник. М.: Инфра-М, 1996

59. Панфилова О.С. Формирование финансовой политики. IV Межвузовская конференция студентов и молодых ученых г. Волгограда и Волгоградской области, г .Волгоград, 8-11 декабря 1998 г.: Тез. докл./ ВолГУ. Волгоград: Издво ВолГУ, 1999. - 160 с.

60. Приказ Минэкономики РФ от 1 октября 1997 г. N 118 «Об утверждении методических рекомендаций по реформе предприятий (организаций)».

61. Применение методов статистики для оценивания финансового состояния предприятия на основе балансовых данных. Финансовая газета. №№ 47-48 (363-364), ноябрь 1998 г.

62. Росс С., Вестерфилд Р., Джордан Б. Основы корпоративных финансов М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2001 г. - 719 с.

63. Рубашкин Г.В. Комплексное прогнозирование финансовой деятельности промышленных предприятий с учетом влияния факторов внешней среды. Аудит и финансовый анализ. № 1,2007 г.

64. Рубашкин Г.В. Прогнозирование объемов продаж промышленных предприятий на основе моделей множественной линейной регрессии. Экономический анализ. № 8 2006

65. Рэдхэд К., Хьюс С. Управление финансовыми рисками. Пер с англ. -М.: ИНФРА М, 1996. - 288 с.

66. Тейл Г. Прикладное экономическое прогнозирование. М.: Статистика, 1990 г.

67. Телерман Э. Моделирование финансово-экономических процессов на предприятии. http://www.bkg.ru/cgi-bin/articleprn.pl?id=260.

68. Трохина С.В., Фиактистова Т.В., Ильина В.А. Влияние внешнего окружения на финансовое состояние фирмы. Финансовый менеджмент. № 4. 2002 г.

69. Трошин Л.И., Мхитарян В.С., Корреляционный и регрессионный анализ, М.: МЭСИ, 1981 г.

70. Фестер Э., Ренц Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа. М.: Финансы и статистика, 1983 г.

71. Финансовый менеджмент: теория и практика: Учебник/ Под ред. Е.С. Стояновой. 5-е изд., перераб. и доп. - М.: Изд-во «Перспектива», 2001. - 656 с.

72. Финансовый менеджмент: Учебник для вузов. М.: Финансы, ЮНИТИ, 1997.

73. Финансы предприятий./ Под ред. проф. Колчиной Н.В. М.: Финансы. ЮНИТИ, 1998.

74. Хачатрян С.Р., Пинегина М.В., Буянов В.П. Методы и модели решения экономических задач: Учебное пособие- М.: Издательство «Экзамен», 2005.-384 с.

75. Хелферт Э. Техника финансового анализа. М.: ЮНИТИ, 1996.

76. Холт Р.Н. Основы финансового менеджмента. -М.: Изд-во «Дело», 1993.

77. Целых А. Прогноз дело тонкое. Финансовый менеджмент. № 1. 2003 г.

78. Четвериков С.Н. Сценарный макроэкономический прогноз на 2006-2007 гг. -М.: Институт экономики переходного периода. Июнь. 2006г. www.iet.ru

79. Шарп У., Александер Г., Бэйли Дж. Инвестиции: Пер. с англ. М.: ИНФРА-М., 2001. -XII, 1028 с.

80. Щербакова О.Н. Методы оценки и управления стоимостью компании, основанные на концепции добавленной стоимости. Финансовый менеджмент.6 2003 г.

81. Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С. Финансы предприятий. -М.: ИНФРА-М, 1999