Развитие информационной базы финансового анализа в условиях цифровизации. Баланс средних величин

В условиях цифровизации экономики меняются требования, предъявляемые пользователями к результатам финансового анализа, что стало причиной развития его методов. В статье рассмотрены недостатки традиционного подхода к расчету средних величин на основе данных бухгалтерского баланса, формируемых лишь на начало и конец года; показано, что определенные таким образом значения могут не отражать экономическое положение организации, особенно при частом и существенном изменении анализируемого показателя.

Целью исследования явилась разработка альтернативной методики, заключающейся в использовании средней хронологической взвешенной, рассчитанной с высокой временно́й точностью (вплоть до секунд) благодаря современным информационным системам бухгалтерского учета. В ходе работы было введено понятие «баланс средних величин» — отчет по стандартной форме, в котором в качестве показателей применяются средние хронологические взвешенные посекундные (СХВП). Это может существенно улучшить результаты аналитических расчетов, включая показатели оборачиваемости, рентабельности и деловой активности, а также предоставить возможности для более точной оценки финансового состояния отчитывающейся организации. Использование предлагаемой методики особенно актуально для внешних пользователей отчетности и кредиторов, которым важна достоверная оценка финансовых рисков. В статье приводится пример расчета на основе данных реальной компании, демонстрирующий существенное расхождение между результатами, полученными по традиционному и предлагаемому методам. Исследование направлено на повышение транспарентности и аналитической ценности отчетности в условиях цифровой трансформации, и его результаты могут быть полезны специалистам в области финансов, бухгалтерского учета и цифровой аналитики.

1. Кильдишев Г.С., Френкель А.А. Анализ временных рядов и прогнозирование. М.: Статистика; 1973. 104 с.

2. Кричевский М.Л. Временные ряды в менеджменте. Часть1. М.: РУСАЙНС; 2020. 219 с.

3. Кричевский М.Л. Временные ряды в менеджменте. Часть2. М.: РУСАЙНС; 2020. 230 с.

4. Джинни К. Средние величины. Пер. с итал. М.: Статистика; 1970. 447 с.

5. Woodward W.A., Gray H.L., Elliott A.C. Applied time series analysis. USA, NY: CRC Press; 2011. 564 p.

6. Waller D.L. Statistics for business. URL: https://nibmehub.com/opac-service/pdf/read/Statistics%20for%20Business%20by%20Derek%20L.%20Waller.pdf

7. Mariappan P. Statistics for business. USA: Boca Raton CRC Press; 2019. 350 p.

8. Anderson D.R., Sweeney D.J., Williams T.A. Statistics for business & economics. USA, Boston: Cengage Learning; 2018. 932 p.

9. Ковалев В.В., Ковалев Вит.В. Анализ баланса, или как понимать баланс. М.: Проспект; 2015. 784 с.

10. Berman K., Knight J. Financial intelligence: A manager’s guide to knowing what the numbers really mean. USA, Boston, Massachusetts: Harvard business review press; 2013. 304 p.

11. Fridson M.S., Alvarez F. Financial statement analysis. USA New Jersey: Wiley; 2022. 429 p.

12. Wahlen J.M., Baginski S.P., Bradshaw M.T. Financial reporting, financial statement analysis, and valuation. USA, Boston.: Cengage Learning, Inc.; 2017. 1058p. electronic version of the print textbook.

13. Subramanyam K.R. Financial statement analysis. USA, NY: McGraw-Hill Education; 2014. 795 p.

14. Penman S.H. Financial statement analysis and security valuation. USA, Columbia University: McGraw-Hill; 2013. 740 p.

15. Peterson P.P., Fabozzi F.J. Analysis financial statements. USA NY: Wiley, 2017. 353 p.

16. Викулина А.В. Время в миллисекундах в 1С 8. URL: https://wiseadvice-it.ru/o-kompanii/blog/articles/vremya-v-millisekundah-v-1s-8/