Применение управленческого учета в управлении продающих подразделений и использование управ.учета для бюджетирования, планирования и контроля затрат в страховых компаниях

Введение
1. Использование управленческого учета в страховых компаниях
1.1 Особенности страхового бизнеса как объекта экономического анализа
1.2 Основы сбалансированной системы управленческого учета в страховых организациях
2. Методы снижения рисков деятельности
2.1 Типология рисков страховой деятельности и подходы к их выявлению
2.2 Использование методологии VaR для статистической оценки рисков
3. Исследование деятельности продающих подразделений компании и выработка рекомендаций
3.1 Характеристика объекта исследования
3.2 Оценка деятельности продающих подразделений с помощью VaR
Заключение
Список литературы

Например, если при тестировании модели было отмечено 7 случаев превышения величины VaR за последние 250 дней торгов, то фактический доверительный интервал этой модели составляет 1 – 7/250 = 97,2%, что соответствует лишь 1,911 средним квадратическим отклонениям. Для того чтобы рассчитать величину VaR, соответствующую 99%-й процентили, необходимо умножить величину VaR неадекватной модели на корректирующий коэффициент (a), равный 2,326/1,911 = 1,22. Поскольку для адекватной модели размер собственного капитала устанавливается путем умножения величины VaR на 3, итоговая надбавка к этому коэффициенту для неадекватной модели с 7 превышениями будет составлять: δ = a х mmin – mmin = 1, 22 х 3 – 3 = 0,65.
3. Исследование деятельности продающих подразделений компании и выработка рекомендаций
3.1 Характеристика объекта исследования
Общество с ограниченной ответственностью «Согласие» основано 28 сентября 1993 года. Компания зарегистрирована в Московской регистрационной палате 30 июля 1999 г., регистрационное свидетельство №274.855. Лицензия Министерства Финансов на право ведения страховой деятельности № 2175 В от 27.10.99, № 2174 Д от 27.10.99 и № 2883 В от 13.07.2000 на 82 видов страхования.
По данным на 1 января 2001года уставный капитал – 500 млн. рублей, страховые взносы – 5 117 млн. рублей, страховые выплаты – 176 млн. рублей. Такие объемы собираемых премий позволяют ООО СК "Согласие" удерживать стабильные позиции в рейтинге крупнейших страховщиков России:
Представители СК "Согласие" входят в состав Экспертного Совета при Государственной Думе РФ.
Кроме того, СК "Согласие" является участником следующих пулов и соглашений:
Российского ядерного страхового пула.
Российского страхового пула по страхованию ответственности опасных производственных объектов.
Пула по страхованию профессиональной ответственности строителей - при Минстрое РФ.
Российской Ассоциации авиационных и космических страховщиков.
Ассоциации страхования гражданской ответственности владельцев автотранспортных средств.
Профессиональной Ассоциации Регистраторов, Трансфер-агентов и Депозитариев по страхованию гражданской ответственности депозитариев и регистраторов.
При Министерстве транспорта - член Фонда по содействию транспортному страхованию на территории РФ.
При Госгортехнадзоре - подписано соглашение о сотрудничестве в области страхования гражданской ответственности опасных производственных объектов.
При Госкомэкологии - входит в состав Координационного Совета.
При ГАО "Москва" - уполномоченная страховая компания Правительством Москвы по страхованию Гостинично-туристического комплекса г. Москвы.
Московская лицензионная палата - аккредитационное свидетельство по страхованию профессиональной ответственности риэлтеров.
Клиентами ООО «Согласие» являются РАО «Норильский Никель», АКБ «Росбанк», АО «ЛОМО», АО «СУРГУТНЕФТЕГАЗ», «ТЕМПЛТОН», «ДОУ ДЖОНС», ОАО «САХАЛИНМОРНЕФТЕГАЗ», ОАО «Пермские Моторы», ГП «Адмиралтейские Верфи», Судостроительный завод «Северная Верфь», «Депозитарно Клиринговая Компания», ГОХРАН России, ГЛАВ УПДК, ФК «Локомотив», команды хоккейного и баскетбольного клубов ЦСКА и др.
Аудитором компании является ЗАО «Аудит Информ».
Лицензии на право ведения страховой деятельности позволяют Страховой Компании "Согласие" успешно осуществлять широкий спектр страховых услуг:
по личному страхованию:
смешанное страхование жизни;
долгосрочное страхование жизни;
страхование от несчастных случаев;
путешественников;
обязательное личное страхование пассажиров автомобильного, железнодорожного, воздушного, морского и внутреннего водного транспорта и др.;
по имущественному страхованию:
страхование всех видов транспортных средств;
грузов;
имущества;
электронных устройств;
машин и механизмов от поломок; газо-, нефте- и нефтепродуктопроводов;
страхование выставок, памятников истории и культуры;
страхование авиационных и космических рисков;
строительно-монтажных рисков;
сельскохозяйственных рисков;
буровых работ;
от перерыва в производстве;
имущества, переданного на хранение;
комплексное страхование банков;
недвижимого имущества являющегося предметом залога по ипотечному кредиту;
финансовых рисков на случай неисполнения договорных обязательств;
инвестиций; экспортно-импортных кредитов;
пластиковых карточек;
страхование документов государственного земельного кадастра;
по страхованию ответственности
страхование гражданской ответственности перевозчика; автогражданской ответственности;
ответственности товаропроизводителей, продавцов и исполнителей;
профессиональной ответственности аудиторов;
профессиональной ответственности нотариусов;
профессиональной ответственности риэлторов;
таможенных брокеров;
таможенных перевозчиков;
оценщиков; экспедиторов;
депозитариев и регистраторов;
архитекторов;
ответственности строителей;
перед третьими лицами при производстве строительно-монтажных работ;
медицинских и фармацевтических работников;
страхование гражданской ответственности организаций, эксплуатирующих опасные производственные объекты, за причинение вреда жизни, здоровью или имуществу третьих лиц и окружающей природной среде в результате аварии на опасном производственном объекте;
эксплуатирующих организаций и собственников гидротехнических сооружений за причинение вреда жизни, здоровью и имуществу других лиц;
гражданской ответственности предприятий-источников повышенной опасности;
эксплуатирующих организаций-объектов использования атомной энергии;
экологическое страхование ответственности за ущерб, причиненный аварийным загрязнением окружающей природной среде;
при транспортировании радиоактивных веществ, ядерных материалов, изделий на их основе и их отходов;
страхование общегражданской ответственности;
гражданской ответственности судовладельцев;
имущественных прав (титула собственности).
По итогам деятельности за 2005 год финансовые показатели ООО СК "Согласие" свидетельствуют о стабильном и динамичном развитии компании. На конец отчетного периода валюта баланса СК "Согласие" составила 2 509 254 тыс. руб., и возросла по сравнению с показателем на начало года в 2,4 раза, что объясняется увеличением оборотов по операциям страхования и перестрахования и увеличением уставного капитала компании с 200 млн. руб. до 500 млн. руб.
Цель функционирования любого хозяйствующего субъекта (и страховой компании в том числе) есть получение прибыли, – как разности между доходами и расходами хозяйствующего субъекта. В случае страховой компании, не вдаваясь в подробное расписание состава доходов и расходов страховщика, можно сказать, что доходы главным образом состоят из поступлений страховой премии, а расходы из страховых выплат. Соответственно прибыль страховой компании определяется тем, насколько поступающая премия превышает осуществляемые страховые выплаты. А значит, основными задачами, которые решает страховщик на пути к своей цели как коммерческой фирме, являются максимизация поступающей страховой премии при одновременной минимизации выплат.
3.2 Оценка деятельности продающих подразделений с помощью VaR
Основной проблемой при управлении ликвидностью страховой компании является отсутствие точной информации о будущем движении клиентских средств. Обычно страховая компания не обладает этими данными, так как в большинстве случаев этого не знают сами клиенты.
Для преодоления неопределенности попробуем применить вероятностный подход с использованием методологии Value at Risk (VAR). В данном случае применим его в оценке деятельности продающих подразделений.
Для решения данной задачи требуется обширный статистический материал. Необходимо, чтобы у страховой компании была информация по зачислению денежных средств как минимум за последние 6 месяцев.
Данная информация должна удовлетворять определенным требованиям, в частности, она должна содержать только нетто-поступления и иметь нормальное распределение.
Перед началом расчета нужно проанализировать имеющийся статистический материал (динамический ряд) на нормальное распределение. Это необходимое условие для практического применения методики и расчета VAR.
Основными показателями, характеризующими распределение как нормальное, являются асимметрия (skewness) и эксцесс (kurtosis). Первый определяет асимметрию изучаемого ряда данных, второй — наличие значительных «толстых хвостов». Данный расчет не представляет труда, так как для него можно воспользоваться функциями, имеющимися в программном продукте MS Excel. Для этого расчета проще всего воспользоваться встроенной в Excel функцией «Описательная статистика» (Сервис-Анализ данных-Описательная статистика), результатом выполнения которой, в частности, будут искомые показатели асимметрии и эксцесса. Исходные данные для расчета и результаты приведены в приложении к данной работе.
Если асимметрия изучаемого ряда значительно отклоняется от 0, а эксцесс намного превышает значение 3, это свидетельствует о несоответствии ряда параметрам нормального распределения. В таком случае расчет VAR только на основании данного метода с высокой вероятностью может привести к существенным отклонениям расчетных значений от фактических. Однако в данном случае асимметрия равна 0,22, а эксцесс -0,37, поэтому данные можно использовать для расчета VAR.
В нашем случае поступления отрицательными быть не могут, поэтому их минимально вероятное значение определим с помощью логнормального распределения.
Логлинейный анализ предоставляет «высоконаучный» подход к рассмотрению таблиц сопряженности (при проведении разведочного анализа данных и проверке гипотез) и иногда рассматривается в качестве эквивалента для таблиц частот. Более точно он позволяет пользователю проверить статистическую значимость влияния различных факторов (например, пол, место жительства и т.п.) и их взаимодействие при построении таблиц сопряженности.
Далее определяем вероятность, на которую мы будем ориентироваться при принятии решения (99, 97 или 95%). Мы, следуя рекомендациям Базельского комитета, остановились на вероятности, равной 99%.
Основная расчетная формула выглядит следующим образом и легко может быть реализована в приложении Excel с помощью функции:
ЛОГНОРМОБР(1-99%,СРЗНАЧ(... : ...),
СТАНДОТКЛОН(... : ...)).
Функция СТАНДОТКЛОН оценивает стандартное отклонение по выборке. Стандартное отклонение — это мера того, насколько широко разбросаны точки данных относительно их среднего.
Функция ЛОГНОРМОБР возвращает обратную функцию логарифмического нормального распределения x, где ln(x) имеет нормальное распределение с параметрами среднее и стандартное_отклонение. Логарифмическое нормальное распределение используется для анализа логарифмически преобразованных данных – как в данном случае.
Таким образом, искомая сумма рассчитывается с помощью функции ЛОГНОРМОБР при заданной вероятности (99% или 95% или 97%) и рассчитанного стандартного отклонения.
Для обобщения полученных данных и корректного расчета составляем таблицу, содержащую «гипотетические данные»
Таблица 3.№
стандартное отклонение P(min)=99%, тыс. руб. P(min)=97%, тыс.руб. P(min)=95%, тыс. руб. 0,767594 84615,9 60106,47 50149,64 Пояснения: Pmin =99%– сумма прихода, которая поступит в компанию с вероятностью 99%
Pmin=97% и Pmin=95% -- суммы прихода, которые поступят с вероятностью 97% и 95% соответственно
Полученные значения можно интерпретировать таким образом, что чем больше вероятность поступления мы задаем, тем меньший прогнозируется приход (и наоборот).
В данной таблице иллюстрируются полученные результаты, на которые кредитная организация может опираться при принятии решений о размещении/привлечении ресурсов.
Оценка финансовых рисков по рассмотренному методу в рамках методологии VaR предполагает обязательное установление степени адекватности полученных значений их реальным данным. Применяемая процедура бэктестинг (backtesting) позволяет верифицировать подход. Критерии оценки и сравнения можно разделить на две группы — точность и эффективность. Точность согласно инструкции Базельского комитета (BIS) определяют по числу «проколов». Вторая группа критериев позволяет оценить эффективность модели.
Требования к методике:
— выборка должна состоять из предшествующих 250 рабочих дней;
— доверительный интервал — 99%;
— горизонт прогнозирования — 1 день;
— бэктестинг должен проводиться ежеквартально.
Для классификаций работающих моделей по степени адекватности используется «принцип светофора»:
зеленая зона — для адекватных моделей (не более 4 исключений);
желтая зона — для сомнительных моделей (от 5 до 9 исключений);
красная зона — для неадекватных моделей (10 и более исключений).
Во-первых, протестируем полученную модель на адекватность. Иными словами, нам нужна информация, в какую зону по методологии Базельского комитета попадают значения, вычисляемые по предлагаемой методике.
Во-вторых, нам понадобится уже рассчитанное значение с помощью VaR (требуемая генеральная совокупность состоит из значений за последние 250 рабочих дней).
Следующий шаг — это определение величины отклонения между прогнозным VaR и фактическими значениями. Составим таблицу 2 (полностью она приведена в приложении).
Таблица 3.2
дата фактический приход, тыс. руб. превышение 02.11.2005 14188,5 НЕТ 03.11.2005 36965,98 НЕТ 07.11.2005 18530,17 НЕТ 08.11.2005 30826,18 НЕТ … … … Из данной таблицы видно, что фактический приход (столбец 2) выше, чем результаты, отмеченные в таблице 1. Таким образом, фактический приход строго больше расчетного с вероятностью 99%.
После составления таблицы 2 воспользуемся средствами описательной статистики. Данная опция доступна в пакете анализа MS Excel. Ее использование не вызывает затруднения. Для нас будут интересны показатели, которые мы поместим в таблицу.
Таблица 3.3
Нетто-поступления, тыс. руб. Среднее 23682,83 Минимум 300,6691 Максимум 55829,87 Из таблицы видны минимальное, среднеарифметическое и максимальное значения поступления средств в страховую компанию. Компания в результате анализа поступлений на счета рассчитала «оптимальную величину» зачисления (предполагаемое значение), на которой основывается специалист компании при принятии решений. В результате применения методики получаем другое значение с выбранным уровнем вероятности (в данном случае рассматриваем уровень достоверности 99%).
Таблица 3.4
оптимальный VAR-прогноз, тыс.руб. 50000 доверительный интервал 99% число "пробоев" 4 количество операционных дней 250 Сформировав таблицу, можно увидеть число «пробоев». При использовании значения, рекомендуемого данной методикой, получается, что система имеет четыре «пробоя». Один «пробой» означает превышение рекомендуемого значения VaR над фактическим приходом средств на счета компании. По методологии Базельского комитета модель признается адекватной, если допускается не более четырех «пробоев» при тестировании совокупности значений не менее чем за 250 рабочих дней. Таким образом, модель признана адекватной, и она попадает в «зеленую» зону.
Приведенные результаты исследования применимости существующих методик оценки финансовых рисков по методологии VaR свидетельствуют о высокой степени достоверности получаемых оценок, но при условии соблюдения целого ряда условий:
формирование исходных данных о ценовой динамике оцениваемых позиций должно происходить на представительном интервале времени (не менее 2-х лет);
при наличии резких скачков рынка при расчетах должны учитываться так называемые кластеры волатильности или применяться методы, позволяющие нивелировать подобные «выбросы»;
обязательно проведение анализа на нормальность распределения и наличие асимметрии в распределении;
обязательна верификация полученных оценок с использованием приемов бэктестинга и стресс-тестирования.
Стресс-тестирование может быть определено как оценка потенциального воздействия на финансовое состояние кредитной организации ряда заданных изменений в факторах риска, которые соответствуют исключительным, но вероятным событиям. Стресс-тестирование осуществляется с применением различных методик. В рамках стресс-тестирования после составления необходимой базы данных осуществляется детальный анализ кредитного и торгового портфелей, идентификация рисков, которым в наибольшей степени подвержена организация.
В дальнейшем проводится анализ сложившейся динамики факторов риска путем определения изменения их значений на заданных отрезках времени. При этом в расчет может браться как разница между максимальным и минимальным значением фактора в рамках заданного периода времени, так и разница значений на начало и конец рассматриваемого периода. В дальнейшем в зависимости от целей анализа при расчетах используется либо усредненное, либо максимальное значение изменения фактора риска.
При соблюдении вышеперечисленных условий можно утверждать, что использование моделей, базирующихся на методологии VaR, российскими страховыми компаниями в условиях даже несовершенных и неэффективных рынков является перспективным и оправданным.
В результате проведенных расчетов по предлагаемой методике получена величина прихода клиентских средств, которая составляет 50000 тыс. руб. Проверка адекватности полученной величины показывает, что используемая модель при - знается адекватной согласно инструкции Базельского комитета, так как при бэктестинге происходит всего лишь 4 пробоя.
Заключение
В современных условиях управленческий учет через свои функции выступает в качестве основного информационного фундамента управления внутренней деятельностью предприятия, его стратегией и тактикой. Основное его назначение – производство информации для принятия оперативных и прогнозных управленческих решений.
В представленной работе на практическом примере показано, как управленческий учет используется в принятии решений управления предпринимательской деятельностью.
Управленческий учет использует данные оперативного, статистического, бухгалтерского, налогового учета. Оперативный учет представляет информацию о выполнения договоров поставщиками и покупателями, пооперационный учет движения продукции в процессе производства, выполнение норм выработки рабочими и др. Статистический учет осуществляется сбор, обработку, статистический анализ и своевременное представление руководству необходимых данных в разрезе по видам продукции, работ, услуг. Сводные статистические данные широко используются при составлении прогнозов и планов развития народного хозяйства. Бухгалтерский учет необходим для обобщения отражаемых хозяйственных процессов, калькулирования себестоимости продукции, ведения различных расчетов, определения величины всех ресурсов, исчисления результатов хозяйственной деятельности. Налоговый учет позволяет предприятию иметь точную информацию об уплачиваемых налогах, их размерах, состоянии расчетов с бюджетом. Данные налогового учета очень важны при планировании новых видов деятельности, так как заманчивые предложения порой перечеркиваются налогами и превращают хорошие проекты в нерентабельные производства.
Управленческий учет расширяет финансовый учет и применяется прежде всего при внутренних операциях предприятия. Он имеет целью обеспечение информацией лиц, входящих в состав предприятия, где ведется учет.
Управление относится к числу понятий, знакомых большинству людей с детства. В наиболее общем виде управление можно определить как действие, организующее и направляющее какие – либо процессы.
Каждое предприятие производит продукцию, товары, услуги, осуществляет основную деятельность. В этом его главная цель и задача, смысл существования. Отсюда следует, что в основу управления предприятием ставится управление производственным процессом вне зависимости то того, производятся в организации товары или услуги, знания или информация.
В страховой компании, совместив стоимостный и рисковый параметры, будет возможно более четко разграничивать полномочия продающих и андеррайтерских подразделений, что позволит повысить общий контроль над принимаемыми на страхование рисками, а значит и над состоянием портфеля и финансовым положением компании.
На сегодняшний день те или иные значения ставки страховой премии и франшизы выбираются зачастую главным образом исходя из параметров конкурентной борьбы на рынке, то есть, ориентируясь на внешние для компании факторы и не особо учитывая конкретные параметры принимаемого на страхование риска. В то же время разработка методики скрупулезной оценки всех параметров риска для конкретного объекта и вычисления общего уровня рисковости позволит создать четкую, а главное, ориентированную на обеспечение финансовой стабильности страховой компании систему расчета тарифных ставок.
Список литературы
Amendment to the Capital Accord to incorporate market risks. Basle Committee on Banking Supervision, 1996, January.
An internal model-based approach to market risk capital requirements. Basle Committee on Banking Supervision, 1995, April.
Council directive 93/6/EEC of 15 March 1993 on the capital adequacy of investment firms and credit institutions//Official Journal of the European Communities. 11.06.1993. No. L 141. P. 1-26.
Cull R. How deposit insurance affects financial depth: A cross-country analysis. Policy research working paper 1875. World Bank, 1998.
Der neue Grundsatz I. Deutsche Bundesbank. Monatsbericht, 1998, Mai
Directive 94/19/EC of the European Parliament and of the Council of 30 May 1994 on deposit-guarantee schemes // Official Journal of the European Communities. 31.05.1994. No. L 135. P. 5.
Directive 98/31/EC of the European Parliament and of the Council of 22 June 1998 amending Council Directive 93/6/EEC on the capital adequacy of investment firms and credit institutions //Official Journal of the European Communities. 21.07.1998. No. L 204. P. 13-25.
Hendricks D. Evaluation of Value-at-Risk Models Using Historical Data //Economic Policy Review. Vol. 2, p. 39–69
International convergence of capital measurement and capital standards. Basle Committee on Banking Supervision, 1988, July, updated to 1997, April.
International convergence of capital measurement and capital standards: A revised framework. Basle Committee on Banking Supervision, 2004, June.
Jorge M. Return to RiskMetrics //The Evolution of a Standard, April 2001
Jovic D., Beutler M. Paradoxical incentives in the New Basel capital framework //Risk Professional. 2000. V. 2. No. 5. P. 36-39.
RiskMetrics Technical Document //RiskMetrics Group, December 1996
Supervisory framework for the use of ”backtesting“ in conjunction with the internal models approach to market risk capital requirements. Basele Committee on Banking Supervision, 1996, January
Антипова О. Н. Международные стандарты банковского надзора. – М.: Центр подготовки персонала Банка России, 1997.
Апчерч А. Управленческий учет: принципы и практика: Пер с англ. / Под ред. Я.В. Соколова, И.А. Смирновой. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 952 с.
Беляков А. В. Банковские риски: проблемы учета, управления и регулирования. – М.: Издательская группа «БДЦ-пресс», 2003.
Боков В.В., Забелин П.В., Федцов В.Г., Предпринимательские риски и хеджирование в отечественной и зарубежной экономике:Учеб. пособие/Акад. рус. предпринимателей, Ин-т рус. предпринимательства; М.:ПРИОР,1999
Возможности и трудности нового Соглашения о капитале Базельского комитета. PricewaterhouseCoopers, 2001.
Грецкий А., Макаров А., Организация работы продающих подразделений // Организация продаж страховых продуктов, №1, 2005
Каверина О.Д. Управленческий учет: системы, методы, процедуры. – М.: Финансы и статистика, 2003. – 352 с.
Карпова Т.П. Управленческий учет. – М.: ЮНИТИ, 2002. – 350 с.
Керимов В.Э. Управленческий учет. – М.: ИТК «Дашков и Ко», 2003. – 416 с.
Мицкевич А., Основы сбалансированной системы управленческого учета // Экономические стратегии, №1, 2005
Мицкевич А., Основы сбалансированной системы управленческого учета // Экономические стратегии, №1, 2005
Мицкевич А.А. Экономические затраты и прибыль в современном управленческом учете (Kit & EVA). //Экономические стратегии, № 7, 2004
Николаева С.А. Принципы формирования и калькулирования себестоимости. – М.: Аналитика-Пресс, 1997. – 144 с.
Рогова И.Г. Проблемы организации управленческого учета // Вузовская наука – региону: Материалы Первой общероссийской научно-технической конференции. – Вологда: ВоГТУ, 2003. – С. 434-435.
Синки Дж., мл. Управление финансами в коммерческом банке. - М.: Gallaxy, 1994.
Смирнов С., Скворцов А., Дзигоева Е. Достаточность банковского капитала в отношении рыночных рисков: как улучшить регулирование в России // Аналитический банковский журнал. 2003. № 7(98). Июль. С. 19-27.
Соколов Ю. А., Амосова Н. А. Система страхования банковских рисков. – М.: ООО «Издательство Элит», 2003.
Стуков С.А. И все-таки производственный, а не управленческий учет // Бухгалтерский учет. – 1997. – № 2. – С. 64-66.
Тэпман Л., Риски в экономике, М., Юнити-Дана, 2002
Управленческий учет / Под ред. А.Д. Шеремета. – М.: ФБК-Пресс, 2000. – 512 с.
Хорнген Ч.Т., Фостер Дж. Бухгалтерский учет: управленческий аспект: Пер с англ. / Под ред. Я.В. Соколова. – М.: Финансы и статистика, 1995. – 416 с.
Чмель А. Англо-русский словарь бухгалтерских терминов / Под ред. Я.В. Соколова. – М.: Финансы и статистика, 1998. – 175 с.
Шанк Д.К., Говиндараджан В. Стратегическое управление затратами. -СПб.: ЗАО Бизнес Микро, 1999. 288 с.
Щиборщ К.В., Анализ хозяйственной деятельности предприятий России, М., 2003
Энциклопедия финансового риск-менеджмента" / Под ред. Лобанова А.А., Чугунова А. В. - М.: Альпина Паблишер, 2003
Янковский К.П., Мухарь И.Ф. Управленческий учет. – СПб.: Питер, 2001. – 128 с.
Щиборщ К.В., Анализ хозяйственной деятельности предприятий России, М., 2003
Мицкевич А., Основы сбалансированной системы управленческого учета // Экономические стратегии, №1, 2005
Мицкевич А.А. Экономические затраты и прибыль в современном управленческом учете (Kit & EVA). //Экономические стратегии, № 7, 2004
Мицкевич А.А. Сбалансированная система распределения затрат // Экономические стратегии. — № 8. 2004
Мицкевич А., Основы сбалансированной системы управленческого учета // Экономические стратегии, №1, 2005
Мицкевич А.А. Сбалансированная система распределения затрат // Экономические стратегии. — № 8. 2004
Мицкевич А.А. Сбалансированная система распределения затрат // Экономические стратегии. — № 8. 2004
Шанк Д.К., Говиндараджан В. Стратегическое управление затратами. -СПб.: ЗАО Бизнес Микро, 1999. 288 с.
Тэпман Л., Риски в экономике, М., Юнити-Дана, 2002
Боков В.В., Забелин П.В., Федцов В.Г., Предпринимательские риски и хеджирование в отечественной и зарубежной экономике:Учеб. пособие/Акад. рус. предпринимателей, Ин-т рус. предпринимательства; М.:ПРИОР,1999
Энциклопедия финансового риск-менеджмента" / Под ред. Лобанова А.А., Чугунова А. В. - М.: Альпина Паблишер, 2003
Там же
Supervisory framework for the use of ”backtesting“ in conjunction with the internal models approach to market risk capital requirements. Basele Committee on Banking Supervision, 1996, January
Der neue Grundsatz I. Deutsche Bundesbank. Monatsbericht, 1998, Mai
RiskMetrics Technical Document //RiskMetrics Group, December 1996
Jorge M. Return to RiskMetrics //The Evolution of a Standard, April 2001
Hendricks D. Evaluation of Value-at-Risk Models Using Historical Data //Economic Policy Review. Vol. 2, p. 39–69
Более подробно см.: Amendment to the Capital Accord to Incorporate Market Risks - Basel Committee on Banking Supervision, January 1996 (updated to April 1998).
2