А. М. Газалиев ректор, академик нан рк, д

 
познавания лежит использование готовой библиотеки 
Luxand Face SDK. Luxand FaceSDK  – 
кросс  –  плат-
форменная  библиотека  определения  и  распознавания 
лиц, которая может быть интегрирована в клиентское 
приложение.  FaceSDK  предлагает  интерфейс  при-
кладного  программирования  API  –  набор  функций, 
предоставляемый  для  использования  в  прикладных 
программах,  для  обнаружения  и  отслеживания  лиц  и 
контуров лица, определения пола, распознавания лица 
на  неподвижных  изображениях  и  видео.  Luxand Fac-
eSDK 
обеспечивает  определение  координат  (x;y) 66 
точек черт лица (включая глаза, брови, рот, нос и кон-
туры лица), которые хранятся в базе данных (рисунок 
1). Каждой из этих точек присваивается идентифика-
ционное  название,  которое  впоследствии  задается 
соответствующей  функцией.  По  данным  точкам  осу-
ществляется  построение  шаблона  активной  модели 
внешнего вида с лицевыми точками, сохраняющимися 
по  своим  идентификационным  названиям  в  массиве 
библиотеки  FSDK_Features  [1].  Таким  образом  непо-
средственное  биометрическое  распознавание  сотруд-
ников будет осуществляться путем сравнения шабло-
на с лицевыми точками, построенного с изображения, 
полученного на входе/выходе сотрудника с шаблоном, 
хранящимся  в  базе  данных  предприятия.  Библиотека 
имеет  возможность  настройки  порога  распознавания. 
Допустим, система управления доступом обеспечива-
ет доступ человеку, когда сходство его изображения с 
шаблоном  при  распознавании  выше  порогового  х, 
возможность  предоставления  ошибочного  доступа 
другому лицу является 1 – х. Данный показатель явля-
ется  настраиваемым  и  допускает  ручное  регулирова-
ние  порога  распознавания.  При  низкой  пропускной 
способности предприятия будет в приоритете высокая 
скорость  распознавания.  В  этом  случае,  при  низком 
проценте  распознавания  программа  сравнивает  шаб-
лон, используя функции не всех 66 лицевых точек, а 
меньшего их количества. Необходимо также отметить, 
что изображение сотрудника, хранящееся в базе дан-
ных,  будет  отображаться  на  экране  оператора  для 
визуального подтверждения личности сотрудника.  
Шаблоны лиц при биометрическом распознавании 
строятся с помощью применения алгоритма активных 
моделей  внешнего  вида. 
Активные  модели  формы  – 
это  модели  формы  объектов,  которые  могут  много-
кратно  деформироваться,  для  подгонки  к  объекту, 
присутствующему  на  новом  изображении.  Деформа-
ция  ограничена  моделью  распределения  точек  стати-
стической  формы  модели,  чтобы  модель  могла  ме-
няться  только  в  пределах  размеченных  примеров  из 
обучающей  выборки.  Форму  объекта  представляет 
множество точек, контролируемое формой модели [2]. 
Цель  алгоритма  активной  модели  формы  состоит  в 
сопоставлении модели с новым изображением. Алго-
ритм состоит из двух чередуемых действий: 
- 
поиск  на  изображении  вокруг  каждой  точки 
лучшей позиции для данной точки; 
- 
обновление параметров модели путем определе-
ния  наилучшего  соответствия  с  вновь  найденными 
позициями. 
 
 
Рисунок 1 – Шаблон лица, заданный 66 лицевыми точками, хранящийся в библиотеке распознавания 
122 
Труды университета 
 

Раздел «Автоматика. Энергетика. Управление» 
Для нахождения лучшей позиции для каждой точ-
ки можно либо отыскать четкие края, либо совместить 
статистическую модель с тем, что ожидается для дан-
ной точки. Оригинальный метод предполагает исполь-
зование  расстояния  Махаланобиса  для  вычисления 
лучшей позиции для каждого ориентира точки. 
Этот  метод  широко  применяется  для  анализа 
изображений лиц, механических узлов и медицинских 
изображений (в 2D и 3D – изображениях). 
Одно из применений алгоритма активной модели 
формы является построение шаблонов активной моде-
ли  внешнего  вида  (АМВВ)  при  биометрическом  рас-
познавании  лица.  Данная  модель  содержит  два  типа 
параметров:  параметры,  связанные  с  формой  (пара-
метры  формы),  и  параметры,  связанные  со  статисти-
ческой моделью пикселей изображения или текстурой 
(параметры  внешнего  вида).  Перед  использованием 
модель должна быть применена на множестве заранее 
размеченных изображений, где разметка изображений 
производится  вручную.  Каждая  метка  имеет  свой 
номер  и  определяет  характерную  точку,  которую 
должна будет находить модель во время адаптации к 
новому изображению. 
В представленном примере на изображении отме-
чены 68 меток, образующих форму модели активного 
внешнего  вида  (рисунок  2).  Эта  форма  обозначает 
внешний контур лица, контуры рта, глаз, носа, бровей. 
Данный  характер  разметки  позволяет  в  дальнейшем 
определить различные параметры лица по его изобра-
жению,  которые  могут  быть  использованы  для  даль-
нейшей обработки другими алгоритмами. 
Процедура  применения АМВВ начинается  с  нор-
мализации  форм  на  размеченных  изображениях  с 
целью  компенсации  различий  в  масштабе,  наклоне  и 
смещении (рисунок 3).  
Из  всего  множества  нормированных  точек  затем 
выделяются  главные  компоненты  с  использованием 
метода  главных  компонент  (рисунок  4).  Это  один  из 
основных  способов  уменьшить  размерность  данных, 
потеряв наименьшее количество информации. 
Далее из пикселей внутри треугольников, образу-
емых  точками  формы,  формируется  матрица,  такая 
что  каждый  ее  столбец  содержит  значения  пикселей 
соответствующей  текстуры.  Следует  отметить,  что 
используемые  для  применения  текстуры  могут  быть 
как  одноканальными  (градации  серого),  так  и много-
канальными (например, пространство цветов RGB или 
другое) (рисунок 5). В случае многоканальных текстур 
векторы пикселей формируются отдельно по каждому 
из  каналов,  а  потом  выполняется  их  конкатенация. 
После  нахождения  главных  компонент  матрицы  тек-
стур модель АМВВ считается примененной. 
Вектор параметров формы используется для  син-
теза модели формы, а вектор параметров – для синтеза 
внешнего вида модели. Итоговая модель лица получа-
ется как комбинация двух моделей – формы и внешне-
го вида. 
Подгонка  модели  под  конкретное  изображение 
лица выполняется в процессе решения оптимизацион-
ной  задачи,  суть  которой  сводится  к  минимизации 
функционала  методом  градиентного  спуска  (рисунок 
6).  Найденные  при  этом  параметры  модели  и  будут 
отражать  положение  модели  на  конкретном  изобра-
жении. 
 
 
Рисунок 2 – Пример разметки изображения лица из 68 точек, образующих шаблон  
активной модели внешнего вида 
1  2016 
123 
 

 
 
Рисунок 3 – Координаты точек формы лица до и после нормализации 
 
 
Рисунок 4 – Модель формы АМВВ состоит из триангуляционной решетки s и линейной комбинации смещений 
s
i
 
относительно s
0
 
 
 
Рисунок 5 – Модель внешнего вида АМВВ состоит из базового вида A
0
, определенного пикселями внутри  
базовой решетки s
0
, 
и линейной комбинации смещений A
i
 
относительно A
0
 
 
Следует отметить, что различают модели активно-
го внешнего вида с жесткой и нежесткой деформаци-
ей. АМВВ состоит из набора параметров, часть кото-
рых представляют форму лица, остальные задают его 
текстуру.  Под  деформацией  обычно  понимают  гео-
метрическое преобразование в виде композиции пере-
носа,  поворота  и  масштабирования.  При  решении 
задачи локализации лица на изображении выполняет-
ся  поиск  параметров  ААМ  (расположение,  форма, 
текстура),  которые  представляют  синтезируемое 
изображение,  наиболее  близкое  к  наблюдаемому. 
Модели  с  жесткой  деформацией  могут  подвергаться 
только  аффинным  преобразованиям  (поворот,  сдвиг, 
масштабирование), в то время как модели с нежесткой 
деформацией  могут  подвергаться  и  другим  видам 
деформаций  [3].  На  практике  используется  комбина-
ция  обоих  видов  деформаций.  В  этом  случае  к  пара-
метрам  формы  добавляются  еще  и  параметры  распо-
ложения  (угол  поворота,  масштаб,  смещение  или  ко-
эффициенты аффинного преобразования). По степени 
близости  АМВВ  подгоняемому  изображению  прини-
мается решение – есть лицо или нет. 
124 
Труды университета 
 

Раздел «Автоматика. Энергетика. Управление» 
 
 
Рисунок 6 – Пример подгонки модели на конкретное изображение за 20 итераций процедуры градиентного 
спуска 
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
 
1.  Luxand FaceSDK Documentation. Luxand FaceSDK 5.0.1 Face Detection and Recognition Library Developer’s Guide (2014). 
2.  Baker S., Gross R., Matthews I. Lucas-Kanade 20 Years on: A Unifying Framework: Part 2. Technical Report CMU-RI-TR-03-
01, Carnegie Mellon University Robotics Institute, 2003. 
3.  Matthews Iain, Baker Simon. Active Appearance Models Revisited, International Journal of Computer Vision, Vol. 60, No. 2, 
November, 2004, pp. 135-164. 
 
 
1  2016 
125 
 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Раздел 6
 
 
Экономика 
 
 
 
 
 
УДД 631.16 
 
Финансовые и нефинансовые показатели 
эффективности деятельности предприятия 
 
А.А. ШАМЕТОВА, к.э.н., ст. преподаватель,  
В.М. СУВОРИНА, ст. преподаватель,  
Т.В. ХАБИБУЛИНА, ст. преподаватель, 
Карагандинский государственный технический университет, кафедра ЭП 
 
Ключевые слова: показатель, метод, бизнес, эффективность, цель, деятельность, оценка, концепция, от-
четность, измеритель, система, фактор, стоимость, учет. 
 
ногие  предприятия  и  организации  к  настоящему 
времени  разработали  систему  оценки  эффектив-
ности  деятельности,  основанную  на  сопоставлении 
различных показателей. 
Основой  эффективного  управления  является  про-
ведение  таких  стратегических  изменений,  которые 
приведут  к  комплексному  улучшению  показателей 
бизнеса в различных сферах и видах деятельности.  
Применение  широко  распространенной  традици-
онной системы оценки эффективности бизнеса, осно-
ванной на ресурсном подходе и показателях прибыль-
ности  и  рентабельности  деятельности,  подвергается 
сегодня  справедливой  критике,  поскольку  она  позво-
ляет  адекватно  оценивать  результативность  бизнеса 
лишь  в  краткосрочном  периоде,  причем  в  условиях 
неизменных  отношений  между  контрагентами  и  в 
отсутствие асимметрии информации.  
Современная ступень эволюции хозяйства, харак-
теризующегося  динамизмом  и  глобализацией,  потре-
бовала  новых  подходов  к  оценке  эффективности,  в 
связи с чем особую важность приобретает построение 
такой  системы  оценки  эффективности  деятельности 
предприятия,  которая  бы  учитывала  влияние  изменя-
ющейся  внешней  среды  и  долгосрочные  последствия 
принимаемых инвестиционных решений [1].  
Эффективность  бизнеса  характеризуется  финан-
совыми и нефинансовыми показателями. 
К  финансовым  показателям,  характеризующим 
деятельность бизнеса, можно отнести следующие:  
 
темп  и  абсолютные  показатели  роста  выпуска 
товаров, работ, услуг;  
 
темп  и  абсолютные  показатели  роста  прибыли 
(за минусом налогов);  
 
темп роста (или снижения) издержек производ-
ства и обращения;  
 
степень  полноты  уплаты  налогов  и  отсутствия 
налоговой  задолженности  (в  процентах  к  активам 
предприятия);  
 
динамика  и  абсолютные  значения  показателей 
финансовых  коэффициентов  работы  предприятия 
(например,  коэффициентов  абсолютной,  срочной  и 
общей  ликвидности,  финансовой  независимости,  фи-
нансовой устойчивости, финансирования и т.д.);  
 
динамика и абсолютные показатели рентабель-
ности  текущих  и  чистых  активов,  рентабельности 
продаж,  а  также  экономическая  рентабельность,  рен-
табельность  собственного  капитала,  фондорентабель-
ность и т.д.;  
М
 
126 
Труды университета 
 

Раздел «Экономика» 
 
показатели, характеризующие эффективность и 
результативность работы предприятия и его привлека-
тельность для инвесторов и акционеров (по МСФО), в 
частности, ARR, DPP, EBIT, EBITDA, EBT, EPS, EVA, 
IRR, NOPLAT, NPV, PI, PP, ROA, ROE, ROI и др.[2].  
Основными  вопросами,  которые  позволяют  «вы-
вести»  или  «сконструировать»  соответствующие  по-
казатели работы, могут стать следующие:  
 
создаётся  ли  (или  нет)  на  предприятии  стои-
мость и ценность для потребителя?  
 
меняются ли потребности и  удовлетворённость 
потребителя  предоставленными  товарами,  работами 
или услугами предприятия?  
 
изменяются  ли  и  в  какую  сторону  характери-
стики (качество) товаров, работ, услуг?  
 
снижается  или  увеличивается  время  и  затраты 
на производство и предложение товаров, работ, услуг?  
 
увеличивается или снижается доля рынка пред-
приятия на локальном рынке и растёт или падает объ-
ём его товаров или услуг?  
 
изменяется ли имидж предприятия в глазах по-
требителя, в какую (положительную или  отрицатель-
ную) сторону?  
 
появляются ли новые (в т.ч. перспективные, по 
«Парето-эффективные») клиенты?  
 
изменяется  ли  в  позитивную  сторону  социаль-
ная  роль  предприятия  и  его  продукции  или  услуги 
(концепт о социальной ответственности бизнеса)?  
 
существует ли на предприятии система внедре-
ния  научно-технических,  технологических,  организа-
ционных, финансовых, информационных и т.п. инно-
ваций и инвестиций и насколько она эффективна?[3]. 
В связи с этим нефинансовые показатели бизнеса 
можно характеризовать как: 
 
базовые компетенции компании;  
 
значимость нефинансовых показателей для раз-
вития компании;  
 
виды нефинансовых показателей;  
 
стратегические карты как метод фиксации и со-
гласования нефинансовых показателей;  
 
баланс  экономических  показателей  при  согла-
сованной концепции стратегического развития компа-
нии.  
Нефинансовые показатели должны служить опре-
деляющим показателем эффективности, а финансовые 
– 
должны  суммировать  результаты  по  мере  их  по-
ступления. При этом в финансовых показателях отра-
жены  результаты  эффективности  в  прошлом,  значит, 
они  больше  обращены  на  прошлое,  чем  на  будущее. 
Финансовые  показатели  отражают  только  лишь  ре-
зультаты  деятельности  предприятия,  не  раскрывая 
пути  их  достижения.  Они  не  дают  возможность  про-
контролировать  эффективность  инвестирования,  но 
помогают проведению внешних сравнений, если име-
ются данные соответствующих показателей среднеот-
раслевых  значений  или  значений  на  аналогичных 
предприятиях. 
Нефинансовые  показатели  более  сложные  и  все-
объемлющие  и  должны  предсказывать  будущие  фи-
нансовые  результаты.  Нефинансовые  показатели  но-
сят  описательный  характер,  характеризуют  процессы 
функционирования и напрямую не оказывают воздей-
ствие  на  формирование  стоимости.  Их  нельзя  срав-
нить со среднеотраслевыми значениями. Они характе-
ризуют  предприятие  и  дают  основу  для  расчета  фи-
нансовых  показателей.  Поэтому  финансовые  и  нефи-
нансовые  показатели  необходимо  использовать  в  со-
вокупности друг с другом [2]. 
Традиционная  система  финансовых  показателей, 
основанная на прибылях и убытках, не может полно-
стью описать существующую ситуацию хозяйственно-
финансовой деятельности предприятия.  
Это привело к созданию достаточного количества 
разнообразных  методик,  позволяющих  оценить  эф-
фективность  работы  компании.  Они  представляют 
собой  единение  между  традиционной  системой  фи-
нансовых  показателей,  которая  не  обладает  особой 
четкостью  и  комбинацией  других  –  нефинансовых 
показателей [4]. 
Так, наиболее применяемые:  
- 
Концепция EVA. Исходным пунктом для появле-
ния  концепции  EVA  была  неудовлетворенность  от 
применения  традиционных  финансовых  показателей. 
Центральное  понятие  концепции  EVA  –  экономиче-
ская  добавленная  стоимость.  Она  определяется  как 
разность  между  чистой  прибылью  компании  после 
уплаты  налогов  и  стоимостью  капитала  компании. 
Стоимость капитала компании определяется на основе 
ставки доходности капитала. По сути, показатель EVA 
определяет,  насколько  компании  удалось  получить 
дополнительный  доход  от  своей  деятельности  по 
сравнению с ситуацией, когда компания была бы про-
дана, а капитал передан в другие проекты под некото-
рую ставку доходности. То есть это добавление стои-
мости  к  стандартным  инвестициям.  EVA  остался  фи-
нансовым показателем и не использует других данных 
по функционированию компании. Однако с его помо-
щью  удается  сделать  один  очень  важный  шаг,  кото-
рый  позволяет  сопоставлять  отдельные  участки  биз-
неса  и  выявлять  нерентабельные  подразделения.  Ме-
тодика  подсчета  EVA  дает  возможность  перегруппи-
ровки  его  на  составляющие  в  образовании  добавлен-
ной  стоимости, контроля целей  и определения  ответ-
ственных за результаты. Именно это и легло в основу 
методики  управления  на  основе  EVA,  которая  позво-
лила с единых позиций оценивать важнейшие момен-
ты  деятельности  компании:  планирование,  инвести-
ции, постановку целей и мотивацию топ-менеджеров. 
значение  показателя  EVA  может  быть  определено  по 
следующей формуле:  
 
(1
)
,
EVA
EBIT
T
WACC C
=
⋅ −
−
⋅  
(1) 
где EBIT – величина доходов до уплаты налогов и 
процентов, ден. ед.;  
T – 
ставка налога на прибыль, ед., или в %;  
WACC – 
средневзвешенная стоимость (цена) капи-
тала (WACC), ден. ед.;  
C – 
стоимостная оценка капитала, ден. ед. 
Если EVA
 
>
 
0, то предприятие создает стоимость, а 
если EVA
 
<
 
0 – 
то стоимость на предприятии не созда-
ётся (или снижается ранее созданная стоимость).  
Таким  образом,  формирование  системы  управле-
ния  бизнеса  на  основе  применения  финансовых  и 
нефинансовых показателей и показателя EVA – пред-
1  2016 
127 
 

 
ставляет собой процесс формирования такой системы 
управления  предприятием,  которая  задаёт  единую 
основу  для  принятия  финансово-экономических  и 
хозяйственных  решений  и  позволяет  моделировать, 
оценивать и проводить мониторинг той или иной си-
туации в едином ключе – ориентировать все процессы 
управления бизнеса на приращение добавленной сто-
имости,  т.е.  на  рост  его  прибыли.  Вместе  с  тем  оче-
видно  и  другое  –  каждому  предприятию  нужно  при-
нимать  своё,  возможно,  отличное  от  других  решение 
по вопросу о том, какие показатели и какой критерий 
должны  быть  выбраны  его  руководством,  чтобы  до-
стичь поставленных целей.  
- 
Методология Tableau of bord. Это одна из самых 
старых комплексных методологий управления бизнеса 
и  его  эффективностью,  разработанная  во  Франции 
более 20 лет назад. Комплексная прежде всего потому, 
что в отличие от EVA она оперирует как финансовы-
ми, так и нефинансовыми показателями. Методология 
предполагает построение иерархического дерева пока-
зателей через декомпозицию показателей. На нижних 
его  уровнях используются нефинансовые показатели, 
которые  по мере приближения к вершине преобразу-
ются  в  финансовые.  Кроме  того,  показатели  бывают 
целевые  и  функциональные.  На  высоких  уровнях  де-
рева показателей присутствуют целевые показатели, а 
функциональные  показатели  определяют  результат 
некоторых  конкретных  действий  и  проектов  на  ниж-
нем и среднем уровне иерархии показателей.  
Такое построение показателей эффективности да-
ет возможность оценивать деятельность менеджера на 
каждом  уровне  и  объединить  стратегические  цели 
компании и ее операционные результаты.  
- 
Методология BSC [4]. Сбалансированная система 
показателей BSC – самая известная (появилась в нача-
ле  1990-х  годов)  методология  управления,  созданная 
Нортоном и Капланом. Это иерархическая система как 
финансовых, так и нефинансовых показателей, которая 
позволяет объединить стратегические цели компании и 
показатели  ее  деятельности.  В  BSC  появилось  не-
сколько  принципиальных  новшеств. Первым  и  одним 
из самых важных нововведений BSC стало разделение 
деятельности  компании  по  четырем  направлениям: 
финансовой,  клиентской,  внутренних  процессов  и 
персонала компании. Принципиальным было то, что в 
новой методологии три нефинансовые группы показа-
телей ставились на одну ступень с финансовыми, и ни 
один из показателей не признавался более значимым. 
Именно в этом и состоит суть определения «сбаланси-
рованная»  –  на  верхнем  уровне  управления  должен 
быть достигнут баланс между показателями. При этом 
методология  делает  упор  на  четкую  количественную 
оценку всех, в том числе и нефинансовых, показателей. 
Вторым  –  стали  разработанные  приемы  выявления 
причинно-следственных  связей  между  показателями 
эффективности  и  стратегическими  целями  компании. 
Кроме  того,  были  введены  первичные  показатели, 
применяемые  после  некоторого  этапа  деятельности 
компании,  и  предупреждающие,  которые  позволяли 
охарактеризовать  результаты  деятельности  бизнеса  в 
будущем. «Сбалансированной» можно назвать и идею 
совместного применения этих показателей.  
Система сбалансированных показателей (Balanced 
Scorecard
) рассматривает эффективность деятельности 
компании  по  четырем  взаимосвязанным  составляю-
щим:  финансовой,  клиентской,  внутренних  бизнес-
процессов,  обучения  и  развития.  В  рамках  этих  со-
ставляющих  выделяются  показатели,  для  которых 
можно  определить  целевое  значение,  достижение 
которого отвечает стратегическим задачам компании. 
Если  индикатор  не  достигает  своего  целевого  значе-
ния, то это свидетельствует о наличии фактора, сдер-
живающего  или  противодействующего  достижению 
стратегических целей. Таким образом, данная система 
позволяет анализировать эффективность деятельности 
компании по основным составляющим и структурным 
подразделениям.  Однако  система  сбалансированных 
показателей  не  дает  четкого  интегрированного  пока-
зателя, который мог бы выступать в качестве итоговой 
оценки,  что  не  позволяет  собственникам  получить 
представление  об  эффективности  деятельности  ком-
пании в целом. 
Правильно составленная сбалансированная систе-
ма  должна  быть  неким  комплексом  показателей  ре-
зультатов  и  факторов,  способствующих  их  достиже-
нию. Без указания этих факторов невозможно понять, 
какие были достигнуты итоги. Кроме того, с помощью 
только  показателей  невозможно  оценить  на  ранних 
этапах, насколько  успешно  осуществляется стратегия 
компании. И наоборот, такие факторы, как продолжи-
тельность временного цикла или процент брака (число 
дефектов  на  миллион  изделий),  без  показателей  ре-
зультатов  могут  способствовать  достижению  кратко-
временных операционных улучшений, но не отражают 
их влияние на состояние клиентской базы и, соответ-
ственно, на финансовые результаты.  
Система  процессно-ориентированного  анализа 
рентабельности  (ABPA),  разработанная  М.  Мейром, 
делает  акцент  на  эффективности  отдельных  бизнес-
процессов  компании.  Данная  система  основана  на 
достаточно  простой  предпосылке:  если  понятны  биз-
нес-процессы  компании,  ее  расходы,  а  также  генери-
руемые  этими  процессами  доходы,  приносимые  кли-
ентами, то появляется мощный инструмент измерения 
и повышения эффективности деятельности компании. 
АВРА  позволяет  определить  действительную  рента-
бельность  тех  или  иных  продуктов  и  услуг.  Однако 
предприятия  сталкиваются  с  большими  трудностями 
при внедрении системы ABPA в современных услови-
ях, прежде всего, из-за недостатка квалифицированно-
го  персонала,  необходимого  для  внедрения  данной 
системы,  а  также  малоразработанного  методологиче-
ского  обеспечения.  С  появлением  концепции  ВРМ  и 
информационной  системы  фирмы  Hyperion  эти  труд-
ности, на наш взгляд, могут быть  преодолены в бли-
жайшем будущем. 
За рамками рассмотрения в данной работе  оказа-
лись  некоторые  распространенные  модели  оценки 
эффективности  деятельности,  такие  как:  модель  ры-
ночных  коэффициентов,  модель  рыночной  добавлен-
ной  стоимости  (MVA),  модель  акционерной  добав-
ленной стоимости (SVA, Rappaport A.), модель доход-
ности инвестиций на основе потока денежных средств 
(CFROI, Madden B.J.), 
модель денежной добавленной 

жүктеу/скачать 9,16 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: