Введение

Основная цель предпринимательства – получение прибыли, но не любой ценой. Цивилизованные рыночные отношения требуют разумного сочетания двух целей. Конечно, бизнес – это экономическая деятельность предпринимателей, их искусство и способность получать все большую прибыль, обеспечивать высокий уровень рентабельности. Вместе с тем развитие бизнеса в условиях открытой экономики способствует насыщению потребительского рынка товарами и услугами, активизирует структурную перестройку экономики, стимулирует внедрение научно-технических достижений, способствует всемерному повышению эффективности производства – это составляет удовлетворение общественных потребностей.
Сущность предпринимательской деятельности состоит в том, чтобы быстрее найти и продать то, что нужно потребителю, заработав при этом с оборота каждой единицы продукции, а затем, получив возможность восстановить затраченные средства, снова возобновить следующий кругооборот, позволяющий получить прибыль. При рыночной экономике качество коммерческой работы зависит, прежде всего, от умения изыскивать товары, реализуемые в свободной продаже, выбрать формы и методы оптовой продажи товаров, рекламно-информационную деятельность, а также расширять сферу услуг розничной торговли.
Оптовая торговля – самостоятельная отрасль экономики. Она объемлет широкое рыночное пространство, начинающееся при завершении производства продукции и заканчивающееся продажей и доставкой товаров предприятиям розничной сети, промышленным потребителям, государственным учреждениям и др.
Оптовая торговля включает в себя любую деятельность по продаже товаров или услуг тем, кто приобретает их с целью перепродажи или профессионального использования.
Оптовая торговля не связана с продажей конечным потребителям. Оптовые предприятия являются основным звеном в распределении продукции при ее движении из сферы производства в сферу потребления. Они выступают в этой цепи распределения как потребители и поставщики одновременно.
Отрасль оптового распределения выдержала испытание временем и надежно функционирует благодаря своей роли посредника в реализации товаров, производимых предприятиями промышленности, сельского хозяйства и перерабатывающих отраслей. Каждому производителю невозможно иметь собственную сеть снабженческих и рыночных организаций, поскольку тогда для покрытия издержек по реализации надо значительно повысить стоимость продукции. Предприятия оптовой торговли обеспечивают наибольшую эффективность торгового процесса. Главным достоинством оптовой торговли является то, что она позволяет производителю сбывать свои товары на местах при минимальном контакте с потребителями. Дистрибьюторы (сбытовые посредники) своим знанием потребностей региональных рынков доказали, что могут успешно выполнять снабженческие функции по приемлемым для потребителя ценам.
Издержки и прибыли в оптовой торговле зависят от скорости оборота, стоимости товаров, эффективности и прочих условий, причем важное значение имеют право собственности и физическая принадлежность продукции.
Число предприятий оптовой торговли растет с каждым годом и связано с расширяющимися потребностями потребителей в условиях постоянного обновления ассортимента товаров и услуг. Эти предприятия вносят значительный вклад в распределение национального продукта. Они являются полноправными членами деловой общности в каждом регионе страны. Необходимость существования торговых посредников обусловлена тем, что они обеспечивают удобные условия продажи готовой продукции с меньшими издержками, чем это сделал бы сам производитель.
Удобство расположения создается посредниками за счет накопления запасов готовой продукции в местах нахождения самих покупателей. Удобство времени создается наличием готовой продукции в те периоды, когда спрос на нее особенно велик, что важно для товаров сезонного продвижения и продажи. Удобство приобретения готовой продукции заключается в продаже товара с одновременной передачей права пользования им. Значение отрасли оптового распределения не вызывает никаких сомнений. Сущность этой сферы деятельности состоит в максимальном удовлетворении потребительского спроса в товарах и услугах в удобное для потребителя время, нужном ассортименте и необходимом количестве.
Посреднические организации в настоящее время обладают достаточной мощью и в состоянии диктовать свои условия производителю либо вообще не допустить его на рынки сбыта готовой продукции.
Сегодня отрасль оптового распределения продолжает свое развитие. Все большее число оптовых фирм использует в своей деятельности новые методы и технологии, что позволяет оптимизировать все производственные и финансовые операции, способствует снижению цен и улучшению обслуживания потребителей.
Сегодня многие оптовые фирмы снабжают своих потребителей не только различной продукцией, но и предоставляют им широкий ассортимент всевозможных услуг, среди которых такие, как маркировка товаров, предоставление кредита, помощь в организации и содержании товарных запасов, информационные услуги по широкому кругу вопросов, финансовая поддержка в рекламе товаров.
Составляя промежуточное звено между производством и потреблением, оптовые предприятия оказывают влияние на их развитие.
С одной стороны, дистрибьюторы расширяют и исследуют новые и альтернативные источники приобретения продукции. Углубляя связи с поставщиками, они способствуют увеличению объемов производства и расширению ассортимента производимых товаров и обеспечивают их новыми рынками сбыта.
С другой стороны, исследуя новые и расширяя старые рынки сбыта, дистрибьюторы являются экспертами по состоянию региональных рынков. Они обеспечивают своих поставщиков информацией о реальном потребительском спросе, представляя при этом интересы потребителей.
Такое двустороннее представительство является отличительной чертой деятельности дистрибьютора в современных условиях.
Помимо этого, оптовые предприятия представляют собой своеобразный катализатор изменений, происходящих в сферах производства и потребления. Они информируют потребителей обслуживаемых пространств о конъюнктуре рынка, появлении новых товаров и услуг, одновременно снабжая своих поставщиков сведениями об изменениях в потребительском спросе.
Благодаря деятельности оптовых предприятий стало возможным распределение общественного продукта в масштабах всей страны по умеренно допустимым ценам. Без деятельности дистрибьюторов стоимость товаров была бы значительно более высокой. Отличительной чертой их деятельности является быстрое реагирование на всевозможные рыночные изменения. Успех их существования в значительной степени зависит от способности предсказывать эти изменения и перестраивать работу в соответствии с новыми требованиями.

Требования к модели противоречивы. С одной стороны, модель должна быть достаточно полной, т.е. в ней должны быть учтены все важные факторы, от которых зависит исход решения задачи. С другой стороны, модель должна быть достаточно простой для того, чтобы можно было установить зависимости между входящими в нее параметрами.
Основные этапы процесса моделирования в различных отраслях знаний, в том числе и в экономике, приобретают свои специфические черты. Последовательность и содержание одного цикла экономико-математического моделирования можно представить следующими этапами:
Постановка экономической проблемы и ее качественный анализ. Главная задача этого этапа – четко сформулировать сущность проблемы, принимаемые допущения и те вопросы, на которые требуется получить ответы. Этап включает выделение важнейших черт и свойств моделируемого объекта и абстрагирование от второстепенных; изучение структуры объекта, основных зависимостей, связывающих его элементы; формирование гипотез (хотя бы предварительных), объясняющих поведение и развитие объекта.
Этап построения модели предполагает наличие некоторых знаний об объекте-оригинале. Познавательные возможности модели обуславливаются тем, что модель отражает какие-либо существенные черты объекта-оригинала. Вопрос о необходимости и достаточной мере сходства оригинала и модели требует конкретного анализа. Очевидно, что модель утрачивает свой смысл как в случае полного тождества с оригиналом, так и в случае чрезмерного во всех существенных отношениях отличия от оригинала. Таким образом, изучение одних сторон моделируемого объекта осуществляется ценой отказа от отражения других сторон. Поэтому любая модель замещает оригинал лишь в строго ограниченном смысле. Из этого следует, что для одного объекта может быть построено несколько «специализированных» моделей, концентрирующих внимание на определенных сторонах исследуемого объекта или же характеризующих объект с разной степенью детализации.
Построение математической модели. Это этап формализации экономической проблемы, выражения ее в виде конкретных математических зависимостей и отношений (функций, уравнений, неравенств и т.д.). Обычно, сначала определяется основная конструкция (тип) математической модели, а затем уточняются детали этой конструкции (конкретный перечень переменных и параметров, форма связей).
На втором этапе процесса моделирования модель выступает как самостоятельный объект исследования. Одной из форм такого исследования является проведение «модельных» экспериментов, при которых сознательно изменяются условия функционирования модели и систематизируются данные о ее поведении. Конечным результатом этого этапа является множество знаний о модели.
Неправильно полагать, что, чем больше фактов учитывает модель, тем лучше она «работает» и дает лучшие результаты. То же можно сказать о таких характеристиках сложности модели, как используемые формы математических зависимостей, учет факторов случайности и неопределенности и т.д.
Излишняя сложность и громоздкость модели затрудняют процесс исследования. Нужно учитывать не только реальные возможности информационного и математического обеспечения, но и сопоставлять затраты на моделирование с получаемым эффектом (при возрастании сложности модели прирост затрат может превысить прирост эффекта).
Математический анализ модели. Целью этого этапа является выяснение общих свойств модели, для чего применяются математические приемы исследования. Наиболее важный момент – доказательство существования решений в сформулированной модели. Если удастся доказать, что математическая задача не имеет решения, то необходимость в последующей работе по первоначальному варианту модели отпадает; следует скорректировать либо постановку экономической задачи, либо способы ее математической формализации. При аналитическом исследовании модели выясняются такие вопросы, как, например, единственно ли решение, какие переменные (неизвестные) могут входить в решение, каковы будут соотношения между ними, в каких пределах и в зависимости от каких исходных условий они изменяются, каковы тенденции их изменения и т.д.
Подготовка исходной информации.
Моделирование предъявляет жесткие требования к системе информации. В то же время, реальные возможности получения информации ограничивают выбор моделей, предназначаемых для практического использования. При этом принимается во внимание не только принципиальная возможность подготовки информации, но и затраты на подготовку соответствующих информационных массивов. Эти затраты не должны превышать эффект от использования дополнительной информации.
В процессе подготовки информации широко используются методы теории вероятностей, теоретической и математической статистики. При системном экономико-математическом моделировании исходная информация, используемая в одних моделях, является результатом функционирования других моделей.
Численное решение. Этот этап включает разработку алгоритмов для численного решения задачи, подбор необходимого программного обеспечения и непосредственное проведение расчетов. Трудности этого этапа обусловлены, прежде всего, большой размерностью экономических задач и необходимостью обработки значительных массивов информации.
Анализ численных результатов и их применение. На этом заключительном этапе цикла встает вопрос о правильности и полноте результатов моделирования, о степени практической применимости последних. Данный этап – практическая проверка полученных с помощью моделей знаний и их использование для построения обобщающей теории объекта, его преобразования или управления им.
Моделирование – циклический процесс. Это означает, что за первым четырехэтапным циклом может последовать второй, третий и т.д. При этом знания об исследуемом объекте расширяются и уточняются, а исходная модель постепенно совершенствуется. Недостатки, обнаруженные после первого цикла моделирования, обусловленные малым знанием объекта и ошибками в построении модели, можно исправить в последующих циклах. В методологии моделирования, таким образом, заложены большие возможности саморазвития. Начав исследование с построения простой модели, можно быстро получить полезные результаты, а затем перейти к созданию более совершенной модели, дополняемой новыми условиями, включающей уточненные математические зависимости.
Для понимания сущности моделирования важно не упускать из виду, что моделирование – не единственный источник знаний об объекте. Процесс моделирования «погружен» в более общий процесс познания. Это обстоятельство учитывается не только на этапе построения модели, но и на завершающей стадии, когда происходит объединение и обобщение результатов исследования, получаемых на основе многообразных средств познания.
Довольно самостоятельными областями исследований является подготовка и обработка экономической информации и разработка математического обеспечения для решения экономических задач (создание баз данных и банков информации, программ автоматизированного построения моделей и программного сервиса для экономистов-пользователей). На этапе практического использования моделей ведущую роль должны играть специалисты в соответствующей области экономического анализа, планирования, управления. Главным участком экономистов-математиков остается постановка и формализация экономических задач и синтез процесса экономико-математического моделирования.

2.1.2. Классификация моделей и методов моделирования финансовых процессов.

Классификация математических моделей экономических процессов (экономико-математических моделей) происходит по различным признакам.
По степени подобия реальному явлению все модели можно разделить на изоморфные и гомоморфные модели.
Изоморфные модели – это модели, включающие все характеристики объекта-оригинала, способные заменить его. Если можно создать и наблюдать изоморфную модель, то наши знания о реальном объекте будут точными. В этом случае мы сможем точно предсказать поведение объекта.
Гомоморфные модели – это модели, в основе которых лежит неполное (частичное) подобие изучаемому объекту. В таких моделях некоторые стороны функционирования реального объекта не моделируются совсем. В результате упрощается построение модели и интерпретация результатов исследования.
Следующим признаком классификации гомоморфных моделей является материальность модели. В соответствии с этим признаком все модели можно разделить на материальные и абстрактные.
Материальные (реальные) модели воспроизводят основные геометрические, физические, динамические и функциональные характеристики изучаемого объекта (явления, процесса) и позволяют исследовать различные его характеристики либо на реальном объекте (целом объекте или его части), либо на специальных установках, которые сохраняют природу явлений и обладают физическим подобием.
В соответствии с этим материальные модели разделяются на натурные и физические.
Натурные модели представляют собой материальный объект или макет, отражающий основные свойства исследуемого объекта (процесса, системы) и построенный точно в соответствии со структурой исследуемого объекта.
Физические модели отражают физические свойства исследуемого объекта (процесса, системы). При физическом моделировании задаются характеристики поведения исследуемого объекта с помощью физических установок и моделируется воздействие внешней среды на реальный объект.
Абстрактные модели выделяют существенные признаки, стороны, свойства и связи изучаемых предметов и явлений, а также отражают предварительные, приближенные представления об исследуемом объекте. Абстрактное моделирование часто является единственным способом представления объектов, для которых отсутствует возможность их физического создания или их моделирование практически нереализуемо в заданном интервале времени.
Абстрактные модели реализуются в виде наглядных, символических и математических моделей.
Наглядные модели создаются на базе мысленных представлений человека о реальных объектах; применяются в случаях, когда процессы, протекающие в объекте исследования, не поддаются реальному моделированию. Данные модели реализуются в виде гипотетических моделей, аналоговых моделей и мысленных макетов.
В основу гипотетического моделирования исследователем закладывается некоторая гипотеза о закономерностях протекания процесса в реальном объекте, которая отражает уровень знаний об объекте. Гипотетическое моделирование используется, когда знаний об объекте недостаточно.
Аналоговое моделирование основывается на применении аналогий различных уровней. Полная аналогия имеет место только для простого объекта. Для сложного объекта аналоговая модель отображает одну или несколько сторон его функционирования.
Мысленный макет основывается на применении причинно-следственных связей между явлениями и процессами в объекте.
Символическая модель – это некоторый набор символов, слов или знаков, соответствующий реальному явлению или объекту. Эти модели замещают реальный объект и выражают его основные свойства с помощью определенной системы знаков или символов. Данные модели реализуются в виде языковых и знаковых моделей.
Языковые модели – это словесные модели, в основе которых лежит набор слов, очищенных от неоднозначности, т.е. каждому слову может соответствовать только одно понятие.
Знаковые модели – это модели, которые применяются, когда вводится условное обозначение отдельных понятий (знаки), а также осуществляется договоренность об операциях между этими знаками.
Математическая модель – это некоторый математический образ, соответствующий реальному явлению или объекту. Математическое моделирование – это процесс установления соответствия данному реальному объекту некоторой математической модели. Математические модели являются абстрактными объектами, изучение которых возможно различными математическими методами. Вид математической модели зависит от природы реального объекта, от задач исследования объекта, от требуемой достоверности и точности решения этой задачи. Математические модели для исследования характеристик процесса функционирования систем можно разделить на аналитические, имитационные и комбинированные.
Аналитическое моделирование – это математический прием исследования систем, позволяющий получать точные решения.
Для аналитических моделей характерно установление формульных (аналитических) зависимостей между параметрами элементов системы. Аналитические модели могут быть записаны в виде алгебраических уравнений, обыкновенных дифференциальных уравнений и т.д.
С помощью аналитических моделей удается описать только сравнительно простые процессы функционирования системы, где число взаимодействующих элементов невелико. В процессах с большим количеством взаимодействующих факторов, в том числе и случайных, применяются имитационные модели.
При применении имитационного моделирования производится «розыгрыш» – моделирование случайного явления с помощью некоторой процедуры, дающей случайный результат. Если результаты имитационного моделирования являются реализациями случайных величин и функций, то для нахождения характеристик процесса требуется его многократное воспроизведение с последующей статистической обработкой информации.
Имитационное моделирование применяется, когда построение аналитической модели по той или другой причине трудно осуществимо.
Комбинированное (аналитико-имитационное) моделирование позволяет объединить достоинства аналитического и имитационного моделирования. При построении комбинированных моделей проводится предварительное разбиение процесса функционирования объекта на составляющие подпроцессы, и для тех из них, где это возможно, используются аналитические модели, а для остальных подпроцессов строятся имитационные модели.
В комбинированных моделях аналитическая модель учитывает закономерности процесса, а имитационная его уточняет.
Другим исходным признаком классификации моделей может служить характер моделируемых процессов в системе. В зависимости от этого признака все модели могут быть разделены на детерминированные и стохастические, статические и динамические, дискретные, непрерывные и дискретно-непрерывные.
Детерминированное моделирование предназначено для описания процессов, в которых предполагается отсутствие любых случайных воздействий.
Стохастическое моделирование предназначено для описания вероятностных процессов и событий. При стохастическом моделировании анализируются реализации случайного процесса и оцениваются его вероятностные характеристики.
Статическое моделирование предназначено для описания поведения объекта в какой-либо момент времени. В статических моделях все зависимости относятся к одному моменту или периоду времени.
Динамическое моделирование предназначено для описания поведения объекта на рассматриваемом промежутке времени, т.е. динамические модели характеризуют изменения экономических процессов во времени. По длительности рассматриваемого периода времени различают модели краткосрочного (до года), среднесрочного (до 5 лет), долгосрочного (10-15 и более лет) прогнозирования и планирования.
Само время в экономико-математических моделях может изменяться либо непрерывно, либо дискретно.
Дискретное моделирование служит для описания дискретных процессов, т.е. таких процессов, в которых моделируемая система имеет счетное число состояний и переход системы из одного состояния в другое происходит в дискретные моменты времени.
Непрерывное моделирование позволяет описать непрерывные процессы в системах, т.е. такие процессы, в которых моделируемая система имеет несчетное число состояний и переход системы из одного состояния в другое происходит в любой момент рассматриваемого промежутка времени.
Дискретно-непрерывное моделирование используется для случаев, когда исследуются дискретные и непрерывные процессы, т.е. такие процессы, в которых моделируемая система имеет счетное число состояний и переход системы из одного состояния в другое происходит в любой момент рассматриваемого промежутка времени и наоборот.
Для исследования сложной проблематики моделирования финансовых процессов оптовой фирмы в настоящее время используются современные математические методы:
статистических испытаний (Монте-Карло);
дифференциальных уравнений Колмогорова;
теории массового обслуживания;
динамики средних и др.
Существующие математические модели позволяют изучать наиболее важные закономерности финансовых процессов с учетом различных случайных факторов, решать в той или иной степени задачи оптимизации управления.
Проведенный анализ моделей и используемых в них методов моделирования показал, что они могут быть использованы при решении и исследовании финансовых процессов, однако большинство из них по ряду причин не приспособлены для непосредственного применения в алгоритмах автоматизированного формирования управленческих решений, принимаемых руководящим составом оптовой фирмы.
Применяемый для математического моделирования финансовых процессов метод статистических испытаний (Монте-Карло) является наиболее универсальным. Он позволяет моделировать организационно-технологические системы любой сложности и с достаточно высокой точностью. Очевидно, что динамичные условия, в которых протекает деятельность оптовой фирмы, и необходимость получения и анализа научно обоснованной прогнозной информации в максимально сжатые сроки ограничивает реальную применимость получаемых результатов статистической модели. Поэтому модели финансовых процессов, разработанные на основе метода статистических испытаний, могут быть использованы, в основном, только на этапах предварительного планирования деятельности оптовой фирмы, но менее пригодны для оперативного применения в алгоритмах формирования управленческих решений, принимаемых руководящим составом оптовой фирмы.
Модели на основе методов построения системы дифференциальных уравнений Колмогорова, теории массового обслуживания и динамики средних позволяют по сравнению с использованием метода статистических испытаний увеличить скорость решения задачи.
Модели на основе метода построения системы дифференциальных уравнений Колмогорова имеют ограниченное применение, если число однотипных объектов в моделируемой системе больше одного и они образуют систему (как происходит при моделировании финансовых процессов оптовой фирмы). В этом случае модель дифференциальных уравнений Колмогорова становится слишком громоздкой. При большом числе элементов даже перечисление возможных состояний системы затруднительно.
Разработка сложных, достаточно детальных моделей, учитывающих нестационарность финансовых процессов, с помощью теории массового обслуживания вызывает определенные трудности вследствие ограниченных возможностей получения соответствующих аналитических выражений для их адекватного описания.
Метод динамики средних представляет возможность составить и решить систему дифференциальных уравнений непосредственно для средних характеристик, определяющих количество объектов в том или ином из возможных состояний. С его помощью могут быть разработаны достаточно сложные модели организационно-технологических систем, случайные процессы в которых представляются как пуассоновские процессы.
Выбор математического аппарата метода динамики средних на основе теории дискретно-непрерывных марковских процессов является наиболее целесообразным для разработки вероятностной модели финансовых процессов.
Преимущество применения описанного метода для моделирования финансовых процессов состоит в том, что в нем появляется возможность:
моделирования средних характеристик финансовых процессов;

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Одним из важнейших слагаемых эффективной деятельности современной оптовой фирмы является качество управления потоками ее финансовых средств. Исходя из всего разнообразия и объема работ, проводимого на оптовых фирмах и связанных с движением финансовых средств, остро ставится вопрос о необходимости внедрения средств автоматизации. Использование автоматизированных систем управления позволяет не только существенно повысить оперативность выполнения всех видов операций на оптовой фирме, но, самое главное, значительно улучшить расчетную обоснованность принимаемых решений, эффективность и, соответственно, устойчивость и доходность работы фирмы.
Очевидно, что финансовые процессы на оптовой торговой фирме имеют случайный характер. Поэтому основное внимание в данной работе уделено моделированию случайных финансовых потоков в интересах автоматизированной поддержки управленческих решений и прогноза их возможных последствий для деятельности фирмы.
На основе проделанной работы по автоматизации управления случайными финансовыми процессами оптовой фирмы можно сделать следующие выводы:
1. Углубляющееся противоречие между растущим количеством и сложностью новых задач и старой (бумажной) информационной технологией управления может получить кардинальное разрешение лишь на путях автоматизации управления финансовыми процессами.
2. Основу автоматизированной системы интеллектуальной поддержки управленческих решений должностных лиц оптовой фирмы, должны составлять алгоритмы и программы для ЭВМ, обеспечивающие выбор рациональной структуры материальных, информационных и финансовых потоков, а также определение наилучших решений по разрешению возможных «кризисных» ситуаций.
3. Алгоритмы и программы для ЭВМ по интеллектуальной поддержке управленческих решений должностных лиц оптовой фирмы должны быть основаны на использовании моделей финансовых процессов.
4. В сентябре 2005 года оптовая фирма ООО «ФармаГарант» оказалась не готова к началу сезона продажи товаров для новорожденных, по причине отсутствия прогноза динамики развития финансовых процессов. Это привело к тому, что ряд потенциальных клиентов получили отказ, в ответ на свой заказ о приобретении необходимого количества товаров для новорожденных.
5. В результате внедрения на оптовой фирме средств автоматизации появляется возможность моделирования с помощью ЭВМ ожидаемой динамики случайных финансовых потоков в различных условиях деятельности фирмы при различных изменениях конъюнктуры рынка товаров и услуг, что дает возможность заблаговременно внести изменения в стратегию фирмы для тех или иных условий развития ситуации, обеспечив тем самым его финансовую устойчивость.
С внедрением средств автоматизации время моделирования случайных финансовых процессов сокращается более чем в 18 раз по сравнению с традиционным решением задачи.

Литература

Большаков С.В. Финансы предприятий: теория и практика: учебник.- М.: Книжный мир, 2005.
Вахрин П.И., Нешитой А.С. Финансы: учебник для вузов.- 4-е изд., перераб. и доп.- М.:Дашков и Ко, 2005.
Вентцель Е.С. Исследование операций. Задачи, принципы,методология. - М.: Наука, 2000.
Высшая математика для экономистов/Под ред. Н.Ш. Кремера. — М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 2003.
Горчаков А.А., Орлова И.В. Компьютерные экономико-математические модели. — М.: Компьютер, ЮНИТИ, 2003.
Даненбург, Тейлор. Основы оптовой торговли: практический курс: пер. с англ.- М.: Сирин МТ-Пресс, 2003.
Исследование операций/под ред. Войтенко М.А.,Кремера Н.Ш.. - М.: Экономическое образование, 2002.
Карасев А.И., Аксютина З.М., Савельева Т.И. Курс высшей математики для экономических вузов. - М.: Высшая школа, 2002.
Кизиль Е.В. Финансы и кредит: уч. пособие.- Ростов н/Д: Феникс, 2003.
Клейникова В.Г. Оптовая торговля: учет и налогообложение.- 2-е изд., перераб. и доп.- М.: Дело и Сервис, 2003.
Ковалев В.В., Ковалев Вит.В. Финансы предприятий: уч. пособие.- М.: Проспект, 2003.
Крушевский А.В., Швецов К.И. Математическое программирование и моделирование в экономике. -Киев: Высшая школа, 2003.
Михайлушкин А.И., Шимко П.Д. Финансовый менеджмент: уч. пособие.- Ростов н/Д: Феникс, 2004.
Положения о структурных подразделениях предприятия/ сост. Татарников М.А.- М.: Инфра-М, 2005.
Уткин Э.А., Бутова Т.В. Менеджмент.- М.: ИКФ-ЭКМОС,2003.
Финансовый менеджмент: уч. пособие/ под ред. Шохина.- М.: ИД ФБК-ПРЕСС, 2003.
Финансы предприятий: учебник для вузов/ Колчина Н.В., Поляк Г.Б., Павлова Л.П. и др., под ред. Колчиной Н.В.- 2-е изд., перераб. и доп.- М.:ЮНИТИ-ДАНА, 2003.
Финансы: уч. пособие/ под ред. Ковалевой А.М.- 4-е изд., перераб. и доп.- М.: Финансы и статистика, 2002.
Финансы: учебник для вузов/ под ред. Дробозиной Л.А.- М.:ЮНИТИ, 2002.
Шуляк П.Н. Финансы предприятия: учебник.- 4-е изд.,перераб. и доп.- М.: Дашков и Ко,2003.
Щербина А.В. Финансы организаций: уч. пособие.- Ростов н/Д: Феникс, 2005.
Щур Д.Л. Основы торговли. Оптовая торговля: справочник руководителя, главбуха и юриста.- 3-е изд., перераб. и доп.- М.: Дело и Сервис, 2005.
Экономика предприятия/ под ред. Горфинкеля В.Я., Швандара В.А.- 3-е изд., перераб. и доп.- М.: ЮНИТИ, 2003.
Экономический анализ в торговле: уч. пособие/ Баканов М.И., Дмитриева, Смирнова и др.- М.: Финансы и статистика, 2005.
Современная торговля. – 2000. -№7.- Маркетинг развивает оптовую торговлю. Демин К.С.
26. Современная торговля. – 2002. -№5.- Услуги оптовой торговли.
М.А. Николаева.