О формализации определения оценочных значений в бухгалтерском учете (И.А. Слободняк, "Финансовый вестник: финансы, налоги, страхование, бухгалтерский учет", N 8, август 2012 г.)

О формализации определения оценочных значений в бухгалтерском учете

Рассмотрим вопросы, связанные с признанием и раскрытием в бухгалтерской отчетности информации об изменениях в оценочных значениях. Для этого нам прежде всего потребуется проанализировать требования ПБУ 21/2008 "Изменения оценочных значений". Ниже изложен формализованный подход к определению оценочных значений, основанный на применении для этой цели методов теории вероятностей и регрессионного анализа.

В октябре 2012 г. исполнится 4 года одному из Положений по бухгалтерскому учету, которое открыло новый этап реформирования национальной бухгалтерской системы - ПБУ 21/2008 "Изменения оценочных значений". Если не считать нового ПБУ 14/2007 "Учет нематериальных активов", которое было существенно обновлено в декабре 2007 г. по сравнению с прежней редакцией аналогичного ПБУ 14/2000, то предыдущее ПБУ 20/03 "Информация об участии в совместной деятельности" было принято в ноябре 2003 г. Но, несмотря на то, что минуло уже почти 4 года с момента вступления ПБУ 21/2008 в силу (а применять его необходимо было начиная с бухгалтерской отчетности за 2009 г.), все еще остаются открытыми достаточно большое количество проблем, связанных с применением на практике его положений. Более того, после принятия и вступления в силу ПБУ 22/2010 "Исправление ошибок в бухгалтерском учете и отчетности", проблем только прибавилось, поскольку грань между ошибкой и изменением оценочного значения в результате допущенной ошибки - очень тонкая, хотя, казалось бы, такого быть не должно, так как внутри и ПБУ 21/2008, и ПБУ 22/2010 имеется четкое указание на то, что признается ошибкой, а что - изменением оценочного значения.

Но, скажите, как, например, следует классифицировать ситуацию, когда изменяется, и, возможно, существенно изменяется, срок полезного использования основных средств в бухгалтерском финансовом учете? Обратимся к п. 2 ПБУ 22/2010, который гласит, что неправильное отражение фактов хозяйственной деятельности в бухгалтерском учете и бухгалтерской отчетности может быть, в том числе, обусловлено:

- неточностями в вычислениях;

- неправильной классификацией или оценкой фактов хозяйственной деятельности;

- неправильным использованием информации, имеющейся на дату подписания бухгалтерской отчетности;

- недобросовестными действиями должностных лиц организации.

Имеет ли это место в случае неправильного установления сроков полезного использования? Да, безусловно, поскольку неверное установление сроков может быть связано и с неточностями в вычислениях, и с неправильной классификацией фактов хозяйственной деятельности (например, когда объект отнесен в неправильную амортизационную группу в налоговом учете, а для целей единообразия срок полезного использования в финансовом и налоговом учете совпадает), и с неправильным использованием информации, имеющейся на дату подписания отчетности, и уж тем более - с недобросовестными действиями должностных лиц организации.

Казалось бы, налицо явная ошибка. Однако в этом же пункте отдельно оговаривается, что не являются ошибками неточности или пропуски в отражении фактов хозяйственной деятельности в бухгалтерском учете и (или) бухгалтерской отчетности организации, выявленные в результате получения новой информации, которая не была доступна организации на момент отражения (неотражения) таких фактов хозяйственной деятельности. И вот именно такая ситуация и попадает в сферу действия уже ПБУ 21/2008, п. 2 которого в свою очередь гласит, что для целей настоящего Положения изменением оценочного значения признается корректировка стоимости актива (обязательства) или величины, отражающей погашение стоимости актива, обусловленная появлением новой информации, которая производится исходя из оценки существующего положения дел в организации, ожидаемых будущих выгод и обязательств и не является исправлением ошибки в бухгалтерской отчетности.

Вот только как установить факт наличия или отсутствия этой информации? Хорошо, если данный факт подтверждается каким-либо документом. А если соответствующие факты хозяйственной деятельности, оказывающие влияние на принятие решения должностным лицом, не подлежат обязательной документации? Например, в п. 20 ПБУ 6/01 "Учет основных средств" говорится, что определение срока полезного использования объекта основных средств производится исходя из:

- ожидаемого срока использования этого объекта в соответствии с ожидаемой производительностью или мощностью;

- ожидаемого физического износа, зависящего от режима эксплуатации (количества смен), естественных условий и влияния агрессивной среды, системы проведения ремонта;

- нормативно-правовых и других ограничений использования этого объекта (например, срок аренды).

И если с последним подпунктом в порядке определения срока полезного использования все более-менее ясно, то как установить ожидаемый срок использования или как определить ожидаемый физический износ?

Наверное, именно поэтому в ПБУ 21/2008 его разработчики пошли фактически по другому пути, включив в него, наряду с определением изменения оценочного значения, основные их виды. В частности, п. 3 ПБУ 21/2008 указывает, что оценочным значением является величина резерва по сомнительным долгам, резерва под снижение стоимости материально-производственных запасов, других оценочных резервов, сроки полезного использования основных средств, нематериальных активов и иных амортизируемых активов, оценка ожидаемого поступления будущих экономических выгод от использования амортизируемых активов и др.

И наоборот, в соответствии с тем же п. 3 ПБУ 21/2008 изменение способа оценки активов и обязательств не является изменением оценочного значения. Кроме того, если какое-то изменение в данных бухгалтерского учета не поддается однозначной классификации в качестве изменения либо учетной политики, либо оценочного значения, то для целей бухгалтерской отчетности оно признается изменением оценочного значения.

При этом собственно ПБУ 21/2008 не содержит каких-либо рекомендаций по вопросам определения конкретных уровней оценочных значений, ограничиваясь лишь признанием последствий изменения оценочных значений в бухгалтерской отчетности.

Как же определить эти оценочные значения? Для этого можно воспользоваться порядком, изложенным в других нормативных документах. Например, в п. 70 Положения по ведению бухгалтерского учета и бухгалтерской отчетности в Российской Федерации указывается, что организация создает резервы сомнительных долгов в случае признания дебиторской задолженности сомнительной с отнесением сумм резервов на финансовые результаты организации. При этом сомнительной считается дебиторская задолженность организации, которая не погашена или с высокой степенью вероятности не будет погашена в сроки, установленные договором, и не обеспечена соответствующими гарантиями. Величина резерва определяется отдельно по каждому сомнительному долгу в зависимости от финансового состояния (платежеспособности) должника и оценки вероятности погашения долга полностью или частично. Но тут же возникает следующий вопрос: как оценить вероятность погашения долга полностью или частично? Ведь вероятность - это строго математическая категория, оценка которой предполагает строгий алгоритм действий в соответствии с основными положениями теории вероятностей. Философский словарь, давая определение вероятности, указывает, что это общенаучная и философская категория, обозначающая количественную степень возможности появления массовых случайных событий при фиксированных условиях наблюдения, характеризующая устойчивость их относительных частот. Естественно, тут же возникает вопрос, а как оценить эту "количественную степень возможности появления события", в рассматриваемом случае - факта неплатежеспособности дебитора. Более того, законодатель требует делать это отдельно по каждому случаю, то есть по каждому сомнительному долгу. Представляется, что это далеко не самый научно-обоснованный подход.

Более формализованным представляется подход, предусмотренный в частности, ст. 266 Налогового Кодекса. В данной статье, помимо прочего, указывается, что сомнительным долгом признается любая задолженность перед налогоплательщиком, возникшая в связи с реализацией товаров, выполнением работ, оказанием услуг, в случае, если эта задолженность не погашена в сроки, установленные договором, и не обеспечена залогом, поручительством, банковской гарантией.

Для целей налогового учета налогоплательщик вправе создавать резервы по сомнительным долгам в порядке, предусмотренном той же ст. 266 НК РФ. Суммы отчислений в эти резервы включаются в состав внереализационных расходов на последнее число отчетного (налогового) периода. Отдельно указывается и порядок исчисления суммы резерва, которая определяется по результатам проведенной на последнее число отчетного (налогового) периода инвентаризации дебиторской задолженности и исчисляется следующим образом:

1) по сомнительной задолженности со сроком возникновения свыше 90 календарных дней - в сумму создаваемого резерва включается полная сумма выявленной на основании инвентаризации задолженности;

2) по сомнительной задолженности со сроком возникновения от 45 до 90 календарных дней (включительно) - в сумму резерва включается 50 процентов от суммы выявленной на основании инвентаризации задолженности;

3) по сомнительной задолженности со сроком возникновения до 45 дней - сумма создаваемого резерва не увеличивается.

Также отдельно оговаривается, что при этом сумма создаваемого резерва по сомнительным долгам не может превышать 10 процентов от выручки отчетного (налогового) периода, определяемой в соответствии со ст. 249 НК РФ.

Можно ли аналогичный порядок применить для целей оценки резерва по сомнительным долгам в бухгалтерском финансовом учете? Нам представляется, что прямых запретов этому нет. Более того, если проанализировать смысл п. 7 ПБУ 1/2008 "Учетная политика организации", то в нем есть прямое указание на возможность такого варианта. В частности, п. 7 гласит, что при формировании учетной политики организации по конкретному вопросу организации и ведения бухгалтерского учета осуществляется выбор одного способа из нескольких, допускаемых законодательством Российской Федерации и (или) нормативными правовыми актами по бухгалтерскому учету.

Если по конкретному вопросу в нормативных правовых актах не установлены способы ведения бухгалтерского учета, то при формировании учетной политики организацией определяется соответствующий способ, исходя из настоящего и иных положений по бухгалтерскому учету, а также Международных стандартов финансовой отчетности. При этом иные положения по бухгалтерскому учету применяются для разработки соответствующего способа в части аналогичных или связанных фактов хозяйственной деятельности, определений, условий признания и порядка оценки активов, обязательств, доходов и расходов. Иными словами, рассматривается как раз наша ситуация, когда нормативные документы по бухгалтерскому финансовому учету четко не прописывают порядок действий.

Но является ли обязательным применение положений, предусмотренных Налоговым Кодексом в отношении статей бухгалтерской финансовой отчетности? Ответ и здесь очевиден - нет, не является. То есть, если организация желает (например, во избежание возникновения разниц между финансовым и налоговым учетом), то она может прописать в учетной политике для целей бухгалтерского финансового учета положения, аналогичные тем, в соответствии с которыми сумма резерва определяется в налоговом учете. Но если организация хочет, а главное, может предложить иной подход, который более достоверно отразит величину резерва по сомнительным долгам, а равно и иных оценочных значений в бухгалтерском учете, то у нее есть на это полное право.

Итак, в соответствии с перечнем основных этапов системного анализа, выявим проблему и поставим задачу. На наш взгляд, проблема состоит в том, что в настоящее время имеющийся перечень (запас) бухгалтерских процедур, методов и способов оценки многих элементов отчетности, оценка которых сопряжена с использованием оценочных значений, не позволяет определить эти оценочные значения. Отдельные авторы выдвигают различные варианты определения подобных оценок. В частности, Здоровенко А.О. указывает, что оценочные значения должны основываться на профессиональном суждении. Но как выработать это профессиональное суждение и на чем оно должно базироваться? Соответственно, задача сводится к тому, чтобы из методов других наук отобрать те, которые помогут в решении данной проблемы.

И здесь мы вплотную подходим к основной идее данной публикации: как же формализовать подход к определению резерва по сомнительным долгам, а иными словами, к оценке вероятности того, что дебиторская задолженность не будет погашена в сроки, а, следовательно, может считаться просроченной. Вспомним известную фразу, которая стала крылатой, авторство которой приписывают не кому-нибудь, а виднейшему мыслителю, философу И. Канту, который говорил: "В каждой науке столько науки, сколько в ней математики". Слова И. Канта можно дополнить не менее известными словами К. Маркса (причем авторство и предыдущей фразы многие также приписывают К. Марксу), который считал, что наука только тогда достигает совершенства, когда ей удается воспользоваться математикой.

Итак, обратимся к математике. Рассмотрим порядок определения оценочных значений на примере резервов по сомнительным долгам, оговорившись, что алгоритм, который будет предложен, является универсальным и может быть применен к любому виду оценочных значений.

Что мы имеем в большинстве случаев? Мы имеем дебиторскую задолженность, из которой определенная часть является сомнительной. На возникновение сомнительной дебиторской задолженности оказывают влияние большое количество факторов. Это и отрасль, в которой функционирует как сама организация, так и ее партнеры, и размер как самой организации, так и ее партнеров, качество и стиль финансового менеджмента, используемый как самой организацией, так и ее партнерами, устойчивость экономической системы общества в целом, а также устойчивость конкретного вида экономической деятельности организации и ее партнеров в частности. Каждый из указанных факторов можно детализировать, подразделяя его на факторы более низкого порядка, например, уровень инфляции в экономической системе, величина налоговой нагрузки, насыщенность рынка и острота конкуренции в соответствующих сегментах рынка и т.д. При этом, с определенными допущениями данные факторы можно считать не зависящими от организации, ведь если бы организация реально могла управлять факторами, которые вызывают возникновение сомнительной дебиторской задолженности, то ее бы попросту не возникало.

В отношениях с каждым i-ым деловым партнером может возникать определенная дебиторская задолженность - , при этом опять-таки в отношениях с каждым партнером может возникать и сомнительная дебиторская задолженность - . Их величины мы также будем считать независимыми, поскольку каждая конкретная величина и . не зависит от величины аналогичных показателей других дебиторов.

Следовательно, задача сводится к тому, чтобы определить, какая доля дебиторской задолженности является сомнительной, а в идеале - построить модель функциональной зависимости величины сомнительной дебиторской задолженности (или ее доли) от каких-либо переменных - факторов, значения которых поддаются количественному измерению.

Поскольку мы имеем дело с достаточно большим количеством результатов независимых экспериментов - опытов, то имеем полное право воспользоваться центральной предельной теоремой, которая гласит, что в случае, когда результат измерения (наблюдения) складывается под действием многих независимых причин, причем каждая из них вносит лишь малый вклад, а совокупный итог определяется аддитивно, т.е. путем сложения, то распределение результата измерения (наблюдения) близко к нормальному. Соответственно, если мы имеем результаты наблюдений, полученные в прошлых периодах, показывающие долю дебиторской задолженности, которая является сомнительной (то есть фактически оказалась сомнительной, а возможно и безнадежной - в конечном счете списанной), то в соответствии с законом больших чисел теории вероятностей можно утверждать, что эмпирическое среднее (среднее арифметическое) достаточно большой конечной выборки из фиксированного распределения близко к теоретическому среднему (математическому ожиданию) этого распределения. Соответственно вся задача сведется к тому, чтобы определить среднюю долю сомнительной дебиторской задолженности в каком-либо показателе, поддающемся четкому измерению: общей величине дебиторской задолженности, или общей величине выручки, и использовать данную долю для определения оценочного значения.

Более того, если представленная выборка является действительно большой, а доля сомнительной дебиторской задолженности имеет среднее значение по выборке - и стандартное отклонение по выборке , то для определения конкретных оценочных значений, определяющих величину резерва по сомнительным долгам, можно воспользоваться не просто средним уровнем показателя по выборке, но уровнем, сформированным с учетом правила "k сигм".

Параметр k определяет значение функции Лапласа Ф(k) (оно приведено в математических таблицах функции Лапласа для основных k):

Удвоенное значение функции Ф(k) показывает вероятность того, что отклонение по абсолютной величине будет меньше стандартного отклонения увеличенного в k раз, то есть:

Например, при k = 1, вероятность того, что конкретное значение попадет в интервал

при k = 0,5 вероятность соответственно составит

при k = 2 вероятность будет равна

и, наконец, при k = 3 вероятность составит

В данном конкретном случае нас, скорее всего, будет интересовать верхняя граница интервала, которая устанавливается на уровне , то есть фактически мы определим с заданным уровнем вероятности, какая доля дебиторской задолженности максимум будет являться сомнительной. Подобные расчеты достаточно легко автоматизируются, например, с использованием электронных таблиц Microsoft Excel.

Например, в таблице 1 представлены исходные данные (результаты 100 опытов) о доле сомнительной дебиторской задолженности для расчета соответствующих параметров, которые будут использованы для определения оценочного значения.

Таблица 1

Исходные данные для расчета и прогнозирования доли сомнительной дебиторской задолженности

Дебитор	Доля СДЗ	Дебитор	Доля СДЗ	Дебитор	Доля СДЗ	Дебитор	Доля СДЗ	Дебитор	Доля СДЗ
1	1,1	21	10,4	41	16,1	61	21,5	81	28,5
2	2,3	22	11	42	16,7	62	21,5	82	28,7
3	2,7	23	11,2	43	17,2	63	21,7	83	29,4
4	3,9	24	11,6	44	17,4	64	22,1	84	29,8
5	3,9	25	11,9	45	17,5	65	22,2	85	30,8
6	4,4	26	12,1	46	17,6	66	22,4	86	31,5
7	5,1	27	12,8	47	18,1	67	22,7	87	32,4
8	5,5	28	13	48	18,5	68	23,5	88	32,8
9	5,8	29	13,2	49	18,6	69	23,5	89	33,5
10	6,2	30	13,3	50	18,7	70	23,5	90	33,5
11	6,9	31	13,3	51	18,9	71	24,1	91	34,1
12	7,1	32	13,4	52	19,5	72	24,1	92	34,8
13	7,5	33	13,5	53	19,5	73	24,9	93	35,3
14	8,6	34	13,7	54	19,7	74	25,2	94	35,4
15	8,7	35	14,3	55	20,1	75	25,4	95	36,4
16	9,1	36	14,5	56	20,4	76	25,4	96	37,5
17	9,5	37	14,7	57	20,8	77	26,3	97	38,2
18	9,9	38	15,2	58	20,8	78	27,1	98	38,7
19	10	39	15,5	59	20,9	79	27,4	99	40,2
20	10,2	40	15,6	60	21,4	80	27,4	100	41,4

На основании указанных исходных данных нами было рассчитано среднее значение по выборке, составившее , и стандартное отклонение по выборке, составившее . На основании этих данных можно сделать вывод, что с вероятностью 68,3% (k = 1) величина доли сомнительной дебиторской задолженности будет колебаться в пределах [9,56%; 29,16%], то есть для нас, главное, не превысит 29,16%. А с вероятностью 95,5% она будет в интервале [-0,24%; 38,96%]. Нижняя граница в интервале практически не имеет экономического смысла (хотя ее можно интерпретировать так, что 0,24% дебиторской задолженности, которую ранее списали как сомнительную, все-таки будет погашена; но вряд ли в подобной интерпретации существует такая потребность).

Далее уже как раз можно применить профессиональное суждение и с его помощью определить уровень коэффициента k, который необходимо учитывать при определении границ соответствующего оценочного значения. Графически результаты проведенного анализа показаны на рис. 1 и рис. 2.

Однако существуют и еще более точные методы оценки расчетных величин - оценочных значений. Они основаны на использовании для этой цели инструментов корреляционного и регрессионного анализа.

Корреляционный анализ - это количественный метод определения тесноты и направленности взаимосвязей между выборочными переменными величинами. Он позволяет выявить факторы, которые могут находиться во взаимосвязи, чтобы использовать их впоследствии при построении регрессионной модели, например, модели линейной множественной регрессии.

Регрессионный анализ - это количественный метод определения вида математической функции в причинно-следственной зависимости между переменными величинами.

Наиболее простым вариантом определения оценочного значения какого-либо показателя является построение модели линейной множественной регрессии вида:

где у - это значение результирующего показателя (в данном случае оценочного значения);

- переменные, оказывающие влияние на результирующий показатель;

- числовые параметры, полученные эмпирически.

Существуют правила математической статистики, позволяющие построить модель линейной множественной регрессии и протестировать ее. В том числе, например, первоначально необходимо оценить уровень корреляционной зависимости между результирующим показателем и переменными. После этого необходимо элиминировать несущественные факторы и строить модель с использованием уже только существенных переменных.

Задача состоит в том, чтобы сформулировать основные ограничения с точки зрения экономики и бухгалтерского (управленческого) учета, которые также необходимо учитывать при построении математической модели. Для построения обоснованной модели должны быть соблюдены следующие условия:

1. Необходимо отобрать значимые с экономической точки зрения факторы для анализа. То есть должна существовать определенная экономическая логика взаимосвязи фактора и результирующего показателя. Это связано с тем, что математический инструментарий позволит увязать в рамках одной модели практически любые, даже совершенно не связанные между собой факторы. А, следовательно, задача выбора факторов является в данном случае основной;

2. факторы, включенные в модель, не должны повторять друг друга. В противном случае влияние некоторых факторов будет учтено несколько раз, в то время как влияние других факторов, наоборот, окажется недооцененным;

3. желательно, чтобы все факторы имели бы измеритель, который относился бы к одной группе (натуральные, трудовые, денежные). Результирующий показатель может иметь иной измеритель, но при этом все данные должны быть сопоставимыми;

4. при наличии сезонного характера изменения результирующего фактора необходимо по возможности избегать использования данных за различные сезоны. Это связано с тем, что натуральные показатели, которые определяют факторы (аргументы), как правило, не испытывают на себе действие сезонности.

В результате с помощью одной модели можно увязать факторы и средств труда, и предметов труда, и производительных сил, и конкурентной среды, и стиля управления и т.п. с позиции их влияния на результирующий показатель.

Например, в таблице 3 представлена выборка по нескольким факторам, которые традиционно рассматриваются как факторы, которые могут оказать влияние на уровень как собственно дебиторской задолженности, так и сомнительной дебиторской задолженности.

Таблица 3

Исходные данные для построения модели линейной множественной регрессии

Период	Количество покупателей	Количество договоров	Общая величина ДЗ по состоянию на конец периода	Общая величина оборота по формированию ДЗ за период	Средний уровень К текущей ликвидности дебиторов	Сомнительная дебиторская задолженность
1	84	245	4 587	9 879	1,89	358
2	86	221	4 611	10 255	1,74	371
3	90	244	5 011	11 254	1,51	399
4	82	202	4 102	10 709	1,91	347
5	78	205	4 087	10 602	1,89	345
6	83	269	4 256	11 090	1,82	355

На первом этапе рассчитаем попарно коэффициент корреляции между соответствующим фактором и величиной сомнительной дебиторской задолженности. Результаты проведенных расчетов представлены в таблице 2.

Таблица 2

Коэффициент корреляции между соответствующим показателем и уровнем сомнительной дебиторской задолженности

Количество покупателей	Количество договоров	Общая величина ДЗ по состоянию на конец периода	Общая величина оборота по формированию ДЗ за период	Средний уровень К текущей ликвидности дебиторов
0,937	0,359	0,949	0,364	-0,973

На основании анализа этих данных необходимо сделать вывод, что при построении модели необходимо использовать факторы NN 1, 3, 5, а влияние факторов NN 2, 4 - элиминировать, поскольку коэффициент корреляции здесь достаточно низок (естественно, что в каждом конкретном случае ситуация может быть иной).

А далее с использованием возможностей пакета Microsoft Excel и встроенной функции "Линейн" можно получить параметры уравнения линейной регрессии:

В последующие периоды, подставив в полученную функцию конкретные значения переменных, можно получить новое значение искомого параметра. Аналогичные расчеты можно применять для целей расчета всех оценочных значений. При этом, основная сложность состоит в выборе факторов, оказывающих влияние на конкретный показатель, но это станет предметом уже более частных исследований.

По результатам проведенных расчетов можно выделить еще одну интересную зависимость. В полученной модели величина константы b составляет 361,68 тыс. руб. (фактически - это постоянная составляющая при всех нулевых факторах) при средней величине сомнительной дебиторской задолженности, рассчитанной по выборке всего из 6 экспериментов - 362,5 тыс. руб. Это еще раз доказывает возможность и перспективность использования средних величин для целей установления ориентировочных значений расчетных параметров.

Противоречит ли предложенный порядок действующему законодательству? Только в одном пункте - мы не проводили анализ каждой конкретной составляющей долга. Возможно, в каких-то исключительных обстоятельствах фактический уровень оцениваемых показателей будет отличаться от рассчитанного математически с использованием предложенных инструментов. Однако, как правило, такие ситуации очевидны и легко идентифицируемы. Мы предложили подход по оценке вероятности появления того или иного оценочного значения, формализовали его, а значит, нет значимых препятствий для его применения. В конце концов, любое оценочное значение - значение вероятностное, а, следовательно, использование для этой цели инструментов теории вероятностей, по крайней мере, не должно вызывать возражений и находиться под запретом.

Таким образом, использование формализованных подходов позволяет значительно облегчить получение уровней оценочных значений, не теряя в точности данных. Безусловно, какие-то погрешности будут наблюдаться в реальной жизни, но при качественном отборе факторов, качественной постановке эксперимента и качественной выборке, большими они быть не должны. Представляется, что за использованием соответствующих расчетных процедур - будущее в данной области бухгалтерского учета.

Литература

1. Налоговый кодекс Российской Федерации часть первая от 31 июля 1998 г. N 146-ФЗ и часть вторая от 5 августа 2000 г. N 117-ФЗ (с изменениями и дополнениями)

2. Положение по ведению бухгалтерского учета и бухгалтерской отчетности в Российской Федерации (утв. приказом Минфина РФ от 29 июля 1998 г. N 34н) (с изменениями от 30 декабря 1999 г., 24 марта 2000 г., 18 сентября 2006 г., 26 марта 2007 г., 25 октября, 24 декабря 2010 г.)

3. Положение по бухгалтерскому учету "Учетная политика организации" (ПБУ 1/2008) (с изменениями от 11 марта 2009 г., 25 октября, 8 ноября 2010 г.)

4. Положение по бухгалтерскому учету "Учет основных средств" ПБУ 6/01 (с изменениями от 18 мая 2002 г., 12 декабря 2005 г., 18 сентября, 27 ноября 2006 г., 25 октября, 24 декабря 2010 г.)

5. Положение по бухгалтерскому учету "Изменения оценочных значений" (ПБУ 21/2008) (с изменениями от 25 октября 2010 г.)

6. Положение по бухгалтерскому учету "Исправление ошибок в бухгалтерском учете и отчетности" ПБУ 22/2010 (утв. приказом Минфина РФ от 28 июня 2010 г. N 63н) (с изменениями от 25 октября, 8 ноября 2010 г.)

7. Здоровенко А.О. Практика применения ПБУ во взаимосвязи с налоговым учетом. - М.: Налоговый вестник, 2010. - 228 с.

8. Фомин Г.П. Математические методы и модели в коммерческой деятельности. - М.: Финансы и статистика, 2001. - 544 с.

И.А. Слободняк,

кандидат экономических наук, доцент кафедры "Бухгалтерский учет и аудит",

Байкальский государственный университет экономики и права

"Финансовый вестник: финансы, налоги, страхование, бухгалтерский учет", N 8, август 2012 г.