Оптимизация цены в excel

В прайсах Excel очень часто приходится изменять цены. Особенно в условиях нестабильной экономики.

Рассмотрим 2 простых и быстрых способа одновременного изменения всех цен с увеличением наценки в процентах. Показатели НДС будут перечитываться автоматически. А так же мы узнаем, как посчитать наценку в процентах.

Как сделать наценку на товар в Excel?

В исходной таблице, которая условно представляет собой расходную накладную нужно сделать наценку для всех цен и НДС на 7%. Как вычисляется Налог на Добавленную стоимость видно на рисунке:

«Цена с НДС» рассчитывается суммированием значений «цены без НДС» + «НДС». Это значит, что нам достаточно увеличить на 7% только первую колонку.



Способ 1 изменение цен в Excel

1. В колонке E мы вычислим новые цены без НДС+7%. Вводим формулу: =B2*1,07. Копируем это формулу во все соответствующие ячейки таблицы колонки E. Так же скопируем заголовок колонки из B1 в E1. Как посчитать процент повышения цены в Excel, чтобы проверить результат? Очень просто! В ячейке F2 задайте процентный формат и введите формулу наценки на товар: =(E2-B2)/B2. Наценка составляет 7%.



2. Копируем столбец E и выделяем столбец B. Выбираем инструмент: «Главная»-«Вставить»-«Специальная вставка» (или нажимаем CTRL+SHIFT+V). В появившимся окне отмечаем опцию «значения» и нажимаем Ок. Таким образом, сохранился финансовый формат ячеек, а значения обновились.
3. Удаляем уже ненужный столбец E. Обратите внимание, что благодаря формулам значения в столбцах C и D изменились автоматически.

Вот и все у нас прайс с новыми ценами, которые увеличенные на 7%. Столбец E и F можно удалить.

Способ 2 позволяет сразу изменить цены в столбце Excel

1. В любую отдельную от таблицы ячейку (например, E3) введите значение 1,07 и скопируйте его.
2. Выделите диапазон B2:B5. Снова выберите инструмент «Специальная вставка» (или нажимаем CTRL+SHIFT+V). В появившемся окне, в разделе «Вставить» выберите опцию «значения». В разделе «Операции» выберите опцию «умножить» и нажмите ОК. Все числа в колонке «цена без НДС» увеличились на 7%.

Внимание! Заметьте, в ячейке D2 отображается ошибочное значение: вместо 1,05 там 1,04. Это ошибки округлений.

Чтобы все расчеты били правильными, необходимо округлять числа, перед тем как их суммировать.

В ячейке C2 добавим к формуле функцию: =ОКРУГЛ(B2*0,22;2). Проверяем D2 = B2 + C2 (1,05 = 0,86 + 0,19). Теперь скопируем содержимое C2 в целый диапазон C2:C5.

Примечание. Так как у нас только 2 слагаемых нам не нужно округлять значения в колонке B. Ошибок уже 100% не будет.

Ошибки округлений в Excel вовсе не удивляют опытных пользователей. Уже не раз рассматривались примеры по данному вопросу и еще не рас будут рассмотрены на следующих уроках.

Неправильно округленные числа приводят к существенным ошибкам даже при самых простых вычислениях. Особенно если речь идет о больших объемах данных. Всегда нужно помнить об ошибках при округлении, особенно когда нужно подготовить точный отчет.

Оптимизация доставки

Постановка задачи

Предположим, что компания, где вы работаете, имеет три складских помещения, откуда товар поступает в пять ваших магазинов, разбросанных по всей Москве.

Каждый магазин в состоянии реализовать определенное, известное нам количество товара. Каждый из складов имеет ограниченную вместимость. Задача состоит в том, чтобы рационально выбрать – с какого склада в какие магазины нужно доставлять товар, чтобы минимизировать общие транспортные расходы.

Перед началом оптимизации необходимо будет составить несложную таблицу на листе Excel – нашу математическую модель, описывающую ситуацию:

Подразумевается, что:

• Светло-желтая таблица (C4:G6) описывает стоимость доставки одной единицы товара от каждого склада до каждого магазина.
• Лиловые ячейки (C15:G14) описывают необходимое для каждого магазина количество товаров на реализацию.
• Красные ячейки (J10:J13) отображают емкость каждого склада – предельное количество товара, которое склад вмещает.
• Желтые (C13:G13) и синие (H10:H13) ячейки – соответственно, суммы по строке и столбцу для зеленых ячеек.
• Общая стоимость доставки (J18) вычисляется как сумма произведений количества товаров на соответствующие им стоимости доставки — для подсчёта здесь используется функция СУММПРОИЗВ (SUMPRODUCT).

Таким образом, наша задача сводится к подбору оптимальных значений зеленых ячеек. Причем так, чтобы общая сумма по строке (синие ячейки) не превышала вместимости склада (красные ячейки), и при этом каждый магазин получил необходимое ему количество товаров на реализацию (сумма по каждому магазину в желтых ячейках должна быть как можно ближе к требованиям – лиловым ячейкам).

Решение

В математике подобные задачи выбора оптимального распределения ресурсов сформулированы и описаны уже давно. И, конечно же, давно разработаны способы их решения не тупым перебором (что очень долго), а за весьма небольшое количество итераций. Excel предоставляет пользователю такой функционал с помощью надстройки Поиск решения (Solver) с вкладки Данные (Data):

Если на вкладке Данные вашего Excel такой команды нет – ничего страшного — значит надстройка просто еще не подключена. Для ее активации откройте Файл, далее выберите Параметры – Надстройки – Перейти (Options — Add-Ins — Go To). В открывшемся окне поставьте галочку напротив нужной нам строки Поиск решения (Solver).

Запустим надстройку:

В этом окне нужно задать следующие параметры:

• Оптимизировать целевую функцию (Set target cell) – тут необходимо указать конечную главную цель нашей оптимизации, т.е. розовую ячейку с общей стоимостью доставки (J18). Целевую ячейку можно минимизировать (если это расходы, как в нашем случае), максимизировать (если это, например, прибыль) или попытаться привести к заданному значению (например, вписаться ровно в выделенный бюджет).
• Изменяя ячейки переменных (By changing cells) – здесь укажем зеленые ячейки (C10:G12), варьируя значения которых мы хотим добиться нашего результата – минимальных затрат на доставку.
• В соответствии с ограничениями (Subject to the Constraints) – список ограничений, которые надо учитывать при проведении оптимизации. Для добавления ограничений в список нужно нажать кнопку Добавить (Add) и ввести условие в появившееся окно. В нашем случае, это будет ограничение на спрос:

   

  и ограничение на предельный объем складов:

  

Кроме очевидных ограничений, связанных с физическими факторами (вместимость складов и средств перевозки, ограничения бюджета и сроков и т.д.) иногда приходится добавлять ограничения «специально для Excel». Так, например, Excel легко может устроить вам «оптимизацию» стоимости доставки, предложив возить товары из магазинов обратно на склад — расходы при этом станут отрицательными, т.е. мы получим прибыль!

Чтобы этого не случилось лучше оставить включенным флажок Сделать переменные без ограничений неотрицательными или даже иногда явно прописать такие моменты в списке ограничений.

После настройки всех необходимых параметров окно должно выглядеть следующим образом:

В выпадающем списке Выберите метод решения (Select a solving method) дополнительно требуется подобрать подходящий математический метод для решения на выбор из трех вариантов:

• Симплекс-метод — простой и быстрый метод для решения линейных задач, т.е. задач, где выход линейно зависит от входа.
• Метод общего понижающего градиента (ОПГ) — для нелинейных задач, где между входными и выходными данными есть сложные нелинейные зависимости (например, зависимость продаж от расходов на рекламу).
• Эволюционный поиск решения — относительно новый метод оптимизации, основанный на принципах биологической эволюции (привет Дарвину). Этот метод работает в разы дольше первых двух, но может решать практически любые задачи (нелинейные, дискретные).

Наша задача явно относится к линейным: доставили 1 шт — затратили 40 р., доставили 2 шт — затратили 80 р. и т.д., так что симплекс-метод будет наилучшим выбором.

Теперь, когда данные для расчета введены, нажмем кнопку Найти решение (Solve), чтобы начать оптимизацию. В тяжелых случаях с большим количеством изменяемых ячеек и ограничений нахождение решения может занять продолжительное время (особенно с эволюционным методом), но наша задача для Excel проблемы не составит – через пару мгновений мы получим следующие результаты:

Обратите внимание на то, как интересно распределились объемы поставок по магазинам, не превысив при этом емкости наших складов и удовлетворив все запросы по требуемому количеству товаров для каждого магазина.

Если найденное решение нам подходит, то можно его сохранить, либо откатиться назад к исходным значениям и попробовать еще раз с другими параметрами. Также можно сохранить подобранную комбинацию параметров как Сценарий. По желанию пользователя Excel может построить три типа Отчетов по решаемой задаче на отдельных листах: отчет по результатам, отчет по математической устойчивости решения и отчет по пределам (ограничениям) решения, однако они, в большинстве случаев, интересны только специалистам.

Бывают, однако, ситуации, когда Excel не может найти подходящего решения. Имитировать такой случай можно, если указать в нашем примере требования магазинов в сумме большие, чем общая вместимость складов. Тогда при выполнении оптимизации Excel попытается приблизиться к решению, насколько это возможно, а затем выдаст сообщение о невозможности найти решение. Тем не менее, даже в этом случае мы имеем массу полезной информации – в частности можем видеть «слабые звенья» наших бизнес-процессов и понять направления совершенствования.

Рассмотренный пример, конечно, является относительно простым, но легко масштабируется под решение гораздо более сложных задач. Например:

• Оптимизация распределения финансовых средств по статьям расходов в бизнес-плане или бюджете проекта. Ограничениями, в данном случае, будут являться объемы финансирования и сроки выполнения проекта, а целью оптимизирования – максимизация прибыли и минимизация расходов на проект.
• Оптимизация расписания сотрудников с целью минимизации фонда заработной платы предприятия. Ограничениями, в этом случае, будут пожелания каждого сотрудника по графику занятости и требования штатного расписания.
• Оптимизация инвестиционных вложений – необходимость грамотно распределить средства между несколькими банками, ценными бумагами или акциями предприятий с целью, опять же, максимизации прибыли или (если это более важно) минимизации рисков.

В любом случае, надстройка Поиск решения (Solver) является весьма мощным и красивым инструментом Excel и достойна того, чтобы вы обратили на нее свое внимание, поскольку может выручить во многих сложных ситуациях, с которыми приходится сталкиваться в современном бизнесе.

Создадим модель для оптимизации затрат на приобретение и транспортировку товаров. Это очень распространенная задача, эффективное ее решение экономит компаниям миллионы рублей. Расчет будем проводить с помощью надстройки Поиск решения.

Задача

Компания приобретает сахар для своих 4-х фабрик. Предложения доступны от 5-и поставщиков. Каждый поставщик предлагает свою цену и стоимость доставки в зависимости от фабрики. Необходимо минимизировать затраты на приобретение и транспортировку (пример с сайта

www.solver.com

).

Создание модели

На рисунке ниже приведена модель, созданная для решения задачи (см.

файл примера

).

Переменные (выделено зеленым)

. В качестве переменных модели следует взять количество приобретаемого сахара для фабрик у каждого поставщика.

Ограничения (выделено синим)

. Количество приобретаемого сахара для каждой из фабрик не быть меньше их потребности. Количество приобретаемого сахара не может превышать возможности поставщиков.

Целевая функция (выделено красным)

.

Общие затраты на приобретение и транспортировку, д.б. минимальны.

Примечание

: для удобства настройки

Поиска решения

используются

именованные диапазоны

.

Вводная статья про

Поиск решения

в MS EXCEL 2010

находится здесь

.

В данной статье рассматривается расчет инструмента Excel «Поиск решений». Освоение работы с надстройкой «Поиск решений» даст преимущество в решении многих экономических задач: минимизация расходов при формировании состава сырья и штатного расписания, оптимизация расходов на изготовление при выборе ассортимента продукции, максимизация прибыли при формировании инвестиционной программы.

Зачастую экономисты в своей практике встречаются с вопросами оптимизации расходов.

Рассмотрим пример оптимизации транспортных расходов с помощью инструмента Excel «Поиск решений».

Пример 1

На предприятии X осуществляются транспортные перевозки с помощью четырех компаний до пяти населенных пунктов. Руководство компании решило распределить все количество перевозок между поставщиками транспортных услуг (транспортными компаниями) в определенной пропорции, выраженной в процентном соотношении — удельный вес в общем количестве перевозок. Известны также тарифы транспортных компаний за одну ездку и количество плановых перевозок до каждого населенного пункта в планируемом периоде .

Необходимо оптимально распределить ездки в населенные пункты между транспортными компаниями таким образом, чтобы транспортные расходы были минимальными.

Для успешного решения этой задачи необходимо выбрать минимизируемую ячейку, определить ограничения, а также правильно сформировать таблицы с исходными и расчетными данными (рис. 1). 

 Рис. 1. Расчет оптимальных перевозок

На рис. 1 расположены две таблицы: с исходными данными и расчетными данными. В ячейках D8:H11 расположены тарифы за 1 ездку в разрезе транспортных компаний до пунктов назначения, в ячейках D12:H12 — плановое количество ездок за период до пунктов назначения, в ячейках I8:I11 — удельный вес перевозок каждой транспортной компании в общем количестве планируемых перевозок за период. Эти ячейки для удобства не раскрашены. В ячейках J8:J12 и Н13 рассчитано число ездок по каждой транспортной компании и в целом за период. Формулы в этих ячейках выглядят следующим образом:

Ячейка Н13: =СУММ(D12:H12),

Ячейка J8: =I8*$H$13.

Данную формулу из ячейки J8 протаскиваем (копируем) в ячейки J9, J10, J11.

Ячейка J12: =СУММ(J8:J11).

Следующая таблица на листе посвящена расчету и называется «Расчет». Ячейки D19:Н22 предназначены для распределения количества ездок до пунктов назначения между транспортными компаниями. На рис. 1 в ячейках дано такое распределение, заполненное вручную. В ячейках D23:I27 рассчитаны суммы расходов на транспортные перевозки в разрезе транспортных компаний, оказывающих транспортные услуги, и пунктов назначений, а также итоги.

Приведем формулы, представленные в этих ячейках.

Значения в ячейках D24:Н27 получены перемножением количества ездок (ячейки D19:Н22) на тарифы (ячейки D8:Н12). В ячейку D24 запишем формулу:

=D19*D8.

Протащим (скопируем) формулу в ячейки D25:D27 и E24:Н27.

В ячейках D23:I23 формируются итоговые суммы транспортных услуг в разрезе пунктов назначения. Запишем в ячейку D23 формулу:

=СУММ(D24:D27).

Протащим (скопируем) эту формулу в ячейки Е23:I23.

В ячейках I24:I27 формируются итоговые суммы транспортных услуг в разрезе компаний, оказывающих эти услуги. Запишем в ячейку I24 формулу:

=СУММ(D24:H24).

Протащим (скопируем) ее в ячейки I25:I27.

Таким образом, стоимость транспортных расходов по компании в целом формируется в ячейке I23. В первоначальном расчете, представленном на рис. 1, данная сумма равна 35 790 руб.

Скопируем данный лист в эту же книгу. Далее необходимо приступить непосредственно к оптимизации. Задача — подобрать в ячейках D19:Н22 такие значения, чтобы в ячейке I23 была рассчитана минимальная сумма расходов на транспорт. Для этого воспользуемся инструментом «Поиск решений».

Для начала надо выбрать оптимизируемую ячейку (I23). Затем вызовем диалоговое окно «Поиск решений», представленное на рис. 2.

Это важно. Надстройку «Поиск решений» не всегда можно обнаружить в меню рабочего стола компьютера, так как она может быть не подключена. Для ее подключения необходимо выполнить ряд действий, которые аналогичны во всех версиях MS Office: «Сервис — Надстройки — Поиск решений (установить флажок)». Теперь данный инструмент можно будет найти на панели инструментов рабочего стола.

Рис. 2. Использование надстройки «Поиск решений»

В строке «Оптимизировать целевую функцию» будет стоять адрес оптимизируемой ячейки, в данном случае — $I$23. Выберем цель, поставив флажок «Минимум». В строке «Изменяя ячейки переменных» помещаются адреса ячеек, которые необходимо будет подобрать для достижения желаемого результата ($D$19:$Н$22).

В поле запишем ограничения в соответствии с ограничениями. Для этого воспользуемся кнопкой «Добавить», которая откроет окно «Добавить ограничения». Введем одно из ограничений:

$D$19:$H$22 = целое,

$D$12:$H$12 = $D$18:$H$18,

$J$8:$J$11 = $I$19:$I22.

Чтобы добавить следующее ограничение, в этом же окне нажмите на кнопку «Добавить». Результатом этого действия будет добавление текущего ограничения в список ограничений, а поля окна «Добавить ограничения» будут очищены для ввода следующего ограничения. После того как введено последнее из ограничений, необходимо нажать на кнопку «ОК».

Порядок ввода ограничений не имеет значения. Главное — не забыть ни одно из ограничений.

В данном примере все ограничения представлены в виде равенств. Но существуют задачи, в которых требуются ввести ограничения в виде неравенств. Например, в транспортных компаниях объем перевозимого груза не может превышать грузоподъемности автомобиля (или время работы автотранспортного средства не может превышать количества часов в сутки за вычетом нормативных простоев).

Очень важно правильно сформулировать ограничения. Для того чтобы не забыть ни одно из ограничений, необходимо правильно поставить задачу и определить ее цели. Не бывает мелочей в постановке задачи. В задаче о поставке деталей необходимо учесть, что количество деталей на складе на начало периода плюс количество поступивших за планируемый период деталей должно равняться сумме их остатка на складе на конец периода плюс количество отгруженных деталей за планируемый период. Или, например, количество деталей на начало планируемого периода должно равняться количеству деталей на конец периода, предшествующему планируемому.

Необходимо также помнить о том, что некоторые показатели могут быть только положительными значениями (например, сумма поступления от покупателя на расчетный счет поставщик). В данном случае в ограничениях целесообразно указать, что эта величина не может быть отрицательной, иначе надстройка «Поиск решений», вполне возможно, предложит в качестве решения отрицательное число.

Далее следует выбрать метод решения. Для этого необходимо определить, является модель линейной или нелинейной. Напомним, что линейной моделью является такая модель, связи в которой между данными для расчета и результирующим показателем можно описать линейными функциями. Линейная функция имеет следующий вид:

F(x) = a1 × x1 + а2 × x2 + … + аn × xn,

где a1, а2, …, аn — константы;

x1, x2, …, xn — переменные.

Данная модель является линейной.

Примером нелинейной модели является оптимизация перевозок с целью минимизации расходов, когда тарифы на перевозки распределены по интервалам:

• от 0 до 10 км — стоимость перевозки 200 руб.;
• от 11 до 20 км — стоимость перевозки 250 руб.;
• от 21 до 50 км — стоимость перевозки 500 руб. и т. д.

Вернемся к диалоговому окну «Параметры поиска решений». Далее нажимаем кнопку «Найти решение», в результате чего появится окно с результатом поиска решения. Так как нам необходимо сохранить найденный результат, то ставим флажок «Сохранить найденное решение», в результате чего на нашем листе сохранится найденное решение. Нажмем кнопку «ОК».

В ячейках $D$19:$Н$22 появляются подобранные системой значения, при которых в ячейке I23 формируется минимальное значение стоимости транспортных услуг — 35 000 руб.

В данном случае отклонения от подобранного нами вручную результата составляют лишь 2,2 %, или 790 руб., но это означает лишь то, что мы вручную удачно подобрали решение.

На рис. 3 представлены полученные при оптимизации данные.

Рис. 3. Результаты оптимизации

Для того чтобы использовать ссылки на ячейки в составе сценария, необходимо сохранить этот сценарий, нажав на кнопку «Сохранить сценарий» в окне «Результат поиска решения», введя имя сценария и нажав кнопку «ОК». При этом исходные данные сохраняются.

Таким образом, предоставлена возможность сохранить все варианты решений при изменении исходных данных. Затем можно создавать отчеты, по которым можно сравнивать влияние изменений исходных данных и ограничений на результат решения.

Существует одна важная деталь: при расчетах количества ездок лучше всего в ячейках J8:J11 использовать функцию округления, чтобы значения были целыми числами.

По этому случаю рассмотрим пример с другими исходными данными.

Пример 2

В ячейках J8:J11 запишем формулу, позволяющую округлить вычисляемые значения до целого числа, которая имеет вид:

Ячейка J8: =ОКРУГЛ(I8*$H$13;0).

Протащим (скопируем) эту формулу в ячейки J9:J11.

Как видим (рис. 4) плановое количество ездок в ячейке Н13 отличается от суммы в ячейках J8:J11, записанной в ячейке J12: значение в ячейке J12, полученное в результате суммирования округленных результатов расчетов числа ездок в ячейках J8:J11, не равно значению в ячейке Н13, полученному суммированием планового числа ездок до пунктов назначения. Это издержки примененной функции округления. Для того чтобы избежать данной ошибки, проделаем следующую процедуру. Для контроля и удобства вычислений введем проверочную ячейку J13. Формула в этой ячейке будет представлять собой разницу полученных значений в ячейках J12 и H13. Ячейка понадобится нам для коррекции вычислений.

Рис. 4. Пример с функцией округления расчетного числа ездок до целого числа

Используем для коррекции инструмент «Подбор параметра». Процедура подбора иллюстрируется на рис. 5.

Рис. 5. Использование инструмента «Подбор параметра»

Здесь необходимо применить следующую схему: подобрать в ячейке J13 значение равное 0, изменяя значение в ячейке I9 (доля в перевозках). Предварительно в ячейку I11 целесообразно ввести следующую формулу:

=100 % – I8 – I9 – I10.

Тогда при изменении значения в ячейке I9 в результате применения инструмента «Подбор параметра» автоматически изменится и значение в ячейке I11.

Так как в ячейках I8:I11 применено округление до целого значения, изменения в ячейках I9 и I11 на 0,25 % не обнаруживаются. Эти изменения будут видны, если мы добавим знаки после запятой.

Результат применения инструмента «Подбор параметра» приведен на рис. 6 (на с. …).

Необходимо проделать процедуры, что и в предыдущем примере (см. рис. 1, 2, 3). В ячейках D19:H22 распределим количество ездок для каждой транспортной компании до каждого пункта назначения, используя следующие ограничения:

D19:H22 = целое,

D12:H12 = D18:H18,

J8:J11 = I19:I22.

Сумма транспортных расходов в ячейке I23 на рис. 6 рассчиталась равной 49 540 руб., а наша задача — минимизировать ее.

Рис. 6. Скорректированный вариант

На рис. 7 представлена демонстрация использования инструмента «Поиск решений» для оптимизации результата.

Рис. 7. Минимизация значения в ячейке I23 с помощью надстройки «Поиск решения»

На рис. 8 в ячейках D19:Н22 представлены данные, полученные в ходе оптимизации с помощью инструмента «Поиск решений». В результате минимизации в ячейке I23 получено значение 44 990 руб. Отклонения от достигнутого при первоначальном распределении результата составило 9 %, или 4550 руб.

Возможно, имеет право на существование такой вопрос: «Для чего нужна табличная часть со стоимостями перевозок в разрезе транспортных компаний и пунктов назначений?». Ведь можно было бы просто в итоговую ячейку I23 ввести формулу:

=СУММПРОИЗВ(D8:D11;D19:D22)+СУММПРОИЗВ(E8:E11;E19:E22)+СУММПРОИЗВ(F8:F11;F19:F22)+СУММПРОИЗВ(G8:G11;G19:G22)+СУММПРОИЗВ(H8:H11;H19:H22).

Следует помнить следующее:

• строк и столбцов может быть достаточно большое количество. Это значит, что написание самой формулы в ячейках будет слишком трудоемкой задачей;
• потеряется возможность анализа данных по компаниям и пунктам назначения. Значит, целесообразнее использовать вспомогательную таблицу (в нашем примере это ячейки B23:I27), которая содержала бы множество простых формул. Эти формулы записываются всего в два мгновения: запись в одной из ячеек и копирование или протаскивание в остальные ячейки. Такая таблица несет в себе полезную для анализа информацию о стоимости транспортных услуг в разрезе перевозчиков и пунктов назначения.

Рис. 8. Результат оптимизации примера с округлением

Заключение

В данной статье рассмотрена простейшая задача, цель статьи — побудить экономистов использовать в расчетах инструмент Excel «Поиск решений», который удобен и прост в применении. Освоив и поняв данный инструмент, можно будет переходить к более сложным задачам.

Освоение работы с надстройкой «Поиск решений» даст преимущество в решении многих экономических задач: минимизация расходов при формировании состава сырья (например, на текстильных предприятиях), оптимизация раскроя (например, на швейных производствах), минимизация расходов при формировании штатного расписания, оптимизация расходов на изготовление при выборе ассортимента продукции, максимизация прибыли при формировании инвестиционной программы и др.