Анализ и оценка кредитоспособности заёмщика

Некоторые трубки страдают от «прожигания» изображения на чувствительной поверхности, если их экспонировать продолжительное время перед неизменяющейся яркой сценой.

Несмотря на то, что передающие трубки сейчас намного дешевле, чем несколько лет назад, все еще сохраняется потребность в более дешевой системе, с большим сроком службы. Иногда роботу приходится работать в среде, где он сам должен обеспечивать себе освещение; в таких случаях заслуживают рассмотрения системы с бегущим лучом.

В настоящее время получили распространение интегральные системы сетчаток, содержащие большое количество фотоэлементов.

5. Усиление контура путем совмещения Контуры визуального изображения можно усилить точным совмещением двух противоположных визуальных представлений изображения. Например, точное совмещение позитивного и негативного диапозитивов дает контур изображения. Прохождение света, связанное с интерференцией и краевыми эффектами, возможно только в областях резкого изменения плотности. Оказалось, что в таком процессе наряду с контурной информацией сохраняется и текстурная информация. При этом, чем меньше промежуток между двумя диапозитивами, тем меньше деталь, которая может быть воспроизведена.

Рассмотрим черно-белое изображение. На краях изображения и на границах между черными и белыми областями неизбежно возникает более или менее постоянное изменение пропускания света. Если теперь взять простую сумму оптической плотности, А в любой заданной точке и ее инверсию —А, то эта сумма всегда равна нулю и никакого суммарного изображения возникнуть не может. Подобным образом, если привести к единице максималь-ную величину оптической плотности (т. е. Аmах = 1) и взять разность между оптической плотностью, А и 1—А, то в каждой точке результат будет 2А — 1; если же взять их сумму, то результат будет равен, А + 1 — А = 1. Следовательно, простые сумма или разность сигнала и его инверсии вообще не могут создавать эффекта усиления контура изображения.

Один из путей достижения контурного усиления за счет непосредственного использования изображения, а не интерференции и краевых эффектов состоит во взятии произведения, а не суммы или разности сигнала, А и сигнала 1 — А. В результате этого полу-чаем

Результирующий сигнал такого вида дает на выходе максимальную величину в точке, где интенсивность изображения составляет половину от максимальной величины.

Процесс нормирования можно осуществить делением на максимальную величину, что приводит к следующему виду сигнала-произведения:

где Аmах определяется как максимальное значение сигнала в точке, ближайшей к точке нулевой крутизны и с максимальной отрицательной скоростью изменения сигнала.

Однако совсем не обязательно брать нуль за основу вычислений, если определена точка, ближайшая к точке нулевой кривизны и с максимальной положительной скоростью изменения сигнала, поскольку в этом случае показатель локальной кривизны может быть задан в виде

где Атiп — значение в точке, ближайшей к точке нулевой кривизны и с максимальной положительной скоростью изменения сигнала.

Эта характеристика является сугубо локальной. В дальнейшем будет показано, что, в отличие от процесса разделения сканированием, описанный выше процесс не зависит от скорости изменения сигнала, а зависит только от его фактической величины. В этом есть определенное преимущество, поскольку при медленном изменении возникает большой выходной сигнал, так как он зависит от самой величины, а не от скорости ее изменения.

Интересно заметить, что сложением двух совершенно произвольных совокупностей точек можно сформировать вполне реальное изображение.

6. Считающая сетчатка Большое количество объектов человек считает глазами по отдельности или разделяет их на группы. В то же время глаз человека обладает способностью к мгновенному подсчету изображений, создаваемых на сетчатке небольшим числом объектов. Искусственная сетчатка, наделенная такой способностью, имела бы многочисленные применения; одним из наиболее важных явилось быстрое определение количества объектов, например элементов крови, находящихся под микроскопом.

Рис. 6.

1. Схема, применяемая в считающей сетчатке Принципиальная возможность создания такой непосредственно считающей сетчатки была продемонстрирована П. С. Вильямсом в Астоне. Схема экспериментального устройства показана на рис.

6.1. Клетки сетчатки представлены одним рядом сернисто-кадмиевых фотоэлектрических элементов. Сигналы от этих элементов подаются на операционные усилители, а затем поступают на выход. Число объектов, появляющихся перед линейкой элементов, определяется простыми схемами, и результат указывается прибором, шкала которого отградуирована на число объектов.

Принцип работы этого демонстрационного оборудования на самом деле весьма прост, хотя на первый взгляд кажется, что это не так. Для определения числа объектов, независимо от их размеров и положения, подсчитывается число краев объектов, появляющихся перед сетчаткой, а затем устройство автоматически делит его на 2. В искусственной сетчатке используется, таким образом, принцип обнаружения краев изображения.

Рис. 6.

2. Пример использования «детектора краев», разработанного в Астоне Рассмотренный принцип можно распространить для использования не только в одномерном, но и в двумерном варианте, применив для определения числа краев вдоль каждой из параллельных строк растра визуальной сцены «детектор краев», разработанный в Астоне. После этого вычисляются значения разностей, как это показано на рис. 6.2, между числами краев, появившихся перед соседними линейками, а затем вычисленные разности суммируются и делятся на 4 для получения общего числа рассматриваемых выпуклых объектов независимо от их индивидуальных размеров. Такое считающее устройство может непосредственно использоваться на промышленных складах и в магазинах, не считая уже упомянутых применений в медицине.

Наверное, следует упомянуть о том, что при использовании описанных простых считающих схем имеются определенные ограничения. С каждого конца линейка должна быть полностью укомплектована освещаемыми фотоэлементами, даже если их можно промоделировать. Соседние объекты должны или разделяться полным столбцом, или перекрываться в одном и том же столбце. Если границы двух объектов приходятся на два разных, но прилегающих столбца, то при подсчете возникает ошибка, являющаяся неким видом оптической иллюзии. Объекты не должны быть вогнутыми: при их подсчете может получиться ошибочный результат. Несмотря на недостатки данного метода, он дает хорошие результаты при реализации его на устройстве, в основе своей очень простом. Этот же метод в неизменном виде, безусловно, применим при использовании взамен дискретных элементов сканирующего устройства, например передающей телевизионной трубки.

7. Сетчатка обнаруживающая края Как уже отмечалось выше, из многочисленных исследований живых систем известно, что обнаружение краев играет важнейшую роль в процессах распознавания. В качестве примера рассмотрим пластину с изображением красной буквы на белом фоне, которая нередко встречается на автомобилях в Англии. Вся красная поверхность внутри буквы L и вся белая поверхность вне ее несут мало информации. Именно конфигурация контуров, образуемых соединением красной поверхности и белого фона, указывает на то, что изображенная фигура есть L, а не другая буква.

Для обнаружения краев и получения информации об их расположении можно использовать модификацию считающей сетчатки, описанной выше. Однако для большой сетчатки с большим числом фотоэлектрических элементов потребуется большое количество дифференциальных усилителей и стоимость непомерно возрастет.

В процессе работы в Астонской кибернетической лаборатории над считающей сетчаткой С. Е. Фри предложил оригинальную идею замены постоянного напряжения питания, которое использовалось в первых работах, на переменное. В результате этого удалось построить сетчатку, обнаруживающую края изображения, для которой требовались только фотоэлементы, конденсаторы и резисторы, но не требовались транзисторы или другие активные устройства. На рис. 7.1 приведена принципиальная схема одной строки клеток сетчатки.

Рассмотрим фотоэлементы С и D. Если ни один из них не освещается, то выходной сигнал в точке X отсутствует. С другой стороны, если оба элемента освещены в равной степени, то во время каждого полупериода на резисторе R3 возникает напряжение. Таким образом, на резисторе R3 имеется симметричное переменное напряжение.

Рис. 7.

1. Принципиальная схема сетчатки для обнаружения краев изображения При условии, что произведение RCCC велико по сравнению с периодом переменного напряжения, напряжение на резисторе R3 будет почти полностью сглажено и в точке X будет небольшое или вовсе не будет выходного напряжения.

Теперь рассмотрим ситуацию, когда фотоэлемент С освещен, а фотоэлемент D — не освещен. Эта ситуация возникает тогда, когда, например, имеется темный край, который затемняет фотоэлемент D, но не затемняет фотоэлемент С, т. е. край попадает между фотоэлементами С и О. В этом случае при полуволне питающего напряжения, когда шина питания L положительна относительно шины питания N, фотоэлемент С будет проводить и в выходной точке X появится положительное напряжение. С другой стороны, во время полуволны питающего напряжения, когда шина питания L отрицательна по отношению к шине питания N, проводимость фотоэлемента D намного меньше, поскольку он не освещен. Поэтому во время отрицательной полуволны на выходе возникает небольшое напряжение. Вследствие этого выходной конденсатор Сс намного больше заряжается в положительном направлении чем в отрицательном, и в точке X возникает сглаженное положительное выходное напряжение.

Аналогичным образом, если элемент С не освещен, а элемент D освещен, то в точке X возникает отрицательное выходное напряжение. Работа этого устройства может быть сведена е следующую таблицу:

Элемент С Элемент D Точка X

Темно Темно Нулевое напряжение Темно Светло Отрицательное напряжение Светло Темно Положительное напряжение Светло Светло Нулевое напряжение Итак, устройство только тогда дает выходное напряжение в какой-либо точке, когда оно возбуждается краем, проходящим через эту точку.

Схему приведенного вида можно использовать для построения двумерной сетчатки, обнаруживающей контуры. Индикация в устройстве осуществляется неоновыми индикаторными лампами, которые высвечивают только контур, когда, например, край перфокарты появляется перед сетчаткой фотоэлементов.

Устройство, созданное Фри, питалось от источника синусоидального напряжения; в более поздних устройствах, при работе с машиной «Астра», применялись импульсные источники энергии, которые обеспечивали выход, совместимый с логическими схемами этой машины.

8. Будущее искусственных сетчаток Предпринимались различные попытки создания искусственной сетчатки на интегральных схемах, предназначенной главным образом для сканирования перфорационных карт в вычислительной машине. Одна из возникающих здесь трудностей состоит в том, что в то время как создание массива фотоэлектрических элементов очень малых размеров вполне реально, весьма трудно реализовать отведения от элементов. В ряде случаев приходилось уменьшать сетчатку до одной строки элементов и осуществлять фактически последовательное считывание с элементов. Но даже и тогда эти устройства оказывались весьма дорогостоящими, по-видимому, из-за малого спроса и требования абсолютно исправной работы всех элементов строки, вовсе не допускающей отказов.

R. С. А. была создана сетчатка более современного вида. Она содержит в общей сложности 960 расположенных в плоскости фоточувствительных элементов, но, в отличие от обычной микроминиатюрной интегральной схемы, это более современное устройство напылено на стеклянную пластину размерами 10×20 см. Каждый из фотоэлементов подсоединяется к взаимно перпендикулярным выводным полоскам через тонкопленочный диод Шоттки. Устройство создается в несколько этапов методом напыления в вакууме.

Интегральная схема ОРТ5 состоит из массива 10×10 фотодиодов, объединенных со схемами сканирования. Интересно отметить, что при использовании матрицы с малым числом элементов наблюдается существенное изменение коэффициентов Фурье при движении изображения.

Веймером и др. проведено обширное исследование по использованию самосканирующихся сетчаткоподобных сенсоров, построенных по интегральной технологии. Для планетных исследований предлагалось использовать матрицу, состоящую из многих тысяч фототранзисторов. Емкость коллектор-база последних используется для интегрирования светового потока и разряжается один раз в течение кадра. В литературе описаны и другие устройства.

9. Обнаружение контура в сканирующей системе на базе ЭВМ В стэнфордской системе «глаз — рука», предназначенной для построения при помощи руки робота башни из визуально обнаруживаемых кубиков, применяется стандартная телевизионная камера на видиконе. В ранней работе черные кубики располагались на белом столе и удовлетворительная работа системы достигалась только при высоком уровне контраста. Использовалось 16 уровней квантования, но даже в том случае, когда человек участвовал в настройке, не всегда удавалось в сложной сцене одновременно разложить все контуры. Вследствие этого для получения наилучшего возможного разложения объекта, рассматриваемого в данный момент, и камера и уровень освещения устанавливались вручную человеком-оператором. Естественно, что такой подход не очень удачен, поскольку на полученные результаты могло влиять вмешательство человека-оператора. Программа вычислительной машины будет автоматически отбрасывать любые данные, которые не указывают разумное число ребер или удовлетворительно замкнутых контуров объекта. Дальнейшая работа совершенствовала это свойство программы.

Полученные результаты были улучшены введением автоматической регулировки потенциала мишени видикона, которая в то же время ограничивает напряжение, исключая повреждение трубки. Изображение фокусируется автоматически за счет перемещения трубки относительно одной из линз составной турели с цветными фильтрами, подбираемыми случайным образом для улучшения контраста. Локальный оператор Хьюгеля обнаруживает контуры, даже если они размыты и имеются значительные помехи, после чего вычислительная машина прослеживает контур изображения объекта, регистрируя линии и конечные точки.

В программе используется также метод наращивания информации об осматриваемых блоках по мере ее получения. Если, например, во время процедуры прослеживания достигается ранее встречавшаяся точка, то просматриваются данные, хранящиеся в памяти, чтобы проверить, в частности, не замкнутый ли контур прослеживается в данный момент. Таким образом, исключается необходимость в последовательном прослеживании всех контуров отдельного объекта.

Старая программа прослеживания контура часто не замыкала его, если один небольшой участок был искажен помехой или труден для прослеживания. Усовершенствованная программа могла «перескочить» через отдельный «плохой» участок или пытаться замкнуть контур в противоположном направлении. В конце программы следовали различные упорядочивающие процедуры, например все концевые точки сводились в углах.

Были опробованы и другие методы, построенные на цифровых методах пространственной фильтрации для улучшения качества изображения, использовавшие синтаксический анализ контекста более высокого уровня для заключения о недостающих де-талях или оперировавшие областями изображения вместо его краев. Однако оказалось, что указанные методы, как правило, фиксируют анализируемое и вычислительная машина не может влиять на работу телевизионной камеры или развертывающего устройства.

В стэнфордской установке вычислительная машина управляла поворотно-наклонной головкой, линзами турели, цветным фильтром, фокусировочным напряжением и потенциалом мишени стандартной передающей телевизионной камеры на видиконе; диафрагма устанавливалась вручную. Три цветных фильтра и один нейтральный устанавливались на диске, позволявшем выбрать фильтр за 0,2 с. Возможны 64 отсчета напряжения мишени между 0 и 50 В; при этом не допускается, чтобы напряжение вызывало слишком большую среднюю величину тока сигнала.

Шестьдесят раз в секунду видикон сканирует массив из 333X256 отсчетов яркости, каждый из которых кодируется числом в 4 бита, благодаря чему не превышается пропускная способность высокоскоростного канала данных в 24 млн. бит в секунду. Однако диапазон изменения напряжения, представленного 4-битовым числом (16 уровней квантования), может изменяться от полного рабочего диапазона видеоусилителя в 1 В до «окна» всего лишь в 1/8 В, что дает 128 уровней квантования.

Один из методов, предложенных для упрощения машинного, или робототехнического, распознавания трехмерных форм, известен под названием «сеточное кодирование». Здесь также предусматривается освещение сцены, но за счет проектирования сетки световых полос от однородного источника света. Предполагается, что этот метод может дать лучшие результаты по сравнению с более ранними, базирующимися на работе Робертса.

Метод, сходный с методом сеточного кодирования, применялся в Японии; там для освещения рассматриваемого объекта использовалась единственная движущаяся щель. Японские исследователи успешно применяли также освещение сцены с различных направлений, извлекая, таким образом, информацию, необходимую для построения линейного чертежа сцены. Стереоскопическое рассматривание объектов двумя камерами, практикуемое в М. I. Т., не использовалось японцами, так как для получения очертаний рассматриваемого объекта требуется обработка большого объема информации. Чтобы получить информацию, необходимую для создания в ЭВМ линейного чертежа, японские исследователи использовали также последовательное освещение сцены с нескольких направлений СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Анисимов Б. В., Курганов В. Д. Распознавание и цифровая обработка изображений — М., 1983.

2. Янг Дж.Ф. Робототехника / в переводе с англ. Под редакцией д.т.н. профессора Игнатьева М. Б. — Л.: Машиностроение, 1979 г.

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

ОТЧЕТ О ПРИБЫЛЯХ И УБЫТКАХ за 12 месяцев 2010 г.

Наименование показателя Кодстроки За отчетныйпериод За аналогичный периодпредыдущего года 1 2 3 4 Доходы и расходы по обычным видам деятельности Выручка (нетто) от продажи товаров, продукции, работ, услуг (за минусом налога на добавленную стоимость, акцизов и аналогичныхобязательных платежей) 010 2 696 343 1 191 124

Себестоимость проданных товаров, продукции, работ, услуг 020 (2 147 470) (761 623) Валовая прибыль 029 548 873 429 501

Коммерческие расходы 030 (27 087) (37 054) Управленческие расходы 040 (369 346) (210 590) Прибыль (убыток) от продаж 050 152 440 181 857

Прочие доходы и расходы Проценты к получению 060 1559 551 Проценты к уплате 070 (93 241) (82 256) Доходы от участия в других организациях 080 0 0 Прочие операционные доходы 090 271 141 60 277

Прочие операционные расходы 100 (283 400) (196 229) Прибыль (убыток) до налогооблажения 140 48 499 (35 800) Отложенные налоговые активы 141 50 637 34 016

Отложенные налоговые обязательства 142 (3250) (15 210) Текущий налог на прибыль 150 (77 864) (17 711) Пени по налогам и сборам 160 (1060) (324) Чистая прибыль (убыток) отчетного периода 190 16 962 35 029 СПРАВОЧНО Постоянные налоговые обязательства (активы) 200 18 837 7497

Базовая прибыль (убыток) на акцию 201 0 0 Разводненная прибыль (убыток) на акцию 202 0 0 0 Окончание приложения Б Расшифровка отдельных прибылей и убытков Наименование показателя Кодстроки За отчетный период За аналогичный периодпредыдущего года прибыль убыток прибыль убыток 1 2 3 4 5 6 Штрафы пеней и неустойки, признанныеили по которым получены решения суда (арбитражного суда) об их взыскании 210 118 0 0 3031

Прибыль (убыток) прошлых лет 220 0 0 0 0 Возмещение убытков, причиненныхнеисполнением или ненадлежащимисполнением обязательств 230 0 0 0 0 Курсовые разницы по операциямв иностранной валюте 240 1817 585 1431 878 Отчисления в оценочные резервы 241 Х 0 Х 0 Списание дебиторских и кредиторскихзадолженностей, по которым истек срокисковой давности 260 0 1 3 731 270 269 206 282 814 58 843 191 589

Руководитель __________ _____________________ Главный бухгалтер ________ __________________

(подпись) (расшифровка подписи) (подпись) (расшифровка подписи)

" ____" _________________ _____г.

ПРИЛОЖЕНИЕ В

БУХГАЛТЕРСКИЙ БАЛАНС на 31 декабря 2009 г.

АКТИВ Код строки На начало отчетного года На конец отчетного периода 1 2 3 4 I. ВНЕОБОРОТНЫЕ АКТИВЫ Нематериальные активы 110 5928 5807

Основные средства 120 276 370 287 249

Незавершенное строительство 130 23 305 39 162

Доходные вложения в материальные ценности 135 0 0 Долгосрочные финансовые вложения 140 1718 1768

Отложенные налоговые активы 145 52 041 34 016

Прочие внеоборотные активы 150 7332 5243 ИТОГО по разделу I 190 366 694 373 245 II. ОБОРОТНЫЕ АКТИВЫ Запасы 210 708 758 649 982 в том числе: сырье, материалы и другие аналогичные ценности 211 161 873 262 620 животные на выращивании и откорме 212 0 0 затраты в незавершенном производстве 213 372 447 106 751 готовая продукция и товары для перепродажи 214 171 162 247 126 товары отгруженные 215 0 0 расходы будущих периодов 216 3276 33 485 прочие запасы и затраты 217 0 0 Налог на добавленную стоимость по приобретенным ценностям 220 5916 7239

Дебиторская задолженность (платежи по которой ожидаются более чемчерез 12 месяцев после отчетной даты) 230 586 1430 в том числе: покупатели и заказчики 231 0 0 Дебиторская задолженность (платежи по которой ожидаются в течение12 месяцев после отчетной даты) 240 246 452 272 097 в том числе: покупатели и заказчики 241 192 145 155 247

Краткосрочные финансовые вложения 250 0 406 104

Денежные средства 260 216 22 976

Прочие оборотные активы 270 0 0 ИТОГО по разделу II 290 961 928 1 359 828 БАЛАНС 300 1 328 622 1 733 073

Окончание приложения В

ПАССИВ Кодстроки На начало отчетногогода На конец отчетногопериода 1 2 3 4 III. КАПИТАЛЫ И РЕЗЕРВЫ Уставный капитал 410 123 845 123 845

Собственные акции, выкупленные у акционеров 411 (0) (0) Добавочный капитал 420 151 821 146 301

Резервный капитал 430 0 0 в том числе: резервы, образованные в соответствии с законодательством 431 0 0 резервы, образованные в соответствии с учредительными документами 432 0 0 Нераспределенная прибыль прошлых лет 460 192 672 198 192

Нераспределенная прибыль отчетного года 470×35 029 ИТОГО по разделу III 490 468 338 433 309 IV. ДОЛГОСРОЧНЫЕ ОБЯЗАТЕЛЬСТВА Займы и кредиты 510 0 0 Отложенные налоговые обязательства 515 52 393 15 562

Прочие долгосрочные обязательства 520 937 312 ИТОГО по разделу IV 590 53 330 15 874 V. КРАТКОСРОЧНЫЕ ОБЯЗАТЕЛЬСТВА Займы и кредиты 610 637 878 1 071 574

Кредиторская задолженность 620 168 638 212 099 в том числе: поставщики и подрядчики 621 52 739 35 845 задолженность перед персоналом организации 622 15 229 17 200 задолженность перед государственными внебюджетными фондами 623 3691 3189 задолженность по налогам и сборам 624 10 098 27 075 прочие кредиторы 625 29 959 40 274 авансы полученные 628 56 922 88 516

Задолженность участникам (учредителям) по выплате доходов 630 0 0 Доходы будущих периодов 640 438 217 Резервы предстоящих расходов 650 0 0 Прочие краткосрочные обязательства 660 0 0 ИТОГО по разделу V 690 806 954 1 283 890 БАЛАНС 700 1 328 622 1 733 073

Справка о наличии ценностей, учитываемых на забалансовых счетах Арендованные основные средства 910 5490 44 393 в том числе по лизингу 911 0 0 Товарно-материальные ценности, принятые на ответственноехранение 920 972 847 Товары, принятые на комиссию 930 0 0 Списанная в убыток задолженность неплатежеспособных дебиторов 940 5576 6307

Обеспечение обязательств и платежей полученные 950 0 0 Обеспечение обязательств и платежей выданные 960 89 025 19 495

Износ жилищного фонда 970 61 5 Износ объектов внешнего благоустройства и других аналогичныхобъектов 980 0 0 Нематериальные активы, полученные в пользование 990 0 0 Руководитель ___________ __________________________ Главный бухгалтер _________ ______________________

(подпись) (расшифровка подписи) (подпись) (расшифровка подписи)

" _____" ________________ ________г.

ПРИЛОЖЕНИЕ Г

ОТЧЕТ О ПРИБЫЛЯХ И УБЫТКАХ за 12 месяцев 2009 г.

Наименование показателя Кодстроки За отчетныйпериод За аналогичный периодпредыдущего года 1 2 3 4 Доходы и расходы по обычным видам деятельности Выручка (нетто) от продажи товаров, продукции, работ, услуг (за минусом налога на добавленную стоимость, акцизов и аналогичныхобязательных платежей) 010 1 191 124 1 060 936

Себестоимость проданных товаров, продукции, работ, услуг 020 (972 213) (908 996) Валовая прибыль 029 218 911 151 940

Коммерческие расходы 030 (37 054) (48 571) Управленческие расходы 040 (0) (0) Прибыль (убыток) от продаж 050 181 857 103 369

Прочие доходы и расходы Проценты к получению 060 551 79 Проценты к уплате 070 (82 256) (71 748) Доходы от участия в других организациях 080 0 0 Прочие операционные доходы 090 60 227 21 052

Прочие операционные расходы 100 (196 229) (120 295) Прибыль (убыток) до налогооблажения 140 35 850 67 543

Отложенные налоговые активы 141 34 016 2190

Отложенные налоговые обязательства 142 (15 210) (0) Текущий налог на прибыль 150 (17 711) (0) Пени по налогам и сборам 160 (324) (15 788) Чистая прибыль (убыток) отчетного периода 190 35 029 81 141 СПРАВОЧНО Постоянные налоговые обязательства (активы) 200 7497 14 020

Базовая прибыль (убыток) на акцию 201 0 0 Разводненная прибыль (убыток) на акцию 202 0 0 Окончание приложения Г Расшифровка отдельных прибылей и убытков Наименование показателя Кодстроки За отчетный период За аналогичный периодпредыдущего года прибыль убыток прибыль убыток 1 2 3 4 5 6 Штрафы пеней и неустойки, признанныеили по которым получены решения суда (арбитражного суда) об их взыскании 210 0 3031 0 108 Прибыль (убыток) прошлых лет 220 0 0 365 0 Возмещение убытков, причиненныхнеисполнением или ненадлежащимисполнением обязательств 230 0 0 0 0 Курсовые разницы по операциямв иностранной валюте 240 1431 878 2632 808 Отчисления в оценочные резервы 241 Х 0 Х 0 Списание дебиторских и кредиторскихзадолженностей, по которым истек срокисковой давности 260 3 731 1303 5334 270 58 843 191 589 16 752 114 045

Руководитель __________ _____________________ Главный бухгалтер ________ __________________

(подпись) (расшифровка подписи) (подпись) (расшифровка подписи)

" ____" _________________ _____г.

Финансово-кредитный словарь. М., 2007. Т. 2. С. 137.

Шеремет А.Д., Сайфулин Р. С., Негашен Е. В. Методика финансового анализа предприятия. М., 2007. С. 35.

См.: Ендовицкий Д. А., И. В. Бочарова, Анализ и оценка кредитоспособности заемщика // М.:Кронус, 2008.С.38 .

Кирисюк Г. М., Ляховский В. С. Оценка банком кредитоспособности заемщика // Деньги и кредит. 2003. № 4. С. 32.

5 Ендовицкий Д. А., И. В. Бочарова, Анализ и оценка кредитоспособности заемщика // М.:Кронус, 2008.С.

112.

6 Лаврушин О. И., Афанасьева О. Н., Банковское дело: Современная система кредитования // Кронус, Москва 2009 С.108

7 Ендовицкий Д. А., И. В. Бочарова, Анализ и оценка кредитоспособности заемщика // М.:Кронус, 2008.С.64