В современном мире активно идут процессы глобализации, выражающиеся во всемирной экономической, политической, культурной и информационной интеграции мирового пространства в единую зону, где свободно перемещаются информация, товары и услуги, капитал, где беспрепятственно распространяются идеи и их носители. При этом мировая экономика в XXI веке становится все более унифицированной в части ведения, учета, контроля и управления финансовой деятельности корпораций и фирм. Поэтому в настоящее время является актуальным ведение бухгалтерского учета в соответствии с международными стандартами финансовой отчетности (МСФО). Учет по МСФО называют финансовым учетом, так как в нем активы и обязательства отражаются в отчетности по их реальной финансовой стоимости. Использование стандартов МСФО, расширяя возможности контроля над результатами деятельности наемных руководителей компаний и корпораций, снижает произвол в их деятельности. Учет в соответствии с национальными стандартами (ГААП США, РСБУ и д. р.), отличными от МСФО, называют бухгалтерским учетом. Обычно считается, что технология ведения учета по МСФО существенно отличается от учета по российским стандартам бухгалтерского учета (РСБУ), так как в учете по РСБУ используются классические активные, пассивные и с переменным сальдо счета, а в учете по МСФО только активные и пассивные счета.

В настоящей работе рассматривается базирующийся на лингвистических моделях подход, позволяющий построить единую теорию классического бухгалтерского учета и современного финансового учета, а также возможности на основе лингвистических моделей упрощения решения отдельных задач прогнозирования и управления в экономике.

лингвистическая модель управление задача

1. Современные тенденции развития теории бухгалтерского учета

2. Общая формальная модель языка бухгалтерского учета

Общая формальная модель языка бухгалтерского учета предложена автором в 2010 году Черкай А.Д. Бухгалтерский учет и его универсальный семантический код: новый метод быстрого обучения основам бухгалтерского учета. - М.: Черкай, 2010. - С. 80-85. в виде упорядоченной четвертки < С, Г, М, Я >, где:

С - словарь (или алфавит) символов, знаков и слов языка бухгалтерского учета;

Г - грамматика языка бухгалтерского учета в виде синтаксических правил формирования из символов, знаков и слов словаря С осмысленных высказываний (фраз) на языке бухгалтерского учета;

М - семантические правила, позволяющие поставить в соответствие каждой получаемой с помощью синтаксической процедуры Г фразе языка бухгалтерского учета или ее части некоторый набор символов и букв, описывающих их смысловое содержание.

Я - фразы языка бухгалтерского учета с признаками их смыслового содержания, сформированными на базе правил Г и М из символов, знаков и слов словаря С.

Более простая модель < С, Г, Я >, без семантики была описана Лукой Пачоли в 1494 год. Синтаксическое правило этой модели для РСБУ, это запись строки в виде:

Предложенный автором универсальный набор основных семантических (смысловых) кодов счетов в проводках приведен в представленной здесь компактной таблице. Это и есть семантические правила модели языка бухгалтерского учета.

Универсальный бухгалтерский семантический (смысловой) код Черкая

* Тл< вместо слов третье лицо получило, и Тл> вместо слов от третьего лица получено в проводках операций с передачей имущества, работ, услуг.

В данной таблице даны классы и соответствующие им типы счетов, приведены правила двойной записи на счетах в виде семантических (смысловых) кодов-подстрочников счетов в проводках по их дебету (СКд) и кредиту (СКк). Большинство обозначений являются общепринятыми. Основные сокращения: А - активы и активные счета, И - имущество, Р - расходы, П - пассивы и пассивные счета, Д - доходы, Ам - амортизация, Рез - резервы, К - капитал, Пр - прибыли, Уб - убытки, НД - нам (предприятию) должны, МД - мы должны (предприятие должно), ДЗ - дебиторская задолженность и счета дебиторской задолженности, КЗ - кредиторская задолженность и счета кредиторской задолженности. Здесь увеличение накопление массы на счете (^), уменьшение накопленной ранее массы на счете (v). Для счетов активно-пассивных счетов (АП) прибавление добавки по дебету счета (+ДДС), прибавление добавки по кредиту счета (+ДКС).

Примечание к таблице. Активные счета (А) определены, как счета, никогда не имеющие кредитового остатка, а пассивные (П), как счета, никогда не имеющие дебетового остатка. К активно-пассивным счетам РСБУ нами отнесены все не активные и не пассивные счета, а к активно-пассивным счетам МСФО, бюджетным и банковским мы относим те из них, у которых имеются парные связанные счета, а также те счета, на которые в течение отчетного периода идет накопление (добавление) учитываемого на них и списание с них осуществляется только по завершении отчетного периода. Для всех счетов доходов и расходов (ДР.), прибылей и убытков (ПрУб) в проводках их закрытия со списанием остатков логично использовать знак уменьшения (v) того, что списывается с них, так как при списании остатков никаких добавок на сторонах этих счетов нет. Для счетов кредиторской и дебиторской задолженностей (КЗДЗ) МСФО, бюджетных и банковских аналогичная ситуация возможна при исправлении, полученных в результате ошибки, на активном счете кредитового остатка или на пассивном счете дебетового остатка.

Использование универсального бухгалтерского семантического кода (УБСК Черкая), приведенного в таблице, позволяет формализовано описывать смысл, как операций, так и их проводок. Это облегчает перевод описаний операций на язык проводок, а также позволяет осуществлять формальный перевод проводок на обычный язык с целью их проверки.

^И товаров Тл>И, МД, +КЗ

Семантический (смысловой) анализ проводки. На дебетуемом счете 41 "Товары" отражено получение (приход) имущества (^И) - товаров. Товары поступили от стороннего третьего лица - поставщика (Тл>И), за поставку нам товара в этой операции мы ему должны (МД). Мы признаем, что он кредитор в этой операции, и имеет место прибавление (запись добавки) кредиторской задолженности (+КЗ) по кредиту счета 60 "Расчеты с поставщиками".

Краткая запись смысла проводки: получен товар от поставщика. Он соответствует смыслу рассматриваемой операции.

Пример 2. Поставщику выданы из кассы наличные деньги в сумме 20000 руб. Проводка этой операции с семантическим кодом:

Д 60 К 50 20000

В современном мире интенсивно развиваются информационные технологии, в рамках всемирной паутины создаются и становятся общедоступными постоянно расширяющиеся базы данных по макроэкономике. С переходом к подготовке отчетности по международным стандартам финансовой отчетности (МСФО) на языке XBRL имеет место тенденция к созданию аналогичных локальных и глобальных баз данных по микроэкономике. Доступ к таким базам данных позволяет, с одной стороны, достаточно быстро проверять степень соответствие теории практике и устанавливать их несоответствие или несоответствие друг другу, а, с другой стороны, дает возможность разрабатывать и опробовать новые подходы к решению задач экономической теории.

Одним из таких подходов является подход, базирующийся на использовании формальных лингвистических моделей для целей прогнозирования и управления. Особенностью использования этих моделей при решении задач прогнозирования и управления является то, что в них используется сравнительно небольшой набор алгоритмов и программ, а базы данных, используемые для принятия решений, могут быть как глобальными, так и локальными. Простота, компактность и легкая восстанавливаемость программ, реализующих лингвистические алгоритмы, и возможность их работы с легко защищаемыми и восстанавливаемыми локальными базами данных повышает устойчивость компьютерных систем принятия решений и управления.

За последние годы нами накоплен определенный опыт по выделению и использованию паттернов лингвистических моделей в экономике при решении задач:

прогнозирования динамики цен и принятия решений на биржах;

прогнозирования развития экономики стран и всего мира;

прогнозирования народонаселения стран и всего мира;

При этом точность прогноза существенно зависит от полноты используемых баз данных и степени вариабельности рассматриваемых процессов. Чем более полны базы данных при заданной степени вариабельности анализируемых процессов, тем выше точность прогноза. Так точность прогноза численности населения мира при использовании всемирной базы банных за период с 1960 года достаточно высока и составляет за последние несколько лет 1 млн. человек. В то же время точность прогноза динамики цен валюты на бирже Forex близка к точности процедур технического анализа, одна из возможных причин этого - малый объем предоставляемого пользователям архива данных в торговой системе MetaTrader.

7. Заключение