Методологический Фреймворк и План ВКР: Комплексная Оценка Кредитоспособности Предприятий в Условиях Регуляторных Изменений (ЦБ РФ 2025)

Введение (Актуальность и целеполагание)

Центральным нормативным актом, регулирующим оценку кредитного риска в Российской Федерации, является Положение Банка России от 28.06.2017 № 590-П, которое в последней редакции от 15.03.2023 г. требует от кредитных организаций основываться на профессиональном суждении по результатам комплексного анализа деятельности заемщика, отходя от формального применения одних лишь финансовых коэффициентов.

Современные экономические условия, характеризующиеся макроэкономической нестабильностью, адаптацией к санкционным ограничениям и углублением интеграции стандартов Базель III в российское банковское регулирование (завершение процесса ожидается в 2025 году), диктуют необходимость кардинального пересмотра подходов к оценке кредитоспособности корпоративных заемщиков. Классические методики, основанные исключительно на анализе финансового состояния, теряют свою прогностическую силу перед лицом нефинансовых и геополитических рисков, и это означает, что научная работа, ограниченная только расчетом коэффициентов, не будет иметь практической ценности для банковского сектора.

• Объект исследования: Процесс оценки кредитоспособности предприятия (на примере конкретного хозяйствующего субъекта).
• Предмет исследования: Совокупность теоретических, методологических и практических инструментов оценки и повышения кредитоспособности предприятия в условиях актуальных требований Центрального Банка РФ.
• Цель ВКР: Разработка и апробация комплексной, актуальной методики оценки кредитоспособности предприятия, сочетающей традиционный финансовый анализ, современные скоринговые модели и качественные ESG-факторы, а также обоснование организационно-экономических мероприятий по ее повышению.

Структура работы: ВКР будет состоять из четырех логически связанных глав: теоретико-регуляторный базис, разработка комплексной методики, эмпирический анализ и разработка рекомендаций с оценкой их экономической эффективности.

Глава 1. Теоретико-методологические основы и регуляторный ландшафт оценки кредитоспособности

Эволюция концепции кредитоспособности: от классических подходов к риск-ориентированному надзору

Кредитоспособность предприятия — это краеугольный камень кредитных отношений, определяемый как его способность своевременно и в полном объеме погасить основную сумму долга и проценты по нему. Изначально, в классической экономической теории, оценка кредитоспособности была сосредоточена на формальных признаках, таких как наличие залога и достаточность ликвидных активов (принцип «5 C»: Character, Capacity, Capital, Collateral, Conditions).

Однако в условиях глобализации финансовых рынков и возникновения сложных финансовых инструментов произошел кардинальный сдвиг. Российский банковский сектор перешел к риск-ориентированному надзору, требующему от банков не просто констатации факта соблюдения нормативов, но и оценки вероятности дефолта (Probability of Default, PD). Этот переход обусловлен внедрением международных стандартов, прежде всего рекомендаций Базельского комитета по банковскому надзору. Таким образом, современная концепция кредитоспособности трансформировалась из статической оценки состояния в динамическое прогнозирование кредитного риска, что требует от аналитика глубокого понимания не только текущей, но и потенциальной финансовой устойчивости заемщика.

Нормативно-правовая база оценки кредитного риска и финансового положения (ЦБ РФ)

Центральное место в регулировании оценки кредитного риска в РФ занимает Положение Банка России от 28.06.2017 № 590-П (в редакции от 15.03.2023) «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам…». Этот документ устанавливает не просто правила резервирования, а методологическую рамку для анализа финансового положения заемщика.

Ключевым нововведением и методологической основой для ВКР является требование о приоритете «профессионального суждения» кредитной организации. Положение № 590-П подчеркивает: кредитная организация обязана проводить комплексный и объективный анализ, а окончательное суждение о финансовом положении выносится не по соблюдению формальных коэффициентов, а по результатам всестороннего анализа, включая качественные факторы (например, репутацию, рыночную конъюнктуру). Это означает, что ВКР не может ограничиваться лишь расчетом коэффициентов; она должна включать обоснование профессионального суждения, основанного на глубоком анализе.

Требования Базеля III и IRB-подход

Параллельно с Положением № 590-П, актуальным направлением является завершение внедрения пакета посткризисных реформ Базель III в российское регулирование, которое продолжается в 2025 году. Для крупных системно значимых банков это означает возможность использования продвинутых методов оценки риска:

• Положение Банка России № 483-П от 06.08.2015 регулирует порядок расчета величины кредитного риска на основе внутренних рейтингов (IRB-подход).
• IRB-подход позволяет банкам использовать собственные, статистически обоснованные модели для расчета ключевых параметров риска: вероятности дефолта (PD), потерь при дефолте (LGD) и объема подверженности риску при дефолте (EAD).

ВКР должна продемонстрировать понимание того, что банки могут применять IRB-подход, и что даже при использовании стандартизированных подходов, их внутренние модели должны быть максимально близки к лучшим практикам риск-менеджмента. Таким образом, любая методика оценки, разработанная в рамках ВКР, должна быть потенциально масштабируема и пригодна для использования в продвинутых скоринговых моделях.

Глава 2. Сравнительный анализ и разработка комплексной методики оценки кредитоспособности

Традиционный коэффициентный анализ: система и нормативные значения

Традиционный анализ остается базовым этапом, обеспечивающим исходные данные для более сложных моделей. Он базируется на расчете ключевых финансовых коэффициентов, сгруппированных по четырем основным блокам: ликвидность, финансовая устойчивость, деловая активность (оборачиваемость) и рентабельность.

Для обеспечения методологической строгости, расчеты в ВКР должны быть основаны на данных бухгалтерской отчетности (РСБУ) по формам: Бухгалтерский баланс (Форма № 1) и Отчет о финансовых результатах (Форма № 2).

Пример: Коэффициент абсолютной ликвидности

Одним из наиболее строгих показателей мгновенной платежеспособности является Коэффициент абсолютной ликвидности ($\text{К}_{\text{Лабс}}$).

КЛабс = (Денежные средства (стр. 1250) + Краткосрочные финансовые вложения (стр. 1240)) / Краткосрочные обязательства (стр. 1500)

Показатель	Формула (по РСБУ)	Нормативное значение	Интерпретация
КЛабс	(Стр. 1250 + Стр. 1240) / Стр. 1500	0,2 – 0,5	Показывает, какую часть краткосрочных обязательств предприятие может погасить немедленно за счет наиболее ликвидных активов.

Значение $\text{К}_{\text{Лабс}}$ ниже 0,2 сигнализирует о критической неспособности заемщика оперативно обслуживать свои долги, что является серьезным тревожным сигналом для кредитора. Однако, как это часто бывает, высокий коэффициент ликвидности может скрывать неэффективное управление денежными средствами — и что из этого следует? Это означает, что при идеальных нормативных значениях, кредитному аналитику необходимо также оценить и причину избыточной ликвидности: не является ли она результатом отсутствия рентабельных инвестиционных проектов.

Применение современных скоринговых моделей (ML) в корпоративном кредитовании

Современная оценка кредитного риска немыслима без применения статистических и машинных моделей, которые превосходят традиционный анализ по прогностической точности. Эти модели используются для построения внутренних рейтингов, как того требует IRB-подход. Разве не стоит использовать самые сложные нейросети для максимальной точности?

Интерпретируемые модели: Логистическая регрессия и Деревья решений

В финансовом секторе, который жестко регулируется, существует острая потребность в интерпретируемых моделях (объяснимый ИИ). Банк должен не только получить прогноз вероятности дефолта (PD), но и объяснить регулятору и заемщику, почему было принято то или иное решение.

1. Логистическая регрессия (Logistic Regression): Это основной статистический инструмент для бинарной классификации (дефолт/недефолт). Она позволяет оценить вероятность наступления события, основываясь на линейной комбинации финансовых и нефинансовых факторов. Ее преимущество — математическая прозрачность и простота интерпретации весов факторов.
2. Деревья решений (Decision Trees): Эти модели завоевали популярность в кредитном скоринге именно благодаря их высокой интерпретируемости. Дерево решений представляет собой набор последовательных правил (например, «Если $\text{К}_{\text{Ликвидности}} < 1,0$ И Рентабельность > 5%, то риск средний»). Это позволяет кредитному аналитику легко проследить путь принятия решения и обосновать его, что критически важно для соблюдения требований Положения № 590-П о профессиональном суждении.

ВКР должна предложить гипотетическую структуру скоринговой модели, основанной на Деревьях решений, где в качестве входных параметров используются как финансовые коэффициенты ($\text{К}_{\text{Лабс}}$, $\text{К}_{\text{Устойчивости}}$), так и качественные факторы.

Комплексный анализ качественных характеристик заемщика и учет ESG-факторов

В соответствии с требованиями ЦБ РФ, комплексный анализ выходит за рамки цифр. Качественная оценка дает контекст, необходимый для вынесения профессионального суждения.

Качественный фактор	Элементы анализа	Значимость для кредитоспособности
Деловая репутация и кредитная история	Соблюдение сроков прошлых обязательств, судебные иски, наличие просроченной задолженности перед бюджетом.	Прямой индикатор готовности и способности выполнять обязательства.
Структура управления и менеджмент (G)	Квалификация руководства, прозрачность структуры собственности, наличие системы внутреннего контроля.	Критически влияет на стратегические решения и минимизацию операционных рисков.
Состояние рынка и отраслевая позиция	Уровень конкуренции, стабильность спроса, зависимость от внешних поставщиков/рынков сбыта.	Определяет долгосрочную финансовую устойчивость предприятия.

Интеграция ESG-факторов

Актуальная тенденция, регулируемая информационными письмами Банка России (например, № ИН-02-28/145), — это включение ESG-факторов (Environmental, Social, Governance) в оценку корпоративного заемщика. ESG-факторы позволяют учесть нефинансовые риски, которые могут привести к значительным финансовым потерям в будущем (штрафы, репутационный ущерб, проблемы с регуляторами).

Особое внимание должно быть уделено:

1. Факторам управления (G): Это наиболее прямой путь влияния на кредитоспособность. Неэффективное управление, коррупция или непрозрачная структура собственности напрямую увеличивают кредитный риск.
2. Предотвращению гринвошинга (Greenwashing): ВКР должна подчеркнуть, что банки обязаны не просто принимать декларации компании об устойчивом развитии, но и проводить верификацию ESG-данных, чтобы избежать формального подхода. Какой важный нюанс здесь упускается? Внедрение системы внутреннего контроля (элемент G) не просто снижает риски, оно обеспечивает банку уверенность в надежности предоставленной финансовой отчетности, что является фундаментом для любого кредитного решения.

Глава 3. Эмпирический анализ кредитоспособности предприятия и влияние внешней среды

Анализ макроэкономической среды и отраслевых рисков (пост-2022)

Эмпирический анализ должен начинаться с контекста. Макроэкономическая ситуация в России после 2022 года характеризуется адаптацией к масштабным санкционным ограничениям.

• Устойчивость и рост: Несмотря на первоначальный шок, российская экономика продемонстрировала устойчивость. По официальным данным, в 2023 году рост ВВП составил 3,6%. Это восстановление, однако, имеет специфический характер.
• Источники финансирования: В условиях ограничения доступа к западному капиталу и высоким ключевым ставкам, наблюдается переориентация на внутренние ресурсы. Беспрецедентный рост инвестиций в постсанкционный период финансируется преимущественно за счет собственных средств предприятий, а не только за счет банковского кредитования или бюджетных вливаний.

ВКР должна проанализировать, как эти факторы влияют на предприятие-объект исследования:

1. Операционный риск: Нарушение логистических цепочек, зависимость от параллельного импорта, рост стоимости сырья.
2. Финансовый риск: Повышенная стоимость заемных средств, риск валютных колебаний (если предприятие имеет внешнеторговые операции).

Расчет и оценка финансовых показателей объекта исследования

На данном этапе применяется комплексная методика, разработанная в Главе 2, для анализа фактических данных финансовой отчетности (минимум за 3–5 лет).

Этапы эмпирического анализа:

1. Горизонтальный и вертикальный анализ отчетности: Оценка динамики ключевых статей баланса (активов, пассивов, капитала) и структуры финансовых результатов.
2. Расчет финансовых коэффициентов: Применение формул ликвидности, устойчивости, рентабельности и оборачиваемости (включая $\text{К}_{\text{Лабс}}$).
3. Сравнительный анализ (Бенчмаркинг): Критически важно сравнить полученные коэффициенты предприятия не только с нормативными значениями, но и с отраслевыми бенчмарками (средними показателями по отрасли), используя данные Росстата или отраслевых аналитических агентств.
4. Комплексная оценка (Профессиональное суждение): На основе количественных данных и качественного анализа (Глава 2) формируется обоснованное профессиональное суждение о классе кредитного риска заемщика.

Глава 4. Разработка мероприятий по повышению кредитоспособности и оценка их экономической эффективности

Направления стратегического управления кредитоспособностью

Управление кредитоспособностью — это не разовый анализ, а системный процесс, интегрированный в общую стратегию финансового менеджмента предприятия. Его конечная цель — не просто соответствие формальным банковским требованиям, но и повышение общего уровня экономической безопасности хозяйствующего субъекта.

Стратегические направления включают:

• Оптимизация структуры капитала: Увеличение доли собственного капитала, снижение зависимости от краткосрочных заимствований.
• Улучшение структуры активов: Повышение ликвидности активов, снижение доли неликвидных или устаревших запасов.
• Управление денежными потоками: Синхронизация притоков и оттоков, внедрение бюджетирования.
• Усиление качественных характеристик: Повышение прозрачности управления (внедрение элементов ESG), диверсификация клиентской базы и снижение зависимости от одного поставщика.

Разработка конкретных организационно-экономических мероприятий

На основе выявленных в Главе 3 «слабых мест» предприятия, ВКР должна предложить конкретные, измеримые и достижимые мероприятия.

Примеры мероприятий, направленных на стабилизацию финансового состояния:

• Управление дебиторской задолженностью (ДЗ): Ужесточение политики коммерческого кредитования, сокращение сроков отсрочки платежа, внедрение факторинга для немедленного высвобождения оборотного капитала.
• Увеличение рентабельности: Оптимизация производственных расходов, внедрение энергосберегающих технологий, повышение отпускных цен на высокомаржинальные товары.
• Улучшение ликвидности: Продажа неиспользуемых активов, пересмотр структуры запасов с целью сокращения медленно оборачиваемых товарно-материальных ценностей.

Оценка экономической эффективности предложенных мероприятий

Наиболее значимым и обязательным элементом ВКР является количественная оценка экономического эффекта от предложенных мер, которая демонстрирует практическую ценность работы.

Пример расчета: Эффект от ускорения оборачиваемости дебиторской задолженности

Если анализ показал, что период оборота дебиторской задолженности (ДЗ) превышает отраслевой бенчмарк, целью мероприятий (например, внедрение факторинга) будет сокращ��ние этого периода. Экономический эффект выражается в высвобождении денежных средств из оборота.

Для расчета высвобожденных денежных средств ($\text{Э}_{\text{ДЗ}}$) используется метод цепных подстановок (или его упрощенная форма, основанная на разнице в периодах оборота):

ЭДЗ = (В / 360) × (ОДЗфакт - ОДЗплан)

Где:

• $В$ — годовая Выручка от продаж предприятия (по данным Отчета о финансовых результатах).
• $360$ — количество дней в году (для упрощенного расчета).
• $\text{О}_{\text{ДЗ}}^{\text{факт}}$ — фактический период оборота дебиторской задолженности в днях (за последний отчетный период).
• $\text{О}_{\text{ДЗ}}^{\text{план}}$ — плановый (целевой) период оборота ДЗ в днях, который должен быть достигнут после внедрения мероприятия (например, средний отраслевой показатель или внутренний норматив).

Пример применения: Если Выручка ($В$) составляет 360 000 тыс. руб., фактический оборот $\text{О}_{\text{ДЗ}}^{\text{факт}}$ равен 45 дням, а плановый $\text{О}_{\text{ДЗ}}^{\text{план}}$ — 35 дням, то эффект высвобождения составит:

ЭДЗ = (360 000 / 360) × (45 - 35) = 1 000 × 10 = 10 000 тыс. руб.

Высвобожденные 10 000 тыс. руб. могут быть направлены на пополнение оборотных средств, погашение краткосрочных обязательств или инвестиции, что прямо повышает ликвидность и, как следствие, кредитоспособность предприятия. В результате, предприятие не только улучшает свои финансовые показатели, но и демонстрирует кредиторам проактивное управление рисками, что является ключевым элементом для получения профессионального суждения в свою пользу.

Заключение и Выводы

Данный методологический фреймворк обеспечивает академическую полноту и практическую значимость выпускной квалификационной работы по оценке кредитоспособности предприятия.

Основные выводы и практическая значимость ВКР:

1. Подтверждена эволюция теоретических концепций кредитоспособности от формальных критериев к риск-ориентированному надзору, где ключевую роль играет профессиональное суждение кредитной организации (Положение № 590-П).
2. Разработана комплексная методика оценки, объединяющая традиционный коэффициентный анализ (с учетом нормативных значений, например, $\text{К}_{\text{Лабс}}$ в диапазоне 0,2–0,5) и современные, интерпретируемые скоринговые модели (Деревья решений), что позволяет обеспечить прозрачность принятия кредитного решения.
3. Проведен анализ влияния внешней среды (санкции, макроэкономическая адаптация, рост ВВП на 3,6% в 2023 году) и установлено, что современная оценка должна учитывать не только финансовые, но и качественные характеристики, включая ESG-факторы, в особенности прозрачность управления (G), в соответствии с требованиями ЦБ РФ.
4. Сформулированы конкретные организационно-экономические мероприятия (например, снижение ДЗ, внедрение факторинга) и предложена методика количественной оценки их экономической эффективности, в частности, расчет высвобожденных денежных средств ($\text{Э}_{\text{ДЗ}}$) от ускорения оборачиваемости оборотного капитала.

Перспективы дальнейших исследований: ВКР может стать основой для дальнейшего изучения возможностей применения более сложных моделей машинного обучения (например, нейросетей) в оценке кредитоспособности, сфокусированных на повышении точности прогноза дефолта при сохранении принципа «объяснимого ИИ» в условиях строгой регуляторной среды.

Список использованной литературы

1. Российская Федерация. Законы. Об акционерных обществах: в ред. Федерального закона от 26 декабря 1995 года N 208-ФЗ. // Собрание законодательств РФ. 1996. №1, ст. 1. 98 с.
2. Российская Федерация. Постановление Совета Министров. О порядке формирования финансовых результатов, учитываемых при налогообложении прибыли / изм. и доп. От 21.03.1996. № 229.
3. Положение Банка России от 06.08.2015 N 483-П «О порядке расчета величины кредитного риска на основе внутренних рейтингов» [Электронный ресурс]. URL: https://www.cbr.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
4. Положение Банка России от 28.06.2017 N 590-П (ред. от 15.03.2023) «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам…». [Электронный ресурс]. URL: https://www.consultant.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
5. Разъяснения по 590-П. Банк России [Электронный ресурс]. URL: https://www.cbr.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
6. Балабанов А.И., Боровкова В.А., Гончарук О.В. Банки и банковское дело: Учебник для вузов. 2-е изд. СПб.: Питер Пресс, 2007. 448 с.
7. Ендовицкий Д.А., Бочарова И.В. Анализ и оценка кредитоспособности заемщика: учебно-практическое пособие. 2-е изд. М.: КноРУС, 2008. 264 с.
8. Каисов А.В. Стратегия управления коммерческим банком: концептуальные основы: Монография. СПб: СПбГУ, 2006. 257 с.
9. Ковалева А.М., Лапуста М.Г., Скамай Л.Г. Финансы фирмы: учебник. 2-е изд., перераб. и доп. М.: ИНФРА, 2005. 416 с.
10. Основы организации производства / под ред. Н.А. Чичина. М.: ИНФРА, 2005. 324 с.
11. Просветов Г.И. Менеджмент: задачи и решения: учебно-практическое пособие. М.: Альфа-Пресс, 2009. 567 с.
12. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: учебное пособие. 4-е изд., испр. и доп. М.: ИНФРА-М, 2009. 288 с.
13. Селезнева Н.Н., Ионова А.В. Анализ финансовой отчетности организации.: учебное пособие. 3-е изд., перераб. и доп. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. 584 с.
14. Тагирбеков К.В. Организация и управление коммерческим банком. Функционально-технологические основы: обобщение практики, документы и материалы: Учебное пособие. М.: Весь мир, 2006. 704 с.
15. Фатхутдинов Р.А. Производственный менеджмент: учебник. 6-е изд. Спб: ПИТЕР, 2008. 494 с.
16. Чечевицына Л.Н. Экономика предприятия: учебное пособие. 7-е изд. Ростов-на-Дону: Феникс, 2007. 379 с.
17. Экономика предприятия: учебник / Под общ. ред. акад. В.М. Семенова. СПб.: ПИТЕР, 2005. 383 с.
18. Экономика фирмы: учебник / Под общ. ред. проф. Н.П. Иващенко. М.: ИНФРА-М, 2007. 527 с.
19. ВЛИЯНИЕ САНКЦИЙ НА ЭКОНОМИКУ РОССИИ [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
20. ВЦИОМ «Экономика Российской Федерации» [Электронный ресурс]. URL: http://www.wciom.ru/arkhiv/tematicheskii-arkhiv/item/single/10861/html (дата обращения: 23.10.2025).
21. Как работает дерево решений и почему его используют в бизнесе (2025) [Электронный ресурс]. URL: https://kurshub.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
22. Коэффициент абсолютной ликвидности (формула по балансу) [Электронный ресурс]. URL: https://nalog-nalog.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
23. Модели машинного обучения: типы, принципы, применение (2025) [Электронный ресурс]. URL: https://kurshub.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
24. НАПРАВЛЕНИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ФИНАНСОВОЙ ИНДУСТРИИ [Электронный ресурс]. URL: http://vaael.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
25. О КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ОРГАНИЗАЦИИ, ЕЁ ВЗАИМОСВЯЗИ С ЭКОНОМИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТЬЮ И СПОСОБАХ ЕЁ ПОВЫШЕНИЯ (2025) [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
26. ОЦЕНКА КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКОВ БАНКОВ [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
27. Оценка кредитоспособности заемщика коммерческого банка [Электронный ресурс]. URL: https://pnzgu.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
28. Оценка кредитоспособности предприятия (2020) [Электронный ресурс]. URL: https://rshu.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
29. Оценка рисков внешнего корпоративного долга российских компаний [Электронный ресурс]. URL: https://fa.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
30. Программа ЭВМ для оценки кредитоспособности корпоративного заёмщика с учетом ESG-факторов (2023) [Электронный ресурс]. URL: https://econom-inform-journal.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
31. ПУТИ ПОВЫШЕНИЯ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
32. СРАВНИТЕЛЬНАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА МЕТОДИКИ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКА АБ «ДЕВОН-КРЕДИТ» [Электронный ресурс]. URL: https://www.riorpub.com/ (дата обращения: 23.10.2025).
33. Тревожные сигналы: опережающие индикаторы предупреждают о риске рецессии (17.10.2025) [Электронный ресурс]. URL: https://eg-online.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
34. Экономика России против санкционных угроз: взгляд из 2025 года [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).