Комплексное управление рисками инвестиционных проектов: методология оценки, стратегии митигации и особенности в экономике Российской Федерации

В условиях глобальной экономической нестабильности и геополитической напряженности, ключевое концептуальное различие между риском и неопределенностью сводится к возможности количественной оценки: риск допускает оценку вероятности наступления неблагоприятного события, тогда как для неопределенности такая оценка невозможна из-за неполноты или неточности информации. Эффективность инвестиционного проекта, таким образом, перестает быть функцией только ожидаемых денежных потоков и становится критически зависимой от способности управленческой команды переводить неопределенность в управляемый риск.

Настоящая дипломная работа посвящена разработке комплексного, структурированного и глубокого академического исследования по теоретическим основам, методам количественной и качественной оценки, а также стратегиям управления и снижения рисков инвестиционных проектов в современных экономических условиях Российской Федерации.

Актуальность темы обусловлена необходимостью принятия обоснованных инвестиционных решений в среде, характеризующейся высокой волатильностью ключевых макроэкономических показателей, ограниченным доступом к международным финансовым рынкам и технологиям, а также специфическими отраслевыми дисбалансами, такими как парадоксальный разрыв между доходностью ОФЗ и нейтральной ставкой ЦБ.

Цель работы состоит в разработке научно обоснованного механизма управления инвестиционными рисками, адаптированного к текущей российской действительности, и предоставлении конкретных рекомендаций по их минимизации на примере реального или гипотетического проекта.

Задачи исследования:

1. Уточнить концептуальный аппарат, разграничив понятия «риск» и «неопределенность».
2. Систематизировать классификацию инвестиционных рисков, детализируя специфические финансовые риски.
3. Провести критический анализ и раскрыть математические основы ключевых количественных (VaR, Монте-Карло) и качественных (Дельфи, RBS) методов оценки.
4. Идентифицировать и проанализировать специфические внешние и внутренние факторы риска в экономике РФ в период 2023–2025 гг., используя актуальную отраслевую статистику.
5. Разработать комплексный механизм риск-менеджмента и формализовать экономическое обоснование выбора стратегий реагирования.

Глава 1. Теоретические и концептуальные основы управления инвестиционными рисками

Инвестиционный риск и неопределенность: сущность и разграничение понятий

В академической среде термины «риск» и «неопределенность» часто используются как синонимы, однако в контексте финансового и инвестиционного менеджмента их строгое разграничение имеет методологическое значение.

Риск определяется как ситуация, при которой инвестор знает или может оценить вероятности наступления различных возможных исходов. Это состояние, когда исход неизвестен, но вероятности возможных исходов могут быть объективно или субъективно оценены (например, на основе статистических данных или исторических прецедентов). Таким образом, риск поддается количественному измерению с помощью статистических показателей, таких как дисперсия или стандартное отклонение.

Неопределенность, напротив, представляет собой состояние неполноты или неточности информации об условиях реализации проекта, при котором степень возможного влияния факторов на результаты либо неизвестна, либо не поддается оценке на основе статистических данных. К примеру, кардинальные геополитические сдвиги или внезапные технологические прорывы, не имеющие аналогов в прошлом, являются зонами чистой неопределенности.

Ключевой критерий разграничения, согласно теоретическим школам, заключается в возможности количественной оценки вероятности.

Характеристика	Риск (Risk)	Неопределенность (Uncertainty)
Оценка вероятности	Возможна (на основе статистики, частотности)	Невозможна (информация неполна или отсутствует)
Измерение	Количественное ($\sigma$, VaR, CV)	Качественное, экспертное (сценарный анализ)
Пример	Риск дефолта заемщика (на основе кредитного рейтинга)	Введение новых международных санкций, меняющих структуру рынка

Эффективный риск-менеджмент стремится перевести максимально возможное количество факторов из области неопределенности в область измеримого риска, используя сценарное моделирование и экспертные оценки, поскольку только так можно создать комплексный механизм риск-менеджмента.

Классификация инвестиционных рисков по источникам возникновения и сферам проявления

Для разработки адекватных стратегий митигации необходима исчерпывающая классификация рисков. Инвестиционные риски классифицируются по множеству критериев, но наиболее фундаментальным является разделение по источнику возникновения.

1. По источнику возникновения: Систематические и Несистематические Риски

• Систематические (рыночные) риски: Не могут быть устранены путем диверсификации портфеля, поскольку они обусловлены макроэкономическими, политическими или социальными факторами, общими для всей экономики или рынка. К ним относят политический риск, экономический (изменение ВВП, инфляция) и процентный риск.
• Несистематические (специфические) риски: Присущи конкретному проекту, отрасли или компании. Они могут быть снижены или полностью устранены путем диверсификации. Сюда относятся управленческий риск, технологический риск, риск неплатежеспособности контрагентов.

2. Детализация Специфических Финансовых Рисков

Финансовые риски оказывают прямое влияние на денежные потоки проекта ($CF$) и ставку дисконтирования ($r$).

Вид риска	Сущность и влияние	Особенности в РФ
Инфляционный риск	Риск обесценивания будущих денежных потоков и капитальных вложений.	Высокая волатильность инфляции, требующая включения инфляционной премии в ставку дисконтирования и корректировки номинальных $CF$.
Валютный риск	Риск потерь, связанных с неблагоприятным изменением обменного курса (актуально для проектов, использующих импортное оборудование или имеющих экспортную выручку).	Строгий валютный контроль и ограничения на движение капитала усиливают этот риск для трансграничных проектов.
Кредитный риск	Риск невыполнения обязательств по долговым инструментам (например, невозврат кредита или невыплата по облигациям).	Оценка кредитного риска базируется на рейтингах (например, АКРА, Эксперт РА). Для гособлигаций (ОФЗ) он минимален, но существенно растет для корпоративных эмитентов с низким рейтингом.
Процентный риск	Риск финансовых потерь, связанных с неблагоприятным изменением процентных ставок в экономике.	Непосредственно влияет на стоимость заемного капитала проекта и ставку дисконтирования. Рост ключевой ставки ЦБ приводит к удорожанию финансирования и снижению $NPV$.

Глава 2. Методологический инструментарий количественной и качественной оценки инвестиционных рисков

Количественные методы оценки: VaR и расчеты чувствительности проекта

Количественные методы необходимы для выражения риска в числовых показателях, что позволяет сравнивать альтернативные проекты и принимать решения на основе объективных критериев.

1. Чистая Приведенная Стоимость (NPV)

Ключевым критерием эффективности инвестиционного проекта является Чистая Приведенная Стоимость (ЧПС), которая позволяет оценить экономическую целесообразность вложений с учетом фактора времени:

$$NPV = \sum_{t=0}^{n} \frac{CF_{t}}{(1 + r)^t}$$

Где:

• $CF_{t}$ — денежный поток в период $t$;
• $r$ — ставка дисконтирования (отражает требуемую инвестором доходность и риск);
• $n$ — срок реализации проекта.

2. Мера риска — Стандартное Отклонение ($\sigma$)

Стандартное отклонение остается фундаментальной мерой риска в классической портфельной теории, показывая степень вариативности (разброса) возможных исходов относительно ожидаемого результата ($\overline{R}$):

$$ \sigma = \sqrt{\sum_{i=1}^{n} (R_{i} — \overline{R})^2 P_{i}} $$

Где:

• $R_{i}$ — возможный результат (например, NPV или доходность);
• $P_{i}$ — вероятность наступления этого результата;
• $\overline{R}$ — ожидаемый результат.

3. Value at Risk (VaR)

Показатель Value at Risk (VaR) определяет максимально возможный размер финансовых потерь (в денежном выражении) за заданный период времени с заданной вероятностью (уровнем значимости, $\alpha$). Это ключевой инструмент для оценки рыночного риска, который показывает, сколько денег мы можем потерять с определенной уверенностью.

Параметрический (аналитический) метод расчета VaR:
Данный метод основан на допущении о нормальном распределении доходности активов.

$$ VaR = E — Z_{\alpha} \cdot \sigma $$

Где:

• $E$ – ожидаемая доходность (или стоимость портфеля);
• $Z_{\alpha}$ – квантиль нормального распределения, соответствующий уровню значимости (например, 1.645 для 95% доверительного интервала);
• $\sigma$ – стандартное отклонение доходности.

Пример (гипотетический расчет):
Предположим, ожидаемая доходность проекта ($E$) составляет 10 млн руб. в месяц, а стандартное отклонение ($\sigma$) — 2 млн руб. Если мы хотим определить максимальные потери с вероятностью 95% ($Z_{\alpha} \approx 1.645$):

$$ VaR = 10 \text{ млн} — 1.645 \cdot 2 \text{ млн} = 10 \text{ млн} — 3.29 \text{ млн} = 6.71 \text{ млн руб.} $$

Это означает, что с вероятностью 95% доходность проекта не опустится ниже 6.71 млн руб.

4. Анализ Чувствительности

Анализ чувствительности — это метод, позволяющий оценить, как изменение одного ключевого параметра проекта (например, цены реализации, объема сбыта) влияет на конечный критерий эффективности ($NPV$ или $IRR$), при этом все остальные параметры остаются неизменными.

Ключевые параметры, подвергающиеся оценке:

1. Объем сбыта (в натуральных единицах).
2. Цена реализации продукции.
3. Переменная и постоянная себестоимость.
4. Ставка дисконтирования (уровень инфляции и процентный риск).

Критический анализ чувствительности и роль имитационного моделирования

Несмотря на простоту и наглядность, анализ чувствительности имеет существенный методологический недостаток, который делает его результаты оторванными от реальных экономических процессов: он не учитывает взаимозависимость (корреляцию) между переменными. В реальной жизни снижение спроса (объема сбыта) часто коррелирует со снижением цены, а рост инфляции ведет к одновременному росту себестоимости и ставки дисконтирования. Предположение о том, что изменяется только один фактор, является упрощением, которое может привести к серьезным ошибкам в оценке риска. Если классический анализ чувствительности дает лишь статичную картину, то как получить динамичный, реалистичный прогноз?

Имитационное моделирование Монте-Карло

Имитационное моделирование Монте-Карло устраняет главный недостаток анализа чувствительности, так как позволяет:

1. Учитывать корреляцию: Задавать взаимосвязь между входными переменными (например, коэффициент корреляции $r=0.7$ между объемом продаж и ценой).
2. Строить вероятностное распределение: Путем генерации тысяч случайных сценариев на основе заданных распределений вероятностей (нормальное, треугольное, равномерное) для входных переменных.

Преимущества метода Монте-Карло:

• Получение вероятностного распределения $NPV$, а не одной единственной оценки.
• Расчет вероятности получения отрицательного $NPV$ (риск проекта).
• Способность учитывать непредсказуемость реального мира и получать более реалистичную картину возможных исходов.

Качественные методы: экспертные оценки и логико-структурный анализ

Качественные методы используются преимущественно на стадии идентификации рисков и оценки нефинансовых, или не поддающихся точной вероятностной оценке (неопределенность) факторов.

Метод «Дельфи»

Метод «Дельфи» представляет собой процедуру получения согласованного мнения группы экспертов по поводу вероятности и последствий наступления рисковых событий. Он минимизирует психологическое давление и влияние авторитетов, присущее открытым совещаниям.

Ключевые принципы метода «Дельфи»:

1. Анонимность: Эксперты не общаются напрямую. Оценки собираются через анкеты.
2. Регулируемая обратная связь: Проводится несколько раундов опроса. После каждого раунда организатор доводит до экспертов статистически обработанные групповые оценки (медиана, квартили). Это позволяет экспертам скорректировать свое мнение, основываясь на анонимном мнении большинства.
3. Коллективность: Итогом является согласованное, консолидированное мнение группы.

Логико-структурный анализ (Risk Breakdown Structure, RBS)

RBS представляет собой иерархическую структуру, которая систематически детализирует источники рисков проекта от общих категорий до специфических факторов. Это инструмент идентификации и классификации, который помогает ничего не упустить.

Пример структуры RBS (верхние уровни):

1. Технические риски (моральный износ, сбои оборудования, технологическая новизна).
2. Управленческие риски (недостатки планирования, некомпетентность персонала).
3. Внешние риски (политика, экономика, экология).
4. Финансовые риски (инфляция, процентные ставки, ликвидность).

Результатом RBS является создание Реестра рисков.

Глава 3. Разработка комплексного механизма риск-менеджмента и стратегий митигации в современных условиях

Специфические внешние и внутренние факторы инвестиционного риска в РФ (2023-2025 гг.)

Современная экономика РФ функционирует под влиянием уникального сочетания внешних и внутренних факторов, которые необходимо учитывать при инвестиционном планировании.

Внешние факторы

1. Международные санкции и геополитическая напряженность: Санкционное давление прямо влияет на доступность внешнего финансирования (удорожание и ограничение) и усложняет логистические цепочки.
2. Ограничение доступа к технологиям и оборудованию: Этот фактор наиболее остро проявляется в отраслях, зависящих от импорта сложного и громоздкого оборудования (например, в энергетике, тяжелом машиностроении). Это подрывает инвестиции в развитие и стимулирует ускоренное импортозамещение, особенно в IT-сфере и промышленности.

Внутренние факторы

1. Парадокс ОФЗ и ставки ЦБ: Сохранение высокого разрыва между доходностью долгосрочных ОФЗ и нейтральной ставкой ЦБ создает парадоксальную ситуацию на облигационном рынке. Инвесторы ожидают высокой премии за риск, что косвенно влияет на ставку дисконтирования и стоимость заимствований для инвестиционных проектов.
2. Недостаточная диверсификация и высокий уровень оффшоризации: Хотя оффшоризация снижается, зависимость бюджета от мировых цен на сырьевые товары сохраняет высокую макроэкономическую волатильность.
3. Кадровый дефицит и управленческий риск: В условиях мобилизационной экономики и структурной перестройки, дефицит квалифицированных кадров становится существенным внутренним риском, увеличивающим вероятность ошибок на этапе реализации проекта.

Анализ отраслевых рисков (на примере логистики/строительства) с применением актуальной статистики

Для демонстрации влияния специфических факторов обратимся к сектору логистики и строительства, где инвестиционная активность демонстрирует парадоксальную гибкость.

Кейс: Инвестиции в логистику (2023-2025 гг.)

На фоне внешних ограничений, логистическая отрасль РФ вынужденно переориентировалась на внутренние и восточные рынки. Это привело к росту спроса на определенные виды транспорта и инфраструктуры.

Показатель	Период	Динамика	Источник риска
Спрос на автомобильные грузоперевозки	1 полугодие 2023 г.	Рост на 61%	Риск перегрузки инфраструктуры, дефицит водителей и запчастей.
Объем контейнерных перевозок (общий)	9 месяцев 2025 г.	Сокращение на 5.4%	Риск снижения внутренних перевозок (на 14%), не компенсированный ростом экспорта (на 7%).
Прогноз спроса на складские площади	До 2040 г.	Увеличение почти вдвое (до 101–123 млн м²)	Риск несвоевреме��ного ввода мощностей, дефицит инвестиций в строительство новых логистических центров.

Вывод: Инвестиции в строительство современных складских площадей (включая сегмент e-commerce) являются обоснованными, но несут риск задержки реализации (управленческий и технологический риски, связанные с импортом оборудования) и риск операционных издержек (инфляционный риск, связанный с ростом стоимости топлива и обслуживания транспорта).

Комплексный механизм риск-менеджмента и экономическое обоснование стратегий реагирования

Комплексный механизм риск-менеджмента представляет собой полный цикл управления рисками проекта, состоящий из пяти ключевых этапов:

1. Идентификация: Выявление рисков (RBS, метод Дельфи).
2. Оценка: Качественная (вероятность, влияние) и количественная ($NPV$, $VaR$).
3. Реагирование: Выбор стратегии (снижение, принятие, уклонение, передача).
4. Мониторинг: Отслеживание изменения рисков и эффективности мероприятий.
5. Документирование: Ведение Реестра рисков (Risk Register).

Реестр рисков (фрагмент)

ID	Риск	Вероятность (P)	Ущерб (U), млн руб.	Стратегия	Ответственный
R01	Рост ключевой ставки ЦБ на 2%	Высокая (0.7)	50 (снижение $NPV$)	Снижение (Хеджирование)	Фин. Директор
R02	Срыв сроков поставки имп. оборудования	Средняя (0.4)	120 (штрафы, простой)	Передача (Страхование)	Отдел закупок

Экономическое обоснование стратегий снижения (Митигации)

Экономическая суть управления рисками сводится к выбору антирисковых мероприятий, стоимость которых меньше, чем ожидаемый потенциальный ущерб от наступления риска. Это позволяет формализовать процесс принятия решений:

$$\text{Антирисковое мероприятие целесообразно, если: } \text{Стоимость}_{мероприятия} < P_{риска} \cdot \text{Ущерб}_{риска}$$

Где $P_{риска} \cdot \text{Ущерб}_{риска}$ — математическое ожидание ущерба.

Пример:
Если риск срыва сроков (R02) имеет вероятность $P = 0.4$ и ожидаемый ущерб $U = 120$ млн руб., то математическое ожидание ущерба составляет $0.4 \cdot 120 \text{ млн} = 48$ млн руб. Если стоимость страхования или заключения контракта с высокими штрафными санкциями составляет 5 млн руб., то $5 \text{ млн} < 48 \text{ млн}$. Мероприятие целесообразно.

Рекомендации по трансферту финансовых рисков: хеджирование и страхование

Стратегия передачи (трансферта) рисков является наиболее эффективной для финансовых и имущественных рисков, поскольку позволяет переложить ответственность на третью сторону (страховщика или контрагента по сделке).

1. Хеджирование (Трансферт финансовых рисков)

Хеджирование — это использование срочных контрактов (фьючерсов, опционов) для фиксации цены или курса в будущем.

• Хеджирование валютного риска: Если проект имеет будущие обязательства в иностранной валюте (например, оплата импортного оборудования через 6 месяцев), компания должна купить фьючерсный контракт на эту валюту. Это позволяет зафиксировать текущий курс, защитив проект от роста валюты.
• Хеджирование процентного риска: Для проектов с плавающими процентными ставками по кредитам рекомендуется использование процентных свопов или процентных фьючерсов. Это позволяет обменять плавающую ставку на фиксированную, стабилизируя будущие расходы на обслуживание долга и делая денежные потоки проекта более предсказуемыми.

2. Страхование (Трансферт нефинансовых рисков)

Страхование используется для передачи рисков, связанных с физическими потерями или ответственностью:

• Имущественное страхование: Страхование строительно-монтажных рисков (СМР) покрывает ущерб, нанесенный объекту в процессе строительства.
• Страхование ответственности: Покрытие рисков неисполнения обязательств перед третьими лицами или экологических рисков.
• Страхование политических рисков: Используется для защиты инвестиций от экспроприации или национализации в нестабильных регионах.

Заключение

Настоящая дипломная работа достигла поставленной цели, разработав комплексную методологическую базу для управления рисками инвестиционных проектов в современных российских реалиях.

Основные теоретические выводы:

1. Установлено строгое разграничение между риском (поддается вероятностной оценке) и неопределенностью (не поддается), что является краеугольным камнем для выбора методов оценки.
2. Подтверждена необходимость детализации финансовых рисков, включая кредитный и процентный, которые напрямую влияют на структуру капитала и ставку дисконтирования проекта.
3. Проведен критический анализ: показано, что стандартный анализ чувствительности имеет существенное методологическое ограничение, связанное с игнорированием корреляции переменных, что обосновывает переход к более совершенным инструментам, таким как имитационное моделирование Монте-Карло.

Результаты практического анализа:

1. Идентифицированы специфические факторы инвестиционного риска в РФ (2023-2025 гг.), включающие ограничение доступа к сложным технологиям и парадокс рынка ОФЗ, влияющий на стоимость заимствований.
2. На примере отрасли логистики показано, что, несмотря на общее сокращение контейнерных перевозок, наблюдается значительный рост спроса на автомобильные перевозки (61%) и складские площади, что делает инвестиции в эту сферу привлекательными, но высокорисковыми с точки зрения операционных и технологических рисков.

Комплекс разработанных рекомендаций:

1. Представлен полный цикл риск-менеджмента, центральным элементом которого является Реестр рисков.
2. Формализовано экономическое обоснование выбора антирисковых стратегий, основанное на правиле: Стоимость мероприятия должна быть меньше математического ожидания ущерба ($P_{риска} \cdot \text{Ущерб}_{риска}$). Это позволяет перейти от качественного выбора к количественно обоснованному управленческому решению.
3. Разработаны конкретные рекомендации по трансферту финансовых рисков, включая использование фьючерсов и процентных свопов для хеджирования валютного и процентного рисков.

Ожидаемый экономический эффект:
Применение разработанного механизма позволит анализируемому предприятию снизить вероятность наступления критических рисков, перевести неопределенность в управляемый риск и, как следствие, увеличить ожидаемую Чистую Приведенную Стоимость ($NPV$) проекта за счет снижения дисперсии возможных исходов, то есть повысить инвестиционную безопасность и устойчивость бизнеса.

Список использованной литературы

1. Федеральный закон от 25.02.1999 N 39-ФЗ «Об инвестиционной деятельности в РФ, осуществляемой в форме капиталовложений» (ред. от 23.07.2010).
2. Методические рекомендации о порядке организации и проведения конкурсов по размещению централизованных инвестиционных ресурсов (утв. МЭ РФ, Минфином РФ, Минстроем РФ 20 марта, 12 марта, 26 февраля 1996 г. №№ ЕЯ-77, 7-02-19, ВБ-11-37/7).
3. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов и их отбору для финансирования (утв. Госстроем РФ, МЭ РФ, Минфином РФ, Госкомпромом РФ 31 марта 1994 г. №7-12/47).
4. Инвестиции: Системный анализ и управление / Под ред. Проф. К.В. Балдина. – 2-е изд. – М.: Издательско-торговая компания «Дашков и К0», 2007. – 288 с.
5. Инвестиции: теория и практика / Ю.А. Корчагин, И.П. Маличенко. – Ростов н/Д: Феникс, 2009. – 509 с.
6. Инвестиции: учебное пособие / Г,П. Подшиваленко, Н.И. Лахметкина, М.В. Макарова. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: КНОРУС, 2009. – 200 с.
7. Киселев В. Об оценке эффективности инвестиций // Экономист. – 2009. – №3.
8. Кузнецов Б.Т. Инвестиции. – М.: Юнити, 2009. – 411 с.
9. Максимова В.Ф. Инвестирование. – М.: ЕАОИ, 2008. – 190 с.
10. Марголин А.М. Инвестиции: Учебник. – М.: РАГС, 2010. – 464 с.
11. Нешитой А.С. Инвестиции: Учебник. – 6-е изд., перераб. и испр. – М.: Издательско-торговая компания «Дашков и К0», 2008. – 372 с.
12. Островская Э. Риск инвестиционных проектов. – М., 2009. – 270 с.
13. Риск-анализ инвестиционного проекта: Учебник для вузов / Под ред. М.В. Грачёвой. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2006. – 351 с.
14. Риск-менеджмент / Ф.Н. Филина. – М.: ГроссМедиа: РОСБУХ, 2008. – 232 с.
15. Рискология (управление рисками): Учебное пособие. – 3-е изд., испр. и доп. / В.П. Буянов, К.А. Кирсанов. – М.: Издательство «Экзамен», 2007. – 384 с.
16. Чиненов М.В. Инвестиции: учебное пособие. – М.: КНОРУС, 2009. – 248 с.
17. Шаповал А.Б. Инвестиции: математические методы: Учебное пособие. – М.: ФОРУМ: ИНФРА-М, 2008. – 196 с.
18. Белякова М.Ю. Система управления риском на этапе инвестиционного процесса // Справочник экономиста. – 2008. – №1. – С. 24-28.
19. Старик Д.Э. Оценка эффективности инвестиционных проектов// Финансы. – 2008. – №10. – С. 38-43.
20. Анализ состояния инвестиционной безопасности в России в условиях мировых санкционных вызовов (2025) // 1economic.ru. URL: https://1economic.ru/lib/123711 (дата обращения: 28.10.2025).
21. Анализ рисков инвестиционной деятельности на различных этапах жизненного цикла строительных объектов // Editorum.ru. 2023. URL: https://editorum.ru/assets/journals/ievdon/2023-4/ievdon_2023_4_50.pdf (дата обращения: 28.10.2025).
22. ИНВЕСТИЦИОННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ РОССИИ В УСЛОВИЯХ ГЛОБАЛИЗАЦИИ // Elibrary.ru. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=63654060 (дата обращения: 28.10.2025).
23. Инвестиционные риски капитальных вложений в активы субъектов бизнеса: классификация, идентификация, обеспечение безопасности // Elibrary.ru. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=46101150 (дата обращения: 28.10.2025).
24. Инвестиции в условиях риска и неопределенности // Ivdon.ru. URL: https://www.ivdon.ru/uploads/article/pdf/IVD_71_183_pobegajlov.pdf (дата обращения: 28.10.2025).
25. Как рассчитать NPV, IRR, PI, DPP, PP в Excel. YouTube. URL: https://www.youtube.com/watch?v=0j3e7yS_o0o (дата обращения: 28.10.2025).
26. Методы количественного анализа риска инвестиционных проектов // Aup.ru. URL: https://aup.ru/articles/finance/30.htm (дата обращения: 28.10.2025).
27. Моделирование Монте-Карло для анализа рисков проекта // Rememo.io. URL: https://rememo.io/ru/project-risk-analysis/monte-carlo-simulation/ (дата обращения: 28.10.2025).
28. Моделирование Монте-Карло как инструмент оценки рисков // Invo.group. URL: https://invo.group/blog/monte-carlo-simulation (дата обращения: 28.10.2025).
29. Неопределенность и риски инвестиционных проектов // HSE.ru. 2012. URL: https://www.hse.ru/data/2012/12/12/1301725547/15.pdf (дата обращения: 28.10.2025).
30. Основные виды инвестиционных рисков // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osnovnye-vidy-investitsionnyh-riskov (дата обращения: 28.10.2025).
31. Пять стратегий управления рисками // Binance Academy. URL: https://academy.binance.com/ru/articles/five-risk-management-strategies (дата обращения: 28.10.2025).
32. Принятие инвестиционных решений в условиях нестабильности, неопределенности и риска // Aup.ru. URL: https://www.aup.ru/books/m220/4_02.htm (дата обращения: 28.10.2025).
33. Проблемы и возможные риски инвестирования в строительной отрасли // Vaael.ru. URL: https://vaael.ru/article/view/2866 (дата обращения: 28.10.2025).
34. Совет 06: NPV, IRR – профессиональный расчет. YouTube. URL: https://www.youtube.com/watch?v=zJgQYmQ_0xQ (дата обращения: 28.10.2025).
35. Факторы инвестиционной активности в российской экономике: выводы 2022 г. // Cyberleninka.ru. 2022. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/faktory-investitsionnoy-aktivnosti-v-rossiyskoy-ekonomike-vyvody-2022-g (дата обращения: 28.10.2025).
36. Эффективное управление рисками проекта: этапы, методы и инструменты // Rb.ru. URL: https://rb.ru/opinion/upravlenie-riskami-proekta/ (дата обращения: 28.10.2025).