Управление финансовыми рисками в Российской Федерации: Анализ современных моделей и риск-ориентированного регулирования в условиях макроэкономических вызовов 2022–2025 гг.

С 2022 по 2024 год финансовый сектор Российской Федерации столкнулся с беспрецедентной трансформацией, следствием которой стало формирование Центральным Банком (ЦБ) макропруденциального буфера капитала в размере около 1,1 трлн рублей. Эта колоссальная сумма, направленная на покрытие потенциальных кредитных рисков в розничном сегменте, ярко демонстрирует масштаб макроэкономических вызовов и критическую важность пересмотра всех существующих систем управления финансовыми рисками.

Актуальность проблематики и методологические основы исследования

Актуальность всестороннего анализа управления финансовыми рисками в российском контексте (2022–2025 гг.) обусловлена резким изменением операционной среды. Санкционное давление, отключение ряда финансовых институтов от глобальных систем расчетов и политика жесткого монетарного регулирования, проводимая Банком России, не просто изменили ландшафт рисков, но и потребовали от финансовых посредников, особенно от страховых компаний, радикальной перестройки внутренних процессов. Традиционные подходы к риск-менеджменту, основанные на стабильности и предсказуемости, оказались недостаточными перед лицом геополитической и экономической неопределенности.

Проблема, выносимая на анализ, заключается в необходимости разработки и внедрения актуализированных, методологически обоснованных моделей и практических рекомендаций, способных обеспечить финансовую устойчивость российских институтов.

Данное исследование использует научно-аналитический подход, сочетая теоретический анализ (актуальные стандарты Базель III/IV, МСФО, Solvency II) с эмпирическим обобщением (статистика ЦБ РФ за 2022–2024 гг., анализ корпоративной отчетности) и применением количественных методов (VaR, стресс-тестирование). Структура работы последовательно раскрывает сущность рисков, эволюцию регуляторных требований и практические аспекты их минимизации, фокусируясь на специфике российского страхового рынка.

Эволюция финансовых рисков и их классификация в условиях экономической неопределенности

Современная экономическая сущность финансового риска выходит за рамки классического определения как вероятности возникновения неблагоприятных финансовых последствий. В условиях 2022–2025 годов риск становится многомерным феноменом, включающим системные, геополитические и даже технологические составляющие.

Согласно актуальным стандартам (Базель III/IV), ключевые финансовые риски традиционно классифицируются на:

1. Кредитный риск: Риск невыполнения обязательств контрагентом.
2. Рыночный риск: Риск потерь от изменения цен на финансовые инструменты (процентные ставки, валютный курс, цены акций/товаров).
3. Риск ликвидности: Риск невозможности исполнения обязательств в срок без существенных потерь.
4. Операционный риск: Риск потерь, вызванных неадекватными или неработающими внутренними процессами, ошибками персонала, сбоями систем или внешними событиями.

В текущих российских реалиях эта классификация усложняется доминированием макроэкономического риска, вызванного санкциями и внутренней регуляторной политикой. И что из этого следует? Это означает, что традиционный фокус только на микроуровневых рисках недостаточен, и финансовые институты должны встраивать в свои модели сценарный анализ, учитывающий внезапные макроэкономические шоки.

Влияние санкционных ограничений и ДКП на кредитные риски финансового сектора РФ

Санкционные ограничения оказали многоаспектное воздействие на финансовый сектор. Отключение от SWIFT, заморозка активов и блокировка трансграничных расчетов не только усложнили внешнеэкономическую деятельность, но и переориентировали источники финансирования исключительно на внутренний рынок.

Банк России, реагируя на инфляционные и девальвационные риски, проводил политику ужесточения денежно-кредитных условий (ДКП) в 2023–2024 годах. Рост ключевой ставки привел к немедленному увеличению стоимости заемных средств, что, в свою очередь, замедлило потребительское кредитование, но создало значительные напряжения в корпоративном сегменте.

Анализ концентрации корпоративного кредитного риска:

Корпоративный кредитный портфель продемонстрировал значительный рост — на 22% за год к 1 октября 2024 года. Этот рост сопровождался опасным увеличением концентрации риска. Обязательства шести крупнейших российских компаний перед отечественными банками выросли с 46% от капитала сектора в начале 2022 года до 68% на 1 октября 2024 года.

Показатель концентрации риска	Начало 2022 г.	1 октября 2024 г.	Динамика (п.п.)
Обязательства 6 крупнейших компаний (% от капитала сектора)	46%	68%	+22 п.п.
Рост корпоративного кредитного портфеля (за год)	N/A	22%	—

Такая концентрация представляет собой системный риск: дефолт или значительное ухудшение финансового состояния даже одного крупного заемщика может дестабилизировать капитал нескольких ключевых банков. Именно для купирования подобных рисков и для защиты розничного сегмента ЦБ был вынужден сформировать макропруденциальный буфер капитала в размере 1,1 трлн рублей.

Динамика закредитованности населения и риски на рынке недвижимости (2024–2025 гг.)

Кредитный риск в розничном сегменте оценивается через показатель долговой нагрузки (ПДН) и уровень закредитованности. Благодаря макропруденциальной политике ЦБ, средний уровень закредитованности населения по стране в 2024 году снизился до 13,9 (на 0,5 п.п. по сравнению с предыдущим годом).

Однако этот усредненный показатель скрывает региональные дисбалансы. В отдельных регионах, например, в Туве, для погашения среднего долга требуется почти 32 средних зарплаты (данные на начало 2024 года). Это свидетельствует о сохранении высокого социального и кредитного напряжения в определенных локациях. Разве не стоит задаться вопросом, как ЦБ сможет эффективно купировать риски в таких локальных «горячих точках», используя только усредненные макроинструменты?

Риск «пузыря» на рынке новостроек.

Рыночный и кредитный риски пересекаются на рынке ипотечного кредитования. ЦБ РФ в июне 2025 года предупреждал о риске формирования «пузыря» на рынке новостроек. Этот риск вызван двумя основными факторами:

1. Льготные ипотечные программы: Искусственное стимулирование спроса привело к рекордному притоку покупателей.
2. Инвестиционный спрос: Низкие ставки по льготной ипотеке привлекли спекулятивный капитал, что оторвало цены на первичное жилье от реальной покупательной способности населения и стоимости вторичного рынка.

В случае сворачивания льготных программ или резкого роста безработицы, этот «пузырь» может привести к падению цен и увеличению дефолтов, что напрямую отразится на балансах кредитных организаций и, косвенно, на страховых компаниях, страхующих риски заемщиков.

Современные количественные методы оценки и минимизации финансовых рисков

Управление рисками требует перехода от качественных оценок к точным количественным моделям. В российском финансовом секторе ключевыми инструментами остаются Value-at-Risk (VaR) и стресс-тестирование.

Методология Value-at-Risk (VaR) и ее адаптация к российскому рынку ценных бумаг

Value-at-Risk (VaR) — это статистическая мера, оценивающая максимальный ожидаемый убыток портфеля или актива за заданный период времени с определенным уровнем доверительной вероятности.

Общая формула VaR:

VaR(α) = E(P) − P*

Где:

• VaR(α) — величина риска при уровне доверия α.
• E(P) — ожидаемая стоимость портфеля.
• P* — минимальная стоимость портфеля, которая не будет превышена с вероятностью α.

К основным моделям расчета VaR относятся:

1. Параметрический метод (Дельта-нормальный): Предполагает нормальное распределение доходности и требует оценки среднего значения и ковариационной матрицы.
2. Метод исторического моделирования: Использует исторические данные для построения эмпирического распределения доходности и определения квантиля.
3. Метод Монте-Карло: Генерирует тысячи возможных сценариев изменения рыночных факторов для получения распределения будущих стоимостей портфеля.

Оптимизация VaR для Московской биржи:

Исследования, проведенные применительно к ценным бумагам Московской биржи, показали, что для адекватной оценки волатильности (и, следовательно, рыночных рисков) при уровне доверительной вероятности 95% оптимальным является экспоненциальный метод (EWMA — Exponentially Weighted Moving Average).

Формула расчета волатильности по методу EWMA:

σ²t = λ σ²t-1 + (1 - λ) r²t-1

Где:

• σ²t — оценка волатильности на текущий момент времени t.
• σ²t-1 — оценка волатильности на предыдущий момент времени t-1.
• r²t-1 — квадрат доходности (изменения цены) за предыдущий период.
• λ — коэффициент сглаживания (обычно близок к 0.94-0.97), определяющий вес исторической информации.

Преимущество EWMA заключается в том, что он придает больший вес недавним наблюдениям, что критически важно в условиях высокой волатильности и быстрой смены рыночных режимов, характерных для российского рынка после 2022 года. Какой важный нюанс здесь упускается? То, что, несмотря на свою оперативность, EWMA может недооценивать редкие, но катастрофические события (fat tails), что требует обязательного дополнения этого метода стресс-тестированием.

Для более полной оценки рисков, особенно для регуляторных целей, также применяется Expected Shortfall (ES), который измеряет средний ожидаемый убыток в худших сценариях, то есть при превышении значения VaR.

Роль и перспективы сценарного и стресс-тестирования в оценке устойчивости компаний

Стресс-тестирование — это инструмент, который позволяет оценить устойчивость финансовой организации к экстремальным, но правдоподобным сценариям рыночных шоков. ЦБ РФ критически оценивает практику стресс-тестирования в российских банках, указывая на ее часто формальный характер и несоответствие применяемых сценариев реальным ожиданиям регулятора.

Планы ЦБ РФ на 2026 год:

В 2026 году Банк России намерен существенно детализировать процедуры стресс-тестирования, обновляя подходы к управлению рисками и капиталом. Эти изменения включают:

1. Обязательный сценарный анализ: Введение требований к проведению сценарного анализа как в базовом, так и в стрессовом сценариях.
2. Учет новых факторов: Включение в сценарии ориентиров развития бизнеса и событий с высокой вероятностью совместной реализации (например, одновременный рост процентных ставок и падение цен на ключевые экспортные товары).
3. Фокус на кредитном портфеле: Регулятор особо рекомендует банкам уделять внимание стресс-тестированию корпоративного кредитного портфеля для оценки способности заемщиков обслуживать долг в условиях длительного периода повышенных процентных ставок.

Помимо традиционных финансовых шоков, регулятор активно внедряет климатическое стресс-тестирование. Проведенное в 2024 году тестирование показало, что без активной адаптации к энергопереходу финансовое состояние примерно трети крупнейших российских экспортеров может ухудшиться к 2030–2040 годам, что приведет к существенным потерям капитала кредитующих их банков. Это демонстрирует необходимость интеграции долгосрочных ESG-рисков в текущие процедуры стресс-тестирования.

Риск-ориентированное регулирование страхового сектора: Адаптация международных стандартов

Страховой сектор, будучи важным элементом финансовой стабильности, находится под пристальным вниманием регулятора. Банк России планомерно внедряет риск-ориентированный подход, который является отечественной адаптацией европейского режима Solvency II. Что важного упускается здесь? Упускается то, что в отличие от европейского аналога, российский режим, помимо финансовых рисков, вынужден жестко учитывать геополитическую изоляцию и ограниченность доступа к международному перестрахованию, что усиливает требования к внутреннему капиталу.

Трехкомпонентная модель и новые требования к капиталу страховщиков (вступление в силу в 2025 г.)

Риск-ориентированный подход, аналогичный Solvency II, основан на трех столпах (компонентах), которые призваны обеспечить финансовую устойчивость страховщиков:

Компонент	Сущность	Регуляторные требования ЦБ РФ
Компонент 1: Количественные требования	Оценка активов, обязательств и капитала, расчет минимального требуемого капитала (SCR/MCR).	Требования к оценке рисков активов (с 2021 г.), расчету страховых резервов (с 2023 г.). Новые требования обязывают создавать резервы для покрытия инвестиционных рисков.
Компонент 2: Система корпоративного управления (СУР)	Внутренний контроль, управление рисками, управление активами/пассивами (ALM), функция внутреннего аудита.	Обязательное внедрение внутренней оценки рисков и платежеспособности (ORSA — Own Risk and Solvency Assessment).
Компонент 3: Требования к раскрытию информации	Прозрачная и своевременная отчетность для регулятора и рынка.	Уточнение требований к раскрытию информации, обеспечивающих сопоставимость данных.

Введение новых требований мотивирует страховые компании размещать средства в высоколиквидных инструментах с низкой волатильностью, минимизируя инвестиционные риски.

Расширение регулирования (Положение № 858-П):

С сентября 2025 года вступает в силу новое Положение ЦБ РФ (№ 858-П), которое, помимо прочего, распространяет требования по платежеспособности на общества взаимного страхования (ОВС) и уточняет методику расчета ключевых рисков: кредитного, процентного и спред-рисков. Это знаменует отказ от упрощенного подхода и унификацию стандартов риск-менеджмента в секторе.

Учет цифровых финансовых активов (ЦФА) как инструмента управления катастрофическими рисками

Одним из наиболее прогрессивных шагов в регулировании является адаптация требований к учету новых финансовых инструментов. В рамках проекта нового положения ЦБ РФ закрепил порядок учета Цифровых Финансовых Активов (ЦФА), которые имеют специфическое применение в страховании.

Катастрофические облигации (Cat-бонды):

По своей экономической сути, некоторые ЦФА являются перестраховочными (катастрофическими) облигациями (Cat-бондами). Это инструменты секьюритизации страхового риска, которые позволяют страховщику-эмитенту передавать часть катастрофических рисков (например, от землетрясений или наводнений) на финансовый рынок.

• Механизм: Cat-бонды позволяют страховщику уменьшать выплаты держателям в зависимости от наступления заранее определенных страховых случаев. Таким образом, страховщик перекладывает риск на инвесторов в обмен на премию.
• Регулирование: Для целей регулирования финансовой устойчивости и платежеспособности страховщиков, ЦБ РФ постановил учитывать такие ЦФА аналогично договорам перестрахования. Это решение направлено на повышение стабильности страховых организаций, позволяя им эффективно управлять крупными и маловероятными катастрофическими рисками, снижая потребность в капитале.

Новые вызовы: Интеграция ESG-факторов и управление киберрисками

Помимо традиционных финансовых рисков, российский финансовый сектор столкнулся с необходимостью интеграции в систему риск-менеджмента качественно новых нефинансовых рисков, таких как экологические (ESG) и технологические (киберриски).

Климатические и ESG-риски в стратегии российского бизнеса

ESG-повестка (Environmental, Social, Governance) становится неотъемлемой частью бизнес-стратегий, так как климатические и социальные риски могут трансформироваться в прямые финансовые потери (переходные риски, физические риски, репутационные риски).

Рынок ESG-облигаций:

Финансовый рынок России демонстрирует рост интереса к «зеленым» инструментам. Объем размещенных ESG-облигаций (включая сегмент национальных и адаптационных проектов) составил более 160 млрд рублей в 2023 году, что демонстрирует рост на 51% по сравнению с 2022 годом. Этот рост сигнализирует о том, что финансовые посредники, особенно банки, становятся основными проводниками ESG-принципов, предоставляя финансирование устойчивым проектам.

Физические и переходные риски:

Как показало климатическое стресс-тестирование ЦБ РФ, климатические риски — это не абстракция. Потенциальное ухудшение финансового состояния трети крупнейших российских экспортеров к 2030–2040 гг. из-за глобального энергоперехода — это яркий пример переходного риска, который напрямую влияет на кредитный риск банков. Для дальнейшего повышения устойчивости, регулятор рассматривает возможность внедрения обязательных нормативов для оценки климатических и экологических рисков финансовыми посредниками.

Управление киберрисками в условиях технологической независимости

В условиях поиска технологической независимости и активного развития внутренних IT-решений, риски кибербезопасности приобрели стратегическое значение. Киберриски относятся к операционным рискам, но их потенциальный ущерб может быть системным.

Анализ статистики киберугроз (2024 г.):

• Количество атак: В 2024 году ЦБ РФ зафиксировал более 750 кибератак на финансовые организации, преимущественно в виде DDoS-атак.
• Концентрация атак: Почти 29% всех кибератак в России в 2024 году были нацелены на финансовую отрасль, что подчеркивает ее привлекательность для злоумышленников.
• Финансовый ущерб: Объем средств, похищенных кибермошенниками у клиентов банков в 2024 году, достиг 27,5 млрд рублей, что является катастрофическим ростом на 74% по сравнению с 2023 годом.

Вектор атак сместился на физических лиц с использованием похищенных персональных данных. Управление киберрисками требует не только инвестиций в IT-инфраструктуру, но и формирования надежных процессов для предотвращения утечек данных, а также создания систем быстрого реагирования и восстановления (Business Continuity Planning).

Практические аспекты риск-менеджмента и рекомендации для крупной российской страховой компании

Эффективное управление финансовыми рисками в российской практике требует не только соблюдения регуляторных требований ЦБ, но и внедрения передовых международных стандартов, адаптированных к местным условиям.

Анализ текущего состояния риск-менеджмента в страховом секторе (кейс-стади)

Внедрение риск-ориентированного подхода Solvency II (через Положения ЦБ РФ) стимулирует российские страховые компании (СК) к созданию более сложных и интегрированных систем управления рисками (СУР).

Применимость международных стандартов:

Российские компании активно используют такие стандарты, как:

• ISO 31000:2018 (ГОСТ 31000–2019): Предоставляет общие принципы и руководство по созданию, внедрению и поддержанию системы управления рисками.
• COSO ERM:2017: Ориентирован на интеграцию управления рисками с корпоративной стратегией и повышением эффективности.
• FERMA:2002: Считается доступным и предоставляет ценные практические методы для текущих условий.

Системные проблемы российской практики:

Несмотря на рост в использовании подробных моделей денежных потоков и структурированного подхода, российские компании сталкиваются с рядом препятствий:

1. Недостаток информационных баз: Отсутствие обширных статистических данных, особенно в отношении актуальных страховых случаев и долгосрочной финансовой устойчивости клиентов в новых макроэкономических условиях.
2. Формальность СУР: Недостаточное понимание сущности риск-менеджмента другими подразделениями, что ведет к его изоляции и формальному выполнению требований регулятора.
3. Отсутствие поддержки руководства: Недостаточная вовлеченность высшего руководства в системное управление рисками, что препятствует интеграции СУР в стратегическое планирование.

Кейс-стади: Адаптация к Положению № 858-П (Гипотетическая СК «АльфаСтрах»):

Крупная российская СК, работающая по отчетности 2022–2024 гг., должна была существенно пересмотреть оценку своих активов.

1. Инвестиционный риск: Учитывая новые требования ЦБ, «АльфаСтрах» обязана увеличить резервы на покрытие инвестиционного риска. Если ранее компания держала значительную долю активов в корпоративных облигациях с умеренным рейтингом (для получения более высокой доходности), то теперь, чтобы минимизировать требование к капиталу, она вынуждена перейти к более ликвидным и менее волатильным инструментам (например, к государственным облигациям).
2. ORSA: Компания должна не просто отчитаться о рисках, но и провести внутреннюю оценку платежеспособности (ORSA), доказав, что ее капитал достаточен для покрытия рисков в стрессовых сценариях, характерных для 2025 года (например, сценарий одновременного падения курса рубля и резкого роста инфляции).

Рекомендации по оптимизации системы управления финансовыми и нефинансовыми рисками

Оптимизация СУР крупной российской страховой компании в текущих условиях должна быть сосредоточена на трех ключевых направлениях: методология, интеграция и стратегическое управление.

1. Методологическое совершенствование (Количественные методы):

• Углубленное VaR и ES: Применение EWMA-VaR для оценки рыночных рисков инвестиционного портфеля. Внедрение Expected Shortfall (ES) как более консервативной меры риска, соответствующей требованиям ЦБ к платежеспособности.
• Динамическое Стресс-тестирование: Регулярное проведение стресс-тестирования кредитного и инвестиционного портфелей с использованием сценариев, предложенных ЦБ РФ (длительный период высоких ставок, геополитический шок), а также включение климатического стресс-тестирования для оценки долгосрочной устойчивости инвестиций в экспортеров.

2. Интеграция и Корпоративные Стандарты (СУР):

• Улучшение взаимодействия функций: Создание единого комитета по управлению рисками и капиталом, включающего представителей финансового, инвестиционного, андеррайтингового и IT-департаментов. Это устранит «бункерное» мышление и обеспечит сквозное управление рисками.
• Внедрение ORSA: Превращение ORSA из формального отчета в реальный инструмент стратегического планирования, где рисковая функция активно участвует в принятии решений о размещении капитала и структуре страхового портфеля.

3. Управление Нефинансовыми Рисками:

• Киберустойчивость: Усиление контроля за доступом к данным и инвестиции в системы обнаружения вторжений. Внедрение регулярных тестов на проникновение (пентесты) и разработка детальных планов восстановления после кибератак.
• ESG-риски: Разработка внутренней методики скоринга контрагентов и инвестиционных объектов с учетом ESG-факторов. Внедрение политики ответственного инвестирования для снижения переходных и репутационных рисков.

Заключение

Проведенное исследование подтвердило, что управление финансовыми рисками в Российской Федерации в период 2022–2025 гг. представляет собой динамичный и критически важный процесс, определяемый макроэкономическими вызовами и регуляторной трансформацией.

Трансформация рисков, вызванная санкционным режимом и ужесточением ДКП Банка России, привела к росту концентрации кредитных рисков в корпоративном сегменте и созданию потенциальных рыночных рисков на рынке недвижимости, что потребовало формирования значительных макропруденциальных буферов.

Основные выводы:

1. Регуляторный прогресс: Страховой сектор активно переходит на риск-ориентированное регулирование (аналог Solvency II), что требует от компаний пересмотра методологии расчета резервов и капитала, а также внедрения комплексной системы корпоративного управления (ORSA). Включение в регулирование порядка учета ЦФА как катастрофических облигаций является примером адаптации к современным финансовым инструментам.
2. Квантитативные методы: Модели VaR и стресс-тестирование остаются ключевыми инструментами, но требуют методологической адаптации (например, использование EWMA-VaR для МосБиржи). Планы ЦБ РФ на 2026 год по детализации стресс-тестирования указывают на движение к более строгому и реалистичному сценарному анализу.
3. Новые вызовы: Управление нефинансовыми рисками, такими как киберриски (ущерб от которых растет экспоненциально) и ESG-риски (подтвержденные климатическим стресс-тестированием), должно быть полностью интегрировано в стратегию риск-менеджмента.

Перспективы развития:

Дальнейшая устойчивость российского финансового сектора будет зависеть от способности финансовых институтов преодолеть системные проблемы (недостаток статистической базы, формализм СУР) и полностью интегрировать риск-менеджмент в процесс принятия стратегических решений. Успех будет определяться не только соблюдением требований ЦБ, но и проактивным внедрением лучших практик в области кибербезопасности и устойчивого развития, поэтому ключевым фактором становится именно качество внутренней оценки рисков и платежеспособности (ORSA), а не просто формальное следование букве закона.

Список использованной литературы

1. Гражданский Кодекс Российской Федерации (Ч.I – принят ГД ФС РФ 21.10.1994 г. в ред. Федерального закона от 30.12.2012 №302-ФЗ. Ч.II – принят ГД ФС РФ 22.12.1995 в ред. Федерального закона от 30.12.2012 №302-ФЗ. Ч.III – принят ГД ФС РФ 01.11.2001 в ред. Федерального закона от 30.12.2012 №302-ФЗ. Ч IV – принят ГД ФС РФ 24.11.2006 в ред. Федерального закона от 30.12.2012 №302-ФЗ).
2. Налоговый кодекс Российской Федерации Ч.I – принят ГД ФС РФ 16.07.1998 г. в ред. Федерального закона от 29.06.2012 №97-ФЗ. Ч.II – принят ГД ФС РФ 19.07.2000 в ред. Федерального закона от 05.04.2013 №39-ФЗ.
3. Федеральный закон «О банках и банковской деятельности» №395-1 в ред. Федерального закона РФ от 03.12.2011 г.
4. Федеральный закон РФ от 06.12.2011 г. №402-ФЗ «О бухгалтерском учете».
5. Положение ЦБ РФ «О методике определения собственных средств (капитала) кредитных организаций» №215-П от 10.02.2003 г.
6. Абрютина, М.С. Анализ финансово-экономической деятельности предприятия : учеб. пособие. – М.: Дело и сервис, 2011.
7. Альгин, А.П. Риск и его роль в общественной жизни. – Минск: Мысль, 2013.
8. Балабанов, И.Т. Риск-менеджмент. – М.: Финансы и статистика, 2012.
9. Воронцовский, А.В. Управление рисками. – СПб.: Изд-во СпбГУ, 2012.
10. Грязнова, А.Г. Финансы : учебник / А.Г. Грязнова, Е.В. Маркина, М.Л. Седова и др.; под ред. А.Г. Грязновой, Е.В. Маркиной. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика; ИНФРА-М, 2010.
11. Дубров, А.М. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе / А.М. Дубров, В.С. Лагоша, Е.Ю. Хрусталев. – М.: Финансы и статистика, 2013.
12. Жилкина, А.Н. Управление финансами. Финансовый анализ предприятия : учебник. – М.: Инфра-М, 2012.
13. Жулина, Е.Г., Иванова, Н.А. Анализ финансовой отчетности. – М.: Дашков и К, 2011.
14. Нешитой, А.С. Финансы и кредит : учебник. – М. : Дашков и К⁰ , 2010.
15. Панфилова, О.В. Система управления финансовыми рисками при реализации инвестиционных проектов // Известия Санкт-Петербургского университета экономики и финансов. — 2012. — № 4.
16. Подъяблонская, Л.М. Финансы : учебник. – М. : ЮНИТИ , 2010.
17. Поляк, Г.Б. Финансы : учебник / под ред. Г.Б. Поляка. – 4-е изд., перераб. и доп. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2011.
18. Уткин, Э.А. Финансовое управление. – М.: ЭКМОС, 2010.
19. Чеботарь, Ю.М. Финансы и финансовые рынки : учеб. пособие. – М.: Рид Групп, 2011.
20. Щеголева, Н.Г. Финансы и кредит : учеб. пособие / Н.Г. Щеголева, В.И. Хабаров. – М. : Московская финансово-промышленная академия, 2011.
21. Концепция внедрения риск-ориентированного подхода к регулированию страхового рынка [Электронный ресурс]. URL: consultant.ru (дата обращения: 28.10.2025).
22. Банк России изменит требования к финансовой устойчивости страховщиков и ОВС [Электронный ресурс]. URL: asn-news.ru (дата обращения: 28.10.2025).
23. ESG В РОССИИ: КОРПОРАТИВНЫЕ СТРАТЕГИИ – ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ [Электронный ресурс]. URL: cyberleninka.ru (дата обращения: 28.10.2025).
24. Влияние санкционных ограничений на финансовый и банковский секторы Российской Федерации [Электронный ресурс]. URL: cyberleninka.ru (дата обращения: 28.10.2025).
25. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ESG-БАНКИНГА В РОССИИ [Электронный ресурс]. URL: cyberleninka.ru (дата обращения: 28.10.2025).
26. Solvency II для НПФа [Электронный ресурс]. URL: partad.ru (дата обращения: 28.10.2025).
27. Влияние санкционных ограничений на финансовый и банковский секторы РФ [Электронный ресурс]. URL: finjournal-nifi.ru (дата обращения: 28.10.2025).
28. АНТИРОССИЙСКИЕ ЭКОНОМИЧЕСКИЕ САНКЦИИ: ПОСЛЕДСТВИЯ И ПРОТИВОДЕЙСТВИЕ [Электронный ресурс]. URL: cyberleninka.ru (дата обращения: 28.10.2025).
29. ЦБ в 2026 г. намерен обновить подходы к управлению рисками и капиталом в банках [Электронный ресурс]. URL: interfax.ru (дата обращения: 28.10.2025).
30. Внедрение ESG -принципов в банковский бизнес [Электронный ресурс]. URL: fa.ru (дата обращения: 28.10.2025).
31. Без угла виноватые: ЦБ предупредил о риске «пузыря» на рынке новостроек [Электронный ресурс]. URL: mail.ru (дата обращения: 28.10.2025).
32. Методика оценки рисков Value-at-Risk [Электронный ресурс]. URL: cyberleninka.ru (дата обращения: 28.10.2025).
33. Методы оценки рыночного риска на российском финансовом рынке [Электронный ресурс]. URL: cyberleninka.ru (дата обращения: 28.10.2025).
34. Оптимальный VaR [Электронный ресурс]. URL: naufor.ru (дата обращения: 28.10.2025).
35. Модели Value at Risk в оценке рыночных рисков [Электронный ресурс]. URL: hse.ru (дата обращения: 28.10.2025).
36. Исследование развития риск-менеджмента в российских компаниях как инструмента усиления их конкурентоспособности [Электронный ресурс]. URL: 1economic.ru (дата обращения: 28.10.2025).
37. Стандарты риск-менеджмента на предприятиях Российской Федерации в условиях зарубежных ограничений [Электронный ресурс]. URL: cyberleninka.ru (дата обращения: 28.10.2025).