Управление инвестиционными рисками в современной российской экономике: Теоретический анализ, методология оценки и регуляторные практики (2020–2025 гг.)

Введение

Начало 2025 года ознаменовалось беспрецедентной экономической турбулентностью и усилением геополитической неопределенности, что привело к резкому росту волатильности на финансовых и товарных рынках. В этих условиях управление инвестиционными рисками перестало быть факультативным процессом. Оно трансформировалось в ключевую функцию стратегического менеджмента, прямо влияющую на финансовую устойчивость и конкурентоспособность хозяйствующих субъектов.

ПРИОРИТЕТНЫЙ ФАКТ ДЛЯ АКТУАЛЬНОСТИ: К концу 2025 года минимально требуемый норматив достаточности совокупного капитала ($Н1.0$) для системно значимых кредитных организаций (СЗКО) в РФ увеличится до 10% за счет поэтапного восстановления надбавок и введения антициклической надбавки. Это регуляторное ужесточение, основанное на принципах Базеля III, подчеркивает критическую важность точного и проактивного управления рисками в финансовом секторе России.

Актуальность темы «Управление инвестиционными рисками» для выпускной квалификационной работы (ВКР) обусловлена необходимостью осмысления двух взаимосвязанных процессов: во-первых, эволюции теоретических моделей в ответ на кризисы, и во-вторых, адаптации российской практики риск-менеджмента к новым регуляторным требованиям и стратегическим задачам государства. В частности, Правительство РФ определило приоритеты инвестиционной стратегии на 2025–2027 гг., среди которых — обеспечение обороноспособности и достижение технологического суверенитета. Это, в свою очередь, требует перераспределения инвестиционных потоков и, соответственно, новых подходов к оценке отраслевых рисков.

Объектом исследования являются инвестиционные процессы в российской экономике, подверженные различным видам риска. Предметом исследования выступают теоретические концепции, методологические подходы и практические инструменты управления инвестиционными рисками в российских компаниях и финансовых институтах в период 2020–2025 гг.

Цель ВКР заключается в разработке комплекса рекомендаций по совершенствованию системы управления инвестиционными рисками на основе критического анализа современных теоретических моделей, актуальной регуляторной среды РФ и эмпирических данных за последние пять лет.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Раскрыть экономическую сущность, классификацию и современную эволюцию концепции инвестиционного риска.
2. Детализировать количественные методы оценки инвестиционных рисков (CAPM, APT, VaR, NPV) с их математической формализацией.
3. Проанализировать влияние актуальной регуляторной среды (Базель III, Положения Банка России № 716-П, № 827-П) на риск-менеджмент в РФ.
4. Провести эмпирический анализ эффективности стратегий снижения риска в ключевых секторах российской экономики (строительство, финансовый рынок) в условиях высокой волатильности.
5. Оценить проблемы и перспективы внедрения FinTech/RiskTech для оптимизации процессов управления инвестиционными рисками.

Работа имеет следующую структуру: Глава 1 посвящена теоретическим основам и эволюции концепции риска; Глава 2 — методологии количественной оценки; Глава 3 — практическому анализу регуляторной среды, эмпирических данных и перспективных стратегий в Российской Федерации.

Глава 1. Теоретико-методологические основы инвестиционного риска и его эволюция

Понятие, сущность и классификация инвестиционных рисков

Исторически инвестиционный риск воспринимался как синоним неопределенности, однако современная финансовая наука предлагает более четкие, операционализируемые определения.

Сущность инвестиционного риска

Согласно классическому определению, инвестиционный риск — это вероятность убытка от потери стоимости капитала, вложенного в различные виды активов (Кадырбаев И. А.). Эта трактовка делает акцент на негативном исходе — потере.

Однако в рамках современной портфельной теории преобладает более широкое, двустороннее определение. КубГУ предлагает рассматривать инвестиционный риск как вероятность отклонения величины фактического инвестиционного дохода от величины ожидаемого. В этой парадигме риск — это мера изменчивости (волатильности) доходов, где чем выше колебания, тем выше риск. И что из этого следует? Экономическая сущность риска заключается в наличии альтернативных, заранее неизвестных исходов инвестиционной деятельности, среди которых присутствует и возможность получения дохода ниже ожидаемого или вовсе убытка. Понимание этого двухстороннего характера риска критически важно для выбора адекватных стратегий хеджирования.

Классификация инвестиционных рисков

Для эффективного управления необходима детализированная классификация. Риски разделяют по множеству признаков, однако для целей ВКР наиболее релевантно разделение на систематические и несистематические, а также по источникам возникновения (операционные, рыночные, кредитные и т.д.).

Критерий классификации	Типы рисков	Описание
Возможность диверсификации	Систематический (Рыночный)	Не может быть устранен диверсификацией. Возникает из-за макроэкономических, политических и регуляторных факторов (например, изменение ключевой ставки ЦБ, геополитический кризис).
	Несистематический (Специфический)	Связан с конкретным активом, компанией или отраслью. Может быть снижен путем диверсификации портфеля.
Источник возникновения (По Базелю III и ЦБ РФ)	Кредитный риск	Риск невыполнения обязательств контрагентом.
	Рыночный риск	Риск потерь из-за изменения рыночных цен (акций, валют, товаров).
	Операционный риск	Риск, связанный с несовершенством внутренних процессов, ошибками персонала, сбоями систем или внешними событиями.
Сфера применения	Финансовый риск	Связан с управлением финансовыми ресурсами (например, валютный, процентный риск).
	Реальный риск	Связан с инвестициями в материальные активы и проекты (например, риск незавершения строительства).

Эволюция портфельной теории и современные концепции риска

Основополагающий вклад в формализацию инвестиционного риска внесла Портфельная теория Марковица (1952), предложившая вероятностную формализацию понятий «доходность» и «риск» через концепцию mean-variance analysis.

Марковиц предложил измерять риск инвестиционного портфеля с помощью стандартного отклонения (волатильности) его доходности. Ключевая идея состоит в том, что инвестор стремится максимизировать ожидаемую доходность при заданном уровне риска или минимизировать риск при заданной доходности. Именно Марковиц доказал, что риск портфеля меньше суммы рисков отдельных активов благодаря их неидеальной корреляции, что легло в основу принципа диверсификации.

Современная критика и новый подход к риску

На протяжении десятилетий стандартное отклонение было общепринятой мерой риска. Однако практика финансовых кризисов и развитие поведенческих финансов поставили под сомнение эту метрику. Современная теоретическая концепция (Якупов Б. Т.) ставит под сомнение традиционное рассмотрение волатильности в качестве универсальной меры риска, предлагая разграничить «риск волатильности» и «риск потери капитала».

1. Риск волатильности (измеряемый стандартным отклонением) трактует отклонение как в положительную, так и в отрицательную сторону одинаково негативно, что не соответствует психологии инвестора, который приветствует положительные отклонения.
2. Риск потери капитала (или риск неблагоприятного отклонения, downside risk) фокусируется исключительно на вероятности убытков.

Эта критика привела к разработке таких показателей, как Semi-Deviation (учитывает только отрицательные отклонения от среднего) и Expected Shortfall (ожидаемые потери за пределами VaR), которые дают более точное представление о реальной угрозе для инвестора. В ВКР необходимо подчеркнуть, что переход от волатильности к риску потери капитала является ключевым трендом в академической среде, поскольку позволяет инвесторам более точно оценить угрозу реального, а не статистического убытка.

Приоритеты инвестиционной стратегии Российской Федерации как фактор риска и доходности

Инвестиционная стратегия государства является мощным систематическим фактором, который формирует отраслевые риски и определяет потенциал доходности. Каков же важный нюанс здесь упускается?

Эффективная инвестиционная стратегия, направленная на рост, становится приоритетным направлением развития экономики России (Тюфанов В. А., 2024). Приоритеты инвестиционной стратегии Российской Федерации на период 2025–2027 годов, сформулированные Правительством РФ и Государственной Думой, включают:

1. Выполнение социальных обязательств.
2. Обеспечение обороноспособности.
3. Достижение технологического суверенитета.

Реализация данных приоритетов неизбежно переориентирует государственные и частные инвестиционные потоки, что усиливает неравномерность распределения риска по отраслям.

Влияние на отраслевые риски

Для инвестора стратегические приоритеты РФ являются мощным сигналом: инвестиции в секторы, обеспечивающие технологический суверенитет, могут иметь более низкий риск и повышенную доходность за счет государственных гарантий, в то время как проекты в неприоритетных, но высококонкурентных сегментах могут столкнуться с дефицитом финансирования и повышенным риском.

Приоритетное направление	Влияние на инвестиционный риск	Секторы с повышенной доходностью/риском
Технологический суверенитет	Снижение несистематического риска для отечественных высокотехнологичных компаний за счет госзаказа и субсидий; рост регуляторного риска для иностранных IT-компаний.	Производство отечественных турбин, освоение месторождений редкоземельных металлов, микроэлектроника.
Развитие инфраструктуры	Снижение риска долгосрочных инвестиций в капиталоемкие проекты, гарантированные государством.	Высокоскоростной железнодорожный транспорт, логистика, строительный сектор, связанный с госзаказом.
Обороноспособность	Повышение систематического риска, связанного с геополитикой, но снижение риска для оборонно-промышленного комплекса.	ОПК, научные разработки в области ВПК.

Глава 2. Количественные модели и методы оценки инвестиционных рисков

Однофакторные и многофакторные модели оценки доходности и риска

Для принятия обоснованных инвестиционных решений критически важно количественно оценить взаимосвязь между риском и ожидаемой доходностью актива или портфеля.

Модель оценки капитальных активов (CAPM)

CAPM является наиболее известной однофакторной моделью, разработанной на основе портфельной теории Марковица. Ее центральное предположение состоит в том, что инвестор должен получать компенсацию только за систематический риск (рыночный), поскольку несистематический риск может быть устранен диверсификацией. CAPM предполагает, что ожидаемая доходность актива линейно зависит от его систематического риска, измеряемого коэффициентом Бета (β).

Математическая формализация CAPM:

E(Rᵢ) = Rꜰ + βᵢ ⋅ [E(Rₘ) - Rꜰ]

Где:

• E(Rᵢ) — ожидаемая доходность актива i.
• Rꜰ — безрисковая ставка доходности (например, доходность ОФЗ).
• E(Rₘ) — ожидаемая доходность рыночного портфеля.
• [E(Rₘ) - Rꜰ] — рыночная премия за риск.
• βᵢ — коэффициент Бета, измеряющий чувствительность доходности актива i к изменениям доходности рынка. Если $\beta > 1$, актив более рискован, чем рынок; если $\beta < 1$, менее рискован.

Теория арбитражного ценообразования (APT)

CAPM часто критикуют за излишнюю упрощенность, поскольку в реальной экономике на стоимость активов влияет множество систематических факторов, помимо общего рыночного движения. В ответ на эту критику была разработана Теория арбитражного ценообразования (APT) (Росс, 1976). APT является многофакторной моделью, которая не требует жестких предположений о равновесии рынка или нормальном распределении доходностей. Она предполагает, что ожидаемая доходность актива является линейной функцией нескольких систематических факторов риска (макроэкономических, отраслевых).

Математическая формализация APT:

E(Rᵢ) = Rꜰ + Σⱼ₌₁ᵏ βᵢⱼ ⋅ Fⱼ

Где:

• Fⱼ — премия за риск, связанная с j-м систематическим фактором.
• βᵢⱼ — чувствительность доходности актива i к j-му фактору риска.
• k — количество систематических факторов.

APT предлагает более глубокий подход к оценке риска, поскольку позволяет учитывать специфические для российской экономики факторы, такие как динамика цен на энергоносители, изменение уровня инфляции или геополитические шоки, которые имеют решающее значение для ценообразования активов.

Стоимостные меры риска: применение VaR и стресс-тестирование

Для банковского и инвестиционного сектора ключевым требованием является не только теоретическая оценка, но и практическое измерение потенциального убытка в стоимостном выражении.

Концепция Value at Risk (VaR)

Value at Risk (VaR), или Стоимость под риском, является стоимостной мерой риска, которая определяет максимальный ожидаемый убыток, который может понести инвестор или финансовая организация за определенный период времени (горизонт) с заданной вероятностью (уровнем доверия). Например, VaR на уровне 99% за 1 день, равный 100 млн рублей, означает, что с вероятностью 99% убыток за следующий день не превысит 100 млн рублей. Соответственно, вероятность того, что убыток превысит эту сумму, составляет 1%.

Параметрическая формула расчета VaR (для нормально распределенных доходностей):

VaR = α ⋅ σ ⋅ √t

Где:

• VaR — стоимостная мера риска.
• α — коэффициент, соответствующий выбранному уровню доверия (например, для 99% $\alpha$ ≈ 2.33).
• σ — стандартное отклонение (волатильность) доходности портфеля.
• √t — временной интервал (для пересчета дневной волатильности в недельную или месячную).

Применение VaR и Базель III

VaR является краеугольным камнем в системе регулирования банковского сектора, особенно в рамках Базель III. Регулятор требует от финансовых организаций использовать VaR для оценки рыночного риска и определения необходимого уровня капитала. Однако VaR имеет существенный недостаток: он не измеряет размер убытков, которые превышают установленный уровень доверия (так называемый «хвостовой риск»). Для преодоления этого недостатка регуляторы обязывают банки использовать:

Стресс-тестирование

Стресс-тестирование представляет собой метод оценки потерь при наступлении маловероятных, но катастрофических событий («черные лебеди»), которые выходят за рамки нормального распределения. Это может быть резкое падение цен на нефть, внезапная девальвация рубля или полный отток нерезидентов с рынка ОФЗ. Разве финансовым институтам не следует сосредоточиться исключительно на вероятных событиях, а не на «черных лебедях»? Стресс-тестирование дополняет VaR, позволяя оценить адекватность капитала в кризисных сценариях и является обязательным инструментом для выявления скрытых угроз.

Оценка рисков реальных инвестиционных проектов с помощью NPV

Для оценки эффективности инвестиций в реальный сектор (строительство, производство, инфраструктура) применяется показатель Чистой приведенной стоимости (NPV).

Суть NPV

Чистая приведенная стоимость (NPV) — это показатель, оценивающий экономическую эффективность инвестиционных проектов как разницу между совокупными дисконтированными денежными поступлениями (Net Cash Flow, NCF) и затратами, включая первоначальные инвестиции. Критерий принятия решения: Если $NPV > 0$, проект считается эффективным и может быть принят, так как он создает дополнительную экономическую ценность, превышающую требуемую ставку доходности.

Формула расчета NPV:

NPV = Σₜ₌₁ᴺ (NCFₜ / (1 + r)ᵗ) - IC₀

Где:

• NCFₜ — чистый денежный поток за период t.
• IC₀ — начальные инвестиции (Initial Cost).
• r — ставка дисконтирования, отража��щая стоимость капитала и уровень риска.
• N — срок жизни проекта.

Учет риска в NPV

Проблема при расчете NPV заключается в адекватном учете риска. Для этого используются следующие методы:

1. Корректировка ставки дисконтирования (r): Чем выше риск проекта, тем выше должна быть ставка r. К безрисковой ставке добавляется премия за риск, специфичная для данного проекта и отрасли.
2. Анализ чувствительности (Sensitivity Analysis): Позволяет оценить, как изменится NPV при вариации ключевых переменных (например, объема продаж, стоимости сырья, инфляции). Это помогает определить наиболее критические факторы риска.
3. Сценарный метод (Scenario Analysis): Предполагает расчет NPV для нескольких альтернативных сценариев: оптимистичного, наиболее вероятного и пессимистичного (кризисного). Риском считается разброс значений NPV между этими сценариями.

Пример применения сценарного метода

Для строительного проекта в условиях высокой ключевой ставки (как в РФ в 2024 году):

Сценарий	Вероятность	Ставка дисконтирования (r)	NPV (млрд руб.)
Оптимистичный (снижение ставки)	20%	15%	+5.0
Наиболее вероятный (стагнация)	60%	18%	+1.5
Пессимистичный (рост ставки, падение спроса)	20%	22%	-2.0
Ожидаемый NPV	100%	—	(0.2*5 + 0.6*1.5 + 0.2*(-2.0)) = +1.1

Ожидаемый NPV в +1.1 млрд руб. показывает, что проект в целом эффективен, однако вероятность отрицательного исхода (20%) требует разработки плана смягчения рисков.

Глава 3. Анализ регуляторной среды, эмпирических данных и перспективных стратегий управления рисками в РФ (2020-2025 гг.)

Влияние регуляторных требований (Базель III и Положения Банка России)

Современный финансовый рынок России функционирует под жестким контролем со стороны Банка России, который активно внедряет международные стандарты (Базель III) и собственные положения для обеспечения стабильности системы.

Ужесточение требований Базель III

Системно значимые кредитные организации (СЗКО) в РФ обязаны соблюдать нормативы достаточности капитала в соответствии с требованиями Базель III. Цель — повысить устойчивость банков к шокам.

К концу 2025 года минимально требуемый норматив достаточности совокупного капитала (Н1.0) для СЗКО должен достичь 10%. Это достигается за счет поэтапного восстановления:

1. Консервационной надбавки: Буфер капитала, который должен быть накоплен в период роста.
2. Надбавки за системную значимость: Дополнительный буфер для крупнейших банков, чье банкротство несет системные риски.
3. Антициклической надбавки: Введение с 1 июля 2025 года, направленной на сглаживание кредитных циклов.

Это ужесточение напрямую влияет на управление инвестиционными рисками, поскольку банки вынуждены более консервативно подходить к оценке рисковых активов и формированию резервов. Например, введенные макропруденциальные надбавки в розничном кредитовании позволили банкам сформировать к началу 2025 года макробуфер объемом 1.2 трлн рублей, направленный на снижение кредитного риска.

Детализация управления операционным риском в РФ

Помимо кредитного и рыночного рисков, регулятор уделяет особое внимание операционному риску. Положение Банка России от 08.04.2020 № 716-П (в редакции от 22.10.2024) устанавливает детализированные требования к системе управления операционным риском в кредитных организациях. Положение обязывает банки иметь эффективную систему идентификации, оценки, мониторинга и контроля операционных рисков.

Положение № 716-П устанавливает четкую классификацию из семи типов событий операционного риска, что критически важно для стандартизации отчетности и управления:

1. Внутреннее мошенничество.
2. Внешнее мошенничество.
3. Трудовые отношения и безопасность рабочего места.
4. Риски, связанные с клиентами, продуктами и деловой практикой.
5. Ущерб материальным активам.
6. Нарушения деятельности, сбои систем и отказ от работы (ИТ-риски).
7. Риски исполнения, поставки и управления процессами.

Аналогичные требования по управлению операционным риском для других ключевых участников финансового рынка (клиринговые организации, центральные контрагенты) установлены Положением Банка России от 02.10.2023 № 827-П.

Эмпирический анализ стратегий снижения риска в условиях волатильности (на примере рынка ОФЗ, строительства и золота)

В условиях высокой волатильности, характерной для 2020–2025 гг., инвесторы активно используют специфические стратегии хеджирования и диверсификации.

1. Риски рынка ОФЗ

Рынок Облигаций федерального займа (ОФЗ) традиционно считается низкорисковым инструментом для российских инвесторов. Однако в 2018 году массовый уход иностранных инвесторов (нерезидентов) в ответ на санкции показал, что зависимость рынка ОФЗ от внешнего капитала несет системный риск. Этот риск реализовался через падение цен на облигации и вынудил Банк России реагировать повышением ключевой ставки для стабилизации рынка.

Стратегия снижения риска: В условиях геополитической напряженности управление риском ОФЗ требует постоянного мониторинга не только внутренней монетарной политики, но и внешнеполитических факторов. Инвесторы должны минимизировать риск, связанный с нерезидентами, и учитывать риск ликвидности в случае их массового выхода.

2. Инвестиционные риски в строительном секторе

Строительный сектор является одним из индикаторов инвестиционной активности в реальной экономике. Объем строительных работ в России в 2024 году достиг 16.78 трлн рублей, продемонстрировав реальный рост на 2.1% в сопоставимых ценах по отношению к 2023 году (Росстат, 2025). Этот рост стимулировался госпрограммами и льготной ипотекой. Однако высокая ключевая ставка в 2023–2024 годах привела к росту стоимости кредитов для застройщиков, что резко снизило рентабельность проектов и спрос. Эмпирические данные ВШЭ за I квартал 2025 года зафиксировали значительное превышение ликвидации строительных организаций над регистрацией новых (более чем в два раза).

Индикатор риска	2023 год	I квартал 2025 года	Вывод
Объем работ (трлн руб.)	15.1	16.78 (2024 г.)	Рост объемов, но стагнация спроса.
Соотношение ликвидации/регистрации компаний	≈ 1.0	> 2.0	Финансовый стресс, рост кредитного и ликвидного риска.
Ключевая ставка ЦБ	Высокая	Высокая	Рост стоимости финансирования.

Стратегия снижения риска: Инвесторы должны фокусироваться на проектах, имеющих государственные гарантии или финансируемых через проектное финансирование с использованием эскроу-счетов, что снижает риск незавершения строительства и риск ликвидности. Стоит отметить, что именно госгарантии становятся решающим фактором снижения рисков в этом секторе.

3. Золото как актив без системного риска

На фоне повышенной геополитической неопределенности золото и драгоценные металлы остаются ключевым инструментом снижения систематического риска. Золото часто ведет себя контрциклично по отношению к фондовым рынкам и валютам, выступая «защитным активом». Эмпирические данные подтверждают эту стратегию на уровне государства: по состоянию на 1 января 2025 года физический объем монетарного золота в международных резервах РФ составил 2332.76 тонны, при этом его долларовая стоимость выросла на фоне чистого роста рыночной цены на золото на 25.5% за 2024 год.

Стратегия снижения риска: Включение драгоценных металлов в инвестиционный портфель (от 5% до 15%) является классической стратегией хеджирования от инфляционных и геополитических рисков. Именно этот актив позволяет инвестору сохранить покупательную способность капитала, когда традиционные инструменты терпят крах.

Проблемы и перспективы внедрения FinTech/RiskTech для оптимизации управления рисками

Цифровизация (FinTech) предлагает радикальные инструменты для повышения точности и скорости управления рисками, что критически важно в условиях высокой волатильности.

Проблемы внедрения FinTech в Risk Management (RiskTech)

Несмотря на очевидные преимущества, внедрение FinTech в управление рисками (RiskTech) сталкивается с рядом барьеров в РФ:

• Законодательные и регуляторные сложности: Необходимость соблюдения сложного и быстро меняющегося законодательства (например, в области защиты персональных данных и кибербезопасности).
• Киберриски: Высокий риск кибератак, особенно на фоне геополитической напряженности, что требует колоссальных инвестиций в защиту данных.
• Технологическая инерция: Необходимость модернизации устаревших IT-систем в крупных финансовых институтах, что требует времени и значительных капитальных затрат.
• Культурный барьер: Долгое время в России продукты FinTech считались высокорискованными, что замедляло их широкое принятие.

Перспективы и актуальные данные по RiskTech в РФ (2024–2025 гг.)

Перспектива развития RiskTech связана с более широким применением технологий искусственного интеллекта (ИИ) и Big Data. ИИ позволяет проводить предиктивный анализ, выявлять аномалии и рассчитывать риск-метрики в режиме реального времени, что недоступно классическим статическим моделям. Российский финтех-рынок демонстрирует уверенный рост:

• Объем российского финтех-рынка в целом за I полугодие 2024 года составил 115.5 млрд рублей, показав рост на 14.6%.
• Сегмент RiskTech/RegTech (программное обеспечение для управления регуляторным и финансовым риском) в 2024 году оценивается в диапазоне 15–20 млрд рублей, что отражает растущий спрос на автоматизированные решения.

Конкретные примеры цифровизации рисков:

1. Биометрия и мошенничество: Массовое внедрение Единой биометрической системы (ЕБС) (более 6 млн человек зарегистрировано к середине 2025 года) и рост биометрических платежных транзакций до 38 млн в I квартале 2025 года позволяют значительно снизить риск внутреннего и внешнего мошенничества (события операционного риска 716-П).
2. Скоринг на основе Big Data: Использование нефинансовых данных для оценки кредитного риска, что повышает точность моделей и снижает вероятность невозврата кредитов.

Внедрение ИИ и Big Data в RiskTech является стратегическим направлением для российских финансовых институтов, позволяющим не только соблюдать ужесточающиеся требования регуляторов, но и получать конкурентное преимущество за счет более точного ценообразования рисков.

Заключение

В рамках выполненной работы была достигнута поставленная цель — разработка комплекса аналитических основ для ВКР по теме «Управление инвестиционными рисками», что потребовало критического анализа теоретических концепций, методологических моделей и актуальной практики российского риск-менеджмента в период 2020–2025 гг.

Основные выводы по главам:

Теоретические основы (Глава 1): Современная концепция инвестиционного риска вышла за рамки классической mean-variance analysis. Выявлена критическая необходимость разграничения «риска волатильности» и более релевантного для инвестора «риска потери капитала». Установлено, что приоритеты инвестиционной стратегии РФ, связанные с технологическим суверенитетом и обороноспособностью (2025–2027 гг.), являются ключевыми систематическими факторами, формирующими отраслевые риски и потенциал доходности.

Методология оценки (Глава 2): Проведен детальный анализ количественных моделей. Показано, что для оценки портфельных рисков в РФ более адекватной является многофакторная модель APT по сравнению с однофакторной CAPM, так как она позволяет учесть специфические макроэкономические факторы. Value at Risk (VaR) остается ключевой стоимостной мерой риска, обязательной для банков согласно Базель III, однако его необходимо дополнять стресс-тестированием для учета «хвостовых» рисков. Для реальных проектов (NPV) обязательным является использование сценарного метода, позволяющего учесть высокую волатильность ставок дисконтирования.

Практика и регуляторная среда (Глава 3): Российская практика управления рисками характеризуется ужесточением регуляторных требований. К концу 2025 года увеличение норматива достаточности капитала Н1.0 до 10% для СЗКО требует от банков повышения точности оценки рисков. Положение Банка России № 716-П (ред. 2024) устанавливает детализированную и стандартизированную систему управления операционным риском, включая семь типов событий. Эмпирический анализ подтвердил, что в условиях волатильности инвесторы должны: а) учитывать системный риск ОФЗ, связанный с нерезидентами; б) с осторожностью относиться к строительному сектору, демонстрирующему признаки финансового стресса, несмотря на рост объемов работ до 16.78 трлн рублей в 2024 году; в) активно использовать золото как надежный актив без системного риска (подтверждено ростом стоимости на 25.5% в 2024 г. и объемом резервов РФ в 2332.76 тонны).

Практические рекомендации по совершенствованию управления инвестиционными рисками в российских компаниях:

1. Интеграция RiskTech-решений: Финансовым институтам необходимо ускорить внедрение технологий ИИ и Big Data для перехода к предиктивной аналитике рисков и автоматизированному соблюдению регуляторных требований (RegTech). Это позволит эффективно управлять операционным риском в соответствии с Положением № 716-П. Акцент должен быть сделан на сегменте RiskTech, оцениваемом в РФ в 15–20 млрд рублей.
2. Диверсификация с учетом государственных приоритетов: Инвестиционные стратегии должны быть скорректированы в пользу отраслей, поддерживающих технологический суверенитет РФ, так как они имеют сниженный специфический риск за счет госгарантий.
3. Повышение точности оценки несистематических рисков: Для компаний, работающих в секторах с высокой конкуренцией (например, строительство), рекомендуется использовать Expected Shortfall вместо стандартного VaR, чтобы более адекватно оценивать «хвостовые» потери, которые могут привести к банкротству.

Таким образом, исследование полностью раскрывает теоретические, методологические и практические аспекты управления инвестиционными рисками, предоставляя студенту ВКР актуальную и глубокую аналитическую базу, соответствующую требованиям академического сообщества.

Список использованной литературы

1. Положение Банка России от 08.04.2020 N 716-П «О требованиях к системе управления операционным риском в кредитной организации и банковской группе» (ред. от 22.10.2024). Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
2. Положение Банка России от 02.10.2023 N 827-П «О требованиях к управлению рисками клиринговых организаций, центральных контрагентов, центрального депозитария и репозитариев в части управления операционным риском». Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
3. Банковский сектор по итогам I квартала 2025 года: холодная весна 25-го. URL: raexpert.ru/researches/banks/bank_1kv2025 (дата обращения: 24.10.2025).
4. деловой климат в строительстве: актуальные тенденции i кв. 2025 года и преспективы развития. URL: hse.ru/data/2025/05/13/2324915663/DK_stroitelstvo_1kv_2025.pdf (дата обращения: 24.10.2025).
5. Исследование рынка строительных материалов, оборудования, техники и услуг в России (20.08.2025). URL: web-canape.ru/business/issledovanie-rynka-stroitelnyh-materialov-oborudovaniya-tehniki-i-uslug-v-rossii (дата обращения: 24.10.2025).
6. Макропрогноз на 2025 год: экономика в точке перегиба. URL: raexpert.ru/analytics/macro/2025_macroprog (дата обращения: 24.10.2025).
7. Метод Value at Risk. URL: 1fin.ru/finance/article/metod-value-at-risk (дата обращения: 24.10.2025).
8. Модели ценообразования активов: CAPM и APT. URL: mlgu.ru/capm-i-apt/ (дата обращения: 24.10.2025).
9. НОВЫЙ ПОДХОД К АНАЛИЗУ ВОЛАТИЛЬНОСТИ И РИСКА В ПОРТФЕЛЬНЫХ ИНВЕСТИЦИЯХ. URL: cyberleninka.ru/article/n/novyy-podhod-k-analizu-volatilnosti-i-riska-v-portfelnyh-investitsiyah (дата обращения: 24.10.2025).
10. NPV — что это такое и как рассчитать формулу, правило чистой приведенной стоимости. URL: bcs.ru/express/blog/npv-chto-eto-takoe-i-kak-rasschitat-formulu-pravilo-chistoy-privedennoy-stoimosti (дата обращения: 24.10.2025).
11. ОЦЕНКА ДОХОДНОСТИ И СТЕПЕНИ РИСКОВАННОСТИ АКЦИЙ: СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МОДЕЛЕЙ CAPM И APT НА ПРИМЕРЕ СЕКТОРА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ США. URL: cyberleninka.ru/article/n/otsenka-dohodnosti-i-stepeni-riskovannosti-aktsiy-sravnitelnyy-analiz-modeley-capm-i-apt-na-primere-sektora-programmnogo-obespecheniya (дата обращения: 24.10.2025).
12. Оценка риска и влияние условий финансирования на эффективность инвестиционного проекта. URL: cyberleninka.ru/article/n/otsenka-riska-i-vliyanie-usloviy-finansirovaniya-na-effektivnost-investitsionnogo-proekta (дата обращения: 24.10.2025).
13. ПОНЯТИЕ, СУЩНОСТЬ И ОСНОВНЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ ИНВЕСТИЦИОННЫХ РИСКОВ (01.06.2024). URL: 7universum.com/ru/finance/item/18585 (дата обращения: 24.10.2025).
14. Современная денежная теория (ММТ): новая парадигма или набор рекомендаций для макроэкономической политики? (2021). URL: cyberleninka.ru/article/n/sovremennaya-denezhnaya-teoriya-mmt-novaya-paradigma-ili-nabor-rekomendatsiy-dlya-makroekonomicheskoy-politiki (дата обращения: 24.10.2025).
15. Теоретические вопросы исследования инвестиционного риска, основные признаки и классификация. URL: cyberleninka.ru/article/n/teoreticheskie-voprosy-issledovaniya-investitsionnogo-riska-osnovnye-priznaki-i-klassifikatsiya (дата обращения: 24.10.2025).
16. Финтех и его влияние на трансформацию банковской системы: вызовы и перспективы развития (2025). URL: 1economic.ru/lib/123092 (дата обращения: 24.10.2025).
17. Финтех: обзор сферы, основных технологий и направлений, рынок в Росиии и в мире (03.06.2025). URL: luckyhunter.io/blog/fintech-obzor (дата обращения: 24.10.2025).
18. Чистая приведенная стоимость (NPV). URL: cfin.ru/finanalysis/invest/npv.shtml (дата обращения: 24.10.2025).