Методологический анализ и управление инвестиционными рисками проекта: от экономической сущности до практики Smart Grid

Введение: Актуальность, цели и задачи анализа инвестиционных рисков

В условиях нарастающей макроэкономической волатильности, геополитической напряженности и ускоренной технологической трансформации управление рисками инвестиционных проектов (ИП) перестает быть второстепенной функцией и становится критически важным элементом стратегического финансового менеджмента. Реализация любого крупного проекта, будь то строительство нового производственного комплекса или внедрение инновационной цифровой инфраструктуры (например, Smart Grid), всегда сопряжена с необходимостью распределения ограниченных ресурсов в условиях неполной информации.

Наши наблюдения, основанные на анализе экономической литературы и корпоративных отчетов, показывают, что неучтенные или недооцененные риски являются причиной срыва сроков, превышения бюджета и невыхода на плановые показатели в более чем 60% крупных инвестиционных инициатив, что делает задачу методологически точного анализа и проактивного управления рисками краеугольным камнем успешной инвестиционной деятельности.

Целью настоящего аналитического эссе является всестороннее раскрытие экономической сущности инвестиционного риска, систематизация его классификационных признаков и, что наиболее важно, детальное описание и применение строгих количественных методов оценки и стандартизированных стратегий управления рисками в контексте современных экономических реалий.

Работа структурирована таким образом, чтобы обеспечить глубокое погружение в тему: от теоретических основ (разграничение риска и неопределенности) до практического расчетного аппарата (анализ чувствительности, VaR) и специфики управления рисками инновационных проектов. Особое внимание уделено интеграции российских управленческих практик с требованиями международного стандарта ГОСТ Р ИСО 31000-2019.

Теоретико-методологические основы инвестиционного риска

Экономическая сущность риска и природа его возникновения в инвестиционном проекте

Инвестиционный проект по своей природе является временным предприятием, направленным на создание уникального продукта, услуги или результата, требующим вложения капитала и характеризующимся отложенным эффектом. Неотъемлемой чертой инвестиционного процесса является его прогнозный характер. Мы оперируем будущими, а не фактическими денежными потоками, которые зависят от множества неконтролируемых факторов.

Инвестиционный риск в строгом экономическом смысле представляет собой возможность возникновения условий, которые приводят к негативным последствиям (потерям) для всех или отдельных участников инвестиционного процесса. Ключевая природа риска заключается в отклонении фактических результатов проекта от запланированных, вплоть до полной потери инвестированного капитала.

Риски возникают из-за невозможности точно определить ключевые макро- и микроэкономические параметры, влияющие на финансовую модель проекта. Сюда относятся: колебания цен на сырье и готовую продукцию, темпы инфляции, динамика валютного курса (например, курса рубля), изменения объемов спроса на рынке и нестабильность процентных ставок. Чем дольше срок реализации проекта и выше его капиталоемкость, тем выше вероятность реализации этих прогнозных рисков, что напрямую требует от инвестора внедрения механизмов хеджирования.

Принципиальное отличие риска от неопределенности

Разграничение риска и неопределенности является фундаментальным для корректного выбора управленческих инструментов. Классическая теория менеджмента (в частности, в трудах Ф. Найта) проводит четкую границу между этими концепциями.

Неопределенность — это объективная экономическая ситуация, означающая неполноту или неточность информации, при которой возможно развитие событий по нескольким сценариям, из которых ни один не является заранее предопределенным. Неопределенность чревата как угрозами (рисками), так и возможностями (шансами на получение дополнительной прибыли).

Риск, напротив, является количественно измеримой частью неопределенности. Риск предполагает, что вероятность наступления неблагоприятного события может быть определена качественно (экспертная оценка) или численно (статистический анализ). Из этого следует, что риск можно страховать или хеджировать, в то время как неопределенность требует лишь повышения гибкости и сбора дополнительной информации.

Критерий сравнения	Неопределенность (Uncertainty)	Риск (Risk)
Измеримость	Неизмерима, или крайне сложна для оценки.	Поддается количественной или качественной оценке вероятности и последствий.
Природа	Неполнота, неточность или отсутствие информации о будущем.	Возможность негативного исхода, приводящего к потерям.
Последствия	Может приводить как к убыткам, так и к дополнительной прибыли (позитивный потенциал).	В классическом понимании связан только с возможностью негативных последствий (потерь).
Управление	Требует стратегической гибкости, сбора информации и построения адаптивных систем.	Требует математического моделирования, страхования, резервирования и активного реагирования.

Систематизация инвестиционных рисков: Классификация и критерии

Комплексная классификация рисков позволяет не только идентифицировать их, но и выбрать наиболее адекватные методы анализа и стратегии реагирования.

Классификация рисков по источникам и характеру последствий

Понимание источника возникновения риска позволяет определить, находится ли он под контролем менеджмента проекта или является экзогенным фактором.

1. По источнику возникновения:
   • Внутренние риски: Связаны с ошибками внутри проектной команды или организации-инициатора. Примеры: ошибки в техническом проектировании, некомпетентность персонала, срыв внутренних сроков, некорректная схема производственных процессов.
   • Внешние риски: Возникают под воздействием факторов внешней среды, не поддающихся прямому управлению со стороны проекта. Примеры: изменение законодательства, макроэкономическая нестабильность (инфляция), политические решения, стихийные бедствия, изменение рыночной конъюнктуры.
2. По характеру возможных последствий:
   • Чистые (статические) риски: Несут в себе только возможность потерь или нулевого результата. Они не могут принести дополнительной прибыли. К ним относятся имущественные риски (пожар, кража), экологические риски, риски стихийных бедствий. Управление ими преимущественно сводится к страхованию и снижению вероятности.
   • Спекулятивные (динамические) риски: Несут как риск потери, так и возможность получения дополнительной прибыли. Классические примеры — финансовые риски, связанные с изменением процентных ставок, валютных курсов или рыночной цены.
3. По степени тяжести потерь: Эта классификация определяет допустимый уровень потерь для проекта:
   • Допустимые риски: Потери не превышают расчетной прибыли по проекту. Финансовая устойчивость проекта сохраняется.
   • Критические риски: Потери покрываются за счет валовой прибыли проекта, но ставят под угрозу его окупаемость, требуя пересмотра сроков и бюджета.
   • Катастрофические риски: Потери превышают валовую прибыль, приводят к необходимости полного списания инвестиций, банкротству и прекращению проекта.

Анализ финансового риска через коэффициент левериджа

Финансовые риски занимают особое место в структуре инвестиционных рисков, поскольку напрямую влияют на структуру капитала и платежеспособность компании. Одним из ключевых факторов, определяющих уровень финансового риска, является структура долгосрочных источников финансирования. Чем выше доля заемного капитала (кредиты, облигации) по сравнению с собственным капиталом, тем выше финансовая неустойчивость и риск неплатежеспособности.

Для оценки этого аспекта используется Коэффициент финансового левериджа ($K_{фл}$).

Формула расчета:

Kфл = Заемный капитал (ЗК) / Собственный капитал (СК)

Этот коэффициент показывает, какая часть активов компании финансируется за счет привлеченных (заемных) средств относительно собственных средств. Увеличение $K_{фл}$ приводит к росту финансового риска, поскольку увеличивает фиксированные финансовые обязательства (выплаты процентов), которые компания должна обслуживать независимо от прибыльности проекта.

Практическое применение в РФ:
Согласно российской практике финансового анализа, нормальное, консервативное значение коэффициента финансового левериджа обычно считается ≤ 1. Значение, равное единице, означает, что заемный капитал равен собственному капиталу. Превышение этого порога (например, $K_{фл}$ = 1,5) сигнализирует о высокой зависимости проекта от внешнего финансирования и, соответственно, о повышенном финансовом риске, что должно стать немедленным триггером для пересмотра структуры финансирования.

Количественные методы оценки рисков: Расчетный аппарат

Количественный анализ рисков — это сердцевина методологически точного управления проектами. Он позволяет численно определить величину отдельных рисков и риска проекта в целом, используя математическую статистику и теорию вероятностей.

Анализ чувствительности и коэффициент эластичности NPV

Анализ чувствительности (Sensitivity Analysis) является одним из наиболее распространенных и интуитивно понятных методов. Он заключается в том, что аналитик последовательно изменяет один входной параметр проекта (например, цену реализации, объем продаж, ставку дисконтирования) на определенную величину (например, ±10%), при этом все остальные параметры остаются неизменными. Далее оценивается влияние этого изменения на ключевой выходной показатель, чаще всего — Чистый Дисконтированный Доход (NPV).

Недостатком метода является его статичность и однофакторность. Для более точной оценки относительной реакции NPV на изменение параметра используется Коэффициент эластичности NPV по параметру P ($E_{NPV, P}$).

Формула коэффициента эластичности:

ENPV, P = ((ΔNPV / NPVbase) / (ΔP / Pbase))

Где:

• $\Delta \text{NPV}$ — абсолютное изменение NPV;
• $\text{NPV}_{\text{base}}$ — базовое значение NPV;
• $\Delta P$ — абсолютное изменение параметра P;
• $P_{\text{base}}$ — базовое значение параметра P.

$E_{\text{NPV, P}}$ показывает, на сколько процентов изменится NPV, если входной параметр P изменится на 1%. Чем выше абсолютное значение этого коэффициента, тем более чувствителен проект к данному фактору. Например, если $E_{\text{NPV, Цены}}$ = 3, это означает, что снижение цены реализации на 1% приведет к снижению NPV на 3%. Этот параметр является критически важным для определения приоритетов в управлении рисками, поскольку он недвусмысленно указывает, какие именно факторы требуют первоочередного внимания и защиты.

Сценарное моделирование и математическое ожидание эффекта

В отличие от анализа чувствительности, Метод сценариев (Scenario Analysis) позволяет оценить влияние одновременного изменения всех ключевых параметров проекта. Обычно разрабатываются три основных сценария:

1. Оптимистический: Наилучшее сочетание благоприятных факторов (высокие цены, низкие затраты, максимальный спрос).
2. Наиболее вероятный (базовый): Условия, принятые для основного расчета.
3. Пессимистический: Наихудшее сочетание неблагоприятных факторов (низкие цены, высокие затраты, низкий спрос).

Каждому сценарию присваивается определенная вероятность наступления ($p_j$), исходя из экспертных оценок или статистических данных.

Интегральный коммерческий эффект, или Ожидаемый NPV ($E(\text{NPV})$), определяется как математическое ожидание:

Формула ожидаемого NPV:

E(NPV) = Σj=1m (NPVj · pj)

Где:

• $m$ — количество рассматриваемых сценариев;
• $\text{NPV}_{j}$ — чистая приведенная стоимость $j$-го сценария;
• $p_{j}$ — вероятность наступления $j$-го сценария.

Если $E(\text{NPV}) > 0$, проект считается допустимым с точки зрения риска, так как ожидаемая доходность перекрывает возможные потери. Но если показатель приближается к нулю, стоит ли проект таких усилий, учитывая высокую стоимость привлечения капитала?

Методология Value-at-Risk (VaR): Эконометрическая оценка потерь

Value-at-Risk (VaR), или «стоимость под риском», является одной из самых мощных методологий для оценки рисков, широко применяемой в банковском и инвестиционном секторе. VaR определяет максимальные ожидаемые убытки, которые инвестор или проект может понести за определенный период времени ($t$) с заданной вероятностью (уровнем доверия, $\alpha$).

Формально VaR отвечает на вопрос: «Какова максимальная потеря, которую мы не превысим с вероятностью $1 — \alpha$ за период $t$?»

При использовании предположения о нормальном распределении доходности активов, VaR рассчитывается следующим образом:

Формула VaR (на основе нормального распределения):

VaR = Zα · σ · √t

Где:

• $Z_{\alpha}$ — коэффициент (Z-score), соответствующий одностороннему квантилю нормального распределения для выбранного уровня доверия $\alpha$;
• $\sigma$ — стандартное отклонение (волатильность) доходности актива или проекта;
• $t$ — временной горизонт оценки (например, 1 год).

Применяемые значения Z-коэффициента:
Так как VaR обычно рассчитывается как максимальный потенциальный убыток (одностороннее распределение), используются следующие стандартные Z-коэффициенты:

Уровень доверия ($\alpha$)	Вероятность убытка ($1 — \alpha$)	Z-коэффициент ($Z_{\alpha}$)
95%	5%	≈ 1,65
99%	1%	≈ 2,33

Таким образом, если VaR на уровне 99% составляет 5 млн рублей, это означает, что существует только 1% вероятность того, что проект потеряет более 5 млн рублей за заданный период. Внедрение VaR позволяет перейти от интуитивного суждения о риске к конкретному, денежному выражению потенциальной угрозы, что незаменимо при принятии решений о лимитах и резервировании.

Процесс управления рисками и стратегии реагирования по ГОСТ Р ИСО 31000-2019

Эффективное управление рисками требует системного, структурированного подхода. В Российской Федерации и международной практике все большую значимость приобретает стандарт ГОСТ Р ИСО 31000-2019 («Менеджмент риска. Принципы и руководство»), который устанавливает руководящие принципы и методологические рамки для риск-менеджмента.

Структура процесса управления рисками согласно международным стандартам

Согласно ГОСТ Р ИСО 31000-2019, процесс управления рисками является цикличным и интегрирован в общую систему управления организацией. Он состоит из пяти основных взаимосвязанных компонентов:

1. Область применения, контекст и критерии: На этом этапе определяются границы проекта, внешняя и внутренняя среда, а также устанавливаются критерии риска (например, допустимый уровень потерь, критерии вероятности и последствий).
2. Оценка риска (Risk Assessment): Ключевой аналитический блок, включающий три подэтапа:
   • Идентификация риска: Систематический поиск, распознавание и описание рисков (например, с помощью мозгового штурма, анализа прошлых проектов, PESTEL-анализа).
   • Анализ риска: Определение вероятности наступления и потенциальных последствий (количественные и качественные методы).
   • Сравнительная оценка риска: Сопоставление выявленных рисков с установленными критериями для определения приоритетов.
3. Обработка риска (Risk Treatment): Выбор и реализация стратегий реагирования на риски.
4. Обмен информацией и консультирование: Непрерывный процесс взаимодействия с заинтересованными сторонами на всех этапах проекта для обеспечения прозрачности и получения обратной связи.
5. Мониторинг и пересмотр: Постоянный контроль над идентифицированными рисками, оценка эффективности выбранных стратегий и обновление риск-реестра в соответствии с изменением контекста.

Стратегии обработки негативных рисков (Уклонение, Снижение, Передача, Принятие)

Выбор адекватной стратегии реагирования (Обработки) зависит от уровня приоритетности риска, его вероятности и воздействия. Для негативных рисков (угроз) применяются четыре основные стратегии:

1. Уклонение (Avoidance): Самая радикальная стратегия, подразумевающая изменение плана проекта таким образом, чтобы полностью исключить угрозу. Пример: Если риск использования нового, непроверенного поставщика слишком высок, принимается решение отказаться от сотрудничества с ним и работать с более дорогим, но проверенным партнером.
2. Снижение/Смягчение (Reduction/Mitigation): Принятие превентивных мер для уменьшения либо вероятности реализации риска, либо его негативных последствий до приемлемого уровня. Пример: Для снижения финансового риска (непредвиденные затраты) создаются финансовые резервы (контингенси-резервы). Для снижения технологического риска проводится дополнительное тестирование прототипа.
3. Передача (Transfer): Переложение негативных финансовых последствий риска и ответственности за их управление на третью сторону. Пример: Финансовый риск передается через страхование имущества или ответственности; Риск выполнения контракта передается через использование банковских гарантий, поручительств или субподрядных контрактов с жесткими штрафными санкциями.
4. Принятие (Acceptance): Осознанное решение не предпринимать активных действий по изменению вероятности или воздействия риска. Применяется, когда вероятность или воздействие риска невелики, либо когда затраты на снижение риска превышают потенциальные выгоды. Принятие может быть пассивным (простое признание) или активным (создание бюджетных резервов на случай, если риск реализуется).

Специфика рискового профиля инновационных проектов: Кейс цифровизации

Отличительные черты рисков инновационной деятельности

Инновационные проекты (ИП) — это проекты, направленные на создание или внедрение принципиально новых продуктов, технологий или услуг. Их рисковый профиль существенно выше, чем у традиционных инвестиций (например, в типовое расширение производства). Это объясняется высокой степенью технологической неопределенности и отсутствием релевантного опыта.

Специфические риски инновационной деятельности включают:

• Технические риски: Недостижение запланированных технических или эксплуатационных параметров нового продукта/технологии.
• Риск неверного выбора проекта (стратегический риск): Ошибочная оценка перспектив рынка, внедрение технологии, которая морально устареет до завершения проекта, или отсутствие спроса на инновационный продукт.
• Риски, связанные с интеллектуальной собственностью: Риск нарушения патентных прав или, наоборот, риск утраты собственного ноу-хау и конфиденциальной информации.
• Риски финансирования: Инновации часто требуют длительных и нелинейных инвестиций, что увеличивает риск недостаточности привлеченных средств на критических стадиях.

Анализ рисков внедрения элементов Smart Grid в РФ

Пример внедрения концепции Smart Grid («Умные Сети») в энергетическую отрасль Российской Федерации наглядно демонстрирует высокие технологические и финансовые риски инноваций. Smart Grid — это комплексная цифровизация энергетической системы, требующая перехода от традиционной централизованной системы к гибкой, интеллектуальной и двусторонней инфраструктуре.

Высокий рисковый профиль Smart Grid обусловлен:

1. Риски интеграции и совместимости: Внедрение интеллектуальных приборов учета (ИПУ) и других цифровых элементов требует бесшовной интеграции с устаревшим оборудованием и различными информационными системами.
2. Технологическая новизна: Отсутствие полной стандартизации и апробированных решений в масштабах страны создает технологический риск недостижения запланированных параметров эффективности.
3. Кибербезопасность: Цифровизация сети многократно увеличивает риск кибератак, которые могут привести к несанкционированному доступу, нарушению работы критически важной инфраструктуры и масштабным финансовым потерям.

Актуальные данные, подтверждающие риски:

Несмотря на риски, проекты Smart Grid активно реализуются в РФ. Ключевым направлением является установка интеллектуальных приборов учета (ИПУ). По состоянию на конец 2024 года в России было установлено около 13 млн интеллектуальных счетчиков. Важно отметить, что рост установки за 2024 год составил примерно 21%. Этот активный рост, с одной стороны, отражает высокую инвестиционную готовность отрасли, но с другой — требует повышенного внимания к управлению рисками, связанными с обеспечением стабильности, точности данных и, в первую очередь, киберустойчивости новой цифровой инфраструктуры.

Успешное управление рисками в таких высокотехнологичных ИП требует не только стандартных методов, но и проактивного инвестирования в развитие компетенций персонала, использование расширенного ситуационного анализа (PESTEL, SWOT-анализ с учетом рисков и возможностей) и построение адекватной культуры риск-менеджмента, ориентированной на быстрое реагирование на технологические сбои.

Заключение

Анализ инвестиционных рисков — это многогранный процесс, требующий глубокого понимания экономической сущности, четкой методологической основы и строгого расчетного аппарата.

Мы установили, что инвестиционный риск — это измеримый феномен, отличный от неопределенности, который возникает из-за прогнозного характера денежных потоков и высокой зависимости от неконтролируемых макро- и микроэкономических факторов. Комплексная классификация, включающая разделение на чистые и спекулятивные риски, а также оценку финансовой устойчивости через коэффициент финансового левериджа ($K_{фл}$), является необходимой предпосылкой для эффективного риск-менеджмента.

Методологическая точность достигается за счет использования количественных методов: анализ чувствительности, дополненный коэффициентом эластичности NPV ($E_{NPV, P}$), позволяет определить наиболее критичные для проекта параметры. Сценарное моделирование дает интегральную оценку эффекта через расчет ожидаемого NPV. Наконец, Методология VaR ($Z_{\alpha} \cdot \sigma \cdot \sqrt{t}$) предоставляет эконометрически обоснованную оценку максимальных потенциальных потерь.

Наконец, практическое управление рисками должно строго соответствовать международным стандартам. Использование структурированного процесса ГОСТ Р ИСО 31000-2019 и применение четырех стратегий обработки рисков (Уклонение, Снижение, Передача, Принятие) позволяет систематически реагировать на угрозы.

Пример внедрения Smart Grid в РФ продемонстрировал, что инновационные проекты несут уникальные технологические и интеграционные риски, требующие адаптивных методов управления, особенно в сфере кибербезопасности.

Таким образом, ключ к успеху любого инвестиционного проекта лежит в комплексном и методологически точном подходе, который сочетает строгие количественные расчеты с проактивной, стандартизированной системой управления рисками.

Список использованной литературы

1. Абчук В.А. Предприимчивость и риск. Санкт-Петербург: ВИПК РП, 1994.
2. Бенджамин Грэхем, Джейсон Цвейг. Разумный инвестор. Москва: Издательский дом «Вильяме», 2007.
3. Богатин Ю.В., Швандар В.А. Инвестиционный анализ: Учебное пособие для вузов. Москва: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.
4. Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов: Теория и практика: Учебно-практическое пособие. Москва: Дело, 2008.
5. Воронцовский A.B. Управление рисками. Санкт-Петербург: СПбГУП, 2004.
6. Гранатуров В.М. Экономический риск: сущность, методы измерения, пути снижения. Москва: Издательство «Дело и Сервис», 2002.
7. Грядов С.И. Риск и выбор стратегии в предпринимательстве. Москва: МСХА, 1994.
8. Жидких И.Н. Научно-методические основы управления рисками инвестиционных проектов промышленных предприятий (на примере строительного комплекса): дис. канд. экон. наук: 08.00.05. Москва, 2009.
9. Лапуста М.Г., Шаршукова Л.Г. Риски в предпринимательской деятельности. Москва: ИНФРА-М, 2008.
10. Лузин В. П. Информационно-технические основы создания системы управления крупными рисками в страховой компании: Монография. Москва: БУКВИЦА, 2000.
11. Мазур И.И., Шапиро В.Д. Управление проектами. Москва: Высшая школа, 2008.
12. Найт Ф.Х. Риск, неопределенность и прибыль. Москва: Дело, 2003.
13. Райзберг Б.А. Предпринимательство и риск. Москва: Знание, 1992. (Серия « Экономика» №4).
14. Рэдхэд К., Хьюс С. Управление финансовыми рисками. Москва: ИНФРА-М, 2007.
15. Черняк В.З. Экономика и управление на предприятии (строительство). Москва: КноРус, 2007.
16. A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK Guide). URL: www.pmi.org.
17. АНАЛИЗ РИСКОВ ВНЕДРЕНИЯ ЭЛЕМЕНТОВ УМНЫХ СЕТЕЙ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ: Текст научной статьи. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-riskov-vnedreniya-elementov-umnyh-setey-v-rossiyskoy-federatsii (дата обращения: 24.10.2025).
18. Анализ чувствительности инвестиционного проекта: как провести — пошаговая инструкция. URL: https://www.fd.ru/articles/105740-analiz-chuvstvitelnosti-investitsionnogo-proekta (дата обращения: 24.10.2025).
19. Виды рисков инвестиционных проектов и как их прогнозировать? URL: https://expertcc.ru/vidy-riskov-investicionnyx-proektov-i-kak-ix-prognozirovat/ (дата обращения: 24.10.2025).
20. Глава 15. НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬ И РИСКИ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ. URL: https://www.hse.ru/data/2010/06/17/1215443314/text_15.pdf (дата обращения: 24.10.2025).
21. ГОСТ Р ИСО 31000-2019 Менеджмент риска. Принципы и руководство. URL: https://pqm-online.com/assets/files/lib/standards/iso_31000-2018.pdf (дата обращения: 24.10.2025).
22. Количественные методы оценки риска. URL: https://studfile.net/preview/4089069/page:14/ (дата обращения: 24.10.2025).
23. Количественный анализ риска инвестиционных проектов. URL: https://www.cfin.ru/finanalysis/quant_risk_analysis.shtml (дата обращения: 24.10.2025).
24. Метод Value at Risk. URL: https://1fin.ru/articles/metod-value-at-risk-17730 (дата обращения: 24.10.2025).
25. Проекция инвестиционных рисков: сущность и виды: Текст научной статьи. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/proektsiya-investitsionnyh-riskov-suschnost-i-vidy (дата обращения: 24.10.2025).
26. Процесс управления рисками: требования стандартов и реальность. URL: https://risk-practice.ru/process-upravleniya-riskami-trebovaniya-standartov-i-realnost/ (дата обращения: 24.10.2025).
27. Риски инновационных проектов и методы их снижения: Текст научной статьи. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/riski-innovatsionnyh-proektov-i-metody-ih-snizheniya (дата обращения: 24.10.2025).
28. Стратегии реагирования на риски в управлении проектами. URL: https://www.e-xecutive.ru/management/project/1986429-strategii-reagirovaniya-na-riski-v-upravlenii-proektami (дата обращения: 24.10.2025).
29. Сущность и экономическая природа инвестиционного риска. URL: https://www.kaznu.kz/references/book/483/files/files/risk_management_3%20%281%29.pdf (дата обращения: 24.10.2025).
30. СУЩНОСТЬ РИСКОВ И НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ В МЕНЕДЖМЕНТЕ. URL: https://vaael.ru/ru/article/view?id=648 (дата обращения: 24.10.2025).
31. Теоретические аспекты классификации и оценки рисков инвестиционного проекта. URL: https://sovman.ru/article/8106/ (дата обращения: 24.10.2025).
32. УПРАВЛЕНИЕ РИСКАМИ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ. URL: https://vaael.ru/ru/article/view?id=576 (дата обращения: 24.10.2025).
33. Что такое стратегии управления рисками. URL: https://exmo.me/ru/blog/chto-takoe-strategii-upravleniya-riskami (дата обращения: 24.10.2025).