Анализ инвестиционных качеств ценных бумаг: теоретические основы, количественные методы оценки риска и практическое применение на российском рынке (2023–2025 гг.)

Введение

Начало 2023 года ознаменовало собой период глубокой трансформации российского фондового рынка, который столкнулся с беспрецедентным сочетанием геополитических рисков, ужесточением денежно-кредитной политики и фундаментальными изменениями в регуляторной среде. В условиях, когда ликвидность и прозрачность ценообразования подвергаются серьезным испытаниям, а доля розничных инвесторов на рынке акций достигает критических трех четвертей, как свидетельствует статистика Московской Биржи за 2024 год, вопрос об инвестиционных качествах ценных бумаг приобретает не просто актуальность, но и стратегическое значение.

Актуальность темы обусловлена необходимостью разработки надежной и современной методологической основы, которая способна обеспечить комплексную и объективную оценку финансовых активов в условиях повышенной волатильности и регуляторной неопределенности. Классические подходы, изолированно оценивающие доходность или риск, перестают быть достаточными. Требуется синтез признанных теоретических моделей (CAPM, APT) с передовыми количественными инструментами оценки риска (VaR) и глубоким пониманием текущих рыночных и регуляторных реалий (инициативы ЦБ РФ 2024 года).

Целью работы является разработка и обоснование методологической основы для комплексного анализа инвестиционных качеств ценных бумаг, а также ее практическая апробация на примере российского рынка в период 2023–2025 гг.

Объектом исследования выступают ценные бумаги, обращающиеся на российском фондовом рынке (акции и облигации). Предмет исследования — методы и модели оценки инвестиционных качеств (доходности, риска, ликвидности и фундаментальной стоимости) данных активов.

Структура работы построена на логическом переходе от основополагающей теории к современным количественным инструментам и, наконец, к актуальному анализу рынка и практическому применению методологии.

Теоретические и методологические основы оценки инвестиционных качеств

Инвестиционное качество ценной бумаги — это совокупность характеристик, определяющих ее способность обеспечивать инвестору доходность при приемлемом уровне риска и ликвидности. В основе любого инвестиционного решения лежит фундаментальный компромисс между двумя ключевыми параметрами: доходностью (ожидаемым возвратом на вложенный капитал) и риском (вероятностью отклонения фактической доходности от ожидаемой). Инвесторы всегда стремятся максимизировать доход, принимая лишь тот уровень риска, который они способны контролировать.

Классические модели оценки доходности: CAPM и его ограничения

В основе современной финансовой теории лежит концепция, согласно которой риск делится на две принципиально разные категории:

1. Несистематический (специфический) риск: Риск, присущий конкретному эмитенту или отрасли. Он может быть устранен или минимизирован путем диверсификации инвестиционного портфеля.
2. Систематический (рыночный) риск: Риск, влияющий на весь рынок или экономику в целом (инфляция, процентные ставки, политические события). Этот риск не может быть устранен диверсификацией.

Модель ценообразования капитальных активов (CAPM — Capital Asset Pricing Model) является краеугольным камнем в теории оценки активов, поскольку она постулирует, что инвесторы требуют компенсации только за систематический риск, который измеряется коэффициентом бета ($\beta$). Коэффициент $\beta$ показывает, насколько сильно доходность конкретной ценной бумаги колеблется относительно доходности всего рынка.

Требуемая доходность актива ($R$) в рамках CAPM определяется по следующей формуле, описывающей линию фондового рынка (Security Market Line, SML):

R = Rf + (Rm – Rf) × β

Где:

• $R$ — требуемая доходность актива;
• $R_{f}$ — безрисковая доходность (например, доходность государственных облигаций);
• $R_{m}$ — ожидаемая доходность рыночного портфеля (фондового индекса);
• $(R_{m} – R_{f})$ — премия за рыночный риск (Equity Risk Premium, ERP);
• $\beta$ — коэффициент систематического риска.

Интерпретация $\beta$:

• $\beta = 1$: Актив имеет средний уровень систематического риска и колеблется синхронно с рынком.
• $\beta > 1$: Актив более волатилен, чем рынок (агрессивный актив).
• $\beta < 1$: Актив менее волатилен, чем рынок (защитный актив).

Ограничения CAPM: Несмотря на свою элегантность, CAPM критикуется за ряд упрощающих и часто нереалистичных допущений, таких как идеальный рынок, рациональность инвесторов и, главное, то, что только один фактор (рыночный риск) определяет доходность. В условиях современного рынка, где макроэкономические факторы оказывают сильное влияние, эта модель требует расширения, поскольку она не способна в полной мере учесть структурные изменения в российской экономике.

Многофакторный подход: Теория арбитражного ценообразования (АРТ)

Осознание многомерности систематического риска привело к развитию Теории арбитражного ценообразования (АРТ — Arbitrage Pricing Theory), предложенной Стивеном Россом. АРТ является более гибкой и реалистичной моделью, поскольку она признает, что доходность актива определяется не одним, а множеством систематических факторов риска.

АРТ не указывает, какие именно факторы должны быть использованы, позволяя аналитикам выбирать наиболее релевантные макроэкономические или отраслевые переменные. Ожидаемая доходность актива $i$ в рамках АРТ может быть выражена так:

E(Ri) = Rf + Σj=1k (βij × Fj)

Где:

• $E(R_i)$ — ожидаемая доходность актива $i$;
• $R_f$ — безрисковая ставка;
• $\beta_{ij}$ — чувствительность доходности актива $i$ к фактору $j$;
• $F_{j}$ — премия за риск, связанная с систематическим фактором $j$.

Ключевые систематические факторы, часто используемые в моделях АРТ для российского рынка:

• Инфляция: Неожиданные изменения темпов инфляции напрямую влияют на реальную стоимость будущих денежных потоков.
• Процентные ставки: Сдвиги в ключевой ставке ЦБ РФ влияют на стоимость заемного капитала и, следовательно, на оценку компаний.
• Динамика ВВП/Промышленного производства: Отражает общее состояние экономики.
• Цены на сырьевые товары: Для российского рынка — динамика цен на нефть и газ, сильно влияющая на экспортно-ориентированные сектора.

Таким образом, если CAPM предлагает инвестору «монохромный» взгляд на риск, то АРТ предоставляет «спектральный» анализ, позволяя учитывать специфические макроэкономические вызовы, характерные для развивающихся рынков. Следовательно, применение АРТ позволяет значительно повысить точность прогнозов требуемой доходности в условиях нелинейного поведения российского рынка.

Современный инструментарий количественного и фундаментального анализа

Для перехода от теоретических моделей к практическому анализу инвестиционных качеств необходимо применение современных количественных и качественных методов.

Количественная оценка рыночного риска: Методология Value-at-Risk (VaR)

В отличие от стандартного отклонения, которое является мерой общей волатильности, Value-at-Risk (VaR) — это абсолютная, стоимостная мера рыночного риска. VaR характеризует максимальные ожидаемые потери, которые не будут превышены с заданной вероятностью (уровнем доверия, например, 95% или 99%) в течение определенного временного горизонта (например, одного дня или недели).

Формально VaR отвечает на вопрос: «Какую максимальную сумму я могу потерять на данной позиции за определенный период времени с вероятностью $1 — \alpha$?»

Для оценки VaR применяются три основных методологических подхода:

Метод VaR	Описание и применение	Преимущества	Недостатки
1. Аналитический (Параметрический)	Предполагает, что доходность актива подчиняется нормальному распределению. Расчет основан на стандартном отклонении ($\sigma$) и среднем значении доходности.	Быстрота и простота расчета, требует минимальных данных.	Чувствителен к нарушению предположения о нормальном распределении (тяжелые хвосты).
2. Историческое моделирование	Основан на ранжировании фактических потерь и прибылей актива за прошлый период. VaR определяется как квантиль распределения исторических доходностей.	Не требует предположения о нормальном распределении, хорошо учитывает «тяжелые хвосты».	Сильно зависит от выбранного исторического периода; не учитывает будущие события.
3. Симуляция Монте-Карло	Генерирует тысячи возможных сценариев изменения цены актива на основе заданных параметров волатильности и корреляции. VaR определяется по распределению потерь в симулированных сценариях.	Наиболее гибкий метод, позволяет учитывать сложные нелинейные зависимости.	Высокая вычислительная сложность и зависимость от точности входных параметров.

Расчет параметрического VaR для изолированного актива:

В упрощенном виде, при условии нормального распределения доходности, VaR рассчитывается так:

VaR = P × σ × Zα

Где:

• $P$ — текущая стоимость актива (размер инвестиций);
• $\sigma$ — волатильность доходности актива (стандартное отклонение);
• $Z_{\alpha}$ — квантиль нормального распределения, соответствующий заданному уровню доверия.

Квантили $Z_{\alpha}$ (уровень значимости $\alpha = 1 — \text{доверие}$):

Уровень доверия	Уровень значимости ($\alpha$)	Квантиль ($Z_{\alpha}$)
95%	5% (0,05)	1,645
99%	1% (0,01)	2,326

Например, если дневной VaR для портфеля в 100 000 руб. на уровне 99% составляет 5 000 руб., это означает, что существует лишь 1% вероятность того, что в течение следующего дня потери превысят 5 000 руб. Внедрение VaR в практику российских инвесторов является обязательным условием для профессионального управления риском, поскольку оно позволяет перевести абстрактную волатильность в конкретный, легко интерпретируемый стоимостной показатель.

Сравнительный анализ фундаментальной и технической оценки

Оценка инвестиционных качеств всегда требует определения, является ли текущая рыночная цена актива адекватной. Для этого используются два ключевых, но противоположных по философии подхода: фундаментальный и технический анализ.

1. Фундаментальный анализ (ФА)

ФА исходит из предпосылки, что каждая ценная бумага имеет внутреннюю (справедливую) стоимость, которая может быть определена путем анализа всех факторов, влияющих на будущие денежные потоки компании.

• Цель: Определить справедливую стоимость актива и найти недооцененные или переоцененные бумаги.
• Объекты анализа: Макроэкономика, отрасль, финансовая отчетность (отчет о прибылях и убытках, баланс, отчет о движении денежных средств), менеджмент, конкурентная среда.

Ключевые подходы и инструменты ФА:

Подход	Метод	Ключевые мультипликаторы
Доходный	Модель дисконтированных денежных потоков (DCF). Прогнозирование будущих потоков и их дисконтирование по ставке WACC.	—
Сравнительный	Метод компаний-аналогов. Использование рыночных данных сопоставимых компаний.	P/E (Цена/Прибыль), EV/EBITDA (Стоимость предприятия/Прибыль до вычета процентов, налогов и амортизации), P/B (Цена/Балансовая стоимость).
Затратный	Метод чистых активов. Оценка стоимости компании по активам за вычетом обязательств.	—

Мультипликатор P/E (Price to Earnings) является классическим мерилом стоимостного инвестирования. Он показывает, сколько лет потребуется для окупаемости инвестиций за счет прибыли компании.

P/E = Цена акции / Прибыль на акцию (EPS)

2. Технический анализ (ТА)

ТА основан на идее, что вся информация, влияющая на цену, уже отражена в рыночных котировках. Главная задача ТА — исследовать статистические закономерности движения цены и объема торгов в прошлом для прогнозирования будущей динамики.

• Цель: Определить оптимальные точки входа и выхода из рынка, основываясь на психологии толпы и инерции трендов.
• Объекты анализа: Графики цен, объемы торгов, математические индикаторы.

Ключевые инструменты ТА:

• Графические паттерны: Разворотные («Голова и плечи», «Двойное дно») и продолжения тренда («Флаг», «Вымпел»).
• Индикаторы: RSI (Индекс относительной силы), MACD (Схождение/расхождение скользящих средних), скользящие средние.

Обоснование комбинированного применения:

В современной академической литературе преобладает мнение о том, что наиболее эффективная инвестиционная стратегия — это сочетание двух методов. Фундаментальный анализ определяет что покупать (перспективные, недооцененные активы), а технический анализ определяет когда покупать (оптимальный момент входа в рынок).

Инвестор, ориентирующийся на долгосрочный рост, использует ФА, но может скорректировать момент покупки, используя сигналы ТА для минимизации краткосрочных потерь.

Анализ динамики и влияния регуляторной среды на российский рынок ценных бумаг (2023–2025 гг.)

Период 2023–2025 гг. характеризуется сложной адаптацией российского рынка к новым экономическим реалиям. Анализ динамики и структуры рынка, а также регуляторных инициатив ЦБ РФ, критически важен для оценки инвестиционных качеств активов.

Структура и ключевые тренды рынка

Российский фондовый рынок демонстрирует важный структурный сдвиг:

1. Доминирование долгового рынка по обороту:

По итогам 2023 года, совокупный объем торгов на рынке облигаций Московской Биржи составил 39,9 трлн рублей, что существенно превысило объем торгов на рынке акций, который достиг 23 трлн рублей. Этот факт отражает стремление инвесторов к большей предсказуемости и фиксации доходности в условиях высокой ключевой ставки и инфляционного давления. На 01.10.2025 общая задолженность по облигационным займам на внутреннем рынке составила внушительные 61 трлн рублей, при этом наибольший вес (45,7%) приходился на облигации органов государственного управления (ОФЗ), что подчеркивает их роль как ключевого безрискового актива ($R_{f}$) для моделей CAPM и АРТ.

2. Рост роли розничных инвесторов:

Ключевой тенденцией 2024 года стало доминирование частных (розничных) инвесторов. На их долю стало приходиться до трех четвертей торгов акциями на Московской Бирже. Этот тренд имеет двойное значение для инвестиционных качеств:

• С одной стороны, приток частного капитала повышает ликвидность рынка.
• С другой стороны, доминирование менее профессиональных участников увеличивает волатильность и подверженность рынка эмоциональным факторам, что повышает несистематический риск для отдельных бумаг.

Разве не становится очевидным, что высокий процент непрофессиональных участников требует от эмитентов и регуляторов принципиально иного уровня информационной прозрачности?

3. Динамика капитализации:

К началу октября 2025 года совокупная стоимость котируемых акций российских эмитентов достигла 43,6 трлн рублей. Этот рост, несмотря на геополитические сложности, свидетельствует о восстановлении доверия к российскому рынку и является результатом как корпоративных прибылей, так и низкой базы 2022 года.

Влияние регуляторных инициатив ЦБ РФ на ликвидность и надежность

Банк России в 2024 году сосредоточил свои усилия на повышении информационной асимметрии и защите массового розничного инвестора, что прямо влияет на оценку надежности и ликвидности ценных бумаг.

1. Повышение прозрачности публичных размещений (IPO/SPO):

В 2024 году ЦБ РФ выступил с рядом рекомендаций, направленных на повышение прозрачности первичного рынка. Эмитентам было рекомендовано:

• Раскрывать информацию о принципах распределения акций (аллокации) между различными группами инвесторов до начала сбора заявок. Это устраняет потенциальные конфликты интересов и повышает доверие к процессу.
• Ввести требование о раскрытии оценки справедливой стоимости эмитента и выпускаемых ценных бумаг. Это критически важно, так как обязывает эмитента обосновывать цену размещения с помощью методов фундаментального анализа (например, DCF или мультипликаторов), что ранее часто оставалось прерогативой андеррайтеров.

Данные инициативы напрямую повышают инвестиционное качество новых бумаг, так как обеспечивают инвестора более полной информацией для принятия решений, снижая информационный риск.

2. Ужесточение требований к НПФ:

Регуляторные инициативы коснулись и институциональных инвесторов. В 2024 году было предложено ужесточить концентрационный лимит на вложения негосударственных пенсионных фондов (НПФ) в одно юр��дическое лицо с 10% до 5% к 2030 году.

Последствия для рынка:

• Повышение надежности портфелей НПФ: Снижение концентрации вложений делает пенсионные накопления более устойчивыми к банкротству или резкому падению стоимости конкретного эмитента.
• Изменение структуры портфелей: Общей тенденцией в 2024 году стало сокращение доли корпоративных облигаций и акций в портфелях НПФ в пользу менее волатильных инструментов (репо, депозиты). Это объясняется общим ужесточением ДКП и стремлением НПФ к консервативному управлению активами. Данный факт может временно снизить институциональный спрос на высокорисковые корпоративные бумаги, влияя на их ликвидность.
• Расширение перечня доступных акций: Одновременно с ужесточением лимитов ЦБ РФ планирует расширить список акций, доступных для инвестирования НПФ, что в долгосрочной перспективе может диверсифицировать спрос и улучшить ликвидность бумаг среднего эшелона.

Таким образом, регуляторная среда 2023–2025 гг. направлена на повышение прозрачности (защита розничного инвестора) и надежности (контроль за институциональными игроками), что в целом благоприятно сказывается на инвестиционных качествах устойчивых и прозрачных эмитентов.

Практическое применение: Комплексный анализ инвестиционных качеств (на примере АО/Банка)

Для демонстрации комплексного анализа предположим, что в качестве Объекта исследования выбраны акции крупного российского банка (например, АО «Банк X»).

Расчет ключевых количественных показателей

Процесс оценки начинается с количественной оценки риска и требуемой доходности.

1. Расчет $\beta$-коэффициента (Систематический риск)

Для расчета $\beta$-коэффициента мы используем исторические данные о доходности акций АО «Банк X» и доходности индекса Московской Биржи (IMOEX) за последний год.

Формула $\beta$-коэффициента (на основе ковариации):

β = Cov(Ri, Rm) / σ²m

Где:

• Cov($R_{i}, R_{m}$) — ковариация доходности актива $i$ и рыночного индекса $m$;
• $\sigma^{2}_{m}$ — дисперсия доходности рыночного индекса $m$.

Пример условного расчета:

Предположим, на основе данных за 252 торговых дня (1 год):

• Среднегодовая доходность IMOEX ($R_{m}$) = 15%.
• Безрисковая ставка ($R_{f}$) (например, ставка по ОФЗ) = 12%.
• Премия рынка собственного капитала ($R_{m} – R_{f}$) = 3%.
• Расчетная ковариация доходности акций Банка X и IMOEX: 0,00045.
• Расчетная дисперсия доходности IMOEX: 0,00030.

β = 0,00045 / 0,00030 = 1,5

Интерпретация $\beta$: $\beta = 1,5$ означает, что акции Банка X являются агрессивным активом. При росте рынка на 1%, доходность акций Банка X в среднем увеличивается на 1,5%. И наоборот, при падении рынка на 1%, акции, как правило, падают сильнее, чем рынок. Это указывает на высокий уровень систематического риска.

Требуемая доходность по CAPM:

Используя CAPM, определим минимальную доходность, которую инвестор должен требовать от этих акций, учитывая их риск:

R = 12% + (15% – 12%) × 1,5 = 12% + 4,5% = 16,5%

Вывод: Инвестору следует рассматривать акции Банка X только в том случае, если ожидаемая доходность, рассчитанная на основе фундаментального анализа, превышает 16,5%. В противном случае, риск, связанный с данным активом, не будет адекватно компенсирован.

2. Расчет Value-at-Risk (VaR)

Для оценки максимальных потенциальных потерь, применим параметрический метод VaR.

Исходные данные (условные):

• Текущая стоимость портфеля (P) = 500 000 руб.
• Дневная волатильность доходности акций ($\sigma$) = 2,5%.
• Уровень доверия = 99%. Соответствующий квантиль ($Z_{\alpha}$) = 2,326.

Формула: VaR = P × σ × Zα

VaR99% = 500 000 руб. × 0,025 × 2,326 ≈ 29 075 руб.

Интерпретация VaR: Существует лишь 1% вероятность того, что в течение одного торгового дня потери инвестора по данной позиции превысят 29 075 рублей. Эта мера позволяет инвестору оценить максимально допустимый «рисковый бюджет» и принять решение о хеджировании или сокращении позиции.

Определение фундаментальной стоимости и оценка инвестиционной привлекательности

Для окончательного суждения об инвестиционном качестве необходимо определить, недооценены ли акции Банка X рынком. Применим сравнительный подход с использованием мультипликаторов.

1. Расчет мультипликатора P/E (Цена/Прибыль):

Показатель	Значение (Банк X, условное)
Цена акции (P)	120 руб.
Прибыль на акцию (EPS) за последний год	15 руб.
P/E (Банк X)	120 / 15 = 8,0

Сравнение с аналогами (условные данные):

Компания	Отрасль	P/E
Банк X	Банковский сектор	8,0
Банк-аналог 1	Банковский сектор	6,5
Банк-аналог 2	Банковский сектор	9,5
Среднее по сектору		8,0

Интерпретация P/E: P/E Банка X (8,0) находится на уровне среднего значения по банковскому сектору. Это может свидетельствовать о том, что акции не являются явно недооцененными (как, например, в случае Банка-аналога 1), но и не переоценены. Инвестору следует искать причины, почему P/E находится на уровне 8: это может быть связано с умеренными темпами роста прибыли (низкий G в модели Гордона) или высоким риском (высокая ставка дисконтирования).

2. Итоговое заключение об инвестиционном качестве:

Комплексный анализ показывает, что инвестиционное качество акций Банка X характеризуется следующими чертами:

Критерий	Оценка	Вывод для инвестора
Доходность (Требуемая)	Высокая (16,5% по CAPM)	Актив должен демонстрировать значительный рост прибыли для оправдания вложений.
Систематический риск ($\beta$)	Высокий ($\beta = 1,5$)	Акции являются волатильными, подходят для инвесторов с высокой толерантностью к риску.
Рыночный риск (VaR)	Значительный (29 075 руб. потерь за день с 99% вероятностью на 500 000 руб.)	Требуется постоянный мониторинг и, возможно, хеджирование.
Фундаментальная стоимость (P/E)	Средняя (8,0, на уровне сектора)	Акции оценены справедливо. Рост стоимости будет зависеть от улучшения финансовых показателей.
Регуляторная среда	Благоприятная для прозрачности	Устойчивость к регуляторным рискам повышена благодаря строгому надзору ЦБ РФ.

Общий вывод: Акции Банка X обладают умеренным инвестиционным качеством. Они не являются «бумагой роста» (судя по P/E) и не являются «защитным активом» (судя по $\beta$). Решение об инвестировании должно быть принято только в том случае, если прогноз роста прибыли (EPS) в следующем периоде существенно выше рыночных ожиданий и способен обеспечить доходность выше требуемых 16,5%.

Заключение

Проведенный анализ позволил разработать методологическую основу для комплексной оценки инвестиционных качеств ценных бумаг в условиях турбулентности российского рынка 2023–2025 гг.

Достижение цели: Цель работы — разработка методологической основы для комплексной оценки — была достигнута путем синтеза классических теоретических моделей и современного количественного инструментария.

Ключевые выводы:

1. Теоретические модели: Классическая модель CAPM остается отправной точкой для оценки требуемой доходности, но ее применение должно сопровождаться учетом многофакторных моделей АРТ, которые позволяют интегрировать специфические макроэкономические факторы российского рынка (инфляция, ключевая ставка ЦБ РФ).
2. Количественная оценка риска: Применение методологии Value-at-Risk (VaR), в частности параметрического метода с использованием квантилей ($Z_{\alpha}$) для 95% и 99%, является критически важным для перевода риска из абстрактной волатильности в конкретную стоимостную меру потенциальных потерь, что значительно повышает обоснованность риск-менеджмента.
3. Анализ рынка и регуляторная среда: Актуальный обзор показал, что российский рынок характеризуется доминированием долгового сегмента по объему торгов и критическим увеличением роли розничных инвесторов.
4. Научная новизна: Подтверждена высокая практическая значимость учета новейших регуляторных инициатив ЦБ РФ 2024 года, направленных на повышение прозрачности при IPO/SPO (раскрытие справедливой оценки и принципов аллокации) и ужесточение лимитов для НПФ. Эти меры напрямую влияют на информационную открытость, а значит, и на ликвидность и надежность ценных бумаг российских эмитентов.
5. Практическое применение: Комплексный анализ на примере условного банка продемонстрировал, что инвестиционное решение должно базироваться на интеграции результатов $\beta$-анализа, оценки VaR и мультипликаторного анализа (P/E), что позволяет избежать односторонних и рискованных выводов.

Рекомендации для инвестора:

В текущих условиях инвестору рекомендуется отдавать предпочтение активам, которые обладают не только привлекательными мультипликаторами (P/E ниже среднего по сектору при высоких темпах роста прибыли), но и демонстрируют низкий систематический риск ($\beta < 1,0$), а также высокую прозрачность, соответствующую новым регуляторным требованиям ЦБ РФ. Использование методологии VaR должно стать обязательной частью ежедневного мониторинга портфеля.

Список использованной литературы

1. Алехин Б.И. Рынок ценных бумаг. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2010. 461 с.
2. Булатов В.В. Экономический рост и фондовый рынок: в 2 т. Т. 2. М.: Наука, 2010. 254 с.
3. Буренин А.Н. Рынок ценных бумаг и производных финансовых инструментов. М.: НТО им. Академика С.И. Вавилова, 2009. 351 с.
4. Вдовин А. Правила игры // Русский полис. 2011. №3. С. 84-85.
5. Краев А.О., Коньков И.Н., Малеев П.Ю. Рынок долговых ценных бумаг: Учебное пособие для вузов. М.: Экзамен, 2010. 512 с.
6. Кращенко Л., Онгирский К. На шаг впереди инфляции // Эксперт. 2011. №39 (485). С. 164-172.
7. Сачер Б. Медленный старт медленной реформы // Рынок ценных бумаг. 2011. №12(291). С. 21-22.
8. Модель CAPM и линия фондового рынка [Электронный ресурс]. URL: https://alt-invest.ru/model-capm (дата обращения: 25.10.2025).
9. CAPM: теория, преимущества и недостатки [Электронный ресурс]. URL: https://www.accaglobal.com/ru/en/student/exam-support-resources/fundamentals-exams-study-resources/f9/technical-articles/capm-theory-advantages-disadvantages.html (дата обращения: 25.10.2025).
10. Факторные модели доходности финансового актива: САРМ и АРТ [Электронный ресурс]. URL: https://elib.bsu.by/bitstream/123456789/228795/1/118-125.pdf (дата обращения: 25.10.2025).
11. ТОВАРНЫЕ РЫНКИ – Годовой отчет ПАО Московская Биржа за 2023 г. [Электронный ресурс]. URL: https://storage.moex.com/moex/files/file15431.pdf (дата обращения: 25.10.2025).
12. Выпущенные на внутреннем рынке ценные бумаги. Банк России [Электронный ресурс]. URL: https://cbr.ru/statistics/macro_itm/svs/int_debt/ (дата обращения: 25.10.2025).
13. Итоги работы Банка России 2024: коротко о главном [Электронный ресурс]. URL: https://cbr.ru/Collection/Collection/File/49151/itogi_2024.pdf (дата обращения: 25.10.2025).
14. Современное состояние российского рынка ценных бумаг [Электронный ресурс]. URL: https://www.agequal.ru/pdf/2025/225008.pdf (дата обращения: 25.10.2025).
15. ЦБ РФ получил замечания по регуляторным инициативам для рынка НПФ, но корректировок пока не планирует [Электронный ресурс]. URL: https://www.finmarket.ru/news/6105822 (дата обращения: 25.10.2025).
16. Фундаментальный и технический анализ фондового рынка [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/fundamentalnyy-i-tehnicheskiy-analiz-fondovogo-rynka (дата обращения: 25.10.2025).
17. Сравнительная характеристика фундаментального и технического анализа финансового рынка [Электронный ресурс]. URL: https://moluch.ru/archive/120/33130/ (дата обращения: 25.10.2025).
18. ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЙ И ТЕХНИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ФОНДОВОГО РЫНКА (НА ПРИМЕРЕ КОМПАНИЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОГО СЕКТОРА) [Электронный ресурс]. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=46440232 (дата обращения: 25.10.2025).
19. Технический или фундаментальный: какой анализ эффективнее [Электронный ресурс]. URL: https://sbersova.ru/finansovaya-gramotnost/tehnicheskij-ili-fundamentalnyj-kakoj-analiz-effektivnee (дата обращения: 25.10.2025).
20. Методика оценки рисков Value-at-Risk [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metodika-otsenki-riskov-value-at-risk (дата обращения: 25.10.2025).
21. Оценка интегрированного инновационного риска на основе методологии Value At Risk [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-integrirovannogo-innovatsionnogo-riska-na-osnove-metodologii-value-at-risk (дата обращения: 25.10.2025).
22. P/E коэффициент. Формула. Пример расчета по балансу [Электронный ресурс]. URL: https://finzz.ru/p-e-koefficient-formula-primer-rascheta-po-balansu.html (дата обращения: 25.10.2025).
23. Мультипликатор P/E (Price/Earnings): как считается и для чего он нужен [Электронный ресурс]. URL: https://www.finam.ru/publications/view/multiplikator-pe-priceearnings-kak-schitaetsya-i-dlya-chego-on-nuzhen/ (дата обращения: 25.10.2025).
24. Коэффициент P/E: что он показывает и как помогает в инвестиционной стратегии [Электронный ресурс]. URL: https://gazprombank.investments/blog/koefficient-p-e-chto-on-pokazyvaet-i-kak-pomogaet-v-investicionnoy-strategii/ (дата обращения: 25.10.2025).