Управление несистематическими рисками в телекоммуникационной отрасли РФ (2022-2025): Классификация, количественная оценка и стратегии снижения

Введение в проблему и актуальность исследования

В современных условиях, характеризующихся глобальной геополитической и технологической трансформацией, российская телекоммуникационная отрасль столкнулась с беспрецедентным ростом специфической волатильности. Фактически, если в предыдущие периоды деятельность телеком-операторов преимущественно зависела от макроэкономических факторов (систематический риск), то после 2022 года ключевыми драйверами изменения стоимости компаний и их операционной устойчивости стали уникальные, внутренние и отраслевые факторы — несистематические риски.

Масштабные инвестиционные программы в импортозамещение, уход ключевых мировых поставщиков оборудования, а также ужесточение регуляторного контроля требуют от финансового менеджмента не простого реагирования, но и проактивного, глубокого анализа источников специфического риска, поскольку именно эти факторы определяют успех или провал в капиталоемкой отрасли. Так, колоссальный объем капитальных вложений (CAPEX) лидера рынка ПАО «Ростелеком» по итогам 2024 года достиг 178,8 млрд рублей, что составляет 22,9% от выручки (рост на 21% год к году). Этот показатель красноречиво свидетельствует о высокой капиталоемкости и, следовательно, о повышенном специфическом финансовом риске, требующем детального изучения.

Актуальность данного исследования определяется острой необходимостью разработки методологически корректных и практически применимых инструментов для количественной оценки и управления этим классом рисков в условиях ограниченного доступа к технологиям и высокой регуляторной неопределенности.

Настоящая работа структурирована в соответствии с академическими требованиями и включает теоретическую базу, методологию количественного анализа на основе модели CAPM и комплекс практических рекомендаций по снижению специфических рисков, релевантных для ведущих российских телеком-операторов.

Теоретические основы и классификация несистематических рисков

Сущность и академические определения специфического риска

В теории корпоративных финансов и риск-менеджмента, риск традиционно определяется как вероятность возникновения неблагоприятных событий, ведущих к финансовым или операционным потерям, а также как отклонение фактического результата от ожидаемого.

В рамках модели оценки капитальных активов (CAPM) общий риск актива (например, акций телеком-компании) делится на две принципиально разные категории: систематический и несистематический риск.

Несистематический риск, также известный как специфический, диверсифицируемый или остаточный риск, представляет собой риск, присущий исключительно данной компании, активу или узкой группе активов. Он возникает вследствие уникальных внутренних или отраслевых факторов, таких как смена руководства, неудачное внедрение новой технологии, трудовой спор или специфические отраслевые изменения в регулировании.

Согласно академическим источникам, ключевое отличие несистематического риска заключается в том, что он поддается частичному или полному устранению путем диверсификации инвестиционного портфеля (для инвестора) или путем эффективного внутреннего управления и стратегического планирования (для менеджмента компании).

Это означает, что несистематические риски в большей степени поддаются контролю и прогнозированию со стороны руководства предприятия, что прямо влияет на его конкурентное преимущество.

Основные категории несистематических рисков (Операционные, Финансовые, Репутационные)

Для целей практического управления и классификации академическая литера и международные стандарты (например, Базель II) выделяют несколько ключевых категорий специфических рисков, которые являются наиболее релевантными для телекоммуникационного сектора:

Категория риска	Сущность риска	Примеры для телеком-оператора
Операционный риск	Риск убытков, возникающих в результате неадекватных или ошибочных внутренних процессов, систем, действий персонала или внешних событий.	Ошибки при биллинге, сбои в работе сетей (Downtime), кибератаки, неэффективное управление запасами оборудования.
Финансовый риск	Риск, связанный с финансовой структурой компании, ликвидностью, доходностью и кредитоспособностью.	Риск ликвидности (невозможность погасить краткосрочные обязательства), кредитный риск (невозврат дебиторской задолженности), риск процентной ставки по заимствованиям на CAPEX.
Репутационный риск	Риск снижения деловой репутации, вызванный негативным освещением в СМИ, низким качеством услуг или неэтичным поведением.	Массовый отток абонентов из-за длительных перебоев связи или утечки персональных данных.
Регуляторный риск	Риск неблагоприятных изменений в законодательстве, лицензировании или отраслевых требованиях, специфичных для телекома.	Новые требования к импортозамещению оборудования или ужесточение антимонопольного контроля.

В контексте телекоммуникаций, где критически важна стабильность инфраструктуры и скорость внедрения инноваций, операционные и специфические технологические риски часто доминируют над прочими, поэтому стратегическое планирование должно фокусироваться на их минимизации.

Анализ специфических несистематических рисков в российском телекоме (2022-2025 гг.)

Период 2022–2025 годов ознаменовался переформатированием всей технологической и регуляторной среды для российских телеком-операторов, что существенно изменило профиль их несистематических рисков.

Технологические риски и импортозамещение

Ключевым источником несистематического риска для крупных российских телеком-операторов, таких как ПАО «Ростелеком» или МТС, стал технологический риск, связанный с функционированием и развитием инфраструктуры связи.

Кейс дефицита оборудования: Уход ключевых иностранных поставщиков (таких как Ericsson, Nokia, Cisco Systems) из России привел к нарушению глобальных цепочек поставок и невозможности плановой замены или модернизации критически важного сетевого оборудования (базовые станции, маршрутизаторы, коммутаторы).

Технологические риски значительно возросли из-за удорожания критически важного оборудования и возникновения дефицита компонентов, что замедляет темпы модернизации сетей.

Это создало двойной удар:

1. Повышение операционного риска: Отсутствие официальной технической поддержки и запчастей для ранее установленного оборудования увеличивает вероятность сбоев и длительного простоя сетей (Downtime), что напрямую ведет к репутационным и финансовым потерям.
2. Рост финансового риска: Необходимость форсированного импортозамещения требует колоссальных капитальных вложений (CAPEX) в разработку или закупку отечественных аналогов, которые зачастую дороже и менее протестированы, что увеличивает инвестиционные риски, так как деньги могут быть потрачены впустую, если отечественные решения окажутся незрелыми.

Регуляторные и операционные риски

Специфический регуляторный риск в отрасли телекоммуникаций связан с реализацией государственных стратегических документов, которые накладывают на операторов жесткие инвестиционные и операционные обязательства. Что произойдет, если темпы разработки отечественных технологий будут отставать от регуляторных требований?

Влияние стратегических инициатив:

• Стратегия развития отрасли связи до 2035 года и Указ Президента РФ № 145 (февраль 2024 г.) о научно-технологическом развитии требуют от операторов ускоренной перестройки сетей и значительных инвестиций в отечественные решения. Эти требования, будучи стратегически важными для страны, создают для компаний специфические финансовые риски, связанные с невозвратностью или низкой эффективностью капиталовложений.
• Дополнительный регуляторный риск связан с отменой моратория на антимонопольные проверки ИТ-компаний и инициативами по ужесточению контроля за информацией в сети. Это увеличивает риск штрафов и создает операционную неопределенность.

Капиталоемкость как источник риска:

Высокая капиталоемкость, необходимая для поддержания и развития сетей, трансформируется в специфический финансовый риск. Объем CAPEX ПАО «Ростелеком» по итогам 2024 года достиг 178,8 млрд рублей, что составляет 22,9% от выручки. Такая агрессивная инвестиционная политика, хотя и необходима для поддержания конкурентоспособности, неизбежно повышает риски ликвидности и создает давление на долговую нагрузку компании.

С другой стороны, высокая операционная эффективность (например, маржинальность по OIBDA ПАО «Ростелеком» в 2024 году составила 38,7%) и географическая диверсификация компании служат внутренними факторами, которые помогают сдерживать общий уровень специфического (операционного) риска, компенсируя часть негативного влияния капитальных затрат.

Методология количественной оценки несистематического риска на основе CAPM

Количественная оценка несистематического риска является критически важным этапом для управления. Наиболее распространенным академическим подходом является использование модели оценки капитальных активов (CAPM) и последующее разложение общей волатильности актива.

Принципы разложения общего риска: математический аппарат

Модель CAPM постулирует, что общий риск актива ($\sigma^{2}_{i}$), измеряемый как дисперсия его доходности, может быть декомпозирован на две непересекающиеся части: систематический риск и несистематический риск.

1. Общий риск (Дисперсия доходности актива):

$$ \sigma^{2}_{i} = \sigma^{2}_{Систематический} + \sigma^{2}_{Несистематический} $$

2. Расчет систематического риска:

Систематический риск ($\sigma^{2}_{Систематический}$) отражает влияние общеэкономических и рыночных факторов и рассчитывается через Бета-коэффициент ($\beta_{i}$) и дисперсию рыночной доходности ($\sigma^{2}_{m}$).

$$ \sigma^{2}_{Систематический} = \beta^{2}_{i} \times \sigma^{2}_{m} $$

3. Расчет Бета-коэффициента ($\beta_{i}$):

Бета-коэффициент является мерой чувствительности доходности акции ($R_{i}$) к изменению доходности рынка ($R_{m}$).

$$ \beta_{i} = \frac{Cov(R_{i}, R_{m})}{\sigma^{2}_{m}} $$

где:

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

4. Расчет несистематического риска:

Дисперсия несистематического риска ($\sigma^{2}_{Несистематический}$), или остаточная дисперсия (Residual Variance), является расчетной мерой специфического риска. Это та часть волатильности актива, которая остается необъясненной после учета влияния рынка.

$$ \sigma^{2}_{Несистематический} = \sigma^{2}_{i} — \sigma^{2}_{Систематический} $$
$$ \sigma^{2}_{Несистематический} = \sigma^{2}_{i} — \beta^{2}_{i} \times \sigma^{2}_{m} $$

Этот показатель позволяет менеджменту определить, какая доля общего риска компании может быть потенциально устранена через внутренние меры управления, диверсификацию бизнес-направлений или страхование.

Проблемы и адаптация расчета Бета-коэффициента для российского рынка

Применение классического CAPM-подхода для российских компаний сопряжено с рядом методологических трудностей, которые необходимо учитывать:

1. Информационная недостаточность: Российский фондовый рынок, несмотря на его развитие, характеризуется меньшей ликвидностью и прозрачностью по сравнению с развитыми рынками (США, ЕС). Это может приводить к искажению исторических данных о доходности.
2. Специфическая волатильность: Российский рынок подвержен значительным неэкономическим, геополитическим шокам, которые могут временно искажать корреляцию между доходностью отдельной компании и рыночным индексом. В таких условиях традиционная Бета может быть нестабильной.
3. Выбор рыночного индекса: Корректный выбор индекса (например, Индекс МосБиржи) имеет решающее значение. Для телеком-компаний, чьи доходы часто зависят от внутренних, а не экспортных факторов, требуется тщательный выбор индекса, отражающего именно локальную экономическую конъюнктуру.

Адаптация: В академической практике для нивелирования этих проблем часто используется так называемая «скорректированная Бета» (Adjusted Beta), которая учитывает тенденцию Бета-коэффициента со временем стремиться к рыночному среднему (единице). Формула Блума (Blume’s formula) является одним из примеров такой адаптации, что повышает методологическую корректность оценки несистематического риска на развивающихся рынках.

Практическое применение: Расчет и интерпретация специфического риска на примере лидера рынка

Для иллюстрации методологии количественной оценки рассмотрим гипотетический пример расчета несистематического риска на основе данных, приближенных к ПАО «Ростелеком» (или другого лидера рынка) за период 2024 года.

Сбор и обработка исходных данных (доходность акций и рынка)

Для расчета требуются следующие исходные данные, которые берутся из открытых финансовых источников (биржевые данные, отчетность):

Параметр	Обозначение	Гипотетическое значение	Источник данных
Дисперсия доходности акции ПАО «Р»	$σ^{2}_{i}$	0,000520	Ежедневная доходность акций за год
Дисперсия доходности Индекса МосБиржи	$σ^{2}_{m}$	0,000180	Ежедневная доходность Индекса за год
Ковариация доходности акции и Индекса	$Cov(R_{i}, R_{m})$	0,000095	Расчет на основе исторических данных

Пошаговый расчет несистематического риска и его интерпретация

Шаг 1: Расчет Бета-коэффициента ($\beta_{i}$)

Определяем чувствительность акций ПАО «Р» к движению рынка:

βi = Cov(Ri, Rm) / σ2m = 0,000095 / 0,000180 ≈ 0,528

Полученное значение $\beta_{i}$ = 0,528 указывает на то, что акции компании менее чувствительны к общему рыночному движению, чем рынок в целом ($\beta < 1$). Это характерно для крупных инфраструктурных компаний с устойчивыми денежными потоками, что снижает систематический риск.

Шаг 2: Расчет дисперсии систематического риска ($\sigma^{2}_{Систематический}$)

Определяем долю общей волатильности, которая объясняется рыночными факторами:

σ2Систематический = β2i × σ2m
σ2Систематический = (0,528)2 × 0,000180 ≈ 0,279 × 0,000180 ≈ 0,000050

Шаг 3: Расчет дисперсии несистематического риска ($\sigma^{2}_{Несистематический}$)

Остаточная дисперсия, или специфический риск, находится как разница между общей и систематической дисперсией:

σ2Несистематический = σ2i - σ2Систематический
σ2Несистематический = 0,000520 - 0,000050 = 0,000470

Интерпретация результата:

Сравнивая результаты, мы видим, что:

• Общий риск ($\sigma^{2}_{i}$): 0,000520
• Несистематический риск ($\sigma^{2}_{Несистематический}$): 0,000470
• Систематический риск ($\sigma^{2}_{Систематический}$): 0,000050

Доля несистематического риска составляет: 0,000470 / 0,000520 ≈ 90,4% от общего риска.

Вывод: Полученный результат указывает на то, что более 90% волатильности акций ПАО «Р» обусловлено специфическими факторами, связанными с самой компанией и ее отраслевой средой (например, технологические сбои, регуляторные инициативы, инвестиционные программы CAPEX), а не общим состоянием экономики. Это подтверждает высокую актуальность управления именно специфическими рисками для российского телеком-сектора, а также доказывает, что диверсификация портфеля для инвестора не сможет полностью устранить риски, исходящие от этой компании.

Инновационные и корпоративные стратегии минимизации несистематических рисков

Поскольку несистематический риск поддается контролю, эффективное управление требует внедрения специализированных инструментов, адаптированных к текущим условиям российского рынка.

Снижение операционного риска через автоматизацию и AI-технологии

Традиционный метод снижения операционного риска — это диверсификация и дублирование мощностей. Однако в современном телекоме акцент смещается на технологическое превентивное управление.

1. Автоматизация для минимизации человеческого фактора:

Снижение операционного риска достигается за счет максимальной автоматизации процессов, особенно в критически важных сегментах, таких как управление сетью (NOC) и биллинг. Для минимизации зависимости от вендоров ПО активно используются low-code инструменты для быстрой р��зработки внутренних приложений и систем, что ускоряет адаптацию к новым условиям.

2. Применение AI/ML для кибербезопасности и инфраструктуры:

В условиях повышенной угрозы кибер-инцидентов (которые являются прямым операционным риском), критически важным стало внедрение автоматизированных систем реагирования на кибер-инциденты с использованием технологий искусственного интеллекта (AI/ML). Эти системы способны в реальном времени анализировать трафик и аномалии, защищая критическую инфраструктуру, особенно в развивающихся сегментах, таких как Интернет вещей (IoT) и облачные сервисы.

Примером применения AI для снижения операционного риска является внедрение виртуальных помощников (например, «Робот Макс»), которые используют доверенную базу знаний и AI для повышения точности и контекстного понимания ответов клиентам, тем самым снижая риск операционных ошибок и повышая репутационную устойчивость.

Инструменты хеджирования и оптимизация капитала в условиях санкций

Специфические финансовые риски в телеком-отрасли (связанные с валютными обязательствами по покупке импортного оборудования и заимствованиями) требуют использования продвинутых инструментов хеджирования.

1. Классические инструменты и их ограничения:

Для управления финансовыми рисками (валютными, кредитными) традиционно используются инструменты хеджирования, такие как фьючерсы, опционы и свопы. Однако в условиях санкций и ограничений на операции с западными валютами, эффективность этих инструментов снизилась, что требует поиска альтернативных механизмов.

2. Адаптивные стратегии в условиях санкций:

Современные корпоративные стратегии направлены на снижение чистой агрегированной открытой валютной позиции за счет нескольких ключевых действий:

• Переход на валюты дружественных стран: Компании активно привлекают заимствования и осуществляют расчеты в валютах стран, не входящих в санкционный список (например, китайский юань), тем самым хеджируя риски, связанные с долларом США и евро.
• Оптимизация структуры капитала: Компании стремятся к максимальному использованию рублевых заимствований и снижению валютного долга, что стабилизирует их финансовое положение и снижает валютный риск, который является существенной специфической компонентой в капиталоемкой отрасли.
• Передача риска: Использование страхования (например, страхование кибер-рисков, страхование критической инфраструктуры) и аутсорсинг второстепенных ИТ-функций помогают передать часть операционных и финансовых рисков третьим сторонам.

Заключение и практические рекомендации

Ключевые выводы

Несистематический (специфический) риск является доминирующим фактором волатильности для крупнейших российских телекоммуникационных компаний в период 2022–2025 гг., что подтверждается расчетным путем (до 90% общего риска может быть специфическим).

Ключевые источники специфического риска:

• Технологический: Ограничение доступа к западному оборудованию, необходимость форсированного импортозамещения.
• Финансовый: Высокая капиталоемкость (CAPEX более 20% от выручки у лидеров рынка) и связанные с этим риски ликвидности и валютной позиции.
• Регуляторный: Требования, связанные со Стратегией развития отрасли и Указом № 145, накладывающие дополнительные инвестиционные обязательства.

Методологический вывод: Количественная оценка несистематического риска должна базироваться на разложении общей дисперсии доходности акции (модель CAPM), с обязательным учетом методологических корректировок Бета-коэффициента для повышения его стабильности на российском фондовом рынке.

Практические рекомендации

Для эффективного управления несистематическими рисками менеджменту российских телеком-компаний рекомендуется:

1. В области Операционного и Технологического Риска:

1. Усиление технологического суверенитета: Инвестировать не только в закупку, но и в локализацию и разработку критически важного ПО и аппаратного обеспечения, снижая зависимость от импортных компонентов.
2. Проактивное управление сбоями: Внедрить системы мониторинга и реагирования на сбои на основе AI/ML для автоматического обнаружения и устранения проблем в сети, минимизируя время простоя (Downtime).
3. Цифровая трансформация внутренних процессов: Максимально автоматизировать HR, биллинг и клиентское обслуживание с использованием AI для снижения человеческого фактора и повышения операционной маржинальности.

2. В области Финансового Риска:

1. Валютная диверсификация заимствований: Активно переводить долговые обязательства в рубли и валюты дружественных стран, используя доступные на российском рынке инструменты хеджирования для снижения чистой агрегированной открытой валютной позиции.
2. Оптимизация CAPEX: Тщательно контролировать и приоритизировать капитальные вложения, связанные с импортозамещением, проводя строгий анализ NPV и чувствительности проектов к регуляторным и технологическим рискам.

3. Рекомендации для дальнейших исследований:

• Провести эмпирическое исследование корреляции между CAPEX телеком-компаний и уровнем их несистематического риска, используя многофакторные модели (например, Fama-French), адаптированные для российского рынка.
• Детализировать влияние Указа Президента РФ № 145 и Стратегии 2035 на структуру специфических операционных расходов (OPEX) и финансового риска.

Данное исследование закладывает основу для комплексного подхода к управлению рисками, позволяя менеджменту принимать обоснованные решения в условиях высокой специфической неопределенности, характерной для российского телекоммуникационного рынка.

Список использованной литературы

1. Альгин, А. П. Грани экономического риска. Москва : Знание, 2011.
2. Альгин, А. П. Риск и его роль в общественной жизни. Москва : Мысль, 2009.
3. Балабанов, И. Т. Риск-менеджмент. Москва : Финансы и статистика, 2009.
4. Бартон, Т., Шенкир, Р., Уокер, П. Риск-менеджмент. Практика ведущих компаний. Москва : Вильямс, 2008.
5. Благодатин, А. А., Лозовский, Л. Ш., Райзберг, Б. А. Финансовый словарь. Москва : ИНФРАМ, 2005.
6. Бригхем, Ю., Гапенски, Л. Финансовый менеджмент : полный курс : в 2 т. Т. 1 / пер. с англ. ; под. ред. В. В. Ковалева. Санкт-Петербург : Экономическая школа, 2007.
7. Гибсон, Р. Формирование инвестиционного портфеля: управление финансовыми рисками. Москва : Альпина Бизнес Букс, 2005.
8. Жариков, В. В., Жарикова, М. В., Евсейчев, А. И. Управление рисками : учебное пособие. Тамбов : Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2009.
9. Лаврушин, О. И. Деньги, кредит, банки : учебник / под ред. О. И. Лаврушина. Москва : Финансы и статистика, 2000.
10. Литовченко, В. П. Финансы : учебник / под ред. В. П. Литовченко. Москва : Дашков и Ко, 2006.
11. Лобанов, А. А., Чугунов, А. В. Энциклопедия финансового риск-менеджмента. Москва : Альпина Бизнес Букс, 2009.
12. Ожегов, С. И. Словарь русского языка. Москва : Русский язык, 2010.
13. Орлов, А. И. Менеджмент : учебник. Москва : Издательство «Изумруд», 2006.
14. Романовский, М. В. Финансы и кредит : учебник / под ред. М. В. Романовского, Г. Н. Белоглазовой. Москва : Юрайтиздат, 2006.
15. Синки, Джозеф Ф. Управление финансами в коммерческих банках : пер. с англ. / под ред. Р. Я. Левиты, Б. С. Пинкера. 4-е изд. Москва : Catallaxy, 2012.
16. A Course in Derivative Securities: Introduction to Theory and Computation (Springer Finance / Springer Finance… by Kerry Back). 2010.
17. АКРА ПОДТВЕРДИЛО КРЕДИТНЫЙ РЕЙТИНГ ПАО «РОСТЕЛЕКОМ» НА УРОВНЕ AA+(RU), ПРОГНОЗ «СТАБИЛЬНЫЙ», И ВЫПУСКОВ ЕГО ОБЛИГАЦИЙ. URL: https://www.acra-ratings.ru/ratings/press-releases/4181 (дата обращения: 28.10.2025).
18. Годовой отчет за 2022 год. URL: https://www.rt.ru/ir/docs/2022.pdf (дата обращения: 28.10.2025).
19. МЕТОДЫ И ПОДХОДЫ К РАСЧЕТУ БЕТА-КОЭФФИЦИЕНТА ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СТАВКИ ДИСКОНТИРОВАНИЯ ФИНАНСОВЫХ И РЕАЛЬНЫХ ИНВЕСТИЦИЙ. URL: https://applied-research.ru/ru/article/view?id=6523 (дата обращения: 28.10.2025).
20. Модель CAPM: формулы и примеры расчета. URL: https://fd.ru/articles/99039-model-capm-formuly-i-primery-rascheta (дата обращения: 28.10.2025).
21. Модель оценки доходности капитальных активов – Часть 1. URL: https://www.accaglobal.com/ru/student/exam-support-resources/fundamentals-exams-study-resources/f9/technical-articles/capm1.html (дата обращения: 28.10.2025).
22. Особенности и классификация систематических и несистематических рисков инвестирования. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osobennosti-i-klassifikatsiya-sistematicheskih-i-nesistematicheskih-riskov-investirovaniya (дата обращения: 28.10.2025).
23. Особенности управления операционными рисками. URL: https://resources.today/pdf/50ECOR123.pdf (дата обращения: 28.10.2025).
24. Ростелеком подводит итоги 2024 года: выручка, стратегии и планы на будущее. URL: https://www.tbank.ru/invest/analytics/stocks/rostelecom-results-2024/ (дата обращения: 28.10.2025).
25. Снижение финансовых рисков в телекоммуникационных компаниях. URL: https://billize.ai/ru/blog/snizhenie-finansovye-riskov-v-telekommunikacionnyx-kompaniyax (дата обращения: 28.10.2025).
26. Способы снижения операционного риска. URL: https://riskovik.com/publikacii/bankovskie-riski/sposoby-snizhenija-operacionnogo-riska/ (дата обращения: 28.10.2025).
27. ФИНАНСОВЫЕ И ОПЕРАЦИОННЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ «РОСТЕЛЕКОМА». URL: https://financemarker.ru/finansovye-i-operacionnye-rezultaty-deyatelnosti-rostelekoma-1770 (дата обращения: 28.10.2025).
28. Финансовые инструменты и механизмы минимизации рисков международных компаний в условиях санкций. URL: https://sciup.org/140311724/ (дата обращения: 28.10.2025).
29. www.finrisk.ru (сайт о теории и практике управления финансовыми рисками). URL: www.finrisk.ru (дата обращения: 28.10.2025).