Планирование рисков предприятия в условиях геополитической неопределенности (2020-2025): Актуальная структура курсовой работы

В 2023 году общий объём инвестиций в основной капитал в России вырос на 9,8%, что стало рекордным показателем за последнее десятилетие. Однако за этой внушительной цифрой скрывается не универсальный приток долгосрочного частного капитала, а преимущественно рост, обеспеченный государственными программами, переориентацией предприятий на внутренний спрос и импортозамещение. Этот факт не просто статистический показатель, а яркое свидетельство глубинных изменений в российской экономике, диктующих новые подходы к планированию рисков. Если десять лет назад курсовая работа по риск-менеджменту могла основываться на универсальных западных теориях, то сегодня студенту необходим компас, указывающий на специфические вызовы и решения, характерные для пост-2020 российских реалий, ведь без такого компаса легко заблудиться в меняющемся экономическом ландшафте.

Введение: От формализма к аналитической актуальности

Современный мир, переполненный стремительными геополитическими сдвигами, технологическими прорывами и непредсказуемыми экономическими колебаниями, требует переосмысления многих устоявшихся академических подходов. Курсовые работы по управлению рисками, основанные на устаревших концепциях и неактуальных данных, теряют свою практическую ценность и академическую релевантность. Проблема заключается не только в отсутствии свежих данных, но и в игнорировании специфики экономических условий, которые кардинально изменились для российских предприятий после 2020 года. Традиционные классификации рисков и универсальные методики их оценки зачастую оказываются неэффективными в контексте санкционного давления, ограничений на доступ к технологиям и динамичного изменения регуляторной среды.

Целью настоящей работы является деконструкция устаревшей структуры курсовой работы по планированию рисков и разработка исчерпывающего, актуального плана, который позволит студентам экономических и управленческих специальностей создать глубокое и практико-ориентированное исследование. Мы стремимся предложить не просто обновленный перечень тем, но и детальный аналитический каркас, интегрирующий новейшие теоретические концепции, нормативно-правовую базу РФ (включая документы 2024-2025 годов) и эмпирические данные о специфике риск-менеджмента в российских нефинансовых организациях.

Научная новизна данной работы определяется комплексным подходом к анализу рисков в пост-2020 российских реалиях, где каждый теоретический блок подкрепляется актуальной статистикой, ссылками на действующие ГОСТы, кейсами российских компаний и обзором отечественных цифровых решений. Мы переходим от абстрактного описания к глубокому, секторально-специфическому анализу, что позволит студенту создать не формальное, а действительно ценное исследование, отвечающее вызовам времени.

Теоретико-методологические основы управления рисками

Эволюция риск-менеджмента как академической дисциплины и практического инструмента неразрывно связана с изменениями в глобальной и национальной экономике. Если в прошлом теоретическая база часто опиралась на универсальные, но абстрактные определения, то сегодня критически важно обновить терминологический аппарат и рассмотреть современную нормативную базу, отказавшись от концепций, потерявших свою актуальность.

Современные стандарты и терминология

В мире, где риски становятся всё более комплексными и взаимосвязанными, потребность в едином языке и универсальных принципах управления ими достигает своего пика. Именно поэтому международный стандарт ISO 31000, особенно его версия 2018 года, адаптированная в России как ГОСТ Р ИСО 31000–2019, стал краеугольным камнем современного риск-менеджмента. Его универсальность и подробная, единообразная терминология делают его наиболее целесообразным для применения в российской практике.

Ключевым шагом в стандартизации терминологии стало введение в действие с 1 марта 2025 года ГОСТ Р ИСО 31073-2024 «Менеджмент риска. Словарь», который полностью идентичен международному стандарту ISO 31073:2022. Этот документ не просто дополняет, а унифицирует глоссарий, предоставляя чёткие и согласованные определения основных понятий в области риск-менеджмента. Для студента, работающего над курсовой, это означает, что термины «риск», «управление риском», «аппетит к риску» и «толерантность к риску» должны быть определены именно в соответствии с этим новым стандартом, что обеспечивает методологическую строгость и актуальность исследования. Например, согласно ГОСТ Р ИСО 31073-2024, риск определяется как «следствие неопределённости для достижения целей», подчёркивая его двустороннюю природу (как возможности, так и угрозы), и это фундаментальное изменение в восприятии рисков.

Выбор ISO 31000 в качестве методологической основы обусловлен его гибкостью и применимостью к любой организации, независимо от её размера, типа или сферы деятельности. Стандарт не предписывает конкретную методологию, но устанавливает принципы, структуру и процесс управления рисками. В то же время, такие стандарты, как COSO ERM:2017, хотя и ценны, могут быть менее применимы в российской практике из-за их локального характера (ориентация на американские регуляторные требования) и отсутствия официального перевода, что затрудняет их интеграцию в отечественную нормативно-правовую базу и корпоративную культуру.

Нормативно-правовое обеспечение риск-менеджмента в РФ

Национальная система риск-менеджмента в России активно развивается, адаптируясь к международным стандартам и собственным экономическим реалиям. Это проявляется в регулярном обновлении нормативно-правовой базы, которая создаёт необходимый каркас для эффективного управления рисками на всех уровнях – от государственного до корпоративного.

Одним из ключевых документов является уже упомянутый ГОСТ Р ИСО 31000–2019, который обеспечивает базовую методологическую основу. В дополнение к нему, ГОСТ Р 58771-2019 «Менеджмент риска. Технологии оценки риска» детализирует процесс оценки, предлагая конкретные методы и инструменты, соответствующие положениям ISO 31000:2018. Это критически важно для практического применения, поскольку студенту требуется не только понять, что такое риск, но и как его измерить и проанализировать, чтобы разработать эффективные стратегии.

На государственном уровне управление рисками также получило мощный импульс. Приказ Министерства экономического развития Российской Федерации № 585 от 19 сентября 2024 года, утверждающий «Методические рекомендации по управлению рисками реализации национальных, федеральных, ведомственных и региональных проектов», является знаковым событием. Этот документ демонстрирует признание государством необходимости систематического подхода к риск-менеджменту в масштабах важнейших стратегических инициатив. Для курсовой работы это означает возможность проанализировать, как принципы риск-менеджмента, описанные в ГОСТах, конкретизируются и применяются в государственных проектах, и как этот опыт может быть транслирован на уровень предприятий.

Наконец, следует отметить потребность в разработке национальных стандартов риск-менеджмента, ориентированных на отраслевую специфику. Хотя ISO 31000 универсален, каждая отрасль имеет свои уникальные риски и особенности их управления. Основой для таких разработок служит межотраслевой «Профессиональный стандарт по управлению рисками», созданный Ассоциацией РусРиск и РСПП в 2012 году. Этот документ является своего рода дорожной картой для формирования компетенций специалистов и дальнейшей адаптации общих принципов к конкретным экономическим секторам, учитывая требования российского законодательства в области финансовой политики и учёта.

Специфика рисков российских предприятий в период 2020-2025 гг. (Аналитический раздел, закрывающий «слепые зоны»)

Традиционные классификации рисков (операционные, финансовые, стратегические) не теряют своей актуальности, однако в условиях, сложившихся после 2020 года, они должны быть дополнены и уточнены с учётом беспрецедентного влияния геополитических факторов. Российские предприятия столкнулись с уникальным набором вызовов, которые требуют не общих, а секторально-специфических и регуляторно-ориентированных подходов к идентификации и управлению рисками.

Геополитические и технологические риски

После 2020 года геополитические изменения стали катализатором глубоких структурных трансформаций в российской экономике. Санкционное давление, ограничения на экспорт и импорт технологий, разрыв устоявшихся логистических цепочек — всё это сформировало новый ландшафт рисков. Ключевым становится не просто факт наличия санкций, а их дифференцированное влияние на различные отрасли.

Особенно остро проблема ощущается в секторе ТМТ (Телекоммуникации, Медиа, Технологии), где актуален риск, связанный с запретом на предоставление IT-услуг, проектирования, поддержки и облачных сервисов для корпоративного программного обеспечения. Это вынуждает российские компании ускоренно развивать собственные решения или искать альтернативы на дружественных рынках, что означает не только инвестиции, но и развитие новых компетенций.

Однако наиболее критическим стал риск, связанный с ограничениями на экспорт технологий и оборудования из недружественных стран. Запасы, накопленные ранее, практически исчерпаны, что ставит под угрозу бесперебойную работу и развитие производственных мощностей. Ярким примером является станкостроительная отрасль, где зависимость от импортного оборудования до недавнего времени составляла 90-98%. Несмотря на переориентацию поставок (в 2024 году 71-77% приходилось на Китай), уровень локализации критически важных компонентов в РФ остаётся крайне низким – всего 24-26%. Эта ситуация создаёт серьёзные риски для технологического суверенитета и требует целенаправленных усилий по импортозамещению и развитию собственной производственной базы.

Аналогичные проблемы актуальны и для других высокотехнологичных отраслей. Неэнергетические секторы после 2020 года столкнулись со снижением инвестиций и финансирования НИОКР, что замедляет их модернизацию и инновационное развитие. В то время как энергетический сектор, хоть и остаётся основой экономики, столкнулся с ограничениями цен и отказами от поставок газа, угля и нефти, что требует перестройки логистики и поиска новых рынков сбыта.

Финансовые и регуляторные риски

Геополитические изменения породили и новые финансовые, а также регуляторные риски. Хотя общий объём инвестиций в основной капитал в России в 2023 году вырос на 9,8% (рекордный показатель за 10 лет), этот рост не является универсальным индикатором здоровья экономики. Он преимущественно обеспечен государственными программами и переориентацией предприятий на внутренний спрос и импортозамещение, а не долгосрочным частным инвестированием, которое является двигателем устойчивого развития. Для неэнергетических отраслей это означает продолжение дефицита инвестиций.

Косвенные негативные эффекты геополитических изменений, такие как рост стоимости сырья и комплектующих, а также снижение доступности кредитов, актуальны примерно для половины российских компаний, включая средний бизнес. Однако наиболее уязвимым оказывается малый бизнес, для которого предлагается снизить порог для перехода на упрощённую систему налогообложения (УСН) и уплаты НДС с 60 млн до 10 млн рублей с 1 января 2026 года. Это может существенно увеличить налоговую нагрузку и привести к закрытию многих предприятий, что ставит под вопрос их выживаемость в новых условиях.

Отдельным блоком регуляторных рисков является ожидаемое увеличение налоговой нагрузки в отдельных секторах экономики. В IT-секторе обсуждается повышение ставки страховых взносов с 7,6% до 15% и отмена освобождения от НДС при продаже российского ПО. Для малого и среднего бизнеса с 2026 года предлагается повышение ставки НДС с 20% до 22%. Эти изменения, если они будут приняты, могут существенно повлиять на финансовую устойчивость компаний и требуют тщательного анализа при планировании рисков.

Таблица 1. Ключевые риски для российских предприятий (2020-2025 гг.)

Категория риска	Примеры и детализация	Отраслевая специфика/Влияние
Геополитические	Санкции, ограничения на экспорт/импорт.	Не универсальны, требуют секторально-специфической диагностики.
Технологические	Запрет на IT-услуги, проектирование, поддержку корпоративного ПО.	Сектор ТМТ.
Технологические	Ограничения на экспорт технологий и оборудования из недружественных стран (запасы исчерпаны).	Станкостроение (90-98% импортозависимости), другие высокотехнологичные отрасли.
Инвестиционные	Снижение инвестиций и финансирования НИОКР.	Неэнергетические отрасли.
Финансовые	Рост стоимости сырья и комплектующих, снижение доступности кредитов.	Примерно половина российских компаний, включая средний бизнес.
Регуляторные (налоговые)	Снижение порога для УСН и уплаты НДС для МСБ (с 2026 года) с 60 млн до 10 млн руб.	Малый и средний бизнес.
Регуляторные (налоговые)	Обсуждаемое повышение ставки страховых взносов (с 7,6% до 15%) и отмена НДС для IT.	IT-сектор.
Регуляторные (налоговые)	Предлагаемое повышение ставки НДС для МСБ (с 20% до 22% с 2026 года).	Малый и средний бизнес.

Эти примеры ярко демонстрируют, что планирование рисков в современных российских условиях не может быть абстрактным. Оно требует глубокого понимания специфики отраслей, анализа регуляторных изменений и гибкой адаптации стратегий управления.

Применение современных методов оценки и планирования рисков

В условиях высокой волатильности и неопределённости, характерных для современной экономики, выбор адекватных методов оценки и планирования рисков становится критически важным. Однако стоит отметить, что, несмотря на доступность продвинутых количественных моделей, российские компании по-прежнему демонстрируют склонность к качественным методам.

Баланс количественных и качественных методов

Исследования уровня зрелости риск-менеджмента в России, в частности, данные РусРиска и Группы ДРТ за 2025 год, рисуют неоднозначную картину. Они показывают, что лишь 38% нефинансовых компаний в России проводят количественную оценку влияния рисков при стратегическом планировании. Это означает, что большинство предприятий не до конца используют потенциал математического моделирования и статистического анализа для принятия решений.

В противовес этому, 63% компаний по-прежнему используют преимущественно качественные методы оценки рисков, основанные на экспертном мнении. Эти методы, такие как мозговой штурм, SWOT-анализ, метод Дельфи, безусловно, имеют свою ценность, особенно на ранних стадиях идентификации рисков или в ситуациях, когда данных недостаточно. Они позволяют учесть субъективные факторы, неформальные знания и опыт сотрудников. Однако их недостаток заключается в отсутствии объективной измеримости и сложности агрегации для принятия комплексных стратегических решений. Почему же большинство компаний предпочитают качественные методы количественным, если последние предлагают более объективную картину?

Такая диспропорция подчеркивает важный тезис для курсовой работы: необходимо не только описать широкий спектр методов, но и критически проанализировать их применимость в российской практике, учитывая текущий уровень зрелости риск-менеджмента. Это подразумевает обоснование, почему компании предпочитают качественные методы, и каковы барьеры для более широкого внедрения количественных.

Сценарное моделирование и продвинутые модели

В условиях высокой неопределённости, когда прошлое не является надёжным предиктором будущего, сценарное моделирование становится одним из ключевых инструментов стратегического планирования рисков. Оно позволяет компании подготовиться к нескольким возможным будущим, оценивая их влияние на финансовые показатели и стратегические цели.

Практика Центрального банка РФ является ярким примером применения продвинутых количественных методов. ЦБ использует модель векторной авторегрессии (Vector Autoregression, VAR) с общими стохастическими трендами для оценки ненаблюдаемых переменных, таких как нейтральная процентная ставка, которые критически важны для формирования денежно-кредитной политики. Этот подход позволяет строить более точные прогнозы и адаптировать регуляторные меры к меняющейся экономической ситуации.

В корпоративном секторе также наблюдается рост интереса к подробным моделям денежных потоков с учётом рисков. Для стратегического планирования активно применяются методы пространственной эконометрики, включая модели VAR, ARMA (авторегрессия скользящего среднего) и ARIMA. Эти модели позволяют анализировать временные ряды данных, выявлять скрытые зависимости и прогнозировать поведение ключевых экономических показателей в различных сценариях.

В финансовом секторе, особенно в банках, для расчёта фактических и прогнозных риск-метрик (процентный риск, риск ликвидности) используются специализированные ALM-системы (Asset and Liability Management). Они включают поведенческое моделирование портфеля, что позволяет оценить, как изменения процентных ставок или ликвидности повлияют на баланс банка и его прибыль.

Особое место занимают методы Value-at-Risk (VaR) и другие количественные метрики, активно применяемые в российских банках и финансовых учреждениях. VaR позволяет оценить максимально возможный убыток портфеля активов за определённый период времени с заданной вероятностью. Эти методы используются как для соблюдения надзорных требований, так и для внутренних целей управления рисками.

Таблица 2. Примеры применения современных методов оценки рисков

Метод оценки	Применение	Описание и преимущества
Качественные методы (экспертные)	63% нефинансовых компаний в РФ	Оценка рисков на основе экспертного мнения, мозгового штурма, SWOT-анализа. Позволяют учесть субъективные факторы, опыт, неформальные знания. Недостаток: отсутствие объективной измеримости.
Количественные методы	38% нефинансовых компаний в РФ	Использование математического моделирования и статистического анализа.
Сценарное моделирование	Стратегическое планирование рисков в условиях неопределённости.	Создание нескольких возможных будущих сценариев, оценка их влияния на бизнес. Помогает подготовиться к различным исходам.
VAR (Vector Autoregression)	ЦБ РФ (оценка ненаблюдаемых переменных, например, нейтральной процентной ставки).	Модель временных рядов, позволяющая анализировать взаимосвязи между несколькими переменными.
ARMA/ARIMA	Корпоративный сектор (прогнозирование пространственной неоднородности, анализ временных рядов).	Модели авторегрессии и скользящего среднего, используемые для прогнозирования и анализа временных рядов.
ALM-системы	Финансовый сектор (расчёт процентного риска, риска ликвидности).	Специализированные системы для управления активами и пассивами, включающие поведенческое моделирование портфеля.
Value-at-Risk (VaR)	Российские банки и финансовые учреждения (надзорные и внутренние требования).	Оценка максимально возможного убытка портфеля активов за определённый период времени с заданной вероятностью.

Для студента это означает необходимость не просто перечислить методы, но и продемонстрировать понимание их преимуществ и ограничений, а также обосновать выбор конкретных методов для анализа в своей курсовой работе, исходя из специфики исследуемого предприятия или отрасли.

Интеграция цифровых технологий в систему риск-менеджмента предприятия

Цифровая трансформация, активно проникающая во все сферы бизнеса, не обошла стороной и риск-менеджмент. В условиях постоянно растущих объёмов данных и необходимости принятия решений в режиме реального времени, применение технологий Искусственного Интеллекта (ИИ) и Больших Данных (Big Data) становится не просто конкурентным преимуществом, а необходимостью.

Влияние ИИ на точность прогнозирования

ИИ-технологии способны трансформировать процесс управления рисками, значительно повышая эффективность и точность прогнозов. Их способность обрабатывать огромные массивы информации, выявлять скрытые паттерны и делать предсказания, недоступные человеку, открывает новые горизонты. Оценки показывают, что грамотное использование ИИ может повысить уровень точности прогнозов на 30–40% и существенно сократить время на обработку больших данных и проведение анализа. Это критически важно в условиях, когда оперативное реагирование на изменения внешней среды определяет выживаемость бизнеса.

Ярким подтверждением этих возможностей является опыт России в применении ИИ. ИИ-модель в Государственной автоматизированной аналитической системе «Управление» (ГАС «Управление»), предназначенной для мониторинга национальных проектов и государственных программ, позволяет достичь точности прогнозирования рисков невыполнения задач до 96%. Этот кейс демонстрирует не только потенциал, но и уже реализованные успехи ИИ в управлении сложными процессами на государственном уровне, что открывает перспективы для его широкого применения в корпоративном секторе.

Внедрение ИИ в риск-менеджмент требует пересмотра подходов к построению архитектуры и управлению данными. Необходимо создавать интегрированные платформы, способные собирать, хранить и анализировать данные из различных источников. Автоматизация задач с помощью ИИ-агентов и помощников, способных самостоятельно выявлять аномалии и генерировать предупреждения, также является ключевым направлением развития.

Обзор отечественных GRC-систем

Для эффективного управления рисками, соблюдения регуляторных требований и корпоративного управления (Governance, Risk, Compliance) предприятиям необходимы специализированные программные решения. В России активно разрабатываются и используются отечественные GRC-системы, которые соответствуют как международным рекомендациям (ISO 31000:2018, COSO ERM 2017), так и особенностям российского законодательства.

Среди отечественных GRC-систем, включённых в реестр российского ПО, выделяются:

• «Вектор Плюс» от компании DynamicSun. Эта система предлагает комплексный подход к управлению рисками, позволяя автоматизировать процессы идентификации, оценки, мониторинга и реагирования на риски.
• «АВАКОР» от Digital Design. Разработана для эффективного управления корпоративными рисками, обеспечения соответствия требованиям регуляторов и повышения прозрачности процессов.
• RiskControl от Conteq. Фокусируется на автоматизации всех этапов риск-менеджмента, предоставляя инструменты для анализа и визуализации рисков.

Эти системы не просто автоматизируют рутинные операции, но и предоставляют аналитические возможности, позволяющие руководителям принимать более обоснованные решения. Они способствуют повышению культуры риск-менеджмента в компании и обеспечению её соответствия как внутренним стандартам, так и внешним регуляторным требованиям.

Однако внедрение таких систем поднимает и новые вопросы. Существует необходимость в разработке признанных методик оценки данных как нематериального актива (НМА) и стандартов бухгалтерского учёта для данных как активов. Это позволит компаниям корректно отражать ценность своих данных в финансовой отчётности и лучше управлять этим критически важным ресурсом.

Таблица 3. Примеры отечественных GRC-систем

Система	Разработчик	Основные особенности	Соответствие стандартам
«Вектор Плюс»	DynamicSun	Комплексный подход, автоматизация идентификации, оценки, мониторинга и реагирования.	ISO 31000:2018, COSO ERM 2017
«АВАКОР»	Digital Design	Управление корпоративными рисками, обеспечение соответствия регуляторным требованиям.	ISO 31000:2018, COSO ERM 2017
RiskControl	Conteq	Автоматизация всех этапов риск-менеджмента, аналитические инструменты.	ISO 31000:2018, COSO ERM 2017

Интеграция цифровых технологий в риск-менеджмент – это не просто дань моде, а стратегическая необходимость, которая позволяет предприятиям не только выживать в условиях неопределённости, но и эффективно развиваться.

Эмпирический анализ зрелости управления рисками в российских компаниях

Для формирования полной картины состояния риск-менеджмента в России, помимо теоретических основ и технологических решений, необходим эмпирический анализ его фактического уровня зрелости. Такие исследования позволяют выявить лучшие практики, определить проблемные зоны и наметить пути дальнейшего развития.

Уровень организационной зрелости (2025 год)

Исследование 2025 года, проведённое при поддержке РусРиска, было направлено на оценку уровня зрелости риск-менеджмента в нефинансовых организациях России. Полученные данные дают ценную информацию о текущем состоянии дел. Одним из ключевых выводов стало то, что лишь 49% нефинансовых компаний в России имеют выделенное подразделение по управлению рисками. Это на 10% меньше, чем в предыдущем году.

Данный показатель вызывает определённую обеспокоенность, поскольку наличие специализированного риск-подразделения является одним из важнейших признаков зрелой системы риск-менеджмента. Оно обеспечивает систематический подход, профессиональную экспертизу и независимый контроль за управлением рисками. Снижение этого показателя может свидетельствовать о различных факторах: от оптимизации затрат в условиях экономической турбулентности до перераспределения функций риск-менеджмента между существующими отделами. Для курсовой работы это открывает поле для анализа: каковы причины этой динамики и как она влияет на общую эффективность управления рисками в компаниях? Важно понимать, что снижение доли специализированных подразделений может привести к размыванию ответственности и снижению качества управления рисками в целом.

Тем не менее, в целом российские компании демонстрируют положительную динамику в развитии риск-менеджмента. Это проявляется в росте использования структурированного подхода к реагированию на риски и внедрении корпоративных стандартов. Всё больше компаний осознают, что риск-менеджмент – это не просто формальное требование, а инструмент повышения экономической устойчивости и конкурентоспособности.

Тенденции автоматизации и корпоративные практики

Одним из наиболее ярких положительных трендов является рост автоматизации процессов управления рисками. Доля компаний, в которых процедуры управления рисками не автоматизированы, снизилась с 72% (в 2024 году) до 51% (в 2025 году). Это значительное улучшение, которое свидетельствует о внедрении специализированного ПО, в том числе отечественных GRC-систем, и стремлении к повышению эффективности и прозрачности риск-менеджмента. Автоматизация позволяет сократить время на сбор и анализ данных, минимизировать человеческий фактор и обеспечить более оперативное реагирование на возникающие угрозы.

Российские компании активно интегрируют принципы управления рисками в свои стратегические цели, особенно в контексте устойчивого развития (ESG-факторов). В 2023 году Российский союз промышленников и предпринимателей (РСПП) выпустил сборник корпоративных практик, демонстрирующих системы мер 43 российских компаний в этой области. Эти примеры показывают, как крупные корпорации, такие как «Газпром», «Лукойл», «Сбербанк» и другие, включают управление рисками в свои стратегии устойчивого развития, учитывая экологические, социальные и управленческие факторы.

Таблица 4. Показатели зрелости риск-менеджмента в нефинансовых компаниях РФ (2025 г.)

Показатель	2024 год	2025 год	Динамика
Доля компаний с выделенным риск-подразделением	59% (оценочно)	49%	-10%
Доля компаний с неавтоматизированными процессами риск-менеджмента	72%	51%	-21%

Эффективное управление рисками рассматривается как ключевой фактор повышения экономической устойчивости и конкурентоспособности, особенно в условиях высокой неопределённости. Компании, которые активно развивают свои системы риск-менеджмента, оказываются лучше подготовленными к внешним шокам и могут быстрее адаптироваться к меняющимся условиям.

Заключение

Предложенная структура курсовой работы демонстрирует, что планирование рисков предприятия в современных российских реалиях требует глубокой деконструкции устаревших подходов и интеграции новейших аналитических инструментов и эмпирических данных. Мы пришли к выводу, что для создания актуального и ценного исследования необходимо:

1. Обновить теоретическую базу, строго следуя последним редакциям российских и международных стандартов, таких как ГОСТ Р ИСО 31073-2024 и ГОСТ Р ИСО 31000–2019, отказавшись от устаревших определений и концепций.
2. Перейти к секторально-специфическому анализу рисков, акцентируя внимание на уникальных геополитических, технологических и регуляторных вызовах, с которыми столкнулись российские предприятия после 2020 года. Это включает риски импортозависимости в станкостроении, ограничения на IT-услуги и ожидаемое повышение налоговой нагрузки для IT-сектора и МСБ.
3. Критически осмыслить методы оценки рисков, используя свежие данные о преобладании качественных методов над количественными в нефинансовом секторе РФ. При этом необходимо подробно рассмотреть роль сценарного моделирования и продвинутых эконометрических моделей (VAR, ARMA), применяемых как на уровне ЦБ РФ, так и в крупном корпоративном секторе.
4. Детализировать роль цифровых технологий, таких как ИИ и Big Data, в повышении точности прогнозирования рисков, приводя конкретные кейсы (например, ГАС «Управление» с 96% точностью) и осуществляя обзор отечественных GRC-систем, адаптированных к российским условиям.
5. Включить эмпирический анализ зрелости риск-менеджмента в российских компаниях, опираясь на новейшие (2025 года) исследования, которые выявляют как проблемные зоны (снижение доли выделенных риск-подразделений до 49%), так и позитивные тенденции (значительный рост автоматизации процессов).

Таким образом, актуальная курсовая работа должна не просто пересказывать теорию, а выступать в качестве аналитического исследования, способного выявить причинно-следственные связи, предложить обоснованные выводы и наметить практические рекомендации.

Направлениями дальнейших исследований могут стать:

• Разработка национальных стандартов бухгалтерского учёта для данных как нематериального актива, что позволит компаниям корректно оценивать и управлять ценностью своих информационных ресурсов.
• Глубокий анализ корреляции между уровнем зрелости риск-менеджмента и финансовыми показателями российских компаний в различных отраслях, с учётом специфики их операционной деятельности в условиях геополитической турбулентности.
• Исследование эффективности применения ИИ-инструментов в конкретных отраслях российской экономики для прогнозирования и управления специфическими рисками.

Эти шаги позволят студентам создавать не просто академические труды, а практически значимые исследования, способствующие развитию риск-менеджмента в России и повышению устойчивости отечественного бизнеса.

Список использованной литературы

1. Аксенов, А.П. Экономика предприятия: Учебник / А.П. Аксенов, И.Э. Берзинь, Н.Ю. Иванова; Под ред. С.Г. Фалько. М.: КноРус, 2013. 350 c.
2. Бабич, Т.Н. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учебное пособие / Т.Н. Бабич, И.А. Козьева, Ю.В. Вертакова, Э.Н. Кузьбожев. М.: НИЦ ИНФРА-М, 2013. 336 c.
3. Басовский, Л.Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учебное пособие / Л.Е. Басовский. М.: НИЦ ИНФРА-М, 2013. 260 c.
4. Безгина Бизнес-Планирование. Москва, 2011. 385 c.
5. Воробьев, С.Н. Управление рисками в предпринимательстве / С.Н. Воробьев, К.В. Балдин. М.: Дашков и К, 2013. 482 c.
6. Гомола А. И., Жанин П. А. Бизнес-планирование. Академия. Москва, 2011. 144 c.
7. Крум, Э.В. Экономика предприятия: Учебное пособие / Э.В. Крум. Мн.: ТетраСистемс, 2013. 192 c.
8. Мамаева, Л.Н. Управление рисками: Учебное пособие / Л.Н. Мамаева. М.: Дашков и К, 2013. 256 c.
9. Мельников, О.Н. Доверие как фактор риска в предпринимательской и хозяйственной деятельности / О.Н. Мельников, П.В. Жаворонков // Российское предпринимательство. 2011. № 9. С. 179-184.
10. Смирнов, В.П. Направления развития современного предпринимательства // Современная экономика: проблемы и решения. 2011. № 10 (22). С. 16-24.
11. Стрекалова Н. Бизнес-планирование. Книга по Требованию. Москва, 2012. 352 c.
12. Тертышник, М.И. Экономика предприятия: Учебное пособие / М.И. Тертышник. М.: ИНФРА-М, 2013. 328 c.
13. Уродовских, В.Н. Управление рисками предприятия: Учебное пособие / В.Н. Уродовских. М.: Вузовский учебник, ИНФРА-М, 2012. 168 c.
14. Чалдаева, Л.А. Экономика предприятия: Учебник для бакалавров / Л.А. Чалдаева. М.: Юрайт, 2013. 410 c.
15. Щербакова, И.А. Человеческий фактор в управлении рисками / И.А. Щербакова // Креативная экономика. 2010. № 3. С. 125-131.
16. Факторы риска на этапе планирования [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://raexpert.ru/researches/erp/part3/
17. Управление рисками с позиций стандартизации | 1economic.ru
18. УПРАВЛЕНИЕ РИСКАМИ НА ПРЕДПРИЯТИИ НА ОСНОВЕ МЕЖДУНАРОДНОГО СТАНДАРТА ISO 31000 | elibrary.ru
19. Топ 5 российских систем управления рисками 2025 | riskcontrolgrc.ru
20. Применение стандарта ISO 31000 | securityvision.ru
21. Стандарты риск-менеджмента на предприятиях Российской Федерации в условиях зарубежных ограничений | cyberleninka.ru
22. Применение искусственного интеллекта и больших данных для повышения эффективности управленческих решений | publishing-vak.ru
23. Risk Management Using Modern Artificial Intelligence Technologies and Big Data Analysis | researchgate.net
24. Искусственный интеллект: возможности и риски для бизнеса и общества | beeline.ru
25. РОЛЬ BIG DATA И ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ПРОГНОЗИРОВАНИИ РЫНОЧНЫХ ТРЕНДОВ | cyberleninka.ru
26. Big Data и AI Day 2025 | tadviser.ru
27. ГОСТ Р ИСО 31073-2024 Менеджмент риска. Словарь | docs.cntd.ru
28. Приказ Министерства экономического развития Российской Федерации от 19 сентября 2024 г. № 585 «Об утверждении Методических рекомендаций по управлению рисками реализации национальных проектов…» | garant.ru
29. Нормативно-правовое обеспечение риск-менеджмента | cyberleninka.ru
30. Геополитика и бизнес 2025: риски, решения, новые рынки | luminorica.dev
31. Геополитические риски и их влияние на российский фондовый рынок в 2025 году | finam.ru
32. ЭКОНОМИЧЕСКИЕ РИСКИ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ РОССИЙСКОГО РЫНКА В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ | vsu.ru
33. Исследование уровня зрелости управления рисками в нефинансовых организациях в России в 2025 году | delret.ru
34. Исследование развития риск-менеджмента в российских компаниях как инструмента усиления их конкурентоспособности | 1economic.ru
35. Оценки ненаблюдаемых переменных в России: Расставляем черты и звёзды над r и y | cbr.ru
36. Платформа риск менеджмента: Управление макропруденциальными надбавками | inno.tech
37. УСТОЙЧИВОЕ РАЗВИТИЕ В СТРАТЕГИИ РОССИЙСКОГО БИЗНЕСА: Сборник корпоративных практик | rspp.ru
38. Сценарное моделирование и прогнозирование пространственной неоднородности инновационного развития России | cyberleninka.ru