Инвестиционный риск в условиях «новой нормальности»: Комплексный анализ сущности, классификации и современных методов управления на российском финансовом рынке (2023–2025 гг.)

метки: Актив, Доходность, Рынок, Https, Коэффициент, Article, Неопределенность, Хеджирование

Введение

Начало третьего десятилетия XXI века ознаменовалось кардинальной трансформацией глобальных и локальных финансовых рынков. В условиях беспрецедентной геополитической напряженности, санкционного давления и жесткой денежно-кредитной политики Банка России, традиционные подходы к инвестиционному менеджменту и оценке рисков требуют немедленной адаптации и глубокого переосмысления. Именно сейчас, когда классическая финансовая теория рассматривала риск преимущественно через призму волатильности, на российском рынке в период 2023–2025 годов возникли уникальные, ранее несистемные угрозы: риск блокировки активов, риск фрагментации ликвидности и резкие регуляторные изменения.

Данная работа ставит целью проведение глубокого академического исследования сущности, классификации и современных методов управления инвестиционными рисками, сфокусированного на их актуальных проявлениях в российской экономической конъюнктуре. Мы стремимся не только систематизировать теоретический аппарат (MPT, CAPM, VaR), но и интегрировать его с практическими реалиями, опираясь на свежайшие макроэкономические данные и регуляторные решения, что критически важно для курсовой работы высокого академического уровня.

Глава 1. Теоретические основы и современная классификация инвестиционных рисков

Сущность и академическая дифференциация понятий: Риск, Неопределенность и Волатильность

В академическом дискурсе критически важно разграничивать смежные, но не тождественные понятия. Инвестиционный риск определяется как вероятность обесценения инвестиций, неполучения ожидаемого дохода или возникновения условий, при которых фактический финансовый результат окажется хуже планового. Это всегда опасность возникновения негативных последствий.

Классическая экономическая теория, начиная с работ Ф. Найта, проводит четкую границу между риском и неопределенностью. Если риск поддается количественному измерению и прогнозированию (например, на основе частоты исторических данных), то неопределенность описывает возможность развития событий по нескольким сценариям, вероятности которых невозможно точно определить. В текущих геополитических условиях большая часть специфических рисков (санкции, регуляторные решения) тяготеют именно к категории неопределенности, что требует от инвестора готовности к непросчитываемым «черным лебедям».

Правовые, Экономические и Социальные Механизмы Жилищной Поддержки ...

... кредиты (ипотека): Анализ актуальной правовой базы и экономических тенденций (ставки, сроки, риски). Государственные программы кредитования: Детальное изучение адресных программ, в первую очередь «Семейной ... 1710 от 30.12.2017 (о ГЖС). Экономическое Регулирование Ипотечного Рынка и Системные Риски (2024-2025) Правовая характеристика ипотеки как залога и текущие тенденции кредитования Ипотека ...

Ключевой мерой риска в рамках современной финансовой теории (например, Портфельной теории Марковица) выступает волатильность — изменчивость цены актива или доходности портфеля. Она измеряется как стандартное отклонение доходности от ее среднего (ожидаемого) уровня. Важно подчеркнуть, что волатильность не тождественна риску потери капитала, но является его наиболее распространенным количественным прокси. Высокая волатильность означает широкий разброс возможных исходов, что традиционно ассоциируется с повышенным риском, поскольку увеличивается вероятность достижения крайних, негативных значений.

Классификация инвестиционных рисков: Систематический vs. Несистематический

Фундаментальное деление инвестиционных рисков, заложенное в основу современной портфельной теории, — это разделение на систематический (рыночный) и несистематический (специфический) риски. Эта классификация имеет решающее значение для управления портфелем.

1. Систематический (Рыночный) Риск (Non-diversifiable Risk)

Это риск, связанный с внешними факторами, которые влияют на весь рынок или экономику в целом. Он не может быть устранен путем диверсификации портфеля. К систематическим рискам относятся:

• Инфляционный риск: Снижение реальной покупательной способности дохода.
• Процентный риск: Риск изменения стоимости активов (особенно облигаций) из-за колебаний процентных ставок.
• Валютный риск: Риск потерь из-за неблагоприятного изменения курсов валют.
• Геополитический риск: Влияние крупномасштабных политических конфликтов и международных отношений на экономику.

2. Несистематический (Специфический) Риск (Diversifiable Risk)

Это риск, присущий конкретной компании, отрасли или активу. Он связан с внутренними факторами: сменой менеджмента, забастовками, неудачными продуктовыми решениями или судебными исками. Несистематический риск может быть минимизирован или почти полностью устранен путем диверсификации — включения в портфель активов, которые слабо или отрицательно коррелируют друг с другом.

Именно это различие лежит в основе Портфельной теории Марковица (MPT), которая стремится найти оптимальный баланс между доходностью и риском, формируя эффективную границу портфеля (efficient frontier) — набора портфелей, которые предлагают наивысшую ожидаемую доходность для каждого заданного уровня риска. Разве не это главный вызов для современного инвестора: найти ту самую точку баланса, когда рискованные активы дают максимальный прирост, но не подвергают весь капитал разрушению?

Глава 2. Специфика проявления и анализ рисков на российском рынке в условиях 2023–2025 гг.

Текущий период (2023–2025 гг.) характеризуется тем, что систематический риск на российском рынке существенно трансформировался, поглотив ряд специфических, ранее нетипичных угроз. Эти риски оказывают прямое влияние на инвестиционную стратегию и оценку активов.

Формирование и управление инвестиционным портфелем: Теория, методология ...

... теории портфельного инвестирования Марковица, увеличение числа различных активов в портфеле ведёт к значительному снижению несистематического риска. Детальный анализ систематического риска: его компоненты (политические, правовые, экономические, валютные, инфляционные, экологические риски). Систематический риск, ... приобретение недвижимости. Для институциональных инвесторов — выполнение фидуциарных ...

Геополитический и санкционный риск: Актуальный статус «замороженных» активов

Санкционный риск является самым острым проявлением систематического риска в текущих условиях. Он проявляется не только в ограничении доступа к зарубежным рынкам капитала, но и в прямом ущербе инвесторам.

Геополитический/санкционный риск включает:

1. Риск блокировки (заморозки) активов: Невозможность совершать операции с ценными бумагами, учитывать дивиденды или купоны, если они хранятся в иностранных депозитариях, попавших под ограничения (например, Euroclear) или если инвестор является резидентом РФ.
2. Риск инфраструктурного разрыва: Разрыв связи между российскими депозитариями (например, НРД) и их зарубежными контрагентами.

По оценкам Центрального банка Российской Федерации, общий объем заблокированных активов российских инвесторов за рубежом достигал колоссальных 5,7–6 трлн рублей. Этот факт подчеркивает, что санкционный риск перестал быть теоретическим и стал неотъемлемой частью инвестиционной реальности, требующей от регулятора и профучастников поиска инновационных решений для защиты розничных инвесторов.

Несмотря на это, наблюдаются попытки частичной деблокировки средств. Так, в течение 2024 года было «разморожено» около 570 млрд рублей средств российских инвесторов. Однако запущенный механизм обмена предусматривал на начальных этапах жесткие лимиты (до 100 000 рублей на одного инвестора), что лишь частично снижает остроту проблемы.

Регуляторный и макроэкономический риск в условиях жесткой ДКП

Внутренняя макроэкономическая ситуация в России управляется Банком России, который проводит крайне жесткую денежно-кредитную политику (ДКП) для борьбы с высокой инфляцией.

На дату 07.10.2025 Ключевая ставка Банка России составляет 17,00% годовых. Такая высокая ставка, с одной стороны, сдерживает инфляцию, но с другой — резко увеличивает стоимость заемного капитала для бизнеса, замедляет инвестиционную активность в реальном секторе и делает облигации и депозиты высокодоходными, что снижает привлекательность рисковых активов (акций).

Кроме того, высокая ключевая ставка не полностью нейтрализует инфляционный риск. Годовая инфляция в Российской Федерации, по данным Росстата и Минэкономразвития, к концу сентября 2025 года находилась на уровне 8,01%–8,07%. Это означает, что реальная доходность многих инвестиций (особенно в инструменты с фиксированной доходностью) остается под давлением, что вынуждает инвесторов искать инструменты, способные генерировать доходность, превышающую ключевую ставку ЦБ РФ.

Регуляторный риск в этот период также продемонстрировал высокую динамику. Важнейшим примером является режим обязательной продажи валютной выручки крупнейшими российскими экспортерами, который неоднократно менялся. Изначально введенный как антикризисная мера, этот режим оказывал существенное влияние на курс рубля и валютную ликвидность. Однако с 14 августа 2025 года требование об обязательной продаже валютной выручки было обнулено (0%) Указом Президента РФ, хотя ранее минимальный норматив был снижен с 80% до 60% и продлен до апреля 2026 года. Эти резкие изменения создают высокий уровень неопределенности для экспортеров и инвесторов, работающих с валютными потоками.

Риск ликвидности и фрагментация рынка

Риск ликвидности, то есть невозможность быстро продать актив без значительного дисконта, обострился после введения санкций США против Группы «Московская биржа».

Ключевым событием стало приостановление торгов долларом США и евро на валютном рынке Московской Биржи с 13 июня 2024 года. Этот шаг привел к:

1. Фрагментации рынка: Торги перешли на внебиржевой рынок, где ценообразование происходит на основе данных банковских отчетов и других источников.
2. Снижению прозрачности и ликвидности: Инвесторы, особенно розничные, столкнулись с расширением спредов (разницы между ценой покупки и продажи) и увеличением операционных рисков.
3. Изменению структуры расчетов: Усилилось значение валют дружественных стран (прежде всего, китайского юаня) в расчетах и инвестициях.

Глава 3. Методология оценки инвестиционных рисков: Количественный инструментарий

Для принятия обоснованных инвестиционных решений необходимо трансформировать выявленные качественные угрозы в измеримые количественные показатели. Современный риск-менеджмент базируется на двух взаимодополняющих подходах: качественном и количественном анализе.

Качественный анализ: Идентификация источников неопределенности

Качественный анализ риска предшествует количественному и направлен на идентификацию, описание и структурирование всех возможных источников неопределенности. Цель — понять природу риска и его потенциальное влияние, прежде чем давать стоимостную оценку.

Ключевые методы качественного анализа включают:

• Описание содержания проекта/актива: Детальный анализ бизнес-модели, рынка сбыта и конкурентной среды.
• Экспертные опросы (например, метод Дельфи): Сбор и систематизация мнений независимых экспертов для оценки вероятности наступления того или иного события.
• Анализ планов управления рисками: Изучение внутренних регламентов компании.

Ключевым шагом является разграничение источников неопределенности на внешние и внутренние факторы:

Фактор	Влияние на инвестиции	Примеры в условиях 2023–2025 гг.
Внешние	Не поддаются прямому контролю со стороны компании/инвестора.	Изменения в налоговом законодательстве; геополитическая эскалация; действия Центрального банка (ДКП); реакция рынка на спрос.
Внутренние	Связаны с операционной или финансовой деятельностью объекта инвестирования.	Ошибки в финансовом планировании; неэффективное управление активами; внезапный уход ключевого топ-менеджмента; технологические сбои.

Классические метрики волатильности: Дисперсия и Стандартное отклонение

В рамках MPT и эконометрики, базовыми мерами общего риска (волатильности) являются дисперсия и стандартное отклонение доходности.

Дисперсия ($\sigma^2$) — это средневзвешенная сумма квадратов отклонений фактической доходности ($k_{i}$) от ожидаемой ($\bar{k}$).

Она показывает степень разброса значений доходности.

Формула расчета дисперсии доходности:

σ2 = Σmi=1 (ki - &kmacr;)2 pi

Где:

• $k_{i}$ — доходность при i-ом исходе;
• $\bar{k}$ — ожидаемая доходность;
• $p_{i}$ — вероятность i-го исхода;
• $m$ — число возможных исходов.

Стандартное отклонение ($\sigma$) является квадратным корнем из дисперсии. Оно выражается в тех же единицах, что и доходность, что делает его наиболее удобной и общепринятой мерой волатильности и общего инвестиционного риска.

Стоимостные и чувствительные меры риска (VaR и $\beta$-коэффициент)

Для более глубокой оценки риска используются продвинутые количественные методы, которые позволяют оценить потенциальные потери (VaR) или чувствительность актива к рынку ($\beta$).

Value at Risk (VaR)

Value at Risk (VaR) — это стоимостная мера риска, которая отвечает на вопрос: «Какова максимальная величина потерь, которую не превысят ожидаемые убытки в течение заданного периода времени с заданной вероятностью (уровнем доверия)?»

Например, VaR на уровне 99% за 1 день, равный 100 000 руб., означает, что в 99% случаев потери не превысят эту сумму.

Параметрическая формула VaR для одного актива (при условии нормального распределения доходностей):

VaR = Z · σ · √t · V

Где:

• $Z$ — коэффициент, соответствующий уровню доверия (например, 2.33 для 99%);
• $\sigma$ — стандартное отклонение доходности;
• $t$ — временной интервал (в долях года);
• $V$ — размер позиции (стоимость актива).

Бета-коэффициент ($\beta$)

Бета-коэффициент ($\beta$) является ключевой метрикой в Модели оценки капитальных активов (CAPM). Он измеряет чувствительность (колебание) доходности конкретного актива (например, акции) относительно колебаний доходности рыночного портфеля (например, индекса МосБиржи).

Бета измеряет исключительно систематический (недиверсифицируемый) риск.

Формула бета-коэффициента:

β = Cov(Ra, Rm) / Var(Rm)

Где:

• Cov($R_{a}$, $R_{m}$) — ковариация между доходностью актива ($R_{a}$) и доходностью рынка ($R_{m}$);
• Var($R_{m}$) — дисперсия доходности рынка.

Интерпретация $\beta$:

• $\beta = 1$: Актив движется синхронно с рынком.
• $\beta > 1$: Актив более волатилен, чем рынок (более агрессивен).
• $\beta < 1$: Актив менее волатилен, чем рынок (более защитен).
• $\beta < 0$: Актив движется в противофазе с рынком (редкий случай).

Анализ эффективности с поправкой на риск: Коэффициент Шарпа

Одного лишь анализа риска недостаточно; необходимо оценивать, насколько эффективно инвестор вознаграждается за принятый риск. Для этого используется Коэффициент Шарпа (Sharpe Ratio, SR).

SR показывает избыточную доходность (разницу между доходностью портфеля и безрисковой ставкой), полученную на единицу принятого риска (стандартного отклонения).

Чем выше коэффициент Шарпа, тем лучше скорректированная на риск доходность портфеля.

Формула Коэффициента Шарпа:

SR = (Rp - Rf) / σp

Где:

• $R_{p}$ — доходность портфеля;
• $R_{f}$ — безрисковая ставка (Risk-Free Rate);
• $\sigma_{p}$ — стандартное отклонение доходности портфеля.

Критический момент для российского рынка (2023–2025 гг.): В качестве прокси для безрисковой ставки ($R_{f}$) в России наиболее корректно использовать доходность долгосрочных облигаций федерального займа (ОФЗ).

По состоянию на 07.10.2025, доходность 10-летних ОФЗ находится в диапазоне 15,00%–15,01% годовых. Использование этого актуального показателя крайне важно для корректной оценки эффективности инвестиций в текущих условиях.

Глава 4. Актуальные стратегии и инструменты минимизации рисков в российской практике

В условиях высокой волатильности, ограниченной ликвидности и инфраструктурных ограничений, стратегии управления рисками должны быть гибкими и адаптированными к уникальным особенностям российского финансового рынка.

Адаптивная диверсификация: Переориентация инвестиционных потоков

Классическая диверсификация (распределение капитала между разными акциями и облигациями) остается базовым методом снижения несистематического риска. Однако в 2023–2025 годах диверсификация приобрела новое, геополитическое измерение. Этот инструмент позволяет инвесторам уменьшать последствия санкционного давления.

Для снижения санкционного и валютного рисков инвесторы активно переориентируют инвестиционные потоки, включая:

1. Валюты дружественных стран: Наблюдается значительный рост интереса к китайскому юаню, индийской рупии и дирхаму ОАЭ, которые используются для расчетов и накоплений вместо традиционных доллара США и евро.
2. Товарные активы: Драгоценные металлы (золото, палладий, платина) рассматриваются как защитные активы, имеющие низкую корреляцию с национальными рынками, что позволяет использовать их в качестве «тихой гавани» против геополитическог�� риска.

Хеджирование с помощью производных инструментов: Новые рыночные практики

Хеджирование — это стратегия защиты от неблагоприятного изменения цен активов путем открытия противоположных позиций на рынке производных инструментов (деривативов).

В период 2024–2025 годов на российском рынке наблюдается рост активности в сегменте деривативов, что отражает потребность бизнеса в защите от рисков:

• Валютное хеджирование: Нефинансовые компании активно используют фьючерсы и форварды на валютные пары, прежде всего, рубль/юань, чтобы зафиксировать будущие курсы для экспортно-импортных операций.
• Синтетическое фондирование: Важным трендом стало использование валютно-процентных свопов для привлечения синтетического фондирования в валютах дружественных стран (например, юанях). В условиях ограниченного доступа к традиционным западным кредитным линиям, российские компании используют свопы для преобразования рублевых обязательств в обязательства в юанях, эффективно управляя процентным и валютным рисками.
• Товарное хеджирование: В товарном сегменте в качестве базовых активов для хеджирования преимущественно используются драгоценные металлы, что позволяет производителям и инвесторам фиксировать цены на фоне высокой глобальной неопределенности.

Сценарный анализ и ужесточение требований к стресс-тестированию

Для управления риском в условиях неопределенности критически важны проактивные методы, такие как стресс-тестирование и анализ чувствительности.

Стресс-тестирование — это метод моделирования и оценки устойчивости инвестиционного портфеля или финансовой организации к экстремальным, но правдоподобным неблагоприятным сценариям (например, резкое падение цен на нефть, обвал курса рубля, введение новых санкций).

Банк России активно использует и ужесточает требования к этой процедуре, особенно для институциональных инвесторов. Яркий пример — негосударственные пенсионные фонды (НПФ). В целях повышения их финансовой устойчивости и защиты интересов вкладчиков, Банк России установил постепенное повышение порога успешного прохождения стресс-тестирования.

На текущий момент минимальный порог составляет 75%. Однако в перспективе до 2030 года этот минимальный порог должен быть повышен до 95%. НПФ, получившим результат в диапазоне 75-95%, предоставляется 9 месяцев на улучшение показателей. Это решение свидетельствует о том, что регулятор требует от участников рынка учитывать не только стандартные, но и «хвостовые» риски, готовясь к самым жестким сценариям.

Анализ чувствительности (Sensitivity Analysis), в свою очередь, позволяет определить, как изменение одного ключевого фактора (например, ставки дисконтирования, объема продаж) повлияет на ключевые показатели эффективности проекта (например, чистую приведенную стоимость, NPV), тем самым выявляя наиболее критические переменные, требующие особого внимания при управлении риском. Именно при помощи этого инструмента мы можем определить, какие факторы обладают наибольшим разрушительным потенциалом для инвестиционного портфеля.

Заключение

Инвестиционный риск в период 2023–2025 годов на российском финансовом рынке трансформировался из классической волатильной категории в комплексное явление, пронизанное структурной неопределенностью.

Проведенное исследование подтверждает, что, хотя фундаментальные теории (Марковиц, CAPM) сохраняют свою методологическую значимость, их практическое применение требует глубокой адаптации. Ключевым выводом является необходимость интеграции классических количественных метрик ($\sigma$, VaR, $\beta$) с актуальными макроэкономическими данными (Ключевая ставка ЦБ РФ 17,00%, инфляция 8,01%–8,07%) и специфическими регуляторными и геополитическими факторами.

Специфика риск-менеджмента в России в 2023–2025 гг. сводится к следующему:

1. Преобладание систематического риска: Геополитический и регуляторный риски доминируют, проявляясь в феномене «замороженных» активов (5,7–6 трлн руб.) и резких инфраструктурных изменениях (приостановка торгов USD/EUR на МосБирже).
2. Адаптивность управления: Успешные стратегии минимизации рисков переориентированы на валюты дружественных стран и активное хеджирование. Применение валютно-процентных свопов для синтетического фондирования в юанях стало новым, критически важным инструментом для корпоративного сегмента.
3. Ужесточение надзора: Регулятор (Банк России) повышает требования к стресс-тестированию НПФ, сигнализируя о необходимости максимальной готовности к неблагоприятным сценариям.

Таким образом, эффективное управление инвестиционными рисками в условиях «новой нормальности» требует от инвесторов не только владения академическим аппаратом, но и постоянного мониторинга динамично меняющейся регуляторной среды и макроэкономических показателей. Профессионалы, способные гибко сочетать количественный анализ с пониманием геополитических нюансов, будут иметь решающее конкурентное преимущество.

Список использованной литературы

1. Балабанов И. Т. Риск-менеджмент. СПб.: Питер, 2001. (И.Т. Балабанов упоминается в тексте, хотя его книги нет в списке, это универсальный источник по риск-менеджменту).
2. Гитман Л. Дж., Джонк М. Д. Основы инвестирования. – 2004.
3. Капитаненко В. В. Инвестиции и хеджирование. – 2003.
4. Кристина И. Р. Рынок облигаций: торговля и управление рисками. – 2003.
5. Ральф В. Методы анализа рисков для трейдеров и портфельных менеджеров. – 2006.
6. Рэдхед К., Хьюс С. Управление финансовыми рисками. – 2005.
7. Шарп У., Александр Г., Бэйли Дж. Инвестиции. – 2002.
8. Егорова Е. Е. Системный подход оценки риска // Управление риском. – 2002.
9. Рукин А. Портфельные инвестиции. Финансово-математические методы // Рынок ценных бумаг. – 2001.
10. Коэффициент Шарпа (Sharpe ratio): что это такое простыми словами // БКС. URL: https://bcs.ru/express/articles/koeffitsient-sharpa-sharpe-ratio-chto-eto-takoe-prosty mi-slovami (дата обращения: 07.10.2025).
11. Коэффициент Шарпа: что это такое и как его использовать // Т-Банк. URL: https://tbank.ru/invest-journal/uchebnik/koeffitsient-sharpa/ (дата обращения: 07.10.2025).
12. Объяснение коэффициента Шарпа: простой гид по измерению рискованной доходности // Morpher. URL: https://morpher.com/ru/sharpe-ratio-explained-a-simple-guide-to-measuring-risk-adjusted-return/ (дата обращения: 07.10.2025).
13. Метод Value at risk // Финансовый анализ. URL: https://1fin.ru/?id=347 (дата обращения: 07.10.2025).
14. Риск на уровне стоимости (VaR) — Определение, Формула и Пример // Familiarize Docs. URL: https://familiarize.com/ru/value-at-risk-var-opredelenie-formula-i-primer/ (дата обращения: 07.10.2025).
15. Расчет показателя бета в CAPM // Альт-Инвест. URL: https://alt-invest.ru/glossary/beta-koefficient/ (дата обращения: 07.10.2025).
16. МЕТОДЫ И ПОДХОДЫ К РАСЧЕТУ БЕТА-КОЭФФИЦИЕНТА ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СТАВКИ ДИСКОНТИРОВАНИЯ ФИНАНСОВЫХ И РЕАЛЬНЫХ ИНВЕСТИЦИЙ // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. URL: https://applied-research.ru/ru/article/view?id=14188 (дата обращения: 07.10.2025).
17. Портфельная теория Марковица, «портфель труса» Бернстайна и рациональные инвестиции: адаптация к реалиям рынка РФ в 2025 году // VC.ru. URL: https://vc.ru/finance/1031313-portfelnaya-teoriya-markovica-portfel-trusa-bernstayna-i-racionalnye-investicii-adaptaciya-k-realiyam-rynka-rf-v-2025-godu (дата обращения: 07.10.2025).
18. Развитие классической теории портфельных инвестиций // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razvitie-klassicheskoy-teorii-portfelnyh-investitsiy (дата обращения: 07.10.2025).
19. СПОСОБЫ МИНИМИЗАЦИИ РИСКОВ И ИХ ПРИМЕНЕНИЕ В РОССИЙСКОЙ ДЕЙСТВИТЕЛЬНОСТИ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sposoby-minimizatsii-riskov-i-ih-primenenie-v-rossiyskoy-deystvitelnosti (дата обращения: 07.10.2025).
20. ХЕДЖИРОВАНИЕ РЫНОЧНЫХ РИСКОВ В ОТРАСЛЯХ РЕАЛЬНОГО СЕКТОРА ЭКОНОМИКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/hedzhirovanie-rynochnyh-riskov-v-otraslyah-realnogo-sektora-ekonomiki-rossiyskoy-federatsii (дата обращения: 07.10.2025).
21. Новые стратегии хеджирования валютных рисков на российском финансовом рынке // Kadara.ru. URL: https://kadara.ru/novosti-kadara-ru/12693-novye-strategii-khedzhirovaniia-valiutnykh-riskov-na-rossiiskom-finansovom-rynke (дата обращения: 07.10.2025).
22. РИСКИ РОССИЙСКИХ ЧАСТНЫХ ИНВЕСТОРОВ НА ФОНДОВОМ РЫНКЕ В УСЛОВИЯХ ГЕОПОЛИТИЧЕСКОЙ НАПРЯЖЕННОСТИ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/riski-rossiyskih-chastnyh-investorov-na-fondovom-rynke-v-usloviyah-geopoliticheskoy-napryazhennosti (дата обращения: 07.10.2025).
23. Антисанкционные меры 2022-2025 (специальные экономические меры и меры, направленные на поддержку бизнеса и граждан) (подготовлено экспертами компании «Гарант») // Гарант. URL: https://www.garant.ru/cn/antikrizis/ (дата обращения: 07.10.2025).
24. Виды рисков инвестиционных проектов и как их прогнозировать? // Инвест-Проект. URL: https://expertcc.ru/vidy-riskov-investiczionnyx-proektov-i-kak-ix-prognozirovat/ (дата обращения: 07.10.2025).
25. МЕТОДЫ АНАЛИЗА РИСКОВ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-analiza-riskov-investitsionnyh-proektov (дата обращения: 07.10.2025).
26. ОБЗОР ФИНАНСОВОЙ СТАБИЛЬНОСТИ // Банк России. 2023. URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/156906/ofs_2023-4.pdf (дата обращения: 07.10.2025).
27. Информация Банка России от 04.06.2025 «Банк России повышает требования к стресс-тестированию НПФ» // Гарант. URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/411326296/ (дата обращения: 07.10.2025).
28. Стресс-тестирование долгосрочных инвестиций на рынке акций России: факторный анализ в разрезе секторов за 2020-2025 гг. // Финансовый университет. URL: https://fa.ru/science/instytuty/inst-ekon-analiz/Documents/Stresstest_dolgosrochnih_investicij_na_rynke_akcij_Rossii_2020-2025.pdf (дата обращения: 07.10.2025).
29. НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬ И РИСКИ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ // HSE.ru. URL: https://www.hse.ru/data/2010/06/17/1210850239/Глава%2015.pdf (дата обращения: 07.10.2025).
30. НОВЫЙ ПОДХОД К АНАЛИЗУ ВОЛАТИЛЬНОСТИ И РИСКА В ПОРТФЕЛЬНЫХ ИНВЕСТИЦИЯХ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/novyy-podhod-k-analizu-volatilnosti-i-riska-v-portfelnyh-investitsiyah (дата обращения: 07.10.2025).