CC BY
35
_08.00.05 ЭКОНОМИКА И УПРАВЛЕНИЕ НАРОДНЫМ ХОЗЯЙСТВОМ_
08.00.05 УДК 338.1
Б01: 10.24411/2227-9407-2020-10072
АНАЛИЗ ОСНОВНЫХ ПОДХОДОВ К ОЦЕНКЕ УГРОЗ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ КОНЪЮНКТУРЫ:
ЗАРУБЕЖНЫЙ ОПЫТ
© 2020
Светлана Александровна Гребенкина, старший преподаватель кафедры «Анализ рисков и экономическая безопасность» Финансовый университет при Правительстве РФ, Москва (Россия) Оксана Владимировна Коновалова, кандидат экономических наук,
доцент кафедры «Анализ рисков и экономическая безопасность» Финансовый университет при Правительстве РФ, Москва (Россия) Людмила Хасановна Боташева, кандидат экономических наук, доцент кафедры «Анализ рисков и экономическая безопасность» Финансовый университет при Правительстве РФ, Москва (Россия)
Аннотация
Введение: статья посвящена исследованию методических основ оценки макроэкономических угроз в развитых странах, используемых для определения приоритетов государственной политики в рамках обеспечения экономической безопасности государства.
Материалы и методы: в работе приведены наиболее известные зарубежные методики мониторинга угроз экономической конъюнктуры. На основе анализа отчетных форм подразделения финансовых исследований США, Центральных банков Японии, Великобритании и ряда европейских стран авторами исследованы методические основы оценки макроэкономических уязвимостей. При проведении исследования применены методы системного и статистического анализа, наблюдения, обобщения, интерпретации результатов. Результаты: проанализированы основные подходы, используемые в развитых странах, позволяющие выявлять текущие уязвимости защищенности государства в современных условиях функционирования и разрабатывать превентивные меры обеспечения экономической безопасности страны. Отмечена их высокая значимость, определяющая основные направления государственной политики с целью обеспечения финансовой стабильности государства. Раскрыты ответственные подразделения, наборы индикативных показателей, основные этапы проведения и отчетные документы, формируемые по результатам проводимых оценок макроэкономических угроз. Приведены практические примеры использования методик, отражающие основные угрозы и подверженность им государства.
Обсуждение: в основу используемых методических подходов заложена специфика функционирования зарубежных стран, что определяет их отличительные особенности. На основе проведенного анализа авторами выявлены основные преимущества и недостатки существующих методик оценки макроэкономических угроз развитых стран.
Заключение: отмечено, что, несмотря на схожесть отдельных методов, используемых в зарубежных странах, каждое государство адаптирует применяемые методики с учетом задач государственной политики, особенностей функционирования и состояния своей финансовой системы. Материалы исследования позволяют систематизировать существующие подходы к оценке угроз экономической конъюнктуры, обеспечивая возможность заимствования отдельных аспектов для российской практики в рамках перенятия положительного опыта. Ключевые слова: государственная политика, зарубежные страны, индикаторы, макроэкономические угрозы, международный опыт, методика оценки, тепловая карта, финансовая стабильность, экономическая безопасность, экономическая конъюнктура.
Для цитирования: Гребенкина С. А., Коновалова О. В., Боташева Л. Х. Анализ основных подходов к оценке угроз экономической конъюнктуры: зарубежный опыт // Вестник НГИЭИ. 2020. № 8 (111). С. 36-50. DOI: 10.24411/2227-9407-2020-10072
ANALYSIS OF THE BASIC APPROACHES TO THE EVALUATION OF THREATS TO THE ECONOMIC ENVIRONMENT: FOREIGN EXPERIENCE
© 2020
Svetlana Aleksandrovna Grebenkina, assistant professor of the chair «Risk analysis and economic security»
Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow (Russia) Oksana Vladimirovna Konovalova, Ph. D. (Economy), associate professor of the chair «Risk analysis and economic security» Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow (Russia) Lyudmila Khasanovna Botasheva, Ph. D. (Economy), associate professor of the chair «Risk analysis and economic security» Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow (Russia)
Abstract
Introduction: the article is devoted to the study of the methodological framework for assessing macroeconomic threats in developed countries, used to determine the priorities of state policy in the framework of ensuring the economic security of the state.
Materials and methods: the work presents the most famous foreign methods for monitoring threats to the economic situation. Based on an analysis of the reporting forms of the financial research unit of the United States, Central Banks of Japan, the UK and several European countries, the authors investigated the methodological framework for assessing macroeconomic vulnerabilities. During the study, methods of system and statistic analysis, observation, generalization, interpretation of the results were applied.
Results: the main approaches used in developed countries to identify current vulnerabilities of state security in modern conditions of operation and to develop preventive measures to ensure the economic security of the country are analyzed. Their high significance was noted, which determines the main directions of state policy with the aim of ensuring the financial stability of the state. Responsible departments, sets of indicative indicators, the main stages of the conduct and reporting documents generated by the results of ongoing assessments of macroeconomic threats are disclosed. Practical examples of the use of techniques reflecting the main threats and their exposure to the state are given. Discussion: the methodological approaches used are based on the specifics of the functioning of foreign countries, which determines their distinctive features. Based on the analysis, the authors identified the main advantages and disadvantages of existing methods for assessing the macroeconomic threats of developed countries. Conclusion: it is noted that despite the similarity of individual methods used in foreign countries, each state adapts the applied methods taking into account the tasks of state policy, the features of functioning and the state of its financial system. The research materials allow us to systematize existing approaches to assessing threats to the economic situation, providing the possibility of borrowing certain aspects for Russian practice as part of the adoption of positive experience.
Keywords: government policy, foreign countries, macroeconomic threats, indicators, international experience, assessment methodology, heatmap, financial stability, economic security, economic conditions.
For citation: Grebenkina S. A., Konovalova O. V., Botasheva L. Kh. Analysis of the basic approaches to the evaluation of threats to the economic environment: foreign experience // Bulletin NGIEI. 2020. № 5 (108). P. 36-50. DOI: 10.24411/2227-9407-2020-10072
Введение
В современных условиях развития, обусловленных ростом глобализационных процессов, усилением мировой турбулентности и неопределенности [1; 19], особое значение приобретает обеспечение экономической безопасности государства, под которой понимают «такое состояние экономики и институтов власти, при котором обеспечиваются гарантированная защита национальных интересов, социально направленное развитие страны в целом, достаточный оборонный потенциал даже при
наиболее неблагоприятных условиях развития внешних и внутренних процессов» [2, с. 6]. Это обуславливает необходимость проведения своевременного мониторинга макроэкономических угроз.
В мировой практике известно несколько подходов к оценке уровня уязвимостей к внешним деструктивным явлениям, обеспечивая защищенность национальных интересов государства [3; 20]. Различие в используемых методических основах обусловлено спецификой государственного управления страны и уровнем подверженности существующим
угрозам. Несмотря на ряд работ, посвященных проблемам формирования инструментария оценки уяз-вимостей в зарубежных странах [4; 5; 6; 7; 18 и др.], принятые международные методики находят свое отражение в нормативно-правовых документах, реализуясь преимущественно через оценку состояния финансовой стабильности, тем самым определяя вектор государственной политики.
Материалы и методы
В работе рассмотрены наиболее известные зарубежные методики мониторинга угроз экономической конъюнктуры. На основе анализа отчетных форм подразделения финансовых исследований США, Центральных банков Японии, Великобритании и ряда европейских стран авторами исследованы методические основы оценки макроэкономических уязвимостей. При проведении исследования применены методы системного анализа, наблюдения, обобщения, интерпретации результатов.
Результаты
Особое внимание заслуживает американский опыт оценки макроэкономических угроз, влияющих на финансовую стабильность страны. США выступает значимым участником глобальных экономических интеграционных процессов, что обуславливает высокую подверженность макроэкономическим угрозам [8]. Методика оценки разрабатывается и реализуется специальным подразделением финансовых исследований (OFR), ответственным за обеспечение достоверной финансовой информацией, формирование стандартов и проведение анализа финансовой стабильности. В основу заложен индикативный подход, включающий мониторинг уязвимостей финансовой системы (FSVM) и индекс финансового стресса (FSI). При этом в отчете о финансовой стабильности США под уязвимостями подразумеваются факторы, которые могут вызывать или усиливать сбои в финансовой системе в будущем. Стресс, в свою очередь, раскрывается через нарушение нормального функционирования финансовой системы, характеризуя величину и источники стресса. Высокие или растущие индикаторы уязвимостей свидетельствуют о возрастающем риске нарушений финансовой стабильности в будущем [9].
Оценка уязвимостей финансовой системы (FSVM) включает разработку «тепловой» карты из 58 индикаторов, сгруппированных в шесть основных категорий, характеризующих ключевые виды рисков финансовой нестабильности:
- макроэкономические (macroeconomic risks), включающие такие показатели, как: инфляция, чрезмерные государственные займы и чрезмерная зависимость от трансграничного финансирования;
- рыночные (market risks) - показатели чрезмерных колебаний, премии за низкий риск и превышения аппетита к финансовому риску и принятия риска;
- кредитные риски (credit risks) широко распространенных кредитных дефолтов или правонарушений со стороны домашних хозяйств и нефинансовых предприятий;
- платежеспособности и кредитного плеча (solvency/leverage risks) - показатели чрезмерного левериджа в финансовых учреждениях или другие риски их платежеспособности;
- финансирования и ликвидности (funding/ liquidity risks) - риски в механизмах краткосрочного финансирования и ликвидности для финансовых рынков и финансовых учреждений;
- кризис (contagion risks) - показатели потенциальной уязвимости от передачи стресса в финансовую систему США через финансовые учреждения и рынки.
Общую методику можно представить в виде двух этапов:
I этап: ежеквартальные наблюдения каждого показателя ранжируются от самой низкой потенциальной уязвимости до самой высокой потенциальной уязвимости. Ранговые оценки преобразуются в процентили, определяемые как отношение порядкового ранга к количеству наблюдений для каждого показателя, формируя шесть групп уровней риска с шагом 16,6.
II этап: процентили переводятся в цвета тепловой карты от зеленого (самого низкого уровня риска, соответствующего уровню 1) до красного (самого высокого уровня риска, соответствующего уровню 6). Цвет на тепловой карте соответствует состоянию каждого индикатора в его долгосрочном диапазоне. Движение в сторону красного указывает на усиление потенциальной уязвимости.
Баллы по шести категориям риска создаются путем агрегирования баллов по показателю. Для этого по каждому кварталу интегральный показатель рассчитывается как среднее арифметическое из значений показателей, переведенных в проценты. Полученные средние значения для каждой категории ранжируются от самой низкой до самой высокой потенциальной уязвимости. Оценочные баллы конвертируются в процентили, которые затем переводятся в цвета тепловой карты согласно описанной выше методики [10].
Как и в случае с отдельными индикаторами, оценки по категориям имеют цветовую кодировку для обозначения возрастающей степени потенциальной уязвимости в зависимости от позиции каж-
дого наблюдения в пределах его долгосрочного диапазона. Пример оценки рисков по категориям представлен в таблице 1, характеризуя их уровень от минимального 1 до максимального 6.
Среди преимуществ инструмента отметим простоту и наглядность. Вместе с тем среди минусов стоит выделить следующие:
Во-первых, FSVM не охватывает все уязвимости. У многих уязвимостей недостаточно данных для их оценки (например, кредитное плечо в хедж-фондах). Некоторые уязвимости должны оцениваться качественно (например, некоторые операционные риски). Другие уязвимости остаются неизмен-
ными со временем, что затрудняет их корректное измерение с помощью «тепловой карты», построенной на основе изменений от высокой до низкой степени (например, структурные особенности, такие как риск в фондах денежного рынка).
Во-вторых, FSVM не включает качественную информацию, смягчающие факторы или экспертную интерпретацию - все это необходимо для правильной оценки уровня уязвимости.
Учитывая эти ограничения, FSVM должен интерпретироваться и использоваться в контексте с другой информацией и проведением экспертного анализа.
Таблица 1. Тепловая карта по категориям внешних рисков США за 2018-2019 год Table 1. Heat map by categories of US external risks for 2018-2019
Категория риска / Risk category 2018 2019
1 квартал / 1 quarter 2 квартал / 2 quarter 3 квартал / 3 quarter 4 квартал / 4 quarter 1 квартал / 1 quarter 2 квартал / 2 quarter 3 квартал / 3 quarter 4 квартал / 4 quarter
Макроэкономический
риск / Macroeconomic 2 1 1 1 4 5 4 5
risk
Рыночный риск / Market risk 6 6 6 6 6 5 5 6
Кредитный риск / Credit risk 2 2 3 3 3 3 3 3
Риск платежеспособно-
сти и кредитного плеча / 3 1 1 2 1 1 1 1
Solvency and leverage risk
Риск финансирования и
ликвидности / Funding 2 4 4 3 3 3 4 4
and liquidity risk
Риск кризиса / Contagion risk 2 2 2 3 3 3 3 3
Источник: составлено авторами на основе данных Financial System Vulnerabilities Monitor [Электронный ресурс]. URL: https://www.financialresearch.gOv/financial-vulnerabilities/#/ (дата обращения 20.04.2020)
Учитывая эти ограничения, FSVM должен интерпретироваться и использоваться в контексте с другой информацией и проведением экспертного анализа.
В свою очередь, второй инструмент - интегральный индекс финансового стресса (FSI) представляет собой ежедневный мониторинг мировых финансовых рынков. Каждая переменная в индексе измеряет особенность финансового стресса. Финансовый стресс может быть зафиксирован, исходя из совместной динамики переменных во времени. Статистический алгоритм фиксирует это совместное движение и производит набор весовых коэффициентов для переменных. Переменные состоят из 33 индикаторов финансового рынка, сгруппированных в пять категорий:
• кредит (credit) - содержит показатели кредитных спредов, представляющих собой разницу в стоимости заимствования для компаний с различной кредитоспособностью. В периоды стресса кредитные спреды могут расширяться, когда увеличивается риск дефолта или нарушается функционирование кредитного рынка. Более широкие спреды могут указывать на то, что инвесторы менее охотно держат долги, что увеличивает затраты заемщиков на получение финансирования;
• оценка акций (equity valuation) - содержит оценку акций по нескольким индексам фондового рынка, отражающих доверие инвесторов и склонность к риску. В период стресса стоимость акций может упасть, если инвесторы станут менее склонны к рискованным активам;
• финансирование (funding) - содержит показатели, отражающие, насколько легко учреждения могут финансировать свою деятельность. В периоды стресса финансовые рынки могут быть «заморожены», если участники посчитают высокими кредитный риск контрагента или риск ликвидности;
• надежность активов (safe assets) - содержит показатели оценки активов, которые имеют стабильные и предсказуемые денежные потоки. В периоды стресса более высокая оценка безопасных активов может указывать на то, что инвесторы переходят от рискованных или неликвидных активов к более безопасным активам;
• волатильность (volatility) - содержит показатели прогнозируемой и реализованной волатильно-сти на фондовых, кредитных, валютных и товарных рынках. В период стресса растущая неопределенность в отношении стоимости активов или поведения инвесторов может привести к повышению вола-тильности.
FSI измеряет общесистемный стресс и рассчитывается после каждого торгового дня в США. Дневное значение индекса представляет собой средневзвешенный уровень по каждой переменной, наблюдаемой на рынке в этот день, по отношению к ее историческим значениям. Индекс, равный нулю, свидетельствует о том, что стресс находится на нормальном уровне. Положительным считается уровень стресса выше среднего и отрицательным, когда уровень стресса ниже среднего. Отличительной особенностью инструмента является возможность оценки каждой из пяти проекций, а также систематизация по регионам, вызывающим стресс.
Методика выведения индекса имеет довольно простую конструкцию, включая 2 основных этапа:
I этап: выбор индикатора. Выбор индикатора начинается с обзора информации о текущем состоянии, определении сигналов финансового стресса, сгруппированных по 5 основным категориям. При этом в поле зрения попадают три региона: внутренние рынки США, страны с развитой экономикой (особое внимание уделяется еврозоне и Японии) и развивающиеся рынки.
II этап: агрегирование индикаторов, представляющее собой объединение качественных факторов с количественным тестом на избыточную информацию. Исходя из того, что исторические данные на финансовых рынках могут содержать как кризисный период, так и периоды спокойствия, используется скользящий 500-дневный анализ парной корреляции, чтобы определить, действительно ли два индикатора дают одну и ту же информацию в разные периоды. Если эта корреляция неизменно высока
(коэффициент корреляции больше 0,8) в обоих случаях, то признается, что они дают одинаковую информацию. В отсутствие веской причины сохранять такой показатель в индексе, например, для баланса по категориям индикаторов, такой показатель может быть исключен из набора.
Методика оценки FSI исходит из предположения, что финансовый стресс проявляется, когда показатели движутся вместе. То есть степень одновременного совместного движения показателей отражает системный финансовый стресс. Одновременно с этим учитывается взаимосвязь между показателями, меняющимися с течением времени по мере развития финансовой системы, что предполагает динамичный подход. При этом с учетом текущей обстановки индикаторы для измерения симптомов финансового стресса могут быть удалены или заменены на иные. Оценка степени одновременного совместного движения производится с использованием модели динамического фактора с одним скрытым фактором, обобщения классического анализа главных компонентов. Вектор весов индикаторов модели показывает направление совместного движения наибольшего количества показателей. В отличие от других методик вектор весов оценивается при каждом вычислении индекса, используя информацию, доступную на эту дату, а не информацию из последующих дат. Прошлые значения индекса не пересчитываются. Наконец, несбалансированная структура набора панельных данных учитывается путем оценки модели динамического фактора с использованием итеративного метода наименьших квадратов, а не классического разложения по сингулярным значениям [11]. Пример результатов расчета индекса финансового стресса представлен на рисунке 1.
Так, согласно полученным результатам рисунка 1 на отчетную дату 27.04.2020 года превышение значений продемонстрировали индикаторы во-латильности и кредитные индикаторы, что свидетельствует о возрастающей неопределенности рынка.
Изложенные выше два инструмента являются основой количественного мониторинга. Результаты оценок уязвимостей и общесистемного риска публикуются в Отчете о финансовой стабильности и годовом отчете для Конгресса.
Обобщая вышеизложенное, отметим удобство и наглядность использования инструментов, возможность замены или исключения ряда индикаторов, исходя из направления развития финансовой системы (как например, в случае с индексом FSI). Наряду с этим, для получения полной картины о
возможных угрозах международной конъюнктуры, оказывающих деструктивное влияние на финансовую стабильность экономики США, необходимо их
использование в совокупности с качественным анализом информации о текущей ситуации, применением метода экспертных оценок.
Рис. 1. Динамика индекса финансового стресса США Fig. 1. The dynamics of the US financial stress index Источник: составлено авторами на основе материалов сайта подразделения финансовых исследований США
financial research [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.fmancialresearch.gov/press-releases/2019/12/11/office-of-financial-research-reports-on-risks-to-financial-stability/ (дата обращения 20.04.2020).
Интересным также представляется японский опыт оценки угроз, основанный на макропруденци-альном подходе, ключевым инструментом которого выступает стресс-тестирование, а также индикативный анализ с построением «тепловой карты». Отметим, что специфической чертой обеспечения экономической безопасности страны является упор на учет внешних угроз и методов их решения [12]. Оценка внешнего воздействия производится во взаимосвязи стрессового события на отдельные макроэкономические переменные, в частности уровень валового внутреннего продукта (ВВП). Базовый сценарий на ближайшее будущее установлен на основе прогнозов нескольких исследовательских институтов и средних прогнозов по рынкам, а средне-и долгосрочный базовый сценарий основан на упрощенных макроэкономических допущениях. Сценарии построены таким образом, что возникает стресс, подобный ситуации во время мирового финансового кризиса. Проводится два типа тестов с разными временными горизонтами: регулярный стресс-тест, предполагающий немедленную реали-
зацию риска, а также среднесрочный и долгосрочный стресс-тест, предполагающий, что это событие произойдет через 5 лет. Второй стресс-тест проводится для изучения возможного длительного снижения прибыльности финансовых учреждений Японии. Базовый сценарий (baseline scenario) предполагает, что экономика Японии будет продолжать расти, доходность государственных облигаций будет изменяться в соответствии с форвардными ставками, цены на акции (TOPIX) и курсы иностранных валют не изменятся по сравнению с уровнями, зарегистрированными периодом ранее. Второй сценарий («хвостового» риска или tail event scenario) предусматривает ситуацию, при которой финансовые рынки испытывают снижение цен на акции (TOPIX), повышение внешних процентных ставок, причем все они происходят в той же степени, что и во время мирового финансового кризиса. При этом предполагается существенное замедление экономического роста за рубежом, похожее на то, что наблюдалось во время мирового финансового кризиса. Соответственно, предполагается, что разрыв в объеме производства
Японии также ухудшается до уровня, сопоставимого с тем, который наблюдался в то время [13].
Среди основных показателей, используемых для проведения стресс-тестирования: реальный ВВП (за рубежом), реальный ВВП Японии, разрыв ВВП, казначейские дисконтные счета, прогноз доходности JGB (на срок 3 месяца, 5 лет и 10 лет), цены на акции (ТОР1Х), номинальные курсы валют.
Помимо этого, Банком Японии разработана система раннего предупреждения о финансовых дисбалансах, а также индексы финансовой активности ^АК^), что позволяет провести всестороннюю оценку перегрева и переохлаждения финансовой деятельности, изучив, насколько отдельные показатели отклоняются от своих исторических тенденций. Индексы финансовой активности используются как один из инструментов оценки уязвимости финансовой системы к макроэкономическим угрозам, результаты которой публикуются в полугодовом отчете о финансовой системе (FSR). Это служит основой для разработки институциональных схем и основных направлений политики обеспечения стабильности финансовой системы. Также Банк использует результаты анализа для формирования руководящих указаний и рекомендаций финансовым учреждениям, проведения денежно-кредитной политики в средне- и долгосрочной перспективе [13].
Для построения среднего тренда используется трехлетний период. Финансовая система считается «перегретой», если текущие уровни индикаторов отклоняются от своих трендов более, чем на их максимальные пороговые значения, тогда как финансовая активность признается «переохлаждением» в случае, если они отклоняются ниже своих нижних границ. В отчетах результаты оценки перегрева или переохлаждения для отдельных индикаторов отражаются в форме «тепловой карты», где красная зона показывает, что рассматриваемый индикатор склонен в сторону перегрева, синяя - переохлаждение и зеленый - промежуточное состояние.
Общую методику оценки можно представить в виде трех этапов:
I этап: выбор индикаторов на основе предыдущих исследований. Для обеспечения статистической оценки рассматриваемые показатели ограничиваются теми, для которых имеются данные за период «финансового пузыря» в экономике Японии с 1986 по 1991 годы.
II этап: систематизация показателей по категориям. Сначала классификация осуществляется по трем секторам: сектор финансовых учреждений, сектор финансового рынка, частный сектор. Затем
происходит разделение их на инвестиционную деятельность с учетом активов и обязательств каждого сектора. В дополнение к приведенной выше классификации используются также две категории показателей - цены на активы: акции и недвижимость.
III этап: выбор подходящих индикаторов для каждой категории на основе статистической оценки. Для индикаторов рассчитываются их тренды и отклонения между их фактическими уровнями и их тенденциями. Степень отклонения последних значений показателей от их тенденции свидетельствует об уровне «перегрева» или «переохлаждения» в финансовой деятельности. Так, слишком большое отклонение (значительно превышающее тренд) отношения фактической стоимости кредита к ВВП интерпретируется как сигнал о «перегреве». При установке пороговых уровней вычисляются среднеквадратиче-ские значения суммы отклонений между фактическими значениями и значениями тренда, далее анализируются пять случаев отклонений: 1 раз, 1,25 раза, 1,5 раза, 1,75 раза и 2 раза. Как правило, для расчета самого тренда используется 3 метода: на основе ретроспективного анализа с 3-летним обратным скользящим средним, используемого в тепловых картах индексов финансовой активности, а также ретроспективный анализ с 8-летним обратным скользящим средним и односторонний фильтр HP с большим параметром сглаживаний (с параметром сглаживания X = 400 000). Первый метод используется как наиболее эффективный подход для измерения краткосрочных колебаний, в то время как 2 последних - более подходящие для анализа средне- и долгосрочных колебаний. Суть HP-фильтра можно раскрыть следующим образом. Например, рассмотрим серию, начинающуюся с 1 квартала 2000 года. Предположим, что необходимо спрогнозировать ее тренд за период с 1 квартала 2005 года по 4-й квартал 2013 года. При использовании одностороннего HP-фильтра значение тренда в 1 квартале 2005 года сначала рассчитывается путем применения фильтра к данным с 1 квартала 2000 года по 1 квартал 2005 года. Затем для построения тренда со 2 квартала 2005 года расчет производится путем применения фильтра к данным с 1 квартала 2000 года по 2 квартал 2005 года. Таким образом, значение тренда каждого периода рассчитывается путем применения фильтра HP к данным за период с 1 квартала 2000 года по рассматриваемый период. В этом случае, когда новые данные за 1 квартал 2014 года становятся доступными по прошествии некоторого времени и вычисляется значение тренда в этом периоде, показатели прошлого тренда и отклонений не изме-
няются, пока прошлые данные исходного ряда не будут пересмотрены [14].
Одной из особенностей всех трех методов расчета трендов является то, что значения прошлых трендов или отклонений не пересматриваются путем добавления новых данных для расчета. Это обусловлено тем, что, делая суждения в режиме реального времени, необходимо использовать только актуальные цифры, доступные в каждый момент времени.
Таким образом, согласно предложенной методике оценки выделяют 159 индикаторов, разбитых на 14 категорий (отношение совокупного объема кредитов к ВВП, цены на акции, денежный мультипликатор (отношение М2 к денежной базе) и М2,
цены на землю, соотношение инвестиций в основной капитал к ВВП, отношение маржи купленных акций к проданным, отношение частных инвестиций к ВВП, отношение инвестиций домохозяйств к располагаемым доходам, отношение корпоративного кредита к ВВП, отношение инвестиций в недвижимость к ВВП, отношение кредитов на недвижимость к ВВП), для каждой из которых выбирается один наиболее значимый показатель посредством статистической оценки [15]. Это означает, что расчет итогового индекса финансового состояния будет включать только 14 показателей.
Пример оценки с использованием «тепловой карты» представлен в таблице 2.
Таблица 2. Тепловая карта макроэкономических рисков финансовой системы Японии по состоянию на октябрь-декабрь 2019 года
Table 2. Heat map of macroeconomic risks of the financial system of Japan as of october-december 2019
Индикатор / Indicator Год / Year
2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Финансовые институты / Financial institutes Депозитарные учреждения кредитных отношений / Depository institutions of lending attitudes
Скорость роста агрегата М2 / Growth rate of M2
Финансовые рынки / Financial markets Доля акций в портфелях институциональных инвесторов / Equity weighting in institutional investors' portfolios
Покупка акций по марже к продажам по марже / Stock purchases on margin to sales on margin ratio
Частный сектор / Private sector Соотношение частных инвестиций и ВВП / Private investment to GDR ratio
Соотношение общих заимствований к ВВП / Total credit to GDR ratio
Домашние хозяства / Households Отношение инвестиций домашних хозяйств к располагаемому доходу / Household investment to disposable income ratio
Объем заимствований населения к ВВП / Household loans to GDR ratio
Окончание таблицы 2 / End of table 2
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Корпоративный сектор / Corporative sector Соотношение инвестиций в основной капитал к ВВП / Business fixed investment to GDR ratio
Соотношение корпоративного кредитования к ВВП / Corporate credit to GDR ratio
Недвижимость / Real estate Соотношение инвестиций фирм недвижимости к ВВП / Real estate firms' investment to GDR ratio
Соотношение кредитов на недвижимость к ВВП / Real estate loans to GDR ratio
Цены на активы / Asset prices Цены на акции / Stock prices
Соотношение цен на землю к ВВП / Land prices to GDR ratio
Источник: составлено автором на основе данных Financial system Report Bank of Japan, April, 2020 [Электронный ресурс]. URL: https://www.boj.or.jp/en/research/brp/fsr/data/fsr200421b.pdf (дата обращения 20.04.2020)
Так, согласно результатам, отраженным на карте, финансовая система Японии в целом поддерживает стабильность и продолжает предоставлять средства, необходимые для экономической деятельности. Красные зоны наблюдаются лишь по двум индикаторам, характеризующим соотношение общего объема кредитных средств к ВВП и займов на недвижимость. Вместе с тем отмечается возможность увеличения кредитного и рыночного риска. Крупные японские банки значительно расширили свою деятельность на глобальном рынке, региональные финансовые учреждения также увеличили инвестиции в зарубежные ценные бумаги, что обусловило повышение восприимчивости финансовой системы страны к потенциальным шокам, происходящим за рубежом, таким как существенные корректировки цен на активы на мировых финансовых рынках. Кроме того, отражая увеличение внешней подверженности крупных банков, для них остается важной задачей укрепление базы финансирования в иностранной валюте для обеспечения стабильной ликвидности финансирования в долларах США и других валютах.
Подытоживая вышеизложенное, отметим, что преимуществом методики выступает рассмотрение показателей, характеризующих угрозы во взаимосвязи с историческими особенностями страны -прошлыми кризисами. Вместе с тем усложнение экономической конъюнктуры может обуславливать затруднение идентификации сигналов современных кризисов, что требует учета множества иных, ранее
не рассматриваемых, показателей и тенденций, что можно отнести к недостаткам.
В Великобритании, в свою очередь, ответственность за обеспечение устойчивости и готовности финансовой системы к широкому спектру рисков несет Комитет по финансовой политике (FPC). В основу заложен учет и защита национальных интересов страны [16]. Основным инструментом оценки выступает стресс-тестирование, результаты которого публикуются каждый год. Особенностью стресс-тестирования выступает рассмотрение негативного сценария, согласно которому мировой ВВП падает на 2,6 %, ВВП Великобритании сокращается на 4,7 %, ставка по банкам повышается до 4 %, уровень безработицы в Великобритании увеличивается до 9,2 %, цены на жилую недвижимость снижаются на 33 %, а на коммерческую недвижимость падают на 41 %. Сценарий стресса также включает в себя серьезный глобальный шок, внезапную потерю аппетита иностранных инвесторов на британские активы, падение индекса обменного курса стерлингов на 28 %, повышение ставки Банка до 4 % и значительные штрафы за ненадлежащие действия. Так, ежегодный стресс-тест циклического сценария (ACS) 2019 года показал, что финансовая английская система будет устойчива к глубоким одновременным рецессиям в мировой экономике, которые в целом более серьезны, чем глобальный финансовый кризис, в сочетании с большим падением цен на активы и отдельным стрессом неправомерных расходов. Поэтому финан-
совые организации смогут продолжать удовлетворять спрос на кредиты со стороны британских домо-хозяйств и предприятий даже в маловероятном случае этих крайне неблагоприятных условий, сохраняя свою устойчивость.
При этом проводимый анализ сопровождается методом экспертных оценок. Для оценки уязвимости финансовой системы к глобальным рискам используются преимущественно следующие показатели: чистая позиция иностранных активов к ВВП, отношение кредита к ВВП, рост кредитования частного нефинансового сектора, валовой внешний долг к ВВП, глобальные спреды по корпоративным облигациям, долгосрочная реальная процентная ставка.
Говоря про европейские страны в целом, отметим, что в основе их стресс-тестирования заложен трехлетний негативный макроэкономический сценарий, разработанный Европейским центральным Бан-
ком совместно с Европейским советом по системным рискам (ESRB). Анализ носит в первую очередь надзорный характер. При этом можно отметить некоторые недостатки. Так, при оценке рисков используется статистический балансовый метод (стресс-тестирование строится во взаимосвязи с анализом баланса крупных банков), отсутствует наблюдение реакции банков на шоки и оценка взаимодействия внутри банковского сектора, а также между другими секторами экономики. Помимо этого, не учитываются последующие тренды внутри финансового сектора и реальной экономики. Вместе с тем, результаты стресс-теста с учетом анализа адекватных сигналов могут быть использованы для обеспечения финансовой стабильности в рамках антикризисной политики [17].
В целом основные классификации стресс-тестирования разных стран можно представить в таблице 3.
Таблица 3. Основные подходы к стресс-тестированию передовых стран
Table 3. Key Stress Testing Approaches in Advanced Countries
Учет «эффектов заражения» /
Accounting for «infection effects»
Применение / Applying Вид стресс-теста / Type of stress test Примеры реализации / Implementation examples Между банками / Between banks Между секторами финансового рынка / Between sectors of the financial market Между финансовым и реальным секторами / Between financial and real sectors
1 2 3 4 5 6
Надзорные стресс-
Оценка достаточности тесты по индиви- Широкий круг
капитала / Capital adequacy дуальным сцена- стран / Wide range - - -
assessment риям / Individual scenario stress tests of countries Европейская
Оценка достаточности Надзорные стресс- служба банков-
капитала, обеспечение тесты по общему ского надзора,
финансовой стабильности / сценарию / Банк Англии / - - +/-
Capital adequacy assessment, Generic Stress European Banking
ensuring financial stability Tests Authority, Bank of England
Оценка достаточности капитала, обеспечение финансовой стабильности / Capital adequacy assessment, ensuring financial stability Надзорные стресс-тесты, рассчитываемые регуляторами / Regulatory stress tests calculated by regulators Федеральная резервная система США / Federal reserve system of USA - - -
Обеспечение финансовой стабильности / Financial stability Секторальные стресс-тесты / Sectoral Stress Tests Банк Японии / Bank of Japan 45 + - +
Окончание таблицы 3 / End of table 3
1 2 3 4 5 6
Европейский Цен-
тральный банк,
ряд стресс-тестов
Обеспечение финансовой стабильности / Financial Макропруденци-альные стресс-тесты / в рамках программы оценки финансового сектора / European Central bank, a series of stress tests as part of the finan- + + +
stability Macroprudential Stress Tests
cial sector assessment program
Источник: составлено автором на основе данных аналитической записки департамента финансовой стабильности Банка России, сентябрь 2017/ Макропруденциальное стресс-тестирование финансового сектора: Международный опыт и подходы Банка России. [Электронный ресурс]. URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/ File/235 05/analytic_note_170928_dfs .pdf (дата обращение 20.04.2020)
В основе стресс-тестирования многих стран заложены преимущественно схожие показатели.
Ключевые индикаторы оценки финансовой устойчивости передовых стран представлены в таблице 4.
Таблица 4. Ключевые индикаторы оценки финансовой устойчивости передовых стран Table 4. Key indicators for assessing the financial stability of advanced countries
Страна / Country
Показатель / Indicator
Дания / Denmark
Отношение объема кредитования к ВВП, коэффициент кредитного плеча, процентная маржа, отношение рыночной стоимости акции к ее балансовой стоимости, соотношение общей суммы кредитования к средней рыночной стоимости, средняя ставка кредитования, динамика реальных цен на акции, динамика реальных цен на недвижимость и другие/the ratio of lending to GDP, leverage ratio, interest margin, the ratio of the market value of a share to its book value, the ratio of total loans to average market value, average lending rate, real stock price dynamics, real estate price dynamics and others
Отношение кредита к ВВП, коэффициент доступности жилья, реальные цены на коммерческую недвижимость, коэффициент финансирования/ loan-to-GDP ratio, housing affordability ratio, real prices for commercial real estate, financing ratio Отношение кредита к ВВП, предполагаемые премии за риск, долги домохозяйств к располагаемому доходу и иные/ ratio of credit to GDP, estimated risk premiums, household debts to disposable income and other
Отношение кредита к ВВП, цены на акции, цены на рынке недвижимости, цены на коммерческую и промышленную недвижимость/ ratio of credit to GDP, stock prices, real estate prices, prices for commercial and industrial real estate
Показатели объема ипотеки, показатели цен на недвижимость, показатели общего экономического состояния/ indicators of the volume of mortgages, indicators of real estate prices, indicators of the general economic condition Источник: составлено автором на основе данных New Financial Activity Indexes: Early Warning System for Financial Imbalances in Japan [Электронный ресурс]. URL: https://www.boj.or.jp/en/research/wps_rev/wps_2014/ data7wp14e07.pdf (дата обращения 20.04.2020).
Норвегия / Norway
Швеция / Sweden
Исландия / Iceland
Швейцария / Switzerland
Представленные в таблице индикаторы демонстрируют довольно универсальный характер, позволяя применять их в оценке иных зарубежных стран.
Обсуждение
Необходимость разработки набора индикативных показателей угроз и методики оценки обусловлено высокой значимостью системного мони-
торинга уязвимостей, необходимого для разработки своевременных мер развития и программ планирования государства в современных условиях функционирования. В основу используемых методических подходов заложена специфика функционирования зарубежных стран, что определяет их отличительные особенности, несмотря на схожесть ряда методов. Так, среди характерных черт американской методики стоит отметить удобство и наглядность использования инструментов, возможность замены или исключения ряда индикаторов, исходя из направления развития финансовой системы. Вместе с тем анализ продемонстрировал недостаточный учет качественного метода учета текущей ситуации, подкрепленного экспертными оценками. Особенность японской модели заключается в учете специфики исторического развития страны - прошлых кризисов, что, с одной стороны, является преимуществом, максимально учитывая ошибки управления проблемных периодов в жизни страны, с другой - недостатком, поскольку не учитывает усложнение текущей экономической конъюнктуры, что затрудняет идентификацию сигналов современных кризисов, требуя учета ранее не рассматриваемых факторов. Европейская модель основана преимущественно на негативном макроэкономическом анализе, вместе с тем используя довольно универсальные схожие ключевые индикаторы, что позво-
ляет их использование в иных странах для проведения системного мониторинга уязвимостей.
Заключение Обобщая вышеизложенное, отметим, что, используя иногда схожие подходы и методы к оценке макроэкономических угроз, все же каждая страна разрабатывает и адаптирует необходимые показатели и методику их оценки к поставленным задачам государственной политики, особенностям функционирования и состоянию своей финансовой системы. В работе рассмотрен опыт оценки уязвимостей ряда зарубежных стран, обладающих как преимуществами, так и слабостями. Однако быстро меняющиеся современные тенденции и новые вызовы обуславливают необходимость постоянного совершенствования ответственными органами анализируемых данных, сигнализирующих о возрастании воздействия дестабилизирующих факторов. Материалы проведенного исследования позволяют систематизировать существующие подходы к оценке угроз экономической конъюнктуры, обеспечивая возможность заимствования отдельных аспектов и для российской практики в рамках перенятия положительного опыта.
Статья подготовлена по результатам исследований, выполненных за счет бюджетных средств по государственному заданию Финуниверситету
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Гребенкина С. А., Славянов А. С., Хрусталев Е. Ю. Экономическая безопасность субъектов РФ: системный подход // Региональная экономика: теория и практика. 2019. Т. 17. № 10. С. 1909-1922.
2. Сенчагов В. К. Экономическая безопасность России // ЭКО. 2007. № 5. С. 2-20.
3. Сильвестров С. Н. Экономическая безопасность России: методология, стратегическое управление, системотехника : монография / Под ред. С. Н. Сильвестрова. М. : РУСАИНС, 2018. 350 с.
4. Османов Ж. Д., Моисеев П. С. Особенности обеспечения экономической безопасности в зарубежных странах// Социально-экономические явления и процессы. 2015. Т. 10. № 11. С. 99-104.
5. Andruseas G. Economic Security - New Approaches in the context of globalization/ CES Working Papers. 2015. Volume VII. Issue 2. P.232-240.
6. Daly H., Cobb J. For the Common Good. Boston: Beacon Press, 1989. 534 p.
7. Nanto D. K. Economics and National Security: Issues and Implications for U.S. Policy/ Congressional Research Service [Электронный ресурс]. URL: https://www.fas.org/sgp/crs/natsec/R41589.pdf (дата обращения 20 апреля 2020).
8. Гордиенко Д. В. Обеспечение экономической безопасности США при реализации глобальных интеграционных проектов // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2017. Т. 13. Вып. 8. С. 1545-1561.
9. Financial stability Report, 2017 [Электронный ресурс]. URL: https://www.financialresearch.gov/financial-stability-reports/files/0FR_2017_ Financial-Stability-Report.pdf (дата обращения 20.04.2020).
10. The OFR Financial System Vulnerabilities Monitor [Электронный ресурс]. URL: https://www.financialresearch.gov/working-papers/files/0FRwp-18-01_Financial-System-Vulnerabilities-Monitor.pdf (дата обращения 20.04.2020).
11. The OFR Financial Stress Index [Электронный ресурс]. URL: https://www.financialresearch.gov/ work-ing-papers/files/0FRwp-17-04_The-0FR-Financial-Stress-Index.pdf (дата обращения 20.04.2020).
12. Семенова А. Н., Поршина Н. С. Специфика системы обеспечения экономической безопасности в Японии и возможности использования зарубежного опыта в России // Современная экономика: актуальные
вопросы, достижения и инновации: сборник статей XII Международной научно-практической конференции. В 4 ч. Ч. 3. Пенза : МЦНС «Наука и Просвещение», 2017. С. 145-148.
13. Financial system Report Bank of Japan, April, 2020 [Электронный ресурс]. URL: https://www.boj.or.jp/en/research/brp/fsr/data/fsr200421b.pdf (дата обращения 20.04.2020).
14. Материалы сайта Банка Японии Boj. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.boj.or.jp/en/research/brp/fsr/fsr191024.htm/ (дата обращения 20.04.2020).
15. New Financial Activity Indexes: Early Warning System for Financial Imbalances in Japan [Электронный ресурс]. URL: https://www.boj.or.jp/en/research/wps_rev/wps_2014/data/wp14e07.pdf (дата обращения 20.04.2020).
16. Головина Е. Ю., Нуретдинов И. Г. Анализ опыта стран Европейского союза в сфере обеспечения национальной экономической безопасности // Проблемы и перспективы экономических отношений предприятий авиационного кластера: II Всероссийская научная заочная конференция (14-16 ноября 2017 года, Россия, г. Ульяновск): сборник научных трудов. Ульяновск : УлГТУ, 2017. С. 251-255.
17. Аналитическая записка департамента финансовой стабильности Банка России, сентябрь 2017 / Мак-ропруденциальное стресс-тестирование финансового сектора: Международный опыт и подходы Банка России. [Электронный ресурс]. URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/23505/analytic_note_170928_dfs.pdf (дата обращения 20.04.2020).
18. Остроухов В. М., Родинова Н. П. Концептуальный подход к формированию организационных структур предприятия // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Экономика и право. 2013. № 11. С. 25-27.
19. Проскура Д. В., Проскура Н. В., Мурашова Н. А., Зайцев Д. А. Становление информационного общества в условиях инновационного развития телекоммуникационных услуг. 2013. 177 с.
20. Аничкина О. А., Баранов А. О., Заплатин Р. А., Капустина Н. В., Козлов В. А., Колосова Г. М., Орлов Б. Л., Покидова Е. А., Сагина О. А., Таточенко А. Л., Третьяк Д. В., Язев Г. В. Импортозамещение и издержки обращения. Москва, 2017. 240 с.
Дата поступления статьи в редакцию 14.05.2020, принята к публикации 15.06.2020.
Информация об авторах: Гребенкина Светлана Александровна, старший преподаватель кафедры «Анализ рисков и экономической безопасности»
Адрес: Финансовый университет при Правительстве РФ, 125993, Россия, г E-mail: sagrebenkina@fa.ru Spin-код: 2488-9860
Коновалова Оксана Владимировна, кандидат экономических наук, доцент кафедры «Анализ рисков и экономической безопасности» Адрес: Финансовый университет при Правительстве РФ, 125993, Россия, г E-mail: ovkonovalova@fa.ru Spin-код: 4705-3427
Боташева Людмила Хасановна, кандидат экономических наук, доцент кафедры «Анализ рисков и экономической безопасности» Адрес: Финансовый университет при Правительстве РФ, 125993, Россия, г E-mail: lhbotasheva@fa.ru Spin-код: 3310-6263
Заявленный вклад авторов:
Гребенкина Светлана Александровна: формулирование основной концепции исследования, анализ научной литературы и отчетных документов, участие в обсуждении материалов статьи, подготовка окончательного текста статьи.
Коновалова Оксана Владимировна: формулирование основной концепции исследования, участие в обсуждении материалов статьи.
Боташева Людмила Хасановна: формулирование основной концепции исследования, участие в обсуждении материалов статьи.
. Москва, Ленинградский просп., 49
. Москва, Ленинградский просп., 49
. Москва, Ленинградский просп., 49
Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи
48
REFERENCES
1. Grebenkina S. A., Slavjanov A. S., Hrustalev E. Ju. Jekonomicheskaja bezopasnost' sub#ektov RF: sistemnyj podhod [Economic security of the constituent entities of the Russian Federation: a systematic approach], Regional'na-ja jekonomika: teorija i praktika [Regional Economics: theory and practice], 2019. Vol. 17, No. 10, pp. 1909-1922.
2. Senchagov V.K. Jekonomicheskaja bezopasnost' Rossii [Economic security of Russia], EKO [ECO], 2007, No. 5, pp. 2-20.
3. Sil'vestrov S. N. metodologija, strategicheskoe upravlenie, sistemotehnika [Economic Security of Russia: methodology, strategic Management, system Engineering]: monografija, In S.N. Sil'vestrova (ed.), Moscow: RUSAYNS, 2018. 350 p.
4. Osmanov Zh. D., Moiseev P. S. Osobennosti obespechenija jekonomicheskoj bezopasnosti v zarubezhnyh stranah [Features of ensuring economic security in foreign countries], Social'no-jekonomicheskie javlenija i processy [Socio-economic phenomena and processes], 2015, Vol. 10, No. 11, pp. 99-104.
5. Andruseas G. Economic Security - New Approaches in the context of globalization, CES Working Papers, 2015. Volume VII. Issue 2, pp. 232-240.
6. Daly H., Cobb J. For the Common Good. Boston: Beacon Press, 1989. 534 p.
7. Nanto D. K. Economics and National Security: Issues and Implications for U. S. Policy / Congressional Research Service [Elektronnyy resurs]. Available at: https://www.fas.org/sgp/crs/natsec/R41589.pdf (Accessed 20.04.2020).
8. Gordienko D. V. Obespechenie jekonomicheskoj bezopasnosti SShA pri realizacii global'nyh integracionnyh proektov [Ensuring US economic security in the implementation of global integration projects], Nacional'nye interesy: prioritety i bezopasnost' [National interests: priorities and security], 2017, Vol. 13, No. 8, pp. 1545-1561.
9. Financial stability Report, 2017 [Jelektronnyj resurs]. Available at: https://www.financialresearch.gov/ fi-nancial-stability-reports/files/0FR_2017_ Financial-Stability-Report.pdf (Accessed 20.04.2020).
10. The OFR Financial System Vulnerabilities Monitor [Jelektronnyj resurs]. Available at: https://www.financialresearch.gov/working-papers/files/0FRwp-18-01_Financial-System-Vulnerabilities-Monitor.pdf (Accessed 20.04.2020).
11. The OFR Financial Stress Index [Jelektronnyj resurs]. Available at: https://www.financialresearch.gov/ working-papers/files/OFRwp-17-04_The-OFR-Financial-Stress-Index.pdf (Accessed 20.04.2020).
12. Semenova A. N., Porshina N. S. Specifika sistemy obespechenija jekonomicheskoj bezopasnosti v Japonii i vozmozhnosti ispol'zovanija zarubezhnogo opyta v Rossii [The specifics of the system of ensuring economic security in Japan and the possibility of using foreign experience in Russia], Sovremennaja jekonomika: aktual'nye voprosy, dostizhenija i innovacii: sbornik statej XII Mezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj konferencii [Modern Economics: current issues, achievements and innovations: a collection of articles of the XII International Scientific and Practical Conference], in 4 parts, Part 3. - Penza: MCNS «Nauka i Prosveshhenie», 2017, pp. 145-148.
13. Financial system Report Bank of Japan, April, 2020 [Jelektronnyj resurs]. Available at: https://www.boj .or.jp/en/research/brp/fsr/data/fsr200421b.pdf (Accessed 20.04.2020).
14. Materialy sajta Banka Japonii Boj [Jelektronnyj resurs]. Available at: https://www.boj.or.jp/en/research/ brp/fsr/fsr191024 .htm/ (Accessed 20.04.2020).
15. New Financial Activity Indexes: Early Warning System for Financial Imbalances in Japan [Jelektronnyj resurs]. Available at: https://www.boj.or.jp/en/research/wps_rev/wps_2014/data/wp14e07.pdf (Accessed 20.04.2020).
16. Golovina E. Ju., Nuretdinov I. G. Analiz opyta stran Evropejskogo sojuza v sfere obespechenija nacion-al'noj jekonomicheskoj bezopasnosti [Analysis of the experience of the European Union countries in the field of ensuring national economic security], Problemy i perspektivy jekonomicheskih otnoshenij predprijatij aviacionnogo klastera: II Vserossijskaja nauchnaja zaochnaja konferencija (14-16 nojabrja 2017 goda, Rossija, g. Ul'janovsk): sbornik nauchnyh trudov [Problems and Prospects of Economic Relations of Aviation Cluster Enterprises: II All-Russian Scientific Correspondence Conference (November 14-16, 2017, Russia, Ulyanovsk): collection of scientific papers], Ul'janovsk: UlGTU, 2017. pp. 251-255.
17. Analiticheskaja zapiska departamenta finansovoj stabil'nosti Banka Rossii, sentjabr' 2017, Makropruden-cial'noe stress-testirovanie finansovogo sektora: Mezhdunarodnyj opyt i podhody Banka Rossii. [Jelektronnyj resurs]. Available at: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/23505/analytic_note_170928_dfs.pdf (Accessed 20.04.2020).
18. Ostrouhov V. M., Rodinova N. P. Konceptual'nyj podhod k formirovaniyu organizacionnyh struktur predpriyatiya [Conceptual approach to the formation of organizational structures of the enterprise], Sovremennaya
nauka: aktual'nye problemy teorii i praktiki. Seriya: ekonomika i pravo [Modern science: actual problems of theory and practice. Series: Economics and law], 2013, No. 11, pp. 25-27.
19. Proskura D. V., Proskura N. V., Murashova N. A., Zajcev D. A. Stanovlenie informacionnogo obshchestva v usloviyah innovacionnogo razvitiya telekommunikacionnyh uslug [Formation of the information society in the conditions of innovative development of telecommunications services], 2013, 177 p.
20. Anichkina O. A., Baranov A. O., Zaplatin R. A., Kapustina N. V., Kozlov V. A., Kolosova G. M., Orlov B. L., Pokidova E. A., Sagina O. A., Tatochenko A. L., Tret'yak D. V., Yazev G. V. Importozameshchenie i izderzhki obrashcheniya [Import substitution and handling costs], Moscow, 2017, 240 p.
Submitted 14.05.2020; revised 15.06.2020.
About the authors:
Svetlana A. Grebenkina, assistant professor of the chair «Risk analysis and economic security» Address: Financial University under the Government of the Russian Federation, 125993, Russia, Moscow, Leningradsky prospect, 49 E-mail: sagrebenkina@fa.ru Spin-code: 2488-9860
Oksana V. Konovalova, Ph. D. (Economy), associate professor of the chair «Risk analysis and economic security» Address: Financial University under the Government of the Russian Federation, 125993, Russia, Moscow, Leningradsky prospect, 49 E-mail: ovkonovalova@fa.ru Spin-code: 4705-3427
Lyudmila Kh. Botasheva, Ph. D. (Economy), associate professor of the chair «Risk analysis and economic security» Address: Financial University under the Government of the Russian Federation, 125993, Russia, Moscow, Leningradsky prospect, 49 E-mail: lhbotasheva@fa.ru Spin-code: 3310-6263
Contribution of the authors:
Svetlana A. Grebenkina: analysis of basic concepts, analysis of scientific literature and reporting documents, participation in the discussion of article materials, preparation of the final text of the article.
Oksana V. Konovalova: studying the basic concepts of research, participating in the discussion of article materials. Lyudmila Kh. Botasheva: interpretation of the basic concept of research, participation in the discussion of article materials.
All authors have read and approved the final manuscript.
