CC BY
21
РАЗДЕЛ II.
СТАТИСТИКА В СОВРЕМЕННОМ МИРЕ: МЕТОДОЛОГИЯ, МЕТОДЫ, АНАЛИЗ
УДК 330.16 + 303.725.33
Ниворожкина Л.И., Синявская Т.Г., Трегубова А.А.
ДЕТЕРМИНАНТЫ СКЛОННОСТИ К РИСКАМ ОТМЫВАНИЯ ДЕНЕГ
И ФИНАНСИРОВАНИЯ ТЕРРОРИЗМА: ЭМПИРИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА
Аннотация
В статье проводится статистическая оценка склонности к рискам отмывания денег и финансирования терроризма в рамках разработанной авторами четырехфакторной модели, включающей последовательную оценку склонности индивида к риску, девиа-нтному финансовому поведению, расточительности и финансовой неграмотности. Оценка проводится посредством аппарата моделей логистической регрессии, в которых детерминантами выступают социально-демографические и экономические характеристики индивидов. Эмпирической базой исследования выступают данные проведённого авторами опроса студенческой молодёжи Юга России. Полученные результаты свидетельствуют о том, что, обладая информацией о значениях набора характеристик респондента, можно получить прогноз вероятности наличия каждого из факторов риска, и в случае повышенного риска рекомендовать проведение более тщательной проверки. Результаты могут быть использованы финансовыми учреждениями и организациями в рамках риск-ориентированного подхода к разработке и внедрению мероприятий по противодействию легализации доходов, полученных преступным путём, и финансированию терроризма.
Ключевые слова
Девиантное финансовое поведение, оценка риска, логистическая регрессия, склонность к риску.
JEL: D14, C51, G4
Nivorozhkina L.I., Sinyavskaya T.G., Tregubova A.A.
DETERMINANTS OF MONEY LAUNDERING
AND TERRORISM FINANCING RISKS: AN EMPIRICAL ASSESSMENT
Annotation
The paper provides a statistical assessment of the propensity to the money laundering and terrorist financing risks within the framework of a four-factor model developed by the authors, which includes a consistent assessment of an individual's risk appetite, the propensity to deviant financial behavior, wastefulness, and financial illiteracy. The assessment is carried out using the logistic regression models, with socio-demographic and economic characteris-
tics of individuals as determinants. The empirical basis of our study is the data of the survey of students in the South of Russia conducted by the authors. Our results show that having information about the values of a set of respondent characteristics, it is possible to obtain a forecast of the each of the risk factors likelihood, and, in the case of increased risk, recommend a more thorough check. The results can be used by financial institutions and organizations as part of a risk-based approach to the development and implementation of measures to combat money laundering and terrorism financing.
Keywords
Deviant financial behavior, risk assessment, logistic regression, risk appetite.
Введение. Отмывание денег и финансирование терроризма представляют собой одну из существенных угроз современности. Поэтому для их предотвращения разрабатывается и непрерывно совершенствуется комплекс мер, направленных на выявление зон и субъектов повышенного риска. И если в отношении организаций существует ряд международно признанных критериев подозрительности, то для оценки рисков со стороны населения спектр подходов достаточно узок. Например, отдельные аспекты финансового поведения населения были представлены в работах [1], [2], [3], [4]. Особенности финансового поведения студентов рассматриваются в работе Ширяевой, 2008 [5], где подробно рассмотрена психологическая составляющая, формирующая склонность молодежи к расточительности и бережливости. В схожем с нами направлении исследуют финансовое поведение студентов Малкин, Рогачева, 2019 [6], которые анализируют влияние личностных характеристик молодых людей на их вероятное поведение в финансовой сфере. Однако исследований, ориентированных на оценку рисков, факторов девиантного финансового поведения молодежи в рамках риск-ориентированного подхода, недостаточно.
Данная статья развивает авторские исследования (Ниворожкина, Синявская, 2012 [7], 2014 [8], 2016 [9], Синявская, 2014 [10], Ниворожкина и др.,
2019 [11]) в выбранном направлении. Априорные оценки склонности к рискам отмывания денег и финансирования терроризма дают возможности детектировать индивидов, которые до сих пор не попадали в поле зрения правоохранительных и иных органов в связи с данным вопросом, но потенциально склонны к совершению действий подобного рода и способны сделать это при возникновении соответствующих обстоятельств.
Тем не менее необходимо отметить, что наличие склонности к рискам данного вида ещё не означает, что индивид обязательно будет рано или поздно вовлечён в деятельность по отмыванию денег или финансированию терроризма (ОД/ФТ), однако повышенная вероятность этого приводит к необходимости более тщательной его проверки.
Среди характеристик личности нами были отобраны как факторы повышенной склонности к рискам в сфере ОД/ФТ следующие четыре: склонность к девиациям финансового поведения, экономическому риску, расточительности, а также финансовой неграмотности. (Подробное обоснование изложено в работе Ниворожкиной и др., 2018 [12].) Выявление детерминант каждой из характеристик даёт возможность провести экспресс-оценку вероятности их наличия у индивида с тем, чтобы при высоком уровне данной вероятности провести углубленную оценку.
Эмпирическая база исследования. Оценка детерминант факторов склонности к рискам ОД/ФТ была проведена на данных опроса студенческой молодёжи, обучающейся на старших курсах в крупнейших вузах Юга Рос-
сии, проведенного по разработанному авторами опроснику. Первоначальный объем выборки составил 912 студентов. Распределение студентов по основным социо-демографическим характеристикам представлено на рисунке 1.
14,00%
13,00%
73,00%
36,51%
20,83%
42,65%
I бакалавриат ■ специалитет ■ магистратура
I технические и инженерные направления I гуманитарные и общественные направления I экономические и управленческие направления
Рисунок 1 - Распределение студентов по социо-демографическим характеристикам, %
Общие доходы семей студентов в среднем за месяц составили 63 тыс. рублей, почти 3% респондентов заявили, что доходы их семей не превышают 10 тыс. рублей в месяц. Доходы семей около 62% опрошенных варьировали в диапазоне от 30 до 90 тыс. рублей (подробнее на рис. 2).
Почти 20% студентов заявили, что у них часто или даже каждый месяц возникает ситуация, когда деньги уже кончились и нужно протянуть еще не-
сколько дней до стипендии или зарплаты. Никогда не возникает таких ситуаций только у 22% опрошенных, еще столько же человек заявили, что сталкиваются с такой ситуацией время от времени. В случае если деньги заканчиваются, студенты, чтобы «продержаться до стипендии/зарплаты», чаще всего сокращают свои расходы (49%), около 3,4% рассматривают вариант обращения в кредитные и микрофинансовые организации.
свыше 150 тыс. руб.
90-150 тыс. руб.
50-90 тыс. руб.
30-50 тыс. руб.
10-30 тыс. руб.
до 10 тыс. руб.
7,34%
11,48
%
27,10%
34,79%
0 0,05 0,1 0,15 0,2 0,25 0,3 0,35 0,4
Рисунок 2 - Распределение ответов студентов по величине общего среднемесячного дохода семьи, %
Результаты моделирования. Для
выделения факторов склонности к де-виантному финансовому поведению, риску и расточительности, а также финансовой неграмотности переменные были представлены как бинарные (дихотомические), значение которых, равное 1, означало наличие исследуемого качества, а значение 0 - его отсутствие. В результате проведенного анализа были выделены типы студентов, которые условно охарактеризованы следующими дихотомическими переменными:
1) финансово неграмотный -принимает значение, равное 1, если респондент набрал сумму баллов, характеризующих финансовую грамотность, не выше медианной оценки, и равное 0, если выше;
2) склонный к риску - принимает значение, равное 1, если респондент склонен к риску (выбирает участие в рискованной игре вместо гарантированного результата), и 0, если не склонен;
3) склонный к расточительству -принимает значение, равное 1, если респондент склонен к расточительному
поведению (по результатам кластерного анализа на главных компонентах выделены две группы студентов по склонности к расточительности), и 0, если не склонен;
4) склонный к девиантному финансовому поведению - принимает значение, равное 1, если респондент склонен к девиантному финансовому поведению (дал два и более положительных ответа на пять вопросов об отношении к возможным девиациям финансового поведения), и 0, если не склонен.
Важным для понимания сущности изучаемых процессов является целый комплекс социально-демографических характеристик индивида, среды, в которой он формировался, экономических факторов и др.
1. Направление и уровень получаемого высшего образования. Были сформированы три укрупненные группы направлений: «экономика и управление»; «гуманитарное и общественное» и «техническое и инженерное»; а также три уровня образования: бакалавриат, специалитет и магистратура.
2. Занятость респондента в свободное от учебы время. Эта переменная дает информацию о том, что молодой человек уже инкорпорирован в рынок труда, самостоятельно зарабатывает деньги, что должно побуждать его к более рациональному отношению к расходам, грамотному распоряжению финансами и т.д.
3. Переменная места проживания респондента до поступления в вуз: столица области, края, республики, город областного подчинения с населением не менее 100 000 человек, города и поселки городского типа с населением менее 100 000 человек, а также села.
4. Количественная переменная -число иждивенцев в семье, которое может влиять на отношение респондента к личным финансам.
5. Общий среднемесячный доход семьи. Было сформировано четыре переменные: доход до 30 000 рублей, доход от 30 000 до 50 000 рублей, доход от 50 000 до 90 000 рублей и доход свыше 90 000 рублей.
6. Переменная пола респондента принимала значение, равное 1, для мужчин и значение, равное нулю, для женщин.
7. Вопросы об образовании родителей косвенно характеризуют социальный статус семьи, её культурный уровень. Переменные для отца и матери были сформированы по единому принципу: среднее полное общее, среднее специальное, высшее, два и более высших, ученая степень.
8. Статус занятости родителей: если родитель работает по найму на государственном, муниципальном предприятии, в учреждении, то переменная принимает значение, равное 1, 0, если иное.
9. Развернутый вопрос о видах сбережений и/или инвестиций семьи респондента дополнительно характеризует как её имущественный статус, так и финансовый кругозор. Для моделирования были использованы следующие переменные: у семьи есть рублевые вклады в Сбербанке, средства семьи вложены в недвижимость.
Для выявления воздействия данных факторов на типы финансового поведения студентов были оценены логистические модели бинарного отклика, в которых зависимыми переменными выступили:
• склонность к расточительности;
• склонность к риску;
• склонность к девиантному финансовому поведению;
• финансовая неграмотность.
Результаты оценивания моделей
представлены в таблице 1. Все модели оказались статистически значимы.
Склонность к расточительности. Отметим статистически значимую взаимосвязь склонности студентов к расточительности с их финансовой грамотностью: у финансово грамотных респондентов шансы быть отнесенными к склонным к расточительности ниже на 38%.
Также значимо влияет на склонность к расточительности национальность выпускников: представители республик Северного Кавказа продемонстрировали заметно меньшую склонность к расточительству, чем студенты других национальностей (шансы ниже на 86%). Молодые люди, которые до поступления в вуз проживали в городах и поселках городского типа с населением менее 100 тыс. чел., реже демонстрировали расточительность по сравнению с проживавшими в селах.
Таблица 1 - Результаты оценивания логистической регрессии
00
Переменная Склонность к расточительности Финансовая неграмотность Склонность к риску Склонность к девиантному поведению
Коэффициент (станд. ошибка) Коэффициент отношения преобладания Коэффициент (станд. ошибка) Коэффициент отношения преобладания Коэффициент (станд. ошибка) Коэффициент отношения преобладания Коэффициент (станд. ошибка) Коэффициент отношения преобладания
Склонность к риску (не склонный) -0,1438 (0,2104) 0,8660 0,1106 (0,1853) 1,1169 - - 0,4963** (0,2426) 1,6426
Склонность к девиантно-му финансовому поведению (не склонный) -0,0254 (0,2617) 0,9749 0,0525 (0,2328) 1,0539 0,5332** (0,2415) 1,7044
Финансовая грамотность (неграмотный) -0,4889*** (0,1909) 0,6133 - - -0,1204 (0,1846) 0,8866 -0,0581 (0,2345) 0,9435
Склонность к расточительности (нет) - - 0,4651** (0,1924) 1,5922 -0,1350 (0,2099) 0,8737 -0,0588 (0,2621) 0,9429
Пол (женский) -0,0947 (0,1992) 0,9096 -0,3639** (0,1787) 0,6949 0,1347 (0,1941) 1,1441 0,9536*** (0,2447) 2,5951
Национальность (другая)
Русский -0,1334 (0,2058) 0,8751 -0,3850** (0,1887) 0,6804 -0,3213 (0,2018) 0,7252 0,0937 (0,2584) 1,0983
Национальность республик Северного Кавказа -1,9684* (1,0693) 0,1397 0,8047 (0,5658) 2,2359 -0,7379 (0,6873) 0,4781 -0,5788 (1,0949) 0,5606
Направление образования (техническое и инженерное)
Экономика и управление -0,4335* (0,2258) 0,6614 -1 2947*** (0,1942) 0,2739 -0,0593 (0,2197) 0,9423 0,3637 (0,2869) 1,4387
Гуманитарное и общественное 0,2424 (0,2445) 0,8552 0,1019 (0,2339) 1,1073 0,0865 (0,2463) 1,0904 0,6209** (0,3082) 1,8605
Уровень образования (магистратура)
Бакалавриат 0,8181*** (0,3276) 2,4063 0,1583 (0,2289) 1,1715 0,3743 (0,2696) 1,4539 0,5012 (0,3514) 1,6507
Специалитет -0,1565 (0,4662) 0,8552 -0,2137 (0,3382) 0,8075 0,0161 (0,3968) 1,0162 0,2021 (0,4977) 1,2240
Работает в свободное от учебы время (нет) -0,1707 (0,1917) 0,8431 -0,1280 (0,1701) 0,8797 -0,1959 (0,1872) 0,8221 0,2272 (0,2448) 1,2550
9
Переменная Склонность к расточительности Финансовая неграмотность Склонность к риску Склонность к девиантному поведению
Коэффициент (станд. ошибка) Коэффициент отношения преобладания Коэффициент (станд. ошибка) Коэффициент отношения преобладания Коэффициент (станд. ошибка) Коэффициент отношения преобладания Коэффициент (станд. ошибка) Коэффициент отношения преобладания
В каком поселении проживали до поступления в вуз (село)
Столица области, края, республики 0,0937 (0,2725) 1,0983 -0,1386 (0,2415) 0,8705 0,0226 (0,2597) 1,0228 -0,0229 (0,3577) 0,9773
Город областного подчинения с населением не менее 100 тыс. чел. 0,3200 (0,2749) 1,3771 0,0231 (0,2531) 1,0233 -0,3169 (0,2814) 0,7283 0,4231 (0,3545) 1,5267
Город и поселок городского типа с населением менее 100 тыс. чел. -0,5044* (0,2818) 0,8552 0,1114 (0,2357) 1,1178 -0,3942 (0,2615) 0,6742 0,2544 (0,3470) 1,2897
Доход семьи (свыше 90 000 руб.)
До 30 000 руб. -0,3674 (0,2949) 0,6925 -0,4653* (0,2585) 0,6279 -0,2111 (0,2890) 0,8097 -0,1764 (0,3410) 0,8382
30 000-50 000 -0,2151 (0,2557) 0,8065 -0,7594*** (0,2280) 0,4679 0,0146 (0,2487) 1,0147 -0,4664 (0,3054) 0,6273
50 000-90 000 0,2796 (0,2441) 1,3227 -0,4679** (0,2306) 0,6262 0,1729 (0,2479) 1,1888 -0,3929 (0,3035) 0,6751
Число иждивенцев в семье 0,1818*** (0,0615) 1,1994 0,1125* (0,0624) 1,1191 -0,0485 (0,0674) 0,9527 0,0116 (0,0683) 1,0117
Образование матери (два и более высших, ученая степень)
Среднее полное общее -0,1746 (0,4369) 0,8398 0,6756* (0,4070) 1,9652 -0,7387 (0,4796) 0,4777 -0,4061 (0,5752) 0,6662
Среднее специальное -0,7315** (0,3275) 0,4812 0,5204* (0,3093) 1,628 -0,1524 (0,3348) 0,8586 -0,0029 (0,3814) 0,9971
Высшее -0,5237* (0,2963) 0,5923 0,1705 (0,2874) 1,1858 -0,0181 (0,3088) 0,9820 -0,5223 (0,3557) 0,5931
Переменная Склонность к расточительности Финансовая неграмотность Склонность к риску Склонность к девиантному поведению
Коэффициент (станд. ошибка) Коэффициент отношения преобладания Коэффициент (станд. ошибка) Коэффициент отношения преобладания Коэффициент (станд. ошибка) Коэффициент отношения преобладания Коэффициент (станд. ошибка) Коэффициент отношения преобладания
Образование отца (два и более высших, ученая степень)
Среднее полное общее -0,4948 (0,3934) 0,6097 -0,0202 (0,3437) 0,9799 0,2899 (0,3728) 1,3363 -0,9101* (0,4921) 0,4025
Среднее специальное -0,1655 (0,3029) 0,8475 0,0177 (0,2756) 1,0178 0,0265 (0,3039) 1,0268 -0,5515 (0,3647) 0,5761
Высшее -0,1838 (0,2773) 0,8321 0,1502 (0,2599) 1,1620 0,0048 (0,2849) 1,004 -0,2485 (0,3207) 0,7799
Отец работает по найму на государственном, муниципальном предприятии, в учреждении (нет) 0,0897 (0,2222) 1,0939 -0,5879*** (0,1962) 0,555 0,2989 (0,2055) 1,3485 -0,0674 (0,2826) 0,9348
Мать работает по найму на государственном, муниципальном предприятии, в учреждении (нет) -0,2483 (0,1961) 0,7801 0,2873* (0,1708) 1,3328 0,2540 (0,1852) 1,2892 -0,0349 (0,2387) 0,9657
Наличие у семьи вклада в рублях в Сбербанке (нет) 0,5889*** (0,2027) 1,8022 0,0002 (0,1893) 1,0002 0,3275 (0,2033) 1,3875 -0,5912** (0,2852) 0,5536
Вложение свободных средств в покупку недвижимости (нет) 0,2742 (0,2918) 1,3155 -1,3034*** (0,2822) 0,2716 -0,9919*** (0,3794) 0,3708 0,5334 (0,3432) 1,7047
Константа -0,7704 (0,5774) 0,4629 1,0159** (0,5091) 2,7617 -1,0366* (0,5613) 0,3547 -2,5010 (0,7082) 0,0819
Логарифм отношения правдоподобия -402,90 -494,40 -423,34 -294,17
Ръвийо Я2 0,1106*** 0,1213*** 0,0460* 0,0772***
Число наблюдений 815 815 815 815
***, **, * - значимы на 1%-м, 5%-м, 10%-м уровне значимости. В скобках указаны эталонные категории для переменных.
В скобках под оценками коэффициентов регрессии указаны стандартные ошибки.
Студенты экономических и управленческих направлений обучения менее расточительны по сравнению с обучающимися по техническим и инженерным направлениям. При этом студенты-бакалавры заметно более расточительны, чем обучающиеся по программам магистратуры (шансы выше почти в 2,5 раза).
Статистически значимо связано с расточительностью наличие в семье рублевых вкладов в Сбербанке - шансы в 1,8 раза выше. Более высокий уровень образования матери - менее расточительны респонденты. Кроме того, чем больше в семье студентов-иждивенцев, тем они более расточительны.
Остальные переменные модели не выявили статистически значимых взаимосвязей с расточительностью.
Склонность к риску. Значимое влияние на склонность молодых людей к риску выявлено только у двух переменных. Склонные к девиантному поведению с большими шансами являются и склонными к риску (шансы выше на 70%). Менее склонны к риску молодые люди, в чьих семьях свободные средства вкладывают в покупку недвижимости. Влияние остальных переменных оказалось статистически незначимым.
Склонность к девиантному поведению. К проявлениям девиаций в финансовом поведении наиболее расположены склонные к риску студенты, юноши, а также обучающиеся по гуманитарным и общественным направлениям. Так, шансы быть классифицированными как склонные к девиантному финансовому поведению у юношей будут выше в 2,6 раза, как склонные к риску -в 1,6 раза, у обучающихся по направлениям группы «гуманитарные и общественные» по сравнению с техническими и инженерными направлениями -в 1,9 раза.
В семьях, где более высокий уровень образования отца, молодые люди демонстрируют меньшую склонность к
девиантному финансовому поведению (на 60%), так же как и студенты из семей, имеющих рублевый вклад в Сбербанке (шансы меньше на 45%).
Не оказывают статистически значимого влияния национальность студента, уровень получаемого образования, доход семьи, населенный пункт, занятость родителей и самого выпускника, образование матери.
Финансовая неграмотность. Более расточительные студенты имеют больше шансов быть финансово неграмотными. Значимое влияние на финансовую неграмотность молодых людей оказывает направление обучения: студенты экономических и управленческих направлений демонстрируют менее высокий уровень финансовой грамотности по сравнению с обучающимися по техническим и инженерным направлениям.
Шансы оказаться финансово неграмотным ниже для юношей (на 31%), русских по национальности по сравнению с респондентами других национальностей (на 32%), а также для выпускников, чьи семьи вкладывают свободные средства в покупку недвижимости (ниже на 73%). Финансово неграмотными реже будут студенты из семей, в которых доходы не превышают 90 тыс. рублей, по сравнению с высокодоходными семьями.
Занятость и уровень образования родителей статистически значимо влияют на финансовую неграмотность выпускников. Отметим, что шансы оказаться финансово неграмотными ниже у респондентов, чьи отцы работают по найму на государственном или муниципальном предприятии, но выше, если там же работают матери. А чем ниже уровень образования матери, тем с большей вероятностью студенты окажутся финансово неграмотными.
Также выявлено, что чем больше иждивенцев в семье респондента, тем больше шансы, что он окажется финансово неграмотным.
Заключение. Оцененные модели позволили выявить, присутсвие каких характеристик повышает вероятность наличия у индивида склонности к риску, девиантному финансовому поведению, расточительности и финансовой неграмотности как факторов склонности к риску участия в схемах по отмыванию денег и финансированию терроризма. В случае если согласно прогнозу, полученному по построенным моделям, у индивида будет обнаружена повышенная вероятность наличия двух из четырёх факторов склонности к риску ОД/ФТ, организации, оказывающей финансовые услуги, потребуется проведение более тщательной его проверки с целью предотвращения отмывания денег и реализации риск-ориентированного подхода в сфере ПОД/ФТ.
Благодарность. Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 18-010-00657.
Библиографический список
1. Российские домохозяйства накануне финансового кризиса: доходы и финансовое поведение / отв. ред. Л.Н. Овчарова. - М.: Независимый институт социальной политики, 2008.
2. Григорьев Л., Салмина А., Кузина О. Российский средний класс: анализ структуры и финансового поведения. - М.: Экон-Информ, 2009.
3. Козырева П.М. Финансовое поведение в контексте социально-экономической адаптации населения (социологический анализ) // Социологические исследования. - 2012. - Т. 339. -№ 7. - С. 54-70.
4. Галишникова Е.В. Финансовое поведение населения: сберегать или тратить // Государственный университет Минфина России. Финансовый журнал. -2012. - № 2. - С. 133-140.
5. Ширяева И.Ю. Характеристики структур интегральной индивиду-
альности расточительных и бережливых студентов // Психология обучения, 2008. - № 11. - С. 55-61.
6. Малкина М.Ю., Рогачев Д.Ю. Влияние личностных характеристик на финансовое поведение молодежи // Журнал институциональных исследований. - 2019. - Т. 11. - № 3. - С. 135-152.
7. Ниворожкина Л.И., Синявская Т.Г. Концепция статистической оценки рисков вовлечения клиентов финансовых институтов в схемы по отмыванию денег // Terra Economicus. - 2012. -Т. 10. - № 4. - С. 30-36.
8. Ниворожкина Л.И., Синявская Т.Г. Априорные оценки рисков финансовых институтов, связанных с клиентами - физическими лицами // Финансы и бизнес. - 2014. - № 1. - С. 87-98.
9. Ниворожкина Л.И., Синявская Т.Г. Статистическая методология оценки рисков финансового поведения: монография. - Ростов н/Д: Ростовский государственный экономический университет (РИНХ), 2016. - 132 с.
10. Синявская Т.Г. Концепция анализа рисков финансового поведения населения в контексте обеспечения национальной безопасности // Учет и статистика. - 2014. - № 3 (35). - С. 47-53.
11. Ниворожкина Л.И., Синявская Т.Г., Трегубова А.А. Статистическое исследование склонности молодежи к девиантному финансовому поведению// Интеллект. Инновации. Инвестиции. - 2019. - № 5. - С. 109-119.
12. Ниворожкина Л.И., Полубот-ко А.А., Синявская Т.Г., Трегубова А.А. Концепция статистической оценки рисков девиантного финансового поведения молодежи на основе данных опроса // Статистика - язык цифровой цивилизации: сб. докладов международ. научно-практ. конф. «II Открытый российский статистический конгресс» (Ростов-на-Дону, 4-6 декабря 2018 г.): в 2 т. - Ростов н/Д: Изд-во «АзовПринт», 2018. -Т. 1. - С. 204-213.
Bibliographical list
1. Russian households on the eve of the financial crisis: income and financial behavior / ed. by L.N. Ovcharova. - Moscow: Independent Institute of social policy, 2008.
2. Grigoriev L., Salmina A., Kuzi-na O. Russian middle class: analysis of the structure and financial behavior. - Moscow: Ekon-inform, 2009.
3. Kozyreva P.M. Financial behavior in the context of socio-economic adaptation of the population // Sociological analysis. - 2012. - Vol. 339. - No. 7. -Рр. 54-70.
4. Galishnikova E.V. Financial behavior of the population: saving or spending // State University of the Ministry of Finance of Russia. Financial magazine. -2012. - No. 2. - Рр. 133-140.
5. Shiryaeva I.Yu. Characteristics of structures of integral individuality of wasteful and thrifty students // Psychology of learning. - 2008. - No. 11. - Рр. 55-61.
6. Malkina M.Yu., Rogachev D.Yu. Influence of personal characteristics on the financial behavior of youth // Journal of Institutional Studies. - 2019. - Vol. 11. -No. 3. - Рр. 135-152.
7. Nivorozhkina L.I., Sinyavskaya T.G. The concept of statistical risk assessment of involvement of clients of financial institutions in money laundering schemes // Terra Economicus. - 2012. - Vol. 10. -No. 4. - Pp. 30-36.
УДК 330.16 + 311.2
8. Nivorozhkina L.I., Sinyavskaya T.G. A priori assessment technique of financial institutions' risk associated with individuals // Finance and Business. - 2014. -No. 1. - Pp. 87-98.
9. Nivorozhkina L.I., Sinyavskaya T.G. Statistical methodology of risk assessment of financial behavior: monograph / ed. by A.U. Albekov. - Rostov-on-Don: Rostov state University of Economics (RINH), 2016.
10. Synyavskaya T.G. Concept of risk analysis of financial behavior of the population in the context of national security // Accounting and Statistics. - 2014. -No. 3 (35). - Pp. 47-53.
11. Nivorozhkina L.I., Sinyav skaya T.G., Tregubova A.A. Statistical study of the tendency of young people for deviant financial behavior // Intellekt. Innovatsii. Investitsii. - 2019. - No. 5. -Pp. 109-119.
12. Nivorozhkina L.I., Sinyavskaya T.G., Polubotko A.A., Tregubova A.A. Survey-based concept of statistical assessment the deviant financial behavior risks among young people // Statistics -the language of digital civilization: Proceedings of the International scientific and practical conference «II Open Russian Statistical Congress» (Rostov-on-Don, 2018, December, 4-6). - Rostov-on-Don: The publishing company «AzovPrint», 2018. - Vol. 1. - Pp. 204-213.
Синявская Т.Г., Павленко Г.В.
СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ПОВЕДЕНЧЕСКОГО ЭФФЕКТА
ОТВРАЩЕНИЯ К ПОТЕРЕ
Аннотация
Целью статьи является проведение статистического исследования проявления у молодежи поведенческого эффекта отвращения к потере. Существование этого эффекта доказано результатами экспериментов. В данной статье авторами предпринята попытка выявить, будет ли эффект проявляться не в эксперименте, а в процессе ответов на во-
