CC BY
48
УДК 657.1.012.1
DOI: 10.14529/em190407
МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ОЖИДАЕМЫХ КРЕДИТНЫХ УБЫТКОВ КАК ИНСТРУМЕНТ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ НЕКРЕДИТНЫХ ФИНАНСОВЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ
Е.И. Мельникова, Д.К. Сухорукое, М.С. Терентьева
Южно-Уральский государственный университет, г. Челябинск, Россия
В статье анализируются первые результаты применения МСФО (ШЯ8) 9 для управления кредитным риском некредитных финансовых организаций. В 2018 году новый стандарт начал впервые применяться на территории России, однако крупные игроки рынка - страховые компании и негосударственные пенсионные фонды - осуществят переход только в 2022 году. В настоящее время идет процесс подготовки к применению стандарта и прогнозирования возможных существенных изменений в публикуемой НФО отчетности. Это позволяет сделать вывод о том, что исследование данной области представляет высокую актуальность.
Гипотеза исследования состоит в том, что методика оценки ожидаемых кредитных убытков может использоваться как инструмент управления рисками некредитных финансовых компаний. Авторами систематизирована информация из различных нормативно -правовых актов и проанализированы результаты влияния МСФО (ШЯ8) 9 на финансовую отчетность банков, уже начавших применять данную методику. В результате исследования получен вывод о том, что МСФО (ШЯ8) 9 позволяет организациям не только адекватно раскрывать информацию о финансовых инструментах в отчетности, но и интегрировать риск-менеджмент в бухгалтерский учет организации. Существующие примеры перехода на новый стандарт в лице кредитных организаций и небольших представителей рынка НФО показывают важность адекватного применения методики ожидаемых кредитных убытков, но не позволяют полностью ориентироваться на их созданные внутренние документы ввиду специфики страховых компаний и негосударственных пенсионных фондов.
Ключевые слова: управление рисками, ожидаемые кредитные убытки, кредитный риск, МСФО 9, некредитные финансовые организации.
Ожидаемые кредитные убытки как одно из проявлений риска
В периоды финансовых кризисов и проблем в экономике тема обесценения финансовых инструментов всегда становится особенно актуальной. Так произошло и в кризис 2008 года, в ответ на который Совет по международным стандартам отчетности разработал новый стандарт в 2014 году взамен МСФО (IAS) 39. По замыслу разработчиков, стандарт должен более адекватно прогнозировать убытки организаций. Эти ожидания основаны на том, что стандарт требует создания больших резервов под обесценение, и это ограничит возможности компаний для завышения прибыли. В свою очередь, как указывали ведущие эксперты рынка [14], это снизит ожидания акционеров и менеджеров для выплат дивидендов и бонусов, повысит финансовую стабильность компаний и в целом улучшит уровень раскрытия информации.
Разработанный Международный стандарт финансовой отчетности (IFRS) 9 «Финансовые инструменты» (далее - МСФО (IFRS) 9) вступил в силу с 1 января 2018 года и, по оценкам аналитиков, в частности, М. Горняка [12] оказал значительное влияние не только на порядок ведения бухгалтерского учета, но и на бизнес-процессы и принятие решений внутри компаний. Наиболее существенное изменение - уход от отражения в резервах под обесценение только произошедших
событий. В соответствии с новым стандартом организации обязаны учитывать не только текущие обстоятельства, но также и прогнозируемые негативные события. Это принципиально отличает новый стандарт от ранее применяющегося. Поэтому одним из основных понятий, введенных МСФО (IFRS) 9, являются ожидаемые кредитные убытки.
В общем случае кредитные убытки - это разница между денежными потоками по условиям договора и денежными потоками, которые ожидаются компанией к получению. Следовательно, в новом стандарте главным образом рассматривается кредитный риск, под которым понимается финансовый риск возникновения дефолта дебитора. В рамках МСФО (ШЯЕ) 9 таким обстоятельством считается любое неисполнение контрагентом своих обязательств перед компанией, а не только банкротство дебитора [8, 11]. В связи с этим перечень обстоятельств, учитываемых с целью формирования резервов под обесценение, существенно расширен.
Таким образом, с одной стороны, МСФО (IFRS) 9 позволяет наиболее адекватно раскрывать информацию о финансовых активах для пользователей отчетности, а с другой - помогает руководству самой компании в принятии решений о продолжении вложений в данные финансовые активы. Из этого можно сделать вывод, что новый стандарт предоставляет инструментарий не только для
оценки возможного кредитного риска, но и предоставляет необходимые данные для управления им. Традиционно в практике деятельности финансовых организаций ведение бухгалтерского учета и организация риск-менеджмент в рамках одной компании функционально разделены. Однако введение МСФО (IFRS) 9 привело к объединению этих функций. В этом один из существенных положительных результатов введения нового стандарта. В то же время существует ряд проблем, связанных с разработкой и внедрением методик оценки ожидаемых кредитных убытков ввиду высокой сложности расчетов и отсутствием опыта их применения.
Методика оценки ожидаемых кредитных убытков
Изначально новый стандарт возник вследствие недостатков модели понесенных убытков, когда резервы под обесценение формировались лишь после произошедшего дефолта. Отчетность с такими данными раскрывала информацию о финансовых активах компании для пользователей финансовой отчетности недостаточно адекватно. Следует согласиться с мнением о том, что отраженные в балансе активы приносят доходы в будущем, и оценка риска неполучения этих доходов (или получения в размере, который, с точки зрения инвесторов, может оказаться недостаточным) является необходимым элементом раскрытия информации [6]. Новая модель обесценения использует методику оценки ожидаемых кредитных убытков. Базовая формула по расчету ожидаемых кредитных убытков представлена, в частности, в [13]:
ECL = EAD X PD X LGD, где ECL - ожидаемые кредитные убытки; EAD -сумма задолженности, подверженная риску обесценения; PD - вероятность дефолта; LGD - ожидаемые потери в случае дефолта.
Данная оценка будущего состояния контрагентов всегда будет являться определенным предположением, для которого необходимо применение сложных математических моделей и рассмотрение исторических тенденций. Методика предусматривает использование различных балльных и рейтинговых оценок, сформированных с учетом макроэкономических показателей и других возможных переменных.
Модель рассматривает три стадии обесценения. Первая - рассмотрение ожидаемых убытков от финансового актива в течение следующих 12 месяцев, на второй и третьей стадии (существенное ухудшение кредитного качества или уже понесенный убыток) компании необходимо оценивать ожидаемые убытки в течение всего срока действия актива [1].
Под финансовым активом в МСФО (IFRS) 9 понимаются не только ценные бумаги, депозиты и займы, но также и торговая (финансовая) дебитор-
ская задолженность. При этом методика оценки ожидаемых кредитных убытков составляется каждой организацией самостоятельно, с учетом вариативности выбора показателей для расчета и специфики как по всей отрасли, так и для самой компании. В этом состоит основная сложность введения нового стандарта.
Порядок перехода некредитных финансовых организаций на новые стандарты
МСФО (IFRS) 9 особенно актуален для всех финансовых организаций, таких как банки и некредитные финансовые организации (НФО), и для коммерческих компаний с большой долей финансовых активов на балансе, предоставляющих к раскрытию свою финансовую отчетность. Российская же отчетность кредитных и некредитных финансовых организаций практически полностью основана на международных стандартах.
Переход кредитных организаций на применение нового стандарта по финансовым инструментам в отчетности, составленной по российским правилам бухгалтерского учета, произошел в 2019 году, что на год позже, чем в финансовой отчетности по МСФО. У НФО переход зависит от типа компании.
Нами был проведен анализ нормативных актов Банка России по бухгалтерскому учету и отчетности некредитных финансовых организаций, в которых даны ссылки на требования МСФО (ГРЯБ) 9. Общее количество таких положений составило более десятка, к ним относятся, в частности, Положение № 494-П «Отраслевой стандарт бухгалтерского учета операций с ценными бумагами в некредитных финансовых организациях», Положение № 493-П «Отраслевой стандарт бухгалтерского учета некредитными финансовыми организациями операций по выдаче (размещению) денежных средств по договорам займа и договорам банковского вклада» и другие. Систематизация информации привела к выводу, что не для всех НФО отчетность требует применения ГРЯБ 9. Результат анализа представлен на рисунке.
Профессиональные участники рынка ценных бумаг, управляющие компании негосударственных пенсионных фондов (НПФ) и другие компании, поименованные в Положении Банка России № 532-П, а также страховые компании, значительная часть деятельности которых представляет собой обязательное медицинское страхование (ОМС), стали вести учет в соответствии с новым стандартом одновременно с первым применением МСФО (IFRS) 9 по всему миру [4].
В то же время «отдельные НФО» (называемые так Банком России) в виде микрокредитных компаний, ломбардов, кредитно-потребительных кооперативов и т. д. применяют определенные понятия из нового стандарта, но формируют резервы под обесценение финансовых активов согласно прошлому МСФО (!ЛБ)39 [2].
Экономика и финансы
<u
3
«
о
о
iE
СЗ я
Я я
is я
-е- cd m
<L> я
3 X Я CS
н s l-f Сн о
<u
a.
и
<L>
IX
Страховые компании по
ОМС, управляющие компании, брокеры и т.д.
Отдельные НФО (МКК, ломбарды и т.д.)
МСФО (IFRS) 9 применяется с 2018 года
Частично используются понятия МСФО (IFRS) 9, резервы формируются по МСФО (IAS) 39
Страховые компании (кроме ОМС) и негосударственные пенсионные фонды МСФО (IFRS) 9 применяется вместе с МСФО (IFRS) 17 с 2021 года
Особенности перехода различных некредитных финансовых организаций на МСФО (IFRS) 9
При этом для страховых компаний и негосударственных пенсионных фондов Советом по Международным стандартам финансовой отчетности введены поправки в самом стандарте по временному освобождению вплоть до первого применения стандарта МСФО (IFRS) 17 «Договоры страхования» с 2021 года [16]. На данный момент эти компании используют МСФО (IFRS) 4 «Договоры страхования» и предыдущий МСФО (IAS) 39. Необходимо отметить, что поправки об отсрочке введены только для компаний, на чью деятельность в большинстве своем распространяется новый стандарт по страхованию. Поправки были введены в связи с необходимостью дополнительного времени для осуществления процедур подготовки к двум обширным стандартам, а именно перестройки систем учета внутри компании для соответствия новым требованиям из-за возможных негативных последствий, таких как волатильность финансовых результатов компаний [10].
Деятельность по ОМС в силу особенностей бизнес-модели не подпадает под действие МСФО (IFRS) 17, и, следовательно, страховые компании, занимающиеся преимущественно ОМС, не могут воспользоваться этим временным освобождением [3].
Оценка ожидаемых убытков некредитными финансовыми организациями
На момент написания статьи кредитные организации уже осуществили полноценный переход на МСФО (IFRS) 9 для отчетности, составленной как по международным, так и по российским стандартам бухгалтерского учета. Нами проанализирована статистика влияния МСФО (IFRS) 9 на капитал в финансовой отчетности более двадцати крупнейших банков. В табл. 1 приведен список кредитных организаций, на чей капитал было оказано наиболее значимое воздействие.
Исходя из опубликованной финансовой отчетности за 2018 год, негативное влияние на капитал (собственные средства на 1 января 2019 года) у
некоторых банков достигло более 30 %, а среднее влияние на капитал по 24 проанализированным кредитным организациям составило 15,5 %. Своевременное отражение кредитного риска, согласно новому стандарт, раскрыло значительные проблемы кредитных организаций с капитализацией. Наиболее сильному влиянию подверглись банки с крупной долей долгосрочных активов или банки, обслуживающие преимущественно физических лиц. Таким образом, можно сделать вывод, что изменение учета финансовых инструментов существенно повлияло на отчетность банков.
Перечень российских банков, на отчетность которых МСФО (IFRS) 9 оказал наиболее значительное влияние
Наименование банка Влияние МСФО 9 на капитал, млрд рублей Влияние МСФО 9 на капитал*, %
ВТБ -124,8 -8
Россельхозбанк -83,2 -55
Сбербанк России -69,5 -2
Газпромбанк -26,1 -4
Юни Кредит Банк -14 -7
Абсолют Банк -10 -44
Тинькофф Банк -9,8 -15
Связь-Банк -9,1 -33
Московский Кредитный Банк -8,7 -5
СКБ-Банк -7 -34
Источник: [15].
МСФО (IFRS) 9 как ответ финансовому кризису был направлен в первую очередь на банки и
их кредитные портфели [5, 9]. Поэтому можно ожидать, что в целом воздействие стандарта на страховые компании и НПФ будет меньшим. Однако при этом у данных видов компаний помимо работы с финансовыми инструментами с целью инвестирования есть своя специфика, связанная с новым стандартом. Например, определенные виды накопительных и пенсионных договоров, в которых велика депозитная составляющая, МСФО (IFRS) 9 рассматривает в качестве финансовых инструментов. Вследствие этого, как считают некоторые эксперты [7], и это мнение мы разделяем, при первом применении методики ожидаемых кредитных убытков в 2021 году влияние нового стандарта трудно предсказать. Ориентирование на результаты этого влияния на капитал банковских организаций может привести к большим ошибкам и, как следствие, ситуации, когда капитал НФО может оказаться ниже требуемого регулятором.
Таким образом, в целях снижения трудозатрат и избежания стрессовых сценариев некредитным финансовым организациям необходимо начинать подготовку по переходу на модель оценки ожидаемых кредитных убытков и, соответственно, кредитного риска уже сейчас, несмотря на то, что его введение состоится в 2022 г. При этом специфика деятельности страховых компаний и негосударственных пенсионных фондов позволяет лишь ориентироваться на составленные методики банков или других организаций, осуществивших переход на МСФО (IFRS) 9, но требует разработки собственных методик и пересмотра бизнес-процессов с целью управления кредитным риском некредитных финансовых организаций. Основной задачей на этот период можно назвать прогнозирование силы влияния нового стандарта на капитал этих организаций и накопление достаточного запаса прочности для вступления в новый этап регулирования их деятельности со стороны Банка России.
Литература
1. Международный стандарт финансовой отчетности (IFRS) 9 «Финансовые инструменты».
2. Международный стандарт финансовой отчетности (IAS) 39 «Финансовые инструменты: признание и оценка».
3. Международный стандарт финансовой отчетности (IFRS) 17 «Договоры страхования».
4. Положение Банка России от 03.02.2016 №532-П «Отраслевой стандарт бухгалтерского учета «Порядок составления бухгалтерской (финансовой) отчетности профессиональных участников рынка ценных бумаг, акционерных инвестиционных фондов, организаторов торговли, цен-
тральных контрагентов, клиринговых организаций, специализированных депозитариев инвестиционного фонда, паевого инвестиционного фонда и негосударственного пенсионного фонда, управляющих компаний инвестиционного фонда, паевого инвестиционного фонда и негосударственного пенсионного фонда, бюро кредитных историй, кредитных рейтинговых агентств, страховых брокеров».
5. Битюцкий В., Пеникас Г.И. Как внедрение МСФО (IFRS) 9 скажется на российских банках // МСФО на практике. - 2016. - № 10. - С. 38-43.
6. Кершис Е.А. Методика анализа финансовых активов по данным консолидированной отчетности // Молодой ученый. - 2018. - № 50. -С. 132-137.
7. Лузгинов О. Учет договоров страхования по-новому: пора готовиться // МСФО на практике. - 2016. - № 6. - С. 13-19.
8. Поленова С.Н., Миславская Н.А. Международные стандарты учета и финансовой отчетности. -М.: Дашков и К, 2017. - 372 с.
9. Селезнева М.М. Переход на МСФО (IFRS) 9: новые вызовы для кредитной организации //Актуальные вопросы экономики и управления: материалы IV Междунар. науч. конф. (г. Москва, июнь 2016 г.). - М.: Буки-Веди, 2016. - С. 68-72.
10. Сургунд В.Р. Развитие методов управления рисками в пенсионных фондах // Молодой ученый. - 2016. - № 1. - С. 499-504.
11. Чиркова С.В. Учет резерва по сомнительным долгам: российский опыт и международная практика // Молодой ученый. - 2018. - №17. -С. 210-213.
12. Gornjak M. Comparison of IAS 39 and IFRS 9: The Analysis of Replacement // International Journal of Management, Knowledge and Learning. - 2017. - Vol. 6, Issue 1. - P. 115-130.
13. Hrvoje Volareviс, Varovic Mario Internal Model for IFRS 9 - Expected Credit Losses Calculation. / Ekonomski Pregled. - 2018. - №69 (3). -P. 269-297.
14. Zoltán Novotny-Farkas. The Significance of IFRS 9 for Financial Stability and Supervisory Rules // Policy Department A: Economic and Scientific Policy, 2015. -52 p.
15. Новый стандарт МСФО 9: влияние на показатели крупнейших банков, 19.07.2019 [Электронный ресурс]. - https://www.banki.ru/news/ research/?id=10901649 (дата обращения: 28.11.2019).
16. Предлагаемые поправки к МСФО (IFRS) 17 «Договоры страхования» // Вестник МСФО PWC. - 2019, № 16 - С. 8-9. - https://www.pwc.ru/ ru/ifrs/bulletin/ifrs-news-july-2019.pdf (дата обращения: 28.11.2019).
Экономика и финансы
Мельникова Елена Ивановна, доктор экономических наук, профессор кафедры бухгалтерского учета, анализа и аудита, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск), melnikovaei@susu. т
Сухоруков Дмитрий Константинович, аспирант, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск), asatotgreatdemon@gmail.com
Терентьева Мария Сергеевна, аспирант, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск), terentevamariya9@gmail.com
Поступила в редакцию 11 сентября 2019 г.
DOI: 10.14529/em190407
EXPECTED CREDIT LOSSES MODEL AS AN INSTRUMENT OF RISK MANAGEMENT FOR NON-BANKING FINANCIAL INSTITUTIONS
E.I. Melnikova, D.K. Suhorukov, M.S. Terentyeva
South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation
The article analyzes the use of IFRS 9 for credit risk management of non-credit financial institutions. In 2018, the new standard was applied for the first time in Russia, however, major market players - insurance companies and non-state pension funds - will only make the transition in 2022. This allows us to conclude that the study of this sphere is highly relevant.
The hypothesis of the study is that the model for expected credit losses calculation can be used as a risk management tool for non-banking financial institutions. The study systematizes information from various legal acts and analyzes the impact of IFRS 9 on the financial statements of banks that have already begun to apply this model. Owing to the results of the study, it has been concluded that IFRS 9 allows organizations not only to adequately disclose information about financial instruments, but also to integrate risk management into the organization's accounting. Existing examples of the transition to the new standard of credit organizations and small representatives of non-credit financial organizations show the importance of the adequate application of the expected credit loss model, but do not allow us to entirely use their created internal documents due to the specifics of insurance companies and nonstate pension funds.
Keywords: risk management, expected credit losses, credit risk, IFRS 9, non-credit financial organizations.
References
1. Mezhdunarodnyy standart finansovoy otchetnosti (IFRS) 9 «Finansovye instrumenty» [International financial reporting standard (IFRS) 9 "Financial instruments"].
2. Mezhdunarodnyy standart finansovoy otchetnosti (IAS) 39 «Finansovye instrumenty: priznanie i otsenka» [International financial reporting standard (IAS) 39 "Financial instruments: recognition and measurement"].
3. Mezhdunarodnyy standart finansovoy otchetnosti (IFRS) 17 «Dogovory strakhovaniya» [International financial reporting standard (IFRS) 17 "insurance Contracts"].
4. Polozhenie Banka Rossii ot 03.02.2016 №532-P «Otraslevoy standart bukhgalterskogo ucheta «Poryadok sostavleniya bukhgalterskoy (finansovoy) otchetnosti professional'nykh uchastnikov rynka tsennykh bumag, aktsionernykh investitsionnykh fondov, organizatorov torgovli, tsentral'nykh kontragentov, kliringovykh organizatsiy, spetsializirovannykh depozitariev investitsionnogo fonda, paevogo investitsionnogo fonda i negosudarstvennogo pensionnogo fonda, upravlyayushchikh kompaniy investitsionnogo fonda, paevogo investitsionnogo fonda i negosudarstvennogo pensionnogo fonda, byuro kreditnykh istoriy, kreditnykh reytingovykh agentstv, strakhovykh brokerov» [Regulation of the Bank of Russia dated 03.02.2016 No. 532-P "Industry accounting standard" Procedure for preparation of accounting (financial) statements of professional participants of the securities market, joint-stock investment funds, trade organizers, pricestrust contractors, clearing organizations, specialized depositories of investment Fund, mutual investment Fund and non-state pension Fund, managing companies of investment Fund, mutual investment Fund and non-state pension Fund, credit history bureaus, credit rating agencies, insurance brokers"].
5. Bityutskiy V., Penikas G.I. [How the introduction of IFRS 9 will affect Russian banks]. MSFO na praktike [IFRS in practice] , 2016, no. 10, pp. 38-43. (in Russ.)
6. Kershis E.A. [Method of analysis of financial assets according to the consolidated reporting data]. Molodoy uchenyy [Young Scientist], 2018, no. 50, pp. 132-137. (in Russ.)
7. Luzginov O. [Accounting for insurance contracts-new: better get ready]. MSFO na praktike [IFRS in practice], 2016, no. 6, pp. 13-19. (in Russ.)
8. Polenova S.N., Mislavskaya N.A. Mezhdunarodnye standarty ucheta i finansovoy otchetnosti [International accounting and financial reporting standards]. Moscow, 2017. 372 p.
9. Selezneva M.M. [Transition to IFRS 9: new challenges for the credit organization]. Aktual'nye voprosy ekonomiki i upravleniya: materialy IVMezhdunar. nauch. konf. (g. Moskva, iyun' 2016 g.) [Actual questions of economy and management: materials IV international. science. Conf.]. Moscow, 2016, pp. 68-72. (in Russ.)
10. Surgund V.R. [Development of risk management methods in pension funds]. Molodoy uchenyy [Young Scientist], 2016, no. 1, pp. 499-504. (in Russ.)
11. Chirkova S.V. [Accounting of the reserve for doubtful debts: Russian experience and international practice]. Molodoy uchenyy [Young Scientist], 2018, no. 17, pp. 210-213. (in Russ.)
12. Gornjak M. Comparison of IAS 39 and IFRS 9: The Analysis of Replacement. International Journal of Management, Knowledge and Learning, 2017, vol. 6, iss. 1, pp. 115-130.
13. Hrvoje Volarevis, Varovic Mario Internal Model for IFRS 9 - Expected Credit Losses Calculation. Ekonomski Pregled, 2018, no. 69 (3), pp. 269-297. DOI: 10.32910/ep.69.3.4
14. Zoltán Novotny-Farkas. The Significance of IFRS 9 for Financial Stability and Supervisory Rules. Policy Department A: Economic and Scientific Policy, 2015. 52 p.
15. Novyy standart MSFO 9: vliyanie napokazateli krupneyshikh bankov [New standard IFRS 9: impact on the largest banks' customers], 19.07.2019. Available at: https://www.banki.ru/news/research/?id=10901649 (accessed: 28.11.2019).
16. Predlagaemye popravki k MSFO (IFRS) 17 «Dogovory strakhovaniya» [Proposed amendments to IFRS 17 "insurance Contracts"]. Vestnik MSFO PWC [Bulletin of IFRS PWC], 2019, no. 16, pp. 8-9. Available at: https://www.pwc.ru/ru/ifrs/bulletin/ifrs-news-july-2019.pdf (accessed: 28.11.2019).
Elena I. Melnikova, Doctor of Sciences (Economics), Professor, Department of Accounting, Analysis and Audit, South Ural State University, Chelyabinsk, melnikovaei@susu.ru
Dmitriy K. Suhorukov, postgraduate student of the Department of Accounting, Analysis and Audit, South Ural State University, Chelyabinsk, suhorukov@ekb.uba.ru
Mariya S. Terentyeva, postgraduate student of the Department of Accounting, Analysis and Audit, South Ural State University, Chelyabinsk, terentevamariya9@gmail.com
Received September 11, 2019
ОБРАЗЕЦ ЦИТИРОВАНИЯ
FOR CITATION
Мельникова, Е.И. Методика оценки ожидаемых кредитных убытков как инструмент управления рисками некредитных финансовых организаций / Е.И. Мельникова, Д.К. Сухоруков, М.С. Терентьева // Вестник ЮУрГУ. Серия «Экономика и менеджмент». - 2019. -Т. 13, № 4. - С. 74-79. БО!: 10.14529/ет190407
Melnikova E.I., Suhorukov D.K., Terentyeva M.S. Expected Credit Losses Model as an Instrument of Risk Management for Non-Banking Financial Institutions. Bulletin of the South Ural State University. Ser. Economics and Management, 2019, vol. 13, no. 4, pp. 74-79. (in Russ.). DOI: 10.14529/em190407
