CC BY
42
DOI: 10.24143/2073-5537-2018-3-125-132
УДК [338.27:338.516.4]:[338.46:368.03/369.03](470.46)
Е. В. Соколова, Т. В. Котова, Е. В. Черникина
О ПРОГНОЗИРОВАНИИ СТРАХОВОГО РЫНКА РОССИИ И АСТРАХАНСКОЙ ОБЛАСТИ
Страховые компании, являясь одним из важнейших звеньев финансовой системы страны, вносят значительный вклад в развитие национальной экономики. Недостаточная степень устойчивости и низкий уровень динамики развития страховой сферы обусловлены невысоким уровнем капитализации страховых компаний и отсутствием методологического комплекса, который позволяет формировать финансовую стратегию с высокой степенью эффективности. В настоящее время в Российской Федерации 236 страховых организаций, в Астраханской области - 61 компания. Ежегодно страховые организации прекращают свою деятельность в основном по причине отзыва лицензии. Исследование страхового рынка Астраханской области и России с использованием современных методов научных исследований, в том числе математических моделей, позволило установить связь показателей страхования с ВВП и ВРП. Изучение тенденции развития страхового рынка позволило сформировать вывод о целесообразности использования показателя «глубина страхового рынка». В основе прогноза данного показателя до 2020 г. был положен консенсус-прогноз Министерства экономического развития РФ. На развитие страхового рынка, а следовательно, и на экономику региона и страны влияет множество факторов. В качестве факторов были рассмотрены следующие показатели: курс доллара, цена за грамм золота, индекс ММВБ, ключевая ставка Центрального банка РФ, уровень инфляции. Построенная многофакторная регрессионная модель позволила установить зависимость между объёмом страховых премий добровольного страхования и курсом доллара и уровнем инфляции. Приведённый алгоритм исследования может быть использован в различных сферах. Составленный прогноз показателя глубины страхового рынка по Астраханской области и России до 2020 г. подтвердил положительную тенденцию в развитии регионального и российского рынка страхования.
Ключевые слова: страховой рынок, субъекты страхового рынка, глубина страхового рынка, валовой внутренний продукт, валовой региональный продукт Астраханской области, страховые премии, прогноз, модель.
Введение
Устойчивость и динамичность развития страховой сферы являются одними из важнейших ориентиров на пути к развитию финансового рынка Российской Федерации.
Деятельности субъектов страхового рынка присуща определённая особенность, которая обусловливается параметрами предлагаемых страховыми организациями продуктов и находит своё отражение в характерном механизме по формированию, распределению и перераспределению финансовых ресурсов страховой организации. Недостаточная степень устойчивости и невысокий уровень динамики развития страховой сферы обусловлены низким уровнем капитализации страховых компаний, отсутствием методологического комплекса, позволяющего формировать финансовую стратегию с высокой степенью эффективности, которая даёт возможность рационально управлять потоками денежных ресурсов, формировать приемлемую структуру капитала и применять инновационные методы, оптимизирующие инвестиционную деятельность, что, в свою очередь, влияет на экономику региона и РФ.
В настоящее время количественные параметры и уровень эффективности страховых продуктов, предоставляемых гражданам, весьма невелики. Степень развития страховой сферы страны возможно определить с помощью количественного соотношения страховых премий к объёму ВВП.
Цель исследования заключается в анализе и прогнозировании страхового рынка России и региона. Задачи исследования:
- детальное рассмотрение показателей развития страхового рынка;
- выявление взаимосвязи между показателями страхового и финансового рынков;
- обоснование алгоритма прогнозирования развития страхового рынка.
Алгоритм исследования и прогноза страхового рынка
Страховой рынок представляет собой один из структурных элементов финансового рынка, который нацелен, с одной стороны, на развитие общественного воспроизводства, а с другой - на активное воздействие на финансовые потоки в народном хозяйстве региона и страны. Место страхового рынка в финансовой системе обусловливается не только ролью различных финансовых институтов, финансированием страховой зашиты, но и их ролью в обслуживании страховой, инвестиционной и других видов деятельности.
Главными субъектами страхового рынка являются страховые компании. На них возложены основные функции по организации и работе страхового рынка в регионе и в стране. Именно они создают и продвигают на рынок новые виды страховых услуг. Страховые компании занимаются формированием страховых фондов, а также обеспечивают страховую защиту имущественных интересов своих клиентов. Выполняя функцию аккумулирования денежных средств, страховые организации становятся важнейшими участниками инвестиционных отношений. Динамика числа страховых организаций в РФ представлена на рис.
1992 1993 1994 1995 1996 1999 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Год Динамика числа страховых компаний 1992-2017 гг.
С момента принятия закона «Об организации страхового дела» с 1992 по 1996 гг. число страховых компаний увеличилось с 618 до 2 896. В этот период происходило становление рыночной экономики, а также развитие других финансовых рынков.
Тяжёлая экономическая ситуация 1998 г. внесла коррективы в развитие страхового рынка. Так, в 1999 г. число участников страхового рынка сократилось на 41,7 % по сравнению с 1996 г. Такая же тенденция сохранилась и в 2001 г. по сравнению с 1999 г. За 2 года прекратили свою деятельность 708 страховых организаций, что составило 58 % всего страхового рынка.
Период с 2001 по 2004 гг. является последним длительным периодом, на протяжении которого происходило увеличение страхового рынка, а затем наблюдается ежегодное снижение числа страховщиков. Так, за последние 12 лет произошло сокращение страхового рынка в 3,6 раза. Этот этап развития российского страхового рынка связан с уходом более «слабых игроков» и увеличением на рынке доли более сильных страховых компаний.
В среднем каждый год прекращали свою деятельность около 83 страховых организаций. Одной из причин явилось укрупнение страховых компаний за счёт сделок слияния и поглощения.
Сокращение субъектов рынка связано с пересмотром принципов работы страховых организаций. В большинстве случаев страховые организации прекращали свою деятельность из-за отзыва лицензий. Такая же тенденция характерна и для Астраханского региона.
В настоящее время в РФ насчитывается 236 страховых компаний, осуществляющих страховую деятельность, из них в Астраханской области - 61 компания. Ситуация, которая сложилась на страховом рынке в последние годы, свидетельствует о том, что «наступил серьёзный кризис доверия к отрасли со стороны всех заинтересованных сторон - граждан, бизнеса и государства» [1]. Это связано с тем, что деятельность Центрального банка как главного надзорного органа направлена на очистку рынка от недобросовестных игроков, что позволит изменить отношение населения и бизнеса к страховому рынку и страховщикам.
Одним из макроэкономических показателей, характеризующих состояние экономики страны, является валовой внутренний продукт (ВВП), на уровне региона - валовой региональный
продукт (ВРП). Для анализа уровня развития страхового рынка и его влияния на макроэкономические индикаторы предлагаем использовать показатель «страховые премии к ВВП». Количественное соотношение страховых премий к объёму ВВП страны отражает уровень проникновения страховых услуг [2] или глубину страхового рынка [3] и измеряется в процентах. Зависимость между уровнем ВВП и страховыми премиями с 2008 по 2017 гг. описывается линейным уравнением
у = -22,38 + 0,013*,
где у - объём премий; х - уровень ВВП. Полученная математическая модель определяет линейную связь между данными показателями, коэффициент Пирсона составляет 0,95, коэффициент детерминации составляет 0,90. Это означает, что 90 % общей вариации показателей страховых премий зависят от показателя ВВП страны. Остальные 10 % вариации объясняются другими факторами, не включёнными в данную модель.
Зависимость между уровнем ВРП и страховыми премиями по Астраханской области с 2008 по 2017 гг. описана линейным уравнением
у = 662,93 + 0,009*,
где у - объём премий по Астраханской области; х - уровень ВРП. Коэффициент Пирсона составляет 0,97. Коэффициент детерминации, равный 0,93, показывает, что 93 % общей вариации показателей страховых премий зависят от показателя ВРП Астраханской области. Остальные 7 % вариации объясняются другими факторами, не включёнными в данную модель.
В ходе проведённых расчётов в 2008-2017 гг. показатель глубины страхового рынка по России изменялся в пределах от 1,10 до 1,39 %, а в Астраханской области - от 1,03 до 1,35 %. Это достаточно низкий уровень по сравнению с другими странами: в США этот показатель достигает 7,3 %, а в странах Западной Европы - от 5 до 12 % [4]. Низкая глубина страхового рынка в большей степени связана с неготовностью россиян направлять средства на страхование.
Наметившаяся тенденция к стабилизации экономического развития Астраханского региона и страны учитывалась при составлении прогноза страхового рынка до 2020 г.
В основу прогноза уровня страховых премий по РФ и Астраханской области до 2020 г. был взят консенсус-прогноз, разработанный Министерством экономического развития РФ, преимуществами которого являются:
- усреднение показателей во всех имеющихся прогнозах аналитических центров;
- учёт мнений финансово-кредитных институтов, среди которых коммерческие банки и инвестиционные компании.
На основе выбранного прогноза произведён расчёт ВВП и объёма страховых премий до 2020 г. (табл. 1).
Таблица 1
Прогноз уровня ВВП и страховых премий на период до 2020 г.
Год ВВП, млрд руб. Страховые премии, млрд руб. Глубина страхового рынка, %
2018 93 647,3 1 214,4 1,30
2019 95 145,7 1 235,0 1,30
2020 96 668,0 1 255,9 1,30
Таким образом, на протяжении последующих 4-х лет показатель глубины страхового рынка составит 1,30 %, что соизмеримо с уровнем 2009 г. Эта устойчивая тенденция является основой для дальнейшего развития российского страхового рынка, оптимизации инвестиционной деятельности и укрепления экономики страны.
При составлении прогноза по Астраханской области до 2020 г. был использован базовый прогноз Министерства экономического развития Астраханской области [5], на основе которого произведён расчёт ВРП и объёма страховых премий (табл. 2).
Таблица 2
Прогноз уровня ВРП и страховых премий по Астраханской области
на 2018-2020 гг.
Год ВРП, млн руб. Страховые премии, млн руб. Глубина страхового рынка, %
2018 446 285,70 6 050,97 1,36
2019 461 013,13 6 252,96 1,36
2020 468 850,35 6 360,45 1,36
Исходя из расчётов, на протяжении последующих 4-х лет показатель глубины страхового рынка в Астраханской области составит 1,36 %, что соизмеримо с уровнем 2010 г. и на 0,06 % выше, чем в РФ. Это подтверждает положительную тенденцию развития регионального и российского рынка страхования.
Страховой рынок, являясь частью экономики региона и страны, неразрывно связан с другими структурными элементами финансового рынка. В качестве факторов, влияющих на развитие рынка страхования, были рассмотрены показатели финансового рынка, в большей степени характеризующие его развитие.
Страховой рынок связан с валютным рынком, т. к. страховая компания держит часть своих активов и в иностранной валюте. Некоторые страховые продукты предоставляются в валюте, и степень устойчивости российской валюты по отношению к иностранной можно определить с помощью котировок, поэтому первым фактором в разрабатываемой регрессионной модели был курс доллара (хД
Страховой рынок также активно работает с рынком драгоценных металлов, т. к. драгоценные металлы являются одним из видов активов компании. Центральный банк в Указаниях «О порядке инвестирования средств страховых резервов и перечне разрешённых для инвестирования активов» [6] и «О порядке инвестирования собственных средств (капитала) страховщика и перечне разрешённых для инвестирования активов» в целях инвестирования [7] разрешает использовать их как объект инвестирования [8], поэтому фактором х2 явилась цена за грамм золота.
Драгоценные металлы являются одним из видов возможных инвестиций. Страховые компании имеют право вкладывать денежные средства в ценные бумаги, являющиеся частью фондового рынка. Основными индикаторами, характеризующими состояние рынка ценных бумаг, являются индекс ММВБ и индекс РТС. Для построения модели был использован индекс ММВБ (х3).
Страховой рынок связан и с рынком капиталов, стоимость которых зависит от ключевой ставки Центрального банка РФ. До сентября 2013 г. существовал отдельный показатель (ставка рефинансирования), отражавший проценты в годовом исчислении, подлежащие уплате Центральному банку России за кредиты, которые Центральный банк предоставил кредитным организациям. В сентябре 2013 г. была введена ключевая ставка, идентичная ставке рефинансирования. Но их объединение в один показатель произошло только 01 января 2016 г. [9]. Для построения модели данный фактор обозначили как х4.
Уровень инфляции является индикатором всей экономической ситуации в стране, затрагивая все элементы финансового рынка. Данный показатель включён в модель как х5.
В табл. 3 представлены рассмотренные факторы как независимые переменные, оказывающие влияние на страховой рынок России. В качестве зависимой переменной использовали объёмы страховых премий по добровольному страхованию.
Таблица 3
Факторы, влияющие на страховой рынок России
Год Курс доллара США Цена золота, руб./гр Индекс ММВБ Ставка рефинансирования / ключевая ставка, % Уровень инфляции, %
Х2 Хз Х4 Х5
2008 29,38 821,8 619,53 10,00 13,28
2009 30,24 1 062,32 1 370,01 13,00 8,80
2010 30,48 1 383,06 1 687,99 8,75 8,78
2011 32,20 1 629,81 1 402,23 7,75 6,10
2012 30,37 1 618,56 1 474,72 8,00 6,58
2013 32,73 1 264,30 1 504,08 8,25 6,45
2014 56,26 2 146,08 1 396,61 17,00 11,36
2015 72,88 2 502,10 1 761,36 11,00 12,91
2016 60,66 2 260,43 2 232,72 10,00 5,38
2017 57,60 1 145,90 2 109,74 7,75 2,52
Основным числовым параметром, характеризующим связь между анализируемыми показателями, является парный коэффициент корреляции, который измеряет степень статистической связи между двумя переменными без учёта влияния других переменных. Расчёт парных коэффициентов корреляции приведён в табл. 4.
Таблица 4
Матрица коэффициентов корреляции
Переменная У *1 Х2 Хз Х4 Х5
у 1 0,771 313 0,465 138 0,708 332 -0,015 065 —0,457 353
Х1 0,771 313 1 0,747 195 0,610 992 0,306 415 0,051 731
Х2 0,465 138 0,747 195 1 0,492 436 0,333004 0,159 345
Хз 0,708 332 0,610 992 0,492 436 1 -0,193 300 -0,631974
Х4 -0,015 065 0,306 415 0,333 004 -0,193 300 1 0,562 337
Х5 -0,457 353 0,051 731 0,159 345 -0,631 974 0,562 337 1
На основе значений коэффициентов корреляции установлено, что фактор х1 (курс доллара) оказывает сильное положительное влияние, а фактор Х5 (уровень инфляции) оказывает слабое влияние на объёмы премий по добровольному страхованию (у). Для количественной оценки степени влияния факторов использовали регрессионный анализ. При построении регрессионной модели учитывали явление мультиколлинеарности. Для её устранения построили данную модель с применением метода пошагового включения переменных. Была получена модель линейной регрессии, где в качестве независимых переменных выступают курс доллара (х1) и уровень инфляции (х5). Результаты оценивания модели представлены в табл. 5, где N - число наблюдений; Св. член - оценка свободного члена регрессии; БЕТА - стандартизованный коэффициент регрессии; Стд. Ош. БЕТА - стандартные отклонения стандартизованного коэффициента; В - МНК оценки коэффициентов регрессии при помощи использования метода наименьших квадратов; t (7) - ^статистики для проверки гипотезы; р-знач. - соответствующие уровни значимости.
Таблица 5
Результаты оценивания модели ридж-регрессии для объёма страховых премий
добровольного страхования
N = 10 БЕТА Стд. Ош. БЕТА В Стд. Ош. В t (7) р-знач.
Св. член 496,381 4 111,069 4 4,469 11 0,002 904
Х1 0,797 105 0,150 035 10,001 8 1,882 6 5,312 80 0,001 108
Х5 -0,498 587 0,150 035 -29,841 3 8,979 9 -3,323 14 0,012 710
На основе данных табл. 5 была получена модель линейной регрессии:
упремии добровольного страхования 496,3814 + 10,0018Х1 29,8413X5.
Если при прочих равных условиях курс доллара увеличится на 1 единицу, то объём премий по добровольному страхованию увеличится на 10,001 8 млрд руб. Если при прочих равных условиях инфляция увеличится на 1 единицу, то объём премий по добровольному страхованию уменьшится на 29,841 3 млрд руб.
В данном анализе уровень значимости а = 0,05, а р-знач. при переменной XI (0,001 108) меньше а, XI признаётся значимым, а х5 - также значим, т. к.р-знач. (0,012 710) меньше 0,05.
В табл. 6 представлены показатели адекватности модели множественной регрессии премий по добровольному страхованию.
Таблица 6
Показатели адекватности модели ридж-регрессии для премий по добровольному страхованию
Статистика Значение
Множественный R 0,918 067 617
Множественный R2 0,842 848 149
Скорректированный R2 0,797 947 62
F (5,4) (выборочные значения F-статистики) 18,771 452 6
р-знач. 0,001 538 573 65
Стандартная ошибка оценки 93,618 984 5
Согласно показателям адекватности множественный R2 равный 0,843 свидетельствует о том, что 84,3 % вариации премий по добровольному страхованию объясняются факторами курса доллара (х1) и уровнем инфляции (х5).
На основе вышесказанного можно сделать вывод о том, что модель линейной регрессии для премий по добровольному страхованию с включением в качестве независимых переменных курса доллара и уровня инфляции является адекватной и статистически значимой.
Рассмотренный алгоритм исследования позволяет при неизменности других факторов, а также на основе имеющихся результатов вычислений сформулировать прогноз объёма страховых премий и выплат в страховой сфере.
Заключение
Предложенный алгоритм исследования и прогноза страхового рынка РФ и Астраханской области позволяет выявить региональные тенденции в их развитии.
Установлено, что развитие страхового рынка в Астраханской области происходит по той же траектории, что и в России.
Из расчётов следует, что за период с 2008 по 2017 гг. показатель глубины страхового рынка в Астраханской области и в России оказался существенно ниже, чем в Западной Европе и США.
Составлен прогноз показателя глубины страхового рынка по Астраханской области и России до 2020 г., который выявил положительную тенденцию в развитии регионального и российского рынка страхования.
На примере добровольного страхования было исследовано влияние показателей развития финансового рынка на показатели страхового рынка.
На основе многофакторной регрессионной модели установлена зависимость объёма страховых премий по добровольному страхованию от уровня инфляции и курса доллара.
Предложенный алгоритм исследования прогнозирования страхового рынка может быть использован при прогнозировании макроэкономических показателей регионов и России в целом.
СПИСОК ЛИТЕРА ТУРЫ
1. Каверина М. ЦБ обещает закончить чистку страхового рынка к 2017 году. URL: https://www.vedomosti.ru/finance/articles/2016/02/10/628285-tsb-chistku-strahovogo/ (дата обращения: 15.08.2018).
2. Аксютина С. В. Страховой рынок РФ: проблемы и перспективы // Проблемы развития территории. 2014. № 2 (70). С. 115-126.
3. Цыганов А. А. Конъюнктура российского страхового рынка // Экономика и управление. 2014. № 5. С. 86-90.
4. Гришина Т., Едовина Т. Страховщикам пообещали рост выше ВВП. URL: https://www. kommersant.ru/doc/3118969/ (дата обращения: 15.08.2018).
5. О прогнозе социально-экономического развития Астраханской области на среднесрочный период до 2020 года: Распоряжение Правительства Астраханской области от 05 октября 2017 г. № 427-Пр. URL: http://docs.cntd.ru/document/446563541 (дата обращения: 15.08.2018).
6. О порядке инвестирования средств страховых резервов и перечне разрешённых для инвестирования активов: Указание Банка России от 22 февраля 2017 г. № 4297-У. URL: http://www.garant.ru/ products/ipo/prime/doc/71579286/ (дата обращения: 15.08.2018).
7. О порядке инвестирования собственных средств (капитала) страховщика и перечне разрешённых для инвестирования активов: Указание Банка России от 22 февраля 2017 г. № 4298-У. URL: http://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/71575046/ (дата обращения: 15.08.2018).
8. Соколова Е. В., Котова Т. В. Особенности организации и осуществления инвестиционной деятельности страховыми организациями // Прорывные научные исследования как двигатель науки: сб. ст. Междунар. науч.-практ. конф. (г. Екатеринбург, 28 мая 2017 г.). Уфа: ООО Омега Сайнс, 2017. Ч. 1. С. 157-162.
9. О применении с 1 января 2016 г. ключевой ставки Банка России: Постановление Правительства РФ от 08 декабря 2015 г. № 1340. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_190301/ (дата обращения: 15.08.2018).
Статья поступила в редакцию 20.08.2018
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ
Соколова Екатерина Владимировна - Россия, 414056, Астрахань; Астраханский государственный технический университет; магистрант кафедры финансов и учёта; k_sokolova93@mail.ru.
Котова Татьяна Владимировна - Россия, 414056, Астрахань; Астраханский государственный технический университет; канд. экон. наук, доцент; доцент кафедры финансов и учёта; kotova-tatyana@yandex.ru.
Черникина Елена Владимировна - Россия, 125993, Москва; Российский государственный гуманитарный университет; канд. экон. наук, доцент; доцент кафедры финансов и кредита; elvchernikina@gmail.com.
E. V. Sokolova, T. V. Kotova, E. V. Chernikina
ON FORECASTING THE INSURANCE MARKET IN RUSSIA AND IN THE ASTRAKHAN REGION
Abstract. Insurance companies, being one of the most important links in the financial system of the country, make a significant contribution to the development of the national economy. Insufficient stability and a low level of dynamics of insurance development are conditioned by poor capitalization of insurance companies and absence of methodological complex, which would allow to create financial strategy with high degree of efficiency. In the Russian Federation today there are 236 insurance companies, of them 61 are in the Astrakhan region. Every year insurance companies cease their activity due to the license revocation. The study of the insurance market of the Astrakhan region and Russia using modern methods of scientific research, including mathematical models, made it possible to establish the relationship of insurance indicators with GDP and GRP. Studying the developing insurance market allowed to infer about the expediency of using the indicator "depth of the insurance market". The forecast of this indicator until 2020 was based on the consensus forecast of the Ministry of Economic Development of the Russian Federation. Development of the insurance market and, consequently, the economy of the region and of the country is affected by many factors. The following indicators were considered as factors: dollar rate, price per gram of gold, MICEX index, central rate of the Central Bank of Russia, and the inflation rate. The constructed multifactorial regression model helped to establish the relationship between the volume of insurance premiums of voluntary insurance, the dollar exchange rate and the level of inflation. The given research algorithm can be used in various fields. The worked out forecast of the parameter of depth of insurance market in the Astrakhan region and Russia proved positive tendency in developing regional and Russian insurance market.
Key words: insurance market, insurance market subjects, depth of insurance market, gross domestic product, gross regional product of the Astrakhan region, insurance premiums, forecast, model.
REFERENSES
1. Kaverina M. TsB obeshchaet zakonchit' chistku strakhovogo rynka k 2017 godu [Central Bank promices to finish cleaning the insurance market by 2017]. Available at: https://www.vedomosti.ru/finance/ articles/2016/02/10/628285-tsb-chistku-strahovogo/ (accessed: 15.08.2018).
2. Aksiutina S. V. Strakhovoi rynok RF: problemy i perspektivy [Insurance market of the Russian Federation: problems and prospects]. Problemy razvitiia territorii, 2014, no. 2 (70), pp. 115-126.
3. Tsyganov A. A. Kon"iunktura rossiiskogo strakhovogo rynka [Current situation at the Russian insurance market]. Ekonomika i upravlenie, 2014, no. 5, pp. 86-90.
4. Grishina T., Edovina T. Strakhovshchikam poobeshchali rost vyshe VVP [Insurers are given a promice to increase higher than GDP]. Available at: https://www.kommersant.ru/doc/3118969/ (accessed: 15.08.2018).
5. O prognoze sotsial'no-ekonomicheskogo razvitiia Astrakhanskoi oblasti na srednesrochnyi period do 2020 goda. Rasporiazhenie Pravitel'stva Astrakhanskoi oblasti ot 05 oktiabria 2017 g. № 427-Pr [On the forecast of social and economic development of the Astrakhan region for the long-term period up to 2020. Order of the Government of the Astrakhan region No. 427-Pr dated October 5, 2017]. Available at: http://docs.cntd.ru/ document/446563541 (accessed: 15.08.2018).
6. O poriadke investirovaniia sredstv strakhovykh rezervov i perechne razreshennykh dlia investirovaniia aktivov. Ukazanie Banka Rossii ot 22 fevralia 2017 g. № 4297-U [On the investment procedure of insurance reserve funds and the list of approved assets for investing. Instructions of the Bank of Russia No. 4297-U dated February 22, 2017]. Available at: http://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/71579286/ (accessed: 15.08.2018).
7. O poriadke investirovaniia sobstvennykh sredstv (kapitala) strakhovshchika i perechne razreshennykh dlia investirovaniia aktivov. Ukazanie Banka Rossii ot 22 fevralia 2017 g. № 4298-U [On the investment procedure of the own funds (capital) of insurer and the list of assets approved for investing. Instructions of the Bank of Russia No. 4209-U of February 22, 2017] Available at: http://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/ 71575046/ (accessed: 15.08.2018).
8. Sokolova E. V., Kotova T. V. Osobennosti organizatsii i osushchestvleniia investitsionnoi deiatel'nosti strakhovymi organizatsiiami [Characteristics of organization and realization of investment activity by insurance companies]. Proryvnye nauchnye issledovaniia kak dvigatel' nauki: sbornik statei Mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii (28 maia 2017g., g. Ekaterinburg). Ufa, OOO Omega Sains Publ., 2017. Vol. 1. Pp. 157-162.
9. O primenenii s 1 ianvaria 2016 g. kliuchevoi stavki Banka Rossii. Postanovlenie Pravitel'stva RF ot 08 dekabria 2015 g. № 1340 [On application since January 1, 2016 the key rate of the Bank of Russia. The RF Government resolution No. 1340 of December 8, 2015]. Available at: http://www.consultant.ru/document/ cons_doc_LAW_190301/ (accessed: 15.08.2018).
The article submitted to the editors 20.08.2018
INFORMATION ABOUT THE AUTHORS
Sokolova Ekaterina Vladimirovna — Russia, 414056, Astrakhan; Astrakhan State Technical University; Master's Course Student of the Department of Finance and Accounting; k_sokolova93@mail.ru.
Kotova Tatyana Vladimirovna — Russia, 414056, Astrakhan; Astrakhan State Technical University; Candidate of Economics, Assistant Professor; Assistant Professor of the Department of Finance and Accounting; kotova-tatyana@yandex.ru.
Chernikina Elena Vladimirovna — Russia, 125993, Moscow; Russian State University of the Humanities; Candidate of Economics, Assistant Professor; Assistant Professor of the Department of Finance and Credit; elvchernikina@gmail.com.
