CC BY
23
УДК 336
Аспириант С.М. Агафонов
(Воронежский государственный архитектурно-строительный институт) E-mail: 2944424@mail.ru
Graduate S.M. Agafonov
(Voronezh state architecture and civil engineering institute) E-mail: 2944424@mail.ru
Совершенствование системы формирования и внедрения управления рисками в чрезвычайных ситуациях на предприятиях малого бизнеса в сфере туристских услуг
Improving the system of developing and implementing risk management in emergency situations for small businesses in the field of tourism services
Реферат. В статье для расчета распределения рисков и доходов от оказания туристских услуг предлагается использовать методику портфельного анализа. В рамках данной методики автор анализирует динамику доходов от туризма в России в 2000-2014 гг., динамику доходов от иностранного туризма в России в 2000-2014 гг., определяет минимальные границы дисперсии, состав портфелейсегментов рынка туристских услуг, ожидаемую доходность и ковариационная матрица сегментов рынка туристских услуг и выявляет оптимальный портфель туристов для российских туристских компаний.
Summary. In the article the authors to calculate the distribution of risks and income from the provision of tourist services are encouraged to use the methodology of portfolio analysis. Under this methodology, the author analyzes the dynamics of revenues from tourism in Russia in 2000-2014 years., The dynamics of revenues from foreign tourism in Russia in 2000-2014 years., Determines the minimum length of the dispersion, the composition of portfolios of segments of tourist services, the expected return and covariance matrix segments of the tourism market and identifies the optimal portfolio of tourists to the Russian tourist companies.
Ключевые слова: методика портфельного анализа, рынок туристских услуг, предприятия малого бизнеса, чрезвычайная ситуация, управление рисками
Keywords: methods of portfolio analysis, the market of tourist services, small businesses, emergency, risk management
В последние годы большое внимание уделяется исследованию перспектив роста мирового туризма, который имеет значение в качестве экспортного направления и в качестве источника притока иностранных финансовых ресурсов. Это не удивительно, так как туризм в настоящее время является одним из крупнейших компонентов во внешней торговле в мире. Более 270 миллионов туристов вывозят 92 миллиардов долларов ежегодно и тратят их за пределами своих стран [1].
Не вызывает сомнений, что рынок туристских услуг имеет возможность создавать рабочие места и генерировать доход в развитых и развивающихся странах, но это не без его собственных побочных эффектов. Массовый туризм привел к пагубным экологическим и социальным изменениям в ряде стран. Эти внешние издержки в настоящее время подсчитываются, и являются отправной точкой для большинства исследований процесса управления сферой туризма, т. е. центральным элементом таких исследований является стремление к уменьшению этих негативных последствий и увеличению экономических выгод от туризма.
Существует еще один важный аспект туристской отрасли. Некоторые страны, став чрезмерно зависимыми туризма, который составляет большую часть их ВВП, стали уязвимы к изменениям в спросе на туристские услуги. В условиях такой высокой зависимости уменьшение объема туристских расходов может иметь значительные негативные последствия для экономики туристского назначения.
Учитывая, что спрос на туристские услуги зависит от ряда переменных, таких, как изменения в ценах, доходах, расходах на поездки, политических волнений или изменений вкусов и моды. Исследования спроса на туризм, показали, что разные национальности обладают отличающиеся эластичностью по отношению к этим переменным [2]. На основе этого каждый тип туристов характеризуется различным уровнем риска и доходности. Очевидно, что потенциальные доходы от туризма могут быть высокими, но также могут нести значительный риск для сферы гостеприимства.
© Агафонов С.М., 2015
Для расчета распределения рисков и доходов от оказания туристских услуг в данном исследовании предлагается использовать методику портфельного анализа. Данная методика в основном используется в области финансового анализа, чтобы помочь инвесторам в выборе распределения части своего бюджета на различные ценные бумаги, учитывая, что изменение цен на них неизвестно [14].
В рамках обозначенной методики каждый объект инвестирования (или турист) имеет уникальный уровень риска и ожидаемой доходности. При формировании инвестиционного портфеля (или целевой группы туристов) инвестор (или предприятие сферы гостеприимства) будет выбирать те объекты инвестирования (или туристов), которые, как ожидается, обеспечат максимальную отдачу для данного уровня риска. Так, подобно рынку ценных бумаг, рынок туристских услуг характеризуется различным уровнем риска и ожидаемой доходности, что позволяет использовать методику портфельного анализа [7].
Однако есть некоторые важные оговорки относительно использования методики портфельного анализа в рамках риск-менеджмента в сфере гостеприимства на рынке туристских услуг [13]. В частности, после того, как различные портфели оценены и сравнены необходимо определить сочетаемость туристов в рамках выбранной целевой аудитории [12]. Это даст разработчикам системы риск-менеджмента четкие руководящие принципы для маркетинговой программы, которые могли бы быть направлены на обеспечение стабильности и прибыльности предприятия сферы гостеприимства [11].
Исторически сложилось так, что Россия не является местом массового притока туристов, что соответствует глобальным темпам роста мирового рынка туристских услуг [8]. Проведем портфельный анализ сферы гостеприимства российского рынка туристских услуг. Для начала важно оценить динамику изменения реального спроса на туристские услуги российской сферы гостеприимства. Одним из способов изучения этой проблемы является анализ реальных расходов иностранных туристов в России на получение туристских услуг, которые формируют доходы российских предприятий сферы гостеприимства. Рисунок 1 отображает скорость роста доходов от туризма в России в 2000-2014 гг.
Как видно из рисунка 1, высокий уровень циклической изменчивости ощущается на протяжении всего исследуемого периода. Неблагоприятная инфляция в сочетании с политической нестабильностью, возможно, способствовали этой
волатильности. Следует отметить, что в рейтинге РБК самых туристских стран в 2014 г. Россия заняла 136 место [4]. Учитывая высокий уровень циклической изменчивости доходов от туризма в России в рамках риск-менеджмента целесообразно принять меры, чтобы сгладить рост доходов от туризма в России. Для того чтобы минимизировать эти изменения, необходимо проанализировать их индивидуальные эффекты с точки зрения волатильности и доходности.
Доходы от иностранного туризма в России, млрд. руб.
Рисунок 1. Динамика доходов от туризма в России в 2000-2014 гг. [3]
Учитывая дисперсию и ожидаемые доходы отдельных активов (туристов), можно прогнозировать дисперсию и ожидаемую окупаемость инвестиций, основываясь на характеристиках активов (туристов). Здесь принимается предположение, что ставка доходности -это случайная величина, которая может быть описана средним значением дисперсии, а также, что дисперсия является показателем риска ценной бумаги.
Для того чтобы применить эту методику к российскому рынку туристских услуг, иностранные туристы должны быть разделены на несколько отдельных сегментов рынка, что позволит провести экспертизу отдельных эффектов в общей картине внешнего туризма. Из-за ограниченной доступности данных в данном исследовании выделено семь таких сегментов: Австрия, Швейцария, Великобритания, Ирландия, США, Италия, Израиль.
Ожидаемая доходность и дисперсия любого портфеля, образованного с помощью комбинации указанных сегментов рынка, будет зависеть от ожидаемой доходности и дисперсии каждого сегмента, содержащегося в портфеле, в отдельности. Очевидно, вес каждого сегмента в портфеле также является важным фактором в определении общей производительности. Это можно увидеть в уравнении (1), которое используется для расчета ожидаемой отдачи от портфеля, состоящего из N сегментов:
ВестникВГУИТ, №4, 2015=
N
^ = ЕХгЯг
(1)
г=1
где Ярог - это ожидаемая доходность портфеля;
- доля начальной стоимости портфеля, вложенного в безопасность г; Я - ожидаемая доходность от инвестиций в риск-менеджмент г ; г - сегмент рынка туристских услуг; N - количество сегментов в портфеле.
Точно так же дисперсия портфеля зависит от дисперсии и ковариации его компонентов, а также относительных весов сегментов рынка туристских услуг в портфеле. Интересно фактором здесь является то, что диверсификация может принести пользу инвестору, распределяя риск на несколько сегментов. Например, дисперсия портфеля, включающего два сегмента, будет иметь следующий вид:
&^ = ХV2! + Х 2^ 2 + ХV2! + + 2Х1 Х2&2
(2)
где ^2рог1 - дисперсия портфеля, включающего
два сегмента рынка туристских услуг; б21,б22 -дисперсии двух сегментов рынкатуристских услуг; 8хг - их ковариация; Х1, Х2 - соответствующие веса двух сегментов рынка туристских услуг в портфеле, где 0 < Х1, 0 < Х2 и Х1 + Х2 =1.
Поскольку ковариации между безопасностью 1 и безопасностью 2 меньше, чем 1, то дисперсия портфеля будет меньше, чем взвешенная сумма отдельных сегментов. Если мы рассмотрим случай некоррелированных инвестиций, где 812 = 0 , мы можем ясно увидеть, как диверсификация портфеля уменьшает риск. В такой ситуации дисперсия портфеля будет выглядеть следующим образом:
^ро. = Х 21^21 + Х 22^2
(3)
Так как Х1 и Х2 находятся между 0 и 1, то Х 21 < Х1 и Х 21 < Х2, следовательно, дисперсия портфеля должна быть меньше, чем взвешенная сумма дисперсий отдельных сегментов. В этих условиях правильная диверсификация может снизить риск портфеля, содержащего несколько сегментов по сравнению с риском, связанным только с одним из сегментов с самым низ-кимуровнем риска. Это произойдет только тогда, когда ковариация активов будет меньше, чем 1, за что отвечает третий член в уравнении (2).
Очевидно, что в случае отрицательнойкорреля-ции выгоды от диверсификации будут еще больше по сравнению с идеальной ситуацией, связанной с отрицательной корреляцией, которая сводит дисперсию портфеля, до нуля.
В действительности, мы опираемся на несколько сегментов рынка туристских услуг, которые положительно коррелируют. Это должно дать положительную ковариацию, сила которой зависит от чувствительности отдельных активов к изменениям рыночных условий. Эта часть риска, которую инвесторы не могут диверсифицировать, известна как зона систематического риска, что зависит от общих рыночных условий. Риск, который может быть устранен в процессе диверсификации, специфичен для отдельного сегмента и известен как несистематический риск.
Проблема, с которой в настоящее время сталкивается предприятие сферы гостеприимства рынка туристских услуг, заключается в том, чтобы определить все возможные эффективные портфели, которые могут быть сформированы из имеющихся сегментов рынка. Эффективный портфель будет предлагать максимальную ожидаемую доходность для различных уровней риска, и предлагать минимальный риск для различных уровней ожидаемой доходности [5].
Для того чтобы достичь этого, ожидаемая доходность и дисперсия каждого сегмента должна быть оценена, и, кроме того должна быть получена попарная ковариация между сегментами. Когда рассчитаны ожидаемые доходности и составлена ковариационная матрица, задача сводится к оптимизации квадратичной функции при линейных переменных. Разницу ожидаемых доходностей отдельных эффективных портфелей можно рассчитать, используя следующую модель:
Минимизация:
Е^Х +ЕЕ ХХЛ
(4)
г=1 г=1, у^г
С учетом (1) ЕХ = 1, (2) ЕХЛ = Яро., (3)
г=1 г=1
xi ^0,г = 1...,N.
Изменяя ЯроГ алгоритм будет идентифицировать состав диапазона портфелей от одного с высокой ожидаемой доходностью до минимальной дисперсии портфеля. Это позволяет предприятию сферы гостеприимства рынка туристских услуг выбрать уровень риска и ожидаемой доходности, совместимые со своими предпочтениями.
г=1
Если мы хотим использовать эту методологию, чтобы определить оптимальное сочетание сегментов иностранных туристов, мы должны сделать определенные допущения. Ожидаемой доходностью портфеля в этом случае будет рост целевых доходов от иностранных туристов. Тем не менее, способность изменить состав портфеля будет зависеть от нашей способности влиять на спрос на нашу продукцию за счет использования маркетингового бюджета, который будет аналогичен средствам, имеющихся в распоряжении инвестора [9].
Возможность изменения сочетания сегментов туристов, прибывающих в страну, в портфеле будет зависеть от времени задержки, чтобы перенаправить средства маркетинга в данные сегменты рынка. Применение методики портфельного анализа на рынке туристских услуг также значительно упрощает инвестиционный выбор, поскольку есть широкий спектр инвестиционных инструментов, доступных на финансовых рынках, что позволяет инвесторам выбрать ценные бумаги среди аналогичных конкурирующих и категорий [10].
Как уже было отмечено, для того, чтобы применить методологию портфельного анализа для определения оптимальной целевой аудитории иностранных туристов для предприятий сферы гостеприимства российского рынка туристских услуг и проверить состав различных эффективных портфелей, рынок был разбит на семь подгрупп: Австрия, Швейцария, Великобритания, Ирландия, США, Италия, Израиль (таблица 1).
Были выражены доходы от этих рынков в 2014 году и темпы их роста были рассчитаны между 2000 и 2014 гг., определена ожидаемая доходность и ковариационная матрица, также
был применен квадратичной алгоритм программирования с использованием специализированного пакета программного обеспечения «Invest». На рисунке 2 графически показаны минимальные границы дисперсии.
Каждый из портфелей с минимальными границами дисперсии имеет самое низкое стандартное отклонение, достижимое при имеющемся составе рынка для заданного уровня ожидаемой доходности. Минимальная дисперсия портфеля (MVP) будет представлять наименее рискованный портфель, достижимый при данном составе рынка туристских услуг.
Рисунок 2. Минимальные границы дисперсии
Портфель с наибольшей ожидаемой доходностью состоит только из одного сегмента рынка, которым в данном случае является сегмент Италии. Из минимальной границы дисперсии ясно, что существуют значительные возможности для сокращения несистематического риска, так как есть целый ряд портфелей, которые предлагают более низкое стандартное отклонение и более высокие ожидаемые темпы роста. Есть бесконечное число портфелей между MVP и портфелем с высокой ожидаемой доходностью. Состав различных эффективных портфелей, соответствующих различным уровням риска, приведен в таблице 2.
Таблица 1
Динамика доходов от иностранного туризма в России в 2000-2014 гг. [6]
Год Австрия Швейцария Великобритания Ирландия США Италия Израиль Всего
2000 1115 (32.5) 216 (15.5) 22 (1,0) (1.0) 29 (1.3) 6 (0.3) 19 (0.8) 20 (1.1) 1427 (52,1) 9(52.1)
2001 1 125 (33.6) 267 (19.3) 32 (1.5) 36 (1.7) 9 (0.4) 27(1.3) 26(1.5) 1522 (59.3)
2002 1061 (32.9) 258 (19.6) 31 (1.6) 41 (2.0) 11 (0.6) 27(1.3) 30(1.9) 1459 (59.9)
2003 947 (31.3) 279 (24.4) 35 (2.1) 52 (3.1) 14 (0.8) 34 (2.0) 36 (2.7) 1397 (66.4)
2004 750 (25.1) 259 (23.5) 28 (1.8) 50 (3.1) 15 (0.9) 34 (2.2) 28 (2.2) 1 164 (58.8)
2005 845 (34.9) 261 (25.6) 34 (2.1) 53 (3.7) 20(1.0) 41 (1.7) 30(1.6) 1284 (70.6)
2006 820 (39.7) 252 (31.4) 37 (2.4) 60 (5.4) 25 (1.7) 43 (3.1) 28 (1.6) 1265 (85.3)
2007 817 (45.5) 256 (34.4) 43 (3.9) 64 (5.8) 28 (2.4) 53 (3.9) 28 (2.2) 1289 (98.1)
2008 797 (47.5) 266 (41.7) 51 (4.7) 67 (7.9) 30 (2.7) 59 (6.2) 27 (3.2) 1297 (113.9)
2009 864 (58.0) 297 (51.6) 66 (7.3) 77 (10.9) 37 (3.9) 72 (8.8) 55 (7.2) 1468 (148.5)
2010 1055 (79.0) 309 (52.7) 84 (9.4) 94(12.8) 43 (5.1) 99(10.7) 71 (8.0) 1755 (177.7)
2011 1077 (95.4) 293 (57.8) 94 (12.3) 102(17.2) 47 (6.5) 115 (16.3) 66(11.9) 1794 (217.4)
2012 1068 (113.8) 260 (50.9) 85 (12.8) 95 (17.3) 43 (6.7) 113 (18.7) 67 (13.5) 1731 (233.7)
2013 1008 (110.5) 278 (68.4) 92 (14.8) 90(17.2) 39 (6.7) 81 (16.7) 75 (17.2) 1680 (251.5)
2014 1031 (123.4) 315 (97.3) 93 (17.6) 86 (18.8) 38 (8.0) 78 (19.8) 60(16.5) 1719 (301.4)
Примечание: Число туристов из различных стран, в скобках - доходы в тыс. руб.
Таблица 2
Состав портфелей сегментов рынка туристских услуг
Портфель МУР 2 3 4 5 6 7 8 9 Оптимальный портфель
ожидаемая доходность, % 3,8 5,0 6,0 7,0 8,0 9,0 10,0 12,0 13,0 14,5
Стандартное отклонение 8,1 8,4 8,9 9,7 10,6 11,6 12,0 15,6 17,5 22,4
Австрия 36,4 32,0 29,3 26,1 23,2 20,3 17,3 00,0 00,0 00,0
Швейцария 48,5 39,6 31,7 24,4 16,9 9,3 01,8 00,0 00,0 00,0
Великобритания 00,0 01,5 04,3 07,0 09,8 12,6 15,4 18,1 10,7 00,0
Ирландия 01,0 06,9 09,9 13,0 16,0 19,0 22,1 19,5 01,4 00,0
США 14,1 14,4 14,0 13,4 12,6 12,0 11,6 15,5 19,0 00,0
Италия 00,0 02,6 06,1 09,7 13,2 16,8 20,5 30,6 50,1 100,0
Израиль 00,0 03,0 04,7 06,4 08,3 10,0 11,9 16,3 18,8 00,0
Как видно из таблицы 2, минимальная дисперсия портфеля, который предлагает стандартное отклонение 8,1 и ожидаемую доходность 3,8 %, в основном состоит из Австрии и Швейцарии. На эти два сегмента рынка приходится 84,9 % этого портфеля, в то время как США составляет большинство остатка (14,1 %), а в Ирландии составляет лишь 1,0 %.
Интересно, что Швейцария, которая принимает большой вес (то есть самую низкую дисперсию семи рынков), и которая, следовательно, занимает положение в нижних портфелях риска.
Хотя, необходимо также помнить, что ко-вариация между рынками также является важным фактором, определяющим вес страны в портфеле. Из ковариационной матрице в таблице 3 мы видим, что американский рынок имеет относительно низкую ковариацию по сравнению со всеми другими сегментами рынка туристских
услуг, и даже имеет отрицательную ковариацию с Голландией.Как видно из таблицы 3, британский рынок несет немного больший риск и занимает наименьший вес в менее рискованных портфелях. Можно было бы ожидать, что близость британского рынка и сильные этнические связи сделали бы этот рынок наиболее стабильным. Тем не менее, некоторые очень сильные спады могут составлять несколько более высокую дисперсию. Великобритания также имеет вид кова-риации, которая делает ей важным компонентом в любом портфеле, стремящемся диверсифицировать риск. Эти два рынка в сочетании явно наиболее важны для стабильной, умеренной скорости роста, так как они принимают крупнейшие веса во всех портфелях с точностью до 8,0 % ожидаемой доходности. После этого они стремятся к нулю, предполагая, что эти сегменты рынка не будет частью портфеля, который стремится достичь высоких уровней роста.
Таблица 3
Ожидаемая доходность и ковариационная матрица сегментов рынка туристских услуг
Австрия Швейцария Великобритания Ирландия США Италия Израиль
Е. (Д)% 2,0 1,7 10,4 9,8 12,6 14,5 11,1
Австрия 199,2 - - - - - -
Швейцария 3,8 163,0 - - - - -
Великобритания 69,2 43,8 534,6 - - - -
Ирландия 27,5 48,5 145,5 275,3 - - -
США 40,1 -106,8 245,0 170,6 681,9 - -
Италия -6,0 46,7 274,2 239,6 281,0 507,6 -
Израиль 46,5 116. 235,2 124,6 22,9 170,5 676,1
Интересной особенностью минимальной дисперсии портфеля является то, что три из сегментов рынка принимают нулевой вес в этом портфеле. Хотя это необходимое условие для минимальной дисперсии портфеля, это результат, который должен быть интерпретирован
достаточно осторожно в контексте рынка туристских услуг. Очевидно, что нереально полностью исключить туристов из этих сегментов, с тем, чтобы свести к минимуму риск, связанный с этими странами.
Учитывая, что мы уже обсуждали возможность влиять на состав портфеля, в зависимости от нашей маркетинговой стратегии, мы могли бы интерпретировать эти веса как показатели того, в каком направлении должны распределяться маркетинговые фонды. В случае MVP, интенсивная рекламная кампания может быть проведена в Австрия, Швейцария, США, а менее интенсивная на других сегментах рынка.
Важно отметить, что хотя вид распределения предложенный в MVP может быть невозможно достичь в реальности, это поможет определить тип и значение стратегии, что бы снизить колебания спроса в отрасли. Сегмент Италии имеет самую высокую ожидаемую доходность в размере 14,5 %, и, следовательно, представляет собой единственный рынок, содержащиеся в оптимальном портфеле. Этот
В целом, это дает нам представление о типе структурных изменений, которые должны произойти в составе рынке, чтобы достичь более высоких темпов роста. Модель предполагает, что двигателем этого роста будут поступать туристы из Италии.
В эффективном портфеле с ожидаемой доходностью 8,5 % содержится стандартное отклонение 11,2, при условии, что веса отдельных сегментов рынка должны соответствовать значениям в таблице 4. В целях удовлетворения целевой скорости роста доходности в размере 8,5 % в год и получения состава целевого портфеля, четвертое ограничение должно быть добавлены в уравнение (4):
N
Xх ¡ > D, (5)
¡=1
где О - целевая доходность.
В то время как состав эффективного портфеля в таблице 4 дает минимальное отклонение в размере 8,5 % ожидаемой доходности, важно отметить, что существует целый ряд портфелей, которые предлагают меньший риск, хотя при более низкой ставке доходности.
Таким образом, можно сделать вывод, что применение методологии портфельного анализа
портфель будет выбран с помощью предпочтение риска (стандартное отклонение 22,4).
К сожалению, из-за ограничений данных, дальнейшее разложение этого сегмента рынка туристских услуг не представляется возможным. Было бы интересно посмотреть на отдельные эффекты разных стран в составе высоких ожидаемых доходностей портфелей. Все, что можно сказать, из этого анализа - это то, что некоторые комбинации этих сегментов рынка дают высокие темпы роста и способствуют минимизации рисков предприятий сферы гостеприимства российского рынка туристских услуг.
Состав различных портфелей с минимальными границами дисперсии также был включен в таблицу 4, чтобы выделить изменения веса, принятые на отдельных сегментах рынка по мере движения вдоль границы.
к определению оптимального сочетания сегментов иностранных туристов на предприятиях сферы гостеприимства российского рынка туристских услуг является эффективным, несмотря на фундаментальные различия в том, каким образом функционирует рынок ценных бумаг и рынок туристских услуг.
Методика портфельного анализа предоставляет некоторые предварительные ответы на вопрос о диверсификации и управления рисками, которые могут быть использованы процессе стратегического планирования и риск-менеджмента. В то время как отсутствие подробных данных о доходах для всех рынков не позволяет сделать портфель более информативным, методика портфельного анализа не может быть рассмотрена как высокоточный инструмент, однако, она может быть использована в качестве помощи для лиц, принимающих решения с сфере риск-менеджмента на рынке туристских услуг, позволяя им сосредоточиться на факторах, которые влияют на стабильность рынка.
Правильное рассмотрение этих вопросов должно привести к стабильному росту доходов, обеспечению прочного уровня занятости и повышению инвестиционной привлекательности российского рынка туристских услуг.
Таблица 4
Минимальная дисперсия портфеля для целевой скорости роста в размере 8,5 %
Распределение сегментов рынка в портфеле Австрия Швейцария Великобритания Ирландия США Италия Израиль
Целевая скорость роста 8,5 % Стандартное отклонение 11,2 21,7 13,1 11,1 17,5 12,3 15,1 9,2
Это отвечает не только краткосрочным интересам, но также долгосрочным целям стабильного развития сферы гостеприимства российского рынка туристских услуг.
В результате анализа было выявлено, что туристы из Австрии и североамериканского сегмента рынка демонстрируют самый низкий разброс в доходности, а также наиболее
равномерно приезжают в течение года, в то время как 40 % итальянских прибывают в июле и августе. Стабильность спроса на туристские услуги, конечно, более широкий вопрос, чем проблема выбора портфеля. Поэтому особенную важность приобретает вопрос поддержания качества и репутации.
ЛИТЕРАТУРА
1 Андреев В.Д. Аудит и оценка рисков инвестиционно-инновационной деятельности в индустрии туризма // Известия Сочинского государственного университета. 2013. № 1-1. С. 14-22.
2 Борисов Н.А. Инновации как экономическая категория и их применение в профилактической медицине: опыт региона Инновации как экономическая категория и их применение в профилактической медицине: опыт региона // Проблемы современных экономических, правовых и естественных наук в России. Сборник материалов II Международной научно-практической конференции (21-23 марта 2014 г.). Воронеж.: ФЭС, 2014. С. 565.
3 Борисов А.Н., Воищева О.С., Дав-нис В.В., Тинякова В.И. Рейтинговое оценивание в условиях риска (монография). М., 2012. 243 с.
4 Дубова Ю.И., Кукаева ЛИ., Суркова О.А., Тинякова В.И. и др. Маркетинговые решения в сфере туризма: методы обоснования, факторы принятия, условия реализации. Воронеж, 2012.
5 Ефремова Н.Е. Системный подход к управлению рисками на предприятиях туризма // Известия Тульского государственного университета. Экономические и юридические науки. 2013. № 5-1. С. 109-115.
6 Зинякова Н.В., Грицков Ю.В., Чепур-ных С.В. Актуальные проблемы репутацион-ных рисков в туризме // Человеческий капитал. 2013. № 3 (51). С. 69-71.
7 Кобылянская А.В. Риски малого предпринимательства в сфере туризма и проблема их минимизации // Сибирская финансовая школа. 2014. № 4 (105). С. 20-24.
8 Леднев М.В. Оценка и управление конкурентными рисками и рисками конкурентного позиционирования в современных условиях // Современная конкуренция. 2015. Т. 9. № 1 (49). С. 54-65.
9 Литвинова Т.Н. Предпринимательская деятельность на рынке сельхозтехники: прогнозирование тенденций и оценка рисков // Современная экономика: проблемы и решения. 2012. № 9 (33). С. 45-55.
10 Маликов Е.Ю., Попкова Е.Г., Кузла-ева И.М. Заимствование объектов интеллектуальной собственности как фактор риска в системе отечественной электронной коммерции // Высшая школа. 2015. № 5. С. 33-34.
11 Морозов М.А., Рубин Ю.Б., Бубнова Г.В. Модели управления предпринимательскими структурами в туризме в условиях риска и неопределенности // Прикладная информатика. 2012. № 6 (42). С. 102-107.
12 Платонова Н.А., Виноградова М.В. Стратегическое управление туризмом в регионе: факторы риска // Сервис plus. 2014. Т. 8. № 4. С. 96-103.
13 Саймина Д.К. Особенности хозяйственных рисков в туризме // Вестник ИНЖЭКОНа. Серия: Экономика. 2013. № 7 (66). С. 161-163.
14 Шаховская Л.С., Попкова Е.Г., Морозова И.А., Позднякова У.А. Оценки эффективности института ГЧП и рисков проектов, реализуемых на основе принципов ГЧП // Современные проблемы науки и образования. 2014. № 6. С. 447.
REFERENCES
1 Andreev V.D. 1 Audit and risk assessment of investment and innovative activities in the tourism industry. Izvestiya Sochinskogp gpsudarstvennogo universiteta [Bulletin of Sochi state University], 2013, no. 1-1, pp. 14-22. (In Russ.).
2 Borisov N.A. Innovation as an economic category, and their use in preventive medicine: the experience of the region's Innovation as an economic category, and their use in preventive medicine: the experience of the region. Problemy sovramennykh ekonomicheskikh, pravovykh i estestvennykh nauk. [Problems of modern Economics, law and natural Sciences in Russia. Proceedings of the II International scientific-practical conference (March 21-23 2014)]. Voronezh.: FES, 2014. p. 565. (In Russ.).
3 Borisov N.A., Vojsava O.S., Davnis V.V., Tinyakova V.I. Reitingovoe otsenivanie v uslovi-yakh riska [Rating estimation under risk (monograph)]. Moscow, 2012. 243 p. (In Russ.).
4 Dubova Y.I. Kukaeva L.I., Surkov, O.A., Tinyakova V.I. Marketingovye resheniya v sfere turizma [Marketing decisions in tourism: methods, rationale, factors of adoption, the conditions of implementation]. Voronezh, 2012. (In Russ.).
5 Ephraim N.E. A systematic approach to risk management in tourism enterprises. Izvestiya TulGU. [Bulletin of Tula state University. Economic and legal science], 2013, no. 5-1, pp. 109-115. (In Russ.).
6 Zinyakova N.V., Gritskov Y.V., Chepurnykh S.V. Actual problems of reputational risks in tourism. Chelovecheskii capital. [Human capital], 2013, no. 3 (51), pp. 69-71. (In Russ.).
7 Kobylyanskaya A.V. Risks of small business in the tourism sector and the problem of minimizing. Sibirskaya finansovaya shkola [Siberian financial school], 2014, no. 4 (105), pp. 20-24. (In Russ.).
8 Lednev V.M. Assessment and management of risks and competitive risks, competitive positioning in modern conditions. Sovremannaya konkurentsiya [Modern competition], 2015, vol. 9, no. 1 (49), pp. 54-65. (In Russ.).
9 Litvinova T.N. Entrepreneurial activity on the market selfhosted-nicknames: forecasting trends
and risk assessment. Sovremennaya ekonomika: problem i resheniya [Modern economic: problems and solutions], 2012, no. 9 (33), pp. 45-55. (In Russ.).
10 Malikov E.Yu., Popkova E.G., Buslaeva I.M. Borrowing of objects of intelligent property as a risk factor in the system of national eCommerce. Vysshaya shkola. [Higher school], 2015, no. 5, pp. 33-34. (In Russ.).
11 Morozov M.A., Rubin B.Yu., Bubnov G.V. Models of management of business structures in tourism in the conditions of risk and uncertainty. Prikladnaya informatika [Journal of Applied computer science], 2012, no. 6 (42), pp. 102-107. (In Russ.).
12 Platonov N.V., Vinogradova M.V. Strategic management of tourism in the region: risk factors. [Service plus], 2014, vol. 8, no. 4, pp. 96103. (In Russ.).
13 Simina D.K. Features of the economic risks in tourism. Vestnik INZhEKON. [Bulletin ENGECON. Series: Economics], 2013, no. 7 (66), pp. 161-163. (In Russ.).
14 Shakhovskaya L.S., Popkova E.G., Morozov I.A., Pozdnyakova, A.W. Evaluation of the effectiveness of the Institute and risks of PPP projects based on the principles of PPP projects. Sovramennye problem nauki i obrazovaniya [Modern problems of science and education], 2014, no. 6, pp. 447. (In Russ.).
