CC BY
45
DOI: 10.24412/2309-4788-2020-10722
Н.С. Москвичёва - студент, ФГБОУ ВО Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, nataliamos99@mail.ru,
N.S. Moskvicheva - student, FSBEI HEI Financial University of the Government of the Russian Federation;
Научный руководитель: Т.А. Слепнева - профессор Департамента корпоративных финансов и корпоративного управления, доцент, ФГБОУ ВО Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, TSlepneva@fa.ru,
Scientific adviser: T. A. Slepneva - Professor of the Department of Corporate Finance and Corporate Governance, Associate Professor, FSBEI ETO Financial University of the Government of the Russian Federation.
СПОСОБЫ УЧЕТА ВЛИЯНИЯ ESG ФАКТОРОВ НА ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УБЫТКОВ БАНКОВСКОЙ ОТРАСЛИ WAYS TO TAKE INTO ACCOUNT THE INFLUENCE OF ESG FACTORS ON FORECASTING OF LOSSES IN THE BANKING INDUSTRY
Аннотация. Изменение климата может оказывать прямое и косвенное влияние на заемщиков банков и финансовые показатели секторов экономики. Потенциальное воздействие включает в себя повреждение основных фондов, изменения в объемах производства, перебои в функционировании производственно-сбытовых цепочек и изменение структуры спроса на товары и услуги. Изменение климата может ослабить финансовое состояние компании в результате потери доходов при снижении производительности, воздействия на стоимость активов или увеличения затрат при дефиците сырья или необходимости изменения операций. Значимость последствий будет варьироваться в зависимости от географии и временных горизонтов, от отраслевых секторов до индивидуальных заемщиков. Более косвенно, макроэкономические последствия изменения климата, наряду с изменениями в государственной политике и регулировании адаптации, а также реакцией страховой отрасли на возрастающие риски - все это может повлиять на финансовое здоровье заемщиков и кредитный риск в кредитных портфелях банков. Столкнувшись с этой сложностью, задача оценки физического климатического риска кажется сложной, однако банки могут предпринять шаги по оценке рисков в кредитных портфелях. По некоторым факторам риска можно провести первоначальную количественную оценку, опираясь на опубликованные исследования и эмпирические данные. Методологии оценки и прогнозирования физического риска, представленные в настоящей статье, описывают, каким образом банки могут проводить эти высокоуровневые количественные оценки путем оценки вероятных связей между изменением климата, рисками для деятельности сектора, финансовым риском для заемщиков и связанными с этим кредитными рисками. Некоторые другие факторы являются более неопределенными, включая сопротивляемость. В пилотных методологиях эти факторы не определены количественно.
Abstract. Climate change may have a direct and indirect impact on bank borrowers and financial performance of economic sectors. Potential impacts include damage to fixed assets, changes in production volumes, disruptions to supply chains and changes in the structure of demand for goods and services. Climate change may weaken a company's balance sheet as a result of loss of income when productivity decreases, impact on asset values or cost increases when raw materials are scarce or operations need to change. The significance of the impacts will vary across geography and time horizons, from industry sectors to individual borrowers. More indirectly, the macroeconomic impact of climate change, along with changes in government policy and regulation of adaptation, as well as the reaction of the insurance industry to increasing risks, can all affect the financial health of borrowers and credit risk in the loan portfolios of banks. Faced with this complexity, the task of assessing physical climate risk seems daunting, but banks may take steps to assess the risks in their loan portfolios. For some risk factors, an initial quantitative assessment can be made based on published research and empirical data. The physical risk methodologies presented in this article describe how banks can make these high-level quantitative assessments by assessing the likely links between climate change, sector risks, financial risk to borrowers and associated credit risks. Some other factors are more uncertain, including resilience. These factors are not quantified in the pilot methodologies.
Ключевые слова: Риски, экология, ESG, методология, стресс-тест
Keywords: Risk, Environment, ESG, Methodology, Stress Test
Первый проект был направлен на разработку сценариев и методологий изменения климата, которые могут использоваться банковскими группами на основе общедоступных моделей и данных. Эти цели помогли сформулировать подход к разработке методологии, как это поясняется в таблице 1.
Таблица 1. Условия осуществления экспериментального проекта и их последствия _для методологий оценки физического риска_
Условия осуществления проекта В методологиях учитываются существующие данные, возможности и инструменты банков. Разработка платформ пространственного анализа рисков, включающих данные об основных средствах заемщиков и климатических рисках, может облегчить оценку банков.
Методологии должны подходить банкам для внедрения внутри них. Банки не могут располагать собственными данными об основных средствах (местонахождении и характеристиках) заемщиков. В настоящее время большинство банков используют инструменты на основе электронных таблиц, которые не наиболее подходят для пространственного анализа рисков. Развитие внутрибанковского потенциала для проведения пространственного анализа рисков с использованием географических информационных систем повысит качество оценок.
Методологии и наборы данных должны быть универсальными, но в то же время отражать национальные и местные реалии и различия. В данном экспериментальном проекте используются наборы данных, связанных с климатом, которые обеспечивают глобальный охват при самом высоком имеющемся пространственном разрешении. Могут быть доступны наборы данных более высокого качества для конкретных стран. Банки могут определить наилучшие доступные наборы данных для своих стран.
Модели и данные, лежащие в основе методологий, должны быть общедоступными. Некоторые потенциально важные физические риски не включены из-за отсутствия общедоступных данных и инструментов (например, для оценки физических рисков для цепей начисления стоимости компании). Для устранения пробелов можно усовершенствовать модели, данные и платформы оценки рисков.
Источник: составлено автором
Признавая наличие пробелов в знаниях, данных и инструментах, можно приступить к оценке физических климатических рисков в кредитных портфелях банков с использованием сценариев и методологий изменения климата, оценивающих воздействие на ключевые показатели кредитного риска. В представленных методических указаниях объясняется, каким образом банки могут оценивать влияние сценариев изменения климата на доходы, расходы и стоимость имущества заемщиков, а также каким образом это может повлиять на вероятность дефолта (PD) и соотношение "кредит/стоимость" на уровне заемщика и на уровне портфеля[1].
Разработанные методологии отражают различия в степени уязвимости к воздействию изменения климата в различных секторах. Эти методологии, которые варьируются в зависимости от сектора, были апробированы на экспериментальной основе в таких существенных климатически чувствительных секторах, как сельское хозяйство, энергетика и недвижимость[1]. Для более глубокого изучения различий в климатической уязвимости на подсекторальном уровне эти сектора были разделены на подсектора. Данные об экспериментальных секторах и подсекторах представлены в таблице 2.
Таблица 2. Сектора и подсектора, включенные в пилотный проект
Сектор Подсектор
Сельское хозяйство Растениеводство
Животноводство
Производство лесоматериалов
Энергетика Производство тепловой энергии Производство гидроэлектроэнергии Передача энергии
Добыча нефти и газа (разведка и добыча)
Нефть и газ в середине и внизу по течению (сжиженный природный газ, газ в жидкости, переработка, нефтехимия)
Недвижимость Розничная ипотека
Коммерческая (доходная) недвижимость
Источник: составлено автором
Для трех пилотных секторов были разработаны две методологии оценки физического риска. Одна методология позволяет банкам анализировать кредитный риск для заемщиков в сельском хозяйстве и энергетике. Она ориентирована на анализ влияния климатических условий на доходы заемщиков и себестоимость реализованной продукции, а также на оценку изменений в вероятности дефолта. Вторая методология, для недвижимости, позволяет банкам оценивать потенциальные изменения стоимости имущества и соотношения кредитов к стоимости вследствие экстремальных погодных явлений. Эта методология применима для ипотеки розничной торговли и недвижимости, приносящей доход.
С помощью этих методологий можно было бы анализировать более широкий круг секторов. Методология, опробованная в сельском хозяйстве и энергетике, в частности, может быть использована для оценки изменений кредитного риска в других секторах при условии, что существуют исследования, связывающие изменения климатических параметров с производственными характеристиками сектора.
Методологии позволяют банкам оценивать чувствительность текущих кредитных портфелей к будущим сценариям изменения климата. Признается, что будущие кредитные портфели будут отличаться от сегодняшних, однако для моделирования изменений портфеля потребуются многие допущения, которые будут субъективными, не позволяя банкам сравнивать друг с другом. Кроме того, часть текущих операционных активов заемщика может быть выведена из эксплуатации в будущем, а также могут быть установлены новые активы. Однако оценка прогнозируемого будущего воздействия на текущий портфель может способствовать стратегическому планированию. Поэтому для целей анализа предполагается, что кредитные портфели банков в 2020-2040-х годах будут такими же, как сегодня. Для оценки воздействий на уровне портфеля можно индивидуально оценить выборку заемщиков, которые являются репрезентативными с точки зрения вероятности дефолта, соотношения кредитов к стоимости и диапазонов задолженности в отраслевом портфеле, а результаты экстраполировать на весь портфель. Выборка заемщиков должна быть репрезентативной с точки зрения географического распределения портфеля для учета пространственной изменчивости в климатических условиях. Возможно также провести анализ целых портфелей отраслевых портфелей с использов анием существующих онлайновых платформ оценки рисков[3].
По данным Межправительственной группы экспертов по изменению климата (МГЭИК) - ведущего научного органа в мире в этой области - антропогенное изменение климата уже происходит. Каждое из последних трех десятилетий было теплее, чем в предыдущее десятилетие, и теплее, чем любое десятилетие с момента начала рекордов. Уровень моря повышается, а ледяной покров Арктики сокращается. Он становится все более влажным, а штормы и тепловые волны - более интенсивными. В перспективе стрессовые осадки, вероятно, станут более интенсивными и частыми во многих регионах, а тепловые волны, скорее всего, будут длиться дольше и повторяться чаще. Океаны будут продолжать нагреваться, а средний глобальный уровень моря будет продолжать повышаться.
Методологии физического риска исследуют целый ряд потенциальных климатических перспектив до 2040-х годов, представляющих собой различные амбиции глобального смягчения последствий изменения климата. В краткосрочной и среднесрочной перспективе изменения климата, вызванные прошлыми и нынешними выбросами парниковых газов, уже зафиксированы в климатической системе, а физические риски уже ощущаются. Следовательно, нет никакой значительной разницы в физическом риске в 2020-х годах при различных сценариях эмиссии парниковых газов, и только небольшое расхождение к 2040-х годам. Для изучения ряда потенциальных климатических перспектив в методиках оценки физических рисков используются три комбинации временных рамок и температурных сценариев: 2020-е годы - 2°С и 4°С; 2040-е годы - 2°С; и 2040-е годы - 4°С[2].
В методологиях рассматриваются физические последствия постепенного (хронического) изменения климата и экстремальных (острых) погодных и климатических явлений. Инкрементальное изменение климата представляет собой медленные, "ползучие" проявления более долгосрочного изменения климата на протяжении нескольких десятилетий, такие как повышение температуры и изменение структуры осадков. Стрессовые явления представляют собой острую изменчивость климата и могут происходить только в конкретных местах, таких как поймы или тропические циклоны. Стрессовые явления часто привлекают больше внимания, поскольку их последствия более очевидны. Однако не следует упускать из виду риски, связанные с постепенными изменениями, которые уже происходят. Они могут привести к постепенному ухудшению финансовых показателей целых сегментов заемщиков на постоянной основе.
Инкрементальное воздействие изменения климата оценивается с использованием результатов моделирования воздействия изменения климата на сектора комплименты. Методология физического риска для сельского хозяйства и энергетики опирается на опубликованные исследования влияния изменения климата, которые описывают, как инкрементальные изменения климата (например, для температуры и осадков) могут повлиять на производительность сектора в будущем (например, на урожайность в сельском хозяйстве).
Воздействие экстремальных событий оценивается с помощью онлайн-порталов данных. Методологи рекомендует банкам проводить анализ экстремальных событий с максимально возможным пространственным разрешением, в идеале для конкретных мест расположения основных средств заемщика. К экстремальным событиям, охватываемым методологией, относятся: циклон, наводнение, лесной пожар, засуха и сильная жара. Не все стрессовые события актуальны для всех секторов и регионов. Например, засуха и сильная жара не учитываются для недвижимости.
Данные об экстремальных явлениях выражаются в показателях периодов или частотности возврата для сегодняшних и будущих климатических сценариев. Отправной точкой для оценки будущих последствий экстремальных явлений является изучение текущих (исходных) периодов или частот возврата на основе исторических данных, а затем использование исследований и моделей для оценки того, как они могут измениться в будущем.
Для некоторых типов экстремальных событий, а именно наводнений и циклонов, существующие порталы данных предоставляют карты, показывающие определенные периоды возврата на текущий день (например, карты наводнений для периодов 25, 50, 100 и 200 лет). В реальности будут и другие периоды возврата экстремальных событий (например, периоды возврата паводков 26, 27, 28 лет и т.д.), т.е. эти наборы данных представляют собой выборку ограниченного числа периодов возврата от полного распределения экстремальных событий.
Еще одним ограничением анализа экстремальных явлений является то, что порталы данных, как правило, не предоставляют карт, показывающих будущие стрессовые явления. Поэтому из опубликованной литературы были определены высокоуровневые оценки на будущее, охватывающие широкие регионы мира или целые страны.
Базовый сценарий риска засухи основан на данных о влажности почвы за период 1950-2016 годов. Набор данных был разработан с использованием гидрологической модели поверхности земли с переменной инфильтра-ционной способностью, которая была запущена за период 1950-2016 годов с высоким пространственно-временным разрешением. Моделирование модели осуществляется на основе исторических климатических данных из последней версии набора данных Принстонского глобального форсинга, в котором наземные наблюдения за климатом сочетаются с данными спутникового дистанционного зондирования в глобальном масштабе, а также на основе самых современных наборов глобальных данных о распределении растительности и свойствах почв. Засуха определяется, когда влажность почвы в данном месте опускается ниже 10-го процентиля на основе среднемесячной влажности почвы. Риск нескольких периодов засухи (1-3 месяца, 4-6, 7-12 и 12+ месяцев) оценивается на основе частоты возникновения засух в базовый период[3].
Инкрементальное изменение климата может повлиять на производительность и выпуск продукции в секторах. Изменения температуры, осадков и связанных с ними переменных могут влиять на производительность и выпуск многих видов продуктов деятельности. Например, температура воды, используемой для охлаждения тепловых электростанций, играет решающую роль в определении того, сколько электроэнергии может быть произведено. Для гидроэлектростанций изменения в количестве осадков, испарения и таяния снега/ледников - все это может повлиять на речной сток, приток воды в водохранилища и, в конечном счете, на производство электроэнергии. Модельные исследования показывают, что постепенное изменение климата приведет к снижению производительности многих сельскохозяйственных и гидроэлектростанций во всем мире.
Опираясь на опубликованные оценки воздействия изменения климата, методология увязывает постепенное изменение климата с будущими изменениями в производительности труда в подсекторах сельского хозяйства и энергетики. Опубликованные оценки используются для получения оценочных данных об изменениях в производительности труда в подсекторах по регионам и странам мира. В силу присущей климатическим моделям и моделям воздействия на сектора неопределенности оценки изменения производительности труда часто могут варьироваться от положительных до отрицательных значений. Методологи рекомендует банкам оценивать влияние на их портфели, связанное с консервативными, "наихудшими" изменениями (т.е. самыми большими потерями производства).
Производственные потери в результате экстремальных событий оцениваются на основе эмпирических данных. Для сельского хозяйства методология предоставляет высокоуровневые оценки типичной доли потерь продукции в результате экстремальных явлений (например, доли урожая, потерянного в результате засухи). Для энергетики последствия экстремальных явлений выражаются в виде типичных "простоев", во время которых производство прекращается (например, простой электростанции после тропического циклона).
Следующим шагом является трансформация воздействия, связанного с климатом, на производительность будущих подсекторов в корректировку доходов заемщиков и стоимости проданных товаров[1].
Предполагается, что дополнительное воздействие изменения климата на производительность подсектора и цены приведет к соответствующим изменениям в доходах заемщиков. В качестве упрощающего допущения предполагается, что процентные изменения производительности труда и цен в подсекторах промышленности в конкретных регионах/странах мира от моделей воздействия изменения климата переходят с опозданием в эквивалентные процентные изменения годового дохода для всех заемщиков в данном подсекторе промышленности и в мировом регионе/стране. Что касается сельского хозяйства, то изменения в доходах, обусловленные увеличением - с учетом последствий изменения климата, учитывают изменения в производительности (урожайности) и ценах. Следовательно, сельскохозяйственные производители могут испытывать только небольшие общие процентные изменения в доходах, если снижение урожайности компенсируется ростом рыночной цены. В энергетическом секторе регулируемые коммунальные предприятия могут передавать рост цен потребителям, в то время как доходы нерегулируемых коммунальных предприятий в значительной степени определяются рыночными силами, и спрос и предложение будут влиять на цену. Поэтому, как упрощающее допущение, изменения цены не учитываются, а учитываются только изменения производительности.
Влияние будущих экстремальных событий на простои и производственные потери трансформируется в изменения в выручке. Изменения частоты экстремальных событий в будущем по сравнению с сегодняшним днем объединяются с эмпирическими данными о производственных потерях для оценки соответствующего влияния
на будущие доходы. И снова предполагается, что процентные изменения в производстве трансформируются в эквивалентные процентные изменения в годовой выручке.
Изменения в себестоимости реализованной продукции в результате экстремальных событий определяются на основе изменений в выручке. Эмпирические данные и модели всплеска спроса, полученные экспертами по моделированию риска катастроф, предоставляют данные о взаимосвязи между изменениями в выручке и COGS для подотраслей промышленности после экстремального события. Эти связи являются приблизительно линейными и, как предполагается, применимы ко всем экстремальным событиям. Они показывают, что, в то время как доходы падают в связи со стрессовыми явлениями, затраты имеют тенденцию к увеличению. Такой "всплеск" спроса на материалы для реконструкции, рабочую силу, оборудование и т.д. приводит к тому, что спрос на них превышает предложение[6].
Оценки не учитывают действия, которые заемщики могут предпринять для управления физическими климатическими рисками. Исследования, используемые для определения воздействия изменения климата на производительность сектора, не учитывают адаптацию. Поэтому они могут завышать чистое воздействие, когда действия заемщиков по адаптации будут способствовать снижению связанных с климатом воздействий на доходы.
Для оценки изменения кредитного риска по отдельным заемщикам и отраслевым портфелям используются оценки изменений в выручке. Этот процесс включает в себя выявление факторов/рационов в рейтинговых моделях банка, которые имеют компоненты доходов и расходов, а также калькулирование пересмотренных рейтингов риска по всему портфелю. Эти расчеты выполняются для каждого временного периода (2020-е и 2040-е годы) и климатического сценария (2°C и 4°C). Выборка заемщиков, которые являются репрезентативными для отраслевого портфеля, может быть оценена индивидуально, а результаты экстраполированы на весь портфель. Возможно также провести анализ целых отраслевых портфелей[7].
Все факторы и коэффициенты, не связанные и не связанные с USGS, остаются неизменными в рейтинговой модели. Признается, что другие факторы в рейтинговых моделях, такие как управление заемщиками (например, в отношении управления физическими климатическими рисками), могут быть изменены. По практическим соображениям эти факторы остаются неизменными.
Оценка воздействия экстремальных событий на стоимость недвижимости
Согласно эмпирическим данным, на стоимость имущества могут влиять стрессовые погодные явления. Опубликованные исследования ураганов (которые могут привести к порче ветра и затоплению) показывают, что стоимость пострадавших домов после них снижается по сравнению со средними рыночными ценами, как правило, за четырехлетний период.
Взаимодействие ряда факторов, влияющих на стоимость имущества и стрессовые события, включая восприятие риска собственниками, а также цены и доступность страхования. Ограничение зон риска, например, путем публикации государственными органами обновленных карт рисков наводнений, может негативно повлиять на стоимость имущества, поскольку представления о риске изменения местоположения, а также потому, что можно ожидать увеличения страховых премий. Кроме того, предпочтения жителей в отношении риска играют определенную роль в их решении жить в местах, которые они считают привлекательными, даже если они могут быть подвержены более высокому риску, при условии, что до сих пор они были избавлены от него. Незатронутые объекты недвижимости даже могут столкнуться с увеличением их стоимости по сравнению с объектами, находящимися на той же территории. То же самое касается пострадавших объектов, которые подверглись работам по обслуживанию и улучшению (например, по повышению их устойчивости к наводнениям) после ущерба, нанесенного экстремальным событием[3].
Опираясь на эмпирические данные, методология определения стоимости недвижимости позволяет получить высокоуровневые оценки изменений стоимости недвижимости в результате экстремальных событий. Данные свидетельствуют о том, что опыт экстремальных событий может снизить стоимость недвижимости от 5% до 20%. Информация о возможном обновлении карт/зон риска наводнений или о цене или наличии страховки отсутствует, поэтому эти факторы исключены из методологии. Стоимость недвижимости в значительной степени зависит от местоположения и зависит от многих факторов, таких как рыночные условия, местоположение, размер недвижимости и доходы от аренды. Банки могут уточнять оценки высокого уровня, проводя собственный анализ того, как прошлые стрессовые события повлияли на стоимость имущества в их портфелях[5].
Предполагается, что изменение стоимости имущества не произойдет, если объект не подвержен риску экстремальных событий; другие факторы, влияющие на изменение стоимости имущества в будущем, исключаются из анализа. В качестве упрощающего допущения другие факторы остаются неизменными в соответствии с сегодняшними условиями. Кроме того, предполагается, что не происходит адаптации существующего строительного фонда или изменений в стандартах проектирования новых зданий, связанных с погодными условиями.
Определение изменений в соотношении кредитов к стоимости имущества.
Данные о будущих периодах доходности для экстремальных событий при температуре ниже 2°C и 4°C сценарии преобразуются в "вероятности столкновения" - шансы того, что недвижимость подвергнется экстремальным событиям в течение среднего оставшегося срока действия ипотеки для портфеля. Банки будут рассчитывать средние оставшиеся сроки, характерные для их розничного портфеля и портфеля IPRE. Вероятности столкновения для каждого экстремального события затем умножаются на высокоуровневые оценки изменений стоимости недвижимости, а результаты агрегируются для расчета "риска для стоимости недвижимости" для каждого климатического сценария и периода времени, для всех соответствующих экстремальных событий. Наконец,
первоначальная стоимость имущества корректируется на "риск к стоимости имущества", чтобы прийти к пересмотренным коэффициентам LTV.
С точки зрения банков, ожидаемый убыток является важным показателем для понимания кредитного риска и, следовательно, фокусом этих усилий по моделированию. Ожидаемый убыток - это сумма, которую банк, как ожидается, потеряет от своей кредитной подверженности при нормальном ведении бизнеса в текущих условиях, т.е. при базовом сценарии. Он отражает вероятность сценария перехода. Другими словами, методология призвана отразить ожидаемый убыток при определенном сценарии перехода.
Источники:
1. Управление пруденциального регулирования Банка Англии (УПР), (2015 год). Влияние изменения климата на страховой сектор Великобритании: Отчет об адаптации к изменению климата
2. ABC News, (2017). Страхование от пожара в кустах - сложное и мирское дело, но оно меняет ситуацию, когда случается катастрофа. URL: www.abc.net.au/news/2017-10-18/adequate-bushfireinsurance-makes-difference-when-disaster-hits/9058628. [Последнее обращение: 28 декабря 2020 года].
3. Ассоциация британских страховщиков, (2018). Британское страхование и долгосрочные сбережения: Состояние рынка. стр. 14. URL: www.abi.org.uk/globalassets/files/publications/public/ data/abi_bro4467_state_of_market_v10.pdf. [Последнее обращение: 28 декабря 2020 года].
4. IAG, (2017). IAG предлагает многопрофильный продукт страхования урожая. URL: www.iag.com.au/iag-offers-multi-peril-cropinsurance-product. [Последнее обращение: 28 декабря 2020 года].
5. Принстон Климатический анализ, "PCA Глобальный риск засухи", Версия 1.4, 20 июня 2018 года.
6. Ламонд, Джей, (2009). Наводнение и стоимость недвижимости. СЕРИИ Волокна (июнь 2009). Университет Вулверх-эмптона, Великобритания.
7. Гибсон, М., Маллинс, Д.Т. и Хилл, А. Изменение климата и риск наводнений: Свидетельства из нью-йоркской недвижимости. // Колледж Уильямса и Университет Массачусетса, Амхерст, США. 2018.
References:
1. Prudential Regulation Department, Bank of England (BOE), (2015). The Impact of Climate Change on the UK Insurance Sector: Climate Change Adaptation Report
2. ABC News, (2017). Insurance against bushfire is a complex and worldly business, but it changes the situation when a disaster occurs. URL: www.abc.net.au/news/2017-10-18/adequate-bushfireinsurance-makes-difference-when-disaster-hits/9058628. [Last address: December 28, 2020].
3. Association of British Insurers, (2018). British Insurance and Long-Term Savings: The State of the Market. 14. URL: www.abi.org.uk/globalassets/files/publications/public/ data/abi_bro4467_state_of_market_v10.pdf. [Last accessed: December 28, 2020].
4. IAG, (2017). IAG offers a diversified crop insurance product. URL: www.iag.com.au/iag-offers-multi-peril-cropinsurance-product. [Last address: December 28, 2020].
5. Princeton Climate Analysis, "PCA Global Drought Risk", Version 1.4, 20 June 2018.
6. Lamond, Jay, (2009). Flooding and Real Estate Value. Fiber SERIES (June 2009). Wolverhampton University, United Kingdom.
7. Gibson, M., Mullins, D.T. and Hill, A. Climate Change and Flood Risk: Evidence from New York Real Estate. // Williams College and University of Massachusetts, Amherst, USA. 2018.
DOI: 10.24412/2309-4788-2020-10723
Х.М. Мусаева - ассистент кафедры «Экономика и экономическая безопасность отраслей и предприятий», Институт экономики и финансов ФГБОУ ВО «Чеченский государственный университет»,
Kh.M. Musaeva - Assistant Lecturer at the Department of Economics and Economic Security of Industries and Enterprises, Institute of Economics and Finance, "Chechen State University";
Т.Е. Ситохова - к.э.н., доцент кафедры «Экономика» ФГБОУ ВО «Северо-Осетинский государственный университет им. К.Л. Хетагурова»,
T.E. Sitokhova - Candidate of Economic Sciences, Associate Professor of the Department of Economics, Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education "North Ossetian State University named after K.L. Khetagurov".
КЛЮЧЕВЫЕ ЗАДАЧИ И ФАКТОРЫ РАЗВИТИЯ РЕГИОНАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА KEY TASKS AND FACTORS OF DEVELOPMENT OF THE REGIONAL BUSINESS SYSTEM
Аннотация. Предпринимательство представляет собой одну из первых по распространенности и динамичности структур, составляющих рыночное хозяйство. Предпринимательство помогает поддерживать на требуемом уровне конкуренцию, формирует социальную направленность рыночных отношений и стимулирует рост занятости. Формирование рыночных отношений в Российской Федерации представляет собой достаточно сложный процесс, составляющий некий сектор национального хозяйства, развитие которого может существенно по-
