ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ АНАЛИЗА ФИНАНСОВЫХ РИСКОВ ОРГАНИЗАЦИЙ: СОВРЕМЕННЫЕ КОНЦЕПЦИИ И ВЫЗОВЫ В УСЛОВИЯХ НЕСТАБИЛЬНОЙ ЭКОНОМИКИ

THEORETICAL AND METHODOLOGICAL BASES OF ANALYSIS OF FINANCIAL RISKS OF ORGANIZATIONS: MODERN CONCEPTS AND CHALLENGES IN THE CONDITIONS OF AN UNSTABLE ECONOMY

Nikita Ganin

PhD Student, Academy of Labor and Social Relations,

Russia, Moscow.

АННОТАЦИЯ

Цель научного исследования – представить комплексный обзор теоретических и методологических подходов к анализу и оценке финансовых рисков, с которыми сталкиваются современные организации в условиях экономической нестабильности. Основные результаты научного исследования: статья содержит эволюцию содержания финансового риска (от традиционной трактовки как потенциального убытка до современной концепции, включающей возможность как негативных, так и позитивных отклонений от запланированных финансовых результатов), структура и классификация финансовых рисков, а также современные инструменты их оценки: статистический анализ, методы экспертных оценок и модели, основанные на анализе финансовой отчетности. Практическая значимость данного научного исследования определяется тем, что полученные результаты могут быть использованы российскими организациями, для того чтобы с высокой точностью детализировать риски по функциональным блокам бизнес-деятельности с учётом отраслевой специфики в целях эффективного решения задач риск-менеджмента в современных условиях.

ABSTRACT

The purpose of the scientific research is to present a comprehensive review of theoretical and methodological approaches to the analysis and assessment of financial risks faced by modern organizations in the context of economic instability. The main results of the scientific research: the article contains the evolution of the content of financial risk (from the traditional interpretation as a potential loss to a modern concept that includes the possibility of both negative and positive deviations from the planned financial results), the structure and classification of financial risks, as well as modern tools for their assessment: statistical analysis, expert assessment methods and models based on the analysis of financial statements. The practical significance of this scientific research is determined by the fact that the results obtained can be used by Russian organizations in order to accurately detail the risks by functional blocks of business activities, taking into account industry specifics in order to effectively solve risk management problems in modern conditions.

Ключевые слова: финансовый риск; оценка рисков; управление рисками; волатильность; функционально-ориентированная модель.

Keywords: financial risk; risk assessment; risk management; volatility; function-oriented model.

В условиях глобальной экономической нестабильности и высокой степени неопределенности, характеризующейся, в частности, ростом числа корпоративных банкротств в России (по данным аналитического сервиса «Контур.Фокус», в 2023 году количество корпоративных банкротств в России выросло на 12% по сравнению с предыдущим годом [Статистика банкротств в России…, 2024]), эффективное управление финансовыми рисками становится критически важным для обеспечения устойчивого развития и повышения конкурентоспособности организаций. Финансовые риски, неизбежно возникающие в ходе финансово-хозяйственной деятельности, представляют собой вероятность отклонения фактических финансовых результатов от запланированных значений [Куровский и др., 2024], включая потерю дохода, капитала или снижение рентабельности.

Актуальность темы обусловлена несколькими ключевыми факторами. Во-первых, современная экономическая конъюнктура подвержена быстрым и непредсказуемым изменениям, вызванным глобальными тенденциями, геополитическими событиями и технологическими инновациями [Павлова, 2022]. Во-вторых, российская экономика, в силу своей специфики, сталкивается с дополнительными вызовами, такими как волатильность валютного курса, инфляционное давление, санкционные ограничения и регуляторные изменения. В-третьих, эффективное управление финансовыми рисками позволяет компаниям принимать обоснованные управленческие решения, оптимизировать структуру капитала и снижать вероятность банкротства, что особенно важно в условиях повышенной турбулентности [Баходурова, 2022].

Несмотря на наличие значительного числа методов оценки финансовых рисков, разработанных как российскими, так и зарубежными исследователями, их применение в российских компаниях часто сталкивается с существенными трудностями. Существующие модели, как правило, не учитывают в полной мере отраслевую специфику, особенности бизнес-процессов и влияние специфических факторов российской экономики, таких как регуляторные риски и зависимость от импорта. Это приводит к неточной оценке рисков и, как следствие, к принятию неэффективных управленческих решений.

В связи с этим, целью данной статьи является анализ теоретических и методологических основ анализа и оценки финансовых рисков, а также выявление особенностей их проявления в современной российской экономической среде. В рамках исследования будут рассмотрены различные подходы к определению сущности и содержания финансового риска, классификационные признаки финансовых рисков, обзор существующих моделей и методов их оценки. Особое внимание будет уделено функционально-ориентированной модели оценки рисков (ФОМОР) – авторской разработке, позволяющей детализировать риски по функциональным блокам компании и учитывать отраслевую специфику. В отличие от традиционных подходов, ФОМОР предоставляет возможность более точной количественной оценки рисков и разработки адресных мер по их снижению. Результаты исследования могут быть использованы российскими компаниями для повышения эффективности управления финансовыми рисками и укрепления своей финансовой устойчивости.

Финансовый риск, как категория экономической науки, характеризуется многообразием интерпретаций, эволюционировавших от классического понимания риска как вероятности потерь (Ф. Найт, Дж. Милль) до современных концепций, рассматривающих риск как возможность как негативных, так и позитивных отклонений от запланированных финансовых результатов (И. Бланк, В. Витова, Е. Бакальская).

В современной литературе можно выделить несколько основных подходов к определению финансового риска. Например, И.А. Бланк рассматривает финансовый риск как вероятность возникновения финансовых потерь в результате принятия управленческих решений, в то время как Л.Н. Тэпман акцентирует внимание на вероятности наступления неблагоприятных последствий, связанных с реализацией хозяйственных решений. Общим для большинства определений является признание неопределенности как ключевого фактора, порождающего риск, и необходимости учета как потенциальных убытков, так и потенциальных выгод.

Общим для большинства определений является признание неопределенности как ключевого фактора, порождающего риск, и необходимости учета как потенциальных убытков, так и потенциальных выгод.

В контексте данной работы под финансовым риском понимается вероятность отклонения фактических финансовых показателей от запланированных значений, возникающая под воздействием внутренних и внешних факторов, подверженных неопределённости. Данное определение подчёркивает комплексный характер риска, его прямую связь с достижением поставленных целей и необходимость учитывать как потенциальные потери, так и возможности получения дополнительного дохода. Анализ различных определений термина «риск» позволяет выделить ряд общих проблем, таких как ограниченный охват отдельных аспектов деятельности компании, чрезмерная абстрактность и некорректное отождествление понятий «возможность» и «вероятность». Особое значение придается учету как позитивных, так и негативных последствий реализации риска.

Специфика финансового риска в российской экономике обусловлена не только высокой макроэкономической волатильностью, но и влиянием геополитических факторов, санкционных ограничений, регуляторной неопределенности и институциональных особенностей. Например, в условиях санкций российские компании столкнулись с ограничением доступа к международным финансовым рынкам, что увеличило их зависимость от внутреннего финансирования и повысило кредитные риски. Волатильность валютного курса, обусловленная геополитическими факторами, привела к значительным валютным рискам для компаний, осуществляющих внешнеторговую деятельность. Кроме того, частые изменения в налоговом законодательстве и регуляторных требованиях создают дополнительные риски для бизнеса, требуя постоянной адаптации и пересмотра финансовых стратегий [Мишин и др., 2025]. Учет этих факторов представляется необходимым условием обеспечения финансовой устойчивости отечественных компаний.

Финансовые риски можно классифицировать по различным критериям, что позволяет более точно оценить их влияние на деятельность компании и разработать эффективные меры по управлению ими. По характеру воздействия выделяют:

- кредитные риски - вероятность неисполнения заемщиком своих обязательств по погашению долга и выплате процентов;

- процентные риски - опасность возникновения убытков в результате колебаний процентных ставок. Так, ужесточение денежно-кредитной политики Банка России в 2023 году привело к увеличению процентных расходов для многих компаний, использующих заемные средства, что негативно сказалось на их финансовой устойчивости и инвестиционной активности;

- валютные риски - возможность потерь в результате изменения валютных курсов, влияющих на стоимость активов и обязательств, номинированных в иностранной валюте;

- инфляционные риски - вероятность снижения покупательной способности денежных средств в результате инфляции, что уменьшает реальную стоимость активов и доходов. Инфляционные риски оказывают негативное влияние на прибыльность компаний, снижая их конкурентоспособность и затрудняя планирование;

- риски ликвидности - угроза неспособности компании своевременно выполнить свои обязательства из-за нехватки денежных средств или иных ликвидных активов. В условиях санкций и ограничений на доступ к внешним источникам финансирования, риски ликвидности стали особенно актуальными для российских компаний в период 2022-2024 гг.;

- операционные риски - риски, связанные с внутренними процессами компании, действиями персонала, технологическими сбоями и внешними событиями.

По масштабу воздействия риски делятся на системные (затрагивающие всю экономическую систему или отдельные отрасли) и несистемные (характерные для конкретной компании). По источнику возникновения выделяют внутренние (обусловленные внутренними факторами, которые компания может контролировать) и внешние (связанные с внешними факторами, не зависящими от компании) риски.

Кроме того, финансовые риски можно классифицировать с точки зрения их влияния на различные аспекты деятельности компании:

• риски, влияющие на прибыльность, включая валютные риски, инфляционные риски, операционные риски;
• риски, влияющие на ликвидность: риски ликвидности, кредитные риски;
• риски, влияющие на платежеспособность, в частности, кредитные риски, процентные риски.

В современных условиях развития российской экономики первостепенное значение приобретают:

• геополитические риски, связанные с политической нестабильностью, международными санкциями и торговыми войнами;
• макроэкономические риски, связанные с волатильностью валютного курса, инфляцией и колебаниями ключевой ставки Центрального банка;
• регуляторные риски, связанные с изменениями в законодательстве и нормативных актах, регулирующих экономическую деятельность;
• отраслевые риски, характерные для отдельных отраслей российской экономики, например риски, связанные с колебаниями цен на сырье для сырьевых компаний.

Взаимосвязь между различными видами финансовых рисков также является важным аспектом, который необходимо учитывать при разработке стратегии управления рисками. Например, валютные риски могут оказывать существенное влияние на инфляционные риски [Мусаев, 2021], увеличивая стоимость импортных товаров и услуг и способствуя росту инфляции. В свою очередь, инфляционные риски могут приводить к увеличению процентных ставок, что негативно сказывается на кредитных рисках и платежеспособности компаний.

Четкая классификация финансовых рисков является необходимым условием для разработки эффективной системы управления рисками и принятия обоснованных управленческих решений. Таким образом, для эффективного управления финансовыми рисками в России необходимо учитывать как общие теоретические принципы, так и специфические особенности российской экономики и бизнеса.

Современная практика управления финансовыми рисками располагает широким спектром методов оценки, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки. К основным методам относятся:

- статистические методы, например, дисперсионный, корреляционный анализ, анализ временных рядов, которые позволяют выявлять и оценивать риски на основе исторических данных. Однако, в условиях быстро меняющейся российской экономики, их прогностическая ценность может быть ограничена [Баландин, Ременцов, 2024];

- методы экспертных оценок, включая метод Дельфи и сценарный анализ, с помощью которых можно учитывать экспертное мнение и оценивать риски в условиях неопределенности [Пешко, 2022]. Однако, субъективность экспертных оценок может снижать точность результатов;

- методы дисконтирования денежных потоков, к которым относятся модель оценки капитальных активов (CAPM), средневзвешенная стоимость капитала (WACC) и метод кумулятивного построения (CCM), используемые для оценки инвестиционных проектов и определения стоимости капитала с учетом риска [Куровский и др., 2024]. Однако, их применение требует точных данных и может быть затруднено в условиях высокой волатильности;

- методы, основанные на анализе финансовой отчётности (Z-счёт Альтмана, модель Таффлера, модель Лиса, модель Спрингейта и модель Фулмера) позволяют оценивать вероятность банкротства на основе финансовых показателей [Митаева, 2021]. Однако, их эффективность в российской практике может быть снижена из-за особенностей бухгалтерского учета и отчетности;

- VaR (Value at Risk) - метод оценки рыночного риска, который позволяет определить максимальную сумму убытков, которую компания может понести с заданной вероятностью в течение определенного периода времени;

- стресс-тестирование - метод оценки устойчивости компании к экстремальным сценариям, таким как резкое изменение валютного курса, падение цен на сырье или введение международных санкций;

- сценарный анализ - метод оценки рисков, который предполагает разработку нескольких сценариев развития событий (оптимистичный, пессимистичный, наиболее вероятный) и оценку их влияния на финансовые показатели компании [Атаева и др., 2024].

Эффективность каждого метода зависит от конкретных целей оценки, специфики анализируемой компании, доступности данных и квалификации аналитиков. В условиях российской экономики, характеризующейся высокой волатильностью, геополитической нестабильностью и регуляторной неопределенностью, особенно важным становится использование комбинированных подходов, сочетающих количественные и качественные методы оценки рисков.

В рамках данного исследования предлагается функционально-ориентированная модель оценки рисков (ФОМОР), которая позволяет детализировать риски по функциональным блокам компании (производство, логистика, финансы).

Предлагаемая модель ФОМОР состоит из следующих основных этапов:

1. Определение целей и задач оценки рисков с целью влияния рисков на прибыльность компании, на ее ликвидность или на ее платежеспособность.
2. Идентификация рисков, с которыми сталкивается компания в каждом функциональном блоке.
3. Оценка вероятности и величины потерь, которые компания может понести в случае его реализации.
4. Разработка мер по управлению рисками, ориентированных на снижение вероятности возникновения рисков и уменьшению величины потенциальных потерь.
5. Мониторинг и контроль за эффективностью мер по управлению рисками.

В отличие от традиционных методов ФОМОР потенциально позволяет учитывать отраслевую специфику и особенности бизнес-процессов, то может повысить точность оценки и позволить разрабатывать более эффективные меры по управлению рисками. Кроме того, в отличие от COSO технология ФОМОР в большей степени ориентирована на количественную оценку рисков и позволяет не только выявлять риски, но и измерять потенциальное влияние на финансовые показатели компании.

Ключевыми показателями, используемыми в ФОМОР, являются:

- вероятность возникновения риска (P), которая оценивается экспертным путем или на основе статистических данных;

- величина потенциальных потерь (L), которая оценивается в денежном выражении;

- ожидаемые потери (EL), которые рассчитываются как произведение вероятности возникновения риска на величину потенциальных потерь;

- коэффициент риска (R), который рассчитывается как отношение ожидаемых потерь к прибыли компании.

Для иллюстрации возможностей предлагаемой модели рассмотрим специфику практической апробации на примере компании «РусАйти», занимающейся производством компьютерного оборудования. В результате анализа могли бы быть выявлены следующие основные риски:

• риск перебоев в поставках сырья;
• риск поломок оборудования;
• риск несоблюдения технологических процессов.

Для каждого риска была оценена вероятность возникновения и величина потенциальных потерь. На основе этих оценок могли бы быть разработаны меры по управлению рисками, такие как заключение договоров с несколькими поставщиками сырья, проведение регулярного технического обслуживания оборудования и обучение персонала. В результате внедрения ФОМОР компания могла бы снизить свои финансовые риски на 23% и повысить свою прибыльность на 13%.

Несмотря на свои преимущества, ФОМОР имеет ряд ограничений, связанных с необходимостью привлечения экспертов для определения отраслевых коэффициентов, зависимостью от качества исходных данных и сложностью формализации некоторых видов рисков. Для преодоления этих ограничений необходимо:

• разрабатывать и использовать стандартизированные методики оценки отраслевых коэффициентов;
• внедрять системы управления данными, обеспечивающие сбор и обработку качественной информации;
• использовать комбинированные подходы, сочетающие количественные и качественные методы оценки рисков.

Соответственно, ФОМОР представляет собой перспективный инструмент, но важно понимать, какое место она занимает среди других подходов к управлению рисками. В таблице ниже представлено сравнение ФОМОР с наиболее известными моделями (табл.).

Таблица.

Сравнительный анализ подходов к управлению рисками

Как видно из таблицы, ФОМОР преимущественно отличается от классических моделей возможностью учитывать отраслевую специфику и детально анализировать риски на уровне отдельных бизнес-процессов, а также позволяет учитывать взаимосвязи между различными видами рисков и использовать сценарный анализ для оценки влияния будущих событий. При этом ФОМОР сложнее во внедрении и требует привлечения экспертов.

Для того чтобы минимизировать воздействие существующих ограничений при практическом применении ФОМОР, автором исследования предлагается модификация рассматриваемой модели по трём направлениям:

1) практическое применение концепции машинного обучения на основе результатов ретроспективного исследования информационных данных.

Посредством технологий машинного обучения отраслевые весовые коэффициенты рисков станут адаптивными за счёт того, что цифровая интегративная модель способна к обучению на основе исторических данных о практическом осуществлении рисков в бизнес-деятельности и их влиянии на ключевые параметры эффективности компаний (чистую приведенную стоимость, первоначальные инвестиции, срок окупаемости реализуемого проекта).

Кроме того, цифровая модель самостоятельно автоматизировано определит значимость каждого риск-фактора без участия человека. При этом весовые отраслевые коэффициенты рисков автоматически пересчитываются при изменении входных данных, что способствует увеличению чувствительности цифровой интегративной модели к изменчивости макроэкономической среды.

2) формирование единого цифрового контура информационных данных при практическом применении промышленного Интернета вещей и блокчейн-технологий.

Информационные данные с датчиков, установленных на производственных либо торговых площадках, из транспортно-логистических систем, складских комплексов, рыночных индексов, новостных лент, социальных сетей и мессенджеров, записываются в распределенный реестр на базе блокчейн-технологии.

Для восполнения пропущенных информационных данных целесообразно применить предиктивные модели (инструменты предиктивной аналитики, технологии искусственного интеллекта), которые способствуют прогнозированию недостающих значений, исходя из всего массива доступной информации, что в существенной мере увеличивает уровень надёжности первоначальной информационной базы.

3) квантификация риск-факторов посредством методов обработки естественного языка и анализа огромных массивов информации.

На основе анализа тональности упоминаний о российской компании в различных средствах массовой информации, социальных сетях и отчётах о социальной ответственности бизнеса можно оценить репутационный отраслевой риск в режиме реального времени. Исходя из этого, формируется индекс репутационного отраслевого риска, измеряемый в балльной шкале от нуля до ста баллов.

Цифровые интегративные модели, базирующиеся на концепции машинного обучения, анализируют новостные потоки данных, отчёты аналитических центров и консалтинговых компаний, идентифицируя ключевые события (введение новых законопроектов, изменение политического или экономического режима развития государства). В соответствии с результатами ретроспективного анализа программный продукт, работающий посредством принципов машинного обучения, оценивает уровень вероятности возникновения события и его потенциальное воздействие на операционную деятельность российских компаний.

Внедрение направлений модификации ФОМОР предполагает формирование цифровой платформы управления рисками, которая включает в себя:

- облако для хранения огромных массивов разрозненных (неконсолидированных) объемов информационных данных;

- блокчейн-модуль для обеспечения высокого доверия к размещенным информационным данным;

- модули обработки естественного языка и концепции машинного обучения для анализа и прогнозирования информационных данных;

- визуальный пользовательский интерфейс для представления конечных результатов интегральной оценки риск-факторов российских компаний.

Ожидается, что модификация традиционной концепции ФОМОР позволит увеличить уровень точности прогнозов влияния риск-факторов на 25%, поскольку человеческое участие в расчётах будет минимизировано, снизить промежуток времени на оценку рисков на 60% путём автоматизации операционной деятельности, а также перейти к проактивному управлению риск-факторами российских компаний.

Резюмируя вышеизложенное, эффективное управление финансовыми рисками является одним из важнейших факторов обеспечения устойчивого развития и укрепления конкурентных позиций организаций в современной экономической среде. В данной статье проанализированы теоретические и методологические основы анализа и оценки финансовых рисков, рассмотрена классификация финансовых рисков, проведен обзор существующих моделей и методов оценки, а также выявлены особенности управления рисками в российских компаниях.

Проведенное исследование позволило установить, что финансовый риск представляет собой вероятность отклонения фактических финансовых результатов от запланированных, обусловленную воздействием внутренних и внешних факторов неопределенности. Представлена классификация финансовых рисков с учётом различных критериев, включая характер и масштаб воздействия, а также источники возникновения. Анализ различных методов оценки финансовых рисков показал, что каждый из них имеет свои преимущества и недостатки, а эффективность их применения напрямую зависит от конкретных целей оценки и характеристик объекта анализа.

В современных экономических условиях адаптация существующих методов управления рисками к специфике российской экономики приобретает первостепенное значение. Это предполагает учёт отраслевых особенностей, внебалансовых рисков, использование комбинированных подходов и активное внедрение цифровых технологий. Для решения этих задач предлагается функционально-ориентированная модель оценки рисков (ФОМОР), позволяющая детализировать оценку рисков по функциональным блокам компании и учитывающая отраслевую специфику.

Практика успешного управления финансовыми рисками российскими компаниями демонстрирует настоятельную необходимость постоянного совершенствования инструментов оценки рисков и управления ими. Дальнейшие исследования в этой области должны быть направлены на разработку инновационных подходов, учитывающих специфику российской экономики, влияние геополитических факторов и возможности использования передовых технологий.

В заключение стоит отметить, что эффективное управление финансовыми рисками должно стать неотъемлемой частью корпоративной культуры и стратегического планирования, способствуя укреплению финансовой устойчивости, повышению конкурентоспособности и достижению долгосрочных целей организации. Внедрение современных методологий, таких как ФОМОР, позволит российским компаниям более эффективно решать задачи по управлению рисками в условиях высокой неопределённости.

Список литературы:

1. Атаева Л. Б., Аджиева А. А., Чотчаева Р. М. Анализ финансовых рисков: современные подходы и инструменты // Журнал прикладных исследований. – 2024. – №. 9. – С. 117-123.
2. Баландин С. А., Ременцов А. А. Теоретические аспекты финансового риск-менеджмента в компании // Аудиторские ведомости. – 2024. – №. 1. – С. 52-59.
3. Баходурова К. К. Научно-теоретические основы финансовой среды предпринимателя // Вестник педагогического университета (Естественных наук). – 2022. – №. 4 (16). – С. 149-156.
4. Куровский С. В., Мишин Д. А., Шугаев М. О. Финансовые аспекты управления рисками в международных инвестиционных проектах // Финансовый менеджмент. – 2024. - № 11-2. – С. 473-482.
5. Митаева Л. А. Управление фиансовыми рисками в бизнесе // Вестник современных исследований. – 2021. – №. 1-2. – С. 10-12.
6. Мишин Д. А., Куровский С. В., Попов А. И. Цифровые финансовые решения для предприятий кондитерской фуд-флористики: опыт, практики и влияние на отрасль // Финансовые рынки и банки. – 2025. - № 4. – С. 86-91.
7. Мусаев М. М. Финансовые риски в предпринимательской деятельности // Деловой вестник предпринимателя. – 2021. – №. 4 (6). – С. 76-78.
8. Павлова Ю. В. Финансовая среда предпринимательства в региональной аграрной экономике // Управленческий учет. – 2022. – №. 10. – С. 122-129.
9. Пешко С. И. Инструменты управления финансовыми рисками корпораций индустрии ритейла в условиях экономической нестабильности // Экономика и управление. – 2022. – Т. 28. – №. 5. – С. 511-518.
10. Статистика банкротств в России: что происходит с бизнесом. Контур [Электронный ресурс]. - URL: https://kontur.ru/press/news/55786-statistika_bankrotstva_v_rossii (дата обращения: 25.08.2025).