Создать PDF Рекомендовать Распечатать

Влияют ли методы оценки на осцилляции кредитного риска: эмпирическое исследование

Финансы и кредит | (60) УЭкС, 12/2013 Прочитано: 24641 раз
(338 Голосов:)
  • Автор (авторы):
    Бураков Дмитрий Владимирович
  • Дата публикации:
    11.12.13
  • ВУЗ ИЛИ ОРГАНИЗАЦИЯ:
    Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

Влияют ли методы оценки на осцилляции кредитного риска: эмпирическое исследование

Do methods of estimation affect credit risk oscillations: an empirical study

Бураков Дмитрий Владимирович

ассистент кафедры «Денежно-кредитные отношения и монетарная политика»

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

125993, Россия, Москва, Ленинградский проспект, д. 49

Burakov Dmitry Vladimirovich

Department of monetary relations and monetary policy, assistant

Financial University under the Government of Russian Federation

Аннотация

В настоящей статье исследуется взаимосвязь между методами оценки и динамикой кредитного риска. На основе анализа статистических временных рядов за период свыше 100 лет, а также проведенных экспериментов, мы приходим к выводу о том, что эволюция методов оценки кредитного риска: 1) не способствует снижении амплитуды колебаний на кредитном рынке, 2) не снижает уровень принимаемой рисковой нагрузки, 3) в случае инноваций в методах оценки - усиливает готовность к принятию риска.

Abstract 

In this article we study the relationship between methods of estimation and dynamics of credit risk. Based on the analysis of statistical time series for the period of over 100 years, as well as using experimental settings, we find evidence that evolution of credit risk evaluation methods: 1) does not contribute to reducing the amplitude of credit market fluctuations, 2) does not reduce the level of credit risk accepted; 3) innovations in credit risk management increase the willingness to accept risk. 

Ключевые слова: кредит, кредитный риск, кредитный цикл, кредитный рынок, фрейминг, эффект якоря, ограниченная рациональность, поведенческая экономика. 

Keywords: credit, credit risk, credit cycle, credit market, framing, anchoring effect, bounded rationality, behavioral economics.

Введение

События последних двух декад в мировой кредитно-финансовой системе бросили вызов теоретическим положениям стабильности развития экономической системы и кредитного рынка, составляющим основу неоклассической мысли. Основным и господствующим представлением о причинах повторяющихся кризисных событий является недостаточный уровень качества управления рисками в кредитной сфере, и, в частности, кредитным риском. Другими словами, основной причиной последнего кризисного явления считается избыточно накопленная, и, впоследствии, реализовавшаяся, рисковая нагрузка в банковской системе.

Даже с учетом накопленного опыта, Базельский комитет по банковскому надзору продолжает утверждать, что задачей «Базель III» является «укрепление регулирования, надзора и риск-менеджмента в банковской сфере»,[1] посредством достижения ряда целей, в число которых, помимо прочих входят «улучшение способности банковского сектора к абсорбции шоков, возникающими в связи с финансовыми и экономическими потрясениями, вне зависимости от источника; улучшение риск-менеджмента и управления».[2]

Налицо противоречивость теоретических положений Базельского комитета. С одной стороны, предлагается совершенствовать методы и инструменты оценки кредитного риска, в связи с их недостаточной предсказательной силой. С другой предлагается внедрять инструменты контрциклического регулирования (резервы, капитальный буфер) – как признание неспособности справиться с избыточным ростом рисковой нагрузки на кредитном рынке. В защиту можно привести аргумент о существовании условий риска с одной стороны, и неопределенности с другой, в которых участниками рынка принимаются решения,  что частично снимает противоречие.  Если задаться вопросом об иерархии задач регулирования (сдерживание кризисных явлений или смягчение их последствий), то однозначного ответа Базельский комитет не дает. Тем не менее, мы считаем, что управление кредитным риском является задачей первого уровня, т.к. своевременное снижение давления на рынке снизит вероятность формирования кредитного перегрева и масштабной реализации кризисного явления.

В целях подтверждения данного тезиса обратимся к теории кредитной динамики, в частности, к теории кредитного цикла, позволяющей учесть динамический аспект кредитного риска.

Во-первых, фундаментальным ядром кредитного цикла является динамика кредитного риска. Повышательные фазы цикла характеризуются процессом расширения кредитной активности и накопления риска. Точкой перехода от повышательных фаз к понижательным служит шоковое явление определенной природы (внутренней или внешней). Понижательные фазы характеризуются процессом сжатия предложения кредита и реализации накопленных рисков. Масштаб (амплитуда) колебаний кредитного риска[3] на понижательных фазах во многом зависит от природы кредитного цикла.[4]

Во-вторых, цикличность движения кредита устойчива в большинстве стран на временных отрезках свыше 150 лет.[7] Данное положение позволяет сделать вывод об устойчивости колебаний не только в движении спроса и предложения кредита, вызываемых к жизни шоками экзогенной и эндогенной природы, но и об устойчивости циклического движения кредитного риска.

Таким образом, можно допустить, что достижение стабильности в развитии кредитной сферы напрямую связано с управлением цикличностью движения кредита. Другими словами, своевременное воздействие на кредитную экспансию позволит напрямую повлиять на уровень принимаемого банковскими организациями кредитного риска.

В предложениях Базельского комитета по банковскому надзору эту задачу призвано выполнить «совершенствование методов оценки риска».

По нашему мнению, использование данного подхода не принесет должного эффекта в связи с тем, что теоретической основой документов, разрабатываемых Комитетом, является парадигма неоклассической школы экономики, что абсолютно не согласуется с реалиями экономических отношений. «Базель III» (как и предыдущие версии) не учитывает одно из важнейших положений современной экономической теории – положение об ограниченной рациональности субъектов,  доказавшее, как свою жизнеспособность, так и практическую значимость. Данный недостаток является, на наш взгляд, не столько существенным, сколько определяющим  необходимое направление разрабатываемых предложений по совершенствованию регулирования банковской сферы в целях обеспечения стабильности развития. Данный недостаток и  порождает цель нашего исследования – определить потенциал воздействия методов оценки на динамику кредитного риска.

Достижение данной цели связано с решением ряда задач: 1) определить, способствует ли совершенствование методов оценки снижению принимаемых рисков в долгосрочной перспективе; 2) определить, являются ли методы оценки фактором, сдерживающим циклические колебания кредитного риска; 3) определить, как соотносится восприятие результатов оценки посредством использования количественных/качественных методов и готовность принять риск в зависимости от фазы кредитного цикла?

Эволюция методов оценки кредитного риска

Кредитный риск является неотъемлемой чертой кредитных отношений, осуществляемых в условиях неопределенности и риска. Одни из первых упоминаний о существовании вероятности невозврата ссуженных средств и их юридического определения считается кодекс Хаммурапи (1750-е гг. до нашей эры). Уже тогда дефолт по ссуде считался преступлением и требовал соответствующего наказания, идентичного наказания за кражу и мошенничество. Изначально кредитные отношения строились на межличностных договоренностях кредитора и заемщика. И существенную роль в данных отношениях играли доверие и репутация.

Вплоть до второй половины XIX века в методах оценки кредитного риска превалировал т.н. качественный подход: кредитный анализ был построен на наличии персональной информации о каждом заемщике и условиях местного (локального) рынка.

По мере развития экономики и усложнения хозяйственных отношений, расширения масштабов рынков и их взаимосвязи, требования к информации начали ужесточаться (например, в случае, когда расстояние между банком, ссужающим средства, и железнодорожной компанией-заемщиком составляла существенную преграду для определения кредитоспособности). Специфическая информация о качестве железнодорожного полотна и личных качествах менеджеров теперь играла заметно меньшую роль, нежели чем объемы грузоперевозок, тарифы и общий уровень издержек. К сожалению, получить доступ к такой информации напрямую от компании в те времена было весьма затруднительно, в связи с отсутствием унифицированных требований и жесткого контроля над достоверностью и надежностью финансовой отчетности. Именно в таких условиях начали зарождаться прообразы современных рейтинговых агентств, предоставлявших подписчикам коммерческую информацию об организациях на всей территории США. Первым агентством в США, предоставлявшим такую услугу, стало «Dun & Bradstreet», основанное в 1841 году. Одной из инноваций, приведших к формированию современных основ анализа кредитного риска, стало решение Джона Муди объединить кредитный отчет «Dun & Bradstreet» с инвестиционным обзором «Standard $ Poors».  Однако из-за отсутствия надежных данных для оценки вероятности дефолта,
рейтинги оставалась преимущественными качественными, и излагались в виде экспертных суждений. Для железнодорожной отрасли исторические финансовые данные носили отрывочный и ненадежный характер, а для всех остальных отраслей – данные почти отсутствовали.

В те времена железнодорожные компании лидировали в разработке и создании департаментов статистического анализа.[4] Использование статистических данных  (кредитная «барометрика») рассматривалось, как практиками, так и теоретиками, в качестве новации, способной обеспечить снижение кредитных рисков.[5,8] Появление данной новации во многом обязано созданию Федеральной Резервной Системы США, ужесточившей требования к кредитным отношениям. До этого, предоставление данных балансовой отчетности и отчета о прибылях и убытках заемщикам было не обязательно. Больше того, такого рода информация считалась коммерческой тайной, а отношения кредитора с заемщиком основывались на взаимном доверии и оценке личностных качеств.[8]

Таким образом, одной из основных проблем на пути развития количественных методов оценки риска являлось отсутствие и/или недоступность информации, пригодной для построения временных рядов.

Первые попытки применения структурированного количественного подхода к методам оценки кредитного риска появляются в конце 50-х - начале 60-х гг. XX века.[5] В 1973 впервые публикуется модель Блэка-Шоулза. В 1980-х годах разрабатывается стандартизированный метод оценки заемщиков, основанный на балльной системе (кредитный скоринг); в конце 1980-х гг. после краха фондовой биржи США 1987, появляется первая версия принципов регулирования Базельского комитета; в середине 1990-х годов Дж.П. Морган разрабатывает первую внутреннюю модель для оценки кредитного риска – «CreditMetrics», что послужило толчком для распространения методов VaR-анализа, используемого по сей день.

Как видно, развитие методов оценки риска в большинстве случаев рассматривалось как способ снижения информационной ассиметрии в кредитных отношениях, и, соответственно, улучшения качества принимаемых решений по кредитным договорам. Иными словами, ведущие представители экономической и кредитной мысли, а также экспертное и банковское сообщество на протяжении свыше 100 лет утверждает, что развитие методов оценки риска способствовало (и продолжает способствовать) снижению рисковой нагрузки на кредитном рынке.[6]

Взгляд поведенческих экономистов

Альтернативный взгляд на место и роль методов оценки кредитного риска предлагают сторонники динамично развивающегося, «революционного» лагеря поведенческой школы экономики. Еще в конце 90-х гг. XX столетия имели место быть бурные дебаты по вопросу эффективности применения VaR-анализа кредитного риска, как новации риск-менеджмента. Данные дебаты продолжаются до сих пор. Например, критика Н.Талеба [9] сводится к двум основным аргументам: 1) определение «мертвой зоны» риска (хвостовой риск) невозможно, в связи с его неопределенной природой, 2) использование VaR как инструмента анализа в условиях ограниченной рациональности приводит к принятию избыточных рисков, в связи с существованием эффекта «якоря» (anchoring effect).[7]

Поддержка данного положения о неоднозначности самих количественных методов анализа и периодов их введения (инноваций в сфере риск-менеджмента) может быть найдена у поведенческого экономиста Т. Рётели.[9] Согласно его гипотезе, внедрение новых методов анализа кредитного риска в США в начале XX века, с одной стороны, усилило принимаемые риски в кредитной сфере, с другой выступило якорем - фактором подкрепления избыточной уверенности в позитивном исходе по выдаваемым ссудам (новые методы анализа воспринимались как панацея от некачественных заемщиков). На основе исторического анализа, Т. Рётели приходит к выводу о том, что новации в методах оценки способствовали увеличению уровня кредитного риска и усилению конкуренции на кредитном рынке.

Таким образом, налицо дискуссия относительно места и роли методов оценки кредитного риска в выполнении ими своей прямой задачи. Сторонники мейнстрима экономической мысли отталкиваются от необходимости дальнейшего совершенствования методов оценки, в то время как сторонники гетеродоксальных школ предостерегают от излишнего полагания на методы оценки и стараются напомнить, что принятие решения, при использовании любых методов, остается за человеком, чья рациональность далека от полной.

Эмпирическая модель

В данном исследовании мы ставим перед собой задачу определить взаимосвязь между методами оценки кредитного риска, их эволюцией и объемами его реализации. Для ответа на поставленный вопрос, обратимся к статистическим данным временных рядов годовых темпов роста кредитов, выданных коммерческими банками США, доли просроченной задолженности в общем объеме ссуд, объемов и динамики списания убыточных ссуд за период 1896-2012гг., 1922-2012гг[8]. Период выборки должен включать в себя этапы, характеризующие различные подходы к анализу кредитного риска. Если подходы к оценке риска и методы оценки риска оказывают воздействие в долгосрочной перспективе, то логично предположить, что по мере развития подходов и методов, амплитуда колебаний кредитной активности должна сократиться (см. Рис.1,2,3).

bur1

Рисунок 1. Динамика темпов роста кредита в США, 1896-2012гг.[9]

Источник: расчеты автора по данным ФРС США.

Как видно из данных Рис.1, 2 изменение подходов к анализу кредитного риска не оказывало существенного воздействия ни на амплитуду колебаний кредитной динамики, ни на объемы списываемых убытков. Например, среднее темпов роста  кредита (на повышательной фазе цикла) на 1 этапе составило 8,32%, на втором – 10,31%, на третьем – 9,8%.  Таким образом, утверждать о сдерживающей накопление кредитного риска роли методов его оценки видится несоответствующим действительности.

bur2

Рисунок 2. Динамика объемов списания убытков по ссудам, США, 1922-2012гг.

Источник: расчеты автора по данным Federal Deposit Insurance Corporation.

Данные Рис. 2 также не выступают в поддержку положений мейнстрима.  На данных динамического ряда отчетливо видно, что темпы роста объемов списанных убытков в последний кризис в несколько раз превышают темпы роста объемов убытков к списанию во времена Великой Депрессии. Среднее динамики списания убытков по 1 этапу составляет 8,89%, в то время как в период активного распространения количественных методов оценки (модель скоринга в 1980-х, VaR-анализ  - в 1990х гг.) среднее по темпам списания ссуды в убыток увеличилось почти вдвое и достигло 15,76%. Стоит добавить, что данные по доле просроченной задолженности в общем портфеле ссуд подтверждают данную статистику. Согласно данным ФРС США, пик просроченной задолженности во время Великой Депрессии (1934гг.) составил 2,5% от всех ссуженных средств. В то время как в период Великой Рецессии пик просроченной задолженности (2009 г.) составил 3,5%.

Таким образом, данные статистики позволяют дать ответ на первые два  вопроса: 1) эволюция методов оценки кредитного риска не способствует снижению уровня их принятия в долгосрочной перспективе (на основе данных развития кредитного рынка США); 2)методы оценки кредитного риска не являются фактором, сдерживающим циклические колебания кредитного риска.

Последний вопрос нашего исследования, остающийся открытым, является логическим продолжением первых двух: если методы оценки кредитного риска не способствуют стабильности развития кредита и в долгосрочной перспективе не улучшают качество анализа, то каково их реальное место в кредитных отношениях и чем оно обусловлено?

Перед тем, как попытаться ответить на данный вопрос,  необходимым видится выдвинуть ряд допущений, отталкиваясь от коих, будет определяться роль методов оценки риска в теоретическом плане.

Допущение 1. Метод оценки риска (качественный/количественный) является фактором подкрепления уверенности в исходе кредитных отношений.

Допущение 2. Субъект, принимающий решения по кредитной заявке (далее – кредитор) характеризуется ограниченной рациональностью.[10]

Для определения воздействия методов оценки на изменения (осцилляции) в отношении к кредитному риску, мы использовали экспериментальные методы исследования. Нами был разработан экспериментальный каркас в целях выяснения различий в реакции на кредитный риск в зависимости от применяемого метода анализа. В случае качественных методов анализа, респондентам (выборка составляла 184 человека)[11] предлагалась принять следующее решение в формате «Да/Нет»:

«Готовы ли Вы предоставить кредит заемщику на основании следующей информации: 1) заемщик знаком Вам лично и характеризуется как порядочный, ответственный и целеустремленный менеджер; 2) процент возврата ссуженных ему средств за последние 3 года составляет  98,7%; 3) 1,3% невозврата были связаны с внешними условиями и коснулись 85% всех Ваших заемщиков».

Для отражения количественных методов анализа риска каркас был изменен:

«Готовы ли Вы предоставить кредит заемщику на основании следующей информации: 1) процент возврата ссуженных средств за последние 3 года этим заемщиком составляет 98,7%; 3) 1,3% невозврата были связаны с внешними условиями и коснулись 85% всех ваших заемщиков; 4) за последний год его активы выросли на 25%, а чистая прибыль – на 20%», 5) остальные Ваши заемщики в среднем увеличили активы на 7%, чистую прибыль – на 9%»

Результаты данного опроса оказались следующими: в первом опросе 11% опрошенных выбрали ответ «Нет», 89% выбрали ответ «Да»; во втором опросе ответ «Да» выбрали 92% респондентов, ответ «Нет» - 8%.

Таким образом, можно предположить, что смена методов анализа заемщика не оказывает существенного воздействия на отношение к кредитному риску. Однако в случае дополнения одних методов другими наблюдается кумулятивный эффект, приводящий в итоге к росту уверенности в позитивном исходе, и, как следствие, к росту принятой рисковой нагрузки:

«Готовы ли Вы предоставить кредит заемщику на основании следующей информации: 1) процент возврата ссуженных ему средств за последние 3 года составляет  88,7%; 3) по Вашим ощущениям на рынке наблюдается перегрев».

Второй вариант включал данные количественного анализа:

«Готовы ли Вы предоставить кредит заемщику на основании следующей информации: 1) процент возврата ссуженных ему средств за последние 3 года составляет  88,7%; 2) по данным количественного анализа внедренной программы «IMetrics» вероятность возврата им средств по данному кредиту составляет 95,7%,  4) по Вашим ощущениям на рынке наблюдается перегрев».

Результаты данного опроса оказались следующими: в первом сеттинге -83% опрошенных выбрали ответ «Нет», 17% выбрали ответ «Да»; во втором опросе ответ «Да» выбрали 39% респондентов, ответ «Нет» - 61%.

Отталкиваясь от результатов, можно предположить, что теоретические допущения поведенческих экономистов о воздействии эффекта «якоря» на отношение к кредитному риску жизнеспособно. Формализация кредитных отношений, учет лишь текущего опыта работы с заемщиком, а также данные количественной оценки усиливают готовность принимать риск. Причем важно помнить, что данное усиление существует как на повышательных фазах кредитного цикла, так и на понижательных. На повышательных фазах готовность к принятию кредитного риска усиливается, в то время как на понижательных фаза, готовность принимать риск сокращается.

Заключение

В результате проведенного исследования нами было выявлено и подкреплено аргументационной базой несколько весьма существенных положений теории кредитной динамики и кредитного риска.  В отличие от общепринятого подхода к теории кредитного риска, мы отталкиваемся от теории ограниченной рациональности субъектов, принимающих решения. Сомнению подвергнуты предложения Базельского комитета по банковскому надзору касательно эффективности совершенствования методов оценки кредитного риска как инструмента достижения стабильности развития кредитного рынка.

В результате исследования получены новые выводы и подтверждены существующие теоретические предположения.

Во-первых, результаты исторического и статистического анализа позволяют с взвешенной долей уверенности утверждать, что эволюция методов оценки кредитного риска не принесла существенных результатов в 1) сокращении амплитуды колебаний кредитного цикла, 2) сокращении общего объема кредитного риска в долгосрочной перспективе на рынке банковского кредитования (на примере США), 3) сокращении циклических колебаний кредитного риска. Другими словами, совершенствование методов оценки кредитного риска не является первоочередной задачей и главной целью, достижение которых позволит обеспечить лучшее качество и большую стабильность развития кредитной сферы.

Во-вторых, посредством использования экспериментальных методов исследования, предложена аргументация, усиливающая теоретические положения поведенческой школы экономики, согласно которым, методы и инструменты оценки риска являются всего лишь фактором подкрепления уверенности в исходе и не могут рассматриваться в отрыве от ограниченной рациональности субъектов, использующих результаты данного анализа.

В-третьих, предложена и аргументирована гипотеза о воздействии ограниченной рациональности на восприятие, оценку и отношение к методам учета кредитного риска:

  1. ограниченная рациональность субъектов, принимающих решения не оказывает существенного воздействия на восприятие результатов оценки различными методами. Результаты эксперимента по количественным и качественным методам не выявили существенных различий в воздействии на формирование предпочтений. Объясняется это отсутствием врожденной способности к восприятию процентных отношений. Иными словами, данная индифферентность является следствием эффекта «отвращения к неопределенности»;
  2. ограниченная рациональность субъектов оказывает воздействие на отношение к кредитному риску в условиях дополнения качественных методов количественными и начинает служить в качестве якоря при принятии решений;
  3. кумулятивный эффект использования данных двух методов в качестве фактора подкрепления уверенности в исходе оказывает определенное воздействие на общий фрейм (каркас) в котором принимается решения – на понижательных фазах цикла, использование данных методов будет служить доказательством необходимости сократить рисковую нагрузку (возможно даже излишне), а на фазе кредитной экспансии, наоборот – содействовать избыточному накоплению кредитного риска.

Библиографический список

  1. Бураков, Д.В. Эволюция представлений о кредитной цикличности / Д.В.Бураков // Транспортное дело России. – 2011. - № 12. - С. 148-150.
  2. Бураков, Д.В. Гетерогенность природы кредитных циклов / Д.В.Бураков // Бизнес в законе. – 2012. - № 3. - С. 243-245.
  3. Brown, A., The Origins and Evolution of Credit Risk Management, GARP Review, September-October, 2004, 1-3.
  4. Cunningham, W. J., Scientific Management in the Operation of Railroads Scientific Management in the Operation of Railroads. Quarterly Journal of Economics, 25 (3), 1911, 539-562. 
  5. Dewey, D. R., Shugrue, M. J., Banking and Credit: A Textbook for Colleges and Schools of Business Administration, New York: Ronald Press, 1922.
  6. Dione, G., Risk Management: History, Definition and Critique, CIRRELT, 17, 2013.
  7. Haldane, А., Curbing the Credit Cycle. Speech presented at the Columbia University Center on Capitalism and Society Annual Conference, New York, 2010. 
  8. Kavanaugh, Th. J., Bank Credit Methods and Practice, New York: Bankers Publishing Co, 1921.
  9. Rötheli, T., Innovations in Banking Practices and the Credit Boom of the 1920s, Business History Review, Forthcoming, 2011.
  10.  Taleb, N., Report on The Risks of Financial Modeling, VaR and the Economic Breakdown, Report presented on Committee on Science, Space and Technology, 9, 2009.
  11.  Tversky, A., Kahneman, D. The Framing of Decisions and the Psychology of Choice, Science 211(4481), 1981, 453–458. 
  12. Tversky, A., Kahneman, D., Judgment under uncertainty: Heuristics and biases, Science, 185, 1974, 1124–1130.  



[2] Там же.

[3] Существуют различные методики измерения кредитного цикла. В нашем понимании, динамика кредитного риска измеряется как доля просроченной задолженности к общему объему ссудного портфеля )– прим. авт.

[4] Подробнее см.: Бураков, Д.В. Гетерогенность природы кредитных циклов / Д.В.Бураков // Бизнес в законе. – 2012. - № 3. - С. 243-245.

[5] Первые учебники по риск-менеджмента появляются лишь в 1963, 1964гг. – прим. авт.

[6] Обзор оценок внедрения новых технологий в оценке кредитного риска в США в начале XX века представлен в Rötheli, T., Innovations in Banking Practices and the Credit Boom of the 1920s, Business History Review, Forthcoming, 2011. Одним из основных сторонников совершенствования методов оценки выступает Базельский комитет по банковскому надзору – прим. авт.

[7] Эффект якоря – тенденция субъектов при принятии решения слишком сильно полагаться на одну часть информации, при этом недооценивая остальные – прим.авт.

[8] Однозначная оценка кредитного риска возможна лишь ex post. Отталкиваясь от допущения о том, что кредитный риск является ядром колебаний в кредитной активности, можно предположить, что снижение колебаний в кредитной активности является следствием снижения накапливаемых и реализуемых рисков в связи с улучшением качества их оценки и прогнозирования – прим. авт.

[9] Этапы эволюции подходов определены следующим образом: 1 – качественный подход к анализу, 2 – протоколичественный подход, 3 – количественный подход – прим. авт.

[10] В данном случае под ограниченной рациональностью будем понимать наличие эффектов «якоря» и «фрейминга» (обрамления). Эффект фрейминга – когнитивное отклонение, действие которого заключается в зависимости реакции субъекта в условиях выбора в зависимости от того, в каком виде представлен выбор – как выгода или убыток – прим. авт.

[11] Преимущественно студенты экономических вузов – прим. авт.

  vakperechen

ОБНОВЛЕННЫЙ СПИСОК ВАК 2016 г.
ОТ 19.04.2016  >> ПРОСМОТРЕТЬ
tass
 
ПО ВОПРОСАМ ПУБЛИКАЦИИ СТАТЕЙ И СОТРУДНИЧЕСТВА ОБРАЩАЙТЕСЬ:
skype SKYPE: vak-uecs
e-mail
MAIL: info@uecs.ru
phone
+7 (928) 340 99 00
 

АРХИВ НОМЕРОВ

(01) УЭкС, 1/2005
(02) УЭкС, 2/2005
(03) УЭкС, 3/2005
(04) УЭкС, 4/2005
(05) УЭкС, 1/2006
(06) УЭкС, 2/2006
(07) УЭкС, 3/2006
(08) УЭкС, 4/2006
(09) УЭкС, 1/2007
(10) УЭкС, 2/2007
(11) УЭкС, 3/2007
(12) УЭкС, 4/2007
(13) УЭкС, 1/2008
(14) УЭкС, 2/2008
(15) УЭкС, 3/2008
(16) УЭкС, 4/2008
(17) УЭкС, 1/2009
(18) УЭкС, 2/2009
(19) УЭкС, 3/2009
(20) УЭкС, 4/2009
(21) УЭкС, 1/2010
(22) УЭкС, 2/2010
(23) УЭкС, 3/2010
(24) УЭкС, 4/2010
(25) УЭкС, 1/2011
(26) УЭкС, 2/2011
(27) УЭкС, 3/2011
(28) УЭкС, 4/2011
(29) УЭкС, 5/2011
(30) УЭкС, 6/2011
(31) УЭкС, 7/2011
(32) УЭкС, 8/2011
(33) УЭкС, 9/2011
(34) УЭкС, 10/2011
(35) УЭкС, 11/2011
(36) УЭкС, 12/2011
(37) УЭкС, 1/2012
(38) УЭкС, 2/2012
(39) УЭкС, 3/2012
(40) УЭкС, 4/2012
(41) УЭкС, 5/2012
(42) УЭкС, 6/2012
(43) УЭкС, 7/2012
(44) УЭкС, 8/2012
(45) УЭкС, 9/2012
(46) УЭкС, 10/2012
(47) УЭкС, 11/2012
(48) УЭкС, 12/2012
(49) УЭкС, 1/2013
(50) УЭкС, 2/2013
(51) УЭкС, 3/2013
(52) УЭкС, 4/2013
(53) УЭкС, 5/2013
(54) УЭкС, 6/2013
(55) УЭкС, 7/2013
(56) УЭкС, 8/2013
(57) УЭкС, 9/2013
(58) УЭкС, 10/2013
(59) УЭкС, 11/2013
(60) УЭкС, 12/2013
(61) УЭкС, 1/2014
(62) УЭкС, 2/2014
(63) УЭкС, 3/2014
(64) УЭкС, 4/2014
(65) УЭкС, 5/2014
(66) УЭкС, 6/2014
(67) УЭкС, 7/2014
(68) УЭкС, 8/2014
(69) УЭкС, 9/2014
(70) УЭкС, 10/2014
(71) УЭкС, 11/2014
(72) УЭкС, 12/2014
(73) УЭкС, 1/2015
(74) УЭкС, 2/2015
(75) УЭкС, 3/2015
(76) УЭкС, 4/2015
(77) УЭкС, 5/2015
(78) УЭкС, 6/2015
(79) УЭкС, 7/2015
(80) УЭкС, 8/2015
(81) УЭкС, 9/2015
(82) УЭкС, 10/2015
(83) УЭкС, 11/2015
(84) УЭкС, 11(2)/2015
(85) УЭкС,3/2016
(86) УЭкС, 4/2016
(87) УЭкС, 5/2016
(88) УЭкС, 6/2016
(89) УЭкС, 7/2016
(90) УЭкС, 8/2016
(91) УЭкС, 9/2016
(92) УЭкС, 10/2016
(93) УЭкС, 11/2016
(94) УЭкС, 12/2016
(95) УЭкС, 1/2017
(96) УЭкС, 2/2017
(97) УЭкС, 3/2017
(98) УЭкС, 4/2017
(99) УЭкС, 5/2017
(100) УЭкС, 6/2017
(101) УЭкС, 7/2017
(102) УЭкС, 8/2017
(103) УЭкС, 9/2017

 Федеральная служба по надзору в сфере связи и массовых коммуникаций

№ регистрации СМИ ЭЛ №ФС77-35217 от 06.02.2009 г.       ISSN: 1999-4516