Развитие методов управления рисками торгового предпринимательства в условиях цифровой трансформации экономики

1. Выявлены тенденции и закономерности развития торгового предпринимательства, заключающиеся в расширении практического применения инновационных методов управления, основанных на использовании современных цифровых технологий и инструментов анализа данных.
К основным тенденциям развития торгового предпринимательства в условиях цифровой трансформации экономики отнесены:
Кастомизация продукции; Децентрализация систем взаимодействия участников рынка; Развитие методов анализа больших данных; Развитие технологий машинного обучения; Развитие мобильного интернета и технологий 5G; Развитие моделей онлайн-коммерции; Рост конкуренции со стороны ПСП в создании высокотехнологичного продукта.
Результаты проведенных исследований представлены в Таблице 1, где отражены основные тенденции развития, формирующиеся в Российской Федерации в рамках развития цифровых технологий, структурированы перспективы и риски торгового предпринимательства.
2. Предложена концепция сквозного управления частными рисками торговых предпринимательских структур, ориентированная на применение современных цифровых технологий, методов и инструментов, и включающая в себя базисные принципы и методику сквозного управления рисками, а также кейсовый метод формирования информационной базы данных, используемых для обеспечения эффективного риск – менеджмента компании.
Предложенная концепция разработана для применения в торговых предпринимательских структурах, имеющих в своем ассортименте не менее 2 тысяч товарных наименований и осуществляющих свою деятельность в онлайн формате. К ним могут быть отнесены розничные ритейлеры, осуществляющие деятельность как в оф-лайн так и в он-лайн режиме, а также компании работающие в сегменте e-commerce.
Таблица 1 – Тенденции развития, перспективы и риски торгового предпринимательства в условиях цифровой трансформации экономики
ТЕН Д Е Н Ц И И
П О Л О ЖИ Т Е Л Ь Н Ы Е П Е Р С П Е К Т И В Ы
кастомизация продукции
децентрализация систем взаимодействия участников рынка
развитие методов анализа больших данных
развитие технологий машинного обучения
развитие мобильного интернета и технологий 5G
развитие моделей онлайн- коммерции
рост конкуренции со стороны МСП в создании высокотехнологичн ого продукта
1.рост спроса на продукцию местных производителей 2.повышение покупательской лояльности 3.снижение складских расходов 4.развитие моделей франчайзинга
1.повышение оперативности транзакций
2.снижение коммерческих издержек
3.снижение стоимости транзакций 4.сокращение цепочки добавленной стоимости 5.появление новых бизнес-моделей
1.персонализаци я предложений 2.снижение рекламного бюджета 3.оптимизация товарной линейки 4.оптимизация бизнес- процессов 5.появление новых продуктов
1.возможность персонализации предложения. 2.оптимизация товарной линейки 3.оптимизация бизнес-процессов 4.сокращение штата сотрудников 5.снижение себестоимости
1.появление новых бизнес моделей
2.сокращение логистических
цепочек и транспортных
расходов 3.повышение эффективности бизнес-процессов
1. быстрый выход на рынок и масштабируемость продаж 2.снижение зависимости от складской инфраструктуры 3.возможность выхода на международные рынки
1.персонализация предложения 2.снижение рекламного бюджета 3.оптимизация товарной линейки 4.оптимизация бизнес-процессов 5.сокращение логистических цепочек
Р И С КИ
1.рост зависимости от мощностей производителя 2.необходимость дополнительных инвестиций 3.сложность вывода на рынок импортного товара 4.зависимость от маркетинговых технологий
1.утрата конфиденциальности 2.рост расходов на кибербезопасность
3. рост зависимости от цифровой инфраструктуры 4.потребность переквалификации персонала
1.утрата конфиденциальн ости данных 2.рост расходов на кибербезопаснос ть
1.потребность в переквалификации персонала 2.необходимость дополнительных инвестиций
3.рост зависимости от цифровой инфраструктуры 4.рост расходов на кибербезопасность
1.рост расходов на кибербезопасность 2.неустойчивая
работа коммуникационных систем
3.увеличение доли онлайн-коммерции
4.рост зависимости от цифровой
инфраструктуры 5.необходимость дополнительных инвестиций
1.обострение конкуренции на местном локальном рынке 2.рост зависимости от цифровой инфраструктуры 3.рост влияния политических факторов
1.рост расходов на кибербезопасность 2.необходимость дополнительных инвестиций
3.утрата конфиденциальности 4.необходимость переквалификации персонала
На Рисунок 1 представлена методика сквозного управления рисками, состоящая из двух этапов.
Рисунок 1
Модуль 1 – Разделение внешней среды на три области: Географическая область объединяет субъекты внешней среды
по географическим признакам и включает в себя три уровня:
 Глобальный уровень – международные организации, различные общественные, экономические структуры иностранных государств. Страновой уровень, к которому относятся российские коммерческие и
некоммерческие организации, органы федеральной власти и т.д.
 Региональный уровень – региональные и муниципальные власти.
Территориальная область объединяет субъекты внешней среды, относящихся к организациям, воздействующим на компанию по месту ее расположения и включает в себя:
 Контролирующие органы – ФНС, ПФР, Роспотребнадзор и т.д
 Банк, – осуществляющий РКО компании
 Градообразующие предприятия
Рыночная экосистема включает в себя следующие субъекты:
 Покупатель – лицо, приобретающее товары или услуги;
 Конкурент – организации, ориентированные на тех же покупателей,
что и рассматриваемая организация.
 Партнер – лицо, имеющее партнерские отношения с рассматриваемой
предпринимательской структурой по поставке товаров или услуг. Модуль 2 – Формирование набора цифровых индикативных сервисов. В данном модуле представлены наиболее популярные цифровые сервисы, применение которых позволяет решать задачи по идентификации рисков на
– Этапы и элементы методики сквозного управления рисками
Рассмотрим более подробно содержание каждого из модулей.

основе обработки больших массивов данных. В качестве таких сервисов предлагается использовать платформы Webhose, Skuuudle, WEBSERM и др. Модуль 3 Разделение процесса управления на стадии. В данном модуле выделяются три стадии, характеризующие процесс зарождения, реализации и воздействия рисков:
Предрисковая стадия. На данной стадии реализуются превентивные мероприятия, нацеленные на снижение вероятности активации рисков и величину предполагаемого ущерба от их воздействия.
Стадия реализации риска. Наступает с момента активации риска и до окончания его воздействия. На этой стадии реализуются постактивационные мероприятия по управлению рисками.
Стадия последствий. На данной стадии осуществляется компенсация ущерба, полученного от воздействия реализовавшихся рисков.
Модуль 4 Создание информационной базы кейсов выполняется в пять этапов:
1. Этап идентификации рисков, на котором каждый идентифицированный риск получает идентификационный код.
2. Этап оценки рисков, на котором осуществляется оценка риска, учитывающая его векторный характер.
3. Этап определения интегральных задач и их декомпозиция на вектор задачи. Это постановка задач (вектор-задач) и их декомпозиция на частные задачи (smart-задачи).
4. Этап разработки мероприятий. Это определение методов управления риском и мероприятия, обеспечивающие снижение параметров риска на каждой стадии его воздействия.
5. Этап паспортизации рисков и создание кейсов. На данном этапе окончательно формируется паспорт кейса.
Модуль 5. – Управление рисками на основе методологии Agile
В рамках предлагаемой концепции на предрисковой стадии и стадии активации риска предложено применение гибкой методологии Agile. На Рисунке 2 представлена модель решения задач сквозного управления рисками на основе методологии Agile.
3. Предложен метод системной оценки рисков торговых предпринимательских структур, основанный на использовании показателя покупательской ликвидности товарной линейки (ППЛ). Разработан пространственный метод 3D сепарации, обеспечивающий оценку и селекцию предпринимательских рисков, управление которыми целесообразно на стадии последствий с применением метода ценовой компенсации потерь.
В целях обеспечения компенсации последствий всех потенциальных частных рисков в настоящей работе предложено проводить их предварительную селекцию на основе оценки методом 3D сепарации рисков. В рамках этого метода на предрисковой стадии осуществляется селекция

рисков на предмет возможности применения метода ценовой компенсации потерь для управления данными рисками на стадии управления последствиями. Если по результатам 3D сепарации риск относится к приемлемым, то для компенсации ущерба от его активации достаточно использовать метод компенсации потерь. Если же риск отнесён к неприемлемым, то для компенсации или снижении ущерба требуется реализация дополнительных мер, нацеленных на снижение вероятности реализации риска, ущерба от риска и значимости риска для снижения лояльности покупателей.
Рисунок 2 – Модель решения задач сквозного управления рисками на основе методологии Agile
Структурная схема реализации метода 3D сепарации рисков для их оценки и разработки мер по управлению рисками приведена на Рисунке 3.
Рисунок 3 – Структурная схема селекции и оценки рисков методом 3D сепарации

В процессе оценки рисков определяются следующие показатели
1.Точка 0 (Т0). Это величина, равная запланированным ежемесячным расходам торгового предприятия и является базовой для дальнейшей оценки рисков, нормируемых относительно этой величины.
2.Вероятность возникновения (активации) риска (Pак),
3.Ущерб (Вр) – величина возможного ущерба от единичного случая воздействия риска. Применяется для расчета и оценки общей величины ущерба от рисков, оказывающих многоразовое воздействие.
4.Значимость риска (Зн) – это величина, характеризующая возможное относительное изменение ППЛ под воздействием риска.
По результатам оценки показателей риска предлагается формировать трёхкомпонентный вектор,
, (1) составляющими которого являются значения вероятности активации риска, ущерба и значимости риска. В целях наглядности представления информации, составляющие трёхкомпонентного вектора риска целесообразно проградуировать и изобразить выделенные градации в виде шкалы, характеризующей уровень риска по каждой из компонент. Пример
возможной шкалы представлен в таблице 2. Таблица 2 – Шкала компонент вектора риска
R(P ,B ,З ) ак р н
Характеристика Зона1
Вероятность % 5
Ущерб% <5 Значимость % <15 Полученная шкала компонент вектора риска даёт возможность проводить различными способами дальнейшую сепарацию и выявление рисков, для которых ценовая компенсация потерь недостаточна. Метод 3D сепарации заключается в эмпирическом формировании критерия идентификации рисков на основе накопленного опыта управления рисками и представлений о влиянии каждого компонента на интегральный уровень риска и тяжесть последствий его активации для предприятия. Так, например, можно считать приемлемым риск с показателями компонент в зоне 1, либо один из показателей - вероятность активации риска – находится не в зоне 1, а в зоне 2. Для наглядности зоны можно выделять цветом. 4. Разработан метод управления ликвидностью товарной линейки, обеспечивающий нейтрализацию широкого спектра рисков товарно- договорной группы торговой организации Зона2 Зона3 6-20 21-35 6-25 26-50 16-30 31-45 Зона4 Зона5 51-65 >65 51-75 >75 46-60 >60
перечень показателей, отражающих характеристики товарной линейки, анализ которых позволяет повысить оперативность и точность
. Разработан и формализован
определения источников большинства товарно-договорных рисков.

ле:
П П Л = × ∑ 5 = 1 , 5
( 2 )
сводный показатель качества товарной линейки;
показатели, выражающие характеристики товарной линейки;
К2 –
К3 –
К4 –
К5 –
лояльности к организации.
1. 2.
3. 4. 5. 6.
сводный показатель функциональности, (Кф); показатель цены (1 − Кц);
сводный показатель дизайна/внешнего вида, (Кд);
Важным элементом метода управления ликвидностью товарной
линейки является показатель покупательской ликвидности товарной линейки (ППЛ). ППЛ – отражает уровень привлекательности товарного ассортимента с точки зрения покупателя, то есть характеризует ликвидность товара, имеющего определенные качественные и функциональные свойства и
установленную цену на отдельно взятом локальном рынке.
Данный показатель определяется по форму
где,
К –
К –
К1 – сводный показатель покупательской лояльности к бренду/торговой марке, (Кл);
сводный показатель гарантийного обслуживания, (Кго);
Основными задачами являются: 1. Определить причины снижения спроса на определенные виды товаров или товарные линейки, 2. Оптимизировать ценовую политику и товарный ассортимент предпринимательской структуры, 3. Повысить уровень покупательской
В основе применения метода лежит следующий алгоритм:
Исследования рынка, опросы, сбор данных;
Расчет параметров ППЛ;
Определение сводного показателя качества товарной линейки, (К
2.1.
2.2.Расчет сводного показателя
покупательской
); лояльности к
бренду/торговой марке, (Кл);
2.3.Определение сводного показателя функциональности модели, (КФ); 2.4.Определение показателя цены (1 − Кц);;
2.5.Вычисление сводного показателя дизайна/внешнего вида, (Кд); 2.6.Расчет сводного показателя гарантийного обслуживания, (Кго);
Расчет и построение индикатора ППЛ;
Мониторинг и анализ индикатора ППЛ;
Сравнительный анализ к ППЛ участников локального рынка;
Оптимизация ассортимента товарных групп.
Анализ индикатора ППЛ предполагает градацию этого показателя в пяти
интервалах
, приведенных в Таблице 3.

14 Таблица 3 – Шкала оценки ППЛ
номер степени
I степень II степень III степень IV степень V степень
значение ППЛ >100 80-100 60-80 40-60 <40 характеристика супер ликвидная высоко-ликвидная средне-ликвидная низко-ликвидная не ликвидная риски товарно-договорные риски нейтрализованы риски незначительные риски высокие Пример анализа индикатора ППЛ: На Рисунке 4 представлен индикатор покупательской ликвидности товарной линейки. Изменения ППЛ соответствуют изменениям потребительских предпочтений. При отсутствии воздействия рисков данный показатель имеет тенденцию плавного снижения, вызванного падением интереса потребителя к устаревающим моделям товаров. При воздействии риска 1 «Появление новой модели товара у конкурентов» наблюдается снижение показателей ППЛ, сопровождаемое изменением показателей коэффициентов характеристик товаров. То есть, появление новой модели товара на рынке снижает интерес покупателей к существующей товарной линейке и способствует развитию рисков снижения объемов продаж. Рисунок 4 – Индикатор ППЛ 5. Предложен метод ценовой компенсации потерь, основанный на . Введен и формализован индикатор компенсационной цены, сигнализирующий о наличии рисков завышенных цен. компенсации убытков за счет распределения полученного ущерба от воздействия риска на определенный период времени Отличием данного метода является то, что изначально в процессе ценообразования не закладываются потери от воздействия вероятных рисков, 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 где, а эти потери компенсируются путем распределения полученного ущерба на определенный период времени. Алгоритм применения метода компенсационной цены: 1.Расчет параметров компенсационной цены. Определение суммы непредвиденных расходов (Рнеп). Расчет среднего значения объема продаж за предыдущие 12 мес. Определение Базовой цены (Цб). Данный параметр извлекается из расчетов показателя рыночной цены. Определение временного интервала (Тс). По мнению автора, временной интервал целесообразно установить по умолчанию в 12 месяцев. Однако, в случае воздействия риска с высоким параметром величины, представляется возможным увеличение временного интервала. Определение ежемесячной надбавки выполняется по формуле (5) Рассчитывается компенсационный процент (Пком) по формуле (4). Данный показатель является главным элементом в построении индикатора компенсационной цены. Расчет компенсационной цены на каждый товар в отдельности (Цком) осуществляется по формуле: Цком =Цб ×(1+Пком), (3) Пком = Нмес , (4) Омес Нмес = Рнеп , (5) Тс Цб – Показатель базовой цены, рассчитывается методом ценового соответствия; Пком – Процент компенсационный; Рнеп –Расходы непредвиденные, полученные в результате воздействия риска; Омес – Объем продаж ежемесячный; Нмес – Надбавка ежемесячная, (месячная сумма компенсаций) Тс – Временной интервал На Рисунке 5 представлен индикатор показателя компенсационной цены, отражающий характер изменений цен товарной линейки в рамках применения метода ценовой компенсации потерь. Если показатель компенсационной цены ниже верхнего порога целевого коридора, то изменение цен на товары является несущественным, не несет в себе риски завышенных цен и не будет замечено покупателем, что позволит компенсировать рассчитанные ранее потери. Рисунок 5 – Индикатор показателя компенсационной цены. Если показатель компенсационной цены выше верхнего порога целевого коридора, то изменение цен на товары является существенным и влечет рост рисков завышенных цен. В этом случае, временной интервал для оценки определенного риска может быть значительно увеличен по результатам экспертных оценок. 6. Предложен метод сравнительного анализа показателей покупательской ликвидности товарных линеек (ППЛ) участников локального рынка, который является важными инструментом риск- менеджмента торгового предпринимательства. Предложен индикатор ППЛ, отражающий динамику основных показателей, которые определяют наличие рисков товарно-договорной группы: Сравнительный анализ ППЛ участников локального рынка. Данный анализ позволяет определить конкурентную среду и занимаемую рассматриваемой торговой организацией нишу на локальном рынке. Для этого необходимо: Провести анализ цен и товарного ассортимента конкурентов; Провести расчет ППЛ каждой организации-конкурента; На основе полученных данных сформировать 1. 2. 3. диаграмму значений ППЛ на локальном рынке (Рисунок 6). В сегменте «Лидеры» находятся значения ППЛ компаний, имеющих максимально привлекательное предложение с точки зрения покупателя. В данном сегменте товарно-договорные риски имеют минимальное значение. В сегменте «Середняк» - организации, имеющие привлекательное предложение в рамках товарной линейки, но при этом существуют незначительные риски снижения объемов продаж. Рекомендуется пересмотреть параметры ППЛ с целью оптимизации предложения. Рисунок 6 – Диаграмма значений ППЛ на локальном рынке 7. Разработаны методические рекомендации по практическому применению предложенных методов управления рисками и развитию систем риск-менеджмента торгового предпринимательства в условиях цифровой трансформации экономики. 1. Для повышения эффективности процесса идентификации рисков с применением набора цифровых индикативных сервисов рекомендуется, осуществлять постоянный мониторинг интернет пространства на предмет выявления новых Web-платформ, имеющих наибольшую функциональность и позволяющих повысить эффективность процесса идентификации рисков. 2. Наоснове информации, полученной от индикативных сервисов, рекомендуется ежемесячно осуществлять подготовку отчетности о формирующихся рисках, и прогнозах их влияния на эффективность деятельности компании. 3. На стадии операционно-превентивных мероприятий особое внимание рекомендуется уделять анализу значения ППЛ и его составляющих. Используя методы анализа на основе данного показателя, комиссия по риск-менеджменту осуществляет превентивное управление рисками товарно-договорной группы за счет оперативного регулирования товарным ассортиментом и ценовой политикой. 4. Управление на стадии реализации риска с использованием соответствующих кейсов рекомендуется осуществлять после предварительного анализа текущей ситуации и повторной аналитической оценки параметров риска. Полученные результаты и выводы должны быть отражены в отчетах аналитической группы, предоставляемых комиссии по риск-менеджменту, которая, в свою очередь, выносит предписание по компании о проведении постактивационных мероприятий. В сегменте «Аутсайдеры» находятся компании, имеющие высокие риски товарно-договорной группы. Требуется оптимизация товарной линейки, пересмотр политики ценообразования и т.д. 5. На стадии управления последствиями рекомендуется применение метода ценовой компенсации потерь. Проведение мероприятий по управлению последствиями должно быть осуществлено как по окончании воздействия риска и подсчета полного ущерба, так и во время воздействия - для возмещения части ущерба. При применении метода ценовой компенсации потерь важным является определение значения базовой цены и целевого диапазона показателя цены. 6. При составлении базы кейсов следует учитывать, что в дальнейшем имеющиеся задачи будут подвержены декомпозиции для построения иерархической системы задач. При этом целесообразно дополнительно для каждого кейса разработать дорожные карты, определяющие последовательность выполнения задач. 7. При применении методологии Agile в процессе управления рисками особое внимание необходимо уделить обучению сотрудников базовым принципам Agile. Данный аспект является крайне важным для построения эффективной Agile-команды. 8. Для повышения чувствительности индикатора ППЛ к изменениям рыночной конъюнктуры рекомендуется использование окна показателей характеристики объемов продаж, где отражается причина изменения показателей индикатора и их влияние на продажи соответственно. При этом отсутствие восстановления роста объемов продаж при проведении постактивационных мероприятий может означать наличие не идентифицированных рисков товарно-договорной группы. III. ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ (ЗАКЛЮЧЕНИЕ) В процессе диссертационного исследования выявлены основные тенденции и перспективы развития торгового предпринимательства, определены риски, формирующиеся в условиях цифровой трансформации экономики. Проведённые в работе исследования позволили получить следующие научные результаты: 1. Предложена концепция сквозного управления частными рисками торговых предпринимательских структур, включающая в себя базисные принципы, механизмы, инструменты и методику сквозного управления рисками, а так же кейсовый метод формирования информационной базы данных. Разработана детальная схема визуализации концепции сквозного управления частными рисками, используемая в качестве дополнительной наглядной информации при автоматизации процессов управления рисками торговых предпринимательских структур. В рамках концепции предполагается:  Разделение внешней среды на три области: географическую, территориальную и область рыночной экосистемы;  Формирование набора цифровых индикативных сервисов;  Разделение процессов управления на три стадии: предрисковая, стадия реализации риска и стадия последствий;  Создание информационной базы кейсов;  Управление рисками с применением методологии Agile и облачных технологий. 2. Предложено два метода оценки рисков торгового предприятия, основанных на использовании показателя покупательской ликвидности товарной линейки (ППЛ):  Системный метод оценки, при котором формируются основные параметры риска, являющиеся критериями для разработки операционно- превентивных мероприятий на предрисковой стадии;  Пространственный метод 3D сепарации рисков, позволяющий оценить возможность применения метода ценовой компенсации потерь на стадии последствий. 3. Разработан метод управления покупательской ликвидностью товарной линейки, основанный на контроле и управлении перечнем показателей  сводный показатель качества товарной линейки;  сводный показатель покупательской лояльности к бренду/торговой марке;  сводный показатель функциональности;  показатель цены;  сводный показатель дизайна/внешнего вида;   Матрица сравнения функциональности товарной линейки;  Таблица сводного показателя ГО товарной линейки;  Таблица показателей качества товарной линейки;  Таблица показателя лояльности к бренду/торговой марке;  Индикатор ППЛ; 4. Предложен метод ценовой компенсации потерь, реализуемый на стадии последствий, ориентированный на возмещение ущерба от воздействия риска. Разработаны инструменты мониторинга и анализа показателя компенсационной цены, такие как:  индикатор компенсационной цены;  индикатор персонального показателя цены  матрица цены локального рынка. предприятия, таких как: сводный показатель гарантийного обслуживания. Разработан метод ценового соответствия, обеспечивающий повышение эффективности мониторинга и управления ценовыми рисками. Предложены методы и инструменты контроля показателя покупательской ликвидности товарной линейки (ППЛ): 5. товарной линейки метода управления покупательской ликвидностью , отражающих характеристики товарного ассортимента торгового На основе разработан метод сравнительного анализа ППЛ участников локального рынка, позволяющего определить конкурентную среду, наличие лидеров и аутсайдеров на данном рынке. Предложены инструменты контроля и анализа: Диаграмма значений ППЛ локального рынка; Шкала оценки ППЛ;   На основе полученных научных результатов сделаны выводы и разработаны рекомендации по применению авторских методов в системе управления рисками торговых предпринимательских структур: 1. Управление рисками торговых предпринимательских структур рекомендуется осуществлять на основе предложенной в диссертационном исследовании концепции, включающей в себя базисные принципы и методику сквозного управления рисками на всех стадиях их активации и воздействия, а также кейс-метод формирования информационной базы данных. 2. Управление частными рисками торгового предпринимательства рекомендуется осуществлять по методике сквозного управления, ориентированной на создание и использование рекомендуемой в диссертации базы кейсов, определяющих последовательность действий подразделений компании на каждой стадии воздействия риска. В процессе идентификации, паспортизации оценки рисков и разработки мероприятий по управлению рисками следует использовать рекомендуемые в работе современные цифровые сервисы и инструменты. 3.Идентификацию рисков торгового предпринимательства рекомендуется проводить с учётом разграничения внешней среды на три области: Географическую, Территориальную и Рыночную экосистему, по предложенным в диссертации критериям разграничения. 4. В целях предупреждения рисков падения спроса вследствие завышения цены рекомендуется использовать предложенный в диссертации метод ценовой компенсации потерь, основанный на . 5. Для оценки рисков торговых предпринимательских структур рекомендуется использовать разработанный в диссертации пространственный метод 3D сепарации, обеспечивающий оценку и селекцию предпринимательских рисков, управление которыми на стадии последствий целесообразно осуществлять с применением метода ценовой компенсации потерь. 6. В целях нейтрализации широкого спектра рисков товарно – договорной группы рекомендуется применять предложенный в диссертации метод управления ликвидностью товарной линейки и формализованный перечень показателей, ориентированных на повышение оперативности и точности определения источников большинства рисков. распределения полученного ущерба от воздействия риска на определенный компенсации убытков за счет период времени 7. Для повышения эффективности управления ценовыми рисками рекомендуется использовать разработанный в диссертации метод ценового соответствия, предложенные индикаторы ППЛ и ценового соответствия, которые отражают динамику изменения основных показателей, определяющих наличие рисков товарно-договорной группы.