Анализ основных тенденций развития ипотечного рынка: региональный аспект

экономические науки

УДК 336.77:332.85

АНАЛИЗ ОСНОВНЫХ ТЕНДЕНЦИЙ РАЗВИТИЯ ИПОТЕЧНОГО РЫНКА:

РЕГИОНАЛЬНЫЙ АСПЕКТ

© 2017

Стебунова Ольга Ивановна, кандидат экономических наук, доцент кафедры «Математические методы и модели в экономике» Оренбургский государственный университет

Аннотация. Обеспечение граждан доступным жильем является одной из острейших проблем современной России. Данные обстоятельства привели к необходимости поиска новых схем и путей удовлетворения потребностей россиян в улучшении жилищных условий и доступности жилья в целом. Как известно, наиболее эффективным механизмом в рассматриваемой сфере выступает ипотечное кредитование. Региональные особенности локального рынка жилья и банковского сектора, применительно к современной социально-экономической и политической ситуации формируют условия для дальнейшего развития ипотечного рынка. В статье проведен всесторонний анализ развития ипотечного жилищного сектора экономики Оренбургской области. Банковская статистика показывает, что развитие ипотечного кредитования в регионе представляет достаточно динамичный процесс. Сложившаяся ситуация характеризует двухэтапное изменение. Начиная с октября 2008 г. наблюдался резкий спад показателя вследствие влияния мирового финансового кризиса. В результате, банковская система России свернула программы по ипотечному кредитованию и, как результат, снизились объемы выданных кредитов. С I квартала 2011 г. стали наблюдаться тенденции, характеризующие восстановление ипотечной кредитной системы. Поэтому исследования динамики процессов, происходящих на современном рынке ипотечного кредитования, является актуальной задачей. В статье предлагается для изучения взаимосвязей процессов на ипотечном рынке использовать модель корректировки ошибок, которая позволит учесть как краткосрочные, так и долгосрочные тенденции, а также построить прогноз с учетом изменений социально-экономических факторов.

Ключевые слова: регион, ипотечный рынок, ипотечный кредит, динамика объема выданных ипотечных кредитов, жилищный кредит, средневзвешенная ставка процента, прогнозирование, векторная модель авторегрессии.

ANALYSIS OF MAIN TRENDS IN THE DEVELOPMENT OF THE MORTGAGE MARKET:

REGIONAL ASPECT

© 2017

Stebunova Olga Ivanovna, candidate of economic sciences, associate professor of the department "Mathematical methods and models in economics" Orenburg State University

Abstract. Providing citizens with affordable housing is one of the most acute problems of modern Russia. These circumstances led to the need to search for new schemes and ways to meet the needs of Russians in improving housing conditions and accessibility of housing in general. As you know, the most effective mechanism in this area is mortgage lending. Regional features of the local housing market and the banking sector, in relation to the current socio-economic and political situation form the conditions for the further development of the mortgage market. The article provides a comprehensive analysis of the development of the mortgage housing sector in the economy of the Orenburg region. Banking statistics show that the development of mortgage lending in the region is a fairly dynamic process. The current situation characterizes a two-stage change. Since October 2008, there has been a sharp decline in the indicator due to the impact of the global financial crisis. As a result, the Russian banking system has curtailed mortgage lending programs and, as a result, the volumes of loans extended have decreased. Since the first quarter of 2011, there have been trends that characterize the restoration of the mortgage credit system. Therefore, studies of the dynamics of the processes taking place in the modern mortgage lending market is an urgent task. The article proposes to use the error correction model to study the interrelations of processes in the mortgage market, which will allow to take into account both short-term and long-term trends, as well as build a forecast taking into account changes in socio-economic factors.

Keywords: region, mortgage market, mortgage loan, dynamics of mortgage loans, housing loan, weighted average interest rate, forecasting, vector model of autoregression.

Жилищные условия, наряду с условиями труда, состоянием окружающей среды и развитием социальной инфраструктуры, являются основными составляющими понятия «уровень жизни», поскольку они характеризуют благосостояние индивида, его материальные возможности и индивидуальные предпочтения. Показатели благоустройства и обеспеченности жильем в России невысоки в сравнении с показателями в странах развитой рыночной экономики. Более того, по уровню доходов население России тяготеет к странам с низкими доходами, а по показателям жилищного фонда относится к странам с доходами населения выше средних [1]. Это значит, что в настоящий момент для большинства населения России собственное жильё является большим богатством. Поэтому ипотека является фактически единственным сегментом кредитования, сохраняющим значительный потенциал для дальнейшего своего развития при низком уровне просроченной задолженности. В то же время, одним из препятствий дальнейшего развития ипотечного жилищного кредитования остается условия предоставления кредита. Существующие сегодня процентные ставки от 10% до 17%, а также первоначальный

взнос от 10% -достаточно большие средства, представляющие высокую финансовую нагрузку для заемщиков, особенно для семьи с низким достатком, для молодой семьи, для работников бюджетной сферы.

Анализ работ, посвященных исследованию развития ипотечного и жилищного рынка, позволяет выделить два крупных направления исследований. Первое направление включает в себя исследования, разрабатывающие общие теоретические положения. Существующие отечественные работы связаны, прежде всего, с приобретением жилья в России, и находятся в центре внимания таких ученых как Хуторецкий А.Б. [2], Ройтблат Ф.М. [3] и другие. Второе направление представляет собой собственно моделирование основных показателей ипотечной жилищной сферы. Здесь следует выделить работы Левина Л.И. [4],. Ляминой М.А. [5], использующие методы многомерной классификации для сравнительного анализа регионов по уровню развития ипотечной жилищной сферы. Также применение различных методов эконометрического моделирования и прогнозирования прослеживаются в работах Думнова А.А. [6], Семенова К.И. [7], однако в них не рассматривается оценка вза-

economic sceinces

имосвязи развития ипотечного и жилищного рынка в долгосрочной перспективе, позволяющая получить более точный прогноз с учетом влияния социально-экономических факторов.

Нестабильная макроэкономическая ситуация, наблюдаемая в регионах России, значительно ухудшила ситуацию на ипотечном рынке и обострила существующие проблемы, связанные со снижением платежеспособности населения, повышением банковских рисков и ростом процентных ставок. Данные обстоятельства порождают новые направления в исследовании проблем ипотечного жилищного кредитования, поэтому нарастает необходимость выявления и анализа факторов, механизмов функционирования ипотечной и жилищной сфер экономики как на уровне страны так в региональном разрезе

На уровне обывателя существует мнение, что категории «ипотека», «ипотечный кредит», «жилищный кредит» и «ипотечное жилищное кредитование» являются идентичными. Однако, между ними, несмотря на довольно тесную связь, существуют различия, определяющие сущность этих понятий. Итак, из закона РФ от 29.05.1992 № 2 872-1 «О залоге» следует, что «под ипотекой признается залог предприятия, строения, здания, сооружения или иного объекта, непосредственно связанного с землей, вместе с соответствующим земельным участком или правом пользования им» [8]. Наиболее полно категория «ипотечный кредит» раскрывается в следующем определении: «ипотечный кредит - долгосрочные ссуды, предоставляемые банками под залог недвижимости: земли, производственных и жилых зданий, сооружений» [9]. Указывая на различия между ипотекой и ипотечным кредитом важно отметить, что ипотекой является залог недвижимости, приобретаемой с помощью ипотечного кредитования, т.е. ипотека - это необходимое по определению условие предоставления ипотечного кредита.

Рассматривая категории «ипотечный кредит» и «жилищный кредит», следует отметить, что «жилищный кредит в Российской Федерации - вид целевой материальной помощи лицам, намеревающимся осуществлять жилищное строительство» [10]. Иными словами, это целевой кредит для постройки или приобретения дома, квартиры, в отличие от ипотечного кредита, с помощью которого можно приобрести не только жилье, но и земельные участки, офисные здания.

Согласно Постановлению Правительства РФ от 11.01.2000 № 28 (ред. от 08.05.2002) «О мерах по развитию системы ипотечного жилищного кредитования в Российской Федерации», ипотечный жилищный кредит - это кредит или заем, предоставленные на срок 3 года и более соответственно банком (кредитной организацией) или юридическим лицом (некредитной организацией) физическому лицу (гражданину) для приобретения жилья под залог приобретаемого жилья в качестве обеспечения обязательства [11].

Несмотря на сходство между категориями «ипотечный кредит» и «ипотечный жилищный кредит», следует указать на разницу между ними: ипотечный жилищный кредит подразумевает приобретение в ипотеку именно жилья; данная категория объединяет в себе понятия «ипотечный кредит» и «жилищный кредит», что и является объектом данного исследования как эффективного механизма решения проблемы обеспечения граждан собственным жильем.

В настоящее время начала интенсивно развиваться система ипотечного жилищного кредитования в России, поскольку решение жилищной проблемы является одной из наиболее актуальных социально-экономических задач [12]. На федеральном уровне в России принята двухуровневая модель ипотечного жилищного кредитования. Регулируется ипотечное жилищное кредитование Гражданским кодексом Российской Федерации, а также Федеральным Законом № 102-ФЗ «Об ипотеке (залоге недвижимости)» от 16 июля 1998 г. Следует отметить,

что 8 ноября 2014 г. была принята Стратегия развития ипотечного жилищного кредитования в Российской Федерации до 2020 г., целью которой является «обеспечение к 2020 году возможности приобретения и строительства жилья для 50% семей в условиях ограниченных возможностей бюджетной поддержки и внешних заимствований» [13]. Должна быть обеспечена доступность ипотечных жилищных кредитов для среднего класса населения, сформирована устойчивая и надежная система ипотечного жилищного кредитования и других форм жилищного финансирования при соблюдении баланса интересов заемщиков и кредиторов.

Основным показателем, характеризующим результаты деятельности банковской системы РФ в сфере ипотечного жилищного кредитования, является объем выданных ипотечных жилищных кредитов. По данным Банка России за 2016 г.выдано 856,4 тыс. ипотечных жилищных кредитов на общую сумму 1,47 трлн. рублей, что на 27% выше уровня 2015 г. в стоимостном и на 22% -в количественном выражении [14].

ЗДогсйхсхиоЕл. г. СивяЛн(^5ург Pi :п Т11: „:- и" I.- ¡¡МП:":. .1  i'ifn

г ' ' I vl:i[. i"'i  р.' г КрКЮЦНЗНб tp.'.i' Hm aal i ip nan об л

ClIOpUIQU Feen. ".. I rh u"]  1 h К -T обя

Hi. srcp L'juiübt. Чы Лиг: : ВЁЛ

Хакш-МаншйгаА АО üipuaidi fjjjji Кр^тскы об.: Тьашнйаюбл

imcueEiL

P:ai Лтял Ty-.'.r.Wi \0

НеиешЛ ДО

I 522Т9  51!» I №232

я ИИ2 I тш I «н»3

2JIW

ВЦ?

I ЗШ

Рисунок 1 - Объем выданных ипотечных жилищных кредитов по субъектам РФ, млн. руб.

В соответствии с рисунком 1, самый высокий спрос на ипотечные кредиты зафиксирован в г.Москва. Московской области и в г.Санкт-Петербург, которые характеризуются высокой плотностью населения и высокими ценами на рынке жилья, что делает невозможным самостоятельное приобретение недвижимости в собственность.

С осени 2014 г. произошло резкое усиление вола-тильности мировых финансовых рынков: начали резко расти курс доллара США и евро, по отношению к другим мировым валютам. Российская экономика является довольно чувствительной к подобным экономическим явлениям. Кроме того, в связи с введением экономических санкций и обвала мировых цен на нефть, экономика страны столкнулась с серьезными проблемами: резко обвалился курс национальной валюты, резко увеличилась ставка рефинансирования Центрального Банка (с 10,5% до 17% на начало 2015 г.). Эти факторы оказали существенное негативное влияние на развитие системы ипотечного жилищного кредитования. По оценке экспертов «Русипотека», в декабре 2014 г. средневзвешенная ставка по ипотечным кредитам достигла 13,16% годовых, повторив уровень конца 2010 г. [15]. Тенденция к повышению ставок по ипотечным жилищным кредитам начала проявляться еще в сентябре-октябре 2014 г.. Так, в середине октября 2014 г. банк ВТБ 24 повысил стоимость жилищных ссуд, в среднем на 0,5%. Максимальная ставка в рублях на покупку недвижимости на вторичном и первичном рынках под ипотеку выросла до 14,45% годовых. С ноября 2014 г. повышение ставок по ипотечным жилищным кредитам стало массовым, ипотека подорожала в среднем на 0,5%-1%. В ноябре-декабре 2014 г. ставки по ипотеке подняли Газпромбанк (на 0,5%-1%), Альфа-банк (на 0,7%), Промсвязьбанк (0,25%-0,9%), банк ДельтаКредит (0,25%-1%) [16].

экономические науки

Однако, оценки Минэкономразвития России по итогам 2015 г. указывают на первые признаки завершения спада экономического роста и перехода ВВП к росту [17]. По мере стабилизации инфляции и ситуации на финансовых рынках Банк России последовательно снизил ставку рефинансирования до уровня 11% годовых. Также можно отметить, что с середины 2015 г. было отмечено смягчение как ценовых так и неценовых условий ипотечных программ банков (таблица 1).

Таблица 1 - Основные показатели ипотечной жилищной сферы в РФ за 2015-2016 гг.

Показатели 2015 Прирост 2016

Количество выданных ипотечных жилищных кредитов, тыс. 699,5 +22% 856,4

Объем еыд энных ипотечных жилищных кредитов, млрд. руо 1161 " -27% 1472Д

Средневзвешенная ставка по ипотечным кредитам в рублях, % годовых 13,35 -0,87 пл. 12,48

Средний размер кредита в рублях, млн. руб 1,66 +3,9% 1,72

В 2016 г. продолжался дальнейший рост спроса на ипотечные жилищные кредиты под влиянием активного участия кредитных организаций в программе государственной поддержки рынка ИЖК: выдано ипотечных кредитов на 27% больше, чем за 2015 г.. Около 856 тыс. семей улучшили свои жилищные условия с помощью ипотеки. Также 2016 г. характеризовался улучшением ценовых условий на рынке ипотечного жилищного кредитования. Основной тенденцией на рынке ИЖК в 2016 г. стало снижение процентных ставок. По данным Банка России, средневзвешенная процентная ставка по ИЖК в рублях снизилась в декабре 2016 г. до исторического минимума-11,55%. В целом, за 2016 год ставка по ипотечным кредитам снизилась до уровня 2013-2014 гг. и составила 12,48%.

Следует отметить, что, наряду с ростом ипотечных жилищных кредитов, возникает увеличение объема просроченных кредитов и объема задолженности по кредитам, что является причиной колебания курса национальной валюты, снижением доходов заемщиков и нестабильной экономической ситуацией [14]. Если задолженность по кредиту составляет более 90 дней, то, как правило, возникает ипотечный дефолт заемщика. Понятие ипотечного дефолта не закреплено в российском законодательстве, что не исключает возможности использования банком более строгих определений дефолта. Так, например, дефолт конкретного заемщика может считаться произошедшим с момента, когда имело место одно из следующих событий:

- в соответствии с внутренними документами банк определяет, что должник не в состоянии погасить взятые на себя кредитные обязательства без принятия специальных мер (например, реализации обеспечения);

- заемщик признан банкротом по решению суда;

- как упоминалось выше, должник более чем на 90 дней просрочил погашение любых существенных кредитных обязательств перед банком.

Проблема оценки вероятности дефолта ипотечного заемщика занимает центральное место в риск-менеджменте кредитных организаций, так как без адекватной оценки уровня кредитного риска ипотечного заемщика не обходится процедура кредитного андеррайтинга, предполагающая комплексный анализ кредитоспособности потенциального заемщика.

В работе [18] нами отмечено, что при формировании ипотечной политики для России очень важно учитывать региональный аспект из-за существенных различий в природных условиях и ресурсах, в уровне экономического развития региона, плотности населения, его уровня жизни, в специфике социальных проблем. В каждом регионе имеются свои методы и формы государственной поддержки ипотеки. При этом, формирование государственной политики в области ипотечного жилищного кредитования должно опираться на результаты научных исследований, в основе которых лежит математический инструментарий с применением современных информационных технологий.

Следует учесть, что такой показатель, как объем выданных ипотечных жилищных кредитов, подвержен влиянию множества социально-экономических факторов, а также сам способен оказывать существенное влияние на динамику многих показателей[19]. Следовательно, необходимо проанализировать некоторое макроэкономическое соотношение, состоящее из взаимосвязанных показателей, позволяющее построить прогноз и проанализировать динамическое влияние возмущений (шоков) на систему выбранных показателей. Для решения данной задачи рекомендуется использовать векторную модель авторегрессии (VAR-модель). VAR-модель представляет собой систему уравнений, в которой значение каждой эндогенной переменной определяется предыдущими значениями не только этой, но и остальных эндогенных переменных системы [20]. Векторные модели авторегрессии строятся по стационарным временным рядам. В случае, если ряды нестационарны, строятся модели корректировки ошибок (ЕСМ).

Согласно экономической теории, должна существовать долгосрочная связь между объемом выданных ипотечных жилищных кредитов, средневзвешенной ставкой кредитования и средними ценами на рынке жилья. Для апробации выдвинутой гипотезы использовались временные ряды в помесячной динамике финансовых показателей Оренбургской области за период 01.01.2006 г. по 01.12.2016 г:

- объем выданных ипотечных жилищных кредитов в (по данным ЦБ РФ), млн. руб.;

- средневзвешенная ставка процента по ипотечным жилищным кредитам в Оренбургской области (по данным ЦБ РФ), %;

- средние цены на рынке жилья в Оренбургской области, руб.

На начальном этапе была проведена предварительная статистическая обработка временных рядов этих показателей, которая показала наличие трендовой компоненты (значимым оказался частный коэффициент автокорреляции только первого порядка) и сезонной составляющей. Кроме того исследуемые ряды являются коинтегрированными. Вышесказанное обусловило выбор модели корректировки ошибок ЕСМ, которая позволит учесть как краткосрочные, так и долгосрочные взаимосвязи. Для тестирования переменных на коинте-грацию и построения модели ЕСМ используем подход Энгла-Грейнджера.

Оценивание коинтеграционной регрессии проводилось в ППП Stata. Оценка коинтеграционной регрессии для переменной у4 - объем выданных ипотечных кредитов имеет вид (1):

ДГ, = 1006,9 - ,3 d2t ;-187,642с1,% + 0,008у3, -0,106Е „, К2 = 0,9 .

Оценка коинтеграционной регрессия для переменной х, - средневзвешенная ставка процента имеет вид (2):

ДХ, = 2,806- 0,0000154 ,- 0,527d%t +1,505у3, - 0,0003Е „, Кг = 0,198,

где: ду - первые разности для переменной у4 - объем

выданных ипотечных кредитов;

ДХ1 - первые разности для переменной х4 - средневзвешенная ставка процента;

d2, •, - мультипликативная фиктивная переменная;

d%t - фиктивная переменная, характеризующая

снижение процентной ставки; у3, - средние цены на жилье;

ЕС1, - переменная, подправляющий отклонения от

economic sceinces

долгосрочного равновесия на предыдущем шаге.

В обоих случаях параметр перед EC1 оказался значимым на уровне 1%, следовательно, нет нарушения долгосрочного равновесия. Также параметры первого уравнения значимы на уровне 1%, все параметры второго уравнения значимы на уровне 1%, кроме параметра J . t (значим на уровне 5%). Анализ показал адекватность моделей выборочным данным. В таком случае, в дальнейшем, можно осуществить прогнозирование объемов выданных ипотечных жилищных кредитов на период до конца 2018 г.. Согласно полученному прогнозу, объем выданных ипотечных жилищных кредитов на 01.012.2017 г. составит 4 842,19 млн. руб., что свидетельствует о продолжающейся тенденции к росту.

Таком образом, в связи с прогнозируемым на будущий период повышением цен на жилье, рост объемов выданных кредитов свидетельствует о том, что ипотека выступает популярным инструментом решения жилищных проблем граждан. Модель корректировки ошибок позволила с учетом краткосрочных и долгосрочных взаимосвязей между показателями объема выданных ипотечных жилищных кредитов, средневзвешенной ставки процента по ипотечным жилищным кредитам и средних цен на рынке жилья в Оренбургской области построить прогнозы. Результаты данного исследования показывают, что для увеличения объемов выданных ипотечных кредитов необходимо повышать доступность жилья для населения, в частности для молодых семей. А при этом доступность ипотечных жилищных кредитов зависит от размера средних регулярных (ежемесячных) платежей по нему в соотношении с доходом средней семьи. Поэтому повышение доступности ипотечных кредитов связано, в первую очередь, со снижением процентной ставки и увеличением сроков ипотечного жилищного кредитования. Основными направлениями государственной поддержки должны стать меры по стимулированию жилищного строительства, в частности, предоставление льгот инвесторам в жилищное строительство, так как на этапе строительства жилье имеет меньшую стоимость, а ипотечные организации могут приобрести от заемщиков качественный залог.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Стебунова О.И. Моделирование ценообразования на вторичном рынке жилья//Вестник Оренбургского государственного университета. 2012. №13(149). С. 329335

2. Хуторецкий А.Б. Модель краткосрочных равновесий на рынке жилья: анализ и некоторые приложения // Экономика и математические методы. 1996. №3. С.138 - 145.

3. Ройтблат Б.М. Совершенствование механизма обеспечения доступности жилья в условиях стабилизации развития регионального инвестиционно - строительного комплекса : автореферат дис. канд. экон. наук : 08.00.05. Тюмень, 2004. 20 с.

4. Левин Л.И. Оценка и анализ развития региональных рынков ипотечного жилищного кредитования // Финансы и кредит. 2010. №33. С. 43-48.

5. Лямина М.А. Экономико-математические методы принятия управленческих решений в комплексном развитии системы ипотечного жилищного кредитования: автореферат дис. канд. эконом. наук : 08.00.13. Таганрог, 2009. 27 с.

6. Думнов A.A. Концептуальная схема моделирования ипотечного жилищного кредитования //Известия ВолгГТУ. 2006. №4. С. 33 - 37.

7. Семенов К.И. Актуальность моделирования процессов ипотечного кредитования в России // Моделирование и измерения в экономике. 2014. №7. С. 15-18.

8. Федеральный закон РФ № 2872-1 «О залоге» (принят Гос. Думой 29 мая 1992 г. (ред. от 06.12.2011):

с изм. и доп., вступающими в силу с 01.01.2013): офиц. текст. М., 2013. 21 с.

9. Райзберг Б.А. Современный экономический словарь. М.:ИНФРА-М, 2017. 512 с.

10. Малько А.В. Юридический энциклопедический словарь. М.: Проспект, 2017. 1136 с.

11. Постановление Правительства РФ от 11 января 2000 г. № 28 «О мерах по развитию системы ипотечного жилищного кредитования в Российской Федерации» (с изм. и доп. от 12 апреля 2001 г., 8 мая 2002 г.): офиц. текст. М., 2002. 18 с.

12. Алтухова, Н.В. Анализ тенденций ипотечного жилищного кредитования в Российской Федерации// Символ науки. 2016. №3. С.14-19.

13. Ульченко Е.Н. О проблемах реализации стратегии развития ипотечного жилищного кредитования в РФ //Институциональные преобразования региональных экономических систем. 2017. № 15. С. 152-155.

14. Демичева А.С. Анализ основных показателей ипотечного жилищного кредитования в России на конец 2016 года // Актуальные вопросы экономических наук. 2017. № 56. С. 176-179.

15. Огородова, М.В. Анализ состояния рынка ипотечного жилищного кредитования в России за 2011-2015 гг. // Русипотека: об ипотеке и недвижимости. 2016. № 3(34). С. 63-82.

16. Кузьмина Е.В. Развитие рынка ипотечного жилищного кредитования в России в условиях падения потребительского спроса // Банковское дело. 2016. № 10. С. 17-23.

17. Центральный банк Российской Федерации [Электронный ресурс].: Режим доступа: www.cbr.ru

18. Стебунова О.И., Коннова Н.С. Моделирование и прогнозирование основных показателей, характеризующих ипотечное жилищное кредитование в регионе: сборник материалов Международной научной конференции «Наука и образование: фундаментальные основы, технологии, инновации». Оренбург. 2015. С. 228-232.

19. Корнев В.М., Цыпин А.П., Кобзев А.Ю. Оценка доступности жилья в субъектах приволжского федерального округа на основе коэффициентного анализа// Вестник Самарского государственного экономического университета. 2016. № 12 (146). С. 69-73.

20. Банников В.А. Векторные модели авторегрессии и коррекции регрессионных остатков // Прикладная эконометрика. 2006. № 3. С. 96 - 129.

21. Блохвиц С. Методы выявления дискриминационной способности рейтинговых систем// Математический анализ. 2011. № 4. С. 2-6.

22. Коновалихин М.Ю. Моделирование риск-профиля заемщиков в условиях изменения макроэкономики // Управление финансовыми рисками. 2012. № 1(29). С. 68-77.

23. Русипотека : рейтинг ипотечных банков [Электронный ресурс]: Режим доступа: http://rusipoteka. ru/profi/ipotekarejtingi/ rejting_ipotechnyh_bankov

Статья поступила в редакцию 23.07.2017.

Статья принята к публикации 25.09.2017.