Content uploaded by Marina Malkina
Author content
All content in this area was uploaded by Marina Malkina on Nov 10, 2019
Content may be subject to copyright.
ТЕRRА ECONOMICUS 2012 Том 10 № 4
30
ÊÎÍÖÅÏÖÈß ÑÒÀÒÈÑÒÈ×ÅÑÊÎÉ ÎÖÅÍÊÈ ÐÈÑÊÎÂ
ÂÎÂËÅ×ÅÍÈß ÊËÈÅÍÒΠÔÈÍÀÍÑÎÂÛÕ ÈÍÑÒÈÒÓÒÎÂ
 ÑÕÅÌÛ ÏÎ ÎÒÌÛÂÀÍÈÞ ÄÅÍÅÃ
Л.И. НИВОРОЖКИНА,
доктор экономических наук, профессор,
Ростовский государственный экономический университет (РИНХ),
e-mail: lin45@mail.ru
Т.Г. СИНЯВСКАЯ,
кандидат экономических наук, доцент,
Ростовский государственный экономический университет (РИНХ),
e-mail: siniavskayatg@mail.ru
В статье развиваются теоретические подходы к оценке рисков финансовых институтов,
связанных с тем, что их клиенты-физические лица могут вовлекаться в схемы по отмыванию
денег. Предлагается методика оценки риска на основе статистических методов, основанная
на одновременном учете факторов риска: финансовой грамотности клиентов, их отношения
к деньгам и склонности к риску.
Ключевые слова: финансовые институты; оценка рисков; отмывание денег;
финансовая грамотность; отношение к деньгам; склонность к риску.
The paper regards the theoretical approach to risk estimation of financial institutes related
to their clients. Chances to get involved in illegal activities such as money laundry and/or lose
money in financial scams are connected to both financial literacy and risk attitudes. Looking into
these characteristics one can profile people according to their risk and financial literacy profile.
Keywords: financial literacy; attitudes to risk and money; crime.
Коды классификатора JEL: J11, I22.
Управление рисками различной природы — актуальная проблема современной эконо-
мики России. Это связано как с постоянно нарастающей сложностью взаимосвязей всех ее
звеньев, техногенными угрозами, так и с человеческим фактором. Формирование в России
международного финансового центра предполагает повышение прозрачности финансовых
потоков, создание действенных механизмов противодействия коррупции, в том числе на
основе инструментов диагностирования сигналов, свидетельствующих об уязвимости фи-
нансовых институтов с точки зрения возможности участия их клиентов в процессах отмыва-
ния денег или финансирования терроризма.
Высокий уровень коррупции, экономических правонарушений среди населения обуслов-
лен рядом причин, среди которых заметную роль играют низкая финансовая грамотность,
нравственные установки, а также склонность к риску как психологическая черта личности.
Характерной особенностью этой сферы общественных отношений является то, что здесь раз-
деление объективных экономических детерминант с обусловленными личностными характе-
ристиками людей практически невозможно.
© Л.И. Ниворожкина, Т.Г. Синявская, 2012
КОНЦЕПЦИЯ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ОЦЕНКИ РИСКОВ ВОВЛЕЧЕНИЯ КЛИЕНТОВ... 31
ТЕRRА ECONOMICUS 2012 Том 10 № 4
В финансовой сфере риски противоправной деятельности имеют двойственную при-
роду: с одной стороны — вовлечение работников финансового института в данный вид
противоправной деятельности, а с другой — то, что обратившееся в финансовый институт
для оказания услуги лицо может иметь намерения, выходящие за рамки закона. Поэтому
для финансового института особую важность приобретает возможность выявления этих ри-
сков на ранних стадиях сотрудничества с людьми: при найме на работу сотрудников и при
принятии решения о работе с клиентом. Необходима разработка методик, позволяющих на
основании доступной для наблюдения и обработки информации об индивиде, в зависимости
от его социально-демографических, психологических характеристик, степени финансовой
грамотности, с высокой долей вероятности выявить типологические группы населения с
различной степенью склонности к риску быть вовлеченными в незаконную деятельность в
финансовой сфере.
В настоящее время оценка рисков, связанных с клиентами финансовых институтов,
проводится на основании экспресс-информации, предоставляемой индивидом в специаль-
но разработанной скоринговой анкете, и присвоении баллов по результатам её заполне-
ния на основе специальных шкал, разработанных специалистами по оценке кредитных
рисков. По результатам набранных баллов принимается решение об одобрении или отказе
в дальнейшей работе с клиентом (выдача кредита, лизинга и др.). Данные для скоринго-
вых систем получаются из оценок вероятностей возвратов кредитов отдельными группами
заемщиков, полученными из анализа кредитной истории тысяч людей. Эмпирически до-
казано, что существует корреляция между некими социально-демографическими характе-
ристиками (наличие детей, отношение к браку, наличие высшего образования) и добросо-
вестностью заемщика.
Один из основных рисков финансово-кредитной сферы — это кредитный риск, представ-
ляющий собой опасность неуплаты заемщиком основного долга и процентов, причитающихся
кредитору. На уровень этого риска воздействует широкий комплекс факторов экзогенной и
эндогенной природы, которые влияют на решение получить кредит определенного вида, воз-
можности его погашения без задолженностей.
При решении о выдаче кредита кредитор принимает два типа решений — первое, вы-
дать ли кредит новому заемщику, и второе, что делать с существующими заемщиками, в
том числе увеличивать ли им кредитный лимит, кто из уже имеющихся клиентов наиболее
подвержен риску дефолта в ближайшем будущем и др. Техника, применяемая для реше-
ния первого типа называется кредитным скорингом, второй тип решений носит название
поведенческого скоринга.
Несмотря на то что скоринговые методики изначально разрабатывались (Дюран Д., 1941)
[9] и в настоящее время применяются преимущественно для оценки кредитных рисков, ме-
тодики такого типа могут разрабатываться и применяться для оценки иных видов рисков
финансовых институтов, в том числе связанных со склонностью клиентов к противоправ-
ным действиям. Внешне аналогичной цели служит существующая в настоящее время разно-
видность скоринга, называемая fraud scoring, или скоринг, направленный на выявление мо-
шенничества. Наш подход отличается нацеленностью на выявление не столько фактических
противоправных намерений, сколько потенциальных, в том числе возможности для человека
стать жертвой финансового мошенничества.
Существует значительная литература, посвященная скорингу, как методу снижения ри-
сков. В настоящее время она представлена в основном работами зарубежных авторов, таких
как L.C. Thomas, D.B. Edelman, J.N. Crook (2002) [16], G.A. Churchill, J.R. Nevin, R.R. Watson
(1977) [7], J.H. Myers, E.W. Forgy (1963) [14], W.E. Henley (1995) [12], M. Boyle, J.N. Crook,
R. Hamilton, L.C. Thomas (1992) [5] и др., а также Э. Мейз (2008) [2]. Из отечественных авто-
ров можно отметить А.Ю. Александрова, Г.В. Андреева, Е.М. Заиченко, В. Степанова, А. Заяц,
A.A. Кармокова, М.Ю. Купленкова и др.
В зарубежной литературе отмечается, что практические разработки и применение ско-
ринговых методик осложняются невозможностью учета некоторых факторов, которые тем
32 Л.И. НИВОРОЖКИНА, Т.Г. СИНЯВСКАЯ
ТЕRRА ECONOMICUS 2012 Том 10 № 4
не менее могут быть существенными для решения поставленной задачи. Так, в США в 1974 г.
был принят закон о предоставлении равных возможностей на получение кредита, запре-
щающий отказывать в выдаче кредита на основании следующих характеристик: раса, цвет
кожи, национальное происхождение, возраст, пол, семейное положение, религия, получе-
ние социальных пособий, отстаивание прав потребителей. В Великобритании законода-
тельно запрещено принимать во внимание информацию о каких-либо физических увечьях
и недостатках (инвалидности).
В соответствии с рядом исследований (например, Фернхем А., Хейвен П., 2001), отно-
шение к риску может быть определено на основе личностных характеристик индивидов,
таких как уровень психотизма, эмоциональной стабильности–нестабильности, а также
коррелирующими с ними социально-демографическими характеристиками. Применяемые
в настоящее время в психологии опросники склонности к риску (Шмелев А.Г., Шуберт Г.,
Левитин К.) нацелены на выявление склонности к любому риску, в первую очередь, к ри-
ску для жизни и здоровья (экстремальные виды спорта и т. п.). В связи с тем что методика
должна выявлять склонность индивида не к риску вообще, а специфически к финансовому,
и даже более того, к риску вовлечения в противоправную деятельность в финансовой сфе-
ре, к личностным характеристикам необходимо добавить отношение индивида к деньгам и
особенности его финансового поведения. Нерационально относящиеся к деньгам, исполь-
зующие деньги для достижения власти и манипуляции другими, склонные к риску индиви-
ды, очевидно, будут более подвержены риску, например, вовлечения в противозаконную
деятельность, связанную с отмыванием денег и финансированием терроризма.
Для выявления социальных установок по отношению к деньгам и склонности к финан-
совому риску в США и Великобритании широко используются следующие шкалы: «Шкала
установок к деньгам» (The Money Attitude Scale — MAS) (Yamauchi K.T., Templer D.I., 1982
[18]), «Этическая шкала денег» в различных модификациях (The Money Ethic Scale — MES)
(Tang T.L.P., 1993 [15]), «Денежная шкала убеждений и поведения» А. Фернама (The Money
Belief and Behavior Scale) (Furnham A., 1984 [10]), «Денежная шкала убеждений и поведе-
ния» В. Бэйли и В. Густафсона в нескольких модификациях (The Money Belief and Behavior
Scale) (Bailey W., Gustafson W., 1986 [4]), «Усовершенствованная шкала установок к деньгам»
(The Modified Money Attitude Scale) (Gresham A., Fontenot G., 1989 [11]), «Шкала значимости
денег» (The Money Importance Scale) (Mitchell T.R., Mickel A.E., 1999 [13]).
Российской ситуации наилучшим образом отвечает опросник А. Фернама (Фернам А.,
Аргайл М., 2005 [3]) в сочетании с рядом психологических тестов (опросник EPQ Г. Айзенка
и др.).
В развиваемой трактовке мы исходим из гипотезы, что существуют три основных век-
тора характеристик индивидов, которые в совокупности формируют типологию риска
вовлечения в финансовые махинации: финансовая грамотность, отношение к деньгам и
степень склонности к риску. Несмотря на то, что финансовая грамотность и склонность к
риску, вообще говоря, не коррелируют между собой (см., например, Кузина О.Е., 2009 [1]),
с точки зрения роста вероятности подверженности чужому влиянию и вовлечению в неза-
конные финансовые операции определенную взаимосвязь проследить можно. Рассматри-
вая две данные характеристики как независимые, можно произвести группировки индиви-
дов на финансово грамотных/неграмотных и склонных/не склонных к риску (отметим, что
число групп может варьировать. В группу риска для финансовых институтов могут быть
отнесены индивиды психологически склонные к риску, однако финансово неграмотные,
которых злоумышленники могут использовать «вслепую». Склонный к риску человек, же-
лающий получить деньги, может быть легко вовлечен в преступные схемы вследствие соб-
ственной финансовой неграмотности, не понимая (или не до конца понимая) последствий
собственной деятельности (например, предоставления паспорта знакомым и друзьям для
получения кредита, сдачи в ломбард драгоценностей и т. д.).
Что же касается финансово грамотных и при этом склонных к риску индивидов, то, как
представляется, здесь возможны два варианта. Это связано с тем, что склонность к риску
КОНЦЕПЦИЯ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ОЦЕНКИ РИСКОВ ВОВЛЕЧЕНИЯ КЛИЕНТОВ... 33
ТЕRRА ECONOMICUS 2012 Том 10 № 4
как таковая еще не означает склонности к нарушению закона. Ориентируясь на социально-
демографические и поведенческие характеристики, практически невозможно выявить, яв-
ляется ли человек потенциальным преступником, так как эта задача в принципе не может
считаться в настоящее время решенной даже в рамках психологии. Тем не менее можно
предположить, что склонные к риску финансово грамотные индивиды будут делиться на
две, далеко не равные части: способных преступить закон ради денег и не способных на это.
Потенциально склонные к противоправной деятельности лица будут использовать собствен-
ную финансовую грамотность как средство для достижения целей, нарушая законы, участвуя
в схемах отмывания денег и прочее. При этом склонность к риску можно использовать толь-
ко в качестве косвенного индикатора подобной возможности. Поэтому для получения более
точной, хотя все равно вероятностной, оценки склонности индивида к участию в деятель-
ности по отмыванию денег и финансированию терроризма, привлекается также диагностика
установок в отношении денег и распоряжению собственными финансами. Гипотеза, которая
проверяется в этом случае, исходит из следующего: если склонный к риску индивид, даже
являясь финансово грамотным, считает деньги средством, способным решить все проблемы,
использует деньги для «покупки» влияния и дружбы, стремится получить власть над други-
ми, не расположен к финансовому планированию, неосмотрительно тратит деньги и т. п., то
потенциально его можно рассматривать как подверженного риску вовлечения в преступную
деятельность в финансовой сфере. При этом финансово грамотный человек, несомненно,
будет более изощрен в изобретении различных схем и способов финансовых махинаций,
обходе законодательных норм и т. д.
Если же индивид не склонен к риску, но при этом финансово грамотен, то, скорее всего,
он будет выбирать менее рискованные инвестиционные стратегии и вряд ли пойдет на на-
рушение закона.
Логический принцип группировки по трем факторам представлен в табл. 1.
Таблица 1
Трехфакторная группировка склонности индивидов к вовлечению
в финансовые преступления
склонность к риску
Финансовая грамотность
неграмотный грамотный
несклонный
нерасточительный расточительный нерасточительный расточительный
1. Низкая вероятность
вовлечения в финансо-
вые преступления
2. Невысокая вероят-
ность вовлечения в фи-
нансовые преступления,
по чужой инициативе,
мелкий масштаб, низкая
частота
3. Низкая вероятность
вовлечения в финансо-
вые преступления
4. Средняя вероятность
вовлечения в финан-
совые преступления,
мелкий масштаб, осмо-
трительность
склонный
нерасточительный расточительный нерасточительный расточительный
5. Средняя вероятность
вовлечения в финансо-
вые преступления, мел-
кий масштаб, невысокая
частота
6. Высокая вероятность
вовлечения в финан-
совые преступления,
по чужой инициативе,
«жертва», «слепой
исполнитель», любая
частота и масштаб
7. Невысокая вероят-
ность вовлечения в фи-
нансовые преступления,
по чужой инициативе,
невысокая частота
8. Высокая вероятность
вовлечения в финансо-
вые преступления, по
собственной инициати-
ве, «организатор», лю-
бой масштаб и частота
В развиваемом нами подходе возможны восемь вариантов, в зависимости от сочета-
ния факторов. Отметим, что факторы могут быть измерены по шкале, имеющей и большее
число градаций, чем две, однако для простоты представления схемы их взаимодействия
рассмотрены по две для каждого фактора. Также необходимо обратить внимание, что
группировка по отношению к деньгам и личностным установкам в отношении финансов
34 Л.И. НИВОРОЖКИНА, Т.Г. СИНЯВСКАЯ
ТЕRRА ECONOMICUS 2012 Том 10 № 4
на «расточительных» и «нерасточительных» является весьма условной и схематичной.
Агрегируя все различные типы отношения к деньгам таким упрощенным образом, мы
указываем на склонность индивидов к осмотрительному распоряжению личными финан-
сами, финансовому планированию и т. п., называя их «нерасточительными», и на стрем-
ление тратить, не соизмеряя расходы с доходами, брать кредиты, не задумываясь о необ-
ходимости их возврата и прочее, обозначая их условно как «расточительные».
Наиболее низко оценивается вероятность вовлечения в финансовые преступления у не
склонных к риску, нерасточительных индивидов, вне зависимости от уровня финансовой
грамотности. У них отсутствует (или практически отсутствует) мотивация к подобному виду
деятельности. Максимальная вероятность, как представляется, будет свойственна склонным к
риску, «расточительным» людям, которые могут в силу личностных склонностей и особенно-
стей поведения нуждаться в экстренном получении денег, и, возможно, кому-то из них будет
не важно, каким идти путем. Финансовая же грамотность в данном случае скорее определяет,
какую роль в незаконной деятельности потенциально может играть человек. В силу сложности
финансового законодательства, необходимости наличия определенных (а часто и специаль-
ных) знаний, организатор схем отмывания денег должен, без сомнения, быть финансово гра-
мотным человеком. Тогда как неграмотное лицо, склонное к риску и нуждающееся в деньгах,
скорее будет использовано как «слепое орудие», «жертва», причем в определенном количе-
стве случаев не понимающая, не отдающая себе отчета в том, что участвует в чем-то противо-
законном и наказуемом.
Представляется также, что финансово неграмотный, склонный к риску и при этом «нерас-
точительный» человек также может являться жертвой такого рода преступных замыслов, но в
силу того, что он менее жаден до денег и меньше нуждается, его можно будет нечасто вовле-
кать в мелкие махинации, нежели регулярно и в крупные.
Если же человек финансово грамотен, склонен к риску, и при этом оценивается как
«нерасточительный», то можно предположить, что он также может с некоторой вероятно-
стью становиться участником незаконной финансовой деятельности, хотя скорее всего с
невысокой частотой и не по собственной инициативе (по предложению друзей, знакомых,
родственников, коллег и т. п.).
Необходимо отметить, что приведенная группировка только обозначает уровни риска,
однако носит вероятностный характер, то есть не говорит о том, что если индивид от-
носится к одной из восьми выделенных групп, то он обязательно должен участвовать/не
участвовать в отмывании денег и прочей незаконной финансовой деятельности. Деление
на группы риска предполагает только повышение/понижение такой вероятности и тре-
бует эмпирической проверки.
Необходимо отдельно отметить, что склонность к риску представляет собой сложную
личностную характеристику, которая состоит из множества компонент, что затрудняет
ее оценку. При оценке риска вовлечения индивида в преступную деятельность и махина-
ции в финансовой сфере необходимо принимать во внимание характеристики, связанные
с поведением в отношении личных финансов, в то время как «традиционные» опросники,
нацеленные на определение склонности к риску, фокусируются на «склонности к риску
как таковой». Хотя можно предположить, что склонность к «риску вообще», склонность к
финансовому риску и склонность к риску нарушения закона в финансовой сфере связа-
ны между собой, они очевидно не тождественны. Так, человек, любящий экстремальные
виды спорта, совершенно необязательно будет рискованным инвестором, и тем более,
финансовым преступником. Скорее, наоборот: удовлетворяя свою потребность в «адре-
налине», которую несут горные лыжи, прыжки с парашютом и т. д., он может не испыты-
вать необходимости в риске в сфере финансов, особенно личных. Аналогично, не каждый
инвестор имеет склонность рисковать в других сферах своей жизнедеятельности. Можно
даже предположить, что всякий склонный к риску человек, для которого такой шаг сам по
себе несет определенную полезность, является привлекательным, имеет определенные
предпочтения и в сфере риска. Возможно, это также зависит и от степени склонности к
КОНЦЕПЦИЯ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ОЦЕНКИ РИСКОВ ВОВЛЕЧЕНИЯ КЛИЕНТОВ... 35
ТЕRRА ECONOMICUS 2012 Том 10 № 4
риску, и максимально склонный к риску индивид будет испытывать потребность в мак-
симальном количестве опасных жизненных ситуаций и сфер жизнедеятельности, однако
очевидно, что такое встречается нечасто. Кроме того, так как нас интересует выявление
склонности к риску в совершенно конкретной области — личных финансов, то — не-
обходимо добавление оценок склонности к риску отношением к деньгам для получения
адекватной характеристики.
Склонность к риску в отношении личных финансов можно оценить на основе специаль-
ного опросника, включающего блоки по финансовой грамотности с вопросами по общим
знаниям в области сбережений, займов, страхования и инвестиций; отношению к деньгам;
склонности к финансовым рискам; особенностям финансового поведения и социально-
демографическим вопросам.
Ответы каждого респондента по финансовой грамотности используются для вычисле-
ния доли корректных ответов на вопрос, на раздел и в целом по анкете. В соответствии с
существующей по этой теме литературой (Danes & Hira, 1987 [8]; Volpe, Chen & Pavlicko,
1996 [17]), средний процент правильных ответов группируется в (1) более 80%, (2) от
60 до 79% и (3) менее 60%. Первая категория — относительно высокий уровень знаний.
Вторая категория представляет средний уровень знаний. Третья категория представляет
относительно низкий уровень знаний. Так, в работе по оценке уровня финансовой гра-
мотности выпускников университетов США выявлена существенная вариация в уровне
финансовой грамотности среди различных групп студентов (Chen & Volpe, 2000 [6]; Volpe,
Chen & Pavlicko, 1996 [17]).
Группировки по уровню финансовой грамотности могут быть осуществлены методом
дисперсионного анализа на основе вариации различных характеристик внутри групп.
Дальнейший анализ может быть осуществлен на основе построения модели логистиче-
ской регрессии после разделения участников на две группы с использованием медианно-
го процента корректных ответов. Респонденты, имеющие агрегированную оценку выше
медианной оценки, могут считаться более финансово-грамотными, и наоборот. Эта дихо-
томическая переменная используется в логистической регрессии как зависимая, вариа-
цию которой объясняет набор независимых переменных, таких как национальность, пол,
возраст, тип проживания, доход семьи, личные траты, образование и статус деятельности
и др.
Следующим этапом анализа должна стать оценка взаимосвязи утверждений о предпочти-
тельных видах финансового поведении с уровнем финансовой грамотности.
Оценку отношения к деньгам по опроснику возможно осуществлять на основе компо-
нентного анализа для выявления основных факторов отношения к деньгам. В последующем
на основе данных по выборке респондентов может быть построена эмпирическая типология
монетарных типов на основе метода иерархического кластерного анализа. Для выделенных
типов будет осуществлена оценка их корреляции с типологией по финансовой грамотности
и типологией по склонности к риску.
На основе выделенных типологий может быть проведена многомерная группировка по
склонности индивидов к вовлечению в противоправную деятельность на рынке финансовых
услуг, логика которой сходна с представленной в табл. 1, но существенно расширяет и уточ-
няет возможности оценки рисков вовлечения клиентов финансовых институтов в схемы по
отмыванию денег.
В случае если исходные гипотезы не будут отклонены, возможно построение профиля
(скоринг) вероятных нарушителей этических норм и закона и оценка их доли, а также ста-
тистически корректная оценка долей населения с различными установками в отношении
источников происхождения денежных средств, классификация этих установок и разработ-
ка рекомендаций по совершенствованию подходов к повышению финансовой грамотности,
как фактора снижения рисков отмывания денег и финансирования терроризма со стороны
клиентов-физических лиц финансовых институтов.
36 Л.И. НИВОРОЖКИНА, Т.Г. СИНЯВСКАЯ
ТЕRRА ECONOMICUS 2012 Том 10 № 4
ЛИТЕРАТУРА
1. Кузина О.Е. Финансовая грамотность молодежи // Мониторинг общественного мнения.
2009. № 4 (92). Июль-август.
2. Мейз Э. Руководство по кредитному скорингу. Минск: Гревцов Паблишер, 2008.
3. Фернам А., Аргайл М. Деньги. Секреты психологии денег и финансового поведения. М.:
Прайм-Еврознак, 2005.
4. Bailey W., Gustafson W. Gender and gender-role orientation differences in attitudes and behav-
iors toward money. Proceedings of the 4th Annual Conference of the Association of Financial
Counseling and Planning Educators. 1986.
5. Boyle M., Crook J.N., Hamilton R., Thomas L.C. Methods for credit scoring applied to slow
payers in Credit Scoring and Credit Control // Oxford University Press. 1992.
6. Chen H., Volpe R.P. An analysis of personal financial literacy among college students // Financial
Services Review. 1998. № 7 (2). P. 107–128.
7. Churchill G.A., Nevin J.R., Watson R.R. The role of credit scoring in the loan decision // Credit
World. 1977. March.
8. Danes S.M., Hira T.K. Money management knowledge of college students // Journal of
Student Financial Aid. 1987. № 17 (1). P. 4–16.
9. Durand D. Risk Elements in Consumer Instalment Financing. National Bureau of Economic
Research. New York, 1941.
10. Furnham A. Many sides of the coin: The psychology of money usage // Personality and
Individual Dierences. 1984. № 5. P. 95–103.
11. Gresham A.B., Fontenot G.F. The differing attitudes of the sexes toward money: An appli-
cation of the money attitude scale. In P.J. Gordon & B.J. Kellerman (Eds.) // Advances in
Marketing. 1989. P. 380–384.
12. Henley W.E. Statistical aspects of credit scoring. Ph.D. thesis. Open University. 1995.
13. Mitchell T.R., Mickel A.E. The meaning of money: An individual-difference perspective //
Academy of Management. 1999. № 24. P. 568–578.
14. Myers J.H., Forgy E.W. The development of numerical credit evaluation systems // Journal of
American Statistical Association. 1963. September.
15. Tang T.L. The meaning of money: Extension and exploration of the money ethic scale in a sample
of university students in Taiwan // Journal of Organizational Behavior. 1993. № 14. P. 93–99.
16. Thomas L.C. Credit Scoring and its Applications (SIAM monographs on mathematical modeling
and computation). Philadelphia. 2002.
17. Volpe R.P., Chen H., Pavlicko, J.J. Personal investment literacy among college students: A survey //
Financial Practice and Education. 1996. № 6 (2). P. 86–94.
18. Yamauchi K.T., Templer D.I. The development of a money attitude scale // Journal of
Personality Assessment. 1982. № 46. P. 522–528.
