Оценка эффективности влияния технологии блокчейн на банковскую деятельность
Современные требования к способам обработки и хранения данных. Преимущества применения децентрализованных криптосистем сбора и передачи финансовой информации. Внедрение технологии блокчейн и метода мэтчинга по индексу склонности в банковскую сферу.
| Рубрика | Банковское, биржевое дело и страхование |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 04.12.2019 |
| Размер файла | 344,7 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://allbest.ru
Пермский филиал федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего образования
«Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Факультет экономики, менеджмента и бизнес-информатики
Выпускная квалификационная работа - БАКАЛАВРСКАЯ РАБОТА
Оценка эффективности влияния технологии блокчейн на банковскую деятельность
образовательной программы бакалавриата «Экономика»
по направлению подготовки 38.03.01 Экономика
студент: Мкртчян Лиана Араратовна
Руководитель: М. В. Радионова
к.ф-м. н., доцент
Рецензент: В. П. Максимов
Доктор физико-математических наук, профессор
Пермь, 2019 год
Аннотация
В современном мире тема надежности систем приобретает все большее значение, и государства нуждаются в применении децентрализованных криптосистем хранения и передачи финансовой информации. Одной из причин, объясняющих повышенный интерес к данным системам, является влияние мирового финансового кризиса, а также наличия угроз в сфере информационной безопасности для существующих финансовых систем. Следовательно, возникает необходимость в формировании новых требований к технологиям обработки и хранения данных. И особый акцент стоит сделать на разработки в сфере финансовых технологий, так называемого «финтеха». Технология хранения данных блокчейн стала феноменом современности. Она высоко актуальна в мире, в котором требуется достоверность и защита сохраненной информации.
В данном исследовании рассматривается вопрос, эффективно ли внедрение технологии блокчейн в банковскую сферу. Другими словами, сокращаются ли расходы банка после внедрения данной технологии. На основе данных годовых отчетностей банков за три года (2015, 2016, 2017) была построена эконометрическая модель со случайными эффектами, характеризующая зависимость расходов банка от внедрения технологии блокчейн, а также был применен метод мэтчинга по индексу склонности. В итоге был дан ответ на вопрос, как изменяются расходы банков после внедрения технологии блокчейн и результатам какого метода можно доверять.
Abstract
In modern world, the topic of system reliability is becoming increasingly important, and states need to use decentralized cryptosystems for storing and transmitting financial information. One of the reasons for interest increased in these systems is impact of the global financial crisis, as well as existence of threats in the field of information security for present financial systems. Therefore, there is a need to form new requirements for data processing and storage technologies. And special emphasis should be placed on developments in the field of financial technologies, the so-called “fintech”. The blockchain data storage technology has become a modern phenomenon. It is highly relevant in a world where the accuracy and protection of information stored is required.
This study addresses the question: is the introduction of blockchain technology into the banking sector effective? In other words, are bank expenses reduced after the introduction of this technology? Based on three-year annual reporting by banks (2015, 2016, 2017), an econometric model with random effects was constructed, characterizing the dependence of bank expenses on the introduction of blockchain technology, and also the propensity score matching was applied. As a result, an answer was given to the question of how bank expenses change after introduction of blockchain technology and results of which method can be trusted.
Оглавление
Введение
1. Введение в теорию функционирования технологии блокчейн
1.1 Основная терминология. Сущность и принципы работы технологии блокчейн
1.2 Применение технологии блокчейн в банковской сфере
2. Методы и модели оценки эффективности внедрения технологии блокчейн
2.1 Оценка эффективности технологии блокчейн на примере криптовалюты
2.2 Преимущества и критика использования технологии блокчейн в финансовом секторе
3. Моделирование эффективности внедрения технологии блокчейн в банковскую сферу
3.1 Описание переменных и выборки. Методология
3.2 Разведочный анализ. Модели со случайными и фиксированными эффектами
3.3 Мэтчинг по индексу склонности (propensity score matching)
3.4 Результаты исследования
Заключение
Список использованных источников
Приложения
Введение
В настоящее время технология блокчейн охватывает абсолютно все области экономической деятельности и имеет множество сфер применения. Например, такие, как финансы, денежные расчеты/переводы, операции с материальными и нематериальными активами и т. д. Блокчейн предоставляет новые возможности по организации, поиску, оценке, обработке и передаче любых дискретных единиц.
Основатель Института блокчейн - исследований Мелани Свон описала данную технологию, как «новая организационная парадигма, для координации любого вида человеческой деятельности». Это верное замечание, поскольку технология блокчейн может стать органичной экономической оболочкой сети-интернет, которая, в свою очередь, охватывает все сферы активности пользователей. Вдобавок, существует потребность в децентрализованных системах хранения и передачи финансовой информации, так как проблема надежности данных первостепенна (Swan, M., 2015).
Таким образом, технология блокчейн высоко актуальна в мире, в котором требуется достоверность и защита сохраненной информации. Более того, блокчейн активно внедряется в банки, предоставляя им множество новых возможностей.
Цель работы - определить характер связи между внедрением технологии блокчейн и расходами банка. В соответствии с целью поставлены следующие задачи:
1)ознакомиться с основными аспектами функционирования технологии блокчейн;
2)рассмотреть применение данной технологии в банковской сфере;
3)изучить методы и модели оценки эффективности технологии блокчейн;
4)собрать выборку по российским банкам и провести анализ данных;
5)построить и выбрать лучшую модель, характеризующую влияние технологии блокчейн на расходы банков, в соответствии с выбранной методологией;
6)проанализировать и проинтерпретировать результаты моделирования, сделать выводы.
Объект исследования - технология блокчейн в банковской деятельности. Предмет исследования - влияние технологией блокчейн на расходы банка.
В настоящей дипломной работе используются эконометрические модели в виде регрессий с фиксированными и случайными эффектами, а также метод мэтчинга, который способствует устранению недостатков первого способа моделирования.
Практическая значимость работы состоит в возможности использования полученных в ходе исследования результатов в деятельности банков для определения эффекта от внедрения технологии блокчейн. Следовательно, опираясь на свои расходы и другие показатели, банк сможет определить, насколько целесообразно ему внедрять данную технологию.
Научная новизна исследования состоит в том, что для данной тематики впервые применено эконометрическое моделирование и метод мэтчинга для получения более достоверных результатов.
В ходе написания работы проанализировано большое количество исследований, посвященных оценке эффективности технологии блокчейн в банковской деятельности, а именно работы таких отечественных и зарубежных авторов, как Карминский А. М., Пересецкий А. А., Белоусова В.Ю., Фатхутдинова Р. А., Дюдикова К. И., Гржибовский А. М., Иванов С. В., Swan, M., Hosek, D., S., Straus, G., S., Kulhari, S. и другие.
Информационной базой исследования являются годовые отчеты, имеющиеся на официальных сайтах банков, на сайте КУАП.ру и в базе данных «СПАРК». Моделирование проводится с использованием прикладного статистического пакета анализа STATA. В работе широко используется отечественная и зарубежная литература, монографии, периодические издания и Интернет - источники, посвященные оценке эффективности технологии блокчейн и ее применении в банковской деятельности.
Во введении обоснована актуальность исследования, сформулирована цель работы и перечислены задачи. В первой главе раскрываются основные понятия работы; описываются принципы функционирования технологии и ее применение в банкинге. Во второй главе описываются методы и модели оценки эффективности внедрения блокчейн. В третьей главе приведен анализ данных, рассмотрены экономическая и эконометрическая модели, а также метод мэтчинга. В заключение курсовой работы подводятся итоги исследования, формируются окончательные выводы.
1. Введение в теорию функционирования технологии блокчейн
1.1 Основная терминология. Сущность и принципы работы технологии блокчейн
Около девяти лет назад мир потрясла статья под названием «Биткоин: цифровая пиринговая система платежей», поскольку это означало переход от фиатного к криптовалютному миру.
В январе 2009 года Сатоши Накомото представил на финансовой арене новый и уникальный инструмент - одноранговую (децентрализованную) платежную систему, которая могла бы поспособствовать исключению роли финансовых институтов. Данная технология, изначально созданная для работы биткоина, получила наименование блокчейн.
Блокчейн представляет собой технологию хранения информации на множестве узлов (компьютеров), соединенных в сеть, в основе которой находятся четыре принципа:
1. Распределенная база данных, доступ к которой имеется у всех пользователей, а полный контроль - ни у кого.
2. Отсутствие иерархии. Не существует главного узла.
3. Прозрачность. Любая операция видна всем, у кого есть доступ к системе.
4. Неизменяемость записей транзакций. Занесенную информацию об операциях невозможно изменить.
Вышеперечисленные принципы являются преимуществами данной технологии наравне с низкой стоимостью транзакций, низкими временными затратами на «доказательство работы» системы всеми пользователями и т.д. Также существует классификация технологии блокчейн: 1.0, 2.0, 3.0 (Swan, M., 2015).
Блокчейн 1.0 означает валюту, то есть использование криптовалюты в разных системах для произведения переводов и цифровых платежей.
Блокчейн 2.0 - это контракты. Применение технологии блокчейн для работы с разными видами финансовых инструментов: акциями, облигациями, закладными, фьючерсами, умными контрактами и активами.
Блокчейн 3.0 представляет собой приложения, сфера использования которых выходит за рамки денежных расчетов, рынков, а также финансов. Они применяются в сферах финансового управления, науки, культуры, образования и здравоохранения (Swan, M., 2015).
Блокчейн подразделяется на два типа: публичные и приватные. Публичный блокчейн может быть изучен всеми пользователями. Более того, все имеют возможность осуществить транзакцию, при этом операции находятся под защитой. Что касается приватного блокчейна, то данная технология, в большинстве случаев, используется в рамках одной конкретной компании (все права на сделки принадлежат одной организации) (Андреева О. В., Фахтудинова Р. А., 2017).
Однако, не смотря на все плюсы, у данной технологии существуют спорные моменты, которые подавляющим большинством считаются недостатками. Таким образом, блокчейн требует огромного использования электроэнергии, а также у него нет законодательной базы, и многие участники на рынке с большим подозрением относятся к нему.
Также блокчейн можно представить в виде технологии из многих уровней, которые состоят из строковых блоков и разработана для безопасного и надежного учета разных активов (Baron, J., O'Mahony, A., Manheim, D., 2015). Блокчейн - это цифровые данные, не поддающиеся изменению, которые записаны в блоки. Каждый отдельно взятый блок криптографически хешируется, опираясь на предыдущем блоке цепи (Рис.1.) (Грязнова К. И., Преснова И. О., 2017).
Рис. 1. Упрощенная цепь блоков блокчейна*
*Сост. по статье: Андреева О. В., Фатхутдинова Р. А. Блокчейн технологии в финансовой сфере.
Пользуясь более простым объяснением, можно сказать, что технологию блокчейн возможно представить в виде базы данных, которая одновременно находится на огромном количестве компьютеров, соединенных между собой интернетом (Kulhari, S., 2018). Данная схема позволяет содержать данные в технологии защищенными. Впервые замысел распределенной базы данных был осуществлен совместно с замыслом о разработке децентрализованной цифровой валюты, созданной в 1983 году Дэвидом Чаумом и Стефаном Брэндсом. Базу данных подобного типа невозможно взломать и внести изменения в информацию, которая хранится на ней. Для осуществления подобного процесса требуется вносить изменения одновременно в каждый компьютер, количество которых меняется ежесекундно.
Аналитики утверждают, что внедрение блокчейна в экономику будет нести положительный характер, поскольку значимым нюансом в этих областях является и остается подтверждение авторства и личности. Не менее весомым аспектом служит и быстрая синхронизация информации, а блокчейн будет максимально продуктивна в подобных запросах. Она сбережет большое количество средств и времени, которые расходуются на обеспечение сохранности данных и их передачу без искажения. Используя технологию блокчейн, моментальная идентификация личности и проверка подлинности необходимых документов становится возможной, что сильно ускоряет процедуру подписания высоко важных контрактов и документов.
1.2 Применение технологии блокчейн в банковской сфере
На первых этапах своего существования и развития технология блокчейн применялась для биткоина, лайткоина и других криптовалют, но позже данной технологией стали интересоваться некоторые банковские структуры. Одним из многочисленных примеров может служить Bank of America и Microsoft. Во время ежегодной финансовой и банковской конференции Sibos финансовая компания «Bank of America Merrill Lynch» и производитель программного обеспечения «Microsoft» выдвинули идею о совместной разработке проекта по автоматизации банковских операций с применением технологии блокчейн. Используя данную технологию, партнеры рассчитывают повысить прозрачность и безопасность финансовых операций, а также удешевить и ускорить их (Грязнова К. И., Преснова И. О., 2017).
В соответствии со сложившейся ситуацией возникает вопрос: эффективно ли внедрение технологии блокчейн в банковскую сферу? Другими словами, сокращаются ли расходы банка после внедрения данной технологии? Данный вопрос актуален и представляет интерес у многих участников системы. Так, авторитетная международная компания PriceWaterhouseCoopers высказывается об этой технологии и ее перспективах следующим образом: «Ключевая идея, которую мы хотим выразить, состоит в том, что блокчейн -- это эволюционный скачок в развитии технологий оптимизации бизнес-процессов. Децентрализованные распределенные базы данных предоставляют участникам рынка такие возможности изменения облика финансового сектора, которые, как правило, появляются лишь раз в поколение». Многие аналитики и авторы авторитетных исследований уверяют, что распространение технологии блокчейн способно привести к радикальному изменению конкурентного ландшафта в финансовом секторе. Текущие фонды прибыли будут перераспределены в пользу владельцев новых эффективных блокчейн платформ (Habr, 2016).
Заинтересованность в технологии блокчейн растет с каждым годом. Следуя результатам отчета Infosys Finacle за 2017 год, примерно 50% мировых банков изъявляют желание инвестировать или уже инвестируют в данную технологию. Рисунок 2 демонстрирует инвестиции в технологию блокчейн с 2012 по 2016 год. Что касается 2017 года, то за первые три месяца инвестиции в блокчейн - стартапы получились равными около 120 млн. долл. США, распределившись на 21 сделку (Грязнова К. И., Преснова И. О., 2017).
Рис.2. График инвестиций и сделок по версии CB Insights*
*Сост. по статье: Грязнова К. И., Преснова И. О. Перспективы внедрения технологии блокчейн.
Использование блокчейн не ограничивается только транзакционным бизнесом банка (платежами, расчетами и связанными услугами). Аналитики испанского банка Santander (10-е в мире по активам) считают, что блокчейн можно использовать в двух десятках рабочих процессах банка. Вдобавок, использование такой технологии может сократить издержки финансовых организаций на 15-20 млрд. долл. США к 2020 году за счет экономии на трансграничных платежах, торговле ценными бумагами и комплаенсе.
Применение технологии блокчейн может быть экономически выгодным и рациональным в таких областях, как кредитование, сделки РЕПО, рынок акций, когда весь поток денежных средств и обязательства можно будет определить и проанализировать в реальном времени. При всем этом будут соблюдаться совершенная историчность и безопасность выполненных транзакций (Моткова М. А., 2017).
Что касается российской банковской системы, глава Сбербанка Герман Греф высказал идею о том, что «технология блокчейн - это новый интернет». К октябрю 2016 года Сбербанк начал динамично внедрять данную технологию. В первую очередь эксперименты осуществлялись в документообороте. ФАС России и Сбербанк запустили пилотный проект Digital Ecosystem, идея которого заключается в обмене документами, основываясь на технологии блокчейн.
По мнению банка, целью проекта является изучение возможности распределенного хранения документов, которые способствуют повышению скорости, надежности и качества взаимодействия при обмене ими (Кузнецова М. М., 2017).
В таблице 1 представлены еще возможные способы использования технологии блокчейн в банковской сфере.
Таблица 1.Сферы, в которых банки намерены внедрять блокчейн технологии, в %*
|
Сфера |
Банки - новаторы |
Другие банки |
|
|
Справочные данные |
83 |
59 |
|
|
Розничные платежи |
80 |
60 |
|
|
Потребительское кредитование |
79 |
64 |
|
|
Другие операции с наличными средствами |
77 |
70 |
|
|
Торговое финансирование |
77 |
63 |
|
|
Корпоративное кредитование |
74 |
60 |
|
|
Ипотека |
73 |
67 |
|
|
Депозиты |
71 |
58 |
|
|
Международные платежи |
69 |
67 |
*Сост. по статье: Андреева О. В., Фатхутдинова Р. А. Блокчейн технологии в финансовой сфере.
Базовая концепция применения технологии блокчейн в банковской сфере заключается в децентрализации рынков, другими словами, устранении централизованных узлов сети и посредников при помощи подтверждения, регистрации и передачи какого - либо типа контактов в учетной системе (Литвинова Д. А., 2017). Технология блокчейн позволяет банкам повысить эффективность своей работы, а также оптимизировать деятельность бэк - офиса и снизить риски. Вдобавок, данная технология минимизирует риски работы с неизвестными контрагентами, повышает ликвидность и объединяет людей по всему миру (miningbitcoinguide.com, 2017).
Однако, несмотря на все положительные аспекты и перспективы развития, технология блокчейн имеет некоторые минусы и проблемы в использовании. Существует множество исследований в области данной технологии. Так, одно из подобных исследований, проведенное SIX Securities Services, считает главным барьером для внедрения технологии блокчейн в краткосрочной перспективе - отсутствие собственного опыта и нормативно - правовая неопределенность (Манахов В. А., 2015). Еще одним значимым недостатком может быть тот факт, что технология блокчейн потребляет огромные объемы электроэнергии. Так в исследовании банка ING говорится, что только при поддержании биткоина требуется 2200 МВт, что превышает потребление крупнейшей голландской электростанции Eemshavencentrale (Журнал Forklog, 2017).
2. Методы и модели оценки эффективности внедрения технологии блокчейн
2.1 Оценка эффективности технологии блокчейн на примере криптовалюты
Несмотря на немногочисленные исследования в области применения и оценки эффективности технологии блокчейн, в данной работе будут рассмотрены некоторые из них. Так, в статье Дюдиковой К. И. «Блокчейн в национальной платежной системе: сущность, понятие и варианты использования» приведены расчеты, оценивающие эффективность внедрения блокчейн в банки на примере криптовалюты (Дюдикова Е. И., 2016).
Для начала рассчитываются капитальные вложения:
1. Покупка необходимого оборудования для добычи (майнинга) криптовалюты:
,
где: ? текущий уровень мощности майнеров равен 1018 (техническая характеристика);
? мощность одной единицы устройства майнера равно 14*1012 (1012 - техническая характеристика, 14 - мощность одного устройства майнера);
? стоимость одной единицы устройства майнера составляет 2100 долл. США.
Таким образом, общая стоимость всех майнеров составит:
долл. США.
2. Покупка серверов для создания децентрализованной сети. Один сервер децентрализованной сети необходимой мощности стоит 500 долл. США. Для работы децентрализованной сети Bitcoin применяется примерно 6000 серверов. Следовательно, стоимость серверов составляет 3 000 000 долл. США.
3. Создание комплекса программного обеспечения. Сумма на создание программного обеспечения, учитывая необходимость подробного изучения и испытания самого программного кода, деятельность всей системы и гарантирование высокого уровня безопасности () составит примерно 500 000 долл. США.
4. Стоимость накладных и различных непредвиденных расходов (ННР). В данной статье показатель этого типа представлен в размере 20 % от общей суммы капитальных затрат:
,
долл. США.
Так, стоимость капитальных затрат является равной 184,2 млн долл. США.
Также, исходя из статьи, необходимо учесть эксплуатационные расходы:
1. Расходы на электроэнергию, которая требуется для поддержания функционирования децентрализованной сети в период равный одному году (СЭЭ):
,
где: - количество майнеров ;
- количество серверов 6 000;
- мощность, которая потребляется устройствами сети в час ( КВт/ч - мощность, потребляемая непосредственно устройствами майнеров); КВт/ч - мощность, которая потребляется серверами - все это технические характеристики);
- стоимость электроэнергии, 1 КВт/ч равно 5 руб.;
8760 - количество часов в год.
Таким образом, расходы на электроэнергию составят 74399895,29 долл. США.
2. Расходы на аренду площадей для расположения всех необходимых устройств децентрализованной сети.
Для расположения 71 429 майнеров + 6 000 серверов с плотностью размещения 10 шт. на 1 кв. м. требуется 7743 кв. м. Учитывая тот факт, что 1 кв. м. стоит 4 долл. США, общая стоимость аренды в год составляет 371 664 долл. США. Следовательно, стоимость эксплуатационных расходов составляет 74,77 млн долл. США.
Автор статьи полагает, что данная система может окупиться благодаря введению комиссионных сборов за регистрацию в системе, за совершение в ней расчетов и за ввод и вывод денежных средств из системы. Однако ограничением этой статьи является то, что для применения технологии блокчейн в платежной системе необходимо создание правовых механизмов регулирования, а также осуществление технологических модификаций системы, которые соответствовали бы требованиям законодательства (Дюдикова Е. И., 2016).
В публикации под названием «Блокчейн в банкинге: анализ ценности технологии для инвестиционных банков» («Banking on blockchain: a value analysis for investment banks») проиллюстрировано то, как внедрение технологии блокчейн влияет на операционную деятельность банков (Geektimes, 2017). В приведенном анализе использовались данные об операционных расходах восьми крупнейших (по доходу) инвестиционных банков мира. Затем данные были проанализированы при помощи фирменной модели Accenture High Performance Investment Bank, что позволило понять какие показатели и операционные величины инвестиционных банков могут в наибольшей степени испытывать влияние технологии.
Результаты позволили сделать следующие выводы:
1. Благодаря оптимизации качества информации, прозрачности и внутреннему контролю, затраты на основную финансовую отчетность снизились на 70 %.
2. Благодаря легкости перепроверки финансовых транзакций и повышенной прозрачности, затраты на соблюдение требованиям нормативно - правового регулирования понизились на 30 - 50 %.
3. Также понизились затраты на централизованную деятельность на 50%.
4. За счет полной или частичной автоматизации деятельностей некоторых специалистов (взаиморасчеты и клиринг, деятельность специалистов поддержки и контроля сделок) издержки на бизнес - операции понизились на 50 % (Accenture Consulting, 2017).
В статье «Системный анализ технологии обмена и хранения данных блокчейн» анализируются и классифицируются некоторые области применения технологии, а также проводится проверка на достоверность данных (Власов А. И., Карпунин А. А., Новиков И. П., 2017).
Так, рассматривая область межбанковских платежей, автор подчеркивает облачную платежную платформу RC Cloud, которая позволяет проводить практически мгновенно и гораздо дешевле внутренние и международные денежные переводы.
Достоверность данных является одной из основных проблем блокчейн, и это приводит к появлению необходимости применения эффективных алгоритмов шифрования. Их задача - гарантировать требуемую криптографическую стойкость для данных в сети и осуществлять цифровую подпись. В статье рассматривается алгоритм работы асимметричного шифрования RSA. Для этого необходимо выбрать два простых числа p и q. Затем рассчитывается модуль для открытого и закрытого ключа, а также функция Эйлера от модуля:
,
.
Далее необходимо выбрать целое число е, принадлежащее промежутку от 1 до , и при этом взаимно простое с . Следующий шаг требует найти число :
.
Следовательно, создается публичный ключ () и приватный ключ (), которые способствуют шифрованию и дешифрованию данных:
,
,
где:;
- зашифрованные данные;
- нешифрованные данные;
- диапазон значений (чем больше, тем лучше).
В случае попытки подбора/взлома ключа требуется перебрать комбинаций (N - длина ключа). Если длина ключа составит 256 бит, а скорость подбора комбинаций 1024 в секунду, то необходимо 1,23е + 67 лет для взлома этого ключа. Так, приведенные расчеты и анализ логической модели «достоверности» технологии блокчейн подтверждают, что алгоритмы шифрования информации эффективны (данные зашифрованы и достоверны) (Власов А. И., Карпунин А. А., Новиков И. П., 2017).
В данной работе также может быть рассмотрена статья «Перспективы внедрения криптовалюты в национальную платежную систему России» (Дюдикова Е. И., Куницына Н. Н.,2016). Авторы статьи пытаются определить целесообразность внедрения технологии блокчейн в платежную систему и оценить ее эффективность на примере криптовалюты (так как операции по ним проводятся через блокчейн). Подсчеты говорят о том, что стоимость эксплуатационных расходов составляет 74,77 млн долл. США. Абсолютно идентичные результаты получились и в первой статье «Блокчейн в национальной платежной системе: сущность, понятие и варианты использования» (Дюдикова Е. И., 2016).
В публикации подразумевается, что децентрализованная криптовалютная система (в основе которой лежит блокчейн) работает также, как и криптосистема Bitcoin. Также предполагается, что количество людей, пользующихся электронными деньгами и дистанционным банковским обслуживанием равно количеству людей, пользующихся системой Bitcoin. Для наблюдения динамики изменения количества пользователей применяется функция Гомперца. А количество пользователей криптовалютной системы считается равной количеству экономически активного населения (Росстат: за январь 2016 количество экономически активного населения от 15 до 72 лет = 75,8 млн. чел.).
Функция кривой роста Гомперца представлена в следующем виде:
,
где: - верхняя асимптота;
- отрицательные числа (параметры роста: - определяет смещение по оси , - определяет темп роста по оси ), параметры генеральной совокупности, найдены МНК;
- период.
Параметрам придаются следующие значения: =75,8, это равно максимальному количеству экономически активного населения; =7,4868 (определяется методом подбора так, чтобы значение отвечало значению количества пользователей системы Bitcoin для первого года анализируемого периода - 0,042 млн чел.); =0,3352 (определяется методом подбора с учетом минимизации функции среднего отклонения кривой Гомперца от фактических значений количества пользователей системы Bitcoin в первые пять лет моделируемой системы).
Ожидаемые ежегодные расходы на покупку оборудования криптовалютной системы Закi рассчитывается по формуле:
,
где: ? изменение числа пользователей в i году использования системы по отношению к предыдущему году, млн. чел.;
- сумма оборудования, которая приходится на одного пользователя, долл. США/чел.;
- первоначальные капитальные расходы на создание системы (0,092 млн. долл. США; берется во внимание только на первом году моделирования);
- номер рассматриваемого года.
Расчёт расходов на электроэнергию и обслуживание системы РЭОi осуществляется по следующей формуле:
,
где: - единицы оборудования в i - м году;
- мощность электроэнергии, которую потребляет одна единица оборудования = 1,475 КВт/ч;
- цена за 1 КВт/ч электроэнергии = 5 руб.;
8760 - количество часов в год.
Расходы на единицы оборудования в определенном году рассчитывается по следующей формуле:
,
где: - общая цена оборудования в i - м году, млн долл. США;
0,0021 - цена за один сервер, млн долл. США.
Авторы статьи, основываясь на полученных данных, делают вывод, что одновременная покупка и одновременное использование всего оборудования на начальной стадии проекта неэффективно. По их мнению, следует распределить основные расходы, накладные и непредвиденные расходы на некоторый период (несколько лет), пропорциональный количеству пользователей. При этом необходимо учесть расходы на разработку в первый год моделирования.
Для того чтобы установить срок окупаемости, требуется посчитать дисконтированные расходы (I) и чистый дисконтированный доход (NPV):
,
,
где:- срок окупаемости инвестиционных расходов;
- номер года;
- ставка дисконтирования.
Затем значения дисконтированных расходов (I) и чистых дисконтированных доходов сравниваются с единицей (). Это условие позволяет установить год, в котором окупятся инвестиционные расходы. В статье предлагается рассмотреть три варианта развития событий: наиболее вероятный, оптимистический и пессимистический.
Так, исследователи приходят к тому, что проект привлекателен для инвестирования. При наиболее вероятном варианте развития событий период окупаемости составит 9 лет, в случае оптимистического - 6 лет. Срок окупаемости для пессимистического варианта находится за границами рассматриваемого периода. Однако, при дальнейших расчетах и увеличения периода исследования неравенство будет достигнуто в 2028 году (Дюдикова Е. И., Курицына Н. Н., 2016).
2.2 Преимущества и критика использования технологии блокчейн в финансовом секторе
информация криптосистема банковский блокчейн
На современном этапе развития актуальной задачей для финансовых институтов выступает интеграция технологий с целью повышения эффективности разных процессов на финансовом рынке. Данный вопрос рассмотрен в статье «Обновление механизма секьюритизации с помощью блокчейн-технологии» (Богучарсков А. В., 2018). В вышеуказанной работе автором анализируется возможность применения технологии блокчейн в одном из направлений распределения рисков в хозяйственной деятельности - секьюритизации. Секьюритизация представляет собой процесс, при котором неликвидный актив (или группа активов) трансформируются в ценные бумаги, формирующие стабильные денежные потоки (Walport, M., 2015).
Автор статьи полагает, что использование технологии блокчейн в механизмах секьюритизации способен обеспечить безопасность передачи активов, а также снижение значительной доли риска при помощи транспарентности (ясности/отсутствия секретности) транзакций в единой базе данных. Применение блокчейн способствует устранению риска «двойной продажи» активов. А надежность и простота передачи могут привести к более эффективному кредитованию клиентов, и, как следствие, позволят вкладывать меньшие суммы в пул кредита. Таким образом, это приводит к большей диверсификации при секьюритизации активов.
Рассмотренная в научной работе модель децентрализованной системы процесса секьюритизации, может усовершенствовать процесс сотрудничества участников по вопросу проведения сделок. Из модели следует, что механизм секьюритизации становится более устойчивым, дешевым и эффективным, что оказывает положительное влияние на решения инвесторов и позволяет эмитентам совокупно решать вопросы по распределению рисков.
Несмотря на положительные аспекты статьи, существуют и некоторые недостатки. Результаты, выведенные на описании механизма секьюритизации, рассмотрении ее недостатков, а также наложении принципов функционирования технологии блокчейн на данный механизм, могут быть поставлены под сомнение без расчетной (эмпирической) базы.
Существуют также статьи, которые в большей степени критикую технологию блокчейн, нежели выставляют ее в положительном свете. Одной из таких работ является «Анализ влияния блокчейн технологии на финансовую систему» (Апатова Н.В., Королев А.П., 2017), в которой проводится параллель между возникновением и развитием Интернета и технологии блокчейн. Авторы статьи считают, что использование блокчейн порождает завышенную спекулятивную финансовую привлекательность. Так, появляются новые технологии, которые не являются инновационными, а лишь представляют собой базы данных, которые уже существуют на протяжении десятилетий. Однако при этом присваивают себе название блокчейн, тем самым, пользуясь популярным «брендом».
При анализе эволюции биткоина и технологии блокчейн в целом были выявлены дополнительные риски. Риски связаны с генерированием и правилами использования биткоина. Более того, значительный вклад в повышении неопределенности биткоина (и блокчейна) вносит его потенциальная ограниченность на технологическом уровне, заложенная непосредственно при создании. Аналитики полагают, что это может стать причиной появления серьезной неопределенности во всей мировой финансовой системе в ситуации, когда биткоин перестанет использоваться как средство платежа, а его обращение подвергнется ограничению.
Статья демонстрирует риски использования технологии блокчейн в финансовой системе, однако результаты основаны лишь на анализе истории развития инновационных технологий, что может служить недостаточной обоснованностью выводов.
Из рассмотренных выше статей можно прийти к выводу о том, что наиболее точную оценку эффективности внедрения технологии блокчейн позволяет провести детальный подсчет всех затрат от применения данной технологии. Расчет капитальных вложений, эксплуатационных расходов, а также установление срока окупаемости путем применения метода дисконтирования позволяют максимально приблизить результаты к реальной действительности. Однако операции с криптовалютой не единственный процесс, для которого необходимо наличие данной технологии. При помощи блокчейн осуществляется огромное количество действий/процедур, следовательно, практически невозможно учесть абсолютно все затраты. Таким образом, возникает необходимость использования других методов. В настоящее время распространенным инструментом является построение эконометрических моделей, которые позволяют учесть многие аспекты и нюансы. В следующей главе будет рассмотрено применение подобных моделей для определения характера влияния технологии блокчейн на расходы банков.
3. Моделирование эффективности внедрения технологии блокчейн в банковскую сферу
3.1 Описание переменных и выборки. Методология
В исследовании используются данные коммерческих банков Российской Федерации, в деятельности которых участвует/не участвует технология блокчейн. В выборку вошли такие банки, как ФК «Открытие», «Альфа - банк», «Сбербанк», «Тинькофф», QIWI банк, Райффайзен банк, ВЭБ, «Ак Барс» Банк и т. д.
Информация, подтверждающая использование технологии блокчейн, извлекалась из официальных источников. Так, Сбербанк разработал и совместно с компанией «Северсталь» протестировал возможность проведения международной аккредитивной сделки с использованием технологии блокчейн. Более того, в создании платформы «Мастерчейн» (аналог блокчейн) и проведении первых транзакций приняли участие крупные банки РФ: Сбербанк, Qiwi, Альфа-Банк, Банк «Открытие», «Тинькофф Банк». Эти банки вошли в числе первых в ассоциацию «ФинТех», созданную ЦБ в конце 2016 года (РИА Новости, 2017).
Что касается Внешэкономбанка, то он работает с такими крупными компаниями, как Ethereum и Bitfury. Банк находится в процессе создания экосистемы блокчейна в России.
Между Райффайзен банком и Мегафоном прошла первая в России сделка по ценным бумагам на технологии блокчейн, что служит основанием отнесения данного банка к списку тех, кто использует блокчейн. А банк "Открытие" провел сделку в области продаж авиабилетов с использованием блокчейн.
В выборку вошли данные по 49 банкам за три года: 2015, 2016 и 2017 (тип данных - панель). Данный временной горизонт может отразить интересующую динамику расходов, начиная с момента, когда блокчейн еще не был внедрен в банки (2015 год), продолжая моментом непосредственно самого внедрения технологии (2016 год) и заканчивая периодом полноценного использования технологии (2017 год). В работе используются данные по финансовым показателям банков в тысячах российских рублей, которые брались из годовых отчетов, имеющихся на официальных сайтах банков, на сайте КУАП.ру и в базе данных «СПАРК».
Эффективность банков можно определить, рассматривая как прибыль, так и издержки. Однако считается, что российские банки в отчетностях часто представляют ложные сведения о величине прибыли. Исходя из этого, было принято решение об исследовании эффективности функционирования банка после внедрения технологии блокчейн с точки зрения функции издержек (Белоусова В. Ю., 2009). Некоторые исследования в этой области подтвердили, что оба способа (моделирование по прибыли и по издержкам) дают аналогичные результаты. Так Berger и Mester (1997) оценили эффективность работы банков США, рассматривая в качестве зависимой переменной как прибыль, так и издержки. Обе модели упорядочили банки схожим образом. Ранговые коэффициенты корреляции оценок эффективности составили от 0,87 до 0,99, в зависимости от используемых спецификаций (Головань С. В., Карминский А. М., Пересецкий А. А., 2008).
В качестве зависимой переменной в работе выступает показатель, характеризующий расходы банка. Он включает в себя все расходы банков и складывается из операционных, процентных, комиссионных и прочих затрат (значения берутся из отчета о прибылях и убытках). Для оценки эффективности внедрения технологии блокчейн в банковскую деятельность в качестве объясняющих переменных были выбраны следующие показатели:
1) фиктивная переменная (BLOCK), отвечающая за факт попадания банков в список тех, кто использует технологию блокчейн (1 - использует блокчейн, 0 - нет);
2) кредиты, предоставленные юридическим лицам (CR_ORG). Они влияют на расходы, так как банк отдает свои средства заемщику, и происходит отток денежных средств (ед. измерения тыс. руб.);
3) кредиты, предоставленные физическим лицам (CR_IND). Также оказывают влияние на затраты банков по вышеуказанной причине (ед. измерения тыс. руб.);
4) собственный капитал банка (EQUITY). Если у банка имеется достаточно собственных средств, то он не будет брать деньги в долг и, соответственно, не будет выплачивать проценты по этому долгу, которые также влияют на расходы (ед. измерения тыс. руб.);
5) расходы/доходы по операциям с ценными бумагами (SECUR). Если от совершения операций с ценными бумагами банк получает отрицательный результат, то такая ситуация, как правило, увеличивает расходы банка (ед. измерения тыс. руб.);
6) норматив текущей ликвидности банка (H3) рассматривается в качестве фактора риска в статье Голованя С. В., Карминского А. М. и Пересецкого А. А. Чем выше этот норматив, тем более рискованные активы размещены в банке, т. е. фактор отражает взятый банком на себя риск ликвидности. Данный показатель ограничивает риск потери банком платежеспособности в течение ближайших 30 дней. Минимальное значение установлено ЦБ на уровне 50%.
Основная гипотеза сформулирована вокруг характера влияния технологии бокчейн на банковскую деятельность. Влияние может быть, как положительным (расходы банков с блокчейн увеличиваются), так и отрицательным (внедрение технологии сокращает расходы). Обзор литературы предлагает склониться в пользу положительного влияния, поскольку, как было отмечено в статье Дюдиковой Е.И. и Курицыной Н.Н., при наиболее вероятном варианте развития событий технология окупится не сразу, а лишь через 9 лет. Следовательно, велика вероятность, что в первые несколько лет эксплуатации рассматриваемой технологии издержки не будут сокращаться, а, возможно, даже будут расти.
Однако интерес представляет именно сокращение издержек банка, поэтому основная гипотеза гласит: после внедрения технологии блокчейн, расходы банков сократятся.
Важно описать методологию и определить подходящий метод для дальнейшего анализа, поскольку каждый тип данных имеет свои особенности. В настоящей дипломной работе рассматриваются панельные данные, которые представляют собой двумерные массивы, одна из размерностей которых обладает временной интерпретацией (t), а другая - пространственной (i). Используется именно такой тип данных ввиду исследования расходов банков в динамике, а также наличия некоторых преимуществ:
1) панельные данные способствуют увеличению наблюдений, а, следовательно, улучшают эффективность оценок;
2) они позволяют проследить важные экономические процессы и вопросы, которые не могут анализироваться временными рядами и кросс - секцией по отдельности;
3) также они позволяют избежать проблему смещения агрегированности;
4) в заключении, они позволяют проследить индивидуальные эффекты объектов во временном разрезе.
Модели, основанные на панельных данных, могут иметь фиксированный или случайный эффект. В модели с фиксированным эффектом ошибка не коррелирует с переменными (х) и присутствует индивидуальный эффект. Модели со случайными эффектами используются, когда объекты выбираются случайным образом из большой генеральной совокупности элементов. Такие модели позволяют получать более статистически значимые оценки, чем с фиксированными эффектами. Модель с фиксированными эффектами предполагает, что индивидуальный эффект может быть коррелирован с переменными.
В этом случае МНК - оценки будут не состоятельны. Смысл эффекта в том, чтобы отразить влияние пропущенных или ненаблюдаемых переменных, характеризующих индивидуальные особенности исследуемых объектов, не меняющиеся со временем.
Также можно построить модель сквозной регрессии, которая предписывает одинаковое поведение всем объектам выборки во все моменты времени. Если эти предположения выполняются, то параметры модели могут быть состоятельно оценены с помощью метода наименьших квадратов (МНК) (Wooldridge, J. M., 2007).
Вдобавок, существуют операторы «Between» (B) и «Within» (W). Оператор «Between» убирает вариацию во времени путем усреднения и оценивается при помощи МНК. Оператор «Within» устраняет вариацию по индивидам и также оценивается обыкновенным МНК.
Стоит сказать, что регрессия «Within» является методом оценки коэффициентов в регрессионной модели с фиксированными случайными эффектами.
На следующем шаге необходимо выбрать наиболее адекватную модель для дальнейшего анализа. Для этого требуется сравнить модель со случайными эффектами с моделью с фиксированными эффектами при помощи теста Хаусмана (Ратникова Т.А., 2004).
В данных наблюдается сильная асимметрия между количеством банков с блокчейн и без (количество 1 и 0 соответственно).
Поэтому модель может не учесть тот факт, что некоторые банки используют в своей деятельности эту технологию и отнесет их к обычным банкам. Таким образом, эффект от внедрения технологии не будет учтен, и проведенный анализ окажется некорректным.
Решением данной проблемы могут послужить методы мэтчинга. Мэтчинг относится к непараметрическим методам оценивания (не требует делать предположения относительно формы функциональной зависимости Y от X), может использоваться для панельных и кросс-секционных данных, а также может комбинироваться с регрессией.
Основная идея заключается в том, что в не экспериментальных данных имеются объекты, подвергшиеся и не подвергшиеся воздействию, но отбор в группу воздействия не является случайным, следовательно, появляется необходимость в учете различий в характеристиках между двумя группами (Barnay, T., Duguet, E., Clainche, C., 2015).
Мэтчинг пытается воспроизвести рандомизированный эксперимент на основе не экспериментальных данных (квази - экспериментальный метод).
Это реализуется путем искусственного подбора из выборки такой контрольной группы, которая была бы очень близка по характеристикам к группе воздействия.
Также для каждого объекта при оценке эффекта воздействия высчитываются временные значения ненаблюдаемых потенциальных исходов («что было бы, если бы воздействия не было»). Вменными значениями выступают наблюдаемые исходы из «контрольной группы» с максимально похожими значениями ковариат (предикторов/ независимых переменных). Это может быть одно значение или усредненный исход по нескольким похожим объектам из «контрольной группы».
Выбирая количество объектов, поставленных в соответствии из противоположной группы, необходимо учитывать, что при увеличении n (подобранных пар) увеличивается эффективность оценки, но также и увеличивается смещение из-за «плохих» пар. В большинстве случаев хорошо работает n = 1, поскольку потери эффективности меньше, чем потери от смещения. Однако, стоит проверять чувствительность результатов к выбору n.
Мэтчинг делится на несколько видов: точный мэтчинг по переменным, неточный мэтчинг по переменным и мэтчинг по индексу склонности (Hosek, D., S., Straus, G., S., 2013).
Также можно создать синтетическую контрольную группу, которая основывается на схожести трендов. В данной дипломной работе будет использоваться мэтчинг по индексу склонности (propensity score matching - PSM), поскольку главная проблема обычного мэтчинга состоит в большой размерности вектора X.
Следовательно, возникла идея совмещать наблюдения не по значениям переменных из Х, а по некоторой функции от Х, что обычно делается по индексу склонности.
Метод реализуется в три этапа:
1. Рассчитывается индекс склонности при помощи логит - или пробит - моделей, где зависимой переменной является дамми-переменная воздействия (блокчейн). На основе этой модели рассчитываются предсказанные значения вероятностей, что и является индексом склонности.
2. Формируется контрольная группа из индивидов, не подвергшихся воздействию, с наиболее близкими значениями индекса склонности.
3. Рассчитывается индивидуальный «эффект» воздействия (средний эффект - ATE или ATT) (Barnay, T., Duguet, E., Clainche, C., 2015).
3.2 Разведочный анализ. Модели со случайными и фиксированными эффектами
Для начала следует убедиться, нет ли аномально высоких, низких и абсурдных значений.
График ящиков с усами демонстрирует выбросы для переменных, отвечающих за издержки (Costs), кредиты юридическим (Cr_org) и физическим лицам (Cr_ind), а также собственный капитал (Equity) (рис. 3).
Рис. 3. Ящики с усами
Если взглянуть на описательные статистики, то можно увидеть сильный разброс значений во всех переменных, за исключением норматива текущей ликвидности (Н3) и дамми-переменной (Block). Опираясь на таблицы 2, 3 и 4, можно охарактеризовать параметры среднего банка по годам по значениям из столбца mean. Так, издержки для среднего банка на 2015 год составят 101 000 000 тыс. руб., на 2016 год - 93 900 000 тыс. руб., а на 2017 год будут равны 89 600 000 тыс. руб.
Таблица 2
Описательные статистики, 2015 год
|
Переменные |
Среднее |
Ст. Отклонение |
Мин. |
Макс. |
|
|
Costs |
-1.01*108 |
3.10*108 |
-2.16*109 |
-381195 |
|
|
Cr_ind |
1.71*108 |
5.73*108 |
13311.55 |
3.84*109 |
|
|
Cr_org |
4.59*108 |
1.55*108 |
53733.32 |
1.05*1010 |
|
|
Equity |
1.26*108 |
3.95*108 |
391808.7 |
2.11*109 |
|
|
Secur |
1028655 |
3191832 |
-4759330 |
1.25*107 |
|
|
H3 |
1.661559 |
1.063061 |
0.4878 |
5.861414 |
Таблица 3
Описательные статистики, 2016 год
|
Переменные |
Среднее |
Ст. Отклонение |
Мин. |
Макс. |
|
|
Costs |
-9.39*107 |
2.60*108 |
-1.78*109 |
-351154 |
|
|
Cr_ind |
1.75*108 |
5.92*108 |
12875.91 |
3.96*109 |
|
|
Cr_org |
4.62*108 |
1.62*108 |
22040.82 |
1.09*1010 |
|
|
Equity |
1.17*108 |
3.72*108 |
378218.1 |
2.55*109 |
|
|
Secur |
-1614321 |
1.67*107 |
-1.15*109 |
1.25*107 |
|
|
H3 |
1.665935 |
1.019386 |
0.6204955 |
4.804141 |
|
|
Block |
0.1632653 |
0 |
1 |
Таблица 4
Описательные статистики, 2017 год
|
Переменные |
Среднее |
Ст. Отклонение |
Мин. |
Макс. |
|
|
Costs |
-8.96*107 |
2.24*108 |
-1.50*109 |
-372875 |
|
|
Cr_ind |
2.15*108 |
6.62*108 |
87180.32 |
4.24*109 |
|
|
Cr_org |
4.53*108 |
1.54*109 |
19634.55 |
1.03*1010 |
|
|
Equity |
1.28*108 |
4.39*108 |
418003.9 |
3.06*109 |
|
|
Secur |
-1121291 |
1.25*107 |
-7.25*107 |
1.94*107 |
|
|
H3 |
1.835363 |
1.049566 |
0.686525 |
4.814464 |
|
|
Block |
0.1632653 |
0 |
1 |
Выбросом может служить Сбербанк ввиду больших расходов, но, поскольку он представляет для нас интерес, то не будет исключен из выборки. Более того, все выбивающиеся наблюдения не будут удаляться. Вместо этого можно нормировать переменные путем логарифмирования, а издержки (Cost) и расходы/доходы по операциям с ценными бумагами (Secur) будут поделены на собственный капитал (Equity), так как они содержат отрицательные значения.
Нормирование переменных привело к тому, что количество аномальных наблюдений уменьшилось, что видно из ящичковых диаграмм на рисунке 5.
Рис. 5. Ящики с усами для нормированных переменных
Так же был проведен корреляционный анализ, который позволил сделать вывод о том, что на издержки в большей степени влияют кредиты, выданные юридическим и физическим лицам, и собственный капитал. При чем связь сильная и обратная (Приложение 1). Более того, выяснилось, что между издержками банка (Cost) и нормативом текущей ликвидности (Н3) связь не значима. Такие переменные, как кредиты физическим, юридическим лицам и собственный капитал связаны сильно и положительно между собой, что говорит о возможной проблеме частичной мультиколлинеарности. В случае получения адекватных и соответствующих действительности знаков и результатов, будет принято решение, не бороться с этой проблемой. Вдобавок, для каждой переменной были построены гистограммы, которые продемонстрировали наличие выбивающихся наблюдений и факт того, что распределение переменных отлично от нормального (Приложение 2).
На следующем шаге построим базовую модель множественной регрессии. В ней значимыми оказались лишь дамми-переменная блокчейн и коэффициент текущей ликвидности. В данном случае значение R-sq between отражает качество подгонки регрессии и является выше остальных (0,44), то есть изменение средних по времени показателей для каждого банка оказывает более существенное влияние на каждую переменную, нежели временные колебания этих показателей относительно средних (Таблица 5).
Таблица 5
Результаты оценки сквозной регрессии
|
Costs_E |
Коэф. |
Ст. Ошибка |
P>z |
[95% Дов. Интервал] |
|
|
lnCr_ind |
-0.0692434 |
0.0506109 |
0.171 |
-0.168439 |
0.0299521 |
Подобные документы
Причины (факторы) возникновения банковского кризиса. Влияние финансового кризиса на мировую банковскую систему. Проблема страхования депозитов, ее воздействия на развитие банковского кризиса. Банковская система на современном этапе: уроки кризиса.
курсовая работа [1,1 M], добавлен 24.09.2014Сущность, виды и специфика банковских услуг предоставляемых посредствам инфокоммуникаций. Внедрение информационных технологий в банковскую сферу. Методы совершенствования инфокоммуникационного деятельности Ставропольского филиала ОАО "МИнБ".
дипломная работа [554,1 K], добавлен 30.05.2007Анализ развития национальной банковской системы. Банковский комплекс страны. Привлечение в национальную банковскую систему иностранных банков из стран с развитой национальной банковской системой. Стратегии поведения банков и способы их влияния на рынках.
контрольная работа [17,7 K], добавлен 13.03.2011Исследование мирового опыта допуска иностранных инвестиций в национальную банковскую систему. Характеристика масштабов, структуры и динамики иностранных инвестиций в банковский сектор России. Оценка уровня конкурентоспособности отечественных банков.
реферат [30,3 K], добавлен 18.09.2013Мировой опыт допуска иностранных инвестиций в национальную банковскую систему. Иностранные банки в странах с переходной экономикой. Создание в России новых банков с иностранными инвестициями. Иностранные банки на российском рынке слияний и поглощений.
курсовая работа [31,1 K], добавлен 25.09.2009Понятие, виды санкций. Общий обзор состояния банковской системы России. Оценка влияния санкций на основные показатели крупнейших санкционных и несанкционных банков. Построение регрессионных моделей оценки влияния санкций на показатели деятельности банков.
дипломная работа [1,4 M], добавлен 31.10.2016Причины появления кредитно-облигационного пузыря. Проблемы банковского сектора Китая и перегрев на рынке кредитования. Рост инвестиций в основной капитал. Причины падения прибыли ведущих банков Китая. Кредитование небанковских финансовых учреждений.
эссе [507,8 K], добавлен 19.06.2019Теоретический анализ исследований, оценивающих влияние операций с ценными бумагами и банковскую устойчивость. Основные доходы банков в Российской Федерации. Эмпирическая оценка влияния вложений в ценные бумаги на устойчивость банковских учреждений.
дипломная работа [1,4 M], добавлен 11.08.2017Изучение теоретических основ банковской системы, ее роли, функций и структуры. Рассмотрение деятельности Центрального банка России. Анализ работы кредитных организаций. Выявление влияния мирового финансового кризиса на банковскую систему России.
курсовая работа [191,7 K], добавлен 10.11.2014Значение финансового анализа в управлении деятельностью коммерческих банков, в повышении надежности и качества управления. Обобщение факторов, влияющих на банковскую деятельность. Сущность банковских рисков и причины их возникновения и методы снижения.
контрольная работа [30,8 K], добавлен 11.05.2011
