Разработка алгоритма и рекомендаций по автоматизации многостороннего взаимозачета платежей для оптимизации расчетных процессов между организациями

Алгоритмы имеют несколько форм представления. Наиболее распространенными являются словесная, при которой последовательность действий описывается в произвольной форме на естественном языке, и схематическая, характеризующаяся использованием схем и специальных математических выражений. Вторая, как правило, является следствием первой, с которой начинается третий этап построения алгоритма -- разделение и детализация его внутренних подпроцессов.

В общем виде оптимальный процесс проведения многостороннего взаимозачета проходит в две стадии: в начале долговые обязательства зачитываются между однородными банками внутри формируемых ими кластеров, а затем -- единовременно между всеми организациями расчетно-платежной сети. Поэтому на первом шаге процесса все платежные обязательства, исходящие от каждого банка, необходимо делить на те, которые назначаются организации из группы, к которой принадлежит сам банк-адресант, и все прочие.

Следующим шагом является многосторонний взаимозачет отобранных платежей внутри каждой группы. После него к оставшимся долговым обязательствам добавляются все прочие, не вошедшие ни в один кластер, и происходит повторный взаимозачет, результатом которого и являются суммы окончательных платежных поручений, которые коммерческим банкам необходимо направить в центральный.

Единственной процессной частью, оставшейся в данной модели непроясненной, является формирование банковских групп. Поскольку финансовая система динамична, меняются и входящие в неё банки, и состав их условных групп. Если не учитывать этот фактор, двухуровневый многосторонний взаимозачет теряет первоначальный смысл. Поэтому первым шагом должно являться именно формирование банковских кластеров, согласно которым и будут сортироваться платежи.

Другой вопрос -- каким образом должна происходить группировка. Проводить её внутри алгоритма возможно, но для этого понадобятся дополнительные подпроцессы, которые замедлят его выполнение, а также дополнительные входные данные, которые, хоть и не постоянны, чтобы обновляться при каждом запуске алгоритма меняются не с такой большой регулярностью, как, например, суммы межбанковских переводов. Поэтому процесс кластеризации целесообразнее вынести за пределы алгоритма, а в ходе проведения клиринга использовать лишь его результаты.

Таким образом, в словесной форме алгоритм многостороннего взаимозачета платежей для оптимизации расчетных процессов между организациями представляется следующим образом:

1) Определение согласно заданному источнику групп банков.

2) Сортировка подаваемых на вход данных о межбанковских денежных переводах на внутригрупповые и межгрупповые.

3) Многосторонний взаимозачет денежных переводов внутри групп банков.

4) Добавление к оставшимся денежным переводам внутри групп банков переводов между банками из разных групп.

5) Многосторонний взаимозачет всех денежных переводов в сети.

Лучше понять алгоритм и тем самым завершить четвертый шаг его построения -- упорядочивание действий и установление между ними связей -- поможет его графическое представление. Одним из наиболее популярных используемых для этого инструментов является методология IDEF0 -- графическая нотация, позволяющая удобно формализовывать сложные процессы. Она состоит из пяти видов элементов: блоков, обозначающих отдельные подпроцессы и действия; входящих и исходящих из блоков дуг, обозначающих подаваемые в них данные и конечные выходные результаты; так называемых управляющих дуг, направленных в блоки сверху и обозначающих механизмы управления происходящими в них процессами; так называемых исполнительных дуг, направленных в блоки снизу и обозначающих средства, необходимые для реализации содержащихся в блоке действий. При этом IDEF0 не требует детального пошагового разложения блоков на конкретные примитивные действия -- описывать их нужно лишь в виде, достаточном для понимания принципа работы алгоритма. Поэтому сами блоки нередко сравнивают с черными ящиками.

Ниже на Рисунке 8 представлен алгоритм многостороннего взаимозачета платежей для оптимизации расчетных процессов между организациями в графической форме, построенный согласно методологии IDEF0. Для глубокого изучения алгоритма схема выглядит довольно поверхностной: по-прежнему неясно, как клиринговая система определяет составы банковских групп и сортирует входящие данные о межбанковских платежах на те, которые нужно зачесть в первую очередь, и те, которые пока нужно проигнорировать. Также неясно, как реализуется сам многосторонний взаимозачет. Однако именно здесь процессы начинают автоматизироваться, и разнообразие способов, которыми их можно запрограммировать, напрямую зависит лишь от существующих в современном мире технологий.

Рисунок 8. Алгоритм многостороннего взаимозачета платежей для оптимизации расчетных процессов между организациями

В представленном алгоритме автоматизации подлежат абсолютно все блоки. Прежде всего, это сам многосторонний взаимозачет. Во второй части данной работы он был реализован на базе платформы Wolfram Mathematica путем решения задачи линейного программирования. Но, безусловно, это не единственно возможный способ устранения транзитивных отношений в графе, и ход реализации иных может существенно отличаться. Определение групп банков в автоматическом режиме может осуществляться, например, путем отслеживания количества активных инициаторов безналичных платежных транзакций в каждом банке и его фиксации в специально созданной базе данных, которая будет с определенной периодичностью обновляться, в которой на основании этих данных будут формироваться банковские кластеры и из которой информацию о составах последних и будет получать клиринговая система в формате некоего шаблона, на который в дальнейшем будут накладываться входящие на следующем шаге данные о межбанковских долговых обязательствах, подлежащих взаимозачету. При этом условная база данных обязательно должна быть стандартизирована, чтобы клиринговая система могла с ней взаимодействовать независимо от того, кто её разработчик. Сортировку входящих данных можно осуществлять, например, при помощи создания внутри клиринговой системы некоего репозитория, в котором временно будут храниться незадействованные на первой стадии многостороннего взаимозачета данные о долговых обязательствах между банками из разных групп. Из него же они впоследствии будут выгружены для проведения окончательного клиринга с учетом оставшихся после первой стадии взаимозачета долговых обязательств внутри групп.

Данные рекомендации по автоматизации алгоритма многостороннего взаимозачета платежей для оптимизации расчетных процессов между организациями являются общими и, как можно заметить, не содержат упоминания никаких конкретных технологий, которые потенциально можно было бы использовать. Это связано с тем, что, как было сказано в самом начале исследования, для финансовой системы характерен большой объем закрытой информации, к которой в том числе относятся сведения о внутренних эксплуатируемых технологиях. Вполне возможно, что такой алгоритм можно реализовать и на базе существующих программ, отвечающих в настоящее время за проведение двухстороннего клиринга. Но поскольку цель данной работы состояла лишь в разработке алгоритма и рекомендаций по автоматизации многостороннего взаимозачета платежей для оптимизации расчетных процессов, а вопрос о конкретных потенциальных системных решениях выходит за её пределы, его можно считать открытым для дальнейшей проработки и проведения новых исследований.

3.2 Проблемы использования многостороннего взаимозачета и пути их решения

Алгоритм и рекомендации по автоматизации многостороннего взаимозачета платежей, представленные в предыдущей главе, действительно могут существенно повлиять на оптимальность расчетных процессов, но, к сожалению, не учитывают рисков, из-за которых использование многостороннего взаимозачета до сих пор подвергается сомнениям. Однако, как и было сказано ранее, можно попробовать их уменьшить на более глобальном уровне всей финансовой системы. Помочь решить эту задачу во многом может та же автоматизация, на которой и сосредотачиваются предлагаемые в данной главе пути нивелирования основных рисков. Если говорить точнее, предлагается один путь, который, как и подпроцессы алгоритма оптимального многостороннего взаимозачета, может иметь множество вариантов реализации в виде прикладных программ.

В основе решения лежит положение, согласно которому ежедневные расчеты между организациями примерно равны в краткосрочном периоде. Об этом свидетельствуют исследования, описанные в главе 1.1 [24, 34]. Именно это положение делает возможным мониторинг и прогнозирование сумм денежных средств, подлежащих переводу из одних банков в другие в разное время суток. На основании этой информации можно оптимизировать работу центрального банка, что повлечет не только улучшения в работе банков коммерческих, но и действительное снижение рисков многостороннего клиринга.

Работа центрального банка оптимизируется путем изменения расписания обработки платежных поручений от коммерческих банков согласно интенсивности проведения безналичных расчетных транзакций их клиентами. Например, по данным системы мониторинга и прогнозирования, базирующимся на предыдущих наблюдениях, в течение следующих нескольких дней наибольший объем денежных переводов ожидается в период с n до m часов. В период с k до n же часов, наоборот, объем предсказывается меньше среднего. Зная это, центральный банк может принимать платежные поручения, по сравнению с текущим режимом работы, с k до n часов реже, а с n до m -- чаще. Возникает логичный вопрос, будет ли центральный банк успевать обрабатывать платежные поручения за укороченный временной интервал. И ответ на него -- да, будет, поскольку, как было показано во второй части исследования, многосторонний взаимозачет сокращает количество платежных поручений в гораздо большей степени, чем применяемый в настоящее время двухсторонний. А это значит, что и их обработка центральным банком будет проходить гораздо быстрее.

Но каким образом такое решение уменьшит существующие проблемы? Рассмотрим каждую из них по порядку. Начать следует с одной из особенностей многостороннего взаимозачета, которую невозможно учесть в алгоритме его оптимальной реализации, заключающуюся в росте его эффективности с ростом количества межбанковских денежных переводов. С точки зрения теории сложных сетей это эквивалентно росту в графе реберной плотности. В периоды особо частых денежных переводов она высока и так, и разбиение этих периодов на более короткие влияния на неё не окажет. Но в периоды более низкой активности инициаторов транзакций больший интервал обработки платежей позволит накопить долговые обязательства от максимально возможного количества банков. То есть таким образом к моменту взаимозачета их сумм их общее количество в сети будет больше, чем если бы клиринговый процесс происходил чаще.

Параллельно снижаются риск ликвидности и расчетный. Они состоят в частичной или полной нехватке у банков денежных средств для покрытия своего долга перед другими банками и клиентами именно до момента проведения взаиморасчетов внутри банковской системы. Причина их возникновения чаще всего заключается в том, что банки ожидают получить от контрагентов большую сумму, чем должны отправить им сами, и в результате у них остается недостаточно резервов для начисления средств в требуемом объеме на нужные счета. Однако увеличение частоты межбанковских расчетов в периоды максимальных переводимых сумм приводит к уменьшению сумм, переводимых за один временной интервал. Это значит, что с высокой вероятностью в этот период подверженный таким рискам банк попросту не успеет получить настолько большой объем входящих переводов, чтобы не смочь покрыть их из собственных средств. Таким образом, риск недостатка средств для расчетов снижается.

С подобной проблемой регулярно сталкиваются крупнейшие мировые банки, в частности, национальный банк Швейцарии. Об этом в исследовании, описанном в первой части данной работы, говорили его же сотрудники [27]. Согласно их выводам, подавляющее большинство транзакций, проводимых во второй половине рабочего дня, приходится завершать лишь следующим утром, что обусловлено именно банальной нехваткой денежных средств в коммерческих банках для их единовременного перевода. Но стоит отметить также и то, что такая ситуация характерна для оптимизации расчетов путем двухстороннего клиринга. Многосторонний взаимозачет уменьшает не только общее количество банковских платежных поручений, но и их суммы. Поэтому даже при неизменном времени обработки центральным банком платежных поручений повысится вероятность того, что средств для расчетов у коммерческих банков хватит. Кроме того, рассматриваемый подход предполагает прогнозирование объемов денежных переводов в будущем краткосрочном периоде, что позволяет банкам своевременно принимать решения о планируемых объемах резервов.

Вслед за расчетными рисками и рисками ликвидности снижается самый серьезный риск расчетно-платежной системы, заключающийся в отказе банков исполнять свои долговые обязательства вовсе. Среди наиболее вероятных причин дефолта исследователи называют исчерпывание всех доступных внутренних ресурсов банков с невозможностью их восполнения до необходимого объема даже при условии вливания всех положенных ему средств от контрагентов, а также недоверие банков расчетно-платежной системе [36]. При этом первая причина, как правило, является следствием реализации предшествующих дефолту расчетных рисков. Поэтому при уменьшении последних постепенно будет снижаться и риск системный.

Вероятность же недоверия расчетно-платежной системе со стороны банков нивелируется тем, что, как уже было сказано ранее, при многостороннем взаимозачете, особенно в сочетании с регулируемым расписанием приема и обработки платежных поручений центральным банком, уменьшаются переводимые в рамках одного расчетного периода объемы денежных средств. Поэтому даже если банки будут считать, что расчетно-платежная система может работает некорректно и может давать сбои, сумма, которой они при этом рискуют, будет не столь велика, чтобы побудить их отказаться от исполнения обязательств. Следовательно, риск недоверия системе может оставаться на неизменном уровне, но снижается вероятность того, что дефолт произойдет из-за него.

Единственный риск, неподконтрольный ни одному решению, -- это технический. Поскольку все подходы, которые были предложены в данной работе, подразумевают именно автоматизированную форму реализации, предотвратить ошибки на механическом вычислительном уровне возможно только путем развития и совершенствования используемых программ и технологий. Но до того, как в бесперебойности работы автоматизированных систем многостороннего клиринга не останется сомнений, возможно параллельно с ними, особенно на начальных стадиях их внедрения, использовать системы подстраховки.

Во-первых, переход на многосторонний взаимозачет не означает ликвидацию механизмов двухстороннего взаимозачета. На случай, если система многостороннего клиринга столкнется с какими-либо техническими проблемами, она должна сохраняться и поддерживаться в пригодном для работы состоянии. Если вспомнить, что именно двухсторонний взаимозачет межбанковских платежей является первым этапом многостороннего, оптимальным представляется закладывание в систему программируемой вручную возможности завершать клиринговый процесс сразу после его окончания без перехода к устранению сетевой транзитивности. Во-вторых, любой клиринговый процесс должен сопровождаться расчетом для каждого принадлежащего системе банка платежного баланса. Он позволит проверить правильность выполнения алгоритма не только на уровне основанной на нем программы, но и любому банку, так как зная, сколько денежных средств и кому банк должен отправить, а также сколько и от кого -- получить, посчитать разницу этих сумм можно при помощи одного калькулятора. Тем более, что для самого банка эти данные доступны в полном объеме.

Таким образом, предложенная система не только сглаживает риски использования многостороннего взаимозачета, но и еще больше увеличивает его эффективность. Более того, помимо описанных, система имеет еще ряд положительных внешних эффектов, которые не являются очевидными, но не теряют от этого своей значимости. О них и пойдет речь в следующей главе.

3.3 Потенциал и экстерналии многостороннего взаимозачета в финансовом и предпринимательском секторах

Главным преимуществом многостороннего взаимозачета, дающим банкам и их клиентам множество неявных, но важных в глобальном масштабе внешних эффектов, или, по-другому, экстерналий, является уменьшение сумм единоразовых денежных переводов. Дело в том, что сделки с крупными суммами, ввиду особо высоких рисков, сопровождаются большими транзакционными издержками. Причем по объему эти издержки зачастую сопоставимы с размером едва ли не самой сделки. Однако по мере того, как риск потери крупной суммы снижается, уменьшаются и сопутствующие затраты, а объем сэкономленных таким образом ресурсов в долгосрочном периоде может оказаться действительно немалым.

Транзакционные издержки -- это все затраты, которые несут экономические агенты в процессе платежно-расчетного взаимодействия. Затраты касаются как материальных, так и нематериальных аспектов. В первую очередь это дополнительные элементы формализации процесса, направленные на создание неких гарантий фактического исполнения условий сделки. К ним относятся документы в электронном и бумажном форматах, процедуры оценки рисков, получение нужной информации и прочее. Их создание и фиксация требуют определенных ресурсов. С одной стороны, это какие-либо носители, занимающие определенное пространство. С другой стороны, это время. Наконец, с третьей, это прямые и косвенные денежные издержки. Прямые идут на обеспечение физических ресурсов, а косвенные подразумевают то, что экономисты иногда называют упущенной выгодой -- прибыль, которую организация могла бы получить за потраченное время.

Все перечисленные издержки несут банки как исполнители платежных поручений их клиентов, а также сами клиенты. На банковском уровне они возникают, когда крупная сумма должна быть переведена из одного коммерческого банка в другой. В таком случае все необходимые дополнительные проверки и формализацию начинает проводить центральный банк. Безусловно, это задерживает фактический перевод денежных средств между счетами, что, в свою очередь, тормозит работу и банка-адресата. То же самое происходит и когда крупные суммы переводят друг другу банковские клиенты. Наглядный пример -- хорошо отлаженная во многих современных банках система запросов у инициаторов транзакций подтверждений их действий при фиксации от их имени трат, превышающих заданное значение. Аналогичным образом формализуют платежные процессы и те, кто запустил их изначально. Как правило, это субъекты бизнеса, но нередко ими бывают и физические лица. Таким образом, транзакционные издержки несут не только их первоначальные инициаторы, но практически и все прочие участники расчетно-платежной сети, задействованные в реализации сделки.

Однако, как уже было сказано, транзакционные издержки уменьшаются вместе с суммами переводов. А именно это и является одним из результатов многостороннего взаимозачета. Следовательно, при многостороннем клиринге высвобождаются новые материальные и временные ресурсы: центральному банку не нужно проверять легитимность переводов на крупные суммы, так как таковых либо нет вовсе, либо есть, но в значительно меньшем, чем раньше, количестве. Сэкономленные ресурсы можно перенаправить на иные, несущие большую пользу обществу, цели. И, поскольку в данный момент клиринг производится на этапе перевода денежных средств только между банками, еще большую потенциальную пользу можно получить, расширив границы применения клиринга до уровня бизнеса.

Предприятия, как субъекты, инициирующие транзакции на крупные суммы наиболее часто, подобно банкам сталкиваются с расчетными рисками. Так же, как и банки, они образуют некую сеть, связанную теми же платежно-расчетными отношениями, отличающуюся от банковской только большим размером и степенью сложности. Предприятия редко работают в одиночку, и почти у каждой компании есть как минимум один партнер, тем или иным образом способствующий её функционированию. Конечно, платежи между предприятиями осуществляются по более гибкому, чем в банковском секторе, расписанию и не обязательно единовременно. Но, тем не менее, риск того, что на момент, когда фирма должна будет выплатить долг контрагенту, у неё не окажется достаточной суммы, не исключен.

Выйти из такой ситуации может помочь многосторонний взаимозачет, реализованный на локальном уровне для группы объединенных партнерскими и платежно-расчетными отношениями фирм до того, как их платежные поручения будут направлены в банк. Результатом останется уменьшение сумм долговых обязательств, а также устранение и переадресация некоторых из платежей. Но, по сравнению с банками, для компаний, особенно небольших, такие изменения могут сыграть довольно существенную роль в их временном финансовом состоянии.

Такая модель, прежде всего, будет способствовать еще большей оптимизации расчетных процессов, поскольку в банки будет поступать уже сокращенный объем денежных переводов. Бесспорно, этот факт не останется неотраженным в скорости проведения платежных транзакций. Еще большее значение модель приобретет, если вспомнить, что все разрабатываемые системы оптимизации расчетов служат одной единственной цели: ускорить и упростить взаиморасчеты между экономическими агентами. Даже банки, которые сегодня функционируют и как операторы денежных переводов, и как самостоятельные организации, создавались именно для этого.

Основным не разрешаемым вопросом при этом является вопрос о доверии организаций друг другу и системе. Но стоить отметить, что его актуальность не статична и меняется постепенно с развитием общества. В 2014 году вышел в свет труд известного бельгийского бизнес-консультанта Фредерика Лалу «Открывая организации будущего» [19]. В нем автор рассказывает о семи уровнях эволюции цивилизаций, понимая под последними в первую очередь организации экономической и иной групповой деятельности. Согласно Лалу, высшие уровни развития -- это зеленый и бирюзовый. Организациям этого уровня, среди прочего, свойственно взаимное доверие их членов, базирующееся на положении о том, что, работая сообща с нацеленностью на общеполезный результат, а не на личную выгоду, последняя в конце концов окажется больше, чем если стояла бы у руководителей в приоритете. И именно в таких организациях риски недоверия системе, улучшающей их благосостояние, устремляются к минимуму. Как утверждает Лалу, и подтверждений его словам в реальной жизни можно найти немало, к этой стадии сегодня движутся или уже пришли многие организации из самых разных сфер деятельности. Поэтому есть все основания полагать, что систему многостороннего клиринга на уровне предпринимательского сектора можно будет начинать апробировать уже в не столь далеком будущем.

Итак, как было показано в данной главе, преимущества использования многостороннего взаимозачета в секторе финансов оптимизацией расчетов между банками вовсе не ограничиваются. Более того, он имеет большой потенциал также и среди других участников глобальной расчетно-платежной сети, причем бизнес имеет возможностей для эффективного освоения денежных средств, сэкономленных за счет сокращения транзакционных издержек, даже больше, чем посреднические организации, выступающие только в роли исполнителей их платежных поручений. Иными словами, многосторонний взаимозачет действительно делает расчетные процессы между организациями оптимальными.

Выводы к Части 3

Из главы 3.1 следует вывод о том, что особенности использования многостороннего взаимозачета в реальных расчетно-платежных системах и присущие ему ограничения поддаются нивелированию путем алгоритмизации и автоматизации. Однако серьезной дальнейшей проработки требует вопрос о конкретных применяемых для этого инструментах и технологиях.

Дополнительные поддерживающие системы, подобные описанной в главе 3.2 и направленные также на создание условий максимальной эффективности многостороннего взаимозачета, могут заметно снизить риски, из-за которых в настоящее время многосторонний взаимозачет не используется.

Согласно заключениям, представленным в главе 3.3, многосторонний взаимозачет платежей позволяет существенно сократить сопутствующие расчетным процессам транзакционные издержки, включающие, помимо денежных, ресурсы материальные и временные. На глобальном уровне сэкономленные таким образом средства могут быть перенаправлены на иные задачи, которые в долгосрочном периоде приведут к повышению эффективности всей мировой экономики и общего благосостояния.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Многосторонний взаимозачет платежей с момента своего представления в качестве способа оптимизации расчетов между организациями был одним из самых спорных, но при этом малоизучаемых элементов экономики. Это обосновывается двумя наиболее вероятными причинами: ограниченным доступом к релевантным работам или столь большими доказанными рисками его использования, что его расширенное изучение не считалось актуальным. Однако в современном мире развитие технологий набирает все большие обороты, открывая новые возможности автоматизации сложнейших процессов и нивелирования большей части связанных с ними проблем. И данное исследование это подтвердило.

В первой части работы была изучена история развития платежно-расчетных отношений между экономическими агентами и способов их оптимизации, которая показала, какие вызовы стоят перед современной финансовой системой и какую роль может сыграть в ней автоматизированный многосторонний взаимозачет. Во второй части расчетно-платежная система и многосторонний взаимозачет были представлены в виде сетевой модели, на основе которой были выявлены и доказаны эффективность многостороннего клиринга, а также условия его предельной результативности. В третьей части были разработаны алгоритм его оптимального использования, рекомендации по автоматизации и пути снижения связанных с ним рисков.

Основными результатами, полученными в ходе исследования, являются алгоритм многостороннего взаимозачета платежей и рекомендации по его автоматизации для оптимизации расчетных процессов между организациями, представленные в главе 3.1. Однако помимо них есть и ряд косвенных, полученных как промежуточные при достижении целевых. К ним относятся:

· модель межбанковских расчетно-платежных процессов;

· модель многостороннего взаимозачета платежей между организациями;

· рекомендации по нивелированию связанных с использованием автоматизированного многостороннего взаимозачета рисков;

· база данных, лежащая в основе моделей;

· программный код, на основе которого модели были реализованы.

Все результаты полностью соответствуют заявленной цели работы и следуют напрямую из решения поставленных в рамках исследования задач. Также была проверена выдвинутая гипотеза, согласно которой многосторонний взаимозачет платежей оптимизирует расчетные процессы между организациями путем сокращения их количества и объемов, а его автоматизация сокращает время его реализации и сопутствующие транзакционные издержки. Исходя из представленных результатов, гипотеза верна.

Проведенное исследование действительно содержит отличия от коррелирующих по теме предыдущих. В более ранних работах многосторонний взаимозачет не рассматривался с точки зрения именно автоматизированного процесса. В них описывались связанные с ним риски, но предложения по их уменьшению касались преимущественно изменений в функциях центрального банка и имели не системный характер. Все эти недостатки были учтены в данной работе, и в этом проявляются её новизна и собственный вклад автора.

Результаты исследования имеют тесную связь с практикой. Во-первых, возможность их прикладного применения действительно реальна. Во-вторых, они основаны на максимально приближенных к реальным данных, и в общем виде соответствуют текущим параметрам финансовой системы. При их должной доработке с привлечением еще более детальной и конкретной информации о внутренних процессах расчетно-платежных сетей финансовая система от их использования на самом деле может существенно выиграть.

Конечно, в рамках одного исследования невозможно учесть все аспекты изученной темы. Среди нераскрытых остались следующие вопросы:

· какие конкретно программные и технические инструменты могут быть использованы для автоматизации предложенных подходов;

· какие могут потребоваться дополнительные процессы и системы, как они будут связаны с основными и как могут повлиять на общую системную производительность и эффективность;

· как использование подобных систем должно регулироваться с точки зрения права и юриспруденции.

Все перечисленные вопросы являются открытыми, неизученными и имеют очень широкий простор для исследований. Бесспорно, они также являются и достаточно сложными. Однако эффективность многостороннего взаимозачета платежей, продемонстрированная в данной работе, не может не вдохновлять на поиски путей его активного внедрения. А это значит, что исследуемая область явно стоит дальнейшего внимания.

СПИСОК ИСТОЧНИКОВ

1. Кирсанов А.П., Кузнецов А.А. Эффективность клиринга для различных моделей платежей между участниками расчетов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2012. № 6. С. 17-24.

2. Кирсанов А.П., Кузнецов А.А., Папшева И.А. Моделирование многостороннего взаимозачета платежей // Вестник Московского университета имени С. Ю. Витте. Серия 1: Экономика и управление. 2014. № 2 (8). С. 52-57.

3. Adam Smith. An inquiry into the nature and causes of the wealth of nation. - М.: Meta Libri, 2007.

4. Angelini P., Maresca G., Russo D. Systemic risk in the netting system // Journal of Banking & Finance. 1996. Vol. 20. P. 853-868.

5. Ben S. Bernanke. Clearing and settlement during the crash // The Review of Financial Studies. 1990. Vol. 1. No. 3. P. 133-151.

6. Charles M. Kahn, William Roberds. Payment system settlement and bank incentives // The Review of Financial Studies. 1998. Vol. 11. No. 4. P. 845-870.

7. Charles M. Kahn, William Roberds. Why pay? An introduction to payments economics // J. Finan. Intermediation. 2009. Vol. 18. P. 1-23.

8. Chenggong Zhang, Zhang Yi. Scale-free fully informed particle swarm optimization algorithm // Information Sciences. 2011. Vol. 181. P. 4550-4568.

9. Christopher Becher, Stephen Millard, Kimmo Soramaki. The network topology of CHAPS sterling // Working Paper No. 355, Bank of England. 2008.

10. David B. Humphrey. Retail payments: new contributions, empirical results and unanswered questions // Journal of Banking & Finance. 2010. Vol. 34. P. 1729-1737.

11. David Loader. The structure of clearing and settlement. - M.: Elsevier, 2002.

12. Diana Hancock, David B. Humphrey. Payment transactions, instruments and systems: a survey // Journal of Banking & Finance. 1998. Vol. 21. P. 1573-1624.

13. Donatas Baksys, Leonidas Sakalauskas. Modelling of interbank payments // Ukio Technologinis ir Ekonominis Vystymas. 2006. Vol. 7. No. 4. P. 269-275.

14. Donatas Baksys, Leonidas Sakalauskas. The system for simulating interbank settlements // Ukio Technologinis ir Ekonominis Vystymas. 2007. Vol. 8. No. 4. P. 323-332.

15. Donatas Baksys, Leonidas Sakalauskas. Simulation of automated real-time gross interbank settlement // Baltic Journal of Sustainability. 2009. Vol. 1. No. 15. P. 123-135.

16. Emmons W. Interbank netting agreements and the distribution of bank default risk // Working Paper 95-016A, Federal Reserve Bank of St. Louis. 1995.

17. Emmons W. The payments system, delegating monitoring and banking safety nets // Working Paper, Dartmouth University. 1995.

18. Folkerts-Landau D., Garber P.M., Schoenmarker D. The reform of wholesale payment systems and its impact on financial markets // Group of Thirty Occasional Papers, 1996. No. 51. P. 1-54.

19. Frederic Laloux. Reinventing organizations: a guide to creating organizations inspired by the next stage in human consciousness. - M.: Nelson Parker, 2014.

20. Freedman C., Goodlet C. Large value clearing and settlement systems and systemic risk // The North American Journal of Economics and Finance. 1996. Vol. 7. No. 2. P. 153-162.

21. Freixas X., Parigi B. Contagion and efficiency in gross and net interbank payments systems // Journal of Financial Intermediation. 1996. Vol. 7. P. 3-31.

22. Henry Ford, Samuel Crowther. My life and work. - М.: BN Publishing, 2008.

23. James J. McAndrews, William Roberds. Banks, payments and coordination // Journal of Financial Intermediation. 1995. Vol. 4. P. 305-327.

24. Kimmo Soramaki, Morten L. Bech, Jefrey Arnold, Robert J. Glass, Walter E. Beyeler. The topology of interbank payment flows // Federal Reserve Bank of New York Staff Reports. 2006. No. 243. P. 1-11.

25. Klimkova E., Senkerik R., Zelinka I. Topological structure analysis in directed network // International Journal of Mathematics and Computer in Simulation. 2011. Vol. 5. P. 430-437.

26. Mahadevan Balakrishnan. Improving payment system efficiency in India: next steps // Journal of Payments Strategy and Systems. 2009. Vol. 3. No. 4. P. 357-380.

27. Martina Glaser, Philipp Haene. Liquidity effects of a participant-level operational disruption in SIC // SPEED. 2008. Vol. 2. No. 3. P. 27-31.

28. Milton Friedman, Anna Jacobson Schwartz. A monetary history of the United States, 1867-1960. - M.: Princeton University Press, 1971.

29. Niall Ferguson. The ascent of money. A financial history of the world. - M.: Penguin, 2009.

30. Peter Galos, Kimmo Soramaki. Systemic risk in alternative payment system designs // ECB Working Paper Series. 2005. Vol. 5. No. 508. P. 1-30.

31. Risto Gogoski. Payment systems in economy - present and future tendencies // Social and Behavioral Sciences. 2012. Vol. 44. P. 436-445.

32. Schoenmaker D. A comparison of net and gross settlement // Special Paper No. 60, London School of Economics, Financial Markets Group. 1994.

33. Scott Freeman. Payments and output // Review of Economic Dynamics. 2002. Vol. 5. P. 602-617.

34. Shouwei Li, Jianmin He, Yaming Zhuang. A network model of the interbank market // Physica A. 2010. Vol. 22. No. 389. P. 5587-5593.

35. Stephen Wolfram. The Mathematica Book, 5^th ed. - M.: Wolfram Media, 2003.

36. Sujit Chakravorti. Analysis of systemic risk in multilateral net settlement systems // Journal of International Financial Markets. 2000. Vol. 10. P. 9-30.

37. Ted Temzelides, Stephen D. Williamson. Payments systems design in deterministic and private information environments // Journal of Economic Theory. 2000. Vol. 99. P. 297-326.

38. Throsten Koeppl, Cyril Monnet, Ted Temzelides. Optimal clearing arrangements for financial trades // Journal of Financial Economics. 2011. Vol. 103. P. 189-203.

39. Банк России [Электронный ресурс] / Статистика национальной платежной системы. - URL: https://cbr.ru/statistics/nps/psrf/ (Дата обращения: 18.02.20).

40. Журнал Тинькофф [Электронный ресурс] / Как устроен перевод по реквизитам карты. - URL: https://journal.tinkoff.ru/ask/ustala-zhdat/ (Дата обращения: 11.02.20).

41. Росстат [Электронный ресурс] / Официальная статистика. Население. Уровень жизни. - URL: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/ rosstat/ru/statistics/population/level/# (Дата обращения: 30.03.19).

42. СберДанные [Электронный ресурс] / Рейтинг «безналичных» городов и регионов. - URL: https://platformaofd.ru/pdf/sberbank-platformaofd-reiting-gorodov.pdf (Дата обращения: 23.02.20).

43. Banki.ru [Электронный ресурс] / Банки. Банки и рейтинги. - URL: https://www.banki.ru/banks/ (Дата обращения: 30.03.19).

44. Banki.ru [Электронный ресурс] / История возникновения пластиковой карты. - URL: https://www.banki.ru/wikibank/istoriya_vozniknoveniya_ bankovskoy_kartyi/ (Дата обращения: 19.01.20).

45. Equity [Электронный ресурс] / Что такое клиринг и как он работает. - URL: https://equity.today/kliring.html (Дата обращения: 25.01.20).

46. Mainfin.ru [Электронный ресурс] / Банки. Рейтинг банков. Рейтинг банков России. - URL: https://mainfin.ru/banki/rating (Дата обращения: 30.03.19).

47. P-Tex [Электронный ресурс] / Проекты. Биллинг для платежной системы «Мир». - URL: https://www.rtech.ru/projects (Дата обращения: 17.02.20).

48. Richard Gendal Brown [Электронный ресурс] / A simple explanation of how money moves around the banking system. - URL: https://gendal.me/2013/11/24/a-simple-explanation-of-how-money-moves-around-the-banking-system/ (Дата обращения: 11.02.20).

49. Suomen Pankki Finlands Bank [Электронный ресурс] / Payment and Settlement System Simulator. - URL: https://www.suomenpankki.fi/en/financial-stability/bof-pss2-simulator/ (Дата обращения: 17.02.20).

50. YaInvestor.guru. Журнал о деньгах и инвестициях [Электронный ресурс] / Как работает система переводов SWIFT. - URL: https://yainvestor.guru/banki/swift (Дата обращения: 14.03.20).

ПРИЛОЖЕНИЕ. ПЕРЕЧЕНЬ БАНКОВ-УЧАСТНИКОВ МОДЕЛИ РАСЧЕТНО-ПЛАТЕЖНОЙ СЕТИ

Таблица 2. Наименования и среднее количество клиентов (физических лиц) банков, участвующих в модели межбанковских расчетно-платежных отношений

* значение указано в тысячах человек

Размещено на Allbest.ru