Геополитические риски и банковская стабильность BRICS: новая модель

Автор: Денис Аветисян

Исследование показывает, как геополитические потрясения влияют на системный риск в банковских системах развивающихся рынков, особенно в странах BRICS.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

В работе представлена модель на основе анализа динамических сетей и агентного моделирования, демонстрирующая, что паника на рынке играет более значительную роль в дестабилизации, чем фундаментальная финансовая уязвимость.

Несмотря на растущее экономическое влияние стран БРИКС, адекватное моделирование системного банковского риска в условиях геополитических шоков остается сложной задачей. Данная работа, ‘Modeling Bank Systemic Risk of Emerging Markets under Geopolitical Shocks: Empirical Evidence from BRICS Countries’, представляет фреймворк BRIDGES, позволяющий анализировать системный риск на основе комплексных сетевых моделей и учитывать различные уровни информационной сложности. Полученные результаты свидетельствуют о том, что наибольшую угрозу финансовой стабильности стран БРИКС представляют собой панические настроения и масштабные геополитические шоки, которые традиционные модели анализа рисков могут упускать из виду. Каким образом полученные выводы могут быть использованы для разработки более эффективных стратегий обеспечения финансовой устойчивости в условиях глобальной неопределенности?

Хрупкость Стабильности: Системный Риск в Действии

Длительные периоды экономической стабильности, как парадоксально это ни звучит, могут создавать условия для возникновения системных финансовых кризисов. Эта идея, центральная в гипотезе финансовой нестабильности Мински, заключается в том, что в условиях продолжительного процветания, финансовые институты склонны к увеличению рисков и заимствований. В погоне за прибылью, они переходят от консервативных стратегий финансирования к более спекулятивным, полагаясь на ожидание дальнейшего роста. Со временем, этот процесс приводит к накоплению хрупких финансовых структур, уязвимых к даже небольшим шокам. Когда экономический цикл неизбежно меняется, и возникают первые признаки замедления, эти структуры оказываются неспособными справиться с нагрузкой, что может спровоцировать цепную реакцию банкротств и обвал всей финансовой системы. Таким образом, сама стабильность, порождая самоуверенность и беспечность, может стать предвестником глубокого кризиса.

Традиционные методы оценки рисков, как правило, сосредоточены на анализе отдельных институтов и изолированных событий, упуская из виду сложные взаимосвязи и потенциал для цепных реакций в финансовой системе. Исследования показывают, что существующие модели часто не учитывают эффекты сетевого взаимодействия, когда проблемы в одном учреждении могут быстро распространиться на другие, вызывая каскадные сбои. Это связано с тем, что финансовые институты тесно связаны через кредитные связи, рынки деривативов и другие механизмы, что создает условия для системного риска. В результате, даже относительно небольшие шоки могут привести к масштабным кризисам, если не учитывать эти сложные взаимосвязи и не применять более совершенные методы оценки рисков, учитывающие потенциал для распространения проблем по всей системе. Недооценка этих эффектов делает глобальную финансовую систему уязвимой к неожиданным потрясениям и подчеркивает необходимость разработки более надежных инструментов для мониторинга и управления системным риском.

Изучение распространения рисков внутри стран и между ними представляется критически важным, особенно в контексте развивающихся рынков, таких как страны БРИКС. Данные экономики, характеризующиеся быстрым ростом и интеграцией в глобальную финансовую систему, часто сталкиваются с уникальными вызовами, включая волатильность валютных курсов, зависимость от внешнего финансирования и недостаточную развитость систем финансового регулирования. Вследствие этого, локальные шоки, будь то изменения в политике, колебания цен на сырьевые товары или внезапный отток капитала, могут быстро распространиться на другие страны, создавая цепную реакцию и угрожая финансовой стабильности на международном уровне. Понимание механизмов этого распространения, включая трансграничные финансовые потоки и взаимосвязанность банковских систем, необходимо для разработки эффективных стратегий предотвращения и смягчения последствий финансовых кризисов.

Финансовое заражение представляет собой ключевой механизм, посредством которого локальные экономические потрясения способны быстро перерасти в глобальные кризисы. Этот процесс возникает из-за тесной взаимосвязанности современных финансовых систем, когда проблемы одной организации или страны мгновенно распространяются на другие через торговые связи, кредитные потоки и инвестиционные портфели. Исследования показывают, что паника и неопределенность, вызванные первоначальным шоком, могут привести к массовому выводу капитала, снижению ликвидности и краху финансовых институтов, даже в тех странах, которые напрямую не связаны с источником проблемы. В связи с этим, крайне важен постоянный и всесторонний мониторинг финансовых рынков, а также разработка превентивных мер, направленных на укрепление финансовой устойчивости и ограничение распространения рисков, включая совершенствование механизмов регулирования и надзора, а также создание буферов капитала для поглощения потенциальных убытков.

BRIDGES: Динамический Сетевой Анализ Рисков

Фреймворк BRIDGES представляет собой инновационную методологию динамического анализа рисков, разработанную специально для оценки устойчивости банковских систем стран БРИКС в условиях ограниченности данных. В отличие от традиционных статичных моделей, BRIDGES обеспечивает возможность отслеживания изменений в структуре взаимосвязей между банками во времени, что критически важно для выявления возникающих системных рисков. Особенностью подхода является адаптация к специфике банковских систем развивающихся рынков, где доступность и качество данных часто ограничены, а взаимосвязи между финансовыми институтами могут быть непрозрачными. Методология позволяет проводить оценку рисков даже при неполном наборе данных, используя комбинацию моделирования на основе агентов, Монте-Карло симуляций и алгоритмов анализа временных рядов.

В основе фреймворка BRIDGES лежит использование агент-ориентированного моделирования (АОМ), дополненного методами Монте-Карло. АОМ позволяет имитировать поведение отдельных банков как автономных агентов, взаимодействующих друг с другом в соответствии с заданными правилами и параметрами. Метод Монте-Карло применяется для оценки неопределенностей и рисков, связанных с этими взаимодействиями, путем многократного проведения симуляций с различными случайными входными данными. Такой подход позволяет анализировать как индивидуальную устойчивость каждого банка, так и общую стабильность банковской системы, учитывая сложные взаимосвязи и потенциальные эффекты каскадных сбоев. Каждый банк моделируется с учетом его балансовых данных и стратегий управления рисками, что позволяет оценить его реакцию на различные внешние шоки и внутренние изменения.

Для построения сети взаимосвязей между банками, основанной на стратегической схожести, в рамках BRIDGES используется алгоритм Dynamic Time Warping (DTW). DTW применяется к данным бухгалтерских балансов, позволяя выявить сходство в динамике ключевых показателей, таких как объемы кредитования, депозитов и капитала, даже при временных сдвигах. В результате формируется сеть, где узлами являются банки, а сила связи между ними определяется степенью схожести их балансовых данных, рассчитанной с помощью DTW. Это позволяет моделировать не только прямые финансовые связи, но и косвенные взаимозависимости, обусловленные схожими стратегиями и бизнес-моделями.

В рамках BRIDGES для выявления аномальных изменений в структуре банковской сети и прогнозирования возникающих системных рисков используется Temporal Graph Neural Network (TGNN). TGNN анализирует последовательные изменения в связях между банками, формируя временной граф, где узлы представляют банки, а ребра — взаимосвязи, определяемые на основе финансовых показателей и балансовых данных. Сеть TGNN способна улавливать закономерности и отклонения в динамике этих связей, что позволяет выявлять потенциальные каскадные эффекты и оценивать уязвимость системы к шокам. Обучение TGNN происходит на исторических данных, позволяя ей адаптироваться к изменяющимся условиям и повышать точность обнаружения аномалий в реальном времени. Результаты анализа TGNN предоставляют информацию о банках, наиболее подверженных риску, и о потенциальных путях распространения кризиса по сети.

Раскрытие Скрытых Рисков: За Пределами Первичной Оценки

Традиционные метрики риска, такие как SRISK_CS, основываются на информации нулевого порядка — статических моментальных снимках балансов банков. Данный подход предполагает оценку рисков исключительно на основе текущего состояния активов и обязательств, игнорируя динамику изменений и взаимосвязи между финансовыми институтами. Со временем, это создает иллюзию безопасности, а затем — внезапный обвал. В результате, такие метрики не способны адекватно отразить системную уязвимость, поскольку не учитывают потенциальные каскадные эффекты, возникающие при изменении поведения банков или в структуре банковской сети. Ограниченность информации нулевого порядка приводит к недооценке рисков, связанных с изменениями в финансовой системе и ее подверженности шокам.

В отличие от традиционных методов оценки рисков, использующих статические данные балансов банков, платформа BRIDGES дополняет анализ отслеживанием информации первого порядка — динамикой ключевых финансовых показателей. Это позволяет выявлять изменения в поведении банковской системы, фиксируя тенденции в таких коэффициентах, как достаточность капитала и ликвидность. Отслеживание этих трендов позволяет оперативно выявлять потенциальные признаки ухудшения финансовой устойчивости и формировать ранние предупреждающие сигналы о надвигающихся системных рисках, что необходимо для своевременного принятия мер по стабилизации финансовой системы.

В отличие от традиционных оценок системного риска, основанных на статичных данных о балансах банков, методология BRIDGES выявляет второстепенную информацию — аномальные изменения в структуре банковской сети. Данные изменения представляют собой более сложные и потенциально катастрофические системные риски, поскольку отражают динамику взаимосвязей между финансовыми институтами, а не только их индивидуальное состояние. Анализ этих аномалий позволяет выявлять скрытые уязвимости, которые не обнаруживаются при оценке только на основе первичной информации о рисках и финансовых показателях банков.

Результаты моделирования показали, что выход из строя банка, классифицируемого как “слишком велики, чтобы обанкротиться”, приводит к системной потере депозитов в размере 44,6%. Этот показатель значительно превышает потери, возникающие при моделировании шоков для наиболее уязвимых банков (23,4%) и банков, демонстрирующих наиболее аномальное поведение (6,0%). Данные результаты указывают на критическую роль размера и взаимосвязанности банка в распространении системного риска и подчеркивают необходимость учитывать эту особенность при оценке финансовой стабильности.

Влияние на Глобальную Финансовую Стабильность

Разработанный комплекс BRIDGES предоставляет уникальную возможность не только выявлять, но и количественно оценивать системный риск в финансовой системе. Это имеет существенные последствия для регуляторного надзора и проведения стресс-тестов, поскольку позволяет перейти от статичных оценок к динамическому анализу уязвимостей. Вместо простого определения проблемных активов, BRIDGES моделирует сложные взаимосвязи между финансовыми институтами, выявляя каналы распространения шоков и оценивая потенциальный масштаб потерь. Регуляторы могут использовать эту информацию для более точной калибровки требований к капиталу, выявления системно значимых учреждений и разработки эффективных мер по предотвращению кризисов. Применение BRIDGES позволяет проводить более реалистичные стресс-тесты, учитывающие не только финансовые, но и геополитические факторы, что значительно повышает устойчивость финансовой системы к различным видам потрясений.

В условиях растущей геополитической нестабильности, понимание взаимосвязанности банковских систем и потенциала распространения кризисных явлений приобретает критическую важность. Исследования показывают, что современная финансовая архитектура характеризуется высокой степенью интеграции, что означает, что проблемы в одном финансовом учреждении могут быстро распространиться на другие, даже находящиеся в разных регионах мира. Особенно опасны скоординированные, масштабные геополитические шоки, способные спровоцировать каскадное распространение рисков и привести к практически полным системным потерям. Такая взаимосвязанность требует от регуляторов и финансовых институтов пристального внимания к каналам передачи рисков и разработки эффективных стратегий по смягчению последствий потенциальных кризисов, учитывая, что традиционные методы оценки рисков могут недооценивать степень уязвимости современной финансовой системы.

Проблема системно значимых финансовых институтов, известных как «слишком велики, чтобы обанкротиться» (Too Big To Fail), требует переосмысления подходов к оценке их роли в финансовой системе. Традиционная оценка, основанная исключительно на объеме активов, оказывается недостаточной для выявления реальных рисков. Предлагаемый фреймворк BRIDGES позволяет проводить динамическую оценку системной значимости, учитывая не только размер, но и степень взаимосвязанности с другими участниками рынка и подверженность внешним шокам. Результаты моделирования демонстрируют, что масштабный, скоординированный геополитический шок способен привести к практически полному обрушению всей финансовой системы — системные потери могут достигнуть 100%, значительно превышая ущерб от изолированного банкротства одного или нескольких финансовых институтов. Это подчеркивает необходимость более комплексного и проактивного подхода к регулированию и стресс-тестированию, направленного на выявление и смягчение системных рисков, а не просто на контроль за отдельными игроками.

Исследования показывают, что распространение паники и утрата доверия, известные как поведенческое заражение, играют ключевую роль в усилении последствий финансовых кризисов. Моделирование продемонстрировало, что Российская Федерация характеризуется значительной структурной уязвимостью, относящейся к категории “Высокий риск”. В условиях стрессового сценария средний объем капитала, остающегося в распоряжении, составляет лишь 45%, что подчеркивает повышенную чувствительность к внешним шокам и необходимость разработки эффективных мер по смягчению потенциальных рисков. Данный результат указывает на важность учета психологических факторов и механизмов распространения недоверия при оценке финансовой стабильности и разработке стратегий кризисного управления.

Исследование показывает, что паника, вызванная поведенческими факторами, играет более значимую роль в дестабилизации финансовых систем стран БРИКС, чем изначально предполагаемые финансовые уязвимости. Это подтверждает давно известную истину: рациональность — редкая вспышка стабильности в океане когнитивных искажений. Джон Дьюи как-то сказал: «Мы не учимся из опыта, а учимся из размышлений над опытом». Данная работа, анализируя динамику сетевых взаимодействий и геополитических шоков, как раз и демонстрирует необходимость осмысления происходящего, чтобы понять, как коллективные настроения и страхи способны привести к системным рискам, даже если фундаментальные показатели кажутся устойчивыми.

Что дальше?

Представленная работа, как и большинство попыток моделирования финансовых систем, неизбежно сталкивается с фундаментальной проблемой: все модели основаны на допущении, что поведение экономических агентов хоть сколько-нибудь предсказуемо. Однако, история демонстрирует, что рынки полны энтузиазма, пока не оказываются в убытке. Любое “рациональное поведение инвестора” — это всего лишь эмоциональная реакция, облеченная в форму графиков и коэффициентов. Следовательно, будущие исследования должны сосредоточиться не на усложнении математических конструкций, а на более глубоком понимании когнитивных искажений и психологии паники.

Особый интерес представляет вопрос о динамической природе сетевых связей между банками. Статичные модели, как правило, недооценивают скорость распространения шоков, особенно в условиях геополитической нестабильности. Вместо того чтобы искать универсальные закономерности, стоит признать, что каждая новая волна кризисов порождает уникальную конфигурацию взаимосвязей, требующую индивидуального анализа. В конечном итоге, финансовая стабильность — это не вопрос математической точности, а искусство управления страхом.

И, пожалуй, самое главное: не стоит забывать, что любая модель — это лишь упрощенное отражение реальности. Увлечение детализацией часто приводит к потере главного — к пониманию того, что человек — это не рациональный агент, а биологическая гипотеза, склонная к систематическим ошибкам. Будущее финансового моделирования — за скромностью и признанием границ познания.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.20515.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-24 06:28