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.