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, 5th 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).