Введение

Рынок цифровых финансовых активов в Российской Федерации развивается как новый сегмент финансовой системы. ЦФА используются эмитентами для привлечения финансирования, а инвесторами как инструмент вложения средств в цифровой форме. В российском регулировании ЦФА рассматриваются как цифровые права, включающие денежные требования, права участия в капитале непубличного акционерного общества, возможность осуществления прав по эмиссионным ценным бумагам и право требовать их передачи [7].

Актуальность исследования определяется быстрым ростом рынка ЦФА и преобладанием долговых выпусков. По данным Банка России, рынок ЦФА продолжает активно развиваться, при этом значительную часть размещенного объема составляют долговые инструменты, схожие с облигациями [9]. Это делает кредитный риск одним из ключевых элементов оценки таких активов.

Однако цифровой финансовый актив нельзя рассматривать только как цифровую форму долгового требования. Его устойчивость зависит не только от платежеспособности эмитента, но и от ликвидности вторичного обращения, надежности оператора информационной системы, устойчивости цифровой инфраструктуры и правовой определенности условий выпуска. В научной литературе также отмечаются проблемы фрагментации инфраструктуры, информационной асимметрии и недостаточной защиты инвесторов на рынке ЦФА [4], [5].

1. Постановка проблемы

Для долговых ЦФА базовым риском является кредитный риск эмитента. Если цифровой финансовый актив удостоверяет денежное требование, инвестор принимает риск неисполнения обязательства. Для оценки данного компонента может использоваться логика ожидаемых потерь, основанная на параметрах PD, LGD и EAD. Данный подход применяется в международной практике кредитного риск-менеджмента, в том числе в рамках внутренних рейтинговых подходов [11].

В то же время специфика ЦФА заключается в том, что кредитный риск не исчерпывает риск-профиль выпуска. Даже при приемлемом кредитном качестве эмитента инвестор может столкнуться с невозможностью продать актив до срока погашения, широким спредом между ценой покупки и продажи, технической недоступностью платформы или неопределенностью правового режима. Поэтому для оценки устойчивости выпуска необходимо учитывать дополнительные факторы.

Первым таким фактором является ликвидность вторичного рынка. Международная организация комиссий по ценным бумагам IOSCO относит к традиционным показателям ликвидности объем торгов, рыночный оборот и спрэд между покупкой и продажей [12]. Для ЦФА эти параметры особенно важны, поскольку рынок еще не обладает развитым вторичным обращением.

Вторым фактором является операционно-инфраструктурный риск. ЦФА существуют и обращаются в информационной системе, поэтому сбои платформы, киберинциденты и недоступность критических функций могут непосредственно повлиять на права инвесторов. Базельский комитет подчеркивает необходимость управления операционной устойчивостью и восстановления критических операций в пределах допустимой толерантности [14].

Третьим фактором является правовая и институциональная сложность выпуска. Сложная структура выплат, участие нескольких посредников или наличие трансграничного элемента могут усиливать последствия финансового или технологического стресса.

Следовательно, требуется модель, которая позволит объединить эти компоненты в единый показатель устойчивости выпуска.

2. Модель динамического буфера устойчивости выпуска ЦФА

Под динамическим буфером устойчивости выпуска ЦФА понимается расчетная величина защитного покрытия, определяемая с учетом кредитного риска эмитента, риска неликвидности, операционно-инфраструктурного риска и юридической сложности выпуска.

Модель строится в четыре этапа.

На первом этапе рассчитывается ожидаемая потеря по выпуску:

EL = PD × LGD × EAD, (1)

где PD — вероятность дефолта эмитента за срок обращения выпуска;

LGD — доля потерь в случае дефолта;

EAD — объем требований на момент дефолта.

Далее ожидаемая потеря нормируется на объем выпуска:

EL* = EL / V = PD × LGD × (EAD / V), (2)

Где: V — общий объем выпуска ЦФА.

Нормирование необходимо для выражения кредитного риска в доле от объема выпуска.

На втором этапе рассчитывается индекс неликвидности выпуска:

LI = λT × (1 − min(T / Tref; 1)) + λS × min(S / Scrit; 1), (3)

где: T- квартальный вторичный оборот выпуска / объем выпуска;

Tref — референтный уровень оборота для сопоставимых выпусков;

S — средний спред между покупкой и продажей;

Scrit — критический уровень спреда;

λT, λS — веса компонентов ликвидности.

Параметры Tref и Scrit не являются фиксированными нормативами. Они должны определяться на основе исторических данных, статистики оператора обмена, сопоставимых выпусков или стресс-сценариев. Для сопоставимости индекса выполняется условие: λT + λS = 1

На третьем этапе рассчитывается индекс операционно-инфраструктурного риска:

OI = μD × min(D / Dmax; 1) + μI × I, (4)

где: D — совокупное время недоступности критических функций ОИС;

Dmax — предельный уровень допустимой недоступности;

I — индикатор существенного технологического или киберинцидента;

μD, μI — веса компонентов операционного риска.

Показатель I принимает значение 1 при наличии существенного технологического или киберинцидента и 0 при его отсутствии. Для сопоставимости индекса выполняется условие: μD + μI = 1

Значение Dmax должно определяться правилами оператора, внутренней политикой операционной устойчивости или требованиями регулятора.

На четвертом этапе вводится мультипликатор юридической и институциональной неопределенности:

M = 1 + γC × C + γN × N + γX × X, (5)

где: C — индикатор сложной структуры выплат;

N — индикатор многоуровневой посреднической модели;

X — индикатор трансграничного элемента;

γC, γN, γX — калибруемые коэффициенты влияния факторов.

Показатели C, N и X принимают бинарные значения: 1 — если фактор присутствует, 0 — если отсутствует.

Базовый коэффициент риска выпуска определяется по формуле:

R₀ = EL* + α × LI + β × OI, (6)

где: EL* — нормированная ожидаемая потеря;

LI — индекс неликвидности;

OI — индекс операционно-инфраструктурного риска;

α — коэффициент чувствительности к риску неликвидности;

β — коэффициент чувствительности к операционно-инфраструктурному риску.

Итоговый коэффициент буфера устойчивости рассчитывается как:

R = R₀ × M, (7)

Минимальный стабилизационный буфер выпуска определяется по формуле:

B = V × R, (8)

где: B — минимальный стабилизационный буфер выпуска.

Предложенная модель позволяет дифференцировать режим обращения ЦФА в зависимости от риск-профиля выпуска.

Таблица 1

Режим обращения в зависимости от риск-профиля

Пороговые значения для отнесения выпуска к тому или иному режиму могут определяться Банком России, оператором информационной системы или оператором обмена на основе статистики рынка, стресс-тестирования и накопленных данных о дефолтах, спредах, оборотах и операционных инцидентах.

Главное преимущество модели заключается в том, что она не ограничивается оценкой вероятности дефолта, а учитывает специфику ЦФА как цифрового, инфраструктурно зависимого финансового инструмента.

Заключение

Развитие рынка цифровых финансовых активов в России сдерживается отсутствием надлежащей правовой базы и опыта организации подобных отношений самими участниками рынка. В настоящее время готовятся поправки в законодательство, которые призваны существенно упростить деятельность операторов. Рынок ЦФА все больше приближается к классическому фондовому рынку, где все участники- брокеры, биржи и депозитарии- обладают разным уровнем риска, выполняют определенные законодательством роли, но имеют свой интерес, самостоятельно принимают решения и могут конкурировать с другими участниками рынка. Все это усложняет систему оценки финансовой устойчивости участников и успешности выбранной ими инвестиционной стратегии. Разработанная авторами модель позволяет оценивать режим обращения цифровых финансовых активов, что будет имеет практический интерес для участников рынка ЦФА.

Литература:

1. Прохоров, В. В. Цифровые финансовые активы: учебник для вузов / В. В. Прохоров, И. П. Рожнов. — Москва: Издательство Юрайт, 2026. — 298 с. — (Высшее образование). — ISBN 978–5–534–21399–7. — Текст: электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/590487 (дата обращения: 05.05.2026).
2. Гончаров А. И., Садков В. А., Орлова А. А. Цифровые финансовые активы как технология фиксации имущественных требований и обмена данными о них // Юридическая наука и практика: Вестник Нижегородской академии МВД России. — 2024. — № 3. — С. 160–165.
3. Рождественская Т. Э., Гузнов А. Г. Особенность правового статуса оператора информационной системы, в которой осуществляется выпуск цифровых финансовых активов, и оператора обмена цифровых финансовых активов как организаций, обеспечивающих цифровые финансовые технологии // Вестник Университета имени О. Е. Кутафина. — 2021. — № 9. — С. 124–134.
4. Манахова И. В., Колмыков К. А. Цифровые финансовые активы на современном финансовом рынке: систематизация опыта и трендов в России // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Экономика. Управление. Право. — 2025. — Т. 25. — Вып. 2. — С. 116–126.
5. Санникова, Л. В. Законодательство о цифровых финансовых активах: на пороге реформ / Л. В. Санникова, О. И. Андреева // Вестник Томского государственного университета. Право. — 2025. — № 58. — С. 48–64.
6. Мнацаканян Л. С., Гамиловская А. А. Риски цифровых финансовых активов // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2024. № 6–2. С. 345–352;
7. Банк России. Цифровые финансовые активы и их операторы.
8. Банк России. Операторы информационных систем.
9. Банк России. Обзор финансовых инструментов за 2025 год.
10. Банк России. Обзор рисков финансовых рынков. Октябрь 2025 года.
11. Basel Committee on Banking Supervision. Basel Framework: IRB approach — risk components.
12. IOSCO. Factors Influencing Liquidity in Emerging Markets.
13. IOSCO. Guidance for Open-ended Funds for Effective Implementation of the Recommendations for Liquidity Risk Management.
14. Basel Committee on Banking Supervision. Principles for Operational Resilience.
15. Эксперт РА. Рынок цифровых финансовых активов: в зоне турбулентности.