резюме_Ларионов_рус_26 10 2018 (Разработка и внедрение показателей рисков платежных систем в надзорную деятельность Банка России), страница 3

Это приводит к тому, что операторы платежных системустанавливают различные, достаточно произвольные, требования к операторамуслуг платежной инфраструктуры. Применение таких требований не всегдапозволяет обеспечить устойчивость оператора услуг платежной инфраструктуры.Более того, в законе содержится минимальный перечень требований к операторамплатежных систем и операторам услуг платежной инфраструктуры, нацеленных11на оценку их финансового состояния. К примеру, данным федеральным закономустановлено, что организация, не являющаяся кредитной организацией ижелающая стать оператором платежной системы, должна обладать чистымиактивами в размере не менее 10 млн руб.Международный опыт Европейского центрального банка и ФедеральнойрезервнойсистемыСШАдемонстрируетцелесообразностьпримененияфинансовых показателей, таких как показатели уставного капитала, чистыхактивов, собственных средств, объема денежных средств, а также ликвидныхактивов. В качестве показателей ликвидных активов могут использоватьсяобъемы валютных активов и ценных бумаг.Ключевая роль влияния институциональных показателей подтверждена втеоретических исследованиях.

В частности, на устойчивость оператора услугплатежной инфраструктуры оказывает воздействие наличие сервисов, к примеру,внутридневного кредита. В случае, если оператор платежной системы на раннейстадии определил требования к наличию возможности по предоставлениювнутридневного кредита, то такие операторы будут демонстрировать большуюустойчивость функционирования.Показатели внешней макроэкономической среды возможно учесть спомощью данных о категории платежной системы (национально значимая,социально значимая и системно значимая). Значимость платежной системыопределяется на основе объема переведенных средств через платежную систему, атакжеколичествапродемонстрировалпереводов.взаимосвязьсостоянием платежных систем.АнализвнешнейэмпирическихисследованиймакроэкономическойсредыиНа устойчивость оператора услуг платежнойинфраструктуры будет оказывать воздействие состояние системы управлениярисками (модель организации системы управления рисками), а также структураплатежной системы.Таким образом, диссертационное исследование концентрируется именно нафинансовых и институциональных показателях.122.2.

Бинарные пробит регрессии оценки факторов устойчивости операторовуслуг платежной инфраструктурыДля оценки значимости финансовых и институциональных показателей висследовании было построено две эконометрических модели: модель сфинансовыми переменными и модель с институциональными переменными,определяющиезначимыефинансовыеиинституциональныепоказателиустойчивости операторов услуг платежной инфраструктуры. Данные моделинаправленынаподтверждениеследующихэмпирическихгипотез,сформулированных на основе анализа международного и отечественного опыта, атакже теоретических и эмпирических исследований:Увеличениеуставногокапиталаоператорауслугплатежнойинфраструктуры приводит к повышению устойчивости функционирования;Увеличение объема денежных средств у оператора услуг платежнойинфраструктуры уменьшает вероятность его исключения из Реестра операторовплатежных систем;Чем больше у оператора услуг платежной инфраструктуры чистых активов,тем меньше вероятность того, что оператор будет исключен из Реестраоператоров платежных систем;Чем больше требование к опыту функционирования оператора услугплатежной инфраструктуры, тем меньше вероятность его исключения из Реестраоператоров платежных систем;Наличие сервисов, таких как внутридневной кредит, пул ликвидности ведетк росту устойчивости оператора услуг платежной инфраструктуры в платежнойсистеме.В качестве зависимой переменной был использован факт регистрацииоператора услуг платежной инфраструктуры в Реестре операторов платежныхсистем.

Соответственно, риск/ущерб может быть связан с данными обисключении из Реестра операторов платежных систем. В случае, если операторуслуг платежной инфраструктуры был исключен из Реестра, то значениезависимой переменной было равно – 1, в случае, если не исключен – 0.13Построениеинституциональнымиэконометрическихмоделейгруппами переменныхспозволилофинансовымииопределить наборзначимых переменных.

Необходимо было также оценить целевые значенияпоказателей,гарантирующиеустойчивостьоператорауслугплатежнойинфраструктуры. По финансовым показателям, а также по показателю опытаработы, были подобраны дамми переменные, отражающие целевые значенияиндикаторов (то есть, к примеру, помимо определения факта значимоститребования к опыту определяется конкретное количественное значение).Значимость дамми переменных, помимо значимости финансового показателя,позволит определить необходимое целевое значение.Модель с финансовыми переменнымиДанная модель построена на годовых статистических данных с 2014 по 2017годы19. Модель с финансовыми переменными включает показатели (таблица 1),учитывающие целевые значения индикаторов. Рассматриваемые финансовыепоказатели были разделены на 3 основные группы: показатели ликвидности,показатели качества активов, показатели обязательств.

Данные по тремгруппам указанных показателей были взяты с сайта Банка России, базы данныхМобиле, данных агентства СПАРК.Для оценки влияния финансовых показателей на устойчивость операторовуслуг платежной инфраструктуры были построены бинарная панельная регрессияи бинарные логистические регрессии. Результаты регрессий представлены втаблице 2.Период с 2014 года был выбран в связи с тем, что первые исключения из Реестра операторовплатежных систем были сделаны в 2014 году. До этого момента осуществлялась регистрацияплатежных систем.1914Таблица 1 – Система финансовых показателей20, отражающих устойчивостьоператоров услуг платежной инфраструктуры, млн рублейНазваниепеременнойМинимальное пороговоезначениеСреднее пороговоезначениеМаксимальноепороговоезначениеПоказатели ликвидностиВалютные активыБолее 3000Более 6000Более 9000Денежные средстваБолее 1000Более 2000Более 3000Показатели качества активовЧистые активыБолее 2000Более 6000Более 4000Уставной капиталБолее 100Более 200Более 300Чистая прибыльБолее 0Более 50Более 100Показатель обязательствОперационныеБолее 1000Более 3000Более 5000расходыИсточник: составлена автором диссертации на основе данных сайта Банка России, базы данныхагентства Мобиле, а также данных агентства СПАРКТаблица 2 – Эконометрические результаты модели с финансовымипеременнымиНазвание переменнойПолная модель –логистическаярегрессияВалютные активы более 3000млн рублейВалютные активы более 6000млн рублейВалютные активы более 9000млн рублейДенежные средства более 1000млн рублейДенежные средства более 2000млн рублейДенежные средства более 3000млн рублей1,19991Логистическаярегрессия созначимымипеременными1,364053**Маржинальныеэффекты-1,045061**-0,1816333**0,2370748**-3,3100067,786359-4,824567-4,747453,907719Пороговые значения были выбраны статистически с учетом максимизации критериевкачества эконометрических оценок.

Ожидается, что увеличение значений показателей качестваактивов и показателей ликвидности повышает устойчивость оператора услуг платежнойинфраструктуры. Увеличение показателей обязательств оказывает негативное воздействие наустойчивость операторов услуг платежной инфраструктуры.2015Чистые активы более 2000 млнрублейЧистые активы более 4000 млнрублейЧистые активы более 6000 млнрублейУставной капитал более 100млн рублейУставной капитал более 200млн рублейУставной капитал более 300млн рублейНеотрицательная чистаяприбыльЧистая прибыль более 50 млнрублейЧистая прибыль более 100 млнрублейОперационный расходы более1000 млн рублейОперационные расходы более3000 млн рублейОперационные расходы более5000 млн рублейОстатки-1,018283**0,463274-0,3067472Количество наблюдений144163163Prob>chi20,00910,0170-R-квадрат0,33600,1175--4,7841435,459388-1,484286-0,6035693*-0,1049014*-0,6004165*-0,1043534*-0,5872104*-0,1020582*10,05074-11,258541,2382950,13266960,26276940,0762038-5,5096395,095115Источник: составлена автором диссертации, звезды отражают p-value: *** p<0.01, **p<0.05,*p<0.1Полученнаябинарнаялогистическаярегрессияявляетсязначимой.Классификационная таблица демонстрирует, что модель предсказывает 88,34 %случаев.

ROC-кривая демонстрирует высокое значение в 0,7279 (рисунок 1). Длякорректной интерпретации полученных результатов в модели были рассчитанысредние маржинальные эффекты.0.500.000.25Sensitivity0.751.00160.000.250.501 - Specificity0.751.00Area under ROC curve = 0.7279Рисунок 1 – ROC- кривая для модели с финансовыми переменнымиИсточник: составлен автором диссертацииВ результате была определена группа значимых финансовых показателей,значительно влияющих на финансовое состояние оператора услуг платежнойинфраструктуры (рисунок 2).Неотрицательная чистая прибыльДенежные средства больше 2000 млн рублейВалютные активы больше 3000 млн рублейУставной капитал больше 200 млн рублейЧистые активы больше 6000 млн рублей-25,00% -20,00% -15,00% -10,00% -5,00%0,00%5,00% 10,00% 15,00% 20,00% 25,00% 30,00%Чистые активы больше 6000 млн рублейУставной капитал больше 200 млн рублейВалютные активы больше 3000 млн рублейДенежные средства больше 2000 млн рублейНеотрицательная чистая прибыльРисунок 2 – Факторы, влияющие на снижение/увеличение вероятности исключения операторовуслуг платежной инфраструктуры из Реестра операторов платежной системыИсточник: построен автором диссертации17Было установлено, что на устойчивость оператора услуг платежнойинфраструктуры оказывает положительное воздействие показатель чистыхактивов, уставного капитала, денежных средств и чистой прибыли.

В случаепревышенияпороговыхзначений,такойоператоруслугплатежнойинфраструктуры будет демонстрировать большую устойчивость. В частности,если объем чистых активов оператора услуг платежной инфраструктуры более 6млрд руб., то вероятность его исключения из Реестра снижается на 10,5%.Негативноевоздействиенаустойчивостьоператорауслугплатежнойинфраструктуры оказывает превышение объема валютных активов в 3000 млн руб.Модель с институциональными переменнымиВо вторую группу факторов устойчивости оператора услуг платежнойинфраструктуры входят институциональные характеристики платежной системы,включающиекакорганизационные особенности,такитехнологическиехарактеристики проводимых операций.Рассматриваемые показатели можно разделить на два вида: показателибесперебойности функционирования платежных систем и институциональныехарактеристики платежных систем, связанные с моделью организации системыуправления рисками, реализацией дополнительных сервисов внутридневногокредитования и организацией взаимодействия между операторами услугплатежной инфраструктуры, и оператором платежной системы (таблица 3).Информация по институциональным показателям платежных систем была взятаиз Правил платежных систем, а также с сайта Банка России.Таблица 3 – Описание переменных для модели с институциональнымипеременнымиНазваниепеременнойТребования к опытуработыОписание пороговыхзначений и переменныхболее 3 лет, более 5 летВремя восстановленияпосле сбояболее 24 ч, более 48 чИнтерпретацияЧем выше требование к опыту работы,тем выше устойчивость операторауслуг платежной инфраструктурыЧем меньше время восстановления,тем выше устойчивость18Время восстановленияпосле сбоя (P1)Время междусобытиями (P2)Количествопроведенныхплатежей к общемуколичеству (P3)Показательдоступностиплатежной системы(P4)Среднее количествоинцидентов (P5)Наличиевнутридневногокредита в платежнойсистемеЯвляется липлатежная системанациональнозначимойЯвляется липлатежная системасоциально значимойСовпадениеинфраструктуры(полностью разныеоператоры)Совпадениеинфраструктуры(оператор платежнойсистемы выполняетодну из функцийоператора услугплатежнойинфраструктуры)Организация системыуправления рискамиНаличие требования коператору услугПрименение индикатора P1в платежной системе(дамми переменная)Применение индикатора P2в платежной системе(дамми переменная)Применение индикатора P3в платежной системе(дамми переменная)Применение увеличиваетустойчивостьПрименение индикатора P4в платежной системе(дамми переменная)Применение увеличиваетустойчивостьПрименение индикатора P5в платежной системе(дамми переменная)Реализована ли вплатежной системефункция внутридневногокредита (даммипеременная)дамми переменная, да –1,нет – 0Применение увеличиваетустойчивостьПрименение увеличиваетустойчивостьПрименение увеличиваетустойчивостьСервис увеличивает устойчивостьДанная категория являетсяиндикатором устойчивостидамми переменная, да –1,нет – 0Данная категория являетсяиндикатором устойчивостиОператорами услугплатежной инфраструктурыявляются неаффилированные друг сдругом юридические лица(1 – да, 0 – нет)Хотя бы одна из функцийоператоров услугплатежной инфраструктурывыполняется Операторомплатежной системы (но неполностью).