Неэмиссионный контур национальной финансовой системы и принцип когнитивного моделирования при его стресс-тестировании

Актуальность исследования определяется тем, что в условиях трансформации международной валютной системы и санкционного давления Россия стоит перед необходимостью занять проактивную позицию в плане обеспечения суверенного характера национальной финансово-денежной системы. В этом контексте коллективом исследователей Института инновационных финансовых инструментов и технологий РЭУ им. Г. В. Плеханова разработана модель по формированию инвестиционного (резервного) контура национальной финансовой системы, основывающаяся на применении мультитоварного и мультивалютного индексов ценовой устойчивости, проверка степени устойчивости к внешней среде и возможности практического применения которой составила цель рассматриваемого исследования. Основой доказательной базы выбрана методология стресс-тестирования рисковых факторов, сопровождающих функционирование модели. Для реализации процедуры стресс-тестирования использован аппарат когнитивного моделирования, способный в рамках своей междисциплинарности работать со слабоформализуемыми ситуациями и экспертными параметрами. На основе сформированного списка управляющих факторов построена когнитивная модель в матричной и графовой форме, проведен анализ ее структурной устойчивости и сопротивляемости внешним факторам. Основная гипотеза, выдвинутая в исследовании, заключается в способности предложенной модели выпуска, обращения и погашения финансовых инструментов, обеспеченных сырьевыми товарами, валютами дружественных стран и иными активами, преодолеть основные стрессы (риски), которые порождаются выбранными авторами управляющими факторами. Эта гипотеза была апробирована путем использования сценарного подхода, в рамках которого тестировался ряд сценариев, соответствующих группам рисков, привязанных к этапам функционирования финансовых инструментов в инвестиционном (резервном) контуре. Содержательная постановка сценариев и их реализация импульсной моделью позволила получить результаты в разрезе трех вариантов развития ситуации. Они показали устойчивость оптимистического и базового сценариев к стресс-тестам и подтвердили практическую ценность разработанного подхода к формированию неэмиссионного (резервного) контура национальной финансовой системы.

1. Глазьев С. Ю. Рывок в будущее. Россия в новых технологическом и мирохозяйственном укладах. М.: Книжный мир; 2018. 768 с.

2. Багдасарян В. Э., Иерусалимский Ю. Ю., архимандрит Сильвестр (Лукашенко С. П.). Хаос как стратегия глобализма. М.: Отчий дом; 2023. 688 с.

3. Рябухин С. Н., Минченков М. А., Водянова В. В. и др. Дуальные товары. Инновационные финансовые инструменты и технологии. М.: Научная библиотека; 2023. 216 с.

4. Рябухин С. Н. Новые финансовые инструменты и технологии в условиях глобальных трансформаций. Научные труды Вольного экономического общества России. 2022;235(3):105-108. DOI: 10.38197/2072-2060-2022-235-3-105-108

5. Пищик В. Я., Алексеев П. В. Особенности и факторы реализации резервным активом функции мировых денег в современной МВФС. Финансы: теория и практика. 2024;28(5):21-30. DOI: 10.26794/2587-5671-2024-28-5-21-30

6. Васюков Е. А., Колесов В. П. Направления сотрудничества стран БРИКС в области валютных отношений: проблемы и перспективы. Финансы, деньги, инвестиции. 2023;(1):3-9. DOI: 10.36992/2222-0917_2023_1_3

7. Кузнецов А. В. Концептуальные подходы к формированию устойчивой мировой валютно-финансовой системы. Финансы: теория и практика. 2023;27(4):164-172. DOI: 10.26794/2587-5671-2023-27-4-164-172

8. Крылова Л. В. Возможность использования цифровых валют для трансграничных платежей в условиях санкций. Финансы: теория и практика. 2024;28(2):101-111. DOI: 10.26794/2587-5671-2024-28-2-101-111

9. Auer R., Lewrick U., Paulick J. DeFiying gravity? An empirical analysis of cross-border Bitcoin, Ether and stablecoin flows. BIS Working Papers. 2025;(1265). URL: https://www.bis.org/publ/work1265.pdf (дата обращения: 17.05.2025).

10. Джу О. С. Прогнозирование устойчивости бюджетной системы в условиях развития интеграционных процессов с применением метода когнитивного моделирования. Вестник Ростовского государственного экономического университета (РИНХ). 2021;(3):177-185.

11. Воронова Н. С., Яковлева Е. А., Шарич Э. Э., Яковлева Д. Д. Когнитивное моделирование процесса принятия решений в финансах. Экономика, предпринимательство и право. 2022;12(2):761-776. DOI: 10.18334/epp.12.2.114232

12. Ломакин Н. И., Марамыгин М. С., Московцев А. Ф. и др. Когнитивное моделирование устойчивого развития банковской системы в условиях инновационных трансформаций. Международная экономика. 2023;(10):715- 733. DOI: 10.33920/vne-04-2310-06

13. Лапшина И. В., Алексеева А. В. Риски декарбонизации в геополитической среде современных государств с позиции когнитивного моделирования. Гуманитарные и социальные науки. 2023;101(6):9-19. DOI: 10.18522/2070-1403-2023-101-6-9-19

14. Борисова В. В. О возможностях когнитивного моделирования в задачах стратегического управления. Инновации и инвестиции. 2023(4):117-122.

15. Юдицкий С. А., Владиславлев П. Н. Предпроектное моделирование функционирования организационных систем. М.: Научтехлитиздат; 1999. 120 с.

16. Горелова Г. В., Бадван Н. Л. Межотраслевое движение финансового капитала: когнитивное моделирование. Вестник Адыгейского государственного университета. Серия: Экономика. 2018;(2):132-142.

17. Катасонов В. Ю. Золото в мировой и российской истории XIX-XXI вв. М.: Родная страна; 2017. 448 с.

18. Сотников Д. С., Журавлева О. В., Варвус С. А., Буевич А. П. Роль золота в современной экономике. Финансы: теория и практика. 2025;29(2):238-250. DOI: 10.26794/2587-5671-2025-29-2-238-250

19. Casti J. L. Connectivity, complexity, and catastrophe in large-scale systems. Chichester: John Wiley & Sons Ltd; 1979. 218 p.