ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ. 3

1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ КРЕДИТНОГО РИСКА НА КРИПТОВАЛЮТНЫХ БИРЖАХ.. 6

1.1. Сущность и специфика кредитного риска в системе криптовалютного трейдинга. 6

1.2. Классификация и характеристика методов оценки кредитных рисков на цифровых торговых площадках. 12

1.3. Теоретические подходы к прогнозированию угрозы ликвидации позиций в криптовалютной торговле. 19

2. ПРАКТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПРИМЕНЕНИЯ МОДЕЛЕЙ ОЦЕНКИ И СНИЖЕНИЯ КРЕДИТНОГО РИСКА.. 29

2.1. Анализ существующих математических моделей прогнозирования кредитного риска на криптовалютных биржах. 29

2.2. Комплексная оценка эффективности инструментов управления рисками ликвидации. 39

2.3. Разработка рекомендаций по совершенствованию системы минимизации кредитных рисков на криптовалютных торговых платформах. 49

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. 58

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ.. 60

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность исследования обусловлена стремительным развитием рынка криптовалют и цифровых финансовых инструментов, что требует формирования эффективных механизмов оценки и управления кредитными рисками в условиях высокой волатильности криптоактивов, отсутствия единых регулятивных стандартов и специфических особенностей функционирования децентрализованных торговых платформ, при этом существующие традиционные подходы к кредитному риск-менеджменту зачастую оказываются недостаточными для адекватного прогнозирования угрозы ликвидации позиций в криптовалютной торговле, что актуализирует необходимость разработки специализированных математических моделей и инструментов минимизации рисков с учетом динамических характеристик цифровых активов и особенностей поведения участников криптовалютного рынка.

Объект исследования — экономические отношения, складывающиеся в процессе осуществления кредитных операций и управления рисками на криптовалютных торговых платформах.

Предмет исследования — теоретические, методологические и прикладные аспекты моделирования кредитного риска и прогнозирования угрозы ликвидации позиций в системе криптовалютного трейдинга.

Цель исследования — создание комплексной системы моделирования кредитного риска на криптовалютных биржах и формулирование научно обоснованных рекомендаций по совершенствованию методов оценки и снижения угрозы ликвидации торговых позиций.

Задачи исследования:

• исследование сущности и специфики кредитного риска в системе криптовалютного трейдинга;
• классификация и характеристика методов оценки кредитных рисков на цифровых торговых площадках;
• изучение теоретических подходов к прогнозированию угрозы ликвидации позиций в криптовалютной торговле;
• анализ существующих математических моделей прогнозирования кредитного риска на криптовалютных биржах;
• комплексная оценка эффективности инструментов управления рисками ликвидации;
• разработка рекомендаций по совершенствованию системы минимизации кредитных рисков на криптовалютных торговых платформах.

Степень разработанности — в литературе настоящая тема исследовалась в трудах таких учёных как: Алексеенко, А.П., Андреев, Д.К., Афзалова, Д.И., Бачканов, Х.А., Бойкова, А.В., Воскресенская, О.В., Глухов, И.А., Гордиенко, Е.В., Дождева, Е.Е., Дулатова, Н.В., Евстефеева, М.С., Карасева, А.С., Костюков, Д.А., Малик, А.И., Мосакова, Е.А., Наумов, П.А.

Научная новизна исследования состоит в разработке интегрированного подхода к моделированию кредитного риска в криптовалютной среде с учетом специфических характеристик цифровых активов и формировании методологической базы для прогнозирования угрозы ликвидации позиций на основе современных математических методов и алгоритмов машинного обучения.

Гипотеза исследования заключается в предположении, что эффективность управления кредитными рисками на криптовалютных биржах может быть существенно повышена посредством применения специализированных математических моделей, учитывающих волатильность криптоактивов, поведенческие факторы участников рынка и технологические особенности функционирования цифровых торговых платформ.

Методологическая основа исследования включает совокупность общенаучных методов познания (системный анализ, синтез, индукция, дедукция), специальных экономико-математических методов (эконометрическое моделирование, статистический анализ, методы машинного обучения), а также прикладных методов исследования (компьютерное моделирование, анализ временных рядов, стресс-тестирование), применение которых позволило комплексно исследовать процессы формирования и управления кредитными рисками в системе криптовалютного трейдинга.

Информационная база исследования представлена данными ведущих криптовалютных бирж, аналитическими отчетами специализированных агентств, статистическими материалами регулятивных органов в сфере цифровых финансовых активов, научными публикациями отечественных и зарубежных исследователей по проблематике криптовалютных рынков, а также результатами эмпирического анализа торговых данных и показателей ликвидности ведущих криптовалютных торговых платформ.

Теоретическая основа — труды таких учёных как: Титов, А.Б., Насыбуллина, К.И., Переход, С.А., Малышева, Е.Н., Арсланов, К.М., Джарбулов, Т.Н., Золотарев, И.А., Маслова, М.А., Разводовская, М.О., Раловец, А.А., Парамонов, А.И., Сегба Фуини, И.Ж., Пьяных, А.И., Суннатиллаев, Ф.Ш., Ястребов, А.А., Асенчик, О.Д.

Теоретическая и практическая значимость исследования определяется возможностью использования разработанных положений и выводов для развития научных представлений о специфике кредитного риска в цифровой экономике, а также в практической деятельности криптовалютных бирж при совершенствовании систем риск-менеджмента и прогнозирования угрозы ликвидации.

Структура исследования — исследование состоит из введения, двух глав, заключения и списка использованных источников.

 

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

Нормативные правовые акты

1. Федеральный закон от 02.12.1990 № 395-1 (ред. от 01.04.2025) «О банках и банковской деятельности». [Электронный ресурс]. — Режим доступа. — URL: (ttps://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_5842/)
2. Федеральный закон от 07.08.2001 № 115-ФЗ (ред. от 23.05.2025) «О противодействии легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма» (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.06.2025). [Электронный ресурс]. — Режим доступа. — URL:  (ttps://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_32834/)
3. Федеральный закон от 10.07.2002 № 86-ФЗ (ред. от 01.04.2025) «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)». [Электронный ресурс]. — Режим доступа. — URL:  (ttps://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_37570/)
4. Федеральный закон от 22.04.1996 № 39-ФЗ (ред. от 28.12.2024) «О рынке ценных бумаг» (с изм. и доп., вступ. в силу с 25.04.2025). [Электронный ресурс]. — Режим доступа. — URL:  (ttps://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_10148/)
5. Федеральный закон от 26.10.2002 № 127-ФЗ (ред. от 23.05.2025) «О несостоятельности (банкротстве)» (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.06.2025). [Электронный ресурс]. — Режим доступа. — URL:  (ttps://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_39331/)
6. Федеральный закон от 31.07.2020 № 259-ФЗ (ред. от 28.12.2024) «О цифровых финансовых активах, цифровой валюте и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации» (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.01.2025). [Электронный ресурс]. — Режим доступа. — URL: (ttps://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_358753/)

Учебная и специальная литература

7. Алексеенко, А. П. Правовое регулирование деятельности криптовалютных бирж в ведущих финансовых центрах Восточной Азии / А. П. Алексеенко // Международное публичное и частное право. — 2022. — № 5. — С. 29-32. — DOI 10.18572/1812-3910-2022-5-29-32. — EDN OSJPOH.
8. Андреев, Д. К. Персонализированный мониторинг в сервисах криптовалютных бирж / Санкт-Петербург: ООО «Скифия-принт», 2025. — С. 79-86. — EDN DGRVUM.
9. Афзалова, Д. И. Конкуренция криптовалютных и классических фондовых бирж: влияние на российский фондовый рынок / Д. И. Афзалова, К. И. Насыбуллина, С. А. Переход // Финансовые рынки и банки. — 2024. — № 12. — С. 335-340. — EDN CXIMHL.
10. Бачканов, Х. А. Преступная деятельность посредством криптовалютной биржи Binance / Белгород: Белгородский юридический институт Министерства внутренних дел Российской Федерации им. И.Д. Путилина, 2023. — С. 17-20. — EDN FCAOVA.
11. Бойкова, А. В. Международная практика банкротства криптовалютных бирж / А. В. Бойкова, Е. Н. Малышева // Экономика и предпринимательство. — 2023. — № 11(160). — С. 329-331. — DOI 10.34925/EIP.2023.160.11.060. — EDN PPWSGR.
12. Воскресенская, О. В. Крах биржи FTX и его влияние на криптовалютный рынок / О. В. Воскресенская // E-Scio. — 2022. — № 12(75). — С. 359-363. — EDN GAUVKL.
13. Глухов, И. А. Интеграция криптовалютных бирж в систему российского права / И. А. Глухов, К. М. Арсланов // Вопросы российского и международного права. — 2024. — Т. 14, № 2-1. — С. 342-354. — DOI 10.34670/AR.2024.61.53.030. — EDN FNDTJN.
14. Гордиенко, Е. В. Банкротство криптовалютных бирж: ключевые проблемы и возможные решения / Издательский центр Университета имени О.Е. Кутафина (МГЮА), 2024. — С. 191-192. — EDN PKFXWS.
15. Дождева, Е. Е. Новые подходы к формированию криптовалютных бирж в РФ / Е. Е. Дождева, Т. Н. Джарбулов // Экономика и предпринимательство. — 2023. — № 5(154). — С. 334-336. — DOI 10.34925/EIP.2023.154.5.063. — EDN ZJFWQD.
16. Дулатова, Н. В. Цифровая валюта: перспективы и анализ рынка криптовалютных бирж России и зарубежных стран / Н. В. Дулатова // Вестник Томского государственного университета. Право. — 2022. — № 46. — С. 150-163. — DOI 10.17223/22253513/46/11. — EDN RLGZGD.
17. Евстефеева, М. С. К вопросу о понятии и правовом регулировании криптовалютной биржи / М. С. Евстефеева // Цифровые технологии и право : Сборник научных трудов II Международной научно-практической конференции : в 6 т., Казань, 22 сентября 2023 года. — Казань: Познание, 2023. — С. 102-104. — EDN NFWMBT.
18. Карасева, А. С. централизованная и децентрализованная криптовалютные биржи / Казань: Казанский государственный аграрный университет, 2022. — С. 195-201. — EDN JTAZHI.
19. Костюков, Д. А. Криптовалютные биржи: возможности, особенности и факторы риска / Пенза: Пензенский государственный аграрный университет, 2025. — С. 323-325. — EDN CDPAKL.
20. Малик, А. И. Интеллектуальный анализ динамики цен на криптовалюты на криптовалютных биржах с использованием методов машинного обучения / А. И. Малик // Постулат. — 2024. — № 8(106). — EDN FHNWNO.
21. Мосакова, Е. А. Подходы к регулированию криптовалютных бирж в постковидный период: мировая практика / Е. А. Мосакова, И. А. Золотарев // Вопросы политологии. — 2023. — Т. 13, № 4(92). — С. 1629-1638. — DOI 10.35775/PSI.2023.92.4.023. — EDN NCJICO.
22. Мосакова, Е. А. Тенденции развития криптовалютных бирж в постпандемийную эпоху / Е. А. Мосакова // Россия и современный мир. — 2023. — № 2(119). — С. 231-241. — DOI 10.31249/rsm/2023.02.14. — EDN KHWBCY.
23. Наумов, П. А. Обзор методов получения активных предложений с криптовалютных бирж / П. А. Наумов, М. А. Маслова // Уральский научный вестник. — 2023. — Т. 10, № 6. — С. 133-140. — EDN DYLUTZ.
24. Разводовская, М. О. Недостатки криптовалютных бирж и связанные c ними риски / М. О. Разводовская // Новосибирск: Общество с ограниченной ответственностью «Сибирская академическая книга», 2022. — С. 16-26. — EDN CJRJVV.
25. Раловец, А. А. Веб-приложение для управления рисками при торговле на криптовалютной бирже / Минск: Белорусский государственный университет, 2024. — С. 308-311. — EDN DYGOPU.
26. Сегба Фуини, И. Ж. Возможности использования нейронных сетей на криптовалютной бирже / Курск: ЗАО «Университетская книга», 2024. — С. 62-68. — EDN GJJIWN.
27. Суннатиллаев, Ф. Ш. Анализ криптовалютных бирж: тенденции и проблемы / Ф. Ш. Суннатиллаев // Вестник науки. — 2023. — Т. 4, № 7(64). — С. 163-168. — EDN MKJWZQ.
28. Ястребов, А. А. Использование рекуррентной нейронной сети для краткосрочного прогнозирования поведения цен на криптовалютной бирже / А. А. Ястребов // E.R.A — Современная наука: электроника, робототехника, автоматизация : материалы I Международной научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, Гомель, 29 февраля 2024 года. — Гомель: Гомельский государственный технический университет им. П.О. Сухого, 2024. — С. 317-319. — EDN ACGOMS.
29. Ястребов, А. А. Метод обучения рекуррентной нейронной сети LSTM для краткосрочного прогнозирования поведения цен на криптовалютной бирже / А. А. Ястребов, О. Д. Асенчик // Новые математические методы и компьютерные технологии в проектировании, производстве и научных исследованиях : Материалы XXVII Республиканской научной конференции студентов и аспирантов, Гомель, 18—20 марта 2024 года. — Гомель: Гомельский государственный университет имени Франциска Скорины, 2024. — С. 282-283. — EDN HATKTB.

Электронные ресурсы и статистический материал

30. Достигает ли крипторынок уровней, связанных с запретом в Китае? Макроанализ. [Электронный ресурс]. — Режим доступа. — URL: (ttps://www.bitrue.com/ru/blog/is-crypto-market-reaching-china-ban-levels-macro-analysis)
31. Модель риска эфириума (ETH) достигла уровня накопления 29. [Электронный ресурс]. — Режим доступа. — URL:  (ttps://happycoin.club/model-riska-efiriuma-eth-dostigla-urovnya-nakopleniya-29/)
32. Одноминутный Обзор Рынка. [Электронный ресурс]. — Режим доступа. — URL: (ttps://www.kucoin.com/ru/news/articles/one-min-market-brief20250623)
33. Рынок криптовалют обвалился: как реагируют инвесторы. [Электронный ресурс]. — Режим доступа. — URL:  (ttps://www.gazetametro.ru/articles/rynok-kriptovaljut-obvalilsja-kak-reagirujut-investory-23-06-2025)
34. ЦБ РФ — обзор финансовой стабильности. [Электронный ресурс]. — Режим доступа. — URL: (ttps://cbr.ru/finstab/review/)