Платформенные барьеры и стоимость привлечения капитала на рынке цифровых финансовых активов России

Дорофеев Алексей Николаевич

канд. техн. наук, доцент, доцент кафедры «Финансовые технологии»; ведущий научный сотрудник Центра банковского консалтинга и прикладных исследований, ФБГОУ «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия

Аннотация

Цель исследования состоит в оценке связи между платформенными барьерами выпуска цифровых финансовых активов (ЦФА) и стоимостью привлечения капитала на российском рынке. Эмпирическая база сформирована на основе 990 карточек выпусков Cbonds. Основная оценочная выборка включает 474 фиксированных неструктурированных рублевых выпуска с сопоставимыми купонными ставками, а рейтинговая подвыборка – 347 выпусков. Зависимая переменная определена как купонный спред к ключевой ставке Банка России на дату начала размещения. Платформенные барьеры измеряются нормированным индексом PBI. Индекс используется как воспроизводимый невзвешенный структурный прокси, а не как прямая денежная оценка трансакционных издержек. В стандартной HC3-оценке на рейтинговой подвыборке коэффициент PBI положителен и формально значим (p=0,035), однако, wild cluster bootstrap с кластеризацией по эмитенту, не подтверждает статистическую значимость результата (p=0,219). Это связано с тем, что вариация отдельных компонентов PBI сосредоточена у небольшого числа эмитентов и чувствительна к исключению крупнейших банковских платформ. Следовательно, гипотеза о премии за платформенные барьеры не отвергается содержательно, но не может трактоваться как причинно или статистически подтверждённая на данной структуре данных. Наиболее устойчивым фактором стоимости привлечения капитала остается кредитный рейтинг.

Ключевые слова цифровые финансовые активы Cbonds платформенные барьеры стоимость капитала кредитный рейтинг купонный спред wild cluster bootstrap

Список источников

1. Akerlof G.A. The Market for ‘Lemons’: Quality Uncertainty and the Market Mechanism // Quarterly Journal of Economics. 1970. Vol. 84, No. 3. P. 488-500. 2. Coase R.H. The Nature of the Firm // Economica. 1937. Vol. 4, No. 16. P. 386-405. 3. Williamson O.E. The Economic Institutions of Capitalism. New York: Free Press, 1985. 4. White H. A Heteroskedasticity-Consistent Covariance Matrix Estimator and a Direct Test for Heteroskedasticity // Econometrica. 1980. Vol. 48, No. 4. P. 817-838. 5. MacKinnon J.G., White H. Some Heteroskedasticity-Consistent Covariance Matrix Estimators with Improved Finite Sample Properties // Journal of Econometrics. 1985. Vol. 29. P. 305-325. 6. Cameron A.C., Miller D.L. A Practitioner’s Guide to Cluster-Robust Inference // Journal of Human Resources. 2015. Vol. 50, No. 2. P. 317-372. 7. Cameron A.C., Gelbach J.B., Miller D.L. Bootstrap-Based Improvements for Inference with Clustered Errors // Review of Economics and Statistics. 2008. Vol. 90, No. 3. P. 414-427. 8. Cbonds. Цифровые финансовые активы в России: база выпусков ЦФА. URL: https://cbonds.ru/dfa/ [дата обращения: 11.07.2026]. 9. Банк России. Ключевая ставка Банка России: база данных. URL: https://www.cbr.ru/hd_base/keyrate/ [дата обращения: 11.07.2026]. 10. Федеральный закон от 31.07.2020 № 259-ФЗ «О цифровых финансовых активах, цифровой валюте и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации». URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_358753/ [дата обращения: 11.07.2026]. 11. Банк России. Реестр операторов информационных систем, в которых осуществляется выпуск цифровых финансовых активов. URL: https://www.cbr.ru/vfs/finmarkets/files/supervision/list_ois.xlsx [дата обращения: 11.07.2026]. 12. Болотских Д.И. Цифровые финансовые активы в России: анализ рынка и предложения по решению проблем вторичного обращения // Финансовая экономика. 2024. № 1. С. 17-20. 13. Паштова, Л. Г. Цифровые финансовые активы: перспективы использования // Финансы. 2024. № 1. С. 46-52. 14. Хмыз О.В. Цифровые финансовые активы на современном финансовом рынке РФ // Финансы. 2024. № 5. С. 51-56. 15. 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, № 2. С. 116-126. 16. Спильниченко В.К. Теоретико-практический анализ российских цифровых финансовых активов // Вестник РГГУ. Серия «Экономика. Управление. Право». 2023. № 2. С. 102–117. 17. Ремесюк А.А. Рынок цифровых финансовых активов: место в учете и основные риски // Аудиторские ведомости. 2024. № 4. С. 154-158. 18. Пастухов Е. Характеристики и тенденции развития сегмента цифровых активов в современной практике России и зарубежья // Journal of Corporate Finance Research. 2024. Т. 18. № 2. С. 42-55. DOI: 10.17323/j.jcfr.2073-0438.18.2.2024.42-55. 19. Станкевич В.С., Власов А.В. Обзор цифровых активов. Тенденции развития цифровых финансовых активов в РФ и прогноз развития // Russian Journal of Economics and Law. 2024. Т. 18. № 2. С. 422-452. 20. Ахматова Д.Р. Категориальное определение рынка цифровых финансовых активов в контексте сравнительного анализа с традиционным финансовым рынком // Научные исследования и разработки. Экономика фирмы. 2024. Т. 13. № 3. С. 62-70. 21. Catalini C., Gans J.S. Some Simple Economics of the Blockchain // Communications of the ACM. 2020. Vol. 63, No. 7. P. 80-90. 22. Cong L.W., He Z. Blockchain Disruption and Smart Contracts // Review of Financial Studies. 2019. Vol. 32, No. 5. P. 1754-1797. 23. Yermack D. Corporate Governance and Blockchains // Review of Finance. 2017. Vol. 21, No. 1. P. 7-31. 24. Easley D., O’Hara M., Basu S. From Mining to Markets: The Evolution of Bitcoin Transaction Fees // Journal of Financial Economics. 2019. Vol. 134, No. 1. P. 91-109.