УДК 330.341.2:338.26
DOI: 10.36871/26189976.2026.04-3.021

Авторы

Д. Ш. Мусостова,
ФГБОУ ВО «Чеченский государственный университет им А.А. Кадырова», Грозный, Россия
Наталья Николаевна Григорьева,
ФГБОУ ВО Красноярский государственный медицинский университет имени профессора В.Ф. Войно-Ясенецкого Министерства здравоохранения Российской Федерации, Институт гастрономии, Сибирский федеральный университет, Красноярск, Россия
Валерий Викторович Реймер,
Федеральное государственное бюджетное научное учреждение Федеральный научный центр «Всероссийский научноисследовательский институт сои», Благовещенск, Россия; Аккредитованное образовательное частное учреждение высшего образования «Московский финансовоюридический университет МФЮА», Москва, Россия

Аннотация

В статье разработан теоретико-методологический подход к прогнозированию каскадных дефолтов в отрасли на основе сетевого анализа межфирменных связей. Цель исследования состоит в формализации механизмов передачи финансовой неустойчивости между хозяйствующими субъектами и в обосновании системы показателей, позволяющих выявлять узлы повышенной системной значимости. Методологическую основу составляют аппарат теории графов, матричное описание структуры обязательств, показатели центральности, пороговые условия распространения дефолта и процедуры стресс-тестирования. Показано, что конфигурация сети, плотность связей и концентрация обязательств определяют масштаб вторичных неплатежей и глубину отраслевой дестабилизации. Сделан вывод о том, что сетевой подход позволяет перейти от оценки индивидуального риска к диагностике системной уязвимости и повысить качество прогноза дефолтных каскадов.

Ключевые слова

сетевой анализ
межфирменные связи
каскадные дефолты
системный риск
финансовая устойчивость

Список литературы

[1] Аллен Ф., Гейл Д. Финансовое заражение // Журнал политической экономии. 2000. Т. 108. № 1. С. 1–33. 10.1086/262109.

[2] Асемоглу Д., Оздаглар А., Тахбаз-Салехи А. Системный риск и устойчивость в финансовых сетях // Американское экономическое обозрение. 2015. Т. 105. № 2. С. 564–608. 10.1257/ aer.20130456.

[3] Ахмаров А. В. Квантовые вычисления: перспективы и вызовы для бизнеса / А. В. Ахмаров, А. У. Байдарова, А. А. Потапов // Экономика: вчера, сегодня, завтра. – 2023. – Т. 13, № 11- 1. – С. 580-589. – DOI 10.34670/AR.2023.93.80.063. – EDN HOPFAW.

[4] Берлоко К., де Франчиски Моралес Г., Фрассинети Д. и др. Прогнозирование корпоративного кредитного риска: сетевое заражение через торговый кредит // ПЛОС Один. 2021. Т. 16. № 4. Ст. e0250115. 10.1371/journal.pone.0250115.

[5] Брикко Ж., Сюй Т. Анализ взаимосвязанности и заражения: практическая рамка // Рабочие материалы Международного валютного фонда. 2019. № 19/220.

[6] Буассе Ф. Кредитные цепочки и распространение финансовых затруднений // Рабочая серия Европейского центрального банка. 2006. № 573.

[7] Гай П., Холдейн Э., Кападия С. Сложность, концентрация и заражение // Журнал денежно-кредитной экономики. 2011. Т. 58. № 5. С. 453–470. 10.1016/j.jmoneco.2011.05.005.

[8] Глассерман П., Янг Х. П. Насколько вероятно заражение в финансовых сетях? // Журнал банковского дела и финансов. 2015. Т. 50. С. 383–399. 10.1016/j.jbankfin.2014.02.006.

[9] Иноуэ Х., Тодо Я. Фирменное распространение шоков через сети цепочек поставок // Устойчивость природы. 2019. Т. 2. № 9. С. 841–847. 10.1038/s41893-019-0351-x.

[10] Кови Дж., Горпе М. З., Кок К. Картирование заражения в банковском секторе зоны евро // Рабочая серия Европейского центрального банка. 2019. № 2224.

[11] Корниенко Е., Патнам М., дель Рио-Чанона Р. М., Портер М. А. Эволюция глобальной финансовой сети и заражение: новый подход // Рабочие материалы Международного валютного фонда. 2018. № 18/113. 10.5089/9781484353240.001