Детальная информация

В данном исследовании анализируется динамическая взаимосвязь между финансовыми инновациями и рисками с акцентом на механизмы трансграничной передачи рисков и сдерживающую роль качества регулирования. На основе методологии смешанных методов проведен сравнительный анализ трех кейсов: секьюритизации активов (кризис ипотечного кредитования subprime 2008 года), внедрения ИИ в финансовый сектор (инцидент с алгоритмической торговлей акциями класса A в 2022 году) и выпуска «зеленых» облигаций (скандал, связанный с «гринвошингом»). Результаты анализа выявили циклическую закономерность — «накопление рисков в период экономического подъема и их резкая реализация в период спада», — а также позволили выделить три канала передачи рисков: балансовый, поведенческий и репутационный. На этой основе предложена концепция управления рисками «Тройное ограничение» (Triple Constraint), включающая технические, институциональные и поведенческие ограничения. Регрессионный анализ панельных данных методом наименьших квадратов с учетом страновых фиксированных эффектов (по восьми крупнейшим экономикам за 2010–2024 гг., за исключением 2020 г.) показал наличие положительной связи между объемом частного кредитования с временным лагом (используемым в качестве косвенного показателя финансовых инноваций) и последующей волатильностью рынка (коэффициент 0,00517; p=0,046). Это подтверждает гипотезу о том, что чрезмерная инновационная активность ускоряет накопление рисков. Коэффициент взаимодействия между показателем кредитования (с лагом) и качеством регулирования оказался отрицательным и статистически значимым на пороговом уровне (коэффициент -0,00494; p=0,075), что свидетельствует о способности качественного регулирования смягчать эффект усиления рисков, вызванный инновациями. На основе полученных данных сформулированы рекомендации для различных уровней управления (макро-, мезо-, микро- и международного): внедрение проактивного регулирования, обязательное раскрытие информации, использование «паспортов моделей» (model cards) для алгоритмов, гармонизация стандартов «зеленых» облигаций и обеспечение трансграничной координации. Исследование вносит вклад в развитие теоретической базы и предоставляет новые количественные данные о сдерживающей роли регулирования. К числу ограничений работы относятся малый объем выборки (104 наблюдения) и использование показателя частного кредитования в качестве обобщенного индикатора финансовых инноваций.

This study investigates the dynamic relationship between financial innovation and risk, focusing on cross-border transmission mechanisms and the moderating role of regulatory quality. Using a mixed-methods approach, the paper conducts a comparative case analysis of three financial innovations: asset securitisation (2008 subprime crisis), AI-driven finance (2022 A-share algorithmic trading incident), and green bonds (a greenwashing scandal). The case evidence reveals a cyclical pattern of "accumulation during prosperity, eruption during recession" and identifies three transmission channels: balance sheet, behavioural, and reputational. Based on these findings, the study proposes a "Triple Constraint" framework for risk governance, comprising technical, institutional and behavioural constraints. Panel least squares regression with country fixed effects (eight major economies, 2010–2024, excluding 2020) shows that lagged private credit (a proxy for financial innovation) is positively associated with subsequent market volatility (coeff. 0.00517, p=0.046), supporting the hypothesis that excessive innovation accelerates risk accumulation. The interaction term between lagged credit and regulatory quality is negative and marginally significant (coeff. -0.00494, p=0.075), indicating that better regulation attenuates the risk-enhancing effect of innovation. The combined evidence leads to policy recommendations at macro, meso, micro and international levels, including forward-looking regulation, mandatory disclosure, model cards for algorithms, harmonised green bond standards, and cross-border coordination. The study contributes a theoretical framework and novel quantitative evidence on regulations moderating role. Limitations include a small sample size (104 observations) and the use of private credit as a broad proxy.

• ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ
  • for graduation qualification work
• Introduction
• 1. Theoretical Foundations of Financial Innovation and Risk
  • 1.1. Connotation and Classification of Financial Innovation
    • 1.1.1. Connotation of Financial Innovation
    • 1.1.2. A Typology of Financial Innovation
  • 1.2. Major Theories of Financial Innovation
    • 1.2.1. Technology Push Theory
    • 1.2.2. Constraint-Induced Theory
    • 1.2.3. Regulatory Dialectic Theory
    • 1.2.4. Transaction Cost Theory
  • 1.3. Theories of Financial Risk Generation and Transmission
    • 1.3.1. Financial Instability Hypothesis
    • 1.3.2. Information Asymmetry and Moral Hazard
    • 1.3.3. Channel Theory of Risk Transmission
    • 1.3.4. Cross-Border Risk Contagion Theory
  • 1.4. Dynamic Balance Theory of Innovation and Risk
    • 1.4.1. The Connotation and Mechanisms of Dynamic Balance
    • 1.4.2. Construction of the Theoretical Analysis Framework
    • 1.4.3. Formulation of Research Hypotheses
• 2.Comparative Case and Empirical Analysis of Innovation Risks in International Financial Markets
  • 2.1. Case Selection and Analysis Methods
    • 2.1.1. Principles of Case Selection
    • 2.1.2. Explanation of Analysis Methods
  • 2.2. Typical Case Analysis
    • 2.2.1. Asset Securitization Innovation: The 2008 Subprime Crisis Case
    • 2.2.2. Artificial Intelligence Financial Innovation: Algorithmic Trading Risk Case
    • 2.2.3. Green Financial Innovation: Green Bond "Greenwashing" Risk Case
    • 2.2.4. Comparative Analysis of the Three Cases
  • 2.3. Comparative analysis of cross-border transmission of innovation risks
    • 2.3.1. Induction of Characteristics of Risk Transmission
    • 2.3.2. Comparative Analysis of Key Influencing Factors
    • 2.3.3. Theoretical Enlightenment and Policy Implications
  • 2.4. Research Design and Empirical Model
    • 2.4.1. Model Specification
    • 2.4.2. Variable Definition and Data Sources
    • 2.4.3. Descriptive Statistics and Correlation Matrix
    • 2.4.4. Regression Results
    • 2.4.5. Robustness Checks
  • 2.5. Chapter Summary
• 3.Research Conclusions and Policy Recommendations
  • 3.1. Main Research Findings
    • 3.1.1. Theoretical Findings
    • 3.1.2. Findings from Case Analysis
    • 3.1.3. Verification of Research Hypotheses
    • 3.1.4. Dialogue with Existing Literature
  • 3.2. Policy Recommendations
    • 3.2.1. Macro Level: Improving the Multi‑Layered Regulatory Framework
    • 3.2.2. Meso Level: Strengthen Market Infrastructure and Self‑Regulation
    • 3.2.3. Micro Level: Enhance Financial Institutions’ Risk Management
    • 3.2.4. International Level: Deepen Cross‑Border Regulatory Coordination and Cooperation
    • 3.2.5. Innovation Orientation: Guide Financial Innovation to Serve the Real Economy
    • 3.2.6. Policy recommendations
    • 3.2.6. Policy Implementation Roadmap
  • 3.3. Research Limitations and Future Outlook
    • 3.3.1. Limitations
    • 3.3.2. Future Research Directions
    • 3.3.3. Methodological Reflections
    • 3.3.4. Practical Implications for Practitioners
    • 3.3.5. Practical Lessons from the Limitations
• CONCLUSION
• BIBLIOGRAPHY
• APPENDIX A
• APPENDIX B
• APPENDIX C
• APPENDIX D
• APPENDIX E
• APPENDIX F
• APPENDIX G
• APPENDIX H