Моделирование устойчивости к санкциям: потенциал агентно-ориентированных моделей ABBA и CANVAS в анализе криптовалютных потоков

В условиях усиления санкционного давления на финансовые системы актуализируется необходимость инструментов, позволяющих моделировать адаптационные стратегии экономических агентов при ограничении трансграничных потоков капитала. Одним из перспективных направлений выступает агентно-ориентированное моделирование (АОМ), активно применяемое центральными банками для анализа макрофинансовых процессов. Цель исследования – провести концептуальный обзор двух знаковых архитектур АОМ – An Agent-Based Model of the Banking System (ABBA) и Canadian Behavioral Agent-Based Model (CANVAS) – с точки зрения их потенциала для анализа обхода санкционных ограничений через криптовалютные каналы. В работе систематизируются ключевые характеристики обеих моделей (типология агентов, механизмы адаптации, воспроизводимость, доступность документации), выявляются их ограничения в контексте анализа криптовалютных потоков, а также формулируются направления дальнейших исследований. Показано, что при всей методологической развитости ABBA и CANVAS их текущая архитектура не учитывает специфику on-chain-транзакций и криптовалютной инфраструктуры (биржи, P2P-платформы, стейблкоины), что существенно снижает их применимость для задач оценки устойчивости финансовой системы под санкционным давлением. Вклад статьи состоит в уточнении критериев пригодности АОМ для анализа трансграничных потоков через криптовалюты и в постановке исследовательской программы по разработке специализированных моделей, интегрирующих поведенческие и технические аспекты криптофинансовых транзакций.

1. Crypto Crime Report 2024 / Chainalysis. San Francisco, 2024. 132 p.

2. Targeted update on implementation of the FATF standards on virtual assets and virtual assets service providers / Financial Action Task Force. Paris, 2024. 45 p.

3. Farmer J.D., Foley D. The economy needs agent-based modelling // Nature. 2009. Vol. 460. Pp. 685– 686. doi:10.1038/460685a.

4. Chan-Lau J.A. ABBA: An Agent-Based Model of the Banking System // IMF Working Papers. 2017. No. 136. doi:10.5089/9781484300688.001.

5. Tesfatsion L. Modeling economic systems as locally-constructive sequential games // Journal of Economic Methodology. 2017. Vol. 24, No. 4. Pp. 384–409. doi:10.1080/1350178X.2017.1382068.

6. Машкова А.Л., Бахтизин А.Р. Агент-ориентированное моделирование устойчивости ключевых экономик к санкционному давлению // Журнал Новой экономической ассоциации. 2025. № 2 (67). С. 12– 24. doi:10.31737/22212264_2025_2_12-24.

7. CANVAS: a Canadian behavioral agent-based model for monetary policy / C. Hommes, M. He, S. Poledna [et al.] // Journal of Economic Dynamics & Control. 2024. Vol. 172. Art. No. 104986. doi:10.1016/j.jedc.2024.104986.

8. Годовой отчет о результатах деятельности / Росфинмониторинг. Москва, 2023. 150 с.