Алгоритм и бенефициары

Александр Гурьянов

Реалии современной экономики таковы, что конечными владельцами миллионов разнообразных бизнесов часто оказывается небольшая группа бенефициаров. При этом они не стремятся афишировать информацию о своих активах. Выявление конечного владельца произвольной компании, который может контролировать ее через множество организаций-посредников, необходимо для ответственного инвестирования, борьбы с офшорами и экономическими санкциями. Поэтому экономисты заинтересованы в программах, которые математическими методами выявляют конечных бенефициаров по открытой информации о запутанных сетях миллионов организаций.

Один из таких алгоритмов α-ICON (англ. Indirect Control in Onion-like Networks — непрямой контроль в лукоподобных сетях) создан тремя учеными из Сколковского института науки и технологий, МГУ им. М.В. Ломоносова и Европейского университета в Санкт-Петербурге под руководством доктора Кирилла Половникова. На основании данных государственных реестров юрлиц программа выявляет и ранжирует их конечных владельцев.

Ученые придумали сетевой алгоритм, который опирается на понятие центральности узла сети по Кацу. Эту меру используют в сложных сетевых системах для определения наиболее влиятельных игроков. Эффективность вычислений по новому алгоритму возможна благодаря тому, что сети владения напоминают по структуре луковицу, слои которой можно «отшелушивать» один за другим, пока не обнаружится ядро тесно связанных друг с другом организаций. Это позволило решать задачу в общем виде только для ядра из нескольких сотен тесно связанных компаний. Оставшуюся оболочку изучают последовательными итерациями, что сильно ускоряет вычисления.

Для теста авторы обработали 4,2-миллионную базу всех зарегистрированных в Великобритании компаний и за несколько минут выявили конечных бенефициаров. Алгоритм обнаруживал контролирующее лицо независимо от размера компании. Оказалось, что даже у небольших компаний встречаются исключительно сложные цепочки владения.

По словам ученых, α-ICON демонстрирует наибольшую эффективность среди нескольких известных им алгоритмов, у которых на те же задачи уходят дни расчетов. Чтобы проверить точность алгоритма, авторы исследования сравнили свои результаты с данными тысячи британских компаний, ценные бумаги которых торгуются на американских финансовых рынках, поэтому структура их владения открыта. Оказалось, что α-ICON верно определил конечного владельца у 96% компаний. Это на пять процентов точнее алгоритмов-конкурентов. Быстрая и точная программа открыта и доступна на известном сайте GitHub.


(https://arxiv.org/abs/2109.07181v2,

https://www.skoltech.ru/2021/09/algoritm-nashel-benefitsiarov-kompanij-s-zaputannoj-strukturoj/)

Разные разности
Раскрыт секрет синего цвета фруктов
Давно известно, что черника и другие ягоды в действительности содержат только красные красители в мякоти и кожуре. Но тогда откуда берется такой красивый сине-голубой цвет черники и голубики? Ученые решили присмотреться к поверхности кожуры ягод черн...
Почему у собак глаза темнее, чем у волков
У большинства домашних собак глаза темно-коричневые. А вот если мы посмотрим на волков, то увидим другую картину — их глаза ярко-желтые. Куда же делся ярко-желтый волчий цвет? Этим вопросом задались японские ученые и решили докопаться до истины.
Память обезьян похожа на человеческую
Наука постоянно добывает все новые и новые факты, подтверждающие сходство людей и обезьян и намекающие на то, что, как минимум, общий предок у человека и обезьяны был. И речь идет не о внешнем сходстве, а о более тонких вещах — о работе мозга.
Камни боли
Недавно в МГУ разработали оптическую методику, позволяющую определить состав камней в живой почке пациента. Это важно для литотрипсии — процедуры, при которой камни дробятся с помощью лазерного инфракрасного излучения непосредственно в почках.