Алгоритм российских ученых нашел бенефициаров компаний с запутанной структурой
Ученые из Сколтеха, МГУ и Европейского университета в Санкт-Петербурге разработали алгоритм для определения контролирующих владельцев компаний. Он работает с данными по миллионам организаций и предсказывают бенефициарных владельцев быстрее и точнее, чем предшественники. Распутывая сеть владельцев и посредников, алгоритм позволяет распространить известные сведения о компании на ее «дочек», «внучек» и так далее. Эти сведения могут быть связаны, например, с ESG-рейтингами, которые говорят о соответствии компании критериям социально ответственного инвестирования.
Исследование доступно в базе препринтов arXiv. Укрепление тренда ответственного инвестирования, борьба с офшорами и экономические санкции, ограничивающие ведение бизнеса с подконтрольными определенным лицам организациями, делают актуальной проблему выявления конечного владельца произвольной компании, который может контролировать ее через множество организаций-посредников.
Для решения этой задачи коллектив российских ученых создал сетевой алгоритм α-ICON (англ. Indirect Control in Onion-like Networks — непрямой контроль в луковичных сетях) на базе понятия центральности в науке о сетях. На основании данных из государственных реестров юрлиц он выявляет и ранжирует их конечных владельцев. Таким образом специалисты по комплаенсу, потенциальные инвесторы или аналитики, производящие оценку бизнеса, могут быстро получить представление о сети организаций.
По словам ученых, существует всего несколько алгоритмов для определения конечных владельцев организаций, причем α-ICON демонстрирует наибольшую эффективность. Он обрабатывает 4,2-миллионную базу всех зарегистрированных в Великобритании компаний за несколько минут, в то время как у алгоритмов-предшественников на эту задачу уходят дни. Более того, α-ICON демонстрирует бо́льшую точность: он определяет конечного бенефициара верно у 96 процентов компаний — против 89 процентов у конкурентов.
Чтобы проверить точность, авторы исследования сформировали (и опубликовали) датасет по тысяче британских компаний, ценные бумаги которых торгуются на американских финансовых рынках, что обязывает их раскрывать подробную структуру владения. Это первый набор данных для оценки качества поиска конечных владельцев, который будет полезен и в будущих исследованиях.
В основе α-ICON лежит понятие центральности узла сети по Кацу — эта мера используется в науке сложных систем для определения наиболее влиятельных игроков. Эффективность вычислений достигается благодаря наблюдению авторов алгоритма, что сети владения напоминают по структуре луковицу, слои которой можно отшелушивать один за другим, пока не обнаружится ядро тесно связанных друг с другом организаций.
Первый автор исследования, старший научный сотрудник Сколтеха Кирилл Половников поясняет, как это наблюдение связано со скоростью вычислений: «Расчет влияния в сложных сетях с множеством циклов в общем виде связан со спектральным разложением огромной матрицы, размер которой равен количеству узлов.
Обнаруженная „луковичная“ структура в сетях владения позволяет решать задачу в общем виде только для ядра из нескольких сотен тесно связанных компаний. Далее контроль можно распространить на оболочку последовательными итерациями вплоть до самого верхнего слоя за счет отсутствия циклов в иерархической структуре оболочки».
Применив разработанный алгоритм к более чем четырем миллионам британских компаний, ученые заметили в числе прочего, что международная сеть магазинов оптики Specsavers превосходит все прочие компании в стране с точки зрения сложности структуры владения. А у сети магазинов товаров для животных Pets at Home (капитализация — 3,5 миллиарда долларов) структура владения оказалась сложнее, чем у нефтегазового гиганта «Би-Пи» (84 миллиарда долларов).
«Конечно, из этого не следует, что Pets at Home более влиятельна, чем „Би-Пи“, ведь мы смотрим только на сложность корпоративной сети, не учитывая размер компании. У небольших организаций бывают исключительно сложные цепочки владения. Наш алгоритм позволяет обнаружить конечное контролирующее лицо независимо от масштаба организации», — подчеркивает соавтор исследования Дмитрий Скугаревский, ассоциированный профессор по эмпирико-правовым исследованиям ЕУСПб.
Новый алгоритм применим к любым сетям владения и будет полезен как исследователям, так и практикам. Автоматическое определение конечных владельцев организаций поможет оценивающим компании инвесторам и аналитикам, а также специалистам по комплаенсу быстрее и проще разбираться в запутанной структуре владения и понимать, стоит ли ожидать от интересующего их контрагента, что он соответствует тем или иным социальным, экологическим и управленческим стандартам или контролируется офшорной компанией либо лицом из санкционного списка. Код α-ICON доступен на GitHub. Проект выполнен в рамках Новой лиги университетов, в которую входят ЕУСПб, Сколтех, Шанинка и РЭШ.
Telegram 
Дзен 
VK Две самки, жившие в Нью-Йоркском аквариуме, распознали свое отражение в зеркале и вертелись перед ним, чтобы изучить собственное тело. Это первый задокументированный случай проявления самосознания у белух.
Ученые собрали одну из самых полных «карт» возможных следов внеземных цивилизаций — от загадочных объектов на земной орбите до гигантских мегаструктур вокруг звезд. Вместо ожидания радиосигнала авторы обзора предложили искать любые технологические отпечатки развитых цивилизаций, некоторые из которых могут сохраняться миллионы лет.
В мае Пентагон опубликовал архив документов, которые ведомство назвало «новыми, никогда ранее не публиковавшимися файлами» о неопознанных аномальных явлениях. Министерство назвало это историческим шагом в сторону открытости. Однако эксперты отметили, что выпуск породил больше вопросов, чем ответов.
Команда археологов в составе младшего научного сотрудника Отдела славяно-финской археологии ИИМК РАН Натальи Григорьевой и археозоологов Института экологии растений и животных УрО РАН Ольги Бачуры и Татьяны Лобановой завершила комплексное исследование коллекции костей животных из раскопок поселения на Земляном городище Старой Ладоги (Ленинградская область). В ходе работы удалось проследить изменения системы хозяйства жителей на протяжении почти 10 веков.
Астрофизики Южного федерального университета предложили объяснение одной из самых интригующих загадок современной физики — годичных колебаний сигнала в детекторе DAMA/LIBRA, который вот уже почти тридцать лет регистрирует странные сигналы в подземной лаборатории Гран-Сассо в Италии, интерпретируемые как взаимодействие частиц темной материи с обычным веществом.
Палеонтологи выяснили, почему у тираннозавра и других крупных хищных динозавров были непропорционально маленькие передние лапы. Математическое моделирование показало, что редукция конечностей не была генетической ошибкой или побочным эффектом роста тела. В ходе эволюции челюсти и череп хищников стали настолько массивными и мощными, что полностью взяли на себя задачу по поимке и умерщвлению крупной добычи, из-за чего передние конечности атрофировались за ненадобностью.
В высокогорных районах Гималаев появился новый хищник. Он не боится людей, возглавляет стаи собак и все чаще заходит в деревни. Местные жители называют его «кхипшанг». Речь идет о гибриде гималайского волка и бродячей собаки. Ученые опасаются, что этот зверь изменит хрупкий баланс местной дикой природы и в скором времени станет весьма опасным для человека.
Релиз довольно неожиданно перенес время образования протонов и нейтронов в более раннее прошлое Вселенной. К сожалению, из его текста осталось неясным научное обоснование таких фундаментальных изменений в космологии. Также он резко передвинул в прошлое и момент возникновения реликтового излучения.
При совпадении нескольких условий наши глаза способны улавливать излучение в ближнем инфракрасном спектре. Тогда сетчатка начинает работать как нелинейный фотодетектор.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно