Return Assessment for DFA Considering Credit Risk

This article analyzes digital financial assets in terms of their potential returns and associated risks. It addresses approaches to assessing the returns and risks of alternative financial instruments: to ensure the continued growth and development of the Russian digital financial asset market, effective theoretical and methodological approaches to assessing digital financial assets are needed, making this work relevant. The scientific and practical novelty of this work lies in identifying the factors influencing digital financial asset returns and developing a model for assessing digital financial asset returns. Asset returns are estimated using data on digital financial asset issues by publicly traded Russian non-banking companies. Multivariate regression analysis was used to assess digital financial asset returns. Since one of the key risks of digital financial assets is issuer credit risk, all issuers in the sample were assigned a credit rating, which was subsequently incorporated into the return assessment model. The results of a regression analysis of returns, taking into account the issuer's credit rating, allowed us to draw significant conclusions about the inverse relationship between market returns and digital financial asset returns, and also demonstrated the importance of taking credit risk and inflation into account when assessing digital financial asset returns. This article is of great value for further empirical research into assessing digital financial asset returns in the Russian market.

1. Годовой отчет Банка России 2024. URL: https://cbr.ru/collection/collection/file/55239/ar_2024.pdf (дата обращения: 01.10.2025).

2. В Минфине РФ допустили, что рынок ЦФА к концу года приблизится к 2 трлн рублей. URL: https://www.interfax.ru/forumspb/1031806 (дата обращения: 06.10.2025).

3. Сидоренко А.В. Оценка доходности и рисков ЦФА на российском рынке // Вестник Академии знаний. 2025. №. 3 (68). С. 708–713.

4. Фабоцци Фрэнк Дж. Рынок облигаций. Анализ и стратегии. М.: Альпина, 2017. 1195 с.

5. Рейтинговое агентство Эксперт РА. URL: https://raexpert.ru (дата обращения: 02.09.2025).

6. Cbonds: Поиск облигаций. URL: https://cbonds.ru/bonds/?emitent_country_id=0-2&cfa=1&order=document&dir=asc (дата обращения: 29.08.2025).

7. Ji Z. et al. Empirical research on the Fama-French three-factor model and a sentiment-related fourfactor model in the Chinese blockchain industry // Sustainability. 2020. Т. 12. №. 12. Р. 5170. DOI: 10.3390/su12125170/

8. Атомайз: Цифровые финансовые активы. Версия 2.0. URL: https://atomyze.ru/files/20240812-KnigaDFA-mobile.pdf (дата обращения: 17.04.25)/

9. Кузьмин П. С. Риски использования цифровых финансовых активов промышленными предприятиями: эмпирический анализ // Общество: политика, экономика, право. 2023. №. 10. С. 70–77.

10. Мурадян С.В. Цифровые активы: правовое регулирование и оценка рисков // Journal of Digital Technologies and Law. 2023. Т. 1. С. 123–151. https://doi.org/10.21202/jdtl.2023.5.

11. Обзор цифровых активов в России и за рубежом: 2024 г. и прогноз на 2025 г. URL: https://kkmp.legal/news/obzor-cifrovyh-aktivov-v-rossii-i-zarubezhom (дата обращения: 20.04.25).

12. Сидоренко А.В. Потенциал выпуска ЦФА в России на различных рынках // Вестник Академии знаний. 2025. №. 1 (66). С. 727–735.

13. Станкевич В.С., Власов А.В. Обзор цифровых активов. Тенденции развития цифровых финансовых активов в РФ и прогноз развития // Russian Journal of Economics and Law. 2024. Т. 18. №. 2. С. 422–452. https://doi.org/10.21202/2782-2923.2024.2.422-452

14. Сударикова И.А., Прянишникова М.В. Инвестиционные риски на рынке цифровых финансовых активов: возможности оценки и снижения // Математическое и компьютерное моделирование в экономике, страховании и управлении рисками: сборник статей. Саратов: Саратовский нац. исслед. гос. ун-тет имени Н. Г. Чернышевского, 2024. Вып. 9. С. 237–243.