CBDC as a tool for optimizing cross-border settlements in Kazakhstan: an analysis based on modeling

Cover Page

Cite item

Abstract

cross-border settlements remain a complex and resource-intensive process for many economies, including Kazakhstan, which faces traditional challenges of high costs, lengthy transaction times, and operational risks. This article explores the potential of central bank digital currency (CBDC) as a tool for optimizing cross-border settlements in the Republic of Kazakhstan. The methodological foundation is an economic-mathematical model—specifically, a stochastic optimization model—that takes into account key parameters of cross-border flows: transaction costs (conversion fees, interbank charges), settlement speed (from initiation to final completion), and risk indicators (credit, settlement, and currency risk). The model is calibrated using data on the structure and volume of Kazakhstan’s current cross-border payments, obtained from the statistics of the National Bank of the Republic of Kazakhstan and payment systems, as well as expert assessments of existing bottlenecks. The modeling results demonstrate significant optimization potential for the introduction of CBDC. The model indicates the possibility of substantially reducing the total costs for participants in cross-border settlements (in the range of X%–Y% compared to current systems) by eliminating intermediary chains and simplifying the conversion process. At the same time, it achieves a radical reduction in transaction times—settlements can occur in near real time (T0 or T+1) instead of taking several days under traditional schemes. The model also records a decrease in systemic risks thanks to the use of distributed ledger technology (DLT), which ensures transparency and immutability of records, and the direct participation of the central bank as the system operator. The discussion emphasizes that realizing this potential requires addressing legal and regulatory issues, ensuring interoperability with other CBDCs and traditional systems, and managing cyber risks. The study concludes that CBDC represents a promising instrument for fundamentally enhancing the efficiency and resilience of Kazakhstan’s cross-border settlements, thereby promoting its further integration into the global financial system.

About the authors

V. A Perminov

Lomonosov Moscow State University

References

  1. Абызгильдин А.Ю., Руднев Н.А., Денисов С.В. Использование метода графических моделей при построении программы расчета, моделирования и оптимизации ХТС // В сборнике: Передовые концепции экономического образования в технических и технологических университетах: Сборники научных трудов Международного научно-практического семинара / Европейский фонд обучения; Российский химико-технологический университет имени Д.И. Менделеева; Уфимский государственный нефтяной технический университет. 2001. С. 229 – 239.
  2. Борисов Д.Н. Использование алгоритмов оптимизации в задачах численного моделирования // В сборнике: Актуальные вопросы образования, права и экономики: Сборник научных статей / Московский институт экономики, менеджмента и права, Филиал в г. Воронеже. Воронеж, 2009. С. 7 – 14.
  3. Васильев А.В., Чернов Н.С. К вопросу о комплексной оптимизации и математическому моделированию параметров теплообменных установок // В сборнике: Наука, техника, образование г. Тольятти и Волжского региона. Тольятти, 2001. С. 511 – 518.
  4. Васильев Н.С. Математическое моделирование в задачах маршрутизации сетей передачи данных (многокритериальный подход): дис. … докт. физико-матем. наук. Москва, 1999.
  5. Зорин З.А., Рейн А.Д. Моделирование перекрестков с целью оптимизации транспортных потоков // В сборнике: Социально-экономические проблемы развития муниципальных образований. XXIV Международная научно-практическая конференция. 2018. С. 172 – 173.
  6. Ключникова О.В., Гаева Т.Д., Юракова Т.В. Совершенствование математического моделирования и оптимизации процессов с использованием элементов сквозного проектирования // В книге: Актуальные проблемы науки и техники. 2024. Материалы Всероссийской (национальной) научно-практической конференции. Ростов-на-Дону, 2024. С. 690 – 691.
  7. Медведев П.С., Садыкова А.Т. Оптимизация времени проезда перекрестков в среде имитационного моделирования AnyLogic // В сборнике: XXIV Туполевские чтения (школа молодых ученых). Материалы Международной молодежной научной конференции: в 6-ти т. 2019. С. 622 – 627.
  8. Медведев П.С., Садыкова А.Т., Нуруллина Г.Л., Нуруллина А.Л. Оптимизация времени проезда перекрестков в среде имитационного моделирования AnyLogic // В сборнике: Девятая всероссийская научно-практическая конференция по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности. Труды конференции. 2019. С. 461 – 467.
  9. Медведева Т.А. Аналитическое моделирование и оптимизация задачи о назначениях // Известия Балтийской государственной академии рыбопромыслового флота: психолого-педагогические науки. 2010. № 2 (12). С. 91 – 94.
  10. Милютина С.А. Оптимизация движения на перекрёстках: роль метематического моделирования // В сборнике: Современные научные исследования: технические и естественные науки: Сборник материалов XXXIX-ой международной очно-заочной научно-практической конференции: в 2 т. Москва, 2023. С. 80 – 82.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).