Please use this identifier to cite or link to this item:
https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/82392
Or use following links to share this resource in social networks:
Tweet
Recommend this item
Title | Оцінка ризиків використання банківських груп у тіньових операціях |
Authors |
Savchenko, Taras Hryhorovych
Koibichuk, Vitaliia Vasylivna Boiko, Anton Oleksandrovych Minchenko, Mariia Hennadiivna |
ORCID |
http://orcid.org/0000-0003-4793-054X http://orcid.org/0000-0002-3540-7922 http://orcid.org/0000-0002-1784-9364 http://orcid.org/0000-0002-6768-1627 |
Keywords |
тіньова економіка теневая экономика shadow economy банківські групи банковские группы banking groups показники ризику показатели риска risk indicators кластерний аналіз кластерный анализ cluster analysis аналіз головних компонент анализ главных компонент principal components analysis |
Type | Article |
Date of Issue | 2020 |
URI | https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/82392 |
Publisher | Financial and credit activity: problems of theory and practice |
License | Copyright not evaluated |
Citation | Оцінка ризиків використання банківських груп у тіньових операціях/ Савченко Т. Г. та ін. // Financial and credit activities: problems of theory and practice. 2020. № 4 (35). C. 37-43. DOI: https://doi.org/10.18371/fcaptp.v4i35.221737 |
Abstract |
Наведено результати аналізу показників, які характеризують ризики
використання банківських груп у тіньових схемах. За результатами кластерного аналізу
сформовано чотири кластери банківських груп. Це дозволить у подальшому більш системно
та обґрунтовано проводити компаративний аналіз показників банківських груп на предмет
виявлення спільних якісних і кількісних характеристик, що описуватимуть їхні ризики участі
в нелегальних операціях. На другому етапі методом головних компонент виявлено
показники, які найбільш істотно впливають на потенційні ризики участі банківських груп у
тіньових операціях. На третьому етапі сформовано статистично значущу регресійну модель,
що підтверджує вплив кількості фінансових установ у складі банківської групи і загальної
кількості учасників банківської групи на потенційний ризик використання банківських груп
у тіньових операціях. Отримані результати в подальшому можуть також використовуватись
для формування інтегральної оцінки потенційного ризику використання банківських груп у
тіньових операціях, а також для поліпшення банківського нагляду Приведены результаты анализа показателей, характеризующих риски использования банковских групп в теневых схемах. По результатам кластерного анализа сформированы четыре кластера банковских групп. Это позволит в дальнейшем более системно и обоснованно проводить компаративный анализ показателей банковских групп на предмет выявления общих качественных и количественных характеристик, описывать их риски участия в нелегальных операциях. На втором этапе методом главных компонент обнаружено показатели, которые наиболее существенно влияют на потенциальные риски участия банковских групп в теневых операциях. На третьем этапе сформирован статистически значимую регрессионную модель, что подтверждает влияние количества финансовых учреждений в составе банковской группы и общей количества участников банковской группы на потенциальный риск использования банковских групп в теневых операциях. Полученные результаты в дальнейшем могут также использоваться для формирования интегральной оценки потенциального риска использования банковских групп в теневых операциях, а также для улучшения банковского надзора In a market economy, financial intermediaries become direct or indirect participants in most shadow schemes. Taking to account the bank-centric nature of the Ukrainian financial sector, banks and banking groups are a critical element of shadow operations. The article presents the analysis of indicators that characterize the risks of using banking groups in shadow schemes. According to the results of cluster analysis, four clusters of banking groups were formed. This will allow a more systematic and reasonable analysis of the performance of banking groups to identify common qualitative and quantitative characteristics that will describe their risks of participation in illegal transactions. In the second stage, the principal components method revealed the indicators that most significantly affect the potential risks of participation of banking groups in shadow operations. Such indicators include the number of financial institutions in the group, the residency of the group controllers, and the total number of group members. At the third stage, a statistically significant regression model was formed, which confirms the influence of the number of financial institutions in the banking group and the total number of banking group members on the potential risk of using banking groups in shadow operations. The obtained results can be further used to form an integrated assessment of the potential risk of using banking groups in shadow operations and improve banking supervision. |
Appears in Collections: |
Наукові видання (ННІ БТ) |
Views
Australia
1
China
1
Ireland
3694
Lithuania
1
Russia
1
Serbia
1
Ukraine
868089
United Kingdom
398222
United States
23919023
Unknown Country
1670088
Downloads
Canada
1
China
20978921
France
1
Germany
6278425
Ireland
1
Lithuania
1
Ukraine
868090
United Kingdom
398225
United States
23919022
Unknown Country
1
Files
File | Size | Format | Downloads |
---|---|---|---|
Savchenko_ principal_paper.pdf | 403.09 kB | Adobe PDF | 52442688 |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.