Obtaining a Generalized Index of Bank Competitiveness Using a Fuzzy Approach

Abstract

Стаття присвячена розробці визначення визначення показника конкурентоспроможності банку, базується на теорії нечітких множин та нейронні мережі. Обґрунтована послідовність побудови, структура формування узагальнюючого показника конкурентоспроможність банку. Етапи отримання інтегрованої оцінки конкурентоспроможності банків визначено шляхом послідовного застосування нечіткої логіки та підходів до нейронних мереж. Наведено опис нечітких термів, функцій належності, правил виводу. Сформовано висновок щодо конкурентоспроможності банку на основі інструментів нечіткого моделювання. Зокрема, проведені чисельні розрахунки за запропонованою моделлю для українського банку “Хрещатик”. Здійснено порівняння отриманих результатів оцінки конкурентоспроможності зазначеного банку з наявними статистичними даними. Доведені адекватність і точність запропонованої моделі. Запропонований підхід може бути застосуваним для побудови інтегрального показника конкурентоспроможності різних економічних об'єктів.

Статья посвящена разработке показателя конкурентоспособности банка, базируется на теории нечетких множеств и нейронных сетей. Обоснована последовательность построения, структура формирования обобщающего показателя конкурентоспособности банка. Этапы получения интегрированной оценки конкурентоспособности банков определены путем последовательного применения нечеткой логики и подходов с использованием нейронных сетей. Приведено описание нечетких термов, функций принадлежности, правил вывода. Сформирован вывод о конкурентоспособности банка на основе инструментов нечеткого моделирования. В частности, проведены расчеты по предложенной модели для украинского банка "Хрещатик". Проведено сравнение полученных результатов оценки конкурентоспособности указанного банка с имеющимися статистическими данными. Доказаны адекватность и точность предложенной модели. Предложенный подход может быть применен для построения интегрального показателя конкурентоспособности различных экономических объектов.

The article is devoted to developing a definition of the indicator of the bank’s competitiveness which based on the theory of fuzzy sets and neural network techniques. Uncertainties that have a place when considering and analyzing the components of evaluating the success and effectiveness of the bank have been considered and analyzed. The sequence of construction and structure for generalizing parameters of bank competitiveness are presented and grounded. Stages of obtaining an integrated assessment of bank competitiveness by sequential application of fuzzy logic and neural networks approaches are determined and described. Corresponding fuzzy terms, membership functions, and fuzzy inference rules are described. Overall sequence and steps to resolve the problem are processed. The practical implementation of the summary fuzzy inference of the bank’s competitiveness is given. In particular, numerical calculations on the proposed model for the Ukrainian commercial bank “Khreshchatyk” were carried out. Comparison of obtained evaluation results for the competitiveness of specified banks with available data and other scientific information sources showed their compliance with the factual situation. In this way, the expediency of application fuzzy modeling has been confirmed to determine the generalized indicators of bank competitiveness. Adequacy and accuracy of the proposed model and the results of calculations were proved. The proposed approach is quite general. This or a similar model can be successfully used in other tasks of building and generalized evaluation of integrated indicators for the presence of several local, individual parameters for different economic processes and tasks.