Навчально-науковий інститут бізнес-технологій «УАБС» (ННІ БТ) (1980-2021)
Permanent URI for this communityhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/48923
Browse
14 results
Search Results
Item Innovation technology and cyber frauds risks of neobanks: gravity model analysis(Marketing and Management of Innovations, 2021) Койбічук, Віталія Василівна; Койбичук, Виталия Васильевна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Квілінський, Олексій Станіславович; Kwilinski, Aleksy; Островська, Н.С.; Kaшиєва, Ф.Робота присвячена дослідженню факторів, що описують компоненти ефективностей та можливостей використання інноваційних технологій сфери необанкінгу у 90 країнах світу, з метою визначення рівня ризику їх використання для відмивання кримінальних доходів на основі методології гравітаційного моделювання. Обґрунтовано, що доцільно використовувати чотири фактори, що складаються з 13 компонентів цифрової еволюції. Фактор «умови постачання» формують три індикатори (інфраструктура доступу, інфраструктура транзакцій та інфраструктура реалізації), які надають бальну оцінку щодо рівня розвитку цифрової та фізичної інфраструктури для забезпечення якісного існування цифрової економічної системи. Фактор «умови попиту» складається з 4-х індикаторів (рівень якості людського потенціалу, рівень поглинання пристроїв та рівень широкосмугового цифрового зв’язку, поглинання цифрових платежів), які відображають, наскільки споживачі бажають та здатні брати участь у цифровій економічній системі, чи мають вони інструменти та навички, що необхідні для підключення до цифрової економіки. Фактор «інституційне середовище» змістовно формують три показники (інституційна ефективність та довіра, установи та бізнес-середовище, установи та цифрова екосистема), які стосуються дослідження щодо підтримки країнами норм законодавства в розрізі цифрових технологій, а саме: наскільки уряди інвестують в просування цифровізації, як нормативні акти регулюють якість збереження та доступу до цифрових даних. Четвертий фактор «інновації та зміни» складається з трьох ознак, які змістовно характеризують стан ключових інноваційних економічних системних входів (талантів та капіталу), процесів (співпраці між університетами та промисловістю) та результатів (нових масштабованих цифрових продуктів та послуг). На основі зазначених індикаторів сформовано узагальнювальний показник, що характеризує ступінь ризику використання послуг необанків досліджуваних країн економічними агентами чи фізичними особами з метою легалізації кримінальних доходів. На першому етапі запропонованої методики обґрунтовано статистичну значущість та можливість використання досліджуваних показників, здійснено процедуру логарифмічної нормалізації, параметри нормалізації оцінені інструментарієм описової статистики пакету Statgaphics Centurion. На другому етапі здійснено згортку індикаторів за допомогою середньої геометричної зваженої, що надає змістовну інформацію стосовно середніх темпів динаміки. На третьому етапі розраховано за допомогою методів гравітаційного моделювання значення інтегральної рейтингової оцінки щодо ступеня ризику використання інноваційних технологій, послуг та сервісів необанкінгу для відмивання кримінальних коштів. В результаті чого визначено, що 12,22% досліджуваних країн мають високий ступінь ризику, 25,56% – середній рівень ризику, 25,56% – ризик нижче середнього рівня, 36,66% – країни, в яких рівень ризику майже відсутній.Item Легалізація кримінальних доходів у банку на основі моделі бізнес-процесу автоматизованого моніторингу фінансових операцій(Sheffield. Science and education LTD, 2021) Лєонов, Сергій Вячеславович; Леонов, Сергей Вячеславович; Lieonov, Serhii Viacheslavovych; Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Койбічук, Віталія Василівна; Койбичук, Виталия Васильевна; Koibichuk, Vitaliia VasylivnaУ дослідженні розроблено загальну архітектуру автоматизованої інформаційної системи фінансового моніторингу, що складається з 4 рівнів: внутрішній фінансовий моніторинг економічних агентів, банківський фінансовий моніторинг, державний фінансовий моніторинг, правоохоронні й розвідувальні органи. Модель розроблено із застосуванням програмного продукту Bizagi Studio та сучасної нотації BPMN 2.0 автоматизованого моніторингу бізнес-процесу фінансових операцій через систему «Клієнт-Банк». Релевантні критерії перевірки змісту фінансових операцій складають 10 факторів, що є уніфікованими для різних економічних агентів та 13 перевірочних критеріїв, реалізованих безпосередньо на другому рівні перевірки у системі «Клієнт-Банк».Item Gravitational and intellectual data analysis to assess the money laundering risk of financial institutions(Journal of International Studies, 2020) Лєонов, Сергій Вячеславович; Леонов, Сергей Вячеславович; Lieonov, Serhii Viacheslavovych; Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Койбічук, Віталія Василівна; Койбичук, Виталия Васильевна; Koibichuk, Vitaliia VasylivnaВелика різноманітність схем щодо використання компаній з метою відмивання нелегальних доходів, таких як контрабанда нафтопродуктів, незаконний продаж газу, привласнення рефінансування Центробанків, привласнення коштів банків, привласнення державних підприємств зумовила проблематику дослідження. Об’єктом дослідження є 102 країни світу, які ретельно контролюються Групою розробки фінансових заходів боротьби з відмивання грошей (FATF), мають різний рівень соціально-політичного та економічного розвитку. Науково-методичний підхід до оцінювання ризику питань фінансового моніторингу у розрізі використання фінансових установ країн для легалізації кримінальних доходів ґрунтується на застосуванні методів багатовимірного статичного аналізу, дескриптивного, кластерного та дисперсійного аналізу даних, теорії гравітації, нелінійного економетричного моделювання, диференціального та біфуркаційного аналізу динамічних нелінійних систем. Результатом дослідження є розроблена модель комплексної оцінки ризику фінансових установ країн для легалізації кримінальних доходів, що враховує: групування країн світу за рівнем ризику легалізації кримінальних доходів, ідентифікацію кластеру належності досліджуваної країни; формування інтегрального показника як рейтингової оцінки рівня ризику використання фінансових установ для легалізації кримінальних доходів, так і оцінку ризику на основі гравітаційної моделі; побудову фазового портрету динамічної системи ризикованості використання фінансових установ країн на основі нелінійної економетричної моделі.Item Розроблення моделі бізнес-процесу автоматизованого моніторингу фінансових операцій банком для протидії легалізації кримінальних доходів(Сумський державний університет, 2021) Лєонов, Сергій Вячеславович; Леонов, Сергей Вячеславович; Lieonov, Serhii Viacheslavovych; Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Койбічук, Віталія Василівна; Койбичук, Виталия Васильевна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Кушнерьов, Олександр Сергійович; Кушнерёв, Александр Сергеевич; Kushnerov, Oleksandr SerhiiovychРеабілітація банківського сектору безпосередньо залежить від загального рівня довіри до них, через фінансові та нефінансові аспекти. Проте за останні 5 років значно розширилася кількість та типологія шахрайських дій, що наразі включають крадіжку персональних даних та встановлення контролю за рахунками жертв, кібератаки, шахрайство з безкартковими операціями та схеми з авторизацією пуш-платежів. Системи управління ризиками шахрайства нового покоління повинні бути спроможні працювати в умовах постійної цифрової трансформації, виявляти нові, досі невідомі ризики шахрайських дій, використовувати переваги технологій та зменшувати витрати на забезпечення дотримання законодавства. У статті розроблено загальну архітектуру автоматизованої інформаційної системи фінансового моніторингу, що складається з 4 рівнів: внутрішній фінансовий моніторинг економічних агентів (рівень 1), банківський фінансовим моніторингом (Клієнт-банк – рівень 2), державний фінансовим моніторингом (рівень 3), правоохоронні й розвідувальні органи ( рівень 4). Крім того, розроблено модель із застосуванням програмного продукту Bizagi Studio та сучасної нотації BPMN 2.0 автоматизованого моніторингу бізнес-процесу фінансових операцій через систему «Клієнт-Банк», що розкриває мету та тематику дослідження. Релевантні критерії перевірки змісту фінансових операцій складають 10 факторів, що є уніфікованими для різних економічних агентів та 13 перевірочних критеріїв, реалізованих безпосередньо на другому рівні перевірки у системі «Клієнт-Банк».Item Предиктивна аналітика розвитку туристичної галузі в розрізі країн Європейського Союзу(ГО «Центр економічних досліджень та розвитку», м. Одеса, 2021) Койбічук, Віталія Василівна; Койбичук, Виталия Васильевна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Кочережченко, Р.Д.В межах дослідження запропоновано розглянути галузь туризму, а також тенденції щодо її розвитку в популярних країнах Європейського Союзу, а саме в Німеччині, Італії, Болгарії та Франції. Етапи прогнозування: інструменти описової статистики, згладжування часових рядів, сезонна декомпозиція, розробка прогнозу.Item Оцінка ризиків використання банківських груп у тіньових операціях(Financial and credit activity: problems of theory and practice, 2020) Савченко, Тарас Григорович; Савченко, Тарас Григорьевич; Savchenko, Taras Hryhorovych; Койбічук, Віталія Василівна; Койбичук, Виталия Васильевна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Бойко, Антон Олександрович; Бойко, Антон Александрович; Boiko, Anton Oleksandrovych; Мінченко, Марія Геннадіївна; Минченко, Мария Геннадьевна; Minchenko, Mariia HennadiivnaНаведено 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 наглядуItem Кластеризація країн за рівнем використання фінансових установ для легалізації кримінальних доходів(. Науковий погляд: економіка та управління, 2020) Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Лєонов, Сергій Вячеславович; Леонов, Сергей Вячеславович; Lieonov, Serhii Viacheslavovych; Койбічук, Віталія Василівна; Койбичук, Виталия Васильевна; Koibichuk, Vitaliia VasylivnaСтрімкий розвиток інформаційних технологій, лібералізація руху фінансового капіталу, інтенсивне використання цифрового каналу надання фінансових послуг, а також збільшення масштабів тіньової економічної діяльності призводять до нарощення обсягів незаконно отриманих коштів і вдосконалення схем та методів, які використовують злочинці для легалізації кримінальних доходів. За цих умов зростає необхідність здійснення превентивних заходів щодо протидії легалізації сумнівних доходів за рахунок адекватної оцінки даного ризику. Метою даного дослідження є виокремлення однорідних груп країн за рівнем використання їхніх фінансових установ для легалізації кримінальних доходів. Методичним інструментарієм проведеного дослідження стали методи кластерного, кореляційного, дисперсійного аналізу. За результатами кластерного аналізу виділено 10 груп країн залежно від рівня ризику легалізації кримінальних доходів.Item Дослідження характеру та значимості впливу факторів ринку праці на інвестиційну привабливість країни(Інститут економіки і прогнозування НАН України, 2020) Койбічук, Віталія Василівна; Койбичук, Виталия Васильевна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Безбах, Т. І.Останніми роками спостерігається значний структурний вплив цифрової економіки на формування потоків прямих іноземних інвестицій. Прискореними темпами розвиваються передові технології та робототехніка. Все це удосконалює, здешевлює та пришвидшує виробництво. Прогресивний ринок праці є гарним підґрунтям для успішного розвитку підприємств різних галузей. А інвестиції дають можливість індустріям створюватися, розвиватися та оновлюватися. Крім того, прямі іноземні інвестиції сприяють трансферу технологій, який стимулюють потоки внутрішніх державних інвестицій, зумовлюючи розвиток людського капіталу та інституцій. Метою статті є розробка економіко-математичної моделі залежності інвестиційної привабливості країни від факторів ринку праці. В роботі проаналізовано та детально обґрунтовано вплив факторів ринку праці на інвестиційну привабливість України, здійснено аналіз стану сучасного ринку праці України, визначено характерні особливості, можливі тенденції та перспективи. Як фактори ринку праці розглядаються додана вартість від промисловості в розрахунку на одного рацівника, середній та високотехнологічний експорт у відсотках від усього виробленого експорту, показник рівня безробіття. Інвестиційна привабливість визначається обсягом прямих іноземних інвестицій. При розробленні моделі обґрунтовано порівнюваність вхідних даних, їх статистичну значущість та кореляційний зв’язок факторних змінних з прямими іноземними інвестиційними надходженнями. Методом Ірвіна здійснено перевірку на аномальність значень, надано рекомендації щодо усунення таких даних за умови їх виявлення. Перевірку на нормальність розподілу здійснено за допомогою критерію Шапіра – Уілка. Побудову багатофакторної лінійної регресійної моделі здійснено за допомогою статистичного пакета Stata 14Item Огляд методів аналізу фондового ринку(Класичний приватний університет, 2020) Койбічук, Віталія Василівна; Койбичук, Виталия Васильевна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Ширяєв, Д.О.Стрімкі зміни фінансового ринку, вплив факторів зовнішнього середовища (політико-соціального, техногенного характеру) вимагає об’єктивного комплексного аналізу фондового ринку, дослідження прибутковості цінних паперів із застосуванням як аналітичних методів, так і формально-логічних. У статті проаналізовано фундаментальні методи економічного аналізу прибутковості акцій вітчизняних та зарубіжних акціонерних товариств. Наведено переваги та недоліки дивідендного підходу та підходу, що базується на фінансових та фондових коефіцієнтах. Визначено вплив факторів на прибутковість акції, обґрунтовано необхідність аналізу цінової чутливості акцій та оцінювання ймовірності значних змін відсоткових ставок на фондовому ринку. Крім того, на фондовому ринку країни, як і в межах діяльності фінансового національного ринку, існує велика ймовірність виникнення ризикових ситуацій, їх настання, що в більшості випадків пов’язано з недостатнім рівнем фінансової грамотності населення, обмеженою кількістю ліквідних та інвестиційно привабливих фінансових інструменті. Рекомендовано з метою забезпечення відносно стабільної інвестиційної діяльності та захисту власників акції від можливих втрат використовувати послуги страхових компаній на фондовому ринку України.Item Особливості застосування криптографічних алгоритмів під час передачі цифрових грошей за технологіями блокчейн(Причорноморський науково-дослідний інститут економіки та інновацій, 2020) Койбічук, Віталія Василівна; Койбичук, Виталия Васильевна; Koibichuk, Vitaliia VasylivnaОстанні роки спостерігається значний структурний вплив цифрової економіки на формування бізнес-процесів соціально-економічних об’єктів. Стрімкі зміни фінансового ринку тягнуть за собою впровадження інноваційних технологій блокчейна, що вимагає ретельного дослідження систем захисту, узгодженості апаратного та програмного забезпечення при проведенні грошових операцій з використанням крипто валют. Світовим трендом є вкладення в криптовалюту, яка є не чутливою до непередбачуваних змін соціально-економічного середовища будь-якої країни. У статті розглянуто особливості застосування криптографічних протоколів при проведенні транзакцій за технологіями блокчейна. Наведено переваги та недоліки найбільш популярних та використовуваних на будь-якій блокчейн платформі алгоритмів досягнення консенсусу за методикою доказу роботи, доказу володіння, визначення делегатів для проведення сеансу у біткоїн-платіжних системах.