Навчально-науковий інститут бізнес-технологій «УАБС» (ННІ БТ) (1980-2021)
Permanent URI for this communityhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/48923
Browse
25 results
Search Results
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 Forecasting the risk of money laundering through financial intermediaries(Університет банківської справи, 2020) Турсалон, М.М.; Зейналов, З.Г.; Гусейнова, А.Т.; Лєонов, Сергій Вячеславович; Леонов, Сергей Вячеславович; Lieonov, Serhii Viacheslavovych; Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Боженко, Вікторія Володимирівна; Боженко, Виктория Владимировна; Bozhenko, Viktoriia VolodymyrivnaОсновною метою проведеного дослідження є побудова прогнозної нейромережевої моделі для визначення динаміки ризику використання банківських установ для легалізації кримінальних коштів. Методичним інструментарієм проведеного дослідження стали методи експоненційного згладжування (з використанням експоненційного тренду, лінійної моделі Хольта та затухаючого тренду), моделі штучної нейронної мережі (багатошаровий персептрону MLP-архітектури з використанням алгоритму BFGS, радіальна базисна функція RBF-архітектури з використанням алгоритму RBFT). Об’єктом дослідження обрано 20 банків України. Побудова прогнозної моделі в статті здійснено в наступній логічній послідовності: визначено прогнозні значення релевантних факторів впливу на ризик залучення фінансової установи в тіньові операції; навчання нейронних мереж за сформованою вибіркою показників; прогнозування ризику використання фінансових посередників України для легалізації кримінальних доходів на період 2020-2025 рр. на основі побудованих нейронних мереж. Проведені розрахунки засвідчили, що до 2025 року лише 40% аналізованих банків України зможуть зменшити їх участь в легалізації незаконно отриманих коштів.Item Financial, economic, environmental and social determinants for Ukrainian regions differentiation by the vulnerability level to COVID-19(Фінансово-кредитна діяльність: проблеми теорії і практики, 2020) Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Лєонов, Сергій Вячеславович; Леонов, Сергей Вячеславович; Lieonov, Serhii Viacheslavovych; Каща, Марія Олексіївна; Каща, Мария Алексеевна; Kashcha, Mariia OleksiivnaЯк свідчить перебіг пандемії COVID-19, регіони України суттєво відрізняються за рівнем вразливості населення до цієї інфекції. Причини регіональної диференціації захворюваності та смертності населення від COVID-19 ідентифікуються певними патернами (комбінаціями) факторів, які кумулятивно накопичуючись протягом тривалого періоду часу, сформували так звані «ретроспективних портретів вразливості регіону до COVID-19» для кожного регіону. Основною метою дослідження є визначення таких комбінацій фінансових, економічних, екологічних та соціальних факторів, які обумовили різну кількість летальних випадків та захворюваності серед населення різних регіонів України від COVID-19. Дослідження здійснено на основі побудованої просторової нелінійної моделі, в якій за ступінчастим алгоритмом окремі факторні змінні додавалися / вилучалися зі специфікацій моделі покроково методом Ейткена залежно від їх кореляції із показниками захворюваності та смертності від COVID-19 в регіоні, до тих пір, поки не була сформована специфікацію моделі з найвищим рівнем адекватності за p-значенням та t-статистикою. Для побудови індивідуальних «ретроспективних портретів вразливості регіону до COVID-19» для кожного регіону побудовані нелінійні багатофакторні регресійні рівняння залежності між результативною ознакою (рівень захворюваності та смертності населення регіону від COVID-19) від змінних – 23 індикаторів соціального, економічного, екологічного та фінансового розвитку кожного регіону України та міста Київ, сформовані кореляційні матриці та побудовано кореляційні плеяди. Перевірка на мутиколінеарність здійснена на основі кореляційної матриці з використанням алгоритму Фаррара-Глобера, перевірка залишків на наявність автокореляції здійснена методом Дарбіна-Уотсона, перевірка на гетероскедастичність здійснена за допомогою тесту рангової кореляції Спирмена. Результати емпіричного аналізу засвідчили, що на рівень захворюваності від COVID-19 та кількість смертельних випадків найбільше впливає показники міграційного руху, кількісний склад населення та екологічна ситуація в регіоні, але також суттєвим є індикатор готовності медичних закладів до якісного обслуговування хворих в період пандемії та динаміка доходів населення. Використання ретроспективних результатів дослідження можуть бути корисними при створенні дорожніх карт окремих регіонів, для подолання наслідків епідеміологічних впливів у майбутньому.Item Methods review for assessing the investment attractiveness of innovative bank technologies(Sumy State University, 2020) Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Овчаренко, В.О.The use of information and communication technologies significantly changes the modern business space. Today banks are actively applying approaches to customer service, based on the use of innovative information technologies. These technologies provide a competitive advantage for a bank and contribute to growing its profitability. At the same time, it is risky to invest in innovations, since new technology implementation may not bring the desired effect. Therefore, the investment attractiveness assessment of innovative banking technologies is actual for banks, and the use of assessment will avoid inefficient and risky investment decisions.Item Optimization of the system and mechanism of regulation of financial monitoring of insurance companies(Sumy State University, 2020) Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Васильєва, Тетяна Анатоліївна; Васильева, Татьяна Анатольевна; Vasylieva, Tetiana Anatoliivna; Гарбар, Я.; Квілінський, Олексій Станіславович; Радько, В.; Квилинский, Алексей Станиславович; Kwilinski, AleksyIn the development of modern society, insurance activity plays an important role, because it is one component of the country's financial market and performs the protective function of society from industrial and domestic risks. Insurance activities are directly related to financial transactions and various risks. The issue of the financial monitoring system in the activities of insurance companies needs considerable attention and constant modernization.Item Economic and mathematical modeling reasons for differentiated development of pandemic in ukraine(Sumy State University, 2020) Васильєва, Тетяна Анатоліївна; Васильева, Татьяна Анатольевна; Vasylieva, Tetiana Anatoliivna; Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Каща, Марія Олексіївна; Каща, Мария Алексеевна; Kashcha, Mariia Oleksiivna; Басанець, С.The question of the negative effects virus COVID-19 has changed the vector of scientific interests of many scientists. Economists' goal is a find quick way to overcome the economic crisis, by reason of total quarantine and search the cause-and-effect relationships between the different spread of the disease within country.Item The risk of money laundering: overview through the operations of insurance companies(Sumy State University, 2020) Лєонов, Сергій Вячеславович; Леонов, Сергей Вячеславович; Lieonov, Serhii Viacheslavovych; Миненко, Сергій Володимирович; Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Люльов, Олексій Валентинович; Люлев, Алексей Валентинович; Liulov, Oleksii Valentynovych; Грек, К.; Миненко, Сергей Владимирович; Mynenko, Serhii VolodymyrovychThe expandance of global integration processes in the world economy in recent years has created favorable conditions for criminal structures for money laundering. This issue became extremely acute on the background of the growing size of the shadow economy in Ukraine. Nowadays, scientists mostly pay attention to the using of banking operations to money laundering. Instead, very small attention is paid to money laundering through insurance companies. Therefore, it is important to identify and describe the risk of money laundering through the operations of insurance companiesItem Frontier analysis of the banks’ financial monitoring efficiency concerning assessing the risks of money laundering(Sumy State University, 2020) Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Доценко, Т.В.Over the last ten years, there has been a significant acceleration in the evolution of new methods for money laundering, which are becoming more diverse and specific, and the mechanisms for presenting criminal proceeds in the form of fairly legal proceeds are becoming more complex and diversified. Therefore, the issue of assessing the risks of money laundering requires in-depth study, analysis and development.Item Methods review for assessing the investment attractiveness of innovative bank technologies(Sumy State University, 2020) Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Овчаренко, В.О.The use of information and communication technologies significantly changes the modern business space. Today banks are actively applying approaches to customer service, based on the use of innovative information technologies. These technologies provide a competitive advantage for a bank and contribute to growing its profitability. At the same time, it is risky to invest in innovations, since new technology implementation may not bring the desired effect. Therefore, the investment attractiveness assessment of innovative banking technologies is actual for banks, and the use of assessment will avoid inefficient and risky investment decisions.Item Data mining-based assessement of the risk of using financial intermediaries for money laundering(Ефективна економіка, 2019) Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Бойко, Антон Олександрович; Бойко, Антон Александрович; Boiko, Anton Oleksandrovych; Яровенко, Ганна Миколаївна; Яровенко, Анна Николаевна; Yarovenko, Hanna Mykolaivna; Доценко, Тетяна Віталіївна; Доценко, Татьяна Витальевна; Dotsenko, Tetiana VitaliivnaВ статті побудовано економіко-математичні моделі нейронної мережі залежності ризику використання фінансових посередників з метою легалізації коштів, отриманих незаконним шляхом, від факторних ознак. Реалізація запропонованої методики відбувалась у вигляді багатошарового персептрону MLP та мережі на основі радіальних базисних функцій. Для побудови нейронної мережі типу багатошарового персептрону MLP використано алгоритм BFGS. Для побудови нейронної мережі на основі радіальних базисних функцій RBF використано алгоритм RBFT. Інтелектуальний аналіз даних в розрізі виявлення ключових факторів досліджуваного ризику проведений на основі дослідження колінеарності шляхом застосування сигма-обмеженої параметризації та кореляційного аналізу залежності як регресанда від кожного із індикаторів регресорів, так і факторів між собою. Проведене ранжування факторів за ступенем їх впливу на відгук: 1) індекс сприйняття корупції; 2) внутрішньо переміщені особи, нові переміщення, пов'язані з конфліктом та насильством (кількість випадків); 3) світовий індекс щастя; 4) позови до центрального уряду; 5) банківська таємниця; 6) глобальний індекс тероризму; 7) валовий внутрішній продукт на душу населення. Побудовані моделі нейронних мереж представлені архітектурою (кількістю шарів та прихованих нейронів), продуктивністю та помилкою (навчальною, контрольною, тестовою), алгоритмом навчання, а також функціями помилки, активних прихованих та активних вихідних нейронів. Достовірність представлених моделей доведена на основі критеріїв: «Продуктивність навчання», «Контрольна продуктивність», «Тестова продуктивність». Проведено прогнозування ризику використання фінансових посередників з метою легалізації кримінальних доходів на період 2019 – 2023 рр., яка засвідчило його поступове зростання починаючи з 2020 р. Доведено, що прогнозні значення ризику використання фінансових посередників з метою легалізації кримінальних доходів, незалежно від досить низького прогнозного рівня 2019 року, мають тенденцію до стрімкого зростання в найближчій перспективі.
- «
- 1 (current)
- 2
- 3
- »