Навчально-науковий інститут бізнес-технологій «УАБС» (ННІ БТ) (1980-2021)
Permanent URI for this communityhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/48923
Browse
13 results
Search Results
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 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 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 Financial sector development: efficiency of the regulation and public trust(UNEC, 2020) Бричко, Марина Михайлівна; Бричко, Марина Михайловна; Brychko, Maryna Mykhailivna; Лєонов, Сергій Вячеславович; Леонов, Сергей Вячеславович; Lieonov, Serhii Viacheslavovych; Ібрагімов, З.Розвиток фінансового сектору, забезпечений довірою до банківської системи, є важливою передумовою стійкого економічного та соціального зростання. Вищевикладений внесок у створення міцної та надійної основи економічного зростання значною мірою залежить від ефективності державного регулювання з точки зору стратегії монетарної політики, яка була прийнята. Вимірювання його ефективності є одним із складних питань дослідження та практики центральних банків. Метою статті є внесок у методологію показників, що дозволяють вимірювати переваги ефективної монетарної політики щодо спостережуваних змін довіри громадськості до фінансового сектору. Принципова позиція полягає в тому, щоб розглядати максимізацію довіри громадськості як необхідний (але недостатній) крок до досягнення цілей, на які були поставлені центральними банками в рамках своїх повноважень. Метод аналізу охоплення даних, орієнтованого на результати, який широко використовується для вимірювання ефективності в банківській галузі, був розроблений і застосований для вимірювання ефективності регулювання в контексті центрального банку. Для того, щоб отримати надійний, релевантний та інтерпретований результат, вхідні та вихідні змінні були обрані відповідно до основної стратегії та цілей центральних банків. Вхідні фактори представлені в балансах центральних банків, які відображають активи та зобов'язання, що виникають внаслідок використання інструментів грошово-кредитної політики. Тоді як індекс Heritage Foundation щодо грошової свободи та коефіцієнта монетизації економіки використовувався як результат у кількісному вимірі. Запропонований показник ефективності грошово-кредитної політики може бути використаний як допомога для виявлення так званих резервів невикористаних потужностей, а отже, для надання рекомендацій щодо нормативних актів та стимулів чи управлінських практик, що сприятиме підвищенню довіри до фінансового сектору, стабільності цін, які кожен центральний банк прагне максимізувати з огляду на його обмежену кількість ресурсів.Item Financial sector development: efficiency of the regulation and public trust(UNEC, 2020) Бричко, Марина Михайлівна; Бричко, Марина Михайловна; Brychko, Maryna Mykhailivna; Лєонов, Сергій Вячеславович; Леонов, Сергей Вячеславович; Lieonov, Serhii Viacheslavovych; Ібрагімов, З.Розвиток фінансового сектору, забезпечений довірою до банківської системи, є важливою передумовою стійкого економічного та соціального зростання. Вищевикладений внесок у створення міцної та надійної основи економічного зростання значною мірою залежить від ефективності державного регулювання з точки зору стратегії монетарної політики, яка була прийнята. Вимірювання його ефективності є одним із складних питань дослідження та практики центральних банків. Метою статті є внесок у методологію показників, що дозволяють вимірювати переваги ефективної монетарної політики щодо спостережуваних змін довіри громадськості до фінансового сектору. Принципова позиція полягає в тому, щоб розглядати максимізацію довіри громадськості як необхідний (але недостатній) крок до досягнення цілей, на які були поставлені центральними банками в рамках своїх повноважень. Метод аналізу охоплення даних, орієнтованого на результати, який широко використовується для вимірювання ефективності в банківській галузі, був розроблений і застосований для вимірювання ефективності регулювання в контексті центрального банку. Для того, щоб отримати надійний, релевантний та інтерпретований результат, вхідні та вихідні змінні були обрані відповідно до основної стратегії та цілей центральних банків. Вхідні фактори представлені в балансах центральних банків, які відображають активи та зобов'язання, що виникають внаслідок інструментів грошово-кредитної політики. Тоді як індекс Heritage Foundation щодо грошової свободи та коефіцієнта монетизації економіки використовувався як результат у кількісному вимірі. Запропонований показник ефективності грошово-кредитної політики може бути використаний як допомога для виявлення так званих резервів невикористаних потужностей, а отже, для надання рекомендацій щодо нормативних актів та стимулів чи управлінських практик, що сприятиме підвищенню довіри до фінансового сектору, стабільності цін, яку кожен центральний банк прагне максимізувати з огляду на його обмеженість кількості вхідних ресурсів.Item Ретроспективні портрети вразливості населення регіонів України до COVID-19(Сумський державний університет, 2020) Васильєва, Тетяна Анатоліївна; Васильева, Татьяна Анатольевна; Vasylieva, Tetiana Anatoliivna; Лєонов, Сергій Вячеславович; Леонов, Сергей Вячеславович; Lieonov, Serhii ViacheslavovychРозглядається спектр питань теоретичного, методологічного та аналітичного характеру, пов’язаних із дослідженням ретроспективних портретів уразливості населення областей України до COVID-19. Виявлено причини регіональної диференціації захворюваності та смертності населення від COVID-19 (регресантів), які пояснюються певними патернами факторів (регресорів), за яких уразливість є найвищою, що відповідно дозволило визначити, якою мірою той чи інший регіон відповідає цим комбінаціям. Формалізовано залежності між регресантами й факторами громадського здоров’я, а також близько 20 детермінант екологічної, соціальної та економічної специфіки регіонів України.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 companies