Навчально-науковий інститут бізнес-технологій «УАБС» (ННІ БТ) (1980-2021)
Permanent URI for this communityhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/48923
Browse
32 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 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 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 The innovative financial technologies and its impact on shadow transactions(Sumy State University, 2020) Тютюник, Інна Володимирівна; Тютюнык, Инна Владимировна; Tiutiunyk, Inna Volodymyrivna; Лєонов, Сергій Вячеславович; Леонов, Сергей Вячеславович; Lieonov, Serhii Viacheslavovych; Височина, Аліна Володимирівна; Высочина, Алина Владимировна; Vysochyna, Alina Volodymyrivna; Золковер, А.; Квілінський, Олексій Станіславович; Костронова, С.; Квилинский, Алексей Станиславович; Kwilinski, AleksyOne of the modern phenomena of the national economy is shadowing, some aspects of which are thoroughly investigated by scientists from around the world.Some researchers consider the introduction of innovative financial technologies aimed at increasing the transparency of financial transactions and withdrawing cash flows from the shadows as an instrument for de-shadowing the national economy. At the same time, today the role of innovative financial technologies in the policy of the national economy's de-shadowing has not been precisely defined either at national or international levels.Item International migration and demographic change: bibliometric analyzing among researchers using Scopus and Google Scholar(Sumy State University, 2020) Лєонов, Сергій Вячеславович; Леонов, Сергей Вячеславович; Lieonov, Serhii Viacheslavovych; Квілінський, Олексій Станіславович; Пудрик, Д.; Шафорост, Ю.; Kwilinski, Aleksy; Квилинский, Алексей СтаниславовичThe findings of bibliometrics analysis confirmed that the number of the papers on the international migration had already declined for 2000-2019 years. Thus, the scientists published 6930 documents in the scientific journals which indexed by Scopus. Among all papers 81% – papers, 6,7% – review, 6,2% – book chapter. The average annual growth rate – 120%. In this case, in average the numbers of the papers increase by 20%. The findings allowed concluding that the biggest share of the documents was published by the scientists from EU countries. Considering the results of the analysis showed that the issues on international migration had being investigated by the European scientists.Item Інклюзивне зростання: базові положення, індикатори та пріоритети розвитку(Centre of Sociological Research, 2020) Васильєва, Тетяна Анатоліївна; Васильева, Татьяна Анатольевна; Vasylieva, Tetiana Anatoliivna; Лєонов, Сергій Вячеславович; Леонов, Сергей Вячеславович; Lieonov, Serhii Viacheslavovych; Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Гриценко, Лариса Леонідівна; Гриценко, Лариса Леонидовна; Hrytsenko, Larysa Leonidivna; Боярко, Ірина Миколаївна; Боярко, Ирина Николаевна; Boyarko, Iryna Mykolaivna; Багмет, Ксенія Вікторівна; Багмет, Ксения Викторовна; Bahmet, Kseniia Viktorivna; Кириченко, Костянтин Іванович; Кириченко, Константин Иванович; Kyrychenko, Kostiantyn Ivanovych; Буряк, Анна Володимирівна; Буряк, Анна Владимировна; Buriak, Anna Volodymyrivna; Бойко, Антон Олександрович; Бойко, Антон Александрович; Boiko, Anton Oleksandrovych; Боженко, Вікторія Володимирівна; Боженко, Виктория Владимировна; Bozhenko, Viktoriia Volodymyrivna; Самусевич, Ярина Валентинівна; Самусевич, Ярина Валентиновна; Samusevych, Yaryna Valentynivna; Височина, Аліна Володимирівна; Высочина, Алина Владимировна; Vysochyna, Alina Volodymyrivna; Пахненко, Олена Михайлівна; Пахненко, Елена Михайловна; Pakhnenko, Olena Mykhailivna; Тютюник, Інна Володимирівна; Тютюнык, Инна Владимировна; Tiutiunyk, Inna Volodymyrivna; Росохата, Анна Сергіївна; Росохатая, Анна Сергеевна; Rosokhata, Anna Serhiivna; Боронос, Володимир Миколайович; Боронос, Владимир Николаевич; Boronos, Volodymyr Mykolaiovych; Єльнікова, Юлія Василівна; Ельникова, Юлия Васильевна; Yelnikova, Yuliia Vasylivna; Яровенко, Ганна Миколаївна; Яровенко, Анна Николаевна; Yarovenko, Hanna Mykolaivna; Ярова, Інесса Євгенівна; Яровая, Инесса Евгеньевна; Yarova, Inessa Yevhenivna; Доценко, Тетяна Віталіївна; Доценко, Татьяна Витальевна; Dotsenko, Tetiana Vitaliivna; Шаповал, Владислав; Шаповал, Владислав; Shapoval, Vladyslav; Мареха, Ірина Сергіївна; Мареха, Ирина Сергеевна; Marekha, Iryna Serhiivna; Орєхова, Ярослава; Орехова, Ярослава; Orekhova, Yaroslava; Костенко, Вікторія; Костенко, Виктория; Kostenko, Viktoriia; Лугова, Дар'я; Луговая, Дарья; Luhova, DariiaУ монографії викладено теоретичні положення реалізації концепцію інклюзивного зростання, проаналізовано основні методичні підходи до оцінювання рівня інклюзивності економіки країни, розроблено методичні положення до оцінювання рівня соціального, економічного та політичного розвитку країни, досліджено закордонний досвід участі держави у підтримці соціального підприємництва, а також визначено основні напрямки удосконалення національної економіки в контексті імплементації концепції інклюзивного зростання. Досліджено тіньові процеси та легалізацію кримінальних доходів як основні перешкоди на шляху до переходу на модель інклюзивного розвитку країни. Проаналізовано роль екологічних податків у забезпеченні стабільного економічного розвитку з урахуванням принципів інклюзивності.Item Financial Security and Information from Financial Markets(Centre of Sociological Research, 2019) Пластун, Олексій Леонідович; Пластун, Алексей Леонидович; Plastun, Oleksii Leonidovych; Васильєва, Тетяна Анатоліївна; Васильева, Татьяна Анатольевна; Vasylieva, Tetiana Anatoliivna; Лєонов, Сергій Вячеславович; Леонов, Сергей Вячеславович; Lieonov, Serhii Viacheslavovych; Макаренко, Інна Олександрівна; Макаренко, Инна Александровна; Makarenko, Inna Oleksandrivna; Кремень, Вікторія Михайлівна; Кремень, Виктория Михайловна; Kremen, Viktoriia Mykhailivna; Шелюк, Асіят Ашурбєківна; Шелюк, Асият Ашурбековна; Sheliuk, Asiiat Ashurbiekivna; Семеног, Андрій Юрійович; Семеног, Андрей Юрьевич; Semenoh, Andrii Yuriiovych; Єльнікова, Юлія Василівна; Ельникова, Юлия Васильевна; Yelnikova, Yuliia Vasylivna; Щербина, Тетяна Володимирівна; Щербина, Татьяна Владимировна; Shcherbyna, Tetiana Volodymyrivna; Замора, Оксана Михайлівна; Замора, Оксана Михайловна; Zamora, Oksana Mykhailivna; Artemenko, A.; Philatova, H.; Bochkareva, T.У сучасній економічній системі, коли фінансування, домінування фінансового сектора над реальним та фіктивний капітал над виробництвом є основними тенденціями, посилення уваги до забезпечення фінансової безпеки держави є критично важливим. Необхідною умовою побудови ефективної системи управління фінансовою безпекою в Україні є забезпечення стабільності фінансового сектору Наявність інформаційної асиметрії, висока волатильність та низька ефективність фінансового ринку зумовлюють необхідність розробки науково-методичних інструментів для оцінки та аналізу інформації з фінансових ринків. Вирішальне значення раннього прогнозування кризових явищ у фінансовому секторі для забезпечення його стабільності, розробка методологічних інструментів регулювання ринкових невдач призвела до вибору досліджуваної проблеми. Крім того, серед 62 реформ, визначених Стратегією сталого розвитку України 2020 року, однією з найважливіших є реформа фінансового сектору та реформа ринку капіталу. Вони складають основу для посилення фінансової безпеки України та інтегрують її у глобальні ініціативи Світового банку та Міжнародного валютного фонду щодо зміцнення фінансових секторів у всьому світі. Відсутність інтегрованої стратегії управління фінансовою безпекою в Україні суттєво впливає на механізми трансляції фінансових ринків та загрози фінансовій стабільності та безпеці на національному та глобальному рівнях. У той же час використання інформації з фінансових ринків як результатів їх моделювання та прогнозування недостатньо розвинене як у практичному, так і в суто академічному аспектах. Але ця інформація є наріжним каменем забезпечення стабільності фінансового сектору та надійною основою фінансової безпеки держави. Актуальність дослідження пов'язана зі створенням інформаційно-аналітичного простору для прийняття науково обґрунтованих рішень для управління фінансовою безпекою держави. Цей простір базується на синергетичному поєднанні економічних та математичних моделей для аналізу та прогнозування фінансових ринків та інструментів регулювання стабільності фінансового сектору. Використання даних з фінансових ринків (динаміка цін на фінансові активи, мінливість фінансових ринків, результати прогнозування цін на фінансових ринках) робить їх унікальними як інформаційну основу для забезпечення фінансової стабільності та безпеки держави.