Видання зареєстровані авторами шляхом самоархівування
Permanent URI for this communityhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/1
Browse
4 results
Search Results
Item Logit and probit model for prediction the financial health of insurance company(Publishing Office University of Applied Sciences in Nysa, 2019) Бричко, Марина Михайлівна; Бричко, Марина Михайловна; Brychko, Maryna Mykhailivna; Кремень, Вікторія Михайлівна; Кремень, Виктория Михайловна; Kremen, Viktoriia MykhailivnaВ роботі розроблено модель прогнозування фінансового стану страхових компаній. Досліджено існуючий світовий і український досвід прогнозування фінансового стану фінансових посередників – банків і страхових компаній, який засвідчив, що одним із найбільш використовуваних методів для вирішення цієї задачі є застосування різного виду регресійних рівнянь – лінійного, логіт і пробіт. Враховуючи, що в Україні в результаті фінансової кризи 2015 р. деякі страхові компанії припинили свою діяльність та були позбавлені ліцензії, для розробки моделі прогнозування фінансового стану було досліджено їх фінансову звітність та визначено 31 показник їхньої діяльності груп ліквідності, платоспроможності та фінансової стійкості, рентабельності, ділової активності, а також до групи специфічних показників тестів раннього попередження. Відбір страховий компаній України, що нормально працюють та були виведені з ринку, було здійснено на основі відкритих джерел, адже відкритого реєстру страхових компаній та їх фінансової звітності фінансовим регулятором не створено. Для відбору предикторів, що будуть включені в модель прогнозування фінансового стану страхових компаній було застосовано двовибірний F-тест для дисперсій, алгоритм Фаррара –Глобера та метод парної кореляції. До рівнянь лінійної, логіт- і пробіт-регресії було включено три фактори – валова рентабельність капіталу, оборотність активів та показник змін у капіталі. Перевірку якості лінійного рівняння регресії здійснено із використанням коефіцієнта детермінації, F-критерія та p-статистики, logit та probit регресійних рівнянь – рівня значущості (критерію максимальної правдоподібності), випадків передбачених банкрутств, суми квадратів залишків. На основі даних фінансової звітності страхових компаній України отримано лінійне, логіт- і пробіт-рівняння регресії, що можуть бути використані для оцінювання впливу факторів на майбутній фінансовий стан та визначати вірогідність банкрутства страхових компаній та перспективний фінансовий стан.Item Оцінювання впливу адекватності капіталу фінансових посередників на фінансовий та економічний розвиток країн(Академія праці, соціальних відносин і туризму, 2018) Кремень, Вікторія Михайлівна; Кремень, Виктория Михайловна; Kremen, Viktoriia Mykhailivna; Ковтун, С.У статті висвітлено сутність концепції адекватності капіталу фінансових посередників та її значущість з позиції впливу на фінансово-економічний розвиток країни. Представлено результати кореляційного зв’язку між адекватністю капіталу, з одного боку, та розвитком банківського сектору та фінансово-економічним розвитком, з іншого, для низки європейських та інших країн. Охарактеризовано закономірності та відмінності впливу адекватності капіталу фінансових посередників на розвиток банківського сектору та фінансово-економічний розвиток у групах країн з використанням методу кореляційного аналізу, що дозволило ідентифікувати силу та характер впливу вимог щодо адекватності капіталу фінансово-економічний розвиток країн. Побудовані функції статистичних рівнянь залежностей між адекватністю капіталу та фінансово-економічними показниками країн, що розвиваються, та розвиненими країнами, дозволяють визначати прогнозні показники фінансово-економічного розвитку при зміні наглядових вимог до адекватності капіталу фінансових посередників.Item Логіт-модель прогнозування ймовірності банкрутства банків(Академія праці, соціальних відносин і туризму, 2018) Кремень, Вікторія Михайлівна; Кремень, Виктория Михайловна; Kremen, Viktoriia Mykhailivna; Бочкарьова, Т.У статті проаналізовано особливості наявних у європейській, світовій та вітчизняній практиці побудови моделей прогнозування ймовірності банкрутства банків. Вихідний масив становив 37 показників діяльності банків, серед яких на основі за допомогою алгоритму ФаррараГлобера та матриці парних кореляцій було відібрано предиктори для побудови моделі. У програмі STATISTICA побудовано логіт-модель прогнозування ймовірності банкрутства банків та здійснено перевірку її якості.. Виявлено, що отримане рівняння логістичної регресії визначення ймовірності банкрутства банку від таких факторів як частка адміністративних та інших операційних витрат в активах, частка цінних паперів до погашення в активах, співвідношення коштів клієнтів й зобов’язань та співвідношення комісійних доходів й комісійних витрат має високу якість і може бути використане для прогнозування фінансового стану банківських установ України.Item Розвиток bancassurance: досвід європейських країн та України(2011) Кремень, Вікторія Михайлівна; Кремень, Виктория Михайловна; Kremen, Viktoriia MykhailivnaУ статті систематизовано підходи щодо трактування сутності поняття та форм bancassurance. Автором визначено напрями інтеграції та конвергенції банківського і страхового бізнесу на етапах агентських і партнерських відносин. Досліджено практику становлення та розвитку bancassurance в європейських країнах та в Україні. З позиції співпраці між банківськими та страховими фінансовими посередниками узагальнено переваги і недоліки форм bancassurance.