Please use this identifier to cite or link to this item: https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/78401
Or use following links to share this resource in social networks: Recommend this item
Title The Innovative Approaches to Estimating Business Models of Modern Banks
Other Titles Інноваційні підходи до оцінювання бізнес-моделей сучасних банків
Authors Zarutska, O.
Pavlova, T.
Sinyuk, A.
Khmarskyi, V.
Pawliszczy, D.
Kesy, M.
ORCID
Keywords бізнес-модель банку
інноваційний підхід
профілю ризиків банку
структурно-функціональні групи
bank business model
innovative approaches
bank risk profile
structural-functional group
bank
Type Article
Date of Issue 2020
URI https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/78401
Publisher Sumy State University
License Creative Commons Attribution 4.0 International License
Citation Zarutska, O., Pavlova, T., Sinyuk, A., Khmarskiy, V., Pawliszczy, D., & Kesy, M. (2020). The Innovative Approaches to Estimating Business Models of Modern Banks. Marketing and Management of Innovations, 2, 26-43. http://doi.org/10.21272/mmi.2020.2-02
Abstract Новим підходом до визначення фінансового стану та фінансової стійкості як окремого банку, так і всієї банківської системи, є аналіз бізнес-моделей банків. Визначення та аналіз бізнес-моделей банків дозволяє краще зрозуміти їх фінансово-економічну діяльність, ризик-апетит та систему управління. Сьогодні спостерігається значне зростання інтересу науковців до аналізу бізнес-моделей українських банків, що пояснюється переходом Національного банку України до нагляду за банками на основі SREP. Такий аналіз передбачає здійснення перевірки бізнес-моделей банків на предмет їх життєздатності та стійкості. Проте, точного визначення поняття не надає жодний регуляторний акт. Не сформовано й єдиного підходу серед науковців та дослідників. У той же час, традиційних методик, які зосереджувалися на аналізі достатності капіталу банку, його ліквідності та дотриманні обов’язкових економічних нормативів НБУ, в умовах сьогодення вже замало. У статті розглянуто основні теоретико-методичні підходи до тлумачення поняття "бізнес-модель банку", її визначення та аналізу. Проведене дослідження показало, що більшість дослідників використовує методи кластерного аналізу із різноманітними наборами змінних, кількості кластерних груп та бізнес-моделей. Для визначення бізнес-моделей українських банків, їх аналізу та формування на цій основі профілю ризику кожного банку, авторами запропоновано інноваційну методику структурно-функціональних груп банків (СФГБ-метод). Метод базується на використанні нейронних мереж, зокрема самоорганізуючих карт Кохонена (СОК). Для проведення кластерного аналізу запропоновано використання системи фінансових показників, що розраховуються Національним банком України у системі SREP. Аналіз кластерів дозволив виділити 10 бізнес-моделей українських банків. У статті розкрито особливості кожного кластеру та його схильність до ризиків. Розподіл банків за кластерами та їх місце на карті значною мірою залежить від структури його активів, зобов’язань, доходів та витрат, валютної позиції, а також інших якісних та кількісних індикаторів. Проведене дослідження підтвердило, що саме визначення бізнес-моделей банків дозволяє сформувати основу для запровадження диференційованого підходу до банківського регулювання та нагляду з урахуванням суттєвих характеристик кожного банку, його профілю ризику та основних відмінних рис.
The analysis of business models of banks is a new approach to determining the financial condition and financial soundness of an individual bank and the entire banking system. The definition and analysis of banks' business models allow understanding better the financial and economic activities, risk appetite and management system. The National Bank of Ukraine moves to SREP based banking supervision. Such an analysis involves the verification of banks' business models for their viability and sustainability. No regulatory act provides a precise definition of these concepts. It is still no single approach to the analysis of business models among scientists and researchers. At the same time, traditional methods that focused on the analysis of the bank's capital adequacy, its liquidity and compliance with mandatory NBU economic norms are not sufficient. The study shows that most researchers use cluster analysis methods with a variety of sets of variables, the number of cluster groups, and business models. To determine the business models of Ukrainian banks, to analyse them, and to form on this basis the risk profile of each bank, the authors proposed an innovative methodology of structural-functional groups of banks (SFGB-method). The method is based on the use of neural networks, in particular self-organising Kohonen maps (SOM). For cluster analysis, it is suggested to use the system of financial indicators calculated by the National Bank of Ukraine in the SREP system. The cluster analysis allows identifying ten business models of Ukrainian banks. The article describes the features of each cluster and its propensity to take risks. The distribution of banks by cluster and their place on the map depends mostly on the structure of its assets, liabilities, income and expenses, currency position, as well as other qualitative and quantitative indicators. The conducted research has confirmed that the definition of business models of banks allows forming the basis for introducing a differentiated approach to banking regulation and supervision, taking into account the essential characteristics of each bank, its risk profile and the main distinguishing features.
Appears in Collections: Маркетинг і менеджмент інновацій (Marketing and Management of Innovations)

Views

Australia Australia
1
Belgium Belgium
1
Bulgaria Bulgaria
1
China China
-307541576
Denmark Denmark
1
Ecuador Ecuador
1
Finland Finland
1
France France
303
Germany Germany
21860
Greece Greece
1
India India
92049
Indonesia Indonesia
1
Iran Iran
122661
Iraq Iraq
1
Ireland Ireland
148452
Italy Italy
103409
Jordan Jordan
1
Kenya Kenya
1
Lithuania Lithuania
1
Netherlands Netherlands
190561
Oman Oman
1
Pakistan Pakistan
1
Philippines Philippines
196812
Poland Poland
48629
Russia Russia
1
South Africa South Africa
491763093
South Korea South Korea
1
Sweden Sweden
570226
Turkey Turkey
1
Ukraine Ukraine
1000756443
United Kingdom United Kingdom
135220
United States United States
1370829678
Unknown Country Unknown Country
1
Vietnam Vietnam
491763095

Downloads

Botswana Botswana
1
Canada Canada
1000756444
China China
-1245766361
Denmark Denmark
1
France France
1370829678
Germany Germany
-1245766362
Hong Kong SAR China Hong Kong SAR China
1
India India
4924170
Indonesia Indonesia
1
Iran Iran
491763097
Iraq Iraq
34577
Ireland Ireland
1
Italy Italy
166401
Jordan Jordan
1
Kuwait Kuwait
1
Lithuania Lithuania
1
Malaysia Malaysia
1
Pakistan Pakistan
1
Poland Poland
146010
Saudi Arabia Saudi Arabia
1
Singapore Singapore
-307541578
South Korea South Korea
1
Sri Lanka Sri Lanka
1
Sweden Sweden
1
Taiwan Taiwan
107912
Tanzania Tanzania
96200
Thailand Thailand
1
Ukraine Ukraine
197554170
United Kingdom United Kingdom
97261
United States United States
-307541577
Unknown Country Unknown Country
1
Vietnam Vietnam
1

Files

File Size Format Downloads
Zarytska_mmi_2_2020.pdf 795,96 kB Adobe PDF -40139941

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.