Please use this identifier to cite or link to this item: https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/80889
Or use following links to share this resource in social networks: Recommend this item
Title Determining the Rating of Ukrainian Banks on the Risk of Legalization of Illegally Obtained Income
Other Titles Определение рейтинга банков Украины по риску легализации доходов, полученных незаконным путем
Визначення рейтингу банків України за ризиком легалізації доходів, отриманих незаконним шляхом
Authors Lieonov, Serhii Viacheslavovych  
Kuzmenko, Olha Vitaliivna  
Mynenko, Serhii Volodymyrovych  
Kwilinski, Aleksy  
Liulov, Oleksii Valentynovych  
ORCID http://orcid.org/0000-0001-5639-3008
http://orcid.org/0000-0001-8575-5725
http://orcid.org/0000-0003-3998-9031
http://orcid.org/0000-0001-6318-4001
http://orcid.org/0000-0002-4865-7306
Keywords протидія легалізації незаконних доходів
рейтингування банків
ризик легалізації інтегральний показник
метрика Мінковського
противодействие легализации незаконных доходов
рейтингования банков
риск легализации интегральный показатель
метрика Минковского
anti-money laundering
the rating of banks
on the risk of legalization
integral indicator
Minkowski metric
Type Article
Date of Issue 2020
URI https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/80889
Publisher Sumy State University
License In Copyright
Citation Lyeonov S. V., Kuzmenko O. V., Mynenko S. V., Kwilinski A. S., Lyulyov O. V. Determining the Rating of Ukrainian Banks on the Risk of Legalization of Illegally Obtained Income // Механізм регулювання економіки. 2020. № 3. С. 31-45. DOI: https://doi.org/10.21272/mer.2020.89.03
Abstract У статті розглянуто науково˗ методичний підхід до рейтингування банків за ризиком легалізації доходів, отриманих незаконним шляхом. Сформовано вибірку з 18˗ ти показників діяльності 65˗ ти банків України у 2019 році. Розглядаються відносні показники, які характеризують ризик використання операцій банку для легалізації доходів, отриманих незаконним шляхом. Логічно показники поділені на три частини. Перша група показників характеризують кількість і якість дотримання банком чинного законодавства України у сфері фінансового моніторингу. Друга група показників відображають розміри обороту готівки в банку, що є характеристикою участі банку як конвертаційного центру. Третя група показників характеризують залучення банку у міжнародні цикли відмивання доходів, враховуючи транзакції в країни – офшорні зони та сумнівні операції без явного підтвердження за допомогою зовнішньоекономічного контракту. Проведено дослідження вхідних даних на мультиколінеарність, на основі чого виключено 5 показників, які є колінеарними з іншими. Проведено нормалізацію вхідного масиву даних на основі нелінійної нормалізації. Розраховано вагові коефіцієнти впливу кожного показника на основі методу головних компонент. Визначено оптимальну кількість факторів на основі відсотку пояснюваної дисперсії кожним фактором та графіку кам’янистого осипу. Для побудови інтегрального показника застосовано метрику Мінковського. На основі інтегрального показника сформовано рейтинг банків за ризиком легалізації коштів, отриманих незаконним шляхом. З допомогою вербально˗ числової шкали Харрінгтона було надано якісну характеристику ризику використання операцій банків для легалізації незаконних доходів. Для проведення розрахунків було використано програмне забезпечення MS Office Excel та інструментарій Correlations статистичного пакету STATISTICA 10.
В статье рассмотрен научно˗ методический подход к рейтинговани. банков по риску легализации доходов, полученных незаконным путем. Сформирована выборка из 18˗ ти показателей деятельности 65˗ ти банков Украины в 2019 году. Рассматриваются относительные показатели, характеризующие риск использования операций банка для легализации доходов, полученных незаконным путем. Логично показатели разделены на три части. Первая группа показателей характеризует количество и качество соблюдения банком действующего законодательства Украины в сфере финансового мониторинга. Вторая группа показателей отражают размеры оборота наличных в банке, что является характеристикой участия банка как конвертационного центра. Третья группа показателей характеризует привлечения банка в международные циклы отмывания доходов, учитывая транзакции в страны ˗ оффшорные зоны и сомнительные операции без явного подтверждения с помощью внешнеэкономического контракта. Проведено исследование входных данных на мультиколинеарнисть, на основе чего исключено 5 показателей, которые являются коллинеарными с другими. Проведено нормализацию входного массива данных на основе нелинейной нормализации. Рассчитано весовые коэффициенты влияния каждого показателя на основе метода главных компонент. Определены оптимальное количество факторов на основе процента объяснимо дисперсии каждым фактором и графика каменистой осыпи. Для построения интегрального показателя применено метрику Минковского. На основе интегрального показателя сформирован рейтинг банков по риску легализации средств, полученных незаконным путем. С помощью вербально˗ числовой шкалы Харрингтона было предоставлено качественную характеристику риска использования операций банков для легализации незаконных доходов. Для проведения расчетов были использованы программное обеспечение MS Office Excel и инструментарий Correlations статистического пакета STATISTICA 10.
The article examines a scientific and methodological approach about the rating of banks on the risk of money laundering. A sample of 18 indicators of 65 Ukrainian banks in 2019 was selected. The relative indicators that characterize the risk of using the bank's operations to legalize i illegal income are considered. Logically, the indicators are divided into three parts. The first group of indicators characterizes the quantity and quality of the bank's compliance with current legislation of Ukraine in the field of financial monitoring. The second group of indicators reflects the size of cash turnover in the bank, which is a characteristic of the bank's participation as a conversion center. The third group of indicators characterizes the bank's involvement in international income laundering cycles, considering transactions in countries - offshore zones and dubious transactions without explicit confirmation by a foreign trade contract. The study of input data on multicollinearity was carried out, based on which 5 indicators that are collinear with others were excluded. Normalization of the input data set based on nonlinear normalization is carried out. The weights of each indicator are calculated based on the principal component’s method. The optimal number of factors was determined based on the percentage of the variance explained by each factor and the graph of the scree plot. Minkowski metric was used to construct the integral index. Based on the integrated indicator, the rating of banks on the risk of money laundering was formed. The verbal-numerical Harrington scale provided a qualitative characterization of the risk of using bank operations to legalize illicit income. MS Office Excel software and Correlations of the statistical package STATISTICA 10 were used for calculations.
Appears in Collections: Механізм регулювання економіки (Mechanism of Economic Regulation)

Views

Bulgaria Bulgaria
1
China China
1
France France
1
Germany Germany
1785255991
Greece Greece
37668
Ireland Ireland
365617
Lithuania Lithuania
1
Netherlands Netherlands
237
Norway Norway
1
Pakistan Pakistan
1
Singapore Singapore
1
Sweden Sweden
1
Taiwan Taiwan
1
Ukraine Ukraine
734067430
United Arab Emirates United Arab Emirates
1
United Kingdom United Kingdom
125972420
United States United States
169540036
Unknown Country Unknown Country
33550769
Vietnam Vietnam
1198

Downloads

Canada Canada
64357988
China China
2019780472
Denmark Denmark
1
France France
1
Germany Germany
125972418
Ghana Ghana
1
Greece Greece
1
India India
23704
Ireland Ireland
876365
Lithuania Lithuania
1
Romania Romania
1
South Africa South Africa
1
Ukraine Ukraine
1342162438
United Arab Emirates United Arab Emirates
1
United Kingdom United Kingdom
1
United States United States
169540037
Unknown Country Unknown Country
1
Vietnam Vietnam
1

Files

File Size Format Downloads
Lyeonov_mer_3_2020.pdf 560,29 kB Adobe PDF -572253863

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