Please use this identifier to cite or link to this item: https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/82392
Or use following links to share this resource in social networks: Recommend this item
Title Оцінка ризиків використання банківських груп у тіньових операціях
Authors Savchenko, Taras Hryhorovych  
Koibichuk, Vitaliia Vasylivna  
Boiko, Anton Oleksandrovych  
Minchenko, Mariia Hennadiivna  
ORCID http://orcid.org/0000-0003-4793-054X
http://orcid.org/0000-0002-3540-7922
http://orcid.org/0000-0002-1784-9364
http://orcid.org/0000-0002-6768-1627
Keywords тіньова економіка
теневая экономика
shadow economy
банківські групи
банковские группы
banking groups
показники ризику
показатели риска
risk indicators
кластерний аналіз
кластерный анализ
cluster analysis
аналіз головних компонент
анализ главных компонент
principal components analysis
Type Article
Date of Issue 2020
URI https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/82392
Publisher Financial and credit activity: problems of theory and practice
License Copyright not evaluated
Citation Оцінка ризиків використання банківських груп у тіньових операціях/ Савченко Т. Г. та ін. // Financial and credit activities: problems of theory and practice. 2020. № 4 (35). C. 37-43. DOI: https://doi.org/10.18371/fcaptp.v4i35.221737
Abstract Наведено результати аналізу показників, які характеризують ризики використання банківських груп у тіньових схемах. За результатами кластерного аналізу сформовано чотири кластери банківських груп. Це дозволить у подальшому більш системно та обґрунтовано проводити компаративний аналіз показників банківських груп на предмет виявлення спільних якісних і кількісних характеристик, що описуватимуть їхні ризики участі в нелегальних операціях. На другому етапі методом головних компонент виявлено показники, які найбільш істотно впливають на потенційні ризики участі банківських груп у тіньових операціях. На третьому етапі сформовано статистично значущу регресійну модель, що підтверджує вплив кількості фінансових установ у складі банківської групи і загальної кількості учасників банківської групи на потенційний ризик використання банківських груп у тіньових операціях. Отримані результати в подальшому можуть також використовуватись для формування інтегральної оцінки потенційного ризику використання банківських груп у тіньових операціях, а також для поліпшення банківського нагляду
Приведены результаты анализа показателей, характеризующих риски использования банковских групп в теневых схемах. По результатам кластерного анализа сформированы четыре кластера банковских групп. Это позволит в дальнейшем более системно и обоснованно проводить компаративный анализ показателей банковских групп на предмет выявления общих качественных и количественных характеристик, описывать их риски участия в нелегальных операциях. На втором этапе методом главных компонент обнаружено показатели, которые наиболее существенно влияют на потенциальные риски участия банковских групп в теневых операциях. На третьем этапе сформирован статистически значимую регрессионную модель, что подтверждает влияние количества финансовых учреждений в составе банковской группы и общей количества участников банковской группы на потенциальный риск использования банковских групп в теневых операциях. Полученные результаты в дальнейшем могут также использоваться для формирования интегральной оценки потенциального риска использования банковских групп в теневых операциях, а также для улучшения банковского надзора
In a market economy, financial intermediaries become direct or indirect participants in most shadow schemes. Taking to account the bank-centric nature of the Ukrainian financial sector, banks and banking groups are a critical element of shadow operations. The article presents the analysis of indicators that characterize the risks of using banking groups in shadow schemes. According to the results of cluster analysis, four clusters of banking groups were formed. This will allow a more systematic and reasonable analysis of the performance of banking groups to identify common qualitative and quantitative characteristics that will describe their risks of participation in illegal transactions. In the second stage, the principal components method revealed the indicators that most significantly affect the potential risks of participation of banking groups in shadow operations. Such indicators include the number of financial institutions in the group, the residency of the group controllers, and the total number of group members. At the third stage, a statistically significant regression model was formed, which confirms the influence of the number of financial institutions in the banking group and the total number of banking group members on the potential risk of using banking groups in shadow operations. The obtained results can be further used to form an integrated assessment of the potential risk of using banking groups in shadow operations and improve banking supervision.
Appears in Collections: Наукові видання (ННІ БТ)

Views

Australia Australia
1
China China
1
Ireland Ireland
3694
Lithuania Lithuania
1
Russia Russia
1
Serbia Serbia
1
Ukraine Ukraine
868089
United Kingdom United Kingdom
398222
United States United States
20978921
Unknown Country Unknown Country
1670088

Downloads

Canada Canada
1
China China
20978921
France France
1
Germany Germany
6278425
Ireland Ireland
1
Lithuania Lithuania
1
Ukraine Ukraine
868090
United Kingdom United Kingdom
398225
United States United States
20978922
Unknown Country Unknown Country
1

Files

File Size Format Downloads
Savchenko_ principal_paper.pdf 403,09 kB Adobe PDF 49502588

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