Please use this identifier to cite or link to this item: https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/82686
Or use following links to share this resource in social networks: Recommend this item
Title Gravitational and intellectual data analysis to assess the money laundering risk of financial institutions
Authors Lieonov, Serhii Viacheslavovych  
Kuzmenko, Olha Vitaliivna  
Koibichuk, Vitaliia Vasylivna  
ORCID http://orcid.org/0000-0001-5639-3008
http://orcid.org/0000-0001-8575-5725
http://orcid.org/0000-0002-3540-7922
Keywords фінансовий ризик
финансовый риск
financial risk
відмивання грошей
отмывание денег
money laundering
гравитаційне моделювання
гравитационное моделирование
gravitational modeling
динамічна стійкість ризику
динамическая устойчивость риска
dynamic risk stability
біфуркаційний аналіз
бифуркационный анализ
bifurcation analysis
Type Article
Date of Issue 2020
URI https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/82686
Publisher Journal of International Studies
License Copyright not evaluated
Citation Gravitational and intellectual data analysis to assess the money laundering risk of financial institutions / Lyeonov S. V. and other //Journal of International Studies. 2020. № 13(4). С. 287-301. URL: https://doi.org/10.14254/2071-8330.2020/13-4/18
Abstract Велика 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.
Большое разнообразие схем по использованию компаний с целью отмывания нелегальных доходов, таких как контрабанда нефтепродуктов, незаконная продажа газа, присвоение рефинансирования Центробанков, присвоение средств банков, присвоение государственных предприятий обусловила проблематику исследования. Объектом исследования является 102 страны мира, тщательно контролируемые Группой разработки финансовых мер по борьбе с отмыванием денег (FATF), которые имеют разный уровень социально-политического и экономического развития. Научно-методический подход к оценке риска по вопросам финансового мониторинга в разрезе использования финансовых учреждений стран для легализации криминальных доходов основывается на применении методов многомерного статического анализа, дескриптивного, кластерного и дисперсионного анализа данных, теории гравитации, нелинейного эконометрического моделирования, дифференциального и бифуркационного анализа динамических нелинейных систем. Результатом исследования является разработанная модель комплексной оценки риска финансовых учреждений стран для легализации криминальных доходов, учитывающая: группировку стран мира по уровню риска легализации криминальных доходов, идентификацию кластера принадлежности исследуемой страны; формирование интегрального показателя как рейтинговой оценки уровня риска использования финансовых учреждений для легализации криминальных доходов, так и оценку риска на основе гравитационной модели; построение фазового портрета динамической системы рискованности использования финансовых учреждений стран на основе нелинейной эконометрической модели.
The wide variety of schemes to use companies for money laundering, such as oil smuggling, illegal gas sales, misappropriation of the Central Bank refinancing, misappropriation of bank funds and state-owned enterprises, form the research issues. The sample under study includes 102 countries around the world, which is closely monitored by the Financial Action Task Force (FATF) and have different levels of sociopolitical and economic development. The a scientific and methodological approach to assess the financial monitoring risk in terms of the use of financial institutions for money laundering is based on the methods of multidimensional static analysis, descriptive, cluster, and dispersive data analysis, gravity theory, nonlinear econometric modeling, differential and bifurcation analysis of dynamic nonlinear systems. The result of the study is a the developed model of comprehensive risk assessment for the countries’ financial institutions for money laundering, which considers grouping of countries by the level of money laundering risk, identification of the cluster belonging to the state; formation of an integrated index as a money laundering risk rating assessment, and risk assessment based on the gravitational model; construction of a phase portrait for a dynamic system of the risk to use the countries’ financial institutions based on a nonlinear econometric model
Appears in Collections: Наукові видання (ННІ БТ)

Views

China China
348192117
Côte d’Ivoire Côte d’Ivoire
1
Germany Germany
2984051
Ireland Ireland
130459
Lithuania Lithuania
1
Malaysia Malaysia
1
Netherlands Netherlands
908
Russia Russia
1
Singapore Singapore
1
Sweden Sweden
1
Switzerland Switzerland
1
Taiwan Taiwan
115
Ukraine Ukraine
55838510
United Kingdom United Kingdom
7150792
United States United States
348192118
Unknown Country Unknown Country
16861
Vietnam Vietnam
3190

Downloads

Australia Australia
900682
Bangladesh Bangladesh
1
China China
348192121
Costa Rica Costa Rica
1
Croatia Croatia
1
Côte d’Ivoire Côte d’Ivoire
1
Ecuador Ecuador
1
Egypt Egypt
54681
Finland Finland
1
France France
2984052
Germany Germany
55838512
Ghana Ghana
54681
Greece Greece
1
India India
55838511
Indonesia Indonesia
54681
Iran Iran
33506
Japan Japan
1
Kenya Kenya
1
Libya Libya
1
Lithuania Lithuania
1
Luxembourg Luxembourg
1
Malaysia Malaysia
16861
Mauritius Mauritius
1
Mexico Mexico
7744
Mongolia Mongolia
1
Mozambique Mozambique
1
Netherlands Netherlands
7150787
Pakistan Pakistan
618685
Palestinian Territories Palestinian Territories
1
Philippines Philippines
1
Poland Poland
1
Portugal Portugal
1
Romania Romania
1
Senegal Senegal
1
Sierra Leone Sierra Leone
1
South Africa South Africa
7150787
South Korea South Korea
2984053
Spain Spain
1
Sri Lanka Sri Lanka
1
Sweden Sweden
1
Taiwan Taiwan
16861
Thailand Thailand
618686
Tunisia Tunisia
1801369
Turkey Turkey
54681
Uganda Uganda
1801370
Ukraine Ukraine
55838511
United Arab Emirates United Arab Emirates
1
United Kingdom United Kingdom
7150790
United States United States
762509130
Unknown Country Unknown Country
348192116
Vietnam Vietnam
17567638
Zambia Zambia
1

Files

File Size Format Downloads
Lyeonov_bifurcation_paper.pdf 727,83 kB Adobe PDF 1677431523

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