КОМПЛЕКСНА МОДЕЛЬ ПРОГНОЗУВАННЯ СТІЙКОСТІ ФІНАНСОВО-ЕКОНОМІЧНИХ УСТАНОВ

Марина Петрівна Чайковська, Татяна Станіславовна Медведь

Анотація


У роботі викладаються ключові принципи комплексної методики аналізу фінансової стійкості фінансово-економічних організацій банківського сектора. Дослідження спрямовано на використання фінансової інформації банків, що представлена у вільному доступі, і рекомендуються широкому колу зацікавлений користувачів для прийняття інвестиційних рішень. У статті проводиться аналіз математичних основ прогнозування фінансової стійкості банків; обґрунтовується необхідність проведення первинної обробки вхідної інформації на базі рейтингової оцінки у формі часових рядів методом зведених показників; розкривається сутність методологій проинтегрованої авторегресії ковзного середнього та багатошарових персептроних нейронних мереж; наводяться рекомендації щодо вдосконалення методів побудови прогнозів фінансової стійкості банку. Обґрунтовується доцільність використання комбінованої методології прогнозного моделювання. Наводяться результати практичного застосування методології для українського фінансового ринку.


Ключові слова


моделі прогнозування; фінансова стійкість банку; часовий ряд; персептронна нейромережева модель; проінтегрована авторегресія

Повний текст:

PDF (Русский)

Посилання


Вітлінський В., Пернарівський О. «Фінансова стійкість як системна характеристика комерційного банку» // Банківська справа. – 2000. - №6. – с.48-50.

Медведь Т., Чайковская М. Анализ и классификация методов прогнозирования рейтинга финансовой устойчивости банка / М.П.Чайковская, Т.С. Медведь // Економічний вісник університету. Збірник наукових праць. Вип.22/2 - Переяслав-Хмельницький: ДПУ ім.Г.Сковороди, 2014. - стр.374-382.

Медведь Т., Чайковська М. Аналіз методів рейтингування банків згідно їх фінансової стійкості// М.П.Чайковська, Т.С. Медведь //Інформаційні технології та моделювання в економіці: на шляху до міждисциплінарності: Колективна монографія/ За ред. Проф. Соловьева В.М. – Черкаси:Брама-Украина, 2013. – с.335-347.

Медведь Т., Чайковская М. Проблема классификации методов прогнозирования финансовой устойчивости банка / М.П.Чайковская, Т.С. Медведь // Развитие бухгалтерского учета, контроля и анализа в современных концепциях управления: Материалы Международной научно-практической конференции - Симферополь:ДИАЙПИ, 2014. - стр.143-145.

Hoff C.J., A Practical Guide to Box-Jenkins Forecasting, Lifetime Learning Publications, California, 2013.

Alan Pankratz, Forecasting with Univariate Box–Jenkins Models: concepts and cases, New York: John Wiley & Sons, 2011.

Галушкин А.И. Нейронные сети: основы теории/ А.И.Галушкин. – М.: Горячая линия-Телеком, 2010. – 496с.

Webb P. Classification and regression trees: A User Manual for IdentifyingIndicators of Vulnerability to Chronic Food Insecurity / P.Webb, Y.Y. Hannes// International Food Policy Research Institute. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.ifpri.org/sites/default/files/publications/micro3.pdf

Hannes Y.Y., Webb P., Classification and regression trees: A User Manual for IdentifyingIndicators of Vulnerability to Famine and Chronic Food Insecurity // International Food Policy Research Institute режим доступа: http://www.ifpri.org/sites/default/files/publications/micro3.pdf

Mazengia D.H., Forecasting Spot Electricity Market Prices Using Time Series Models: Thesis for the degree of Master of Science in Electric Power Engineering. Gothenburg, Chalmers University of Technology, 2008. 89 p.


Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.


Copyright (c) 2017 Марина Петрівна Чайковська, Татяна Станіславовна Медведь

ECONOMIC BULLETIN OF NATIONAL TECHNICAL UNIVERSITY OF UKRAINE "KYIV POLYTECHNICAL INSTITUTE"

2014-2015 © Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут»
2014-2015 © Факультет менеджменту та маркетингу
2014-2015 © Авторські права належать авторам статей
Київ, 03056, Україна, проспект Перемоги, 37, корпус 1, кім. 237
Тел. +38 044 236 96 73
Е-mail: fmm@kpi.ua