Анализ финансового состояния и прогнозирование риска банкротства банков

Рассмотрена проблема анализа финансового состояния и прогнозирования риска банкротства банков на примере банковской системы Украины. Для исследования были выбраны финансовые показатели 170 банков Украины, из которых 120 банков составляли обучающую выборку, а 50 банков — проверочную. Использованы дан...

Повний опис

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Видавець:	Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
Дата:	2015
Автори:	Ови Нафас Агаи аг Гамиш, Зайченко, Ю.П., Войтенко, О.C.
Формат:	Стаття
Мова:	Russian
Опубліковано:	Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України 2015
Назва видання:	Системні дослідження та інформаційні технології
Теми:	Проблеми прийняття рішень і управління в економічних, технічних, екологічних і соціальних системах
Онлайн доступ:	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/116054
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Цитувати:	Анализ финансового состояния и прогнозирование риска банкротства банков / Ови Нафас Агаи аг Гамиш, Ю.П. Зайченко, О.C. Войтенко // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2015. — № 2. — С. 59-74 . — Бібліогр.: 4 назв. — рос.

Репозиторії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	irk-123456789-116054
record_format	dspace
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Russian
topic	Проблеми прийняття рішень і управління в економічних, технічних, екологічних і соціальних системах Проблеми прийняття рішень і управління в економічних, технічних, екологічних і соціальних системах
spellingShingle	Проблеми прийняття рішень і управління в економічних, технічних, екологічних і соціальних системах Проблеми прийняття рішень і управління в економічних, технічних, екологічних і соціальних системах Ови Нафас Агаи аг Гамиш Зайченко, Ю.П. Войтенко, О.C. Анализ финансового состояния и прогнозирование риска банкротства банков Системні дослідження та інформаційні технології
description	Рассмотрена проблема анализа финансового состояния и прогнозирования риска банкротства банков на примере банковской системы Украины. Для исследования были выбраны финансовые показатели 170 банков Украины, из которых 120 банков составляли обучающую выборку, а 50 банков — проверочную. Использованы данные за год и два года до кризиса банковской системы 2008-2009 гг. Учитывая недостоверность ряда исходных данных по финансовым показателям для решения данной проблемы предложено использовать нечеткие методы: нечеткие нейронные сети ANFIS и TSK, а также нечеткий МГУА. Проведены экспериментальные исследования предложенных методов, выполнена оценка их эффективности и проведен сравнительнсй анализ с классическими четкими методами оценки риска банкротства. В результате экспериментов установлено, что среди нейронных сетей сеть TSK дает более точные результаты, чем сеть ANFIS. Изменение количества правил в обучающей выборке не оказывает значительного влияния на результаты прогнозирования. При сравнении нечетких методов было установлено, что нечеткие нейронные сети дают лучшие результаты при использовании данных за год до прогноза, то есть при краткосрочном прогнозировании, а нечеткий МГУА дает лучшие результаты при использовании данных за год до прогноза, то есть при долгосрочном прогнозировании на два и более лет.
format	Article
author	Ови Нафас Агаи аг Гамиш Зайченко, Ю.П. Войтенко, О.C.
author_facet	Ови Нафас Агаи аг Гамиш Зайченко, Ю.П. Войтенко, О.C.
author_sort	Ови Нафас Агаи аг Гамиш
title	Анализ финансового состояния и прогнозирование риска банкротства банков
title_short	Анализ финансового состояния и прогнозирование риска банкротства банков
title_full	Анализ финансового состояния и прогнозирование риска банкротства банков
title_fullStr	Анализ финансового состояния и прогнозирование риска банкротства банков
title_full_unstemmed	Анализ финансового состояния и прогнозирование риска банкротства банков
title_sort	анализ финансового состояния и прогнозирование риска банкротства банков
publisher	Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
publishDate	2015
topic_facet	Проблеми прийняття рішень і управління в економічних, технічних, екологічних і соціальних системах
url	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/116054
citation_txt	Анализ финансового состояния и прогнозирование риска банкротства банков / Ови Нафас Агаи аг Гамиш, Ю.П. Зайченко, О.C. Войтенко // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2015. — № 2. — С. 59-74 . — Бібліогр.: 4 назв. — рос.
series	Системні дослідження та інформаційні технології
work_keys_str_mv	AT ovinafasagaiaggamiš analizfinansovogosostoâniâiprognozirovanieriskabankrotstvabankov AT zajčenkoûp analizfinansovogosostoâniâiprognozirovanieriskabankrotstvabankov AT vojtenkooc analizfinansovogosostoâniâiprognozirovanieriskabankrotstvabankov
first_indexed	2023-10-18T20:26:47Z
last_indexed	2023-10-18T20:26:47Z
_version_	1796150216511979520
spelling	irk-123456789-1160542017-04-19T03:02:26Z Анализ финансового состояния и прогнозирование риска банкротства банков Ови Нафас Агаи аг Гамиш Зайченко, Ю.П. Войтенко, О.C. Проблеми прийняття рішень і управління в економічних, технічних, екологічних і соціальних системах Рассмотрена проблема анализа финансового состояния и прогнозирования риска банкротства банков на примере банковской системы Украины. Для исследования были выбраны финансовые показатели 170 банков Украины, из которых 120 банков составляли обучающую выборку, а 50 банков — проверочную. Использованы данные за год и два года до кризиса банковской системы 2008-2009 гг. Учитывая недостоверность ряда исходных данных по финансовым показателям для решения данной проблемы предложено использовать нечеткие методы: нечеткие нейронные сети ANFIS и TSK, а также нечеткий МГУА. Проведены экспериментальные исследования предложенных методов, выполнена оценка их эффективности и проведен сравнительнсй анализ с классическими четкими методами оценки риска банкротства. В результате экспериментов установлено, что среди нейронных сетей сеть TSK дает более точные результаты, чем сеть ANFIS. Изменение количества правил в обучающей выборке не оказывает значительного влияния на результаты прогнозирования. При сравнении нечетких методов было установлено, что нечеткие нейронные сети дают лучшие результаты при использовании данных за год до прогноза, то есть при краткосрочном прогнозировании, а нечеткий МГУА дает лучшие результаты при использовании данных за год до прогноза, то есть при долгосрочном прогнозировании на два и более лет. Розглянуто проблему аналізу фінансового стану й прогнозування ризику банкрутства банків на прикладі банківської системи України. Для дослідження було обрано фінансові показники 170 банків України, з яких 120 банків становили навчальну вибірку, а 50 банків — перевірочну. Використано дані за рік та два роки до кризи банківської системи 2008–2009 рр. Враховуючи недостовірність низки вихідних даних за фінансовими показниками для розв’язку цієї проблеми запропоновано використовувати нечіткі методи: нечіткі нейронні мережі ANFIS та TSK, а також нечіткий МГУА. Проведено експериментальні дослідження запропонованих методів, виконано оцінку їх ефективності й проведено порівняльний аналіз із класичними чіткими методами оцінки ризику банкрутства. У результаті експериментів встановлено, що серед нейронних мереж мережа TSK дає більш точні результати, ніж мережа ANFIS. Зміна кількості правил у навчальній вибірці не виявляє значного впливу на результати прогнозування. Порівнюючи нечіткі методи було встановлено, що нечіткі нейронні мережі дають кращі результати при використанні за рік до прогнозу, тобто при короткостроковому прогнозуванні, а нечіткий МГУА дає кращі результаті при використанні даних за два і більше років до прогнозу, тобто при довгостроковому прогнозуванні на два й більш років. The problem of banks financial state analysis and bankruptcy risk forecasting is considered. In this study, financial indices of 170 Ukrainian banks were chosen, the training sample included 120 banks, and the test sample included 50 banks. Financial indices were taken one and two years before the 2008-2009 crisis of the bank system in Ukraine. Taking into account the uncertainty of the input data, the following fuzzy methods for solving this problem are suggested: fuzzy neural networks (FNN) ANFIS, TSK and fuzzy GMDH. The experimental investigations of the suggested methods were performed and their efficiency was estimated for the bank system of Ukraine. The comparative analysis of the suggested fuzzy methods with conventional classical methods was performed. The results of experiments showed that FNN TSK gave a better forecast than ANFIS. Also, the increase in the number of rules in FNN does not improve the forecasting accuracy. While comparing different fuzzy methods, it was found that FNN TSK gives a more accurate forecast at the short-term forecast (one year), while fuzzy GMDH gives a better forecast at the middle and long-term intervals (two and more years). In a whole, the fuzzy methods give a better forecast than classical methods in the problem of Ukrainian banks bankruptcy risk forecasting. The most essential financial indices for bankruptcy risk forecasting were determined. 2015 Article Анализ финансового состояния и прогнозирование риска банкротства банков / Ови Нафас Агаи аг Гамиш, Ю.П. Зайченко, О.C. Войтенко // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2015. — № 2. — С. 59-74 . — Бібліогр.: 4 назв. — рос. 1681–6048 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/116054 519.8 ru Системні дослідження та інформаційні технології Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України

Анализ финансового состояния и прогнозирование риска банкротства банков

Репозиторії

Схожі ресурси