Аналітичні моделі оцінки фінансових ризиків на основі поведінкових фінансів - Сукач, О.М.; Захарченко, О.В.; Задворних, С.С.; Ксенофонтов, Д.В. (Економічний вісник Донбасу, 2025)
В умовах зростаючої нестабільності фінансових ринків та впливу психологічних чинників на прийняття фінансових рішень традиційні методи оцінки ризиків виявляються недостатньо ефективними. Поведінкові фінанси, які інтегрують психологічні аспекти у фінансові моделі, дозволяють глибше зрозуміти механізми формування ризиків і передбачати поведінку учасників ринку. Метою статті є аналізі сучасних аналітичних моделей оцінки фінансових ризиків, що базуються на принципах поведінкових фінансів та розробка інтегрованої моделі, яка об'єднує ключові показники поведінкових упереджень, для підвищення точності прогнозування в нестабільних ринкових умовах. Під час дослідження застосовано наступні методи дослідження: діалектичний, системного аналізу, компаративний аналіз та економічне моделювання. У статті обґрунтовано необхідність впровадження поведінкових індикаторів у моделі оцінки ризиків, зокрема таких, як надмірна впевненість, уникнення втрат, емоційна нестабільність та інші когнітивні упередження. Дослідження підтвердило, що моделі, доповнені індикаторами когнітивних упереджень, більш адекватно відображають реальний рівень ризику, ніж класичні підходи, особливо в умовах високої ринкової волатильності. За результатами дослідження запропоновано модель оцінки ризику, яка комбінує традиційні фінансові показники з поведінковими факторами, забезпечуючи інтегрований підхід до оцінки ризиків. Особлива увага приділена визначенню інтегрованого індексу ризику, який відображає сумарний вплив кількох поведінкових та економічних параметрів. Результати демонструють, що врахування поведінкових факторів суттєво підвищує точність прогнозів фінансових ризиків, що має важливе практичне значення для інвесторів, фінансових аналітиків та управлінців. In the context of increasing instability in financial markets and the influence of psychological factors on financial decision-making, traditional risk assessment methods prove to be insufficiently effective. Behavioral finance, which integrates psychological aspects into financial models, allows for a deeper understanding of the mechanisms behind risk formation and enables the prediction of market participants' behavior. The aim of the article is to analyze modern analytical models for financial risk assessment based on the principles of behavioral finance and to develop an integrated model that combines key indicators of behavioral biases to improve forecasting accuracy in unstable market conditions.The research employs the following methods: dialectical method, systems analysis, comparative analysis, and economic modeling. The article substantiates the necessity of incorporating behavioral indicators into risk assessment models, such as overconfidence, loss aversion, emotional instability, and other cognitive biases. The study confirmed that models augmented with cognitive bias indicators more adequately reflect the actual level of risk compared to classical approaches, especially under conditions of high market volatility. Based on the research results, a risk assessment model is proposed that combines traditional financial indicators with behavioral factors, providing an integrated approach to risk evaluation. Special attention is paid to the determination of an integrated risk index, which reflects the cumulative impact of several behavioral and economic parameters. The results demonstrate that accounting for behavioral factors significantly improves the accuracy of financial risk forecasts, which has important practical implications for investors, financial analysts, and managers.