ЛІ-моделювання та ІТ-підтримка процесів управління банківськими ризиками
Метою даної статті є дослідження особливостей застосування теорії логіко-ймовірнісного моделювання щодо управління станом та розвитком банку за критерієм ризику, а також виділення основних інформаційних об’єктів інформаційно-аналітичної системи підтримки управління ризиками банківської діяльності....
Gespeichert in:
| Datum: | 2011 |
|---|---|
| 1. Verfasser: | |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainian |
| Veröffentlicht: |
Кримський науковий центр НАН України і МОН України
2011
|
| Schriftenreihe: | Культура народов Причерноморья |
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/52223 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | ЛІ-моделювання та ІТ-підтримка процесів управління банківськими ризиками / О.П. Степаненко // Культура народов Причерноморья. — 2011. — № 205. — С. 218-222. — Бібліогр.: 9 назв. — укр. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-52223 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-522232025-02-09T23:11:59Z ЛІ-моделювання та ІТ-підтримка процесів управління банківськими ризиками ЛВ-моделирование и ІТ-поддержка процессов управления банковскими рисками LP-modeling and IT-supporting of the processes of banking risks controlling Степаненко, О.П. Проблемы материальной культуры – ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ Метою даної статті є дослідження особливостей застосування теорії логіко-ймовірнісного моделювання щодо управління станом та розвитком банку за критерієм ризику, а також виділення основних інформаційних об’єктів інформаційно-аналітичної системи підтримки управління ризиками банківської діяльності. 2011 Article ЛІ-моделювання та ІТ-підтримка процесів управління банківськими ризиками / О.П. Степаненко // Культура народов Причерноморья. — 2011. — № 205. — С. 218-222. — Бібліогр.: 9 назв. — укр. 1562-0808 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/52223 519.876.2:336.7 uk Культура народов Причерноморья application/pdf Кримський науковий центр НАН України і МОН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
Ukrainian |
| topic |
Проблемы материальной культуры – ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ Проблемы материальной культуры – ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ |
| spellingShingle |
Проблемы материальной культуры – ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ Проблемы материальной культуры – ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ Степаненко, О.П. ЛІ-моделювання та ІТ-підтримка процесів управління банківськими ризиками Культура народов Причерноморья |
| description |
Метою даної статті є дослідження особливостей застосування теорії логіко-ймовірнісного моделювання щодо управління станом та розвитком банку за критерієм ризику, а також виділення основних інформаційних об’єктів інформаційно-аналітичної системи підтримки управління ризиками банківської діяльності. |
| format |
Article |
| author |
Степаненко, О.П. |
| author_facet |
Степаненко, О.П. |
| author_sort |
Степаненко, О.П. |
| title |
ЛІ-моделювання та ІТ-підтримка процесів управління банківськими ризиками |
| title_short |
ЛІ-моделювання та ІТ-підтримка процесів управління банківськими ризиками |
| title_full |
ЛІ-моделювання та ІТ-підтримка процесів управління банківськими ризиками |
| title_fullStr |
ЛІ-моделювання та ІТ-підтримка процесів управління банківськими ризиками |
| title_full_unstemmed |
ЛІ-моделювання та ІТ-підтримка процесів управління банківськими ризиками |
| title_sort |
лі-моделювання та іт-підтримка процесів управління банківськими ризиками |
| publisher |
Кримський науковий центр НАН України і МОН України |
| publishDate |
2011 |
| topic_facet |
Проблемы материальной культуры – ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/52223 |
| citation_txt |
ЛІ-моделювання та ІТ-підтримка процесів управління банківськими ризиками / О.П. Степаненко // Культура народов Причерноморья. — 2011. — № 205. — С. 218-222. — Бібліогр.: 9 назв. — укр. |
| series |
Культура народов Причерноморья |
| work_keys_str_mv |
AT stepanenkoop límodelûvannâtaítpídtrimkaprocesívupravlínnâbankívsʹkimirizikami AT stepanenkoop lvmodelirovanieiítpodderžkaprocessovupravleniâbankovskimiriskami AT stepanenkoop lpmodelinganditsupportingoftheprocessesofbankingriskscontrolling |
| first_indexed |
2025-12-01T15:41:23Z |
| last_indexed |
2025-12-01T15:41:23Z |
| _version_ |
1850321074041913344 |
| fulltext |
Соловйова К.В.
УНІВЕРСАЛЬНИЙ ХАРАКТЕР КЛАСТЕРНИХ МОДЕЛЕЙ КОНКУРЕТОСПРОМОЖНОСТІ
218
економіки держави на основі інноваційних кластерів - це створення конкурентоздатної, інноваційної та
інвестиційно-привабливої економіки, кінцевим результатом, якої є підвищення рівня та якості життя
населення. Світова практика показала, що кластеризація економіки обумовлює і здійснює вирішальний
вплив на процеси посилення конкурентоспроможності та прискорення інноваційної діяльності.
Основне джерело високого економічного зростання - це формування „нової” економіки, а саме –
економіки знань, що в більшості європейських країн забезпечує збільшення обсягів ВВП, посилює
експортний потенціал, сприяє скороченню виробничих витрат, які обумовлюють не тільки розвиток галузей
економіки, але й якісну трансформацію всього суспільства. Важливою рисою інноваційно орієнтованої
економіки є стабільне зростання долі наукоємного сектору виробництва і зайнятості в ньому. Результатом
розширення діяльності кластерів високотехнологічних виробництв, що характерно для інноваційно
активних країн, стала значна структурна зміна світового експорту на користь продукції високо- і
середньотехнологічних галузей.
Країни-інноватори у відповідності з методикою Світового Економічного Форуму, розробленої для
щорічного „Звіту про глобальну конкурентоспроможність” посідають найвищі щабелі в рейтингу
конкурентоспроможності на базі розрахунку Індекса зростання конкурентоспроможності. До числа
технологічних лідерів сьогодні потрапляють ті країни, що мають найпотужні інноваційнні кластери,
активно нарощують зусилля на створення принципово нових технологічних напрямків, зокрема,
нанотехнологій, генної інженерії, біотехнологій, штучних полімерів, нетрадиційної енергетики, переходу
від стратегії технологічної імітації до стратегії технологічного донорства.
Висновки. Таким чином встановлено, що кластерна інноваційна модель конкурентоспроможності має
універсальний характер. Особливості її реалізації на різних рівнях необхідно враховувати при побудові
реальних кластерів шляхом врахування внутрішньої структури і динаміки об’єкта дослідження. В цьому
напрямку, на наш погляд, переваги слід віддавати кластерним моделям, які створюються і аналізуються на
основі теорії складних систем [5]. Конкретним прикладом їх реалізації будуть присвячені майбутні
дослідження.
Джерела та література:
1. Геєць В. М. Інноваційні перспективи України / В. М. Геєць, В. П. Семиноженко. – Харків : Константа,
2006. – 272 с.
2. Портер М. Конкуренция : учеб. пособие / М. Портер; [пер. c англ.]. – М. : Изд-кий дом «Вильямс», 2001.
– 495 с.
3. Соколенко С. І. Кластери в глобальній економіці / С. І. Соколенко. – К. : Логос, 2004. – 848 с.
4. Жаліло Я. А. Конкурентоспроможність економіки України в умовах глобалізації : монографія / Я. А
Жаліло. Я. Б. Базилюк, Я. В. Белінська та ін.; під ред. Я. А. Жаліла. – К. : НІСД, 2005. – 388 с.
5. Соловйова К. В. Методи класифікації кластерів конкурентоспроможності / К. В. Соловйова // Культура
народов Причерноморья. – 2010. – № 178. – С. 186-190.
6. Лук’яненко Д. Г. Управління міжнародною конкурентоспроможністю в умовах глобалізації
економічного розвитку : монографія : у 2 т. / Д. Г. Лук’яненко, А. М. Поручник, Л. Л. Антонюк та ін.; за
заг. ред.: Д. Г. Лук’яненка, А. М. Поручника. – К. : КНЕУ, 2006. – Т. 1. – 816 с.
7. Andersson T. The Cluster Policies / T. Andersson, S. Schwag. – Whitebook, 2004. – P. 29-31.
8. Sachs J. Press Releses : [Electronic resource] / J. Sachs. – WEF, 1999. – Access mode :
http.//www.weforum.org.
Степаненко О.П. УДК 519.876.2:336.7
ЛІ-МОДЕЛЮВАННЯ ТА ІТ-ПІДТРИМКА ПРОЦЕСІВ УПРАВЛІННЯ
БАНКІВСЬКИМИ РИЗИКАМИ
Постановка проблеми та її зв’язок з важливими науковими та практичними завданнями.
Найбільш важливими задачами, що постають сьогодні перед вітчизняною банківською системою є
задачі, пов’язані з управлінням ризиками банківської діяльності, оскільки ризики є невід'ємною частиною
банківської діяльності й можуть суттєво впливати на діяльність банків [1, 2].
У банківському секторі накопичено велику кількість знань про те, як визначати, вимірювати,
контролювати ці притаманні банківській справі ризики та здійснювати їх моніторинг. Але не завжди відомі
методи дають задовільні результати, про що свідчать кризи фінансових ринків і банківських систем світу,
зокрема глобальна фінансова криза 2008 року [1, 3, 4]. Тому питання забезпечення ефективного управління
ризиками банківської діяльності, прийняття науково обґрунтованих управлінських рішень, забезпечення
інформаційної підтримки сучасними засобами ІТ-технологій є актуальними та потребують на своє
дослідження.
Аналіз досліджень і публікацій.
Ризики, на які наражається банківський сектор, є різноманітними і складними. Процес визначення
параметрів ризиків є суттєвим для розроблення системи управління ризиками. Більш істотні й складні
ризики вимагають посилених засобів контролю та моніторингу як з боку банку, так і з боку контролюючих
органів (НБУ).
Проблемы материальной культуры – ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ
219
Національний банк України рекомендує оцінювати ризики за допомогою наступних дій [5].
Виявлення ризиків з використанням уніфікованих визначень.
Вимірювання ризику на основі уніфікованих факторів оцінки.
Оцінка управління ризиками, яка дозволяє визначити, чи адекватно управляються й контролюються
ризики банківської діяльності за допомогою відповідних визначених кожним окремим банком систем
оцінки рівнів ризику. Причому розвиненість та складність цих систем буде різною залежно від рівня
наявного ризику і розміру та/або складності операцій кожного конкретного банку.
Спрямування більших ресурсів у сфери підвищеного або зростаючого ризику як у межах одного банку,
так і в банківській системі взагалі.
Використання відповідних інструментів нагляду, залежно від виявлених ризиків, формулювання
висновків щодо параметрів та рівня ризиків, а також визначення заходів щодо подальшого контролю
виявлених проблем.
Оскільки ринкові умови та структури банків є різними, не існує єдиної системи управління ризиками,
прийнятної для всіх банків. Тому кожний банк повинен розробити власну систему управління ризиками,
відповідно до своїх потреб.
В загальному випадку система управління ризиками повинна містити наступні елементи.
Виявлення та аналіз ризиків, що передбачає, в першу чергу, визнання та розуміння наявних ризиків або
ризиків, що можуть виникнути у зв'язку з новими діловими ініціативами. Виявлення ризику має бути
постійним процесом, що має здійснюватися як на рівні окремої операції, так і на рівні портфелів.
Оцінка ризиків. Точне і своєчасне вимірювання ризиків є надзвичайно важливим компонентом
ефективного управління ризиками. Банк, який не має системи оцінки ризиків, має обмежену здатність
контролювати ризики або здійснювати їх моніторинг. Крім того, розвиненість інструментів управління
ризиками, які використовує банк, має бути адекватною складності і рівню ризиків, які він узяв на себе. Банк
має періодично перевіряти надійність інструментів вимірювання, які він використовує. Належні системи
оцінки ризиків передбачають оцінювання як окремих операцій, так і портфелів.
Контроль ризику. Банк має встановити обмеження і довести їх до виконавців за допомогою положень,
стандартів та/або процедур, які визначають обов'язки і повноваження працівників. Ці контрольні
обмеження мають бути дійовими інструментами управління, які можна уточнювати в разі зміни умов або
рівня толерантності до ризику. Банк має визначити послідовність процесу надання дозволів на виключення
або зміни обмежень ризику, якщо вони є обґрунтованими.
Моніторинг ризику. Банки мають здійснювати моніторинг ризиків для забезпечення своєчасного
відстеження рівнів ризиків і винятків із тих чи інших правил. Звіти про моніторинг мають бути
регулярними, своєчасними, точними та інформативними і надаватися відповідним посадовим особам для
вжиття необхідних заходів.
Ефективне управління ризиками повинно спиратись на сучасні досягнення наукової та практичної
думки з цього напряму й потребує використання сучасних засобів ІТ-підтримки процесів управління
ризиками [1, 6].
Сьогодні багато вчених, що займаються дослідженням і моделюванням процесів управління ризиками
використовують засоби логіко-ймовірнісного моделювання (ЛІ-моделювання) [7, 8], що на сьогодні
вважаються найбільш перспективними щодо управління ризиками [9]. Тому видається доцільним
застосувати ЛІ-моделювання для процесів управління банківськими ризиками.
Метою даної статті є дослідження особливостей застосування теорії логіко-ймовірнісного
моделювання щодо управління станом та розвитком банку за критерієм ризику, а також виділення основних
інформаційних об’єктів інформаційно-аналітичної системи підтримки управління ризиками банківської
діяльності.
В теорії ЛІ-моделювання ризик визначається як кількісна міра таких фундаментальних властивостей
систем і об’єктів, як безпека, надійність, ефективність і якість [7].
Отже, в банківській діяльності ризик може бути також мірою невдачі таких процесів і дій як
інвестування, управління ефективністю, розроблення нових банківських продуктів, навчання, розвиток та
інших.
Розглянемо особливості застосування теорії логіко-ймовірнісного управління ризиком у банківській
діяльності.
Управління станом та розвитком банку за критерієм ризику будемо розглядати як задачу управління
складним об’єктом, яка полягає в тому, щоб утримати стан банку або перевести його із початкового стану в
заданий кінцевий стан за декілька етапів.
Відповідно ризики в системі банківської діяльності будемо розглядати стосовно проблем класифікації
(кредитний ризик фізичних і юридичних осіб, ризик шахрайства тощо), інвестування (ризик портфеля
цінних паперів), ефективності (аналіз процесів банківської діяльності, ризик втрати частки фінансового
ринку, якості, точності тощо), менеджменту банку (ризик менеджменту банку за функціями, напрямами
діяльності, досягнення цілей тощо). Перелічені задачі будуть відрізнятись змістовним описом об’єктів
управління банківської діяльності та постановкою задач оптимізації управління банківськими ризиками.
В загальному випадку банківські ризики можуть характеризуватися наступними кількісними
параметрами: ризик, як імовірність невдачі; допустимий ризик; середній ризик; значення параметру
ефективності (втрат); середнє значення параметру ефективності (втрат); мінімально допустима
ефективність; загальна кількість різних станів; загальна кількість небезпечних станів; ентропія ризику
небезпечних станів.
Степаненко О.П.
ЛІ-МОДЕЛЮВАННЯ ТА ІТ-ПІДТРИМКА ПРОЦЕСІВ УПРАВЛІННЯ БАНКІВСЬКИМИ РИЗИКАМИ
220
Будемо розглядати банківських розвитку як процес управління станом банку з рухом від початкового
стану 1 до заданого кінцевого стану N за обраною програмною траєкторією, що обирається керівництвом
банку, й корекцією стану банку у випадку відхилення від неї.
Нехай P(R,F) – контрольовані параметри ризику та втрат, R(R1, …, RN) – ймовірності невдач за N
напрямами; F(F1, …, FN) – фінансові втрати на N напрямами діяльності; C(Ci, i=1,2,…) – управлінські
впливи (ресурси, активи, ставки, обсяги за N напрямами), що задають стани S(Si, i=1,2,…) на етапах;
K(Ki, i=1,2,…) – коригуючи впливи (ресурси, активи, ставки, обсяги за N напрямами) для повернення стану
S(Si, i=1,2,…) на програмну траєкторію, якщо він відхилився від неї; B(B1, …, BN) – етапи розвитку банку.
Значеннями R1, …, RN можуть бути наступні ранговані параметри: інфляція, спад в економіці, зростання
безробіття, падіння життєвого рівня населення, збільшення податкового тягаря, форс-мажорні обставини та
інші. Значеннями F1, …, FN можуть виступати такі ранговані параметри: знецінення активів, неповернення
довгострокових кредитів, зменшення кількості кредитоспроможних позичальників, зменшення попиту на
банківські кредити, знецінення робочої сили, звільнення працівників, скорочення депозитів населення,
скорочення ресурсної бази банку, відплив капіталів з банківської системи, стихійні лиха тощо.
Управлінськими впливами Ci, i=1,2,… можуть бути: розширення ресурсної бази банку, збільшення обсягів
кредитування економіки, розроблення маркетингових програм щодо залучення коштів населення та
суб’єктів господарювання, розширення обсягів кредитування, розроблення й впровадження на ринок нових
банківських продуктів, здійснення моніторингу технологій банківського бізнесу, впровадження сучасних
технічних рішень підтримки банківської діяльності тощо. Коригуючими впливами Ki, i=1,2,… можуть бути
наступні: введення фінансових операцій, що зберігають купівельну спроможність коштів, урахування
інфляційного впливу при визначенні ставки за кредитом, переорієнтація з надання кредитів на надання
банківських послуг, диверсифікація джерел капіталу, диверсифікація діяльності в інших напрямах надання
фінансових послуг тощо.
Процес розвитку банку за обраною траєкторією передбачає, що значення параметрів Р можуть бути
отримані при різних наборах управління С. Повернути банк на задану траєкторію 1 – N можна також при
заданих наборах коригуючи впливів К.
Зазначимо, що програмна траєкторія повинна знаходитись в межах допустимих значень параметрів
ризику та втрат Р. За кожним напрямом діяльності банку будується модель ризику невдачі, після чого
створюється сумарна модель невдачі банку.
За методикою ЛІ-моделювання й аналізу ризиків за напрямами діяльності банку можна провести
логічне сумування всіх ризиків банку, за якими можуть бути розраховані рівні небезпеки дефолту банку.
Нехай V1, V2, … VN – незалежні бінарні змінні для подій невдачі функціонування банку за напрямами
діяльності, що можуть приймати значення 1 (невдача) та 0 (успіх) з ймовірностями p{V1=1}=p1, p{V2=1}=p2
…, p{VN=1}=pN; p{V1=0}=1 - p1= q1, p{V2=0}=1 – p2= q2, …, p{VN=0}=1 – pN= qN.
Тоді логічна модель ризику невдачі (дефолту) банку буде наступною:
P = V1, V V2 V … V VN.
Здійснюючи ортогоналізацію наведеної формули, можна записати логічну функцію ризику в наступній
формі:
P = V1, V V2 ¬V1 V V3 ¬V2 ¬V1 … .
Переходячи від логічного опису ризику невдачі банківської діяльності до ймовірнісного опису:
R = p1 + p2q1 + p3q1q2 + … .
Нехай А1, …, АN – активи за напрямами діяльності банку. Тоді можливі втрати банку в результаті
дефолту можна визначати за формулою:
F = p2A1 + p2A2 + … pNAN.
Зазначимо, що для ефективного управління банківськими ризиками необхідно використовувати сучасні
засоби ІТ-підтримки управління ризиками. Інформаційна система управління банківськими ризиками
повинна забезпечувати автоматизовану підтримку прогнозування невдачі внаслідок впливу параметрів P,
тобто прогнозування виходу параметрів за коридор допустимих значень; моделювання або розподіл
ресурсів на контроль параметрів P, управляючі С та кригуючі К впливи; розроблення програми розвитку з
визначенням параметрів станів P, управлінських впливів C, коригуванням K на етапах B; оброблення
поточної інформації та вибір коригуючи впливів К; уточнення моделей станів та управлінських впливів.
Як зазначалося вище, одним із основних напрямів інформаційно-аналітичної підтримки управління
банківськими ризиками є моніторинг банківської діяльності, який, перш за все, ведеться за основними
показниками діяльності інформаційних об’єктів банку. За результатами обстеження були виявлені
додаткові інформаційні потреби, необхідні для проведення вказаної роботи (насамперед це стосується
вищих організаційних рівнів управління банку).
Згідно рекомендацій, що наводяться в [7] для інформаційної підтримки управління станом та розвитком
банку за критерієм ризику необхідно створити базу даних, що буде включати структуровану інформацію
відповідно до нормативних документів і стандартів банку: контрольовані параметри по N напрямам
діяльності та в цілому по банку; характеристики та градації опису документів за напрямами діяльності
банку; результати по N напрямам, що можуть бути втрачені; допустимі ймовірності невдач та ризику;
управлінські впливи (ресурси, активи, ставки); коригуючи впливи (ресурси, активи, ставки).
Аналіз з’ясованих в результаті проведеного обстеження даних про частково функціонуючі
інформаційно-аналітичні системи підтримки банківської діяльності та про ті інформаційно-аналітичні
системи підтримки банківської діяльності, що створюються, та аналіз наявної вхідної та вихідної
Проблемы материальной культуры – ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ
221
інформації, що функціонує в банках і НБУ, показує, що можна визначити типовий склад інформаційної
бази підтримки функціонування банків (таблиця 1).
Крім визначених у табл. 1 типових та загальних інформаційних об’єктів, кожна інформаційно-
аналітична система управління ризиками банківської діяльності має, звичайно, свою специфічну внутрішню
інформацію, яка може не виходити за її межі, а також специфічну інформацію, яка інтегрується та
розповсюджується тільки вертикально до НБУ.
Таблиця 1. Компоненти (інформаційні об’єкти) інформаційної бази інформаційно-аналітичної системи
управління ризиками банку
Найменування компоненти
(інформаційного об’єкту)
Зміст інформації Потенційні користувачі
(підрозділи банку)
Інформація про поточний стан
об’єктів керування банку
Показники фінансового стану
Показники соціально-політичного стану
Показники економічного та технічного стану
Показники природно-екологічного стану
Інформаційно-аналітичні
служби
Статистична інформація про стан
об’єктів управління даного банку
Статистичні показники, узагальнені характеристики,
діаграми тощо
Статистичні служби
Вхідні і вихідні документи Реквізити та стислий зміст вхідних документів
Реквізити та стислий зміст вихідних документів
Інформація про доручення співробітникам та хід їх
виконання
Управління діловодства
Інформація про планування
поточної банківської діяльності
Данні про заплановані заходи та їх виконання в підрозділах
банку
Данні про заплановані заходи вищого керівництва банку
Управління справами
Кадрова інформація банку Данні штатно-посадового обліку
Данні персонального обліку
Поточна інформація (відпустки, накази тощо)
Управління кадрів
Інформація з бухгалтерського
обліку та загальногосподарська
банківська інформація
Дані ресурсних потреб підрозділів та банку в цілому
Дані по бюджету банку
Кредитний портфель банку
Нормативні дані по оподаткуванню
Дані по потребі в ТМЦ підрозділів та банку в цілому
Дані про укладені контракти та угоди
Дані сформованих витрат банку тощо
Управління бухгалтерського
обліку
Інформація про користувачів та
склад локальної мережі банку,
СЕП і глобальної мережі
Данні про користувачів локальної мережі банку, СЕП і
глобальної мережі
Данні про ресурси локальної мережі банку, СЕП і
глобальної мережі та встановлені програмні засоби
Данні про надання повноважень
Інформація про використання ресурсів
Облік доступу до ресурсів
Управління інформаційних
технологій
Розроблена за такими принципами інформаційно-аналітична система управління банківськими
ризиками є ефективним інструментом підтримки прийняття управлінських рішень, зважених на ризик, за
рахунок моделювання сценаріїв використання аналітичних систем планування управлінської діяльності
банку, інвестиційної діяльності, розробки кредитної стратегії, оптимізації структури капіталу банку,
маркетингової стратегії, біржової діяльності.
Висновок. Управління банківськими ризиками має охоплювати всі види діяльності банку, які
впливають на параметри його ризиків, має безперервно аналізувати ситуації та оточення, в яких виникають
ризики, забезпечувати прийняття управлінських рішень щодо впливу на самі ризики та/або на рівень
уразливості (експозиції) банку до таких ризиків. З цього погляду використання теорії ЛІ-моделювання для
підтримки управління ризиками банківської діяльності дозволяє забезпечити наукове підґрунтя
управлінських рішень, що приймаються і підвищити їх ефективність. Тому застосування теорії ЛІ-
моделювання для підтримки управління ризиками банківської діяльності є перспективним і потребує на
подальші дослідження.
Джерела та література:
1. Степаненко О. П. Моделювання ризиків банківської системи на макроекономічному рівні / О. П.
Степаненко // Науковий вісник ЛІБС УБС НБУ. – 2010. – Вип. 1 (81). – С. 290-299.
2. Stepanenko O. Perspective Directions of the Banking System’s Stabilization / O. Stepanenko //
Perspektywiczne Opracowania sa Nauka I Technikami. – Publishing house Education and Science s.r.o., 2010.
– Р. 23-25.
3. Замковой С. В. Прогнозы и риски банковского сектора России в 2009 году / С. В. Замковой //
Управление финансовыми рисками. – 2009. – № 2. – С. 24-29.
4. Тосунян Г. А. Банкизация России: право, экономика, политика / Г. А. Тосунян. – М. : ЗАО «Олимп-
Бизнес», 2008. – 400 с.
5. Методичні рекомендації щодо організації та функціонування систем ризик-менеджменту в банках
України схвалені постановою Правління Національного банку України від 02.08.2004 № 361 :
[Електронний ресурс]. – Режим доступу : http://www.bank.gov.ua/Bank_supervision/Risks/361.pdf
http://www.bank.gov.ua/Bank_supervision/Risks/361.pdf
Степаненко О.П.
ЛІ-МОДЕЛЮВАННЯ ТА ІТ-ПІДТРИМКА ПРОЦЕСІВ УПРАВЛІННЯ БАНКІВСЬКИМИ РИЗИКАМИ
222
6. Степаненко О. П. Підтримка прийняття рішень при управлінні операційним ризиком в банківській
діяльності / О. П. Степаненко // Системи підтримки прийняття рішень. Теорія і практика : зб. доповідей
наук.-практ. конф.ї з міжнар. участю. – К. : ІПММС НАНУ, 2010. – С. 176-179.
7. Соложенцев Е. Д. Сценарное логико-вероятностное управление риском в бизнесе и технике / Е. Д.
Соложенцев. – 2-е изд. – СПб. : Изд-кий дом «Бизнес-пресса», 2006. – 530 с.
8. Соложенцев Е. Д. Прозрачность методик кредитных рисков и рейтингов / Е. Д. Соложенцев, Н. В.
Степанова, В. В. Карасев. – СПб. : Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2005. – 197 с.
9. Рябинин И. А. Надежность и безопасность структурно-сложных систем / И. А. Рябинин. – 2-е изд. –
СПб. : Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2007. – 276 с.
Турлакова С.С. УДК 330.8
РОЛЬ ИНФОРМИРОВАННОСТИ СУБЪЕКТОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
В ПРОЦЕССЕ ПРОЯВЛЕНИЯ СТАДНОГО ПОВЕДЕНИЯ В ЭКОНОМИЧЕСКИХ
СИСТЕМАХ
Классическая экономическая теория пользуется предпосылкой о рациональности поведения
экономических субъектов, в соответствии с которой индивиды способны полностью обрабатывать
получаемую информацию с учетом правил теории вероятностей и использовать ее с максимальной
эффективностью. Практическое применение теории вероятностей для объяснения рациональности
поведения экономических субъектов в середине прошлого века в теории ожидаемой полезности
предложили ученые фон Нейман и Моргенштерн [1]. Данная теория основывается на том, что каждый
индивид, выбирая наиболее желательную из набора рисковых альтернатив, стремится максимизировать
ожидаемое значение своей функции полезности. Однако в [2] нобелевский лауреат М. Алле поставил под
сомнение тот факт, что на практике в процессе принятия решений субъекты всегда руководствуются
рациональными мотивами поведения. Парадокс М. Алле явился плацдармом для развития теории
перспектив, предложенной Д. Канеманом и А. Тверски [3], которая опирается на факты отклонения
поведения ЛПР от постулата рациональности. Основная идея теории перспектив заключается в том, что
функция ценности Д. Канемана и А. Тверски, в отличие от функции полезности фон Неймана-
Моргенштерна, определяется не в денежных единицах, а в уровне отклонения от первоначального
материального состояния индивида. Таким образом, Д. Канемана и А. Тверски делают акцент на
иррациональности в поведении ЛПР в процессе принятия решений.
Иррациональность, связанная с проявлениями некомпетентности, нежеланием обосновывать решения,
недостаточной информированностью экономических агентов является причиной возможного проявления
стадного поведения субъектов в процессе принятия решений в экономических системах.
Целью статьи является определение роли информированности субъектов принятия решений в процессе
проявления стадного поведения в экономических системах.
Исследователями давно отмечено, что человеку в некоторых ситуациях свойственно имитировать
поведение окружающих. Этот феномен в науке имеет определение «стадного поведения».
В психологическом аспекте А. Ребер в работе [4] рассматривает стадность как «тенденцию желать
человеком своей принадлежности к группам или получать удовлетворение от групповой активности или
групповой работы». В [5], где стадность – «полная, бессознательная подчиненность индивидуального
поведения примеру толпы». Подобно [5] в [6] «эффект стадности» определен как «поведение потребителей,
строящих свое потребление так, чтобы не отставать от других». В [7] стадное поведение (herd behavior)
определено как «процесс имитирования поведения окружающих, или информационного каскада (в случае
если индивид ориентируется на большую группу людей)». Таким образом, в [7] определено влияние
информированности экономических агентов на процесс принятия решений и возможной причиной стадного
поведения в экономике отмечена имитация действий других индивидов.
Действительно, одну из ключевых ролей в процессе проявления стадного поведения играет
информированность экономических агентов о предмете принятия решений. Эксперименты, приведенные в
[8] показали, что дискутирующая группа занимает более экстремальную позицию, чем занял бы ее средний
участник до начала обсуждения. Автор отмечает, что люди с похожими взглядами начинают обдумывать
более радикальные вещи по сравнению с теми, о которых они размышляли ранее, после обсуждений с
единомышленниками. Таким образом, мнения людей становятся более радикальными после того, что их
взглядам было найдено подтверждение, и потому, что у них возникло больше уверенности, после того как
они узнали, что другие разделяют их взгляды. Здесь проявление стадного поведения участниками в группе
после получения дополнительной информации о предмете принятия решения очевидно.
В Дж. Сорос в [9] отмечает, что стадность «выражает свойство массовых инвестиционных процессов,
когда все ориентируются друг на друга и одновременно покупают и продают одни и те же активы». Как
показывает практика, наиболее ярко выражено проявление стадного эффекта в процессе принятия решения
иностранным инвестором о приходе на рынок. Так, принятие решений при инвестировании на основании
использования знаний о преимуществах первопроходцев, т. е. с проявлением фактора стадности, имеет
место, когда потоки иностранных инвестиций являются функциями потоков других финансовых
инвестиций. Проявление фактора стадности в описанном случае заключается в том, что информация о
|