ЖУРНАЛ БІЗНЕС ІНФОРМ.

УКР

ENG

Пошук:

СВІДОЦТВО ПРО РЕЄСТРАЦІЮ

КВ №19905-9705 ПР від 02.04.2013 р.

ЗАСНОВНИКИ

НАУКОВО-ДОСЛІДНИЙ ЦЕНТР ІНДУСТРІАЛЬНИХ ПРОБЛЕМ РОЗВИТКУ НАН УКРАЇНИ
(ХАРКІВ, УКРАЇНА)

ROR

ЕДРПОУ 05481984

Згідно з рішенням № 802 Національної ради України з питань телебачення і радіомовлення від 14.03.2024 р. зареєстрований суб’єктом у сфері друкованих медіа. Ідентифікатор R30-03156

ВИДАВЕЦЬ

ФОП Лібуркіна Л. М.

КАТАЛОГ

Сучасні методи оцінювання фінансових ризиків
Макаренко Ю. П., Аврахов Л. А.

Макаренко Ю. П., Аврахов Л. А. Сучасні методи оцінювання фінансових ризиків. Бізнес Інформ. 2026. №3. C. 444–454.
https://doi.org/10.32983/2222-4459-2026-3-444-454

Розділ: Фінанси, грошовий обіг і кредит

Стаття написана українською мовою
Завантажень/переглядів: 0

Завантажити статтю (pdf) -

УДК 33.336.7.368

Анотація:
У науковій статті ґрунтовно та всебічно досліджено сучасні методи оцінювання фінансових ризиків в умовах невпинного зростання глобальної нестабільності світових фінансових ринків, стрімкої диджиталізації всіх економічних процесів і суттєвого ускладнення стратегічної поведінки сучасних економічних агентів. У роботі детально проаналізовано традиційні кількісні підходи до ризик-менеджменту, які протягом десятиліть складали надійну основу фінансової стійкості інституцій, зокрема класичні статистичні моделі Value at Risk (VaR), Conditional Value at Risk (CVaR), складне сімейство економетричних моделей GARCH, а також фундаментальні портфельні методи Марковіца. У ході проведеного дослідження чітко визначено ключові переваги цих підходів, а також виявлено критичні обмеження, що неминуче виникають під час їхнього практичного застосування в умовах глибоких кризових явищ та екстремальних ринкових флуктуацій, коли стандартні теоретичні припущення про нормальний розподіл дохідності активів перестають відповідати реаліям ринку. Особливу увагу в межах наукової роботи приділено інноваційним поведінковим моделям оцінювання фінансових ризиків. Зазначені моделі дозволяють вийти за вузькі межі концепції суто «раціонального інвестора», повноцінно враховуючи реальні психологічні чинники, когнітивні упередження, евристики та суб’єктивне сприйняття ймовірностей, що досить часто стає основним каталізатором ринкових панік, ірраціонального песимізму або формування спекулятивних бульбашок. Науково обґрунтовано доцільність глибокої інтеграції класичних фінансових метрик із найсучаснішими методами машинного та глибокого навчання (Machine Learning & Deep Learning). Окремий дослідницький акцент зроблено на високій ефективності застосування алгоритмів навчання з підкріпленням (Reinforcement Learning), а саме, методів градієнта політики та глибоких Q-мереж, які здатні самостійно та надзвичайно швидко адаптуватися до нових вхідних даних у режимі реального часу, виявляючи приховані нелінійні взаємозв'язки. Доведено, що системне впровадження інтелектуальних і гібридних моделей дозволяє значно підвищити точність прогнозування потенційних фінансових втрат і сформувати гнучкі, адаптивні системи ризик-менеджменту нового покоління. Такі системи здатні не лише превентивно ідентифікувати загрози, а й максимально оперативно реагувати на найменші зміни ринкової кон’юнктури, ефективно мінімізуючи негативний вплив на капітал і ліквідність установи. Отримані в результаті дослідження висновки мають високу практичну значущість і можуть бути безпосередньо впроваджені в щоденну діяльність комерційних банків, інвестиційних фондів, страхових компаній та інших фінансових установ. Це дозволить суттєво підвищити обґрунтованість стратегічних управлінських рішень, оптимізувати структуру активів, покращити процедури стрес-тестування та зміцнити загальну фінансову стійкість організації в довгостроковій перспективі.

Ключові слова: фінансові ризики; оцінка ризиків; VaR; GARCH; поведінкові фінанси; машинне навчання; штучний інтелект.

Табл.: 5. Бібл.: 10.

Макаренко Юлія Петрівна – доктор економічних наук, професор, професор, кафедра фінансів, банківської справи та страхування, Дніпровський національний університет імені Олеся Гончара (пр. Науки, 72, Дніпро, 49045, Україна)
Email: [email protected]
Аврахов Леонід Андрійович – студент, Дніпровський національний університет імені Олеся Гончара (пр. Науки, 72, Дніпро, 49045, Україна)
Email: [email protected]

Список використаних у статті джерел

Chen Y. Application of GARCH Model in the Field of Finance. Advances in Economics, Management and Political Sciences. 2024. Vol. 124. P. 164–169. DOI: https://doi.org/10.54254/2754-1169/2024.17736
Mitta N. R. AI-Based Underwriting Automation in Insurance: Developing Machine Learning Models for Risk Scoring, Policy Approval, and Premium Optimization. Essex Journal of AI Ethics and Responsible Innovation. 2023. Vol. 3. P. 312–354, URL: https://ejaeai.org/index.php/publication/article/view/70
Al-Mansoori P. F. AI-Driven Financial Institution Cybersecurity Systems Mitigate Adversarial Threats in Real Time. Essex Journal of AI Ethics and Responsible Innovation. 2024. Vol. 4. P. 169–174. URL: https://www.ejaeai.org/index.php/publication/article/view/57
Novak T. AI-Blockchain Smart Contract Optimization in Decentralized Finance Systems. Essex Journal of AI Ethics and Responsible Innovation. 2024. Vol. 4. P. 175–180. URL: https://www.ejaeai.org/index.php/publication/article/view/56
Nallamala S. K., Kondapaka K. I., Mitta N. R. et al. AI-Based Adaptive Risk Management Frameworks for Financial Institutions: Integrating Machine Learning, Deep Learning, and Reinforcement Learning for Proactive Decision-Making. Essex Journal of AI Ethics and Responsible Innovation. 2022. Vol. 2. P. 378–415. URL: https://www.ejaeai.org/index.php/publication/article/view/64
Вівчар О. Й., Кос Т. Ю. Сучасні методи оцінювання фінансової стійкості підприємства. Молодий вчений. 2023. № 4. С. 115–119. DOI: https://doi.org/10.32839/2304-5809/2023-4-116-23
Грицай О. І., Дефір І. В., Козак О. Є. Огляд кількісних методів оцінки ризиків зовнішньоекономічної діяльності. Економіка та суспільство. 2024. Вип. 68. DOI: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2024-68-104
Шурда К. Е. Методи якісного та кількісного аналізу ризиків. Збалансоване природокористування. 2020. № 4. С. 64–72. DOI: https://doi.org/10.33730/2310-4678.4.2020.226622
Сукач О. М., Захарченко О. В., Задворних С. С., Ксенофонтов Д. В. Аналітичні моделі оцінки фінансових ризиків на основі поведінкових фінансів. Економічний вісник Донбасу. 2025. № 3. С. 54–62. DOI: https://doi.org/10.12958/1817-3772-2025-3(81)-54-62
Швець Н. Р., Юшкалюк А. А. VaR як основний метод розрахунку величини інтегрального фінансового ризику банківських установ. Економіка і суспільство. 2017. Вип. 9. С. 1092–1099. URL: https://economyandsociety.in.ua/journals/9_ukr/187.pdf

ДЛЯ АВТОРІВ

Ліцензійний договір

Умови публікації

Вимоги до статей

Положення про рецензування

Номер в роботі

Питання, які задаються найчастіше

ІНФОРМАЦІЯ