Оцінка та прогнозування ймовірності банкрутства банківських установ України

dc.contributor.authorДомінова, Інна Володимирівна
dc.contributor.authorDominova, Inna
dc.contributor.authorДоминова, Инна Владимировна
dc.contributor.authorКисіль, Тетяна Миколаївна
dc.contributor.authorKysil, Tetiana
dc.contributor.authorКисиль, Татьяна Николаевна
dc.date.accessioned2021-02-25T09:34:01Z
dc.date.available2021-02-25T09:34:01Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractУ даній статті розглянуто модель динамічної нормативно-індексної оцінки ймовірності банкрутства банківських установ України з урахуванням особливостей їх функціонування, що ґрунтується на авторському методологічному підході. Згідно з цим підходом, для оцінки ймовірності банкрутства проводиться підбір абсолютних і відносних показників з метою визначення нормативних співвідношень між темпами зростання, розрахунку інтегрального показника ймовірності банкрутства та рівня банкрутства за трьома групами ризику. Проведене наукове дослідження та отримані результати, які наведені в статті, є актуальними для банків різних груп і різних форм власності. Практична апробація динамічної нормативно-індексної моделі перевірено на п’яти банках України, а саме АТ КБ «ПриватБанк», ПАТ «ПУМБ», АТ «Ощадбанк», АТ «А-БАНК» і КБ БАНК «ГЛОБУС». За даними поданої фінансової звітності сформовано фактичне співвідношення показників залежно від ета- лонних, на основі яких розраховуються темпи зростання поточного 2020 звітного періоду залежно від попереднього 2019 звітного періоду. Запропонований підхід дозволяє своєчасно виявити загрози банкрутств і своєчасно вжити відповідні заходи по їх реабілітації для підвищення рівня фінансової стійкості та запобігання можливих процедури ліквідації банків, що значно підвищить стабільність і збалансованість вітчизняного банківського сектору в цілому. У подальшому розроблена авторами модель значно підвищить фінансову стійкості банків і їх ефективний розвиток, забезпечить високу точність оцінки ймовірності банкрутств і встановлення рівня ризику банкрутства. Побудова та практична реалізація даної моделі для оцінки рівня ймовірності банкрутства дає змогу зробити висновки стосовно доцільності практичного застосування цього підходу для вітчизняних банків. Доведено, що нормативно-індексну модель варто використовувати як для оцінки ймовірності банкрутства окремої банківської установи, так і для оцінки загального рівня ризику банкрутства в цілому по банківській системі. Оскільки використання цієї моделі дозволяє не лише оцінити стан функціонування системи управління ризиками за конкретний період часу, але й дає змогу, на основі отриманих даних, спрогнозувати ймовірні проблеми банку в майбутньому. Новими науковими результатами публікації є модернізована модель динамічної нормативно-індексної оцінки ймовірності банкрутства, що стане основою функціональних блоків реалізованої інтелектуальної банківської системи, яка буде надавати прогноз ймовірності банкрутства на майбутні звітні періоди з врахуванням вхідних і вихідних показників, проміжних і загальних результатів, як на ранніх, так і кінцевих стадіях банкрутства. This article considers the model of dynamic normative-index assessment of the probability of bankruptcy of banking institutions of Ukraine, taking into account the peculiarities of its features, based on the author’s methodological approach. According to this approach, the choice of absolute and relative indicators is made to assess the probability of bankruptcy, in order to determine the regulatory ratio between rates of growth, calculation of the integrated index of the probability of bankruptcy and the level of bankruptcy for the three risk groups. The research was conducted and the results were obtained, they are presented in the article, are relevant for banks of different groups and different forms of ownership. Practical approbation of the dynamic of the normative-index model was tested within five banks of Ukraine, namely JSC CB PrivatBank, PJSC FUIB, JSC OschadBank, JSC A-BANK and CB BANK GLOBUS. According to the submitted financial statements, the actual ratio of indicators is formed depending on the reference relatives, on the basis of which the rates of growth of the current 2020 reporting period are calculated depending on the previous 2019 reporting period. The proposed approach allows to detect bankruptcy threats and provide suitable measures timely to rehabilitate them to increase financial stability and prevent possible liquidation procedures, which will significantly increase the stability and balance of the banking sector overall the country. In the future, the authors-developed model will significantly increase the financial stability of banks and their effective development, ensure high accuracy in assessing the probability of bankruptcy and establish the level of bankruptcy risk. The construction and practical implementation of this model for assessment the level of probability of bankruptcy allows us to draw conclusions about the feasibility of practical application of this approach in domestic banks. It is proved that the normative-index model should be used both to assess the probability of bankruptcy of an individual banking institution and for assessment the overall level of bankruptcy risk in the banking system as a whole. As far as the usage of this model allows not only to assess the state of functioning of the risk management system for a specific period of time, but also allows to predict the probable problems on the basis of the obtained data of the bank in the future. The new scientific results of the publication are the modernized model of dynamic normative-index assessment of bankruptcy probability, which is presented in the article, will become the basis of functional blocks of the implemented intelligent banking system, which will provide a forecast of bankruptcy probability for future reporting periods taking into account the input and output indicators, intermediate and general results both in the early and final stages of bankruptcy.uk_UA
dc.identifier.citationДомінова І. В. Оцінка та прогнозування ймовірності банкрутства банківських установ України / Домінова І. В., Кисіль Т. М. // Моделювання та інформаційні системи в економіці : зб. наук. пр. / М-во освіти і науки України, ДВНЗ «Київ. нац. екон. ун-т ім. Вадима Гетьмана» ; [редкол.: О. Є. Камінський (відп. ред.) та ін.]. – Київ : КНЕУ, 2020. – Вип. 99. – С. 70–83.uk_UA
dc.identifier.issn2616-6437
dc.identifier.urihttps://ir.kneu.edu.ua:443/handle/2010/35481
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherДВНЗ «Київський національний університет імені Вадима Гетьмана»uk_UA
dc.subjectбанківська системаuk_UA
dc.subjectбанкрутствоuk_UA
dc.subjectоцінка банкрутстваuk_UA
dc.subjectфінансова звітністьuk_UA
dc.subjectрейтинг банківuk_UA
dc.subjectабсолютні показникиuk_UA
dc.subjectвідносні показникиuk_UA
dc.subjectнормативно-індексна модельuk_UA
dc.subjectнелінійний динамічний нормативuk_UA
dc.subjectтемпи зростанняuk_UA
dc.subjectрівень банкрутствuk_UA
dc.subjectпрогнозування банкрутстваuk_UA
dc.subjectбаза данихuk_UA
dc.subjectбаза знаньuk_UA
dc.subjectінтелектуальна системаuk_UA
dc.subjectbanking systemuk_UA
dc.subjectbankruptcyuk_UA
dc.subjectbankruptcy assessmentuk_UA
dc.subjectFinancial Statementsuk_UA
dc.subjectbank ratinguk_UA
dc.subjectabsolute indicatorsuk_UA
dc.subjectrelative indicatorsuk_UA
dc.subjectnormativeindex modeluk_UA
dc.subjectnonlinear dynamic normuk_UA
dc.subjectgrowth rateuk_UA
dc.subjectlevel of bankruptciesuk_UA
dc.subjectbankruptcy forecastinguk_UA
dc.subjectDatabaseuk_UA
dc.subjectknowledge baseuk_UA
dc.subjectintelligent systemuk_UA
dc.subject.udc336.71:330.46uk_UA
dc.titleОцінка та прогнозування ймовірності банкрутства банківських установ Україниuk_UA
dc.title.alternativeAssessment and forecasting of the probability of bankruptcy of banking institutions of Ukraineuk_UA
dc.typeArticleuk_UA
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
mod_99_6.pdf
Size:
448.13 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: