Організація управління ризиками у комерційному банку на основі нечіткої когнітивної мапи
DOI:
https://doi.org/10.34121/1028-9763-2022-3-77-90Ключові слова:
risk management, qualitative evaluation criteria, fuzzy cognitive map, fuzzy set, fuzzy inference system, управління ризиками, якісні критерії оцінки, нечітка когнітивна мапа, нечітка множина, система логічного висновкуАнотація
Будь-який комерційний банк намагається визначити ступінь допустимих ризиків матеріальних та/або репутаційних втрат, вважаючи, що його можливі втрати обернено пропорційні розміру його капіталу. Отже, основою успішної банківської діяльності є наявність у структурі комерційного банку Системи управління ризиками, основним завданням якої є визначення найкращої (або раціональної) стратегії укладання угод, що забезпечує максимальне зростання прибутку. У рамках cистеми управління ризиками використовуються інструменти статистичного аналізу, які дозволяють оцінити та порівняти наслідки й доцільність окремих операцій шляхом встановлення кількісної міри банківського ризику від будь-якої операції. Крім того, ці інструменти дозволяють формалізувати різноманітні операції і, таким чином, забезпечити накопичення досвіду комерційних банків. Для формування евристичних знань з історії укладання різноманітних контрактів необхідно використовувати та накопичувати експертні думки і, як наслідок, нечіткі методи аналізу та прийняття рішень щодо банківських операцій по кожній точці локалізації. Розглянуто нечітку когнітивну мапу для оцінки внутрішніх і зовнішніх банківських ризиків. Цей підхід передбачає використання нечіткої когнітивної моделі, на основі якої причинно-наслідкові зв’язки для оцінки банківських ризиків на всіх рівнях ієрархії їх деталізації описуються за допомогою систем нечіткого логічного висновку. Як вхідні та вихідні характеристики використовуються якісні критерії оцінки сфер локалізації банківських операцій та зовнішніх впливів. Для формального опису цих слабоструктурованих характеристик використовуються відповідні нечіткі множини, які відновлюються на відповідних універсумах відповідними функціями належності. При цьому метод точкової оцінки нечітких множин застосовано для дефазифікації нечітких висновків щодо рівнів ризику на всіх вузлах локалізації банківських операцій.Посилання
Zadeh L.A. Outline of a new approach to the analysis of complex systems and decision processes. Trans., Syst., Man., Cybern. 1973. Vol. SMC-3. P. 28–44.
How to determine the acceptable amount of risk. URL: http://fxgear.ru/kak-opredelit-dopustimyj-razmer-riska/ (last accessed: 01.10.2022) (in Russian).
Kosko B. Fuzzy cognitive maps. International Journal of Man-Machine Studies. 1986. Vol. 1. P. 65–75.
Prigodich I.A. Bank risk: essence, estimation, procedure, management. Economics and Management. 2012. N 4. P. 85–90 (in Russian).
PwC Global Risk podcast series. URL: https://www.pwc.com/gx/en/services/advisory/consulting/risk/cosoerm-framework/podcasts.html (last accessed: 01.10.2022).
Babayeva S.T., Rzayeva I.R., Babayev T. Weighted estimate of country risk using a fuzzy method of maximum convolution. Advances in Intelligent Systems and Computing. Springer's Series. 2019. Vol. 896. P. 559–567.
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2022 Математичні машини і системи

Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
