Кластерний аналіз бізнес-моделей українських банків: застосування нейронних мереж Кохонена
a SD Capital
b Національний банк України, Київ, Україна
Анотація

У статті ідентифіковано шість бізнес-моделей банків за допомогою самоорганізаційних карт Кохонена. Ми показали, як ці моделі трансформувалися за період кризи, та дійшли висновку, що деякі з них були більш схильні до банкрутств. Автори проаналізували профіль ризику бізнес-моделей та виокремили ризикові й безпечні з них. А саме було використано шість типів ризику (Ризик профітабільності, Кредитний ризик, Ризик ліквідності, Ризик концентрації, Ризик кредитування пов’язаних осіб та Ризик відмивання грошей) для побудови карти ризиків бізнес-моделей. Метод виявився ефективним інструментом прогнозування дефолтів, оскільки згідно з результатами тестування на основі історичних даних збанкрутілі банки послідовно розташовувались у “ризиковому” регіоні карти. Наприкінці статті ми окреслили кілька потенційних сфер для застосування нашої моделі: розробка системи раннього реагування, процесу наглядового розгляду та оцінки, а також злиття і поглинання в банківській сфері.

Дати публікації
Опубліковано онлайн 27 December 2016
6651
перегляди
3221
завантаження
Текст статті
Завантажити
Цитування
Стаття є перекладом з англійської. Під час цитування використовуйте оригінальну назву публікації
Цитуйте як: Rashkovan, V., Pokidin, D. (2016). Ukrainian Banks’ Business Models Clustering: Application of Kohonen Neural Networks. Visnyk of the National Bank of Ukraine, 238, 13-38. https://doi.org/10.26531/vnbu2016.238.013
Формат цитування

Метрики
Література

Abbas, O. A. (2008). Comparisons Between Data Clustering Algorithms. International Arab Journal of Information Technology, 5(5), 320-325.

Ayadi, R., Arbak, E., de Groen, W. P. (2011). Business models in European Banking: A pre- and post- crisis screening. Center for European Policy Studies. https://doi.org/10.2139/ssrn.1945779

Ayadi, R., Arbak, E., de Groen, W. P. (2012). Regulation of European Banks and Business models: Towards a New Paradigm? Center for European Policy Studies.

Ayadi, R., de Groen, W. P., Lapointe, M., Michelet, A., Rey, H., Sassi, I., Tita, C. (2014). Banking Business Models Monitor 2014. Center for European Policy Studies.

Ayadi, R., de Groen, W. P., Rey, H., Sassi, I., Mathlouthi, W., Aurby, O. (2015). Banking Business Models Monitor 2015. Center for European Policy Studies. https://doi.org/10.2139/ssrn.2784334

Bação, F., Lobo, V., Painho, M. (2005) Self-organizing maps as substitutes for k-means clustering. In: Sunderam, V.S., van Albada, G.D., Sloot, P.M.A., Dongarra, J. (eds) Computational Science – ICCS 2005. ICCS 2005. Lecture Notes in Computer Science, 3516, 476-483. Berlin: Springer. https://doi.org/10.1007/11428862_65

BIS (2016). Minimum Capital Requirements for Market Risk. Retrieved from https://www.bis.org/bcbs/publ/d457.pdf

Bullinaria, J. (2016). Self-Organizing Maps: Fundamentals, Introduction to Neural Computations.

Deboeck, G., Kohonen, T. (1998). Visual Explorations in Finance with Self-Organizing Maps. London: Springer-Verlag. https://doi.org/10.1007/978-1-4471-3913-3

European Banking Authority (2014). Guidelines on Common Procedures for the Supervisory Review and Evaluation Process (SREP) and Supervisory Stress Testing.

European Central Bank (2016). Financial Stability Review May, Recent trend in Euro Area Banks' Business Models.

Ferstl, R., Seres, D. (2012). Clustering Austrian Banks' Business Models and Peer Groups in the European Banking Sector. Financial Stability Report, 24, 79-95. Retrieved from https://www.oenb.at/Publikationen/Finanzmarkt/Finanzmarktstabilitaetsbericht/2012/Financial-Stability-Report-24.html

Halaj, G., Zochowski, D. (2009). Strategic groups and banks' performance. Financial Theory and Practice, 33(2), 153-186. Retrieved from https://hrcak.srce.hr/index.php?show=clanak&id_clanak_jezik=62559

Kohonen, T. (1982). Self-organized formation of topologically correct feature maps. Biological Cybernetics, 43, 59-69. https://doi.org/10.1007/BF00337288

La Porta, R., Lopez-de-Silanes, F., Zamarripa, G. (2001). Related lending. Working Paper, 8848. National Bureau of Economic Research. Retrieved from http://www.nber.org/papers/w8848.pdf

Mingoti, S. A., Lima, J. O. (2006). Comparing SOM neural network with Fuzzy c-means, K-means and traditional hierarchical clustering algorithms. European Journal of Operational Research, 174(3), 1742-1759. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2005.03.039

Roengpitya, R., Tarashev, N., Tsatsaronis, K. (2014). Bank business models. BIS Quarterly Review, December. Bank for International Settlements. Retrieved from https://www.bis.org/publ/qtrpdf/r_qt1412g.pdf

Sarlin, P., Peltonen, T. (2011). Mapping the state of financial stability. Working Papers Series, 1382. European Central Bank. Retrieved from https://www.ecb.europa.eu/pub/pdf/scpwps/ecbwp1382.pdf

Thorndike, R. (1953). Who belongs in the family? Psychometrika, 18(4), 267-276. https://doi.org/10.1007/bf02289263

Tomkus, M. (2014). Identifying Business Models of Banks: Analysis of Biggest Banks from Europe and United States of America. Aarhus University, Denmark.

Vagizova, V., Luire, K., Ivasiv, I. (2014). Clustering of Russian banks: business models of interaction of the banking sector and the real economy. Problems and Perspectives in Management, 12(1), 72-82.

Zarutska, O. (2012). Obgruntuvannya pidhodu mashtabnogo rozpodilu bankiv Ukrayni na osnovi structurno-funktsyonalnih grup. Visnyk of the National Bank of Ukraine, 10, 20-24. Retrieved from https://old.bank.gov.ua/doccatalog/document?id=125161

Права та дозволи
Ця стаття ліцензована відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License. Якщо інше не зазначено, рисунки та інші матеріали представлені на загальних для усієї статті умовах ліцензії Creative Commons. Якщо матеріали не ліцензовані відповідно до Creative Commons, користувачі мають запитувати у власника прав дозволу на їх відтворення чи використання.
Подати статтю