РОЗВИТОК ДІАГНОСТИЧНОГО ІНСТРУМЕНТАРІЮ ВИМІРУ РІВНЯ СТАБІЛЬНОСТІ ФІНАНСОВИХ КОРПОРАЦІЙ ЗА КАСКАДНИМ ПІДХОДОМ
Article Sidebar
Надіслано: 26-07-2021
Опубліковано: 10-09-2021
©, Авторські права належать авторам.
Ця стаття опублікована відповідно до стандартів відкритого доступу та розповсюджується за ліцензією Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0), яка дозволяє необмежене використання, розповсюдження та відтворення змісту на будь-якому носії, за умови зазначення оригінального автора та джерела.
Main Article Content
Анотація
Анотація. Присвячено розвиткові методології оцінки фінансової стабільності фінансових корпорацій за технологією каскадного підходу задля своєчасного виявлення слабких сфер у їхній діяльності та попередження розвитку загроз їхньому стабільному функціонуванню. Об’єктом оцінювання фінансової стабільності фінансових корпорацій обрано першопричини їхньої фінансової нестабільності, а також передбачено урахування ланцюжка причинно-наслідкових залежностей, які перетворюють передумови в реальні загрози фінансовій стабільності чи навіть ознаки фінансової крихкості корпорації. При цьому джерелом передумов фінансовій стабільності фінансових корпорацій є стан і глибина дисбалансів, які утворюються як у внутрішньому, так і зовнішньому середовищі їх функціонування.
Доведено, що інструментарій оцінки внутрішніх дисбалансів у діяльності фінансових корпорацій не повинен обмежуватися лише фінансовими диспропорціями, оскільки їхні першопричини можуть бути зосереджені в організаційно-управлінській, інституційній, концептуальній складових, у сфері кадрового, інформаційного, технічного їх забезпечення. Тому структурування дисбалансів у діяльності фінансових корпорацій запропоновано здійснювати за теорією економічних потенціалів і виокремлювати такі змістові напрями: можливості, ресурси, засоби та здатності, взаємодія яких і формує потенціал фінансових корпорацій до стабільного функціонування. Розроблено трьохетапний метод оцінювання фінансової стабільності фінансових корпорацій, застосовуючи каскадний підхід, який передбачає послідовну діагностику внутрішніх дисбалансів у діяльності фінансових корпорацій: 1) тих, що виникають у межах кожної окремої компоненти (ресурси, засоби
і здатності) та є сферою зародження внутрішніх загроз їхній фінансовій стабільності;
2) дисбаланси, які виникають через міжкомпонентну взаємодію (ресурси-засоби; здатності-засоби; ресурси-здатності) і є сферою проявів дисбалансів; 3) тих, що виникають через взаємодію із зовнішнім середовищем і максимально проявляють вплив їхнього стану та глибини на рівень фінансової стабільності. За кожним з цих напрямів розроблено сукупність індикаторів і сконструйовано алгоритм розрахунку інтегрального індексу фінансової стабільності фінансової корпорації. Апробацію науково-методичного підходу проведено на прикладі системно важливих банків України протягом 2017—2020 років, кожен з яких наразі перебуває в континуумі станів фінансової стабільності, а також для більшості банків спостерігається зростаючий тренд кількісного виміру її рівня.
Загалом, розкрито комплексний підхід до оцінки фінансової стабільності фінансових корпорацій, який дозволяє систематизувати ті ключові позиції, дисбаланс у яких підвищує ймовірність їхньої фінансової крихкості та фінансової нестабільності.
Ключові слова: фінансові корпорації, фінансова стабільність, внутрішні дисбаланси, економічний потенціал, оцінка, індикатори, нелінійне нормування.
Формул: 7; рис.: 0; табл.: 3; бібл.: 22.
Article Details
Посилання
Kolodii, S., Gariaga, L., Rudenko, М., & Kolodii, S. (2019). Econometric analysis of indicators of development of financial and real economic sectors. Financial and credit activity: problems of theory and practice, 4 (31), 279—290.
Unkovska, T. Ye. (2009). Systemne rozuminnia finansovoi stabilnosti: rozviazannia paradoksiv [Systematic understanding of financial stability: solving paradoxes]. Ekonomichna teoriia — Economic theory, 1, 14—33 [in Ukrainian].
Khutorna, M. E. (2020). Zabezpechennia finansovoi stabilnosti kredytnykh ustanov. [The ensuring of the financial stability of credit institutions]. Kyyiv: DVNZ «Universytet bankivskoi spravy» [in Ukrainian].
Eichengreen, B., & Rose, A. (1998). Staying a float when the wind shifts: External factors and emerging-market banking crises. NBER Working paper, 6370.
Eichengreen, B., Rose, A., & Wyplosz, C. (1995). Exchange market mayhem. The antecedents and sftermath of speculative attacks. Economic Policy, October, 249—312.
Laeven, L., & Valencia, F. (2008). Systemic Banking Crises: A New Database. IMF WorkingPaper, 224.
Kaminsky, G., & Reinhart, C. (1996). The Twin Crises: The Causes of Banking and Balance-of-Payments Problems. Board of Governors of the Federal Reserve System (U.S.). International Finance Discussion.
Corsetti, G., Pesenti, P., & Roubini, N. (1998, November). Paper tigers? A model of the Asian crisis. NBER Working Paper, 6783.
Diamond, D. W., & Dybvig P. H. (1983, June). Bank Runs, Deposit Insurance, and Liquidity. Journal of Political Economy, 91, 401−419.
Mishkin, F. S. (1996). Understanding Financial Crises: A Developing Country Perspective. NBER Working Paper, 5600.
Kodres, L., & Pritsker, M. (1998). A Rational Expectations Model of Financial Contagion. Finance and Economics Discussion Series, 48.
Davis, E. P. (1996). Institutional Investors, Unstable Financial Markets and Monetary Policy. Risk Management in Volatile Financial Markets, 32, 134—159.
Lepetit, L., & Strobel, F. (2013). Bank insolvency risk and time-varying Z-score measures. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 25, 73–87.
Altman, E. (2002). Bankruptcy, creditrisk, and high yield junkbonds. Malden, MA: Blackwell Publishers Inc.
Strobel, F. (2014). Bank Insolvency Risk and Z-Score Measures: A Refinement. Department of Economics Discussion Paper 14–06. University of Birmingham.
Badea, I.–R., & Matei,Gh. (2016). The Z-Score Model for Predicting Periods of Financial Instability. Z-Score Estimation for the Banks Listed on Bucharest Stock Exchange. Finances — The challenges of the future, 18, 24–35.
Mörttinen, L., Poloni, P., Sandars, P., & Vesala, J. (2005). Analysing Banking Sector Conditions: How to Use Macro-Prudential Indicators. ECB Occasional Paper Series, 26.
Kolodiziev, O., Chmutova, I., & Lesik, V. (2018). Use of causal analysis to improve the monitoring of the banking system stability. Banks and Bank Systems, 2 (13), 62—76.
Stepashko, V. S., Melnyk, I. M., Kvasha, T. K., & Voloshchuk, R. V. (2005). Modeli rozrakhunku intehralnoho indeksu dlia hrup pervynnykh ekonomichnykh pokaznykiv [Integrated index calculation models for groups of primary economic indicators]. Naukovo-tekhnichna informatsiia – Scientific and technical information, 2, 8—12 [in Ukrainian].
Ayvazyan, S. A. (2003). K metodologii izmereniya sinteticheskikh kategoriy kachestva zhizni naseleniya [To the methodology for measuring synthetic categories of the population's quality of life]. Ekonomika i matematicheskiye metody — Economics and Mathematical Methods, 2 (39) [in Russian].
Antomonov, M. Yu, Bulakh, O. Yu., & Lopin, Ye. B. (2007). Metodyka vyznachennia intehralnoi reitynhovoi otsinky viiskovykh hospitaliv Ministerstva oborony Ukrainy [Methods for determining the integrated rating assessment of military hospitals of the Ministry of Defense of Ukraine]. Kyyiv: NDI PVM ZS Ukrayiny [in Ukrainian].
Voloshchuk, R. V., & Stepashko, V. S. (2014). Neliniina normalizatsiia statystychnykh pokaznykiv dlia zadachi pobudovy intehralnykh indeksiv. Induktyvne modeliuvannia skladnykh system [Nonlinear normalization of statistical indicators for the problem of constructing integral indices]. Induktyvne modelyuvannya skladnykh system — Inductive modeling of complex systems, 6, 47—54 [in Ukrainian].