Інструментальні стратегії оцінки валютного ризику в банківській системі ризик-менеджменту

Ключові слова: валютний ризик, банки, банківська система, ризик-менеджмент, валютні курси, алгоритми, факторний аналіз, регресійний аналіз, нейронні мережі, прогнозування, стратегія

Анотація

Валютний ризик є одним з домінантних факторів ризику, з яким постійно стикаються фінансові установи, особливо в умовах глобалізації та інтеграції фінансових ринків. Його актуальність значно посилюється високою волатильністю валютних курсів, політичною нестабільністю та іншими макроекономічними турбуленціями, характерними для сучасного економічного середовища. Неадекватна оцінка та управління валютним ризиком може призвести до значних фінансових втрат для банківської установи, а в окремих випадках – до її банкрутства.
Сучасні тенденції розвитку фінансових ринків, такі як зростання ролі неструктурованих даних та нових технологій, вимагають розробки нових методологічних підходів до оцінки валютного ризику. Водночас існуючий арсенал інструментів потребує подальшого розвитку. Застосування більш складних і точних моделей дозволить банкам ефективніше управляти своїми валютними ризиками та підвищити стійкість до зовнішніх шоків.
Метою дослідження є розробка комплексного підходу до оцінювання валютного ризику на основі сучасних інструментальних методів прогнозування, зокрема методів аналізу часових рядів, факторного аналізу, регресійного аналізу та нейронних мереж в системі ризик-менеджменту банку в умовах цифровізації.
Результати дослідження демонструють ефективність запропонованого підходу. За допомогою факторного та регресійного аналізу ідентифіковано ключові фактори, що впливають на динаміку ключових валют, а саме курсів євро, долара США та фунта стерлінгів. Побудовані нейронні мережі дозволили створити достовірні прогнози валютних курсів, що є необхідною умовою для ефективного управління валютним ризиком в системі ризик-менеджменту. Отримані результати можуть бути використані банками для розробки ефективного моделювання сценаріїв поведінки в умовах ризиків та розробки успішних стратегій хеджування та попередження кризових ситуацій.

Завантаження

##plugins.generic.usageStats.noStats##

Біографія автора

Юлія Коломієць , Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна

Аспірант

Посилання

Archive of the USD cash rate. Independent portal Finance.ua. Retrieved from https://charts.finance.ua/ua/currency/cash [In Ukrainian].

Vakhnenko T. (2019). Determining factors of formation of exchange rates. Bulletin of the National Bank of Ukraine. (8). рр. 31–36. [In Ukrainian].

Hlukhova V.I., Krot L.M., Onyshchenko O.V., Kozyreva A.V., Kravchenko Kh.V. (2023). Modeling in the bank’s currency risk management system. Scientific Bulletin of the Poltava University of Economics and Trade. vol. 3 (109). Retrieved from https://doi.org/10.37734/2409-6873-2023-3-3 [In Ukrainian].

State Statistics Service of Ukraine. Retrieved from https://www.ukrstat.gov.ua/ [In Ukrainian].

Didur S., Glukhova V., Kozyreva A., Kravchenko K. (2022). Analysis and assessment of currency risks in the bank. Modern Economics. 35. 56-64. Retrieved from https://doi.org/10.31521/modecon.V35(2022)-09 [In Ukrainian].

Kosova T. D., Tereshchenko O. V. (2021). Behavioral approach to regulation of economic processes on the currency market and their modeling. Economy and the state. (8). pp. 47-52. URL: https://doi.org/10.32702/2306-6806.2021.8.47 [In Ukrainian].

National Bank of Ukraine. Retrieved from https://bank.gov.ua/ [In Ukrainian].

Official NBU course. Minfin.com.ua is a Ukrainian portal about finances and investments. Retrieved from https://index.minfin.com.ua/ua/exchange/nbu/curr/gbp/ [In Ukrainian].

Pavlyuk O.O. (2022).The bank's currency risk management policy. Scholarly notes. Types of economic activity and regional economy. (16). pp.192-197. [In Ukrainian].

Petyk L.O. Nurieva V.R. (2023) Management of currency risks of banking institutions in modern conditions. Pryazovsky economic bulletin Classical private university. 4(36). pp.86-91. Retrieved from https://doi.org/10.32782/2522-4263/2023-4-14 [In Ukrainian].

Pryimak, V., Bartkiv, B., & Golubnyk, O. (2023) Forecasting the exchange rate of the Ukrainian hryvnia using machine learning methods. Computer Systems and Information Technologies. (1). pp. 75–83. Retrieved from https://doi.org/10.31891/csit-2023-1-10/ [In Ukrainian].

Adhikari, R., and R. K. Agrawal. (2014). A Combination of Artificial Neural Network and Random Walk Models for Financial Time Series Forecasting. Neural Computing & Applications. vol. 24 (6). pp. 1441.

Al-Gounmein, R. S., & Ismail, M. T. (2020). Forecasting the exchange rate of the Jordanian Dinar versus the US dollar using a Box-Jenkins seasonal ARIMA Model. International Journal of Mathematics and Computer Science. vol. 15(1). pp. 27-40.

Amat, C., Tomasz, M., & Gilles, S. (2018). Fundamentals and exchange rate forecast ability with machine learning methods. Journal of International Money Finance. vol. 88. pp. 1-24.

Beckmann, J., and R. Schüssler. (2016). Forecasting Exchange Rates under Parameter and Model Uncertainty. Journal of International Money and Finance. vol. 60 (February). pp. 267–88.

Byun Z. S. Y.-C. Knowledge Discovery on Cryptocurrency Exchange Rate Prediction Using Machine Learning Pipelines. Academic Editors: Gianvito Pio, Roberto Corizzo and Michelangelo. Sensors 2022. № 22 (5). 1740. Retrieved from https://doi.org/10.3390/s22051740

Chen, Y., and G. Zhang. (2013). Exchange Rates Determination Based on Genetic Algorithms Using Mendel’s Principles: Investigation and Estimation under Uncertainty. Information Fusion. vol. 14 (3). pp. 327–33

Ensembles of machine learning models. Retrieved from https://evergreens.com.ua/ua/articles/ensembles.html

Marchenko V.M. Factors of exchange rate changes in Ukraine. Contemporary problems of economy and entrepreneurship. Issue 19. Kyiv:Publishing houseof National Technical University of Ukraine «Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute». 2017.P59-66.

Understand Data Normalization in Machine Learning. Retrieved from https://towardsdatascience.com/understand-data-normalization-in-machine-learning-8ff3062101f0

Опубліковано
2024-12-30
Цитовано
Як цитувати
Коломієць , Ю. (2024). Інструментальні стратегії оцінки валютного ризику в банківській системі ризик-менеджменту. ФІНАНСОВО-КРЕДИТНІ СИСТЕМИ: ПЕРСПЕКТИВИ РОЗВИТКУ, 4(15), 107-127. https://doi.org/10.26565/2786-4995-2024-4-09
Розділ
Економіко-математичні методи та моделі фінансового розвитку