ПРОГНОЗУВАННЯ РИЗИКУ ВИКОРИСТАННЯ ФІНАНСОВИХ ПОСЕРЕДНИКІВ ДЛЯ ЛЕГАЛІЗАЦІЇ КРИМІНАЛЬНИХ ДОХОДІВ - Лєонов, С.В.; Кузьменко, О.В.; Боженко, В.В.; Мурсалов, М.М.; Зейналов, З. Г.; Гусейнова, А.Т. (Financial and credit activity problems of theory and practice, 2021)
Анотація. Збільшення обсягів міжнародної торгівлі, активний розвиток інтеграційний та конвергентних процесів на світовому фінансовому ринку, стрімке впровадження цифрових технологій у різні сфери життя, а також зростання масштабів транскордонної організованої злочинності призвели до нарощення обсягів тіньової економічної діяльності та удосконалення форм і методів відмивання незаконно отриманих коштів. За цих умов украй важливим є адекватна оцінка ризику легалізації кримінальних коштів за посередництва фінансових установ і визначення його динаміки в майбутньому. Основною метою проведеного дослідження є побудова прогнозної нейромережевої моделі для визначення динаміки ризику використання банківських установ для легалізації кримінальних коштів. Методичним інструментарієм проведеного дослідження стали методи експоненційного згладжування (з використанням експоненційного тренду, лінійної моделі Хольта і затухаючого тренду), моделі штучної нейронної мережі (багатошаровий персептрону MLP-архітектури з використанням алгоритму BFGS, радіальна базисна функція RBF-архітектури з використанням алгоритму RBFT). Об’єктом дослідження обрано 20 банків України. Побудову прогнозної моделі здійснено в такій логічній послідовності: визначено прогнозні значення релевантних факторів впливу на ризик залучення фінансової установи в тіньові операції; навчання нейронних мереж за сформованою вибіркою показників; прогнозування ризику використання фінансових посередників України для легалізації кримінальних доходів на період 2020—2025 рр. на основі побудованих нейронних мереж. Проведені розрахунки засвідчили, що до 2025 року лише 40 % аналізованих банків України зможуть зменшити їх участь у легалізації незаконно отриманих коштів. Якість побудованих прогнозів є високою, оскільки коефіцієнт ефективності для більшості побудованих моделей коливається в межах 0,9—1,0. Результати проведеного дослідження можуть бути корисними для менеджменту фінансових установ з метою вжиття комплексу превентивних заходів у системі внутрішнього фінансового моніторингу, а також науковцям, які займаються цією проблематикою. Ключові слова: ризик, легалізація коштів, банк, нейронна мережа, фінансовий моніторинг, прогноз. Формул: 2; рис.: 0; табл.: 2; бібл.: 34.