Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics

Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics

Нейромережеві методи прогнозування надійності українських банків

Neural network methods for forecasting the reliability of Ukrainian banks

DOI:

10.33111/nfmte.2018.168

Анотація: У статті запропоновано підхід до аналізу надійності комерційних банків із застосуванням багатошарових нейронних мереж і карт Кохонена та проведено їх апробацію на прикладі банківської системи України з 2014 по 2018 роки з розбивкою на 3 періоди. У результаті експериментального дослідження отримано пропозиції щодо ефективніших варіантів архітектури нейронних мереж. Виявлено, що розв’язання задачі оцінки надійності банків у постановці кластеризації дає кращій результат, ніж у постановці класифікації. Експериментально обґрунтовано висновок, що швидка зміна умов функціонування сучасної банківської системи робить неефективним використання аналітичних моделей із жорстко заданими коефіцієнтами. Результати дослідження мають практичне значення та можуть використовуватися при визначенні потенційних партнерів у банківському секторі економіці.
Abstract: The article proposes an approach to analyzing the reliability of commercial banks using multilayer neural networks and Kohonen self‐organizing maps, and also conducted their approbation on the example of the Ukrainian banking system from 2014 to 2018 with breakdown into 3 periods. Based on the experiments, the best variants of the architecture of neural networks are revealed. It is found that solving the problem of assessing the reliability of commercial banks in the clustering formulation gives a better result than in the classification formulation. The conclusion that a rapid change in the conditions of functioning of a modern banking system makes inefficient the use of analytical models with rigidly prescribed coefficients is experimentally substantiated. The results of the research are of practical importance and can be used to identify potential partners in the banking sector of the economy
Ключові слова: нейронна мережа, самоорганізаційна карта Кохонена, банкрутство, надійність банку, прогнозування
Key words: neural network, Kohonen self­organizing map, bankruptcy, bank’s reliability, forecasting.
УДК: 338.27
UDC: 338.27

JEL: C45 C53 G21 G33

To cite paper
In APA style
Mints, O. (2018). Neural network methods for forecasting the reliability of Ukrainian banks. Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics, 7, 168-187. http://doi.org/10.33111/nfmte.2018.168
In MON style
Мінц О. Нейромережеві методи прогнозування надійності українських банків. Нейро-нечіткі технології моделювання в економіці. 2018. № 7. С. 168-187. http://doi.org/10.33111/nfmte.2018.168 (дата звернення: 22.07.2024).
With transliteration
Mints, O. (2018) Neiromerezhevi metody prohnozuvannia nadiinosti ukrainskykh bankiv [Neural network methods for forecasting the reliability of Ukrainian banks]. Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics, no. 7. pp. 168-187. http://doi.org/10.33111/nfmte.2018.168 [in Ukrainian] (accessed 22 Jul 2024).
# 7 / 2018 # 7 / 2018
Download Paper
147
Views
35
Downloads
2
Cited by