Когнітивне моделювання в управлінні інвестиційними ризиками банку
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.15120099Ключові слова:
технологія когнітивного моделювання, когнітивна карта, імпульсний процес, генерація альтернатив, консонанс впливу, дисонанс впливуАнотація
В умовах глобалізації та цифрової трансформації фінансових ринків управління інвестиційними ризиками банку набуває особливої актуальності. Традиційні методи оцінки ризиків не завжди забезпечують достатню точність прогнозування, що зумовлює необхідність використання інноваційних підходів, зокрема когнітивного моделювання. Актуальність дослідження когнітивного моделювання в управлінні інвестиційними ризиками банку зумовлена зростаючою складністю фінансових ринків та необхідністю розробки ефективних інструментів прогнозування ризиків. Традиційні методи управління інвестиційними ризиками часто не враховують нелінійність фінансових процесів та складні взаємозв’язки між макро- і мікроекономічними факторами, що знижує їхню ефективність у нестабільних умовах. Когнітивне моделювання, засноване на принципах штучного інтелекту, нечіткої логіки та когнітивних карт, відкриває нові можливості для розширеного аналізу та прогнозування ризиків у банківській діяльності. Метою статті є розробка та застосування когнітивного моделювання для підвищення ефективності управління інвестиційними ризиками банківських установ, що дозволить покращити точність прогнозування ризиків та підвищити фінансову стійкість банку. Методи. У роботі застосовано метод нечіткої логіки для оцінки невизначених факторів, що можуть впливати на фінансові ризики банку. Крім того, виконано багатофакторний аналіз, який дозволив визначити найбільш значущі чинники ризику та їхній вплив на ефективність інвестиційних рішень. У результаті дослідження запропоновано когнітивну модель управління інвестиційними ризиками банку, що включає динамічні взаємозв’язки між макроекономічними, ринковими та внутрішніми банківськими чинниками. Використання когнітивного моделювання дозволяє підвищити ефективність управління інвестиційними ризиками банку за рахунок інтеграції сучасних методів аналізу даних та штучного інтелекту. Висновки. Запропоновані моделі можуть бути використані для вдосконалення системи ризик-менеджменту банківських установ, що сприятиме зниженню ймовірності фінансових втрат та підвищенню конкурентоспроможності банку. Практичне впровадження результатів дослідження рекомендовано для банків, що працюють в умовах високої ринкової волатильності та прагнуть підвищити точність оцінки ризиків шляхом використання інноваційних методів аналізу.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.