O'ZBEKISTON BANK TIZIMIDA RISKLARNI ERTA ANIQLASH VA PRUDENSIAL NAZORATNI INTELEKTUAL MODELLAR ASOSIDA TAKOMILLASHTIRISH

Ushbu tadqiqotda Mahalanobis masofasi ($MD$) va Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) modellari kombinatsiyasi asosida bank risklarini kompleks baholash va reytinglash tizimi ishlab chiqilgan. Model 2016–2020-yillarda faoliyat ko‘rsatgan Fors ko‘rfazi hududidagi 45 ta tijorat bankining kapital yetarliligi, kredit, likvidlik, daromadlilik va operatsion risklarini qamrab oluvchi 10 ta moliyaviy ko‘rsatkichlari asosida sinovdan o‘tkazildi. Tahlil natijalariga ko‘ra, bankning $MD$ qiymati 4.82, 4.28 va 4.0 dan yuqori bo‘lishi uning barqarorlik holatini mos ravishda 99%, 95% va 90% ishonchlilik darajasida tasniflash imkonini beradi. ANFIS modeli orqali sof foiz marjasi (NIM), kapital yetarliligi (CAR), CET1 va Tier 1 Equity koeffitsientlari bank barqarorligiga ta’sir etuvchi eng muhim drayverlar ekanligi aniqlandi. Taklif etilayotgan intellektual yondashuv O‘zbekiston bank tizimida risklarni erta prognoz qilish va prudensial nazoratni raqamlashtirishda yuqori amaliy ahamiyatga ega.

Перевод пока недоступен