ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ

Anastasia A. Gontar

doi:10.12731/2070-7568-2021-10-3-26-40

Anastasia A. Gontar Военный институт (инженерно-технический) ВА МТО https://orcid.org/0000-0003-1805-3744

DOI: https://doi.org/10.12731/2070-7568-2021-10-3-26-40

Ключевые слова: модель, нейросеть, показатели, прогнозирование, экономическая безопасность

Аннотация

В современных обстоятельствах хозяйствования значимое влияние на экономические процессы любого государства имеет финансовый сектор. По этой причине усиливается роль анализа деятельности коммерческих банков, в частности, системы экономической безопасности. Огромное количество кредитных учреждений формируют отделения по исследованию и управлению рисками, при этом за пределами внимания специалистов остаются некоторые нюансы анализа текущего состояния системы экономической безопасности банков. Возникает потребность в комплексном подходе и в продуманной тактике для повышения уровня экономической безопасности кредитных учреждений. В научной статье рассматриваются ключевые методы оценки экономической безопасности: количественный анализ текущих показателей, ранжирование на основе пресс-рейтинга, авторские методики. Выявлены основные недостатки существующих подходов, а также определена система показателей экономической безопасности на примере кредитной организации.

Цель – реализация и построение нейросетевой модели, позволяющей прогнозировать значения уровня экономической безопасности.

Метод или методология проведения работы. Для реализации поставленной цели были использованы общенаучные методы (анализ, синтез, индукция, дедукция, обобщение), а также методы нейросетевого моделирования.

Результаты. В научной статье рассматриваются ключевые методы оценки экономической безопасности: количественный анализ текущих показателей, ранжирование на основе пресс-рейтинга, авторские методики. Выявлены основные недостатки существующих подходов, а также определена система показателей экономической безопасности на примере кредитной организации.

Область применения результатов. Реализация нейросетевой модели (на примере ПАО Сбербанк) позволяет прогнозировать итоговые значения целевой функции и аппроксимировать нелинейные входные данные. Моделирование уровня экономической безопасности дает возможность выявить существующие проблемы, предупредить негативные последствия необоснованных управленческих решений.

Скачивания

Данные скачивания пока не доступны.

Биография автора

Anastasia A. Gontar, Военный институт (инженерно-технический) ВА МТО

доцент кафедры, кандидат педагогических наук, доцент

Литература

1. Bun’kovskij D.V. Inostrannye investicii i jekonomicheskaja bezopasnost’ Rossii [Foreign investment and Russia’s economic security]. Aktual’nye problemy gumanitarnyh i social’no-jekonomicheskih nauk [Actual problems of Humanities and socio-economic Sciences], 2017, vol. 11, no. 3, pp. 32-33.

2. Gontar’ A.A. Nejrosetevoe modelirovanie v ocenke urovnja jekonomicheskoj bezopasnosti sistem [Neural network modeling in assessing the level of economic security of systems], Smotr-konkurs nauchnyh, konstruktorskih i tehnologicheskih rabot studentov Volgogradskogo gosudarstvennogo tehnicheskogo universiteta (g. Volgograd, 16-20 aprelja 2018 g.) [Review-competition of scientific, design and technological works of students of Volgograd State Technical University, Volgograd, April16-20, 2018]. Volgograd, 2018, pp. 181-182.

3. Gusev A.E. Analiz jeffektivnosti metodiki Kromonova dlja ocenki finansovoj ustojchivosti banka [Analysis of the effectiveness of the Kromonov method for assessing the financial stability of a Bank]. Teorija i praktika sovremennoj nauki [Theory and practice of modern science], 2017, no. 5 (23), pp. 238-243.

4. Ermakova A.A. Prikladnye matematicheskie metody ocenki urovnja jekonomicheskoj bezopasnosti [Applied mathematical methods for assessing the level of economic security]. Innovacionnye tehnologii v nauke novogo vremeni : sb. st. mezhdunar. nauch.-prakt. konf. (g. Novosibirsk, 8 avg. 2016 g.). Ufa: Mezhdunarodnyj centr innovacionnyh issledovanij (MCII) «OMEGA SAJNS» [Innovative technologies in the science of the new time: collection of articles of the international journal. scientific and practical Conf. (Novosibirsk, 8 Aug. 2016). Ufa: international center for innovative research (ICI) «OMEGA SCIENCE»], 2016, pp. 92-94.

5. Koncepcija nacional’noj bezopasnosti Rossijskoj Federacii, utverzhdennaja Ukazom Prezidenta RF ot 17 dekabrja 1997 g. [The concept of national security of the Russian Federation, approved by the Decree of the President of the Russian Federation of December 17, 1997]. http://www.consultant.ru (accessed 29.05.2021).

6. Oficial’nyj sajt Federal’noj sluzhby gosudarstvennoj statistiki [Official site of Federal State Statistic Service]. https://rosstat.gov.ru (accessed 29.05.2021).

7. Senchagov V.K. Jekonomicheskaja bezopasnost’ Rossii [Russia’s economic security]. Moscow, Delo Publ., 2013. 470 p.

8. Strategija nacional’noj bezopasnosti Rossijskoj Federacii do 2020 goda, utverzhdennaja Ukazom Prezidenta Rossijskoj Federacii ot 12 maja 2009 g. № 537. [The National Security Strategy of the Russian Federation until 2020, approved by the Decree of the President of the Russian Federation dated May 12, 2009, No. 537]. http://www.consultant.ru (accessed 20.06.2021).

9. Ukazanie Banka Rossii ot 11.06.2014 N 3277-U (red. ot 26.12.2017) “O metodikah ocenki fi-nansovoj ustojchivosti banka v celjah priznanija ee dostatochnoj dlja uchastija v sisteme strahovanija vkladov” (Zaregistrirovano v Minjuste Rossii 31.07.2014 № 33367) [Bank of Russia Ordinance dated June 11, 2014 N 3277-U (as revised on December 26, 2017) “On methods for assessing the financial stability of a bank in order to recognize it as sufficient for participation in the deposit insurance system” (Registered with the Ministry of Justice of Russia on July 31, 2014 № 33367)]. http://www.consultant.ru (accessed 19.05.2021)

10. Fedotova G.V., Ermakova A.A., Kurazova D.A. Algoritmizacija torgovyh strategij fondovogo rynka [Algorithmization of stock market trading strategies], Dajdzhest-Finansy [Digest-Finance], 2019, vol. 24 (2), pp. 180-190.

11. Fedotova G.V., Lomakin N.I., Gontar A.A., Tkachenko D.D. Peculiarities of Digital Transformation of the System of Bank’s Economic Security The Future of the Global Financial System: Downfall or Harmony : [materials of conference (Limassol, Cyprus, April 13-14, 2018)] , ed. by Elena G. Popkova. Cham (Switzerland) : Springer Nature Switzerland AG, 2019. pp. 1104-1112. (Book ser. Lecture Notes in Networks and Systems; Volume 57).

12. Gontar A.A. Artificial Neural Network Model for Systems of Economic Security of Bank. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. International science and technology conference «Earth science» (Russky Island, Russian Federation, 4–6 March, 2019, Vol. 272. 6 p. https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1755-1315/272/3/032176/pdf

13. Gontar A.A. Ensuring economic safety: regional aspects. Proceedings of the International Scientific Conference “Competitive, Sustainable and Secure Development of the Regional Economy: Response to Global Challenges” (CSSDRE 2018). Сер. “Advances in Economics, Business and Management Research” Editor Elena G. Russkova, Director, Institute of Economics and Finance, Volgograd State University, 2018, pp. 737-740.

14. Jiang Yong. Economic Security: Redressing Imbalance. China Security, 2008, vol. 3, no. 2, pp. 54-60.

15. Kirshner J. Political Economy in Security Studies after the Cold War. Review of International Political Economy, 1998, no. 1 (5), p. 78.

16. Murdoch C. Economics Issues & National Security. Lawrence, 2012, p. 136.