В І Д Г У К

офіційного опонента

доктора технічних наук, професора Корабльова Миколи Михайловича

на дисертаційну роботу Кузнєцової Наталії Володимирівни

«Методи і моделі аналізу, оцінювання та прогнозування ризиків у фінансових

системах», подану на здобуття наукового ступеня доктора технічних наук

за спеціальністю 01.05.04 – системний аналіз і теорія оптимальних рішень

Актуальність теми дисертаційної роботи

Проблема оцінювання і прогнозування ризиків у різних сферах активно

досліджується в останні десятиліття, оскільки в сучасному світі значно зросли

системні втрати від реалізації ризиків, але також з’явилась можливість їх аналізу,

статистичної обробки, прогнозування завдяки розвитку і впровадженню засобів

інтелектуального аналізу даних, інформаційних технологій та систем підтримки

прийняття рішень. Аналіз ризиків потрібний як на етапі створення і проектування

систем різної природи, так і під час їх функціонування, зважаючи на складну

природу систем і зміни зовнішніх умов. Сутність ризиків, пов’язана перш за все з

реалізацією різних видів невизначеностей, змушує враховувати можливість їх

виникнення, оцінювати і прогнозувати наслідки, шукати шляхи їх зменшення.

Для фінансово-економічних систем задачі оцінювання і прогнозування

ризиків потребують обробки великих масивів статистичних даних, урахування

нестаціонарності та нелінійності фінансових процесів, множини різноманітних

факторів і невизначеності умов функціонування. Міжнародні фінансові інституції

активно впливають на економіку України, потребуючи забезпечення відповідного

рівня управління і прийняття рішень з огляду на нестабільність внутрішніх і

світових фінансових процесів та кризові явища. Сьогодні існує нагальна потреба

у створенні методів і засобів менеджменту ризиків саме фінансових систем через

їх вплив на всі сфери предметної діяльності.

Для обробки великих обсягів експериментальних і статистичних даних,

експертних оцінок, розв’язання задач математичного моделювання

досліджуваних фінансових процесів, формування оцінок прогнозів та прийняття

коректних управлінських рішень все більше застосовуються сучасні інформаційні

технології на основі статистичних методів, оптимізаційних процедур і методів

2 інтелектуального аналізу даних.

Тематика дисертаційної роботи пов’язана із розробкою методів і моделей

опрацювання ризиків фінансових систем, аналізу різних видів невизначеностей,

починаючи від етапу отримання і обробки статистичних даних і до одержання

прогнозних оцінок можливих втрат, а також із створенням інформаційних

технологій для моніторингу і менеджменту ризиків. Актуальність обраної

автором теми обумовлюється недостатньою теоретичною і практичною

розробленістю цих питань в Україні, відсутністю сучасних засобів

автоматизованого аналізу даних, обробки експертних оцінок і напрацювання

відповідних рішень у всіх ланках фінансової діяльності. Існують деякі готові

інструментальні рішення, які дають можливість виконувати окремі операції з

обробки статистичних даних, але їх або важко налаштувати на конкретні задачі,

або ж вони є занадто громіздкими. Об’єднання на засадах єдиної системної

методології відомих і розроблених автором методів і моделей, побудова чіткої

критеріальної основи, розробка інформаційних технологій і систем підтримки

прийняття управлінських рішень для менеджменту ризиків фінансових систем є

надзвичайно актуальною проблемою.

Важливість і серйозність задач, поставлених у дисертаційній роботі,

зумовлена необхідністю глибинного аналізу причин і наслідків реалізації

фінансових ризиків, пошуку способів їх прогнозування, попередження та

зменшення.

У дисертаційній роботі автором визначено широкий спектр задач, які

потребують розв’язання, зокрема щодо розкриття невизначеностей різних типів і

урахування інформаційних впливів у процесі аналізу фінансових ризиків, не

розробленими лишаються задачі оцінювання і менеджменту ризиків в динаміці,

задачі побудови адаптивних моделей для оцінювання фінансових ризиків. Як

показано автором, для ефективного управління ризиками потрібні відповідні

інформаційні технології й системи підтримки прийняття рішень, які дозволяли б

на базі єдиної методології аналізувати різнотипні невизначеності, оцінювати

пов’язані з ними ризики, в динаміці враховувати зміни у фінансових процесах. Це

потребує створення нових математичних моделей, які враховують невизначеності

3 інформаційного, параметричного та стохастичного типу, інтеграції і

узгодження моделей, побудованих на основі різних математичних методів, у

єдину інформаційну технологію.

Аналіз літературних джерел, виконаний здобувачем, показує, що на

сьогодні ще немає належних методів та засобів, або вони ще не адаптовані і не

застосовуються у сфері єдиної методології опрацювання ризиків у фінансових

системах, для підвищення ефективності менеджменту фінансових ризиків з

урахуванням причин, сутності і природи їх виникнення та комплексного підходу

до їх опрацювання. Таким чином, виникає необхідність у виконанні подальших

досліджень, спрямованих на розробку методів і моделей оцінювання і

прогнозування ризиків у фінансових системах на засадах системного підходу до

аналізу ризиків, розробки відповідних засобів та методів їх оцінювання і

передбачення, створення основи для підвищення ефективності управлінських

рішень.

Зміст дисертаційної роботи

У першому розділі – «Методологічний аналіз проблеми моделювання і

мінімізації ризиків фінансових систем» – здійснено системний аналіз проблеми

моделювання, прогнозування і менеджменту ризиків у фінансових системах,

показано сутність ризиків як реалізації невизначеностей і охарактеризовано

комплексний характер фінансових ризиків. Проведено аналіз існуючих підходів

до менеджменту ризиків за міжнародними стандартами, подано формалізацію

рейтингу та рівнів фінансових ризиків, розроблено класифікацію різних типів

невизначеностей і обґрунтовано необхідність їх подолання при моделюванні і

оцінюванні ризиків. Показано відсутність єдиного підходу та інструментарію для

опрацювання фінансових ризиків у всіх ланках фінансової діяльності, визначено

актуальність і актуальні задачі дослідження.

Другий розділ – «Сучасні інструменти аналізу даних фінансових систем» –

присвячено аналізу сучасних технологій і засобів ризик-менеджменту, визначено

особливості застосування і недоліки наявних рішень. Запропоновано розвинути

застосування скорингових карт для аналізу різних видів фінансового ризику і

4 впровадити поведінкові скорингові карти для динамічного оцінювання

фінансових ризиків. Запропонований автором нейро-нечіткий метод доповнення

вибірки відхиленими заявками дозволяє покращити прогнозні оцінки.

У третьому розділі – «Розробка системної методології менеджменту

фінансових ризиків» – проаналізовано методи, моделі та критеріальний апарат

задач оцінювання фінансових ризиків, досліджено статичний і динамічний

підходи, відзначено їх основні проблеми і обмеження, запропоновано методи і

способи їх подолання з урахуванням невизначеностей різних типів і природи. У

розділі запропоновано основні складові системної методології менеджменту

фінансових ризиків, описано її властивості, принципи, методи, етапи й засади

практичної реалізації. Описано запропонований автором критерій урахування

інформаційних ризиків у складі фінансових ризиків, розроблено комбінований

метод обробки неповних та втрачених даних, запропоновано ймовірнісно-

статистичний метод оцінювання ризику фінансових втрат. Наведено приклади

застосування запропонованих методів.

У четвертому розділі – «Розробка методу динамічного оцінювання ризиків

на основі теорії виживання» – проаналізовано застосування моделей теорії

виживання для динамічного аналізу фінансових ризиків і показано можливість та

доцільність їх практичного використання для прогнозування процесів і

оцінювання втрат. Запропоновано принцип і метод динамічного оцінювання і

прогнозування ризиків, які передбачають, окрім урахування ступеня та рівня

ризику у фінансовому ризик-менеджменті, урахування фактору часу як моменту

переходу на вищий ступінь або рівень ризику. Метод будується на застосуванні

різних типів моделей: параметричних, напівпараметричних і непараметричних,

передбачена можливість формування різних моделей для різних втрат,

розроблено алгоритми визначення критичного часу. Для моделювання

використано фактичні дані, а побудовані моделі для конкретної кампанії

дозволили знизити втрати на 12 відсотків.

П’ятий розділ «Розвиток адаптивного підходу до побудови моделей

ризиків фінансових систем» присвячено розробці адаптивної схеми та методу

структурно-параметричної адаптації. Запропоновано принцип адаптивного

5 менеджменту ризиків з використанням поведінкових моделей та функцій

виживання. Запропоновано метод структурно-параметричної адаптації, який

передбачає введення двох контурів адаптації, що дозволяє одразу частково

мінімізувати ризик, оскільки зменшується невизначеність, яка спричиняє появу

ризиків, через урахування нових даних та збурень на зовнішньому контурі

адаптації.

Шостий розділ «Інформаційні технології оцінювання, моніторингу та

менеджменту ризиків фінансових систем» присвячений впровадженню

розробленої системної методології та запропонованих методів в межах єдиної

інформаційної технології, реалізованої у вигляді інформаційної систем підтримки

прийняття рішень (ІСППР) для розв’язання практичних задач. Подано опис

розширеної інформаційної технології, що об’єднує методи і моделі динамічного,

ймовірнісно-статистичного, регресійного оцінювання фінансових ризиків,

комбіновані методи і моделі відновлення пропущених і втрачених даних, а також

метод структурно-параметричної адаптації моделей. Запропонована ІСППР

передбачає динамічне оцінювання і прогнозування ризиків, забезпечує адаптацію

і побудову адекватних математичних моделей фінансових ризиків з урахуванням

нових даних, критеріїв, вимог та уточнень. Автором розроблено інструментальні

засоби для розв’язання прикладних задач аналізу та менеджменту фінансових

ризиків у вигляді інформаційних технологій та ІСППР на основі клієнт-серверної

архітектури з використанням мікросервісів та хмар.

Слід зазначити, що дисертаційне дослідження відповідає науковим напрямам

Інституту прикладного системного аналізу Національного технічного

університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря

Сікорського», зокрема дослідженням систем і методів прийняття рішень,

прогнозування, побудови інтелектуальних інформаційних систем підтримки

прийняття рішень. Робота виконувалась у рамках науково-дослідних робіт:

«Розробка інформаційної технології моделювання та оцінювання фінансово-

економічних ризиків із врахуванням невизначеностей різної природи (на основі

байєсівських моделей)»; «Розробка методології системного аналізу моделювання

та оцінювання фінансових ризиків»; «Проектування сучасних систем сервісів на

6 прикладі мобільної медичної системи для мешканців прифронтових селищ в

зоні АТО».

Наукова новизна отриманих результатів

Наукова новизна одержаних автором результатів дослідження

сформульована логічно, коректно і не викликає сумніву.

Автором вперше запроповано і розроблено:

методологію системного аналізу фінансових ризиків з урахуванням

невизначеностей, характерних для процесів моделювання, прогнозування і

оцінювання можливих втрат; методологія містить, зокрема, такі функціональні

складові: методи обробки пропущених та втрачених даних, випадкових збурень

стану та похибок вимірів; метод адаптації моделей ризиків до нових даних;

спосіб побудови адекватних моделей байєсівського типу та прогнозів можливих

втрат на задану кількість кроків і забезпечує розв’язання задач попередньої

обробки даних, побудови адаптивних моделей і обчислення прогнозних оцінок;

принцип інтегрованого динамічного урахування факторів часу, ступеня та

рівня ризику і метод динамічного оцінювання та прогнозування фінансових

ризиків, що дозволяють визначати момент переходу на вищий ступінь ризику і

забезпечують можливість прогнозування критичного моменту настання ризику;

комбінований метод обробки неповних даних, у якому застосовано

мережі Байєса (для виявлення причин і наслідків неповноти даних) та регресійні

моделі (для прогнозування пропущених значень), що дозволяє відновити втрачені

дані і усунути невизначеності;

ймовірнісно-статистичний метод оцінювання ризику фінансових втрат,

заснований на комбінуванні статистичних та ймовірнісних методів для

поглибленого аналізу фінансових ризиків, урахування невизначеностей різної

природи, побудови адекватних моделей та отримання високоякісних оцінок

прогнозів;

принцип адаптивного менеджменту ризиків та новий метод структурно-

параметричної адаптації ймовірнісно-статистичних моделей, де моделі

оцінювання фінансових втрат налаштовуються як функції часу, а для оцінювання

7 якості структури і параметрів моделей використовується множина

статистичних критеріїв, і забезпечується побудова адекватних моделей

досліджуваних процесів і врахування очікуваних втрат, відхилень та

компенсаційних втрат на подолання ризиків.

Удосконалено:

методологію застосування скорингової карти як інструменту оцінювання

фінансового ризику, з використанням нейро-нечіткого методу доповнення

вибірки відхиленими заявками при моделюванні фінансових ризиків,

урахуванням інформаційної складової при оцінюванні та менеджменті

фінансових ризиків, що забезпечує підвищення якості оцінок можливих втрат.

Набула подальшого розвитку:

методологія побудови систем підтримки прийняття рішень для

розв’язання задач моделювання, оцінювання і прогнозування фінансових ризиків,

яка відрізняється комплексним застосуванням ймовірнісно-статистичного та

динамічного методів, множини критеріїв якості даних, моделей та прогнозів, і

забезпечує побудову адекватних математичних моделей фінансових ризиків та

отримання високоякісних оцінок прогнозів можливих втрат.

Обґрунтованість і достовірність наукових висновків

Обґрунтованість наукових положень, висновків та рекомендацій,

сформульованих у дисертації, підтверджується коректним застосуванням

теоретичних положень та математичного апарату із різних напрямів розвитку

сучасної науки: системного аналізу, інтелектуального і статистичного аналізу

даних; методів фільтрації та обробки невизначеностей; ймовірнісно-

cтатистичного та регресійного аналізу даних, байєсівських мереж; методів

прогнозування на основі часових рядів, різницевих рівнянь, регресійного аналізу,

методів аналізу виживання, а також результатами обчислювальних

експериментів, логічним поданням, прозорістю та доказовістю результатів,

отриманих у роботі, їх практичним застосуванням, що підтверджується актами

впровадження.

Для опису процесів та методів фінансової діяльності у роботі використано

8 алгоритмічний підхід та відповідний інструментарій. При проектуванні

програмного комплексу застосовано підходи до побудови розподілених

інформаційних систем класу «клієнт-сервер», «мікросервісів», «хмар»,

моделювання бази даних комплексу виконано за допомогою діаграмних засобів

мови UML.

Все зазначене надало можливість автору дослідження одержати нові

коректні наукові результати і висновки, які відповідають високому сучасному

науковому рівню.

Методологічне і теоретичне обґрунтування вихідних положень,

використання комплексу взаємодоповнюючих методів дослідження, адекватних

його меті та завданням, аналіз фактичного та експериментального матеріалів, а

також позитивні результати дослідження забезпечили вірогідність і надійність

його результатів.

Практична цінність дисертаційної роботи

Важливо відзначити велике практичне значення одержаних здобувачем

результатів дослідження, яке полягає у можливості їх впровадження у

конкретних фінансових системах, компаніях, банках, страхових та фінансових

установах, навчальних закладах вищої освіти та інших організаціях.

Практичну цінність отриманих наукових результатів дисертаційної роботи

підтверджено підвищенням якості оцінок можливих втрат завдяки урахуванню

інформаційної складової в моделях оцінювання та менеджменту фінансових

ризиків та шляхом обробки і заповнення пропущених даних; появою можливості

урахування часу і оцінювання моменту переходу на вищий ступінь ризику;

підвищенням точності прогнозних оцінок на основі методу інтегрованого

динамічного оцінювання.

Зокрема, практично цінними є такі результати, отримані автором:

Розроблено структури та базові модулі інформаційної системи підтримки

прийняття рішень на основі запропонованих моделей і методів, що дозволяє

підвищити ефективність обробки фінансових даних різних типів, виконати аналіз

фінансових та інформаційних ризиків.

9 Розроблено методологію системного аналізу фінансових ризиків

в умовах наявності невизначеностей із застосуванням методів динамічного

оцінювання та прогнозування фінансових ризиків, урахуванням часу та

оцінюванням моменту настання переходу на вищий ступінь ризику.

Створено методики обробки і заповнення пропущених значень та

авторського комбінованого методу обробки неповних даних

Результати дисертаційної роботи використані та впроваджені в

Національному банку України, компаніях ТОВ «САС Інстітьют ЕЛ.ЕЛ.СІ.», ТОВ

«ЕЛСІКО», телекомунікаційній компанії ТОВ «Лайфселл», іноземній компанії

Artcom Venture GmbH та у навчальному процесі кафедри математичних методів

системного аналізу ІПСА НТУУ «КПІ ім. Ігоря Сікорського».

Повнота викладення здобувачем основних результатів дисертаційної

роботи у публікаціях

Результати дослідження Н.В. Кузнєцової пройшли необхідну широку

апробацію: вона виступила з доповідями на багатьох міжнародних та

національних науково-практичних конференціях та семінарах у провідних

наукових закладах за тематикою дослідження.

Вивчення дисертації та праць здобувача дає можливість зробити висновок

про те, що основні результати дисертаційного дослідження з достатньою

повнотою викладено у 25-и статтях у фахових виданнях з технічних наук (з них

21 публікація у виданнях України, що входять до міжнародних наукометричних

баз, та 2 у закордонних виданнях), 11-и публікаціях в інших виданнях; 16-и

публікаціях у матеріалах доповідей і збірках праць конференцій; 1 навчальному

посібнику з грифом МОН України.

Оцінка мови та оформлення дисертації і автореферату

Дисертаційна робота складається із вступу, переліку умовних позначень,

шести основних розділів, висновків, списку використаних джерел і п’яти

додатків. Робота викладена на 415 сторінках і містить 294 сторінки основної

частини, 83 сторінки додатків, 71 рисунок, 33 таблиці, список використаних