Навігація
Головна
ПОСЛУГИ
Авторизація/Реєстрація
Реклама на сайті
Поняття та структура функціонування системи фінансового моніторингу в...Удосконалення методичного інструментарію державного фінансового...Основні напрями удосконалення державної системи моніторингуСистема та суб'єкти первинного та державного фінансового моніторингу....Ліцензування діяльності спеціально визначених суб'єктів первинного...Удосконалення процедур обчислення вартості капіталу банків засобами...Суб'єкти первинного фінансового моніторингу та основні завдання їх...Організація і проведення первинного фінансового моніторингуМетоди вибору,оптимального варіанта інноваційного проектуФІНАНСОВИЙ МОНІТОРИНГ БАНКІВСЬКОЇ ДІЯЛЬНОСТІ
 
Головна arrow Банківська справа arrow Механізм впливу банків і страхових організацій на зниження тіньових грошових потоків
< Попередня   ЗМІСТ   Наступна >

Нечіткий багатокритеріальний вибір варіантів як засіб удосконалення державного і первинного фінансового моніторингу

Визначення значимості окремих складових інтегрального оцінювання будь-якого показника, в тому числі й імовірності схильності клієнта до фінансового зловживання, а також погіршення транспарентності фінансової звітності банку чи страхової компанії, пропонуємо виконувати за методом парних порівнянь Т.Сааті [147]. Інтегральна оцінка такої імовірності за умов неповної інформації має визначатись з використанням елементів теорії нечітких множин, тобто з використанням функцій належності.

Метод парних порівнянь передбачає здійснення наступних етапів: 1. Визначення оцінок переваг якісних характеристик часткових показників імовірності схильності особи до шахрайських дій за допомогою 9-бальної шкали. Рівень переваги елемента ш над uj в балах визначається з урахуванням наступних настанов:

• "1" переваги елементу ui над uj відсутні;

• "З" перевага елементу ui над uj слабка;

• "5" перевага елементу uj над uj істотна;

• "7" перевага елементу ui над uj явна;

• "9" перевага елементу ui над uj абсолютна;

• "2", "4", "6", "8" проміжні порівняльні оцінки.

З урахуванням настанов [145] оцінювання здійснюється тільки для одного фактору, зокрема, в даній розробці — для будь-якої із складових схильності до фінансового шахрайства. Рівень переваги інших елементів визначається на основі транзитивності логічних суджень. Транзитивність полягає в тому, що у випадку, коли і-та складова має перевагу над j-ю, a jrra складова має деяку перевагу над к-ю, єдиним справедливим твердженням є таке, що іта складова має більшу перевагу над к-ю, ніж над гю.

В дослідженні на основі експертних оцінок слід упорядкувати та оцінити в балах за рівнем значимості територіальну, дохідну та матеріально-ресурсну складові.

2. Систематизація визначених бальних оцінок у вигляді квадратної, діагональної обернено-симетричної матриці (4.23):

(4.23)

Обернено-симетричний вигляд матриці (4.23) виявляється в тому, що на її головній діагоналі знаходяться одиниці, а елементи, розташовані нижче головної діагоналі, е оберненими до відповідних елементів, розташованих вище головної діагоналі

(4.24)

де аij— елемент, розташований на перетині 1-го рядку та )то стовпчика"

аіj — елемент, розташований на перетині і то рядку та і-го стовпчика.

З урахуванням транзитивності елементів матриці (4.23) порівняльні оцінки інших складових схильності особи до шахрайських дій визначаються за такою формулою (4.25)

(4.25)

де акі, аkj — відомі елементи к-го рядку, що стоять у стовпчиках i, j

3. Визначення показників вагомості (ос,) на основі матриці (4.23) за формулою (4.2б):

(4.26)

де а1i, а2і…..,аnі — елементи;n-го стовпчика.

Виконаний аналіз передумов активізації тіньових фінансових операцій в банківській та страховій сферах надає підстави для розробки прикладного інструментарію оцінювання ймовірності фінансового зловживання в рамках політики "знай свого клієнта". Сутність інструментарію полягає в оцінюванні ймовірності причетності особи до фінансового шахрайства і у випадку високих оцінок — застосуванні низки запобіжних заходів: від повідомлення органів Держфінмоніторингу до відмови підозрілому клієнту. З урахуванням результатів дослідження інтенсивності тіньових фінансових потоків по регіонах України та чинників схильності громадян до фінансового шахрайства, викладених у попередніх розділах, імовірність причетності особи до фінансового шахрайства слід визначати як середньозважену трьох складових:

1. Регіональна складова (rp) оцінюється за 2-бальною шкалою. 1 бал надається у випадку, якщо виявлено, що місце проживання, реєстрації, адреса реєстрації клієнта чи місце розташування суб'єкта підприємництва значно віддалене від місця розташування фінансової установи. При цьому зазначена адреса знаходиться на території регіону, віднесеного до переліку територій підвищеного ризику збільшення тіньових фінансових потоків. Якщо подібне не встановлено(rp = 0).

2. Матеріально-ресурсна складова враховує наявність автомобіля у клієнта, га - 1, якщо клієнт має власний автомобіль чи керує ним за довіреністю, в іншому випадку ка= 0.

3. Дохідна складова за офіційним розміром оплати праці (rз/п) має визначатись з урахуванням того, що занадто високі, як і занизькі, менші, ніж середні по країні розміри заробітної плати можуть бути результатом викривлення інформації. Тому оцінювання даної складової співставне із мірою впевненості щодо правдоподібності надання інформації про розмір оплати праці у порівнянні із офіційної зарплатою особи. Отже, оцінювати складову оплати праці варто з використанням інструментарію теорії нечітких множин — застосувавши функцію належності. З урахуванням результатів статистичного аналізу даних, пропонуємо використати гауссову функцію належності (4.27):

(4.27)

Аргументом даної функції (Іz) є співвідношення середньомісячної зарплати клієнта, у відповідності із наданими персональними даними, до місячної зарплати в середньому по країні на момент здійснення фінансової операції.

З метою обґрунтування вагових коефіцієнтів прикладного інструментарію оцінювання ймовірності фінансового зловживання, що дозволить поліпшити первинний фінансовий моніторинг в рамках політики "знай свого клієнта", пропонуємо застосувати метод парних порівнянь з урахуванням наступного. Аналіз розподілів доходів населення, показників офіційних статистичних даних та результатів розрахунків обсягів нелегальних фінансових потоків регіонів України дозволив зробити висновок про незначну, майже слабку перевагу регіональної та матеріально-ресурсної складової над дохідною (а 12 = аія

= 2> агі = азі = 0,5). Цей висновок пояснюється наступними міркуваннями-

- у регіонах із сприятливими передумовами для фінансового шахрайства інформація про доходи клієнта може бути хибною із більшою імовірністю;

- наявність у власності автомобіля, або діяльність із керування транспортним засобом істотно збільшує ризик втрати здоров'я особи, чи зниження платоспроможності через зростання імовірності потрапляння особи в аварію, незалежно від територіальної локалізації клієнта.

Тому обернено-симетрична діагональна матриця (4.23) парних порівнянь з урахуванням формул (4.24) та (4.25) має вигляд:

(4.28)

У відповідності із формулою (4.26) показники вагомості визначаються так-

• для доходної складової — розміру середньомісячної оплати праці

• для регіональної складової - територіального чинника —

• для матеріально-ресурсної складової — забезпеченості клієнта власним автомобілем

Наведемо приклад використання розробленого вище інструментарію оцінювання ймовірності причетності клієнта фінансової установи до фінансового шахрайства. Під час ознайомлення з документами, наданими клієнтом до одного з відділень банку, розташованого в м. Харкові виявлено:

1. Адреса постійного проживання клієнта знаходиться в Закарпатській області.

2. Клієнт керує автомобілем у відповідності із нотаріально засвідченою довіреністю від іншої особи.

3. На момент заяви щодо здійснення фінансової операції серед* ньомісячні доходи клієнта у вигляді заробітної плати по основному місцю роботи складали 8000 грн., що перевищує середній рівень щомісячної оплати праці по Україні за цей же період у 2,5 разів.

4. Згідно розроблених у дослідженні фінансових нормативів установа належить до територій підвищеного ризику збільшення тіньових фінансових потоків, а регіон її розташування (Харківська область) визначена як територія із середнім ризиком збільшення тіньових фінансових потоків

Первісні оцінки складових ризику фінансового шахрайства становлять:

1. Територіальна складова: Закарпатська область за результатам ми вивчення інтенсивності нелегальних фінансових потоків віднесена до категорії високоризикових, що відповідає оцінці (гр = 1).

2. Матеріально-ресурсна складова: наявність довіреності на управління транспортним засобом автоматично підвищує ризик схильності громадянина до участі в нелегальних фінансових операціях, що відображається оцінкою 1 (rа = 1).

3. Дохідна складова: співвідношення середньомісячної зарплати клієнта, у відповідності із наданими персональними даними, із місячною зарплатою в середньому по країні на момент здійснення фінансової операції складає Ішд = 2,5 Міра впевненості щодо відповідності даних, наданих клієнтом фактичному стану справ, в т.ч. й прозорості процедур нарахування заробітної плати та сум Єдиного соціального внеску роботодавцем клієнта, визначається з використанням гаусову функцію належності:

(4.29)

4. Імовірність шахрайських дій (Ішд) становить:

5. Такого клієнта варто віднести до категорії високоризикових. В залежності від суми фінансової операції дії фінорганізації наступні:

а) сума операції не перевищує 85 тис. грн.

б) сума операції перебуває в межах 85—150 тис. грн.

в) сума операції є більшою за 150 тис. грн. — слід відмовити у здійсненні операції із подальшим інформуванням Держфінмоніторингу про підозрілу особу.

Загрозливий рівень імовірності - 85% і вище (Ішд)>= 0,86) вимагає активізації суб'єктів первинного моніторингу, особливо, якщо вони у відповідності із загальнонаціональними критеріями належать до високоризикових. В такому випадку поріг безпеки, подолання якого вимагає активізації контролю фінансових операцій має бути зниженим зі 150 тис. грн. до 85 тис. грн., що було обґрунтовано в попередніх розділах даного дослідження.

Вважаємо за доцільне запровадити цей інструментарій у діяльність як суб'єктів первинного фінансового моніторингу, так і Держфінмоніторингу та інших контролюючих державних органів. При цьому доцільно знизити поріг необхідності фінансового моніторингу відповідно до висновків, зроблених у розділі II даної монографії, для тих фінансових організацій, що можуть бути віднесеними до групи з високим ризиком участі у нелегальних фінансових операціях, а також для банків і страховиків, розташованих у регіонах з високим рівнем тінізації фінансового сектору (їх перелік наведено в розділі II даної монографії).

Теорію нечіткого багатокритеріального вибору варіантів можна успішно застосовувати і під час визначення переліку фінансових організацій, щодо яких слід активізувати державний нагляд, зокрема, в першу чергу направити до них перевірку з Держфінмоніторингу. Тобто, якщо на основі переліку банків або страховиків, підозрюваних у причетності до операцій з легалізації злочинних доходів потрібно звузити коло підозрюваних, то за умов неповної інформації застосування процедур нечіткого багатокритеріального вибору варіантів — це дасть змогу встановити сукупність фінорганізацій, регулюючі заходи до яких (від виїзної перевірки до формування справи) мають бути невідкладними. Такі банки і страховики одержать найвищі оцінки з решти вибірки фінорганізацій, підозрюваних в участі у нелегальному грошовому обороті.

Інтегральна оцінка, що впливає на остаточне рішення щодо подальшого посилення нагляду за діяльністю, буде визначатись подібно до вищенаведеного інструментарію виявлення схильності клієнта до фінансового шахрайства. Критеріями оцінювання рівня зниження транспарентності фінансових операцій пропонуються показники, обґрунтовані раніше в ролі нормативних значень прозорості фінансової звітності. їхня кількість для банків і страховиків є різною. При цьому, на наш погляд, дещо відрізняється і внесок кожного з нормативів у загальне оцінювання легальності фінорганізацій, а отже і їх вплив на прийняття рішення щодо звужування "кола підозрюваних" та застосування низки наглядових заходів.

Нижчій вагомості певного критерію відповідатиме більша розпливчатість міри істинності щодо підозри банку чи страховика у протизаконній діяльності. Відповідно роль критеріїв із нижчою вагомістю під час прийняття рішення знижується. Якщо відомі:

— множина варіантів, що піддягають багатокритеріальному аналізу;

- множина критеріїв, за якими оцінюються варіанти.

Задача багатокритеріального аналізу варіантів полягає в упорядкуванні елементів множини Р за критеріями з множини G.

В контексті проблеми поліпшення державного фінансового моніторингу множину критеріїв (G) складають обґрунтовані у попередніх розділах дослідження національні нормативи повноти відображення фінансових операцій у публічній звітності. Варіантами, що підлягають аналізу (P), є певні фінорганізації — банки або страховики, для яких обчислено значення критеріальних нормативів

Елементи множини Р оцінюються по критеріях за допомогою μGi = (Рі) - показників міри належності елемента Рі нечіткій множині G. Значення μGi =(Рі) перебуває в діапазоні [0,1], яким оцінюється варіант Р1, є Р за критерієм G1,є G тим більше число

тим краще варіант Рі за критерієм представити нечіткою і

Тоді критерій G можна універсальної множини варіантів Р множиною є, із

де

(4.30)

- міра належності елемента Р1 нечіткій множині G,. Знайти міри належності нечіткої множини G потрібно методом побудови функцій належності на основі парних порівнянь. При використанні цього методу потрібно сформувати матриці парних порівнянь варіантів за кожним критерієм. Загальна кількість таких матриць дорівнює кількості критеріїв.

Найкращим варіантом буде той, який одночасно кращий по всіх критеріях. Нечіткі рішення б визначаються як перетин часткових критеріїв;

(4.31)

У відповідності із отриманою нечіткою множиною б, найкращим варіантом слід вважати той, у якого міра належності максимальна:

(4.32)

При нерівноважних критеріях міру належності нечіткої множини о знаходять таким чином:

(4.33)

коефіцієнт відносної вагомості критерію

Показник ступеня ос, концентрує нечітку множину б, у відповідності із мірою вагомості критерію G. Коефіцієнти відносної вагомості критеріїв можуть бути визначеними різними методами, наприклад, за допомогою парних порівнянь за шкалою Сааті.

В умовах невизначеності щодо фінансових санкцій, що можуть бути застосовуваними від певного контрагента вважаємо за доцільне застосувати інструментарій прийняття рішень в нечітких умовах за схемою Беллмана-Заде. Проблема визначення пріоритетності у задоволенні вимог постачальників, підрядників та інших кредиторів може бути представленою у вигляді задачі багатокритеріального аналізу, що полягає в упорядкуванні елементів множини Р за критеріями із множини G [193].

Для банків множина критеріїв в містить 4 критерії:

G1 — норматив еластичності рентабельності активів банків за коливаннями фінансової стійкості;

G2 — норматив рентабельності/збитковості сумарних активів банків;

G3— пороґовий норматив фінансового ризику на основі співвідношення кредитного портфелю і строкових депозитів;

G4- — регіон розташування банківської організації. Оцінювання даного критерію вважаємо за доцільне здійснювати подібно до визначення оцінки територіальної складової при розрахунку ймовірності шахрайських дій клієнта фінорганізації.

Важливість 4-х критеріїв визначено на основі наступних міркувань-нечітких висловлювань:

- високий фінансовий ризик, що виявляється у значному перевищенні нормативного значення співвідношення кредитного та депозитного портфелів є передумовою для банкрутства банку, яким можна замаскувати тіньові грошові потоки. Більш вагомою передумовою для втрати фінансової стійкості є порушення фінансової рівноваги між активами й пасивами, аніж зниження рентабельності фінансових операцій, яке, звичайно, деякою мірою залежить від регіону розташування банку. Втім, територіальна нерівномірність рівня життя населення та його плато- й кредитоспроможності також має значення для збереження фінансової автономії та прибутковості банку. Зазначене дає підстави для таких тверджень:

- існує абсолютна перевага тад G1

- існує слабка перевага G2 тад G1.

- існує майже слабка перевага G4 тад G1.

Наведені судження дозволяють встановити наступні бальні оцінки:

Обернено-симетрична діагональна матриця порівнянь має наступний вигляд:

(4.34)

При цьому з використанням формули (4.26) показники вагомості визначають так (рис. 4.11):

- для еластичності рентабельності активів банків за коливаннями фінансової стійкості G1

- для рентабельності / збитковості сумарних активів (G2) -

- для співвідношення кредитного портфелю і строкових депозитів G3

- для регіону розташування банківської організації (G4) -

Отже, найважливішим критерієм (вагомість його становить 60%), яким слід керуватись при прийнятті рішення щодо проведення перевірки, а в подальшому і формування досьє на банк, є співвідношення кредитного і депозитного портфелів банків. Менш значимим критерієм, порушенням якого все ж не можна нехтувати, приймаючи важливе для державної політики протидії нелегальним операціям банків рішення щодо проведення перевірки, виявилась прибутковість сумарних активів. Це не суперечить економічній ситуації на фінансовому ринку, адже лише II півріччя 2012 р. дозволило всій банківській системі подолати тривалий період збитковості, початок якого поклала світова фінансова криза. Крім того, зменшення збитків банків у 2012 р. значною мірою зумовлено

регуляторною політикою Національного банку України та положеннями Податкового кодексу, у відповідності з якими резерви під сумнівні кредити банки змусили відносити до складу витрат, знижуючи тим самим фінансовий результат. Натомість різноспрямованість змін фінансової стійкості та рентабельності капіталу різних банків робить норматив еластичності рентабельності активів банків за коливаннями фінансової стійкості найменш значимим щодо посилення підозр у причетності до кримінального грошового обороту того чи іншого банку — вагомість цього критерію не перевищує 5%. Територіальний чинник, хоча і має не самі мінімальні показники значимості, не може мати вирішального значення: адже чимало банків мають розгалужену мережу відділень в різних областях України та за її межами, і, звичайно, різні відділення різних банківських структур можуть бути задіяними у реалізації різних схем відмивання тіньових доходів.

Вагомість критеріїв транспарентності фінансової звітності банків, розраховано авторами

Рис, 4.11. Вагомість критеріїв транспарентності фінансової звітності банків, розраховано авторами

Наведемо приклад застосування обґрунтованих показників вагомості щодо причетності банків до тіньових схем відмивання доходів, отриманих злочинним шляхом, на основі деяких умовних даних. При цьому застосовано методологічний підхід, запропонований в [193, с. 87 — 92]. До Держфінмоніторингу з різних джерел надійшла інформація про здійснення підозрюваних у причетності до злочинних фінансових потоків 4-х банків. Аналіз фінансової звітності даних банків, розташованих у Вінницькій, Полтавській, Луганській та Херсонській областях, виявив невідповідність значень показників транспарентності фінансової звітності нормативним значенням, обґрунтованим у попередніх розділах дослідження. Це дає підстави про припущення про високу ймовірність банкрутства чи ліквідації даних банківських відділень з метою приховування нелегальних фінансових операцій, здійснених за їх участю. Однак міра впевненості у таких підозрах не є повною, тобто 100%-ю. Встановити найбільш ризиковану фінансову організацію з урахуванням методологічних положень теорії нечітких множин пропонуємо так. Вихідні дані щодо величин нормативів прозорості фінансових документів та оцінювання тінізації регіонів розташування банків зведено в табл. 4.8.

Табл. 4.8.

Вихідні дані щодо діяльності банківських організацій (дані умовні)

Банк, позначення

Місце розташування

Оцінка інтенсивності тіньових фінансових потоків регіонів (середньозважена за 2008-2011 рр.)

Значення нормативів прозорості фінансової звітності банків

норматив еластичності рентабельності активів банків за коливаннями фінансової стійкості

норматив рентабельності/збитковості сумарних активів банків

пороґовий норматив фінансового ризику на основі співвідношення кредитного портфелю і строкових депозитів

G4

G1

С2

G3

Р1

Вінницька обл.

1,5

-3

-18%

16

Р2

Луганська обл.

1,75

-6

-15%

14

Р3

Полтавська обл.

2,25

2

-20%

12

Р4

Хмельницька обл.

1,25

-4

-10%

15

В табл. 4.8 наведено позначення підозрюваних банків (Р1, Р2, Р3, Р4), адже показники таблиці є елементами множини Р, які на основі кількісних значень слід оцінювати за критеріями Оцінювання виконується за допомогою показників міри належності

елемента Р1 нечіткій множині б, що позначаються як μG1= (Р1). Причому міра належності розраховується аналогічно показникам вагомості (а,) за формулою (4.35), подібною до (4.26):

(4.35)

де uij оцінка порівняльної переваги i-го варіанту над j-м за критерієм

Значення μG1= (Р1) перебуває в діапазоні [0,1], яким оцінюється варіант Рj є Р за критерієм G1є G. Чим більше число μG1 =(Р1) тим краще варіант Р1 за критерієм G, і = 1n, j= 1k . Тоді критерій в можна представити нечіткою множиною б, на універсальній множині варіантів Р.

(4.36)

де μG1= (Р1)— міра належності елемента Р1 нечіткій множиш G,.

Знайти міри належності нечіткої множини Оі потрібно методом побудови функцій належності на основі парних порівнянь. При використанні цього методу потрібно сформувати матриці парних порівнянь варіантів за кожним критерієм. Загальна кількість таких матриць дорівнює кількості критеріїв.

Найкращим варіантом буде той, який одночасно кращий по всіх критеріях. Нечіткі рішення о визначаються як перетин часткових критеріїв:

(4.37)

У відповідності із отриманою нечіткою множиною D, найкращим варіантом слід вважати той, у якого міра належності максимальна:

D = arg тах (μD(Рі), μD(Pn),……рD(Рк)). (4.38)

На основі показників 4-х банків існує б пар порівняння, причому порівняння потрібно здійснити по кожному з 4-х критеріїв.

Однак з урахуванням формули (4.25) кількість пар порівняння скорочується до 3-х за кожним з 4-х критеріїв. Тобто будь-який з 4-х аналізованих регіонів порівнюється з рештою, а інші показники матриці (4,23) визначаються розрахунково при допомозі формул (4.24) та (4.25).

Парні порівняння із застосуванням бальних оцінок рівня переваги одного елемента над іншим наведено в табл. 4.9.

Під час оцінювання здійснювалось зворотне тлумачення показників, тобто зростанню переваги та вищій оцінці відповідало більше відхилення фактичного показника від нормативної величини, через яке посилюється міра впевненості у загостренні необхідності проведення глибшого аналізу й перевірки діяльності фінорганізації. Під час оцінювання територіального чинника вищі підозри щодо участі банків у нелегальній діяльності виникали у разі нижчого середньозваженого кластерного балу регіону.

Таблиця 4.9.

Парні порівняння показників транспарентності фінансових потоків банків за шкалою Сааті, авторська розробка

Критерій

Тип контрагента

Характер переваги над іншими контрагентами (згідно вихідних даних (табл. 4.8))

G1

(норматив еластичності рентабельності активів банків за коливаннями фінансової стійкості)

P2

(Луганська обл.)

- явна перевага над Р1

- абсолютна перевага над Р3

- майже істотна перевага над Р4

G2

(норматив рентабельності/збитковості сумарних активів банків)

P3 (Полтавська обл.)

- слабка перевага над Р1

- істотна перевага над P2

- абсолютна перевага над P4

G3

(пороґовий норматив фінансового ризику на основі співвідношення кредитного портфелю і

строкових депозитів)

Р1

(Вінницька обл.)

- майже істотна перевага над P2

- майже явна перевага над P3

- майже слабка перевага над P4

G4

(оцінка інтенсивності тіньових фінансових потоків регіонів)

Р4 (Хмельницька обл.)

- слабка перевага над P1

- майже істотна перевага над P2

- майже абсолютна перевага над P3

На основі показників переваги банків по кожному з 4-х критеріїв складено матриці парних порівнянь:

(4.39)

(4.40) (4.41) (4.42):

Для кожної з матриць (4.39-4.42) було визначено міру належності елементів нечіткій множині — μGi=P1 з використанням формули (4.37). Отримані результати є шуканими значеннями функцій належності μGi=P1 елемента P1 нечіткій множині G,. Отже, нечіткі множини, що відображають міру впевненості у доцільності поглибленої перевірки діяльності банків згідно критеріїв G1 + G4, наступні (4.43) (4.44) (4.45) (4.46):

Аналіз одержаних нечітких множин (4.43—4.46) не дозволяє надати однозначну відповідь на питання, який із підозрюваних банків вимагає поглибленої перевірки діяльності. Так, кожен з банків, який отримав найбільші показники міри впевненості щодо участі у злочинних фінансових схемах, характеризується порівняно низькими значеннями упевненості у порушеннях за рештою критеріїв. Тому отримані результати не є остаточними і підлягають уточненню з урахуванням вагомості критеріїв — кожен із компонентів нечітких множин (4.43-4.46) має бути піднесений до ступеня, що відповідає відносній значимості критеріїв α1...,α4 (рис. 4.12):

Нечіткі множини (4.47-4.50) показують, наскільки повно підозрювані у злочинній фінансовій діяльності банки (Р1÷Р4) задовольняють критеріям пріоритетності здійснення перевірок та заведення досьє (G1+G4) із подальшим проведенням розслідувань. Графіки функцій належності отриманих нечітких множин зображено на рис. 4.12, який свідчить, що за критеріями із низькою значимістю, такими, як норматив еластичності рентабельності активів банків за коливаннями фінансової стійкості (G1) та оцінка інтенсивності тіньових фінансових потоків регіонів (G4) розбіжності між оцінюваними банками згладжуються і відібрати найбільш злісного учасника злочинних схем складніше, ніж за критеріями із більшою вагомістю (такими, як норматив рентабельності/збитковості сумарних активів банків (G2), пороґовий норматив фінансового ризику на основі співвідношення кредитного портфелю і строкових депозитів (G3).

Порівняння зважених оцінок ризику участі банків (Р1÷Р4) у незаконних фінансових операціях з урахуванням вагомості критеріїв G1÷G4- , авторські розрахунки

Рис. 4.12. Порівняння зважених оцінок ризику участі банків (Р1÷Р4) у незаконних фінансових операціях з урахуванням вагомості критеріїв G1÷G4- , авторські розрахунки

Також на основі діаграми (4.12) помітно, що діяльність банків, розташованих в Вінницькій та Хмельницькій областях в цілому характеризується нижчими оцінками транспарентності (їм відповідають вищі значення міри ризику, а отже і відповідні лінії на діаграмі (рис. 4.12) розташовані вище, ніж інші), тому суб'єкти Р1 та Р4 викликають більше сумнівів щодо причетності до тіньових операцій, порівняно з іншими.

Остаточну оцінку ймовірності втягнення банку у нелегальну діяльність за сукупністю критеріїв слід здійснювати за операцією мінімуму по кожному з елементів нечітких множин в розрізі кожної з фінорганізацій [193, с. 87—92], тобто шляхом виконання операції перетину. Перетин нечітких множин б, не лише дозволяє визначити пріоритетність регуляторних дій, але й відповідно до ступенів належності нечіткого рішення О визначає міру оптимальності застосування обраних заходів:

Нечітка множина оптимальних рішень:дає змогу упорядкувати підозрювані банки за рівнем невідповідності критеріям транспарентності операцій з грошовими коштами. Хоча із 100%-ю впевненістю не можна стверджувати, який із банків приймає участь у відмиванні доходів, одержаних злочинним шляхом, проте з урахуванням сукупності критеріїв можна визначити оптимальний порядок обробки отриманої інформації. Так, згідно із вихідними даними, головну увагу слід зосередити на перевірці діяльності банку, розташованого у Вінницькій області, ризик втягнення якого у тіньові потоки становить 66,7%. Також більш прискіпливої уваги вартий банк із Хмельницької області, причому слід уточнити трансакції обох банків на предмет одночасної участі в злочинній схемі. У такий спосіб конкретизується не лише сукупність цілей державного фінансового моніторингу, але й склад запиту на інформацію про фінансові операції підозрюваних банків. Банки, розташовані у Луганській та Полтавській області за даними багатокритеріального аналізу виявились більш фінансово стійкими, тому вони вимагають подальших спостережень та активізації державного моніторингу у випадку погіршення фінансового стану або появи повторних повідомлень про здійснення сумнівних операцій.

Подібно до процедури багатокритеріального відбору найбільш ризикових банків, що вимагають що вимагають пріоритетної уваги з боку Держфінмоніторингу, при встановленні вагомості критеріїв прозорості офіційної фінансової звітності страховиків додатково було враховано оцінку рівня тінізації економіки регіону.

Показники вагомості критеріїв транспарентності фінансової звітності страховиків (розраховано авторами)

Рис. 4.13. Показники вагомості критеріїв транспарентності фінансової звітності страховиків (розраховано авторами)

На основі складання обернено-симетричної матриці парних порівнянь (4.51) та застосування формули (4.35) одержано наступні вагові значення (рис. 4.13):

(4.61)

Як свідчать розрахунки, нормативи транспарентності фінансової звітності страховиків мають різну значимість при відборі високоризикових компаній, підозрюваних у нелегальній фінансовій діяльності. зокрема, (рис. 4.13) більші показники значимості — понад 10% виявлено лише для 3-х критеріїв: податкової ефективності (αпеск = 20,0%), рівню тінізації економіки області (αрепон =40,0%) та співвідношенню виплат і затрат (αсвз =10,0%).

Отримані результати підтверджують справедливість викладених у даній монографії теоретичних положень. Так, висока податкова ефективність компанії, запропонована у ролі основного індикатору транспарентності фінансової звітності страховиків, виявляється у співвідношення сплачених податків до сумарного фінансового результату. Врахування територіального чинника свідчить про дотриманість рекомендацій міжнародних організацій щодо урахування ризикованості операцій та клієнтів. Нарешті, співвідношення виплат і затрат відображає активність страховика у здійсненні виплат, в тому числі і за заздалегідь відомими страховими випадками, що підпадають під категорію страхового шахрайства із середніми збитками, які на практиці дуже складно довести юридично.

Наведені на рис 4.13. значення показників вагомості критеріїв прозорості офіційної фінансової звітності страховиків призначені для застосування у регуляторній діяльності органів державної влади, насамперед тих, що здійснюють нагляд за діяльністю страхових компаній: Національної комісії з регулювання ринків фінансових послуг, Міністерства фінансів України, Міністерства доходів і зборів, Державної служби фінансового моніторингу, а в перспективі й у фінансовій поліції (якщо відбудеться відповідна реорганізація органів державної влади). Застосування розроблених нормативів для оцінювання ризику залучення страховика до тіньових схем відмивання брудних доходів, або для виявлення СК, підозрюваної у махінаціях з грошовими коштами, здійснюється аналогічно прикладу для банків, розглянутому вище.

Таким чином, використання прийомів математичного моделювання макроекономічних процесів, методів статистичної обробки емпіричних спостережень та інтелектуального аналізу даних надає змогу поліпшити систему інформаційної підтримки рішень щодо зниження тіньової економіки як на рівні суб'єкту первинного фінансового моніторингу, так і на державному рівні.

 
Якщо Ви помітили помилку в тексті позначте слово та натисніть Shift + Enter
< Попередня   ЗМІСТ   Наступна >

Схожі теми

Поняття та структура функціонування системи фінансового моніторингу в Україні. Суб'єкти первинного та державного фінансового моніторингу
Удосконалення методичного інструментарію державного фінансового моніторингу банків і страховиків
Основні напрями удосконалення державної системи моніторингу
Система та суб'єкти первинного та державного фінансового моніторингу. Фінансові операції, що підлягають обов'язковому та внутрішньому фінансовому моніторингу
Ліцензування діяльності спеціально визначених суб'єктів первинного фінансового моніторингу
Удосконалення процедур обчислення вартості капіталу банків засобами теорії нечітких множин
Суб'єкти первинного фінансового моніторингу та основні завдання їх діяльності
Організація і проведення первинного фінансового моніторингу
Методи вибору,оптимального варіанта інноваційного проекту
ФІНАНСОВИЙ МОНІТОРИНГ БАНКІВСЬКОЇ ДІЯЛЬНОСТІ
 
Дисципліни
Агропромисловість
Банківська справа
БЖД
Бухоблік та Аудит
Географія
Документознавство
Екологія
Економіка
Етика та Естетика
Журналістика
Інвестування
Інформатика
Історія
Культурологія
Література
Логіка
Логістика
Маркетинг
Медицина
Менеджмент
Нерухомість
Педагогіка
Політологія
Політекономія
Право
Природознавство
Психологія
Релігієзнавство
Риторика
РПС
Соціологія
Статистика
Страхова справа
Техніка
Товарознавство
Туризм
Філософія
Фінанси