Карпець, Ольга СергіївнаСергієнко, Олена АндріанівнаБабенко, Максим Віталійович2018-10-022018-10-022017Карпець О. С. Аналітико-прикладний інструментарій оцінки і прогнозування ліквідності банківських установ / О. С. Карпець, О. А. Сергієнко, М. В. Бабенко // Бізнес Інформ = Business Inform. – 2017. – № 10. – C. 306-313.https://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/37789Стаття присвячена розробці комплексу економіко-математичних методів та моделей оцінки та прогнозування рівня ліквідності банківських установ. Для досягнення поставленої мети здійснено кластерний аналіз банків України за рівнем ліквідності; застосовано кореляційний аналіз для виявлення найбільш впливових факторів на рівень ліквідності банків; з використанням методів кореляційно-регресійного аналізу побудовано: модель залежності ліквідності банку від адекватності капіталу та співвідношення кредитів і депозитів, динамічні моделі прогнозування активів та обсягів кредитування банку. У результаті застосування вказаних методів та побудованих моделей було здійснене прогнозування активів, обсягів кредитування банку, а також обчислено прогнозні показники ліквідності. На основі отриманого прогнозу банк може приймати рішення про доцільність впровадження певних заходів щодо підвищення своєї ліквідності, а в кінцевому підсумку – забезпечення фінансової стійкості та стабільності.The article is concerned with development of a complex of economic-mathematical methods and models for assessing and forecasting the level of liquidity of banks. In order to achieve this objective, a cluster analysis of the banks of Ukraine by the liquidity level has been carried out; a correlation analysis has been applied to identify the factors that impact the level of bank liquidity the most; with use of the correlative regression analysis techniques the model of dependence of bank’s liquidity from the adequacy of capital and the ratio of credits to deposits, dynamic models for forecasting assets and the bank’s lending volumes have been built. As a result of applying these methods and the models built, a forecast of assets and bank lending volumes has been completed, and the liquidity forecasting values have been calculated. Based on the forecast, the bank can make decisions whether it is feasible to implement certain measures to improve its liquidity and, ultimately, to ensure its financial sustainability and stability.ukбанківська установаліквідністьнормативи ліквідностіпрогнозуваннякореляційно-регресійний аналізкластерний аналіздинаміка активівbankliquidityliquidity standardsforecastingcorrelation-regression analysiscluster analysisasset dynamicsArticlehttps://orcid.org/0000-0002-9796-9218