Дата поступления рукописи в редакцию: 20.10.2023.
Дата принятия рукописи в печать: 02.12.2023.
Как известно, устойчивое развитие банковской системы РФ определяется тем, что в процессе своего развития она не приходит к необратимым социально-экономическим последствиям. Устойчивое развитие как концепция предполагает обеспечение баланса между разрешением экономических проблем и удовлетворением жизненных потребностей человека. Деятельность банковской системы сопряжена с финансовым риском. Важное значение имеет исследование теоретических основ прогнозирования устойчивости развития банковской системы России в условиях рыночной неопределенности и риска с применением подходов когнитивного моделирования и использования искусственного интеллекта.
Актуальность исследования состоит в том, что острой проблемой в современных условиях все более широкое применение для обеспечения поддержки принятия управленческих решений по поводу устойчивого развития банковского сектора и сферы финансов находит использование систем искусственного интеллекта.
Новизна заключается в том, что в проведенном исследовании предложен подход, который предполагает подбор и дальнейшее использование некоторого набора макроэкономических показателей, финансовых параметров и статистических данных, которые отражают динамику развития как банковского сектора, так и реального сектора экономики в целях прогнозирования прибыли банковской системы РФ на основе разработанной DL-модели «Случайный лес», которая была сформирована в среде Colab с использованием библиотеки pandas и языка Python.
Обеспечение устойчивого развития банковской системы России в настоящее время является весьма актуальным вопросом в научном сообществе. В ходе исследования была выдвинута и доказана гипотеза, что с помощью когнитивной модели с некоторым набором факториальных признаков можно получить прогнозное значение прибыли банковской системы РФ.
Представляется целесообразным доказать или опровергнуть гипотезу о том, что с помощью когнитивной модели, используя модель Random Forest ML, можно получить точный прогноз значения прибыли банковской системы как результативного признака от изменения ключевой ставки и прочих факториальных признаков, обусловливающих стабильность отечественной экономики как системы. С одной стороны, известно, что подобная идея не нова, поскольку в свое время Клейнер Г. предложил нормативную модель распределения ролевых функций подсистем по стадиям кризисного цикла экономики [1]. Причем модель учитывала распределение ролевых функций подсистем по стадиям кризисного цикла движения экономики, позволяющих при формировании социально-экономической стратегии в наибольшей степени учесть потенциал каждой подсистемы.