Методологические основы парадигмы цифровой устойчивости и риска банковской системы на основе использования опционов (часть 2)

Актуальность исследования обусловливается тем, что в современных условиях наблюдается дальнейшее наращивание масштабов использования высокопроизводительных систем искусственного интеллекта. Научная новизна заключается в том, что в проведенном исследовании выдвинута и доказана гипотеза, что с помощью системы искусственного интеллекта «DL-модель "Случайный лес"» может быть получен точный прогноз цены закрытия акций Сбера, а также исследуются подходы, направленные на восполнение пробела в теоретических вопросах, связанных с моделированием механизма обеспечения устойчивости банковской системы с использованием опционов. Практическая значимость в том, что результаты, могут быть рекомендованы к использованию на практике.

Практика показывает, что постоянный поиск новых подходов, позволяющих определить оптимальные параметры развития экономики и финансовой сферы, посвящен проблематике финансов в условиях неопределенности, санкционной политики и цифровизации. Одной из важнейших тенденций в современных условиях, по мнению ряда экспертов, становится поиск моделей, закономерностей и механизмов, которые обеспечили бы устойчивое развитие банковского сектора.

Попытки измерения системных и систематических рисков на финансовых рынках с использованием искусственного интеллекта предпринимались и ранее. Устойчивость банковской системы сопряжена с волатильностью (изменчивостью) ключевых параметров, определяющих ее способность выполнять возложенные на нее функции. Важное значение для обеспечения устойчивости банковской системы имеет контроль за волатильностью основных финансовых игроков. Так, Баранидхаран Суббураян (Baranidharan Subburayan), исследуя причинно-следственные связи и волатильность побочных эффектов банков, доходность акций на BSE Bankex, выявил определенные закономерности [1]. Так, например, обнаружилось наличие двунаправленных причинно-следственных связей между банковскими акциями и доходностью BSE Bankex. Это факт свидетельствует о том, что движение банковских акций существенно влияет на общую доходность рынка, и наоборот. В ходе исследования были обнаружены значительные перетоки волатильности между банковскими акциями и доходностью BSE Bankex, указывая, что шоки в банковских акциях влияют на доходность рынка, и наоборот.