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

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. Также исследуются подходы, направленные на восполнение пробела в теоретических вопросах, связанных с моделированием механизма обеспечения устойчивости банковской системы. Практическая значимость работы 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.

Попытка измерения системных и систематических рисков на финансовых рынках с использованием искусственного интеллекта была предпринята группой ученых, в которую вошли М. М. Камруззаман (M. M. Kamruzzaman), Омар Альрувайли (Omar Alruwaili), Дхия Алдагмани (Dhiyaa Aldaghmani) [1]. Как известно, финансовые рынки постоянно подвержены резкой волатильности цен, дефолтам, а также ошибкам, что ведет к высоким рискам для банков, инвесторов и трейдеров. Практика показывает, что успех зависит от качества и количества информации, доступной для поддержки принятия решений. Искусственный интеллект (ИИ) способен измерять и прогнозировать системный и систематический риски финансовых рынков. Авторами предложена модель, которая опирается на ряд входных данных финансовой системы, которые объединяют данные портфеля, торговые, рыночные, финансовые, а также состояние рынка.