ІНТЕГРАЦІЯ МОДЕЛЕЙ НА ОСНОВІ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДО ФІНАНСОВОЇ СТРАТЕГІЇ УПРАВЛІННЯ ПРОЦЕНТНИМ РИЗИКОМ
Ключові слова:
Value at Risk, процентний ризик, гетероскедастичність, історичне моделювання, GJR-GARCH, XGBoost, LSTM, ансамблева модель, фінансова стратегія, backtestingАнотація
У статті представлено гібридний підхід до прогнозування правостороннього VaR короткострокових процентних ставок в Україні. Ансамблева модель, що поєднує історичне моделювання, GJR-GARCH, XGBoost і LSTM, підвищує точність, стабільність та адаптивність оцінки процентного ризику. Отримані результати можуть бути використані для вдосконалення фінансового планування та ризик-менеджменту.
Посилання
1. Basel Committee on Banking Supervision. Interest rate risk in the banking book (IRRBB). Bank for International Settlements, 2016. URL: https://www.bis.org/bcbs/publ/d368.pdf
2. Abad P. A comprehensive review of Value at Risk methodologies. Spanish Review of Financial Economics. 2013. Vol. 11, No. 2. P. 39–59. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S217312681300017X
Abad, P. (2013). A comprehensive review of Value at Risk methodologies. Spanish Review of Financial Economics, 11(2), 39–59. Retrieved from: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S217312681300017X
3. Bank Policy Institute. Why is the FRTB Expected Shortfall Calculation Designed as It Is? 2021. URL: https://bpi.com/why-is-the-frtb-expected-shortfall-calculation-designed-as-it-is/
4. Glosten L.R., Jagannathan R., Runkle D. E. On the relation between the expected value and the volatility of the nominal excess return on stocks. Journal of Finance. 1993. Vol. 48, No. 5. P. 1779–1801. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1993.tb05128.x
Glosten, L.R., Jagannathan, R., & Runkle, D.E. (1993). On the relation between the expected value and the volatility of the nominal excess return on stocks. Journal of Finance, 48(5), 1779–1801. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1993.tb05128.x
5. Національний банк України. Стрес-тестування банків України: методичні засади та результати. 2023. URL: https://journal.bank.gov.ua/uploads/articles/234-2.pdf
Natsionalnyi bank Ukrainy (2023). Stres-testuvannia bankiv Ukrainy: metodychni zasady ta rezultaty [National Bank of Ukraine. Stress testing of Ukrainian banks: methodological principles and results]. Retrieved from: https://journal.bank.gov.ua/uploads/articles/234-2.pdf [in Ukrainian].
6. Li Z., Tran M.-N., Wang C., Gerlach R., Gao J. A Bayesian Long Short-Term Memory Model for Value at Risk and Expected Shortfall Joint Forecasting. arXiv preprint arXiv:2001.08374. 2020. URL: https://arxiv.org/abs/2001.08374
7. Léber D., Egyed B. The Sentiment Augmented GARCH-LSTM Hybrid Model for Value-at-Risk Forecasting. Computational Economics. 2025. DOI: https://doi.org/10.1007/s10614-025-11042-8
8. Swamy P.A.V.B., von zur Muehlen P., Mehta J.S., Chang I.-L. Spurious Regressions in Econometrics: Reconsideration. SSRN. 2019. URL: https://ssrn.com/abstract=3320044.
