ЗАСТОСУВАННЯ ЕКОНОМІКО-МАТЕМАТИЧНОГО МОДЕЛЮВАННЯ ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ ТА ЗАПОБІГАННЯ ШАХРАЙСТВУ У ФІНАНСОВІЙ ЗВІТНОСТІ

Author:

Акімова ОленаORCID,Іванков Володимир,Никифорак ІринаORCID,Андрушко Руслана,Рак РоманORCID

Abstract

У статті розглядаються серйозні проблеми, пов’язані з шахрайством у фінансовій звітності, яке загрожує й окремим організаціям, і світовим фінансовим ринкам. У ній критично розглядаються недоліки традиційних методів виявлення шахрайства в протистоянні дедалі складнішим його схемам. Дослідження зосереджене на інноваційному використанні моделей Маркова для розуміння та прогнозування зміни природи ризику фінансового шахрайства.Дослідження представляє вдосконалену техніку для коригування тимчасової еволюції ймовірностей переходу моделі Маркова, включаючи зовнішні фактори, такі як економічні тенденції та нормативні зміни. Це повторне калібрування використовує функцію умовної ймовірності, що дозволяє моделі залишатися чутливою до мінливості фінансового середовища. Такий підхід дозволяє моделі адаптуватися до мінливого фінансового середовища. Ключові висновки демонструють здатність моделі розвиватися, відображаючи динамічний характер ризику фінансового шахрайства. Основною особливістю цієї моделі є досягнення стаціонарного розподілу, що дозволяє визначити стійкі рівні ризику, пов’язані з фінансовим шахрайством. Цей атрибут стає помітнішим у середовищах, що характеризуються різноманітними можливостями виявлення шахрайства. Модель досягає сталого розподілу, що вказує на довгострокові рівні ризику фінансового шахрайства в різних сценаріях виявлення шахрайства.У статті зроблено висновок про те, що моделі Маркова є життєво важливими в сучасному управлінні фінансовими ризиками з практичним застосуванням у таких сферах, як кредитний скоринг і страхові претензії. Також підкреслюється регуляторне значення цих моделей для оцінки впливу фінансового регулювання. Крім того, досліджується інтеграція аналізу даних і машинного навчання, що підвищує здатність моделей протистояти складному кібершахрайству. Адаптивність і точність прогнозування цих моделей є вирішальними в динамічному фінансовому середовищі, що вимагає постійного вдосконалення та інтеграції з новими технологіями й теоріями.

Publisher

FinTechAlliance

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3