Роль бізнес-аналітики у стратегічному менеджменті фінансових деривативів для хеджування ризиків - Крищенко, Кирило Євгенович; Гончарук, Яна Миколаївна; Рошка, Діана Іванівна; Русаль, Анжела Іванівна (Актуальні питання економічних наук, 2025)
Актуальність дослідження зумовлено необхідністю підвищення точності прогнозування фінансових ризиків та обґрунтованості стратегічних рішень щодо управління похідними фінансовими інструментами в умовах зростання волатильності ринку та цифровізації аналітичних процесів. Метою статті є уточнення ролі бізнес-аналітики у стратегічному управлінні деривативами з акцентом на підвищення результативності хеджування та стабільності фінансових потоків підприємств. Методи. Застосовано системний аналіз для визначення структурних взаємозв’язків між аналітичними технологіями та процесами ризик-менеджменту; порівняльний підхід – для оцінювання ефективності інструментів VaR, ES, GARCH і нейронних мереж; моделювання – для визначення впливу аналітики на якість хеджування; узагальнення – для формування практичних рекомендацій щодо інтеграції аналітичних рішень у стратегічне планування. Результати. Встановлено, що застосування GARCH-моделей підвищує точність короткострокових прогнозів волатильності порівняно зі статичними моделями оцінювання ризику, що безпосередньо покращує визначення обсягів хеджування. Доведено, що використання нейронних мереж (LSTM, CNN) забезпечує зростання точності виявлення цінових аномалій і «tail-risk» подій, що підвищує ефективність опціонних стратегій. Показано, що інтеграція потокових аналітичних платформ (Azure Synapse, AWS Athena) скорочує час оновлення ризик-індикаторів з кількох годин до секунд, забезпечуючи оперативне перебалансування портфелів деривативів. Виявлено, що комплексне застосування VaR/ES-модулів у поєднанні з ML-алгоритмами знижує похибку оцінювання ризику та оптимізує розподіл капіталу під ризикові позиції. Ідентифіковано перешкоди впровадження: несумісність даних між торговими платформами, відсутність єдиних стандартів API, низький рівень автоматизації моделювання ризиків та регуляторна невідповідність вимогам EMIR і MiFID II. Висновки. Сформульовано рекомендації щодо впровадження інструменту Data Governance Framework, що забезпечує скорочення помилок у даних та підвищує надійність моделей ризику; використання ML- та NN-практик для підвищення точності прогнозування волатильності та оптимізації хеджування; гармонізації регуляторних вимог з нормами ЄС, що сприятиме зниженню вартості комплаєнсу, підвищенню прозорості операцій і розширенню доступу до міжнародних фінансових ринків. Перспективи подальших досліджень полягають у розробленні методології динамічного хеджування з використанням потокової аналітики та оцінюванні ефективності інтегрованих ризик-аналітичних систем у корпоративному й банківському секторах.