Метою статті є розробка алгоритму з проведення кластеризації системно важливих банків за їх схильністю
до реалізації операційного ризику. Дослідження проведено з використанням математичних та статистичних методів
аналізу показників фінансового контролінгу операційного ризику банку. У статті запропоновано науково-практичний
підхід щодо кластеризації системно важливих банків за їх схильністю до операційного ризику. Також у статті
наведено характеристику етапів реалізації методичного підходу до визначення схильності системно важливих банків до
операційного ризику. За допомогою кластерного та дискримінантного аналізу визначено перелік показників фінансового
контролінгу операційного ризику банку, що мають найбільший вплив на віднесення системно важливих банків до кластеру
лідерів, середняків або аутсайдерів в управлінні операційним ризиком. Розраховано середні значення значущих показників
фінансового контролінгу операційного ризику системно важливих банків за кластерами. Практична значимість даної
роботи полягає у виявленні більш вразливих до операційного ризику банків та визначення факторів, що найбільшою мірою
впливають на результат.
The purpose of this article is to develop an algorithm for clustering systemically important banks according to their
propensity to implement operational risk. Method. The research was conducted using mathematical and statistical methods of
analysis of financial controlling indicators of the bank's operational risk, which are related to the main, auxiliary and service business
processes of the bank. Results of the article. The article proposes a scientific and practical approach to clustering systemically
important banks according to their propensity to operational risk. The article also describes the stages of implementation of
the methodological approach to determining the propensity of systemically important banks to operational risk. The cluster and
discriminant analysis identified a list of indicators of financial controlling of the bank's operational risk that have the greatest
impact on the classification of systemically important banks in the cluster of leaders, middlemen or outsiders in operational risk
management. The average values of significant indicators of financial controlling of operational risk of systemically important
banks by clusters are calculated. The use of stimulating and disincentives for financial control of operational risk, highlighting
only significant factors for the model and assessing their impact in the clustering process has improved the quality of research
and increased the likelihood that clustering is performed reliably. It was found that the wrong choice of indicators of financial
controlling of operational risk and the number of clusters can lead to disparities in the results, so further research in this area should
use indicators of financial controlling of operational risk with high tolerance to the chosen model to obtain more analytically sound
conclusions. The scientific novelty of the article is the practical development of stages of implementation of the methodological
approach to determining the propensity of systemically important banks to operational risk based on cluster and discriminant
analysis. The practical significance of this work is to identify banks that are more vulnerable to operational risk and identify the
factors that most affect the outcome.
