336.71.078.3

Проаналізовано розвиток банківської системи України методами інтелектуального аналізу даних та виділено його ключові індикатори. Ідентифіковано приховані залежності між чинниками опису стану української банківської системи для вірогідного ототожнення зміни системи з прогресом чи регресом залежно від темпів приросту значень таких індикаторів.
The analysis of development of banking system of Ukraine is made by methods of the intellectual analysis of the data and its key indicators are allocated. The latent dependences between factors of the description of a condition of the Ukrainian banking system for a possible identification of change of system with progress or regress depending on rates of a gain of values of such indicators are identified.

1. Дюк, В.А. Осколки знаний [Текст] / В.А. Дюк // Экспресс-Электроника. – 2002. – № 6. – С. 60–65. 2. Евсюков, В.В. Интеллектуальный анализ данных в банковской деятельности [Текст] / В.В. Евсюков // Банковское дело. – 2006. – № 7. – С. 42–46. 3. Журавлев, Ю.И. Математические основы теории прогнозирования (курс лекций) [Текст] / Ю.И. Журавлев. – Москва: МГУ им. М.В. Ломоносова, 2008. – 34 с. 4. Приймак, В.І. Моделювання міграційних процесів методами інтелектуального аналізу даних [Текст] / Василь Приймак, Ольга Голубник // Вісник Львівського національного університету імені Івана Франка. Серія економічна. – 2007. – Вип. 38. – С. 158–163. 5. Приймак, П.В. Оцінка тенденцій розвитку банківської системи України на підставі інтегральних індексів [Текст] / П.В. Приймак // Актуальні проблеми економіки. – 2011. – № 10 (124). – С. 299–304. 6. Приймак, П.В. Структура взаємозв’язків показників розвитку банківської системи України / П.В. Приймак // Формування ринкової економіки в Україні. – 2011. – Вип. 24. – С. 325–331. – Режим доступу: http://econom.lnu.edu.ua/files/downloads/Int_Eco_24_2011.zip. 7. Твердохліб, І.П. Технологія “Data Mining” як інструментальний засіб удосконалення методології прогнозування соціально-економічних процесів [Текст] / І.П. Твердохліб // Актуальні проблеми економіки. – 2008. – № 12 (90). – С. 247–258. 8. Твердохліб, І.П. Удосконалення методології економіко-математичного прогнозування на підставі методів Data Mining [Текст] / І.П. Твердохліб // Праці III-ї міжнародної школи-семінару “Теорія прийняття рішень”, 2-7 жовтня 2006 р. – Ужгород: УжНУ, 2006. – С. 84–85. 9. Burkart O. Leading indicators of currency crises in emerging economies / O. Burkart, V. Coudert // Documents de Travail. – 2000. – No. 74. – 46 p. 10. D’yakonova I. Methodological foundations for the modernization of banking supervision in Ukraine on the basis of leading indicators / I. D’yakonova // Investment Management and Financial Innovations. – 2008. – Vol. 5, Issue 2. – PP. 79–85. 11. DATA MINING в банках: перспектива или реальность? [Електронний ресурс] / Сайт информационных технологий // Data Mining – 2002. – Режим доступу: http://www.inftech.webservis.ru/it/database/datamining/ar5.html. 12. Hardy D.C. Leading indicators of banking crises: was Asia different? / D.C. Hardy, C. Pazarbasioglu // IMF Working Paper. – 1998. – WP/98/91. – 32 p. 13. Kamgna S.Y. Macro-prudential monitoring indicators for CEMAC banking systems / S.Y. Kamgna, J.T. Nzesseu, C.T. Kinfak // MPRA Paper. – 2009. – No. 17095. – 29 p. 14. Kaminsky G. Leading indicators of currency crises / G. Kaminsky, C. Reinhart, S. Lizondo // IMF Staff papers. – 1998. – Vol. 45, No. 1. – 48 p. 15. Lestano L. Indicators of financial crises do work! An early-warning system for six Asian countries / L. Lestano, J. Jacobs, G. H. Kuper // CCSO Working Papers. – 2003. – No. 200313. – 39 p. 16. Skorupka D. Neural Networks in Risk Management of a Project / D. Skorupka // AACE International Transaction. – 2004. – P. 151–157. 17. WizWhy Version 4 User’s Guide [Електронний ресурс] / WizSoft // WizSoft Inc. – 2002. – 137 p. – Режим доступу: http://www.wizsoft.com/default.asp?win=7&winsub=87.