Пантелеева А.И.
АНАЛИЗ УСТОЙЧИВОСТИ ФИНАНСОВЫХ СИСТЕМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АГЕНТНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА *
Аннотация:
устойчивость финансовых систем является ключевым аспектом экономической безопасности в условиях возрастающей сложности глобальных финансовых потоков. Агентное моделирование, в сочетании с технологиями искусственного интеллекта, предоставляет новые инструменты для анализа динамики финансовых систем, позволяя моделировать поведение участников рынка и оценивать влияние макроэкономических изменений и шоков. В статье рассматриваются основные подходы к использованию агентных моделей и ИИ для анализа устойчивости финансовых систем, а также примеры их применения для прогнозирования кризисов и оценки системных рисков.
Ключевые слова:
финансовая система, агентное моделирование, искусственный интеллект, системные риски, прогнозирование, макроэкономика, моделирование
Современные финансовые системы характеризуются высокой сложностью, взаимосвязанностью и нестабильностью, что делает анализ их устойчивости сложной задачей. Традиционные методы анализа, такие как статистические модели и регрессионные подходы, часто оказываются недостаточными для прогнозирования динамики систем под воздействием внешних шоков. Агентное моделирование [1], в сочетании с искусственным интеллектом, предлагает мощные инструменты для понимания сложного поведения финансовых систем.Агентное моделирование предполагает создание цифровой среды, в которой взаимодействуют агенты, представляющие участников финансовой системы: банки, инвесторов, регуляторов и другие субъекты. Каждый агент наделен индивидуальными характеристиками, такими как стратегия принятия решений, уровень риска и реакции на изменения рынка.ИИ интегрируется в такие модели для анализа сложных зависимостей между агентами. Например, алгоритмы машинного обучения помогают выявить скрытые закономерности в данных о транзакциях, а нейронные сети используются для прогнозирования поведения рынков в условиях неопределенности.Использование мультиагентных систем позволяет учитывать как микро-, так и макроуровень анализа. На микроуровне моделируются действия и взаимодействия отдельных агентов, в то время как на макроуровне оценивается общий эффект от их действий на финансовую систему в целом. Это позволяет исследовать такие явления, как распространение кризисов через межбанковские сети, динамику ликвидности и влияние регуляторной политики на стабильность системы.Агентное моделирование с использованием технологий искусственного интеллекта (ИИ) нашло широкое применение в анализе финансовых систем. Его практическая ценность заключается в способности моделировать сложные взаимодействия между участниками рынков, анализировать последствия различных сценариев и предсказывать возможные кризисные явления.Одним из ключевых направлений применения является анализ системных рисков в банковском секторе. Финансовые кризисы часто начинаются с банкротства одного или нескольких банков, что приводит к цепной реакции в межбанковской сети. Агентные модели позволяют детально анализировать взаимосвязи между банками, изучать последствия дефолтов, а также оценивать, как различные регуляторные меры (например, повышение требований к капиталу или введение лимитов на кредитные риски) влияют на устойчивость системы в целом. Такие модели активно используются центральными банками и регуляторами для принятия решений о макропруденциальной политике.В инвестиционной сфере агентное моделирование применяется для изучения поведения участников рынка в условиях неопределенности. Например, модели могут симулировать действия инвесторов на рынке акций, анализировать их реакцию на внешние шоки, такие как изменения процентных ставок или политические события, и прогнозировать, как это повлияет на цены активов. Это помогает управляющим фондами и аналитикам лучше понимать рыночные механизмы и разрабатывать эффективные стратегии управления портфелем.Агентное моделирование также используется для изучения последствий макроэкономической политики. Например, можно оценить влияние изменения налоговой политики или монетарных мер (таких как изменение ключевой ставки) на поведение домохозяйств, уровень потребления, инвестиции и общую экономическую активность. Такие модели позволяют учитывать широкий спектр факторов, включая поведенческие аспекты, что делает их особенно полезными для долгосрочного экономического прогнозирования.Другим важным направлением является управление рисками в страховом и пенсионном секторах. Агентные модели используются для анализа демографических изменений, динамики доходов и структуры расходов домохозяйств, чтобы спрогнозировать спрос на страховые продукты или устойчивость пенсионных фондов. Это позволяет компаниям и государственным органам разрабатывать адаптивные стратегии и минимизировать финансовые риски.Кроме того, агентное моделирование с ИИ активно применяется в управлении ликвидностью финансовых систем. Например, в условиях кризиса, когда банки сокращают объемы кредитования, модели помогают определить, какие сектора экономики наиболее уязвимы, и разрабатывать меры поддержки.Современные финансовые рынки всё чаще используют агентные модели в режиме реального времени. Например, платформы для алгоритмической торговли интегрируют эти технологии для оценки рыночных условий и адаптации торговых стратегий. Благодаря этому трейдеры могут учитывать мгновенные изменения в настроениях рынка и быстрее реагировать на их последствия.Эти примеры подтверждают, что агентное моделирование с применением ИИ является мощным инструментом, который позволяет не только лучше понять существующие финансовые системы, но и заранее предвидеть их возможные уязвимости.Агентное моделирование с использованием ИИ находится на стадии активного развития. С ростом вычислительных мощностей и улучшением алгоритмов машинного обучения становится возможным моделирование все более сложных финансовых систем с высокой степенью детализации.Одной из перспективных областей является интеграция агентных моделей с большими данными [2], что позволит использовать в анализе информацию в реальном времени. Например, данные о транзакциях, потоках капиталов или активности на рынке акций могут быть мгновенно включены в модель для обновления прогнозов.Кроме того, развитие методов объяснимого ИИ (Explainable AI) [3] позволяет делать результаты моделирования более прозрачными и понятными для регуляторов, что повышает их доверие к этим инструментам.Ещё одной перспективой является междисциплинарное сотрудничество, где экономисты, математики и специалисты по данным разрабатывают более точные модели, способные учитывать широкий спектр факторов, влияющих на устойчивость финансовых систем.Агентное моделирование в сочетании с искусственным интеллектом представляет собой мощный инструмент для анализа устойчивости финансовых систем. Эти методы позволяют не только моделировать сложные взаимодействия участников рынка, но и анализировать влияние макроэкономических шоков и регуляторной политики. Такой подход обеспечивает более точное прогнозирование системных рисков, что особенно важно в условиях глобализации и высокой взаимозависимости финансовых рынков.Несмотря на ряд вызовов, включая необходимость значительных вычислительных ресурсов и сложности в интерпретации результатов, потенциал таких моделей огромен. В будущем их использование станет еще более эффективным благодаря интеграции с большими данными и развитием технологий объяснимого ИИ. Это не только углубит наше понимание финансовых систем, но и предоставит новые инструменты для предотвращения кризисов и повышения экономической стабильности.
Номер журнала Вестник науки №1 (82) том 2
Ссылка для цитирования:
Пантелеева А.И. АНАЛИЗ УСТОЙЧИВОСТИ ФИНАНСОВЫХ СИСТЕМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АГЕНТНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА // Вестник науки №1 (82) том 2. С. 1066 - 1071. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/20739 (дата обращения: 23.06.2025 г.)
Вестник науки © 2025. 16+