ЗАСТОСУВАННЯ КРЕДИТНИХ РЕЙТИНГІВ В ОЦІНЮВАННІ ІНВЕСТИЦІЙНОЇ ПРИВАБЛИВОСТІ

Автор(и)

  • С.С. Герасименко Київський національний університет ім. Т. Шевченка, м. Київ, Україна https://orcid.org/0000-0002-6522-3091
  • О.К. Єлісєєва Дніпровський національний університет ім. Олеся Гончара, м. Дніпро, Україна https://orcid.org/0000-0003-4907-5700
  • В.С. Герасименко Київський національний економічний університет ім. В. Гетьмана, м. Київ, Україна

DOI:

https://doi.org/10.31319/2709-2879.2025iss2(11).347849pp130-139

Ключові слова:

кредитний рейтинг, інвестиційна привабливість, кластерний аналіз, інтегральний індекс, прогностична модель

Анотація

Метою написання статті є розгляд методів побудови кредитних рейтингів та особливостей їх застосування в оцінюванні інвестиційної привабливості суб’єктів фондового ринку.

В умовах сучасної ринкової економіки кредитний рейтинг виступає універсальним інструментом оцінки надійності як держав, так і окремих суб’єктів господарювання. Для того, щоб порахувати і зробити висновок про кредитний рейтинг компанії, потрібно врахувати низку факторів, як наприклад: кредитну історію, поточне фінансове становище, вчасність сплати позики або заборгованості тощо. В роботі дослідження застосування кредитних рейтингів до оцінювання інвестиційної привабливості шляхом застосування статистичних методів аналізу було здійснене для оцінювання і порівняння інвестиційної привабливості сукупності компаній автомобілебудування.

За попередньо підготовленими та обробленими даними для виявлення відмінностей та спільних рис в поведінці показників різних груп компаній був здійснений порівняльний аналіз.  який доповнює описову статистику. В подальшому для вимірювання сили та напрямку зв’язку між параметрами, що оцінюються, був використаний кореляційний аналіз, за результатами якого були сформовані інвестиційні портфелі. З метою виявлення внутрішньоринкової неоднорідність об’єктів був використаний  кластерний аналіз, який дозволив виявити приховані закономірності, притаманні саме певним групам, що сприяло формуванню диверсифікованих інвестиційних стратегій.

На основі виділених головних компонент був сформований інтегральний індекс інвестиційної привабливості – комплексний показник, що узагальнює вплив ключових аспектів та дозволяє ранжувати компанії за рівнем привабливості. Завершальним етапом статистичного аналізу стала побудова прогностичних моделей, що дозволяють екстраполювати виявлені тенденції в майбутнє та оцінити очікувані результати інвестицій. Використаний підхід забезпечує перехід від багатовимірного опису до одновимірного індикатора, що значно спрощує інтерпретацію результатів, дозволяючи об’єктивно оцінювати інвестиційну привабливість компаній з метою вироблення рекомендацій для прийняття ефективних інвестиційних рішень.

Посилання

Кредитні рейтинги. Міністерство Фінансів України. 2004. URL: https://mof.gov.ua/uk/kreditnij-rejting-potochni-rejtingi-zagalna-informacija-istorichni-zmini (дата звернення 25.09.2025).

Долінський Л.Б. Оцінювання та управління кредитним ризиком боргових зобов’язань: монографія. Київ: КНЕУ, 2017. 551 с.

Adam Hayes. Profitability ratios: what they are, common types, and how businesses use them. Corporate finance. 2024. URL: https://www.investopedia.com/terms/p/profitabilityratios.asp (дата звернення 25.09.2025).

Бокс Г.Е.П., Дженкінс Г. М., Рейнсел Г. К. Аналіз часових рядів: прогнозування та контроль: монографія. Гобокен, Нью-Джерсі: Wiley, 2015. 704 с. URL: https://www.wiley.com/en us/Time+Series+Analysis%3A+Forecasting+and+Control%2C+5th+Edition-p-9781118675021 (дата звернення 25.09.2025).

Джеймс Г., Віттен Д., Гасті Т., Тібширані Р. Вступ до статистичного навчання: монографія. Нью-Йорк: Springer, 2021. 426 с. URL: https://link.springer.com/book/10.1007/978-1-4614-7138-7 (дата звернення 28.09.2025).

Боді З., Кейн А., Маркус А. Інвестиції: монографія. Нью-Йорк: McGraw-Hill Education, 2018. 832 с. URL: https://www.mheducation.com/highered/product/Investments-Bodie.html (дата звернення 28.09.2025).

Міжнародне енергетичне агентство (IEA). Глобальний звіт щодо перспектив електромобілів 2023: звіт. International Energy Agency. Париж: IEA, 2023. 250 с. URL: https://iea.blob.core.windows.net/assets/dacf14d2-eabc-498a-8263-9f97fd5dc327/GEVO2023.pdf (дата звернення 30.09.2025).

BloombergNEF. Перспективи ринку електромобілів 2023: звіт / BloombergNEF. – Лондон: BloombergNEF, 2023. 120 с. URL: https://assets.bbhub.io/professional/sites/24/2431510_BNEFElectricVehicleOutlook2023_ExecSummary.pdf (дата звернення 30.09.2025).

Deloitte Touche Tohmatsu Limited. Глобальне дослідження споживачів автомобільної галузі 2023: звіт / Deloitte. 2023. 85 с. URL: https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/us/Documents/consumer-business/us-cb-2023-global-automotive-consumer-study.pdf (дата звернення 30.09.2025).

Investing.com: платформа для фінансової аналітики та щоденних котирувань. Investing.com. URL: https://www.investing.com (дата звернення 30.09.2025).

Кишакевич Б.Ю. Використання кореляції активів у моделюванні кредитного ризику портфеля. Науковий вісник НТЛУ України. 2009. 19.8. Вип. 234-240 с.

Kredytni reitynhy (2004) Ministerstvo Finansiv Ukrainy. Available at: https://mof.gov.ua/uk/kreditnij-rejting-potochni-rejtingi-zagalna-informacija-istorichni-zmini (accessed: 25 September 2025).

Dolinskyi L.B. (2017) Otsiniuvannia ta upravlinnia kredytnym ryzykom borhovykh zoboviazan [Assessment and management of credit risk of debt obligations]. Kyiv: KNEU. (in Ukrainian)

Adam Hayes (2024) Profitability ratios: what they are, common types, and how businesses use them. Corporate finance. Available at: https://www.investopedia.com/terms/p/profitabilityratios.asp (accessed: 25 September 2025).

Boks H.E.P., Dzhenkins H. M., Reinsel H. K. (2015) Analiz chasovykh riadiv: prohnozuvannia ta control [Time series analysis: forecasting and control]. Hoboken, Niu-Dzhersi: Wiley. (in Ukrainian). Available at: https://www.wiley.com/en us/Time+Series+Analysis%3A+Forecasting+and+Control%2C+5th+Edition-p-9781118675021 (accessed: 25 September 2025).

Dzheims H., Vitten D., Hasti T., Tibshyrani R. (2021) Vstup do statystychnoho navchannia [Introduction to statistical learning]. Niu-York: Springer. (in Ukrainian). Available at: https://link.springer.com/book/10.1007/978-1-4614-7138-7 (accessed: 28 September 2025).

Bodi Z., Kein A., Markus A. (2018) Investytsii [Investments]. Niu-York: McGraw-Hill Education. (in Ukrainian). Available at: https://www.mheducation.com/highered/product/Investments-Bodie.html (accessed: 28 September 2025).

Mizhnarodne enerhetychne ahentstvo (IEA) (2023) Hlobalnyi zvit shchodo perspektyv elektromobiliv 2023: zvit. International Energy Agency. Paryzh: IEA, 250 p. Available at: https://iea.blob.core.windows.net/assets/dacf14d2-eabc-498a-8263-9f97fd5dc327/GEVO2023.pdf (accessed: 30 September 2025).

BloombergNEF. Perspektyvy rynku elektromobiliv 2023: zvit / BloombergNEF. – London: BloombergNEF,. 120 p. Available at: https://assets.bbhub.io/professional/sites/24/2431510_BNEFElectricVehicleOutlook2023_ExecSummary.pdf (accessed: 30 September 2025).

Deloitte Touche Tohmatsu Limited. Hlobalne doslidzhennia spozhyvachiv avtomobilnoi haluzi 2023: zvit / Deloitte. 2023. 85 p. Available at: https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/us/Documents/consumer-business/us-cb-2023-global-automotive-consumer-study.pdf (accessed: 30 September 2025).

Investing.com: platforma dlia finansovoi analityky ta shchodennykh kotyruvan. Investing.com. Available at: https://www.investing.com (accessed: 30 September 2025).

Kyshakevych B.Iu. (2009) Vykorystannia koreliatsii aktyviv u modeliuvanni kredytnoho ryzyku portfelia [Using asset correlation in portfolio credit risk modeling]. Naukovyi visnyk NTLU Ukrainy, issue 19.8, pp. 234-240.

##submission.downloads##

Опубліковано

2026-01-06

Номер

Розділ

ФІНАНСИ, БАНКІВСЬКА СПРАВА, СТРАХУВАННЯ ТА ФОНДОВИЙ РИНОК