Оценка устойчивости кредитных организаций на основе количественных методов анализа
Аннотация
Исследование посвящено изучению устойчивости кредитных организаций на основе применения количественных методов анализа.
Повышенное внимание со стороны Центрально Банка к добросовестности функционирования кредитных организаций и проводимая с 2013 года политика «зачистки» обуславливает интерес к теме банковской устойчивости и прогнозирования отзыва лицензий.
Идентификация негативных процессов, способных привести к банкротству или отзыву лицензии на ранних этапах помогает выявить симптомы будущих проблем, предотвратить негативные последствия и убытки, а иногда и не допустить полного прекращения деятельности кредитного учреждения.
Целью данного исследования является выявление факторов, оказывающих влияние на увеличение вероятности отзыва лицензии и построение прогнозной модели отзыва лицензии кредитной организации со стороны регулятора.
Для достижения поставленных целей в работе были сформулированы и решены следующие задачи: изучить существующие исследования в данной предметной области; выявить показатели деятельности кредитных учреждений, оказывающие влияние на банковскую стабильность и способные спровоцировать отзыв лицензии; провести сбор и первичную обработку данных деятельности кредитных учреждений и данных отзыва лицензий за исследуемый период; провести кластерный анализ кредитных учреждений и выдвинуть предположения, предшествующие построению моделей, о влиянии выбранных факторах на исследуемой выборке; построить logit-модель, probit-модель и алгоритм случайного леса; построить прогнозы отзыва лицензий, используя три модели; создать систему прогнозирования отзыва лицензии на основе помощью метода комитетов; подвести итоги.
В качестве эмпирической базы использовались данные показателей деятельности кредитных учреждений за 2016 – 2018 годы и информация об отозванных лицензиях за 2017 – 2019 годы, находящиеся в открытом доступе на официальных порталах представителей банковской системы Российской Федерации.
Объектом данного исследования является банковская система Российской Федерации. В качестве предмета исследования выступает деятельность кредитных учреждений Российской Федерации.
В рамках данного исследования было проведено эконометрическое моделирование на основе logit-модели, probit-модели и алгоритма случайного леса, обобщающим итогом стало получение системы прогнозирования отзыва лицензий, которая объединяет три модели в метод комитетов, определяющий наличие отзыва лицензии «голосованием» используемых моделей.
Итоговый метод определяет вероятность отзыва лицензии на основании четырех показателей: рентабельности активов, норматива достаточности капитала, размера кредитной организации, кредитной политики.
Построенная в данном исследовании модель может быть использована в практических целях реального прогнозирования отзыва лицензий как со стороны кредитных организаций и Банка России, так и со стороны инвесторов.
Повышенное внимание со стороны Центрально Банка к добросовестности функционирования кредитных организаций и проводимая с 2013 года политика «зачистки» обуславливает интерес к теме банковской устойчивости и прогнозирования отзыва лицензий.
Идентификация негативных процессов, способных привести к банкротству или отзыву лицензии на ранних этапах помогает выявить симптомы будущих проблем, предотвратить негативные последствия и убытки, а иногда и не допустить полного прекращения деятельности кредитного учреждения.
Целью данного исследования является выявление факторов, оказывающих влияние на увеличение вероятности отзыва лицензии и построение прогнозной модели отзыва лицензии кредитной организации со стороны регулятора.
Для достижения поставленных целей в работе были сформулированы и решены следующие задачи: изучить существующие исследования в данной предметной области; выявить показатели деятельности кредитных учреждений, оказывающие влияние на банковскую стабильность и способные спровоцировать отзыв лицензии; провести сбор и первичную обработку данных деятельности кредитных учреждений и данных отзыва лицензий за исследуемый период; провести кластерный анализ кредитных учреждений и выдвинуть предположения, предшествующие построению моделей, о влиянии выбранных факторах на исследуемой выборке; построить logit-модель, probit-модель и алгоритм случайного леса; построить прогнозы отзыва лицензий, используя три модели; создать систему прогнозирования отзыва лицензии на основе помощью метода комитетов; подвести итоги.
В качестве эмпирической базы использовались данные показателей деятельности кредитных учреждений за 2016 – 2018 годы и информация об отозванных лицензиях за 2017 – 2019 годы, находящиеся в открытом доступе на официальных порталах представителей банковской системы Российской Федерации.
Объектом данного исследования является банковская система Российской Федерации. В качестве предмета исследования выступает деятельность кредитных учреждений Российской Федерации.
В рамках данного исследования было проведено эконометрическое моделирование на основе logit-модели, probit-модели и алгоритма случайного леса, обобщающим итогом стало получение системы прогнозирования отзыва лицензий, которая объединяет три модели в метод комитетов, определяющий наличие отзыва лицензии «голосованием» используемых моделей.
Итоговый метод определяет вероятность отзыва лицензии на основании четырех показателей: рентабельности активов, норматива достаточности капитала, размера кредитной организации, кредитной политики.
Построенная в данном исследовании модель может быть использована в практических целях реального прогнозирования отзыва лицензий как со стороны кредитных организаций и Банка России, так и со стороны инвесторов.