| Аннотация | Авторами статьи излагаются результаты исследования, актуального в условиях реформирования отечественной банковской системы, по математико-статистическому моделированию устойчивости функционирования банков. Концептуальная основа таких построений - понимание устойчивости (или надежности) функционирования предприятия, финансовое состояние которого обеспечивает в нормальных условиях выполнение всех его обязательств перед работниками, другими организациями, государством благодаря достаточным доходам, соответствию доходов и расходов. Некоторые из значимых для анализа устойчивости (надежности) банков индикаторов доступны внешним заинтересованным лицам и организациям за счет раскрытия большинством банков своей ежемесячной финансовой отчетности, которая размещается и регулярно обновляется на сайте Центрального банка Российской Федерации. К числу таких показателей, по мнению авторов, относятся показатели, для которых Банк России определяет нормативные значения. Хотя отслеживание степени соответствия фактических индикаторов нормативам представляется далеко не идеальным инструментом анализа надежности банка (для диагностирования ситуации, не приводящей к отзыву лицензии), значения данных показателей, по мнению авторов, являются достаточными характеристиками финансового здоровья кредитного учреждения.
В публикуемой работе исследовался характер статистической взаимосвязи между трендами количественных значений параметров, характеризующих важнейшие стороны деятельности банков, с вероятностью отзыва у них лицензии. Спецификой построения моделей является автоматический выбор функциональной формы вхождения в них характеристик банков. С этой целью авторы используют аппарат обобщенных полиномов, которые позволяют выбрать спецификацию модели, наиболее адекватную свойствам данных.
Исследование проведено на основании открытой отчетности 887 банков за период с 01.01.2013 по 01.12.2015. Для анализа использовалась отчетность как действующих, в частности начавших работу, так и ликвидированных в этот период банков (некоторые из действующих в этот период банков позже - в 2016 и 2017 гг. также лишились лицензии). Результаты оценивания моделей показали высокую степень согласования формы вхождения в них характеристик банка с их экономическим смыслом и нормативами Центрального банка Российской Федерации. Сравнение качества классической модели бинарного выбора для панельных данных с моделью, основанной на обобщенных полиномах, показывает явное преимущество последней. |
|---|