• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Статья

НЕЙРОСЕТЕВАЯ СИСТЕМА ОЦЕНКИ ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА БАНКОВ

Бизнес-информатика. 2014. № 3. С. 49-56.
Ясницкий Л. Н., Иванов Д. В., Липатова Е. В.

Предметом исследования является банковская система России. Цель работы – со-здание компьютерной программы оценки вероятности банкротств банков по причине от-зыва лицензии у банков и применение этой системы как математической модели для выяв-ления некоторых закономерностей российской банковской сферы. Инструмент исследова-ний – нейронные сети, обучаемые и тестируемые на материалах финансовой отчетности ЦБ РФ. После обнаружения и удаления выбросов из статистических данных погрешность тестирования (обобщения) обученной и оптимизированной нейронной сети составила 6,3%. Исследования предметной области выполнялись путем проведения виртуальных компью-терных экспериментов, в ходе которых вычисления с помощью нейронной сети производи-лись при изменении одного из пятнадцати входных параметров, характеризующих банки, в то время как остальные параметры сохранялись неизменными. В результате выявлен ряд закономерностей исследуемой предметной области. Сделан вывод о том, что повышение коэффициента долгосрочной ликвидности положительно влияет на деятельность банка, однако, начиная с определенного уровня, повышение данного показателя увеличивает веро-ятность банкротства банка. Существенное влияние на успешность функционирования бан-ка оказывает организационно-правовая форма банка, а также статус города, в котором расположен банк. Однако это влияние неоднозначно и в каждом конкретном случае может проявляться по-разному, в зависимости от множества других параметров банка и его дея-тельности. Приведен пример применения разработанной нейросетевой системы для разра-ботки рекомендаций по снижению вероятности банкротства одного из банков. Созданная интеллектуальная система прогнозирования вероятности банкротства банков может быть использована для оценки рисков межбанковских кредитов, для проведения внутреннего аудита, а также для поддержки принятия решений, направленных на совершенствование деятельности банков.