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

Статья

МОДЕЛИРОВАНИЕ УСТОЙЧИВОСТИ РОССИЙСКИХ БАНКОВ В ПЕРИОД РЕФОРМИРОВАНИЯ БАНКОВСКОЙ СИСТЕМЫ

Вопросы статистики. 2017. Т. 1. № 12. С. 25-39.

Данное исследование посвящено анализу устойчивости российских банков в указанный выше период, где под устойчивостью понимается: «финансовое состояние предприятия, хозяйственная деятельность которого обеспечивает в нормальных условиях выполнение всех его обязательств перед работниками, другими организациями, государством благодаря достаточным доходам и соответствию доходов и расходов». В литературе, связанной с банковским бизнесом, чаще используется аналогичное понятие «надежность».

Некоторые из значимых для анализа устойчивости (надежности) банков факторов доступны внешним заинтересованным лицам и организациям за счет раскрытия большинством банков своей ежемесячной финансовой отчетности, которая размещается и регулярно обновляется на сайте ЦБ РФ. К числу таких показателей относятся показатели, для которых ЦБ РФ определяет нормативные значения. Контроль выполнения данных нормативов обеспечивает очень грубый подход к анализу надежности банка в контексте вероятности отзыва лицензии. В тоже время, с точки зрения авторов значения данных показателей являются полноценными характеристиками финансового здоровья кредитного учреждения, которые связаны с важнейшими сторонами его деятельности.

В данным исследовании ставиться задача анализа характера статистической взаимосвязи значений указанных выше показателей с вероятностью отзыва лицензии. При этом в центре внимания находится сила и направление влияния, а также возможная его смена. Это дает возможность менеджменту банка повысить оперативность и качество принятия решений о его управлении, а партнерам и клиентам выполнять внешний экспресс анализ надежности банка, используя относительно небольшой набор показателей.

Для решения поставленной задачи авторы используют несколько вариантов модели бинарного выбора (логистической регрессии) для панельных данных. 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.

Результаты оценивания моделей показали высокую степень согласования формы вхождения в них характеристик банка с их экономическим смыслом и нормативами ЦБ РФ. Это серьезно повышает уровень доверия к представленной в исследовании технике. Сравнение качества классической модели бинарного выбора для панельных данных с моделью, основанной на обобщённых полиномах показывает явное преимущество последней. 

Исследование проведено на основании открытой отчетности 887 банков за период с 01.01.2013 по 01.12.2015. Этот временной интервал был выбран в связи со сменой руководства ЦБ РФ в середине 2013 года, повлекшем за собой существенное изменение характера задач, стоящих перед финансовой системой РФ. Была взята отчетность, как действующих, в частности, начавших работу, так и ликвидированных в этот период банков. Отметим, что некоторые из действующих в этот период банков позже, в 2016 и 2017 годах также лишились лицензии.