?
Концепция моделирования и прогнозирования вероятности отзыва лицензии российских банков
В данной работе предлагается подход учета влияния ежедневно изменяющихся макроэкономических переменных при разработке модели вероятности отзыва лицензии у российских банков на основе их годовых финансовых показателей. Суть этого подхода заключается в том, что для учета влияния макроэкономических переменных предлагается использовать не среднее значение по выборке, а медиану и характеристики разброса: стандартное отклонение и дисперсию. На основе годовых финансовых показателей деятельности банков за период с 2004 по 2015 гг., а также значений макроэкономических переменных, была построена логистическая регрессионная модель оценки вероятности отзыва лицензии у российских банков. Волатильность макроэкономических переменных характеризуется переменными «Стандартное отклонение» и «Дисперсия». Проблему устранения мультиколлинеарности между этими переменными предлагается решить путем включения в модель стандартизированных значений переменной «Стандартное отклонение» и их квадратов. Предложен подход к определению порога отсечения в моделях бинарного выбора, согласно которому ошибкам I и II родов присваиваются разные веса. В функцию определения порога отсечения вводится некий внешний параметр α, характеризующий отношение инвестора к ошибкам I рода (т.е. действующий банк классифицируется как банк с отозванной лицензией). Классификация банков на действующие и банки с отозванной лицензией проводится на основе полученного значения порога отсечения с учетом выбранного значения α, при котором функция определения порога отсечения достигает минимума.
Таким образом, предлагаемый в исследовании подход учета показателей волатильности макроэкономических переменных позволил повысить качество модели прогнозирования отзыва лицензии у российского банка. Модель имеет более сильную прогностическую способность по сравнению с моделями, учитывающими только средние значения обменного курса валют и другие макроэкономические переменные.