Journal of Applied Economic Research
ISSN 2712-7435
УДК 336.7
Сравнительная оценка результатов деятельности коммерческих банков России на основе многомерного анализа финансовых показателей
И. И. Корнуков, А. Ю. Домников
Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина, г. Екатеринбург, Россия
Аннотация
Банки занимают центральное место в современной мировой экономике. Их устойчивость являются лакмусовым индикатором состояния экономики страны в целом, что неоднократно подтверждает история финансовых кризисов. Тренд и интенсивность глобальной цифровизации кардинально меняют архитектуру рынков, что требует разработки новых теорий, методологий, поиск новых технологий управленческого менеджмента по немедленному реагированию на всевозможные вызовы и принятие взвешенных решений, основанных на комплексной системной оценке. Цель исследования – провести сравнительную вероятностную оценку результатов деятельности банков на основе генерации случайной многомерной величины финансовых показателей. Гипотеза исследования – вероятностные многомерные сравнительные модели оценки позволят исключить субъективизм, повысить оперативность и достоверность базы исходных данных для генерации управленческих решений. Авторами разработана новая методология сравнительной оценки банков с применением многомерного вероятностного анализа. Обозначены основные проблемы принятия управленческих решений в условиях неопределенности с учетом присутствия в системе антропогенного фактора, описаны этапы формирования обучающей выборки коммерческих банков, выбран перечень статистически значимых финансовых показателей, сформулирована математическая задача, определены методология и математический инструментарий анализа многомерных показателей. На практическом примере за 2015–2020 гг. сформирована обучающая выборка банков, разделена на два кластера, определены коэффициенты уравнения разделяющей гиперплоскости, сгенерирована многомерная случайная величина, рассчитана вероятность отнесения банков к одному из кластеров. Результаты расчетов показали, что лишь некоторым банкам удалось сохранить место в «положительном» кластере и у единиц отмечен положительный прирост вероятности. Научно-практическая значимость исследования заключается в приращении знания по разработке методологии многомерной вероятностной оценки положения банков в обучающей выборке. Базис данной методологии возможно распространить на смежные сферы хозяйственной жизни социума, положить в основу моделей автоматизации оценки финансового состояния субъекта, поиска решений оптимизационных задач и выработки управленческих решений.
Ключевые слова
банковская система; вероятностная оценка; кластерный анализ; логистическая регрессия; многомерный анализ; разделяющая гиперплоскость; финансовая стабильность.
JEL classification
C21Список использованной литературы
1. Owen A. L., Pereira J. M. Bank concentration, competition, and financial inclusion // Review of Development Finance. 2018. Vol. 8, Issue 1. Pp. 1–17. https://doi.org/10.1016/j.rdf.2018.05.001
2. Claessens S., Laeven L. Financial Dependence, Banking Sector Competition, and Economic Growth // Policy Research Working Paper No. 3481. Washington : World Bank, 2005. URL: https://openknowledge.worldbank.org/bitstream/handle/10986/8906/wps3481.pdf?sequence=1&isAllowed=y
3. Velasco P. Is bank diversification a linking channel between regulatory capital and bank value? // The British Accounting Review. 2022. Vol. 54, Issue 4. Р. 101070. https://doi.org/10.1016/j.bar.2021.101070
4. Giudici P. Financial data science // Statistics & Probability Letters. 2018. Vol. 136. Pp. 160–164. https://doi.org/10.1016/j.spl.2018.02.024
5. Packer F., Tarashev N. Rating Methodologies for Banks // BIS Quarterly Review. 2011. June. Pp. 39–52. URL: https://www.bis.org/publ/qtrpdf/r_qt1106f.pdf
6. Huang H., Svec J., Wu E. The game changer: Regulatory reform and multiple credit ratings // Journal of Banking and Finance. 2021. Vol. 133. Р. 106279. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2021.106279
7. Пересецкий А. А., Карминский А. М. Моделирование рейтингов российских банков // Экономика и математические методы. 2004. Т. 40, № 4. С. 10–25.
8. Карминский А. М., Пересецкий А. А. Модели рейтингов международных агентств // Прикладная эконометрика. 2007. № 1 (5). С. 3–19.
9. Живайкина А. Д., Пересецкий А. А. Кредитные рейтинги российских банков и отзывы банковских лицензий 2012—2016 гг. // Журнал Новой экономической ассоциации. 2017. № 4 (36). С. 49–80. https://doi.org/10.31737/2221-2264-2017-36-4-3
10. Ловчиков А. А. Методика оценки финансового положения коммерческого банка в России потенциальным инвестором // Вестник Московского государственного областного университета. Серия «Экономика». 2014. № 1. С. 35–42.
11. Вострикова Л. А., Панина И. В. Анализ финансового состояния банка на основе открытых данных // Вестник ВГУ. Серия: Экономика и управление. 2020. № 2. C. 13–26. https://doi.org/10.17308/econ.2020.2/2898
12. Филиппова Ю. А. Оценка финансового состояния банка // Вестник уральского института экономики, управления и права. 2016. № 2. С. 84–97.
13. Шихова О. А., Селина М. Н. Методологические подходы к сравнительной оценке надежности коммерческих банков // Статистика и Экономика. 2019. Т. 16, № 2. С. 45–56. https://doi.org/10.21686/2500-3925-2019-2-45-56
14. Свешникова Е. Т., Сараева А. М. Многомерный сравнительный анализ обязательных нормативов коммерческих банков (на примере Амурской области) // Вестник Томского государственного университета. Экономика. 2015. № 2 (30). С. 87–104. https://doi.org/10.17223/19988648/30/9
15. Гюльмагомедова Г. А., Мирзоева Л. Ш. Зарубежная методика оценки финансовой устойчивости коммерческого банка // Журнал прикладных исследований. 2021. № 6. С. 534–539. https://doi.org/10.47576/2712-7516_2021_6_6_534
16. Посная Е. А., Вовченко Н. Г. Совершенствование методики оценки надежности банка // Финансовые исследования. 2016. № 4 (53). С. 22–28.
17. Богачева О. В., Волкова А. А. Рейтинговая оценка деятельности коммерческих банков России // Вестник АГТУ. Сер.: Экономика. 2017. № 2. https://doi.org/10.24143/2073-5537-2017-2-89-95
18. Baker C. Predicting Bank Failures in Jamaica: A Logistic Regression Approach // Working Paper. Bank of Jamaica, 2018. URL: https://boj.org.jm/wp-content/uploads/2020/01/Predicting_Bank_Failures_in_Jamaica__A_Logistic_Regression_Approach.pdf
19. Cole R. A., Gunther J. W. Predicting Bank Failures: A Comparison of On- and Off-Site Monitoring Systems // Journal of Financial Services Research. 1998. Vol. 13, Issue 2. Рp. 103–117. https://doi.org/10.1023/A:1007954718966
20. Bovenzi J. F., Marino J. A., McFadden F. E. Commercial Bank Failure Prediction Models // Federal Reserve Bank of Atlanta Economic Review. 1983. Vol. 68. Рр. 14–26.
21. Селезнева Н.А. Анализ надежности коммерческих банков с учетом специализации деятельности // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2016. Т. 9, № 34. С. 50–64.
22. Куницына Н. Н., Айбазова М. И. Методика комплексной рейтинговой оценки коммерческих банков // Финансы и кредит. 2014. Т. 20, № 26. С. 2–9.
23. Литвинова А. В., Храмова Н. А. Виды и значение рейтингов в деятельности коммерческих банков // Финансы и кредит. 2016. Т. 22, № 16. С. 2–18.
24. Korzeb Z., Samaniego-Medina R. Sustainability Performance: A Comparative Analysis in the Polish Banking Sector // Sustainability. 2019. Vol. 11, Issue 3. Р. 653. https://doi.org/10.3390/su11030653
25. Готовчиков И. Ф. Математические методы оценки рейтингов отдельных коммерческих банков и Российской банковской системы в целом // Финансы и кредит. 2002. № 23 (113). С. 33–37.
26. Суворов А. В. Сравнительный анализ показателей и оценка устойчивости и эффективности финансовой деятельности банка // Финансы и кредит. 2001. № 16 (88). С. 2–9.
27. Щурина С. В., Воробьева М. А. Прогнозирование финансовых показателей деятельности банков для обеспечения их стабильного развития // Экономика. Налоги. Право. 2018. Т. 11, № 1. С. 70–82. https://doi.org/10.26794/1999-849X-2018-11-1-70-82
28. Яшина Н. И., Макарова С. Д., Макаров И. А., Отделкина А. А. Прогнозирование дефолта коммерческих банков на основе вероятностной модели // Экономический анализ: теория и практика. 2017. Т. 16, № 12. С. 2376–2391. https://doi.org/10.24891/ea.16.12.2376
29. Дыдыкин А. В. Зарубежная практика организации управления и снижения банковских рисков // Финансы и кредит. 2016. Т. 17, № 12. С. 59–65.
30. Klioutchnikova I., Sigovaa M., Beizerov N. Chaos Theory in Finance // Procedia Computer Science. 2017. Vol. 119. Pp. 368–375. https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.11.196
31. Челышев Д.С. Моделирование вероятности дефолта российских банков // Бизнес. Образование. Право. 2019. № 2 (47). С. 262–266. https://doi.org/10.25683/VOLBI.2019.47.271
32. Orús R., Mugel S., Lizaso E. Quantum computing for finance: Overview and prospects // Reviews in Physics. 2019. Vol. 4. Р. 100028. https://doi.org/10.1016/j.revip.2019.100028
33. Вишняков И. В. Система методов оценки коммерческих банков на базе обязательных нормативов Центрального банка РФ // Экономическая наука современной России. 2001. № 2. С. 57–73.
34. Gaganis C., Papadimitri P., Tasiou M. A multicriteria decision support tool for modelling bank credit ratings // Annals of Operations Research. 2021. Vol. 306. Рр. 27–56. https://doi.org/10.1007/s10479-020-03516-9
35. Доценко О. С. Статистический анализ деятельности банков с применением усовершенствованной кластеризации // Экономический анализ. Теория и практика. 2018. Т. 17, № 7. С. 1352–1366. https://doi.org/10.24891/ea.17.7.1352
36. Aliukov S., Buleca J. Comparative Multidimensional Analysis of the Current State of European Economies Based on the Complex of Macroeconomic Indicators // Mathematics. 2022. Vol. 10, Issue 5. Р. 847. https://doi.org/10.3390/math10050847
37. Тырсин А. Н., Улезко Е. А., Остроушко Д. В., Свирская О. Я., Санковец Д. Н. Методика комплексной оценки состояния здоровья недоношенных новорожденных со сроком гестации менее 30 недель // Математические методы в технологиях и технике. 2021. № 7. С. 87–94. https://doi.org/10.52348/2712-8873_MMTT_2021_7_87
38. Карминский А. М., Костров А. В. Мурзенков Т. Н. Моделирование вероятности дефолта российских банков с использованием эконометрических методов. М. : ВШЭ, 2012. 64 с.
39. Емельянов А. М., Брюхова О. О. Оценка вероятности банкротства банка // Финансы и кредит. 2013. Т. 19, № 27. С. 47–58.
40. Емельянов А. М., Данилова Д. И. Оценка факторов, влияющих на вероятность отзыва лицензий у банков // Финансы и бизнес. 2018. № 14(4). С. 54–69. https://doi.org/10.31085/1814-4802-2018-14-4-54-69
41. Estrella A., Park S., Peristiani S. Capital Ratios As Predictors of Bank Failure // Economic Policy Review. 2000. Vol. 6, No. 2. Рp. 33–52. URL: https://www.newyorkfed.org/medialibrary/media/research/epr/00v06n2/0007estr.pdf
42. Дробышевский С. М., Зубарев А. В. Факторы устойчивости российских банков в 2007–2009 годах. М. : Ин-т Гайдара, 2011. 108 с.
Информация об авторах
Корнуков Илья Игоревич
Аспирант кафедры банковского и инвестиционного менеджмента Института экономики и управления Уральского федерального университета имени первого Президента России Б. Н. Ельцина, г. Екатеринбург, Россия (620002, г. Екатеринбург, ул. Мира, 19); ORCID 0000-0003-3055-9713; e-mail: kornukov.ii@mail.ru.
Домников Алексей Юрьевич
Доктор экономических наук, профессор кафедры банковского и инвестиционного менеджмента Института экономики и управления Уральского федерального университета имени первого Президента России Б. Н. Ельцина, г. Екатеринбург, Россия (620002, г. Екатеринбург, ул. Мира, 19); ORCID 0000-0002-6260-9423; e-mail: a.y.domnikov@urfu.ru.
Для цитирования
Корнуков И.И., Домников А.Ю. Сравнительная оценка результатов деятельности коммерческих банков России на основе многомерного анализа финансовых показателей // Journal of Applied Economic Research. 2023. Т. 22, № 1. С. 142-164. DOI: https://doi.org/10.15826/vestnik.2023.22.1.007.
Информация о статье
Дата поступления 17 июля 2022 г.; дата поступления после рецензирования 25 декабря 2022 г.; дата принятия к печати 11 января 2023 г.
DOI: http://dx.doi.org/10.15826/vestnik.2023.22.1.007
Скачать полный текст статьи:
~659 кБ, *.pdf
(Размещен
05.03.2023)
Создано / Изменено: 18 августа 2015 / 20 сентября 2021
© ФГАОУ ВО «УрФУ имени первого Президента России Б.Н. Ельцина»
Увидели ошибку?
выделите фрагмент и нажмите:
Ctrl + Enter
Дизайн портала: Artsofte