Статьи, Журналы
Оценка финансовой устойчивости банков с использованием статистики показателей обязательных нормативов
Статьи, Журналы
Оценка финансовой устойчивости банков с использованием статистики показателей обязательных нормативов
Лазярян, С.С. Оценка финансовой устойчивости банков с использованием статистики показателей обязательных нормативов / С. С. Лазярян, А. И. Вотинов, А. И. Шаталова // Банковское дело. — 2019 — N11. — С.40-47. — Библиогр. в конце ст.
Поделиться
Вконтакте 
Одноклассники 
Telegram Выпуск
Банковское дело, 2019, N 11
Источник
Аннотация
Целью данного исследования является моделирование поведения Центрального банка относительно отзывов лицензии. Для этого с помощью Lasso-регуляризации были построены различные модели прогнозов отзыва лицензии в период 2011-2018 гг. Помимо традиционно используемых финансовых индикаторов и макроэкономических переменных, учитывались показатели обязательных нормативов. В результате выяснилось, что включение как макроэкономических факторов, так и показателей обязательных требований ЦБ РФ улучшает разделяющую способность моделей. Кроме того, обязательные нормативы обладают замещающим эффектом для макроэкономических переменных.
Ключевые слова
- #банки
- #россия
- #центральные банки
- #банк россии
- #финансовая устойчивость
- #участие банка
- #устойчивость банков
- #оценка
- #отзыв лицензии
- #нормативы
- #достаточность капитала
- #оценка кредитоспособности
- #микроэкономические показатели
- #макроэкономические показатели
- #методология
- #методы расчетов
- #дефолт
- #прогнозирование дефолта
- #статистика
- #графики
Рекомендовано к ознакомлению
- 1. Вотинов, А.И. Использование статистики банковских нормативов для оценки вероятности отзыва лицензии банка / А.И. Вотинов, А.И. Шаталова // Банковское дело. — 2018 — N9. — С.22-29.
- 2. Лазарян, С.С. Использование алгоритма случайного леса для увеличения точности предсказания дефолта банка / С. С. Лазарян, А. И. Вотинов // Банковское дело. — 2020 — N1. — С.50-54.
- 3. Пересецкий, А.А. Модели причин отзыва лицензий российских банков. Влияние неучтенных факторов / А.А. Пересецкий // Прикладная эконометрика. — 2013 — N2. — 49-64.
- 4. Карминский, А.М. Вероятность дефолта банка и ее моделирование / А.М. Карминский, А.В. Костров, Т.Н. Мурзенков // Финансовая аналитика: проблемы и решения. — 2012 — N41. — 2-13.
- 5. Шамин, Д. Инструменты управления рисками - драйвер повышения финансовой устойчивости банков / Д. Шамин // Бухгалтерия и банки. — 2019 — N9. — С.53-56.
- 6. Прогнозирование дефолта коммерческих банков на основе вероятностной модели / Н. И. Яшина [и др.] // Экономический анализ: теория и практика. — 2017 — N12. — С.2376-2391.
- 7. Каяшева, Е.В. Моделирование вероятности дефолта предприятий микро- и малого бизнеса / Е.В. Каяшева // Финансовая аналитика: проблемы и решения. — 2014 — N17. — 44-56.
- 8. Цурова, Л.А. К вопросу о совершенствовании методики расчета достаточности капитала банка / Л.А. Цурова // Финансы и кредит. — 2003 — N1. — С.26-30.
- 9. Клаас, Я.А. Современные подходы к оценке финансовой устойчивости кредитной организации / Я.А. Клаас // Банковское дело. — 2012 — N8. — 60-64.
- 10. Поляков, К.Л. Моделирование устойчивости российских банков в период реформирования банковской системы / К.Л. Поляков, М.В. Полякова // Вопросы статистики. — 2017 — N12. — С.25-39.
Отзывы читателей
0