| Постоянная ссылка (СИД2) |
J2235336116 |
| Название |
Моделирование риска дефолта российских банков, 2015-2020 гг |
| Автор |
Щепелева М. А. |
| Автор |
Тусипкалиев К. |
| Автор |
Столбов М. И. |
| Источник |
Экономическая наука современной России/ Всероссийский институт научной и технической информации РАН |
| Страницы/Объём |
101-124 |
| Сокращ. назв. источника |
Экон. наука соврем. России/ ВИНИТИ РАН |
| Год |
2024 |
| Номер |
2 |
| Адрес в Интернет |
http://elibrary.ru/item.asp?id=68510601 |
| Постоянная ссылка (СИД) |
J22353361 |
| Ключевые слова (авторские) |
банковский дефолт%кредитный рейтинг%логистическая регрессия%методы машинного обучения%регрессия Кокса |
| Дата регистрации в ВИНИТИ |
01.08.2024 |
| Место хранения |
Удаленный доступ. Эл. регистр. НЭБ |
| Язык текста |
русский |
| Язык резюме |
английский |
| Аннотация |
Исследование посвящено моделированию вероятности дефолта российских банков на данных за период 2015-2020 гг. Исследований дефолтов российских банков после 2015 г. сравнительно немного. Наша работа призвана восполнить этот пробел. Цель исследования состоит в выявлении переменных, статистически значимо влияющих на риск дефолта российских банков в условиях относительно стабильного развития российской экономики (2015-2020 гг.) без таких внешних шоков, как COVID-19 или международные санкции. Используется комплексный подход к моделированию риска дефолтов банков. Модельный аппарат представлен логит-, пробит-моделями, а также регрессией Кокса. В качестве объясняющих переменных использовались индикаторы, характеризующие различные аспекты функционирования кредитных организаций (в соответствии с методологией CAMELS), а также макроэкономические переменные. Наиболее значимыми предикторами дефолта оказались норматив достаточности капитала Н1, чистые активы банка, отношение кредитного портфеля к активам, обеспеченность кредитного портфеля имуществом, отношение выданного количества межбанковских кредитов к активам, а также инфляция (INF) и цена закрытия индекса Московской биржи (MOEXIN). В целом полученные результаты согласуются с системой показателей устойчивости коммерческих банков CAMELS, при этом влияние общих макроэкономических показателей оказывается незначимым. Результаты исследования представляют интерес для регулятора в целях текущего надзора и предупреждения риска дефолта, самих кредитных организаций с целью построения внутренних систем мониторинга финансовой устойчивости и участников финансового рынка для выбора наиболее устойчивых компаний с точки зрения инвестирования и размещения средств. Дальнейшие направления исследования связаны с включением в анализ кризисного периода и сравнением значимых предикторов в кризис и в стабильный период развития экономики, а также с использованием альтернативных методов, в частности, алгоритмов машинного обучения |
| Тематический раздел |
Экономика промышленности |
|