Концепция моделирования и прогнозирования вероятности отзыва лицензии российских банков
Аннотация
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 г., 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.
Об авторах
Давит Саакович Биджоян
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Россия
Россия
Татьяна Кирилловна Богданова
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Россия
Россия
Список литературы
1. Биджоян Д.С. Подход к прогнозированию финансового состояния предприятия с учетом изменения макроэкономических показателей // Аудит и финансовый анализ. 2016. № 4. С. 195-200.
2. Биджоян Д.С. Прогнозирование вероятности отзыва лицензий российских банков // Стратегическое планирование и развитие предприятий: материалы Восемнадцатого всероссийского симпозиума / под ред. Г.Б. Клейнера. Секция 5. М.: ЦЭМИ РАН, 2017. С. 911-914.
3. Карминский А.М., Костров А.В., Мурзенков Т.Н. Моделирование вероятности дефолта банков с использованием эконометрических методов: препринт. М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2012.
4. Пересецкий А.А. Модели причин отзыва лицензии российских банков: препринт. М.: Российская экономическая школа, 2010.
5. Пересецкий А.А., Копылов А.В., Карминский А.М., Головань С.В. Модели вероятности дефолта российских банков I. Предварительное разбиение банков на кластеры: препринт. М.: Российская Экономическая Школа, 2003.
6. Bidzhoyan D., Bogdanova T. Modelling the financial stability of an enterprise taking into account macroeconomic indicators // Journal of Business Informatics. 2016. Vol. 8. № 3.
7. Calabresse R., Giudici P. Estimating bank default with GEV models, Estimating bank default with generalized extreme value model // DEM Working papers. Preprint № 35. Pavia, 2013.
Рецензия
Для цитирования:
Биджоян Д.С., Богданова Т.К. Концепция моделирования и прогнозирования вероятности отзыва лицензии российских банков. Экономическая наука современной России. 2017;(4):88-102.
For citation:
Bidzhoyan D.S., Bogdanova T.K. The Concept of Modeling and Forecasting the Probability of Revoking a License of Russian Banks. Economics of Contemporary Russia. 2017;(4):88-102. (In Russ.)
Просмотров: 334
Послать статью по эл. почте 