Nowadays enterprises operate in a rapidly changing macroeconomic environment, and this factor should be taken into account when forecasting a company's fi nancial statement as a whole, or some of its particular aspects. However, development of the company's fi nancial stability assessment model taking into account macroeconomic factors is hampered by the problem of inclusion in the model of some factors with frequency of measurement diff erent from that of the internal fi nancial performance. For example, currency rates and crude oil prices can change on a daily, weekly, or monthly basis. Changes in the key interest rate cannot be characterized as systematic, since the Central Bank can vary the key interest rate depending on market conditions. Meanwhile, fi nancial indicators of the company are published in the semi-annual and annual reports. This paper proposes an approach that aggregates macroeconomic factors, which means presenting a time series of each variable for each year, followed by the inclusion of polynomial coeffi cients in the fi nal model as reference variable characteristics. The weighted average is calculated for the key interest rate, where the weights are the days during which the rate is operated. Based on the data of 291 metallurgical industry enterprises of the Volga federal district for the period 2012-2014, a fi nancial stability assessment model has been built relying on the decision tree model using CRT (Classifi cation and Regression Tree). The accuracy of the model is approximately 86%. The decision tree structure has served as a basis for recommendations to optimize certain fi nancial indicators of operations to reach fi nancial stability.
В статье рассматривается проблема моделирования и прогнозирования отзыва лицензии банка в зависимости от показателей волатильности макроэкономических переменных. Актуальность этой проблемы обусловлена следующими причинами. Во-первых, Центральный Банк Российской Федерации на сегодняшний день проводит политику очистки банковского сектора от недобросовестных участников рынка предоставления банковских услуг и от банков со слабыми экономическими позициями. Во-вторых, сильные колебания в значениях макроэкономических переменных в течение предыдущих нескольких лет непременно сказываются на финансовом состоянии банка, что является основой для решения об отзыве лицензии. Цель статьи-разработка модели оценки вероятности отзыва лицензии у российского банка на основе его публичной финансовой отчетности с учетом волатильности макроэкономических переменных. Автором разработана логистическая регрессионная модель оценки вероятности отзыва лицензии у российского банка с учетом волатильности макроэкономических переменных. Для нивелирования эффекта мультиколлинеарности в данных используется RIDGE модификация логистической регрессионной модели с определенным алгоритмом задания штрафного коэффициента. Модель строится на данных официальной публичной банковской отчетности, о макроэкономических переменных, а также об отзывах лицензий Банком России. Для агрегирования информации и приведения ее в единый формат разработана информационно-логическая модель формирования информационной базы исследования. Полученная модель оценки вероятности отзыва лицензии у российского банка обладает высокой прогностической способностью. Гипотеза о статистическом отличии от нуля коэффициентов при показателях волатильности макроэкономических переменных принимается на уровнях значимости от 0.01 и выше. В статье делается вывод о том, что волатильность макроэкономических переменных оказывает существенное влияние на финансовое состояние банка. Банк России учитывает это при принятии решения об отзыве лицензии, так как финансовое состояние является одним из ключевых аспектов. Данный подход может быть использован контрагентами банка при оценивании его надежности. Ключевые слова: логистическая регрессия; мультиколлинеарность; волатильность макроэкономических переменных; формы банковской отчетности; вероятность отзыва лицензии; порог отсечения; статистика Колмогорова-Смирнова; распределение вероятностей
Stress testing as an instrument of risk evaluation is actively used in many international organizations, as well as by central banks in many countries. Some organizations (including the Bank of Russia) when conducting stress testing do not publish results of the tests, though they are interesting for the business community. They are reticent so to avoid causing panic on markets which could lead to a massive outflow of deposits from the banking sector as a whole or from some individual banks in particular. As a rule, stress testing is conducted relying on huge number of unpublished reporting forms, but the business community has no access to them. Only four reporting forms are presented on the Bank of Russia's website. In this paper we propose a simplified algorithm of credit risk stress testing of a banking cluster based on the four officially published reporting forms. The algorithm provides modelling of median values of banking variables depending on macroeconomic indicators, and subsequent retranslation of the received values for assessing the financial position of each bank included in the cluster. It is assumed that growth rates of banking indicators obtained from the econometrics models relying on median values are the same for each bank in the cluster. As of 1 January 2018, credit risk stress testing was conducted for 26 banks, nine of which are system-significant credit institutions. Within the stress testing, eight econometric time series models were developed. As a result, it was discovered that 11 out of 26 banks in the cluster will face certain difficulties regarding statutory requirements related to capital ratios or buffers.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.