ЭФФЕКТИВНОСТЬ ЧЕТЫРЕХ МЕТОДИК ОПРЕДЕЛЕНИЯ НАДЕЖНОСТИ БАНКОВ

EFFECTIVENESS OF FOUR METHODS FOR DETERMINING THE RELIABILITY OF BANKS

  1. Введение. Постановка задачи.

 

Задача работы -  экспериментально оценить эффективность четырех методик определения надежности банков по их балансам, определить наиболее эффективную методику и использовать ее для прогнозирования отзыва лицензии банка из-за его плохого финансового состояния.

Рассмотрены: методика В.В.Иванова (методика Экспресс-КАЛИПСО), методика В.С.Кромонова (упрощенный вариант), ее новая модификация, новая методика – S7-2. Актуальность темы очевидна: достаточно эффективная методика интересна для банков, не имеющих действующего кредитного рейтинга, для их партнеров, а также для их текущих и потенциальных вкладчиков.

Под надежными банками понимаются банки, заслуживающие от агентства «Эксперт РА» кредитный рейтинг по национальной шкале ruB- и выше. Класс надежных банков далее обозначается АВ. В данной работе надежные банки представлены банками, имеющими действующий рейтинг от агентства «Эксперт РА». Под ненадежными банками понимаются банки, заслуживающие отзыва лицензии из-за плохого финансового состояния  банка без упоминания факта предоставления недостоверной информации. Класс ненадежных банков далее обозначается ОТ3. В данной работе ненадежные банки представлены банками, у которых ЦБ РФ отозвал лицензию, а в приказе об отзыве среди причин есть упоминание плохого финансового состояния  банка и нет упоминания факта предоставления недостоверной информации.

         Эффективность понимается как процент правильных ответов при различении банков класса АВ от банков класса ОТ3 по значениям нескольких показателей, вычисленных по счетам балансов банков.

         В разделе 2 описаны методики В.В.Иванова и В.С.Кромонова. В разделе 3 описаны использованные реальные данные, определено пространство S7. В разделе 4 описана модификация методики В.С.Кромонова и приведены оценки эффективности этих трех методик. В разделе 5 изложена новая методика S7-2 и оценена ее эффективность. В разделе 6 рассмотрена задача прогнозирования отзыва лицензии банка из-за его плохого финансового состояния. В разделе 7 - выводы.

 

  1. Методики В.В.Иванова и В.С.Кромонова.

 

   Методика В.В.Иванова (Экспресс-КАЛИПСО)  использует четыре показателя (см. [1, 4]), которые вычисляются по счетам балансов банков:

И1 – общий риск платежеспособности;

И2 – общая сбалансированность;

И3 – общая ликвидность;

И4 – общий риск КАЛИПСО.

         Все четыре показателя измеряются в процентах. Чем больше значение И4, тем меньше надежность и финансовая устойчивость банка. Коррелированность значений показателей И14 оценивалась по данным 59 банков из табл. 1 и 2 (см. ниже). Значения коэффициента корреляции оказались большими: от 0.7 до 0.93. Поэтому далее из четырех показателей используется только И4.

Методика В.С.Кромонова (упрощенный вариант) использует семь показателей (см. [2]):

   К  – размер капитала банка;

  АР – размер работающих (доходных) активов;

  ЛА – ликвидные активы;

  ОВ – обязательства «до востребования»;

  СО – суммарные обязательства банка;

  ЗК – защищенный капитал;

  УФ – уставной фонд.

         Значение каждого из этих семи показателей вычисляется как сумма и разность нескольких счетов баланса банка. Далее вычисляются значения шести коэффициентов надежности банка:

     k1 = К/АР – генеральный коэффициент надежности;

     k2 = ЛА/ОВ – коэффициент мгновенной ликвидности;

     k3 = СО/АР – кросс- коэффициент;

     k4 = (ЛА + ЗК)/СО – генеральный коэффициент ликвидности;

     k5 = ЗК/К – коэффициент защищенности капитала;

     k6 = К/УФ – коэффициент фондовой капитализации прибыли.

 Значения этих коэффициентов для оптимального банка таковы: k1 = 1; k2 = 1; k3 = 3; k4 = 1; k5 = 1; k6 = 3. В общей формуле надежности делается приведение коэффициентов к соизмеримым величинам и придается удельный вес каждому коэффициенту. Итоговый балл надежности таков:

 

Q1=(k1/1)*45+(k2/1)*20+(k3/3)*10+(k4/1)*15+(k5/1)*5+(k6/3)*5   (1)

 

Чем больше значение Q1, тем больше надежность и финансовая устойчивость банка. Здесь эта методика используется в упрощенном варианте, без отсечек и функции Ф [2].

 

  1. Данные.

 

  Данные представляют классы надежных и ненадежных банков. В таблице 1 представлены 77 надежных банков (точнее, 77 балансов 69 банков): название и рейтинг банка, дата присвоения рейтинга, значение показателей И4, Q1 и Q2  (см. раздел 4). Рейтинги банкам были присвоены с 10.11.2015 по 25.07.2018. Шрифтом выделены значения И4, Q1, и Q2, дающие ошибочные решения. В последнем столбце приведены решения по методике S7-2 (см. раздел 5), ошибочные решения выделены шрифтом. В последней строке указано число ошибок для каждой методики в данной таблице.

 

Банк, рейтинг

Дата

И4

Q1

Q2

S7-2

Абсолют Банк ruA+                     

22.06.2016

73

34

101

AB

Абсолют Банк ruBBB-                                  

23.05.2018

65

25

85

AB

Авангард ruAA-                      

22.08.2016

16

61

141

AB

Аверс ruA-                                           

01.07.2018

62

24

79

AB

Аверс ruA++                        

30.09.2016

16

30

102

AB

Автоградбанк ruB++                                

10.11.2016

16

60

143

AB

Агросоюз ruB++                                   

14.10.2016

0

41

100

AB

Азиатско-Тихоокеанский Банк ruB            

29.12.2016

79

62

125

AB

АК Барс ruA-                                         

18.04.2018

44

24

84

AB

Актив Банк ruA                         

14.12.2015

16

33

88

AB

Актив Банк ruBBB-                                    

08.02.2018

16

37

90

AB

АктивКапитал Банк ruB++                          

11.11.2016

62

49

98

AB

Акцепт ruA+                       

05.09.2016

17

25

90

AB

Александровский ruA                 

13.07.2016

2

45

124

AB

Алмазэргиэнбанк ruA+             

10.10.2016

51

29

86

OT3

АлтайБизнес-Банк ruB++                           

16.01.2017

30

42

83

AB

Алтайкапиталбанк ruA                

01.07.2016

16

30

89

AB

БайкалИнвестБанк ruB++                            

18.07.2016

74

43

101

AB

Банк БКФ ruB++                                     

12.07.2016

57

53

123

AB

Банк Дом (быв.Российский Капитал) ruBВB-            

19.12.2017

89

26

60

OT3

Банк Жилищного Финансирования ruB                    

19.06.2018

73

45

113

AB

Банк Жилищного Финансирования ruB++               

02.12.2016

53

55

110

AB

Банк Зенит ruA-                                      

20.12.2017

93

30

76

AB

Банк Интеза ruA                                      

10.10.2017

0

27

77

AB

Банк Казани ruB++                               

11.11.2016

0

32

106

AB

Банк Премьер Кредит ruB                         

26.12.2016

0

64

132

AB

Банк Финсервис ruBBB+                                

17.04.2017

70

197

130

AB

Белгородсоцбанк ruBBB-                               

10.01.2018

16

30

94

AB

БКС — Инвестиционный Банк ruA     

26.10.2016

16

18

91

AB

Газпромбанк ruA++                 

30.03.2016

84

22

84

AB

Горбанк ruB-                                         

07.06.2018

16

79

88

OT3

Дальневосточный Банк ruBBB                           

07.06.2018

74

122

249

AB

Девон-Кредит ruA+                   

12.07.2016

16

33

119

AB

Джей энд Ти Банк ruA+               

17.06.2016

30

75

83

AB

Джей энд Ти Банк ruBBB                               

24.05.2018

54

41

71

OT3

Донкомбанк ruB++                                  

04.04.2016

16

33

101

AB

Евроазиатский Инвестиционный Банк ruB++          

24.10.2016

16

23

91

AB

Еврофинанс Моснарбанк     ruBBB                          

08.11.2017

85

56

143

AB

Екатеринбург ruBB+                                   

31.05.2018

16

62

136

AB

Енисей ruB+                                      

03.08.2016

88

63

75

AB

Запсибкомбанк ruA+               

05.08.2016

30

57

113

AB

Кетовский Коммерческий Банк     ruB-                     

09.07.2018

16

40

83

AB

Кольцо Урала ruB++                                 

08.06.2016

16

39

95

AB

Кольцо Урала ruBB+                                   

19.06.2018

24

36

91

AB

Кошелев-Банк ruB+                                    

29.06.2018

0

33

99

AB

Кранбанк ruB++                                    

10.11.2015

62

36

92

OT3

Кредит Урал Банк ruА+                                

05.06.2018

69

43

103

AB

Кредит Урал Банк ruA+              

17.06.2016

30

43

116

AB

КС Банк ruB++                                     

01.09.2016

16

37

109

OT3

Международный Коммерческий Банк ruB++             

29.12.2016

30

48

80

AB

Металлинвестбанк ruBBB                               

25.07.2018

83

46

105

AB

Московский Кредитный Банк     ruA-                       

04.05.2018

16

35

110

AB

Москоммерцбанк ruB                                    

31.05.2018

16

29

91

AB

Невастройинвест ruB++                             

30.11.2015

16

46

81

AB

Оренбург ruBB+                                      

29.12.2017

16

40

80

AB

Первоуральскбанк ruBB-                             

05.03.2018

16

43

119

AB

Петербургский Социальный Коммерческий Банк ruBB+     

25.07.2018

16

25

98

AB

Прайм Финанс ruB-                                  

04.05.2017

16

56

133

AB

Приморье ruBB-                                       

07.05.2018

84

59

123

AB

Примсоцбанк ruBВB+                                   

22.05.2018

0

80

185

AB

Российский Капитал ruA+            

02.09.2016

92

50

79

AB

Россия ruАА                                          

22.02.2018

49

271

523

AB

Роял Кредит Банк ruBВ-                                

21.12.2017

45

44

109

OT3

Руснарбанк ruBВB-                                    

24.05.2018

16

22

94

AB

СДМ-Банк ruА                                         

16.11.2017

16

59

151

AB

СДМ-Банк ruA+                  

18.08.2016

16

56

147

AB

СИАБ ruB+                                          

16.01.2018

92

38

92

OT3

Совкомбанк ruА                                       

30.05.2018

81

105

184

AB

Современный Коммерческий Инновационный Банк ruBВB+   

16.10.2017

92

32

65

OT3

Солид Банк ruB-                                      

09.06.2018

30

28

97

OT3

Союз ruBВ+                                           

24.07.2018

17

20

87

AB

Ставропольпромстройбанк     ruB+                         

05.05.2017

16

30

84

AB

Сургутнефтегазбанк ruА+                               

02.04.2018

16

33

96

AB

Хоум Кредит Банк ruА-                                

28.06.2018

30

47

105

AB

Центрально-Европейский Банк     ruB-                   

27.07.2018

30

60

18

OT3

Челиндбанк ruАА-                                      

20.11.2017

81

45

98

AB

Экси-Банк ruB                                       

05.03.2018

16

72

140

AB

Всего ошибок

 

15

0

3

11

 

Табл. 1.

 

В  таблице 2 представлены 54 ненадежных банка, таблица построена аналогично таблице 1. В графе «дата» указана дата отзыва лицензии. Лицензии были отозваны ЦБ РФ с 29.01.2015 по 20.07.2018.

 

Банк

Дата

И4

Q1

Q2

S7-2

АО «Айви Банк»                                                  

01.03.2017

30

63

113

OT3

АО «АктивКапитал Банк»                                                          

29.03.2018

33

47

99

OT3

АО «Акционерный Коммерческий Банк «АлтайБизнес-Банк»                           

19.01.2018

75

151

71

OT3

АО «Акционерный коммерческий банк «Северо-Западный 1 Альянс Банк»              

16.02.2017

84

118

69

OT3

АО «Анкор Банк Сбережений»                                                     

03.03.2017

98

48

65

OT3

АО «Банк «Советский»                                                           

03.07.2018

78

615

-2203

OT3

АО «Банк «Уссури»                                                               

25.05.2018

16

42

100

OT3

АО «Банк Экономический Союз»                                                   

13.03.2017

88

20

47

OT3

АО «Коммерческий Банк «Рублев»                                                  

27.06.2018

61

191

98

OT3

АО «Коммерческий банк «Северный Кредит»                                       

29.12.2017

16

47

115

OT3

АО «Русский Международный Банк»                                                

04.09.2017

93

38

71

OT3

АО «Тагилбанк»                                                                 

20.07.2018

74

76

168

OT3

АО «Торговый Городской Банк»                                                  

13.03.2017

85

89

115

OT3

БайкалБанк                                                      

18.08.2016

85

53

130

OT3

Банк «Пульс Столицы»    

13.04.2016

98

-3

8

OT3

БФГ-Кредит                                                     

27.07.2016

96

14

14

OT3

Ваш Личный Банк

29.01.2015

98

28

80

OT3

Век   

12.05.2016

42

16

65

OT3

Витязь         

16.11.2015

95

11

64

OT3

Выборг-Банк                                                       

07.09.2016

92

37

83

OT3

ЕвроситиБанк   

01.06.2016

81

38

96

OT3

ЗАО «Миллениум Банк»    

05.02.2016

95

-1

49

OT3

Интерактивный банк

26.04.2016

30

62

97

OT3

КБ «Мико-банк»   

24.03.2016

30

56

57

OT3

КБ «Экспресс-кредит» 

16.11.2016

74

33

104

OT3

Кредит-Москва                                                 

22.07.2016

61

54

137

OT3

Межрегиональный Банк Реконструкции   

17.06.2016

88

35

42

OT3

ОАО «Акционерный Коммерческий Банк «Мастер-Капитал»                            

20.02.2018

16

30

68

AB

ОАО «Акция»    

03.03.2016

84

40

61

OT3

ОАО АКБ «Капиталбанк»   

15.02.2016

74

53

109

AB

ООО «Коммерческий Банк «Конфидэнс Банк»                                         

13.04.2018

65

310

98

AB

ООО «Коммерческий банк «Лайт»                                                  

29.03.2018

54

48

95

OT3

ООО «Коммерческий банк «Международный строительный банк»                       

28.04.2017

93

45

28

OT3

ООО «Коммерческий банк «Уральский капитал»                                     

15.02.2018

88

101

69

OT3

ООО «Коммерческий банк содействия развитию торговли и снабжения «Информпрогресс»

15.05.2017

93

213

58

OT3

ООО «Международный коммерческий банк развития инвестиций и технологий (Центр)» 

29.05.2017

92

69

51

OT3

ООО «Сибирский Банк «Сириус»                                                   

23.01.2017

88

50

30

OT3

ООО «Сибирский банк реконструкции и развития»                                  

06.02.2018

75

-730

-1194

OT3

ООО «Сталь Банк»                                                              

10.07.2017

74

67

63

OT3

ООО «Татарстанский аграрно-промышленный банк»                                  

05.04.2017

95

3039

46

OT3

ООО КБ «Интеркоммерц Банк»    

08.02.2016

96

3

38

OT3

ПАО «Акционерный коммерческий банк «Акцент»                                    

18.05.2018

19

92

130

AB

ПАО «Акционерный коммерческий банк «Енисей»                                    

09.02.2017

99

40

70

OT3

ПАО «Банк «ВВБ»                                                                

09.04.2018

98

31

-49

OT3

ПАО «ИнтехБанк»                                                

01.02.2017

100

9

66

OT3

ПАО «Коммерческий Банк «Нефтяной Альянс»                                        

14.03.2017

99

-8

13

OT3

Пробизнесбанк

12.08.2015

93

25

97

OT3

Промэнергобанк                                                     

05.08.2016

98

25

84

OT3

ПЧРБ   

01.07.2016

99

-9

-26

OT3

Развитие                                                          

10.10.2016

80

51

49

OT3

Региональный Банк Сбережений

10.11.2015

30

17

52

OT3

Стратегия                                                      

21.07.2016

30

71

71

OT3

ФИА-Банк  

08.04.2016

85

22

56

OT3

Финансовый Стандарт   

08.06.2016

96

-12

15

OT3

Всего ошибок

 

15

42

20

4

 

Табл. 2.

 

В таблице 3 представлен 31 надежный банк. Рейтинги им присвоены с  июня 2017 по декабрь 2018.

 

Банк, рейтинг

Дата

И4

Q1

Q2

S7-2

Акцепт ruBBB+

06.09.2018

64

26

81

AB

Александровский ruB

06.07.2018

90

43

113

AB

Алмазэргиэнбанк ruBB-

23.11.2018

19

26

86

AB

Алтайкапиталбанк B+

26.12.2018

0

39

92

AB

Альфа-Банк ruАА

10.07.2018

50

30

94

AB

Ассоциация ruBBB

28.08.2018

0

66

144

AB

БКС Банк ruBBB+

20.12.2018

16

32

119

AB

Братский АНКБ ruBB

01.12.2018

21

27

101

AB

БыстроБанк ruBB

26.11.2018

93

107

104

AB

ВБРР (рег.3287) ruBBB-

23.05.2018

81

47

124

AB

Веста ruBB-

28.11.2018

65

39

95

AB

Владбизнесбанк ruBB

19.06.2018

16

37

90

AB

Внешфинбанк ruBB

01.12.2018

16

76

155

AB

Восточный Банк ruBB-

25.12.2018

30

93

89

AB

ВТБ(рег.1000) ruААА

03.07.2018

93

25

77

AB

Газпромбанк ruАА+

02.07.2018

59

26

91

AB

Запсибкомбанк ruBBB+

14.11.2018

62

53

109

AB

Земский Банк ruB-

01.12.2018

16

61

119

AB

Ижкомбанк ruB+

10.08.2017

16

38

110

AB

Инбанк ruBB

13.06.2018

30

25

87

AB

Камский коммерческий Банк ruBB+

07.06.2017

0

29

96

AB

Кетовский коммерческий Банк ruB-

09.07.2018

16

40

83

AB

КС Банк ruBBB-

23.05.2018

16

36

105

AB

Кубаньторгбанк ruB

24.05.2018

16

81

99

AB

Кузнецкий ruB

28.09.2018

22

31

105

AB

Курскпромбанк ruBBB+

16.11.2018

16

169

315

AB

Левобережный ruBBB+

03.12.2018

0

63

147

AB

Мегаполис Банк ruB

23.05.2018

19

43

125

AB

Металлинвестбанк ruBBB

25.07.2018

83

46

105

AB

МТС-Банк ruBBB-

18.07.2018

16

19

76

AB

МФК (рег.2618) ruB+

05.06.2018

91

29

85

AB

Всего ошибок

 

6

0

0

0

 

Табл. 3.

 

В таблице 4 представлены 20 ненадежных банков. Лицензии были отозваны с мая 2014 г. по июль 2019 г.

 

Банк

Дата

И4

Q1

Q2

S7-2

АО «Банк «Прайм Финанс» 

06.06.2019

95

30

73

OT3

АО «ГринКомБанк»  

07.2019

30

149

228

AB

АО «Коммерческий банк «Ассоциация»

29.07.2019

0

59

128

AB

АО «Коммерческий Банк «Банк торгового финансирования»

28.09.2018

53

35

125

AB

АО «Небанковская кредитная организация «Частный расчетно-кассовый центр»

12.07.2019

93

162

-42

AB

Еврокапитал-Альянс (Москва, рег. 2672)      

25.01.2019

74

81

51

OT3

ЗАО «Акционерный Тюменский коммерческий Агропромышленный банк»

19.12.2014

80

40

106

OT3

ЗАО «Коммерческий банк «Софрино»

02.06.2014

95

26

78

OT3

ОАО «АКБ «Радиан»

06.2014

85

48

82

OT3

ОАО «Банк «Народный кредит» 

09.10.2014

95

13

49

OT3

ОАО «Банк «Приоритет»

30.09.2014

40

32

122

OT3

ООО «Коммерческий Банк «Банк БФТ»

02.06.2014

30

19

79

OT3

ООО «Коммерческий банк «Взаимодействие»

06.06.2019

93

69

146

OT3

ООО «Коммерческий банк «Кутузовский»

26.05.2014

74

43

49

OT3

ООО «Коммерческий Банк «ПрестижКредитБанк»

26.11.2014

92

137

65

OT3

ООО «Небанковская кредитная организация «21 Век»

12.07.2019

93

33

32

OT3

ООО «Небанковская кредитная организация «Финансовые услуги»

10.2014

93

57202

-39

OT3

ООО КБ «Жилкредит»

19.07.2019

62

136

121

OT3

ПАО «Уральский Транспортный Банк»

25.10.2018

30

34

101

OT3

Центрально-Европейский Банк

24.08.2018

30

49

19

OT3

Ошибок

 

8

19

12

4

 

Табл. 4.

 

Для каждого банка из  таблиц 1-4 измерялись значения показателей k1-k6 и И4. Для надежных банков измерения делались на первое число того месяца, в который был присвоен рейтинг. Для ненадежных банков измерения делались на момент последней публикации баланса банка [4].

Таким образом, каждый банк представлен одним вектором из 7 чисел: k1-k6, И4. Далее пространство из этих измерений будем обозначать как S7.

Данные таблиц 1 и 2 используются для обучения, т.е. как учебные, а таблиц 3 и 4 – для экзамена. Экзамен (контроль) проводится для оценки эффективности методики для «новых» банков, не участвовавших в обучении.  

 

 

  1. Эффективность методик В.В.Иванова и В.С.Кромонова.

 

На рис. 1 представлена гистограмма значений показателя И4 по методике В.В.Иванова. Штрихпунктирная и непрерывная линии использованы для данных из табл. 1 (класс АВ) и табл. 2 (класс ОТ3), соответственно. Вертикальной пунктирной линией показана оптимальная для этих данных граница. Оптимальность понимается как минимум числа ошибок на используемых данных. Оптимальное граничное значение равно 73.50, оно найдено здесь по данным табл.1 и 2. Вектора, для которых значение И4 меньше этой границы,  относим к классу АВ, остальные – к классу ОТ3. Для 131 вектора из таблиц 1 и 2 такое решение дает 30 ошибок (=23%). Из них 15 ошибок – на классе АВ и 15 – на классе ОТ3. Соответственно, эффективность методики на учебных данных – 77%. На контрольных данных – табл. 3 и 4 – 14 ошибок, эффективность – 73%.

 http://meridian-journal.ru/uploads/2020/06/4369-5.PNG

Рис. 1.

 

На рис. 2 представлена гистограмма значений итогового балла надежности по упрощенной методике В.С.Кромонова - Q1. Рис. 2 построен аналогично рис. 1. Оптимальное граничное значение равно 17.65, оно найдено по данным табл.1 и 2. Вектора, для которых значение Q1 меньше этой границы,  относим к классу ОТ3, остальные – к классу АВ. Для 131 вектора из таблиц 1 и 2 такое решение дает 42 ошибки (=32%). Все ошибки – на классе ОТ3. Соответственно, эффективность методики на учебных данных – 68%. На контрольных данных – табл. 3 и 4 – 19 ошибок, эффективность – 63%.

 

Рис. 2.

 

В нескольких работах, например [3], предполагалась возможность повысить эффективность методики В.С.Кромонова за счет поиска других весов. Здесь такой поиск был выполнен на тех же данных для пространства S7:

 

Q2 = j1*0.00 - j2*1.00 + j3*0.05 + j4*0.00 + j5*0.00 + j6*0.05 – И4*0.05      (2)

 

Здесь ji =100*(ki-vi)/(wi-vi), i=1-6, vi и wi – минимальное и максимальное значение коэффициента надежности ki по объединенным данным таблиц 1 и 2, соответственно. Значения vi и wi представлены в табл. 5. Q2 - модификация методики В.С.Кромонова.

 

i

    1

     2   

   3    

   4  

    5

     6

v

-0.27

0.01   

0.10   

0.04  

-1.36

-795.08

w

30.60

152.08   

3.40  

13.50   

8.37 

155.26

Табл. 5.

 

Переход от ki к ji приводит значения к единому масштабу: от 0 до 100. Используемые в (2) веса найдены здесь как оптимальные. На рис. 3 представлена гистограмма значений Q2, построенная аналогично гистограмме на рис. 1. Оптимальное граничное значение на рис. 3 равно 71.14. Вектора, для которых значение Q2 больше этой границы,  относим к классу АВ, остальные – к классу ОТ3. Для Q2 решение на тех же 131 векторах дает   23 ошибки (=18%), из них 3 ошибки на классе АВ и 20 - на классе ОТ3. Эффективность методики на учебных данных – 82%. Повышение эффективности Q2 по сравнению с Q1 достигнуто за счет добавления показателя И4 и поиска оптимальных весов. На контрольных данных – табл. 3 и 4 – 12 ошибок, эффективность – 76%.

 

Рис. 3.

 

 

  1. Методика S7-2 и оценка ее эффективности.

 

          Методика S7-2 основана на анализе кластеров. В начальном варианте такой анализ описан в [5]. Каждый банк представлен одним вектором в пространстве S7. Для любой пары таких векторов можно измерить расстояние между ними, например, с помощью евклидовой метрики с весами. Расстояние между похожими векторами будет малым, а между непохожими – большим. Теперь можно отобразить каждый вектор из пространства S7 на плоскость и отметить его положение на плоскости символом. Каждому вектору будет соответствовать один символ на плоскости. При этом можно постараться расставить эти символы так, чтобы расстояние между двумя любыми символами на плоскости было примерно равным расстоянию между соответствующими им векторами в пространстве S7.

Тогда при малой ошибке аппроксимации расположение символов на плоскости показывает расположение векторов в пространстве S7: близкие символы говорят о близости (сходстве) соответствующих им векторов и, следовательно, балансов банков. Обратное тоже верно: далекие символы говорят о несхожести соответствующих им векторов и балансов.

Таким образом, расположение символов на плоскости есть как бы зеркало, в котором отражается расположение векторов (и соответствующих им балансов банков) в пространстве S7. Поэтому пользователь, глядя на плоскость, может легко делать вывод о сходстве или различии балансов банков. Если символы, соответствующие банкам одинаковой надежности, расположены на плоскости достаточно кучно (то есть образуют кластеры), то пользователь может провести на плоскости границы, разделяющие области расположения надежных и ненадежных банков.

Этап обучения состоит в поиске оптимального набора весов, построении плоскости, определении кластеров и проведении границ. Этот этап проведен по данным таблиц 1 и 2 (131 вектор).

Этап экзамена (контроля) проводится для оценки эффективности методики на векторах «новых» банков, не участвовавших в обучении.  При проведении экзамена «новые» вектора отображаются на плоскость, построенную на этапе обучения. Положение символов, соответствующих таким «новым» векторам, позволяет судить о сходстве балансов «новых» банков с балансами «старых». Также можно оценивать надежность «новых» банков по попаданию соответствующих им символов в области, выделенные границами. Этап экзамена проведен по данным таблиц 3 и 4 (51 вектор).

На рис. 4 показано расположение символов, соответствующих банкам из таблиц 1 и 2. Символ А использован для надежных банков (табл. 1), символ О – для ненадежных (табл. 2). Расположение символов на плоскости позволило провести границу области - многоугольника, отделяющую надежные и ненадежные банки. Область внутри многоугольника занята векторами класса АВ, вне многоугольника – класса ОТ3. Для вычисления расстояний между векторами в пространстве S7 использована евклидова метрика с оптимальными весами: 0.2 0.4  0.8  0.1  0.2  0  0.7 для k1-k6, И4, соответственно. Эффективность методики на учебных данных – 89%.

 

Рис. 4.

 

На «контрольных» данных (табл. 3 и 4) было 4 ошибочных решения (8%). Эффективность методики S7-2 составила 92%.

 

  1. Прогноз отзыва лицензии.

 

         Результаты раздела 5 позволяют рассмотреть задачу прогнозирования отзыва лицензии банка из-за его плохого финансового состояния. Такой прогноз можно делать по решениям «надежный – ненадежный» за несколько месяцев, например, за год.

         В табл. 6 и 7 представлены банки из табл. 3 и 4, соответственно. В столбце «12 месяцев» даны цепочки из 12 решений по методике S7-2, по одному за каждый месяц. Последнее решение в цепочке – за месяц, указанный в графе «Дата». Первое  решение в цепочке – за 11 месяцев назад от указанной даты. Решения за класс надежных банков обозначены символом А, за класс ненадежных банков – символом О.

Например, в табл. 6 для Алмазэргиэнбанка последнее решение в цепочке – за ноябрь 2018 г., первое решение – за декабрь 2017 г. Решения за период с  декабря 2017 г. по июль 2018 г. были за класс ненадежных банков, а с августа по ноябрь 2018 г. включительно – за класс надежных банков.

         В графе «М» указано, за сколько месяцев до даты, указанной в графе «Дата», был дан прогноз отзыва лицензии. Такой прогноз дается после двух подряд решений за класс ненадежных банков. Прогноз отзывается после двух подряд решений за класс надежных банков. Для Алмазэргиэнбанка прогноз отзыва лицензии был дан в феврале 2018 г. и отозван в октябре 2018 г. Для надежных банков из табл. 6 такой прогноз давался для 4 банков, для ненадежных из табл. 7 – для 15 банков.

 

Банк, рейтинг

Дата

12 месяцев

M

Акцепт ruBBB+

06.09.2018

AAAAAAAAAAAA

0

Александровский ruB

06.07.2018

AAAAAAAAAAAA

0

Алмазэргиэнбанк ruBB-

23.11.2018

OOOOOOOOAAAA

10

Алтайкапиталбанк B+

26.12.2018

AAAAAAAAAAAA

0

Альфа-Банк ruАА

10.07.2018

AAAAAAAAAAAA

0

Ассоциация ruBBB

28.08.2018

AAAAAAAAAAAA

0

БКС Банк ruBBB+

20.12.2018

AAAAAAAAAAAA

0

Братский АНКБ ruBB

01.12.2018

AOAAAAAAAAAA

0

БыстроБанк ruBB

26.11.2018

AAAAAAAAAAAA

0

ВТБ(рег.1000) ruААА

03.07.2018

AAAAAAAAAAOA

0

Веста ruBB-

28.11.2018

AOAAAAAAAAAA

0

Владбизнесбанк ruBB

19.06.2018

AAOAAAAOAAAA

0

Внешфинбанк ruBB

01.12.2018

OOAOAAAOAAAA

10

Восточный Банк ruBB-

25.12.2018

OAOAOOAOOAAA

6

ВБРР (рег.3287) ruBBB-

23.05.2018

AAAAAAAAAAAA

0

Газпромбанк ruАА+

02.07.2018

AAAAAAAAAAAA

0

Запсибкомбанк ruBBB+

14.11.2018

AAAAAAAAAAAA

0

Земский Банк ruB-

01.12.2018

AAAAAAAAAAAA

0

Ижкомбанк ruB+

10.08.2017

OAAAAAAOAAAA

0

Инбанк ruBB

13.06.2018

AAAAAAAAAAAA

0

КС Банк ruBBB-

23.05.2018

OAAAAAAAAAAA

0

Камский коммерческий Банк ruBB+

07.06.2017

OOOAAAAAAAAA

10

Кетовский коммерческий Банк ruB-

09.07.2018

AAAAAAAAAAAA

0

Кубаньторгбанк ruB

24.05.2018

AAAAAAAAAAAA

0

Кузнецкий ruB

28.09.2018

AAAAAAAAAOAA

0

Курскпромбанк ruBBB+

16.11.2018

AAAAAAAAAAAA

0

Левобережный ruBBB+

03.12.2018

AAAAAAAAAAAA

0

МТС-Банк ruBBB-

18.07.2018

AAAAAAAOAAAA

0

Мегаполис Банк ruB

23.05.2018

AOAAAOAAAAAA

0

МФК (рег.2618) ruB+

05.06.2018

AAAAAAAAAAAA

0

Металлинвестбанк ruBBB

25.07.2018

AAAAAAAAAAAA

0

 

Табл. 6.

 

 

 

Банк

Дата

12 месяцев

M

Еврокапитал-Альянс (Москва, рег. 2672)       

25.01.2019

OOOOOOOOOOOO

10

ПАО «Уральский Транспортный Банк»

25.10.2018

AAAAAAAAOOOO

2

АО «Коммерческий Банк «Банк торгового финансирования»

28.09.2018

AAAAAAAAAAAA

0

Центрально-Европейский Банк

24.08.2018

AAAOOAAAOOOO

7

АО «ГринКомБанк»

07.2019

AAAAAAAOAAAA

0

АО «Коммерческий банк «Ассоциация»

07.2019

AAAAAAAAAAAA

0

ООО КБ «Жилкредит»

07.2019

AAAAAOOOOOAO

5

ООО «Небанковская кредитная организация «21 Век»

07.2019

OOOOOOOOOOOO

10

АО «Небанковская кредитная организация «Частный расчетно-кассовый центр»

07.2019

OAAAAAOAAAOA

0

ООО «Коммерческий банк «Взаимодействие»

06.2019

AOOOAAAOOOOO

9

АО «Банк «Прайм Финанс» 

06.2019

AOOAOOOOOAOO

9

ЗАО «Акционерный Тюменский коммерческий Агропромышленный банк»

12.2014

AOAOOAOOAOOO

7

ООО «Коммерческий Банк «ПрестижКредитБанк»

11.2014

OAAAAAAAAAOO

0

ООО «Небанковская кредитная организация «Финансовые услуги»

10.2014

OOOOOOOOOOAO

10

ОАО «Банк «Народный кредит» 

10.2014

OOAAAAAAAAAO

10

ЗАО «Коммерческий банк «Софрино»

06.2014

OOOOOOOOOOOO

10

ООО «Коммерческий Банк «Банк БФТ»

06.2014

OOOOOOOAAAAO

10

ОАО «Банк «Приоритет»

09.2014

OOOOOOOOOOOO

10

ОАО «АКБ «Радиан»

06.2014

OOOOOOOOAOOO

10

ООО «Коммерческий банк «Кутузовский»

05.2014

OOOOOOOAOOOO

10

 

Табл. 7.

 

         Среднее значение в графе М табл. 7 равно 6. Т.о. для банков из табл. 7 прогноз отзыва лицензии дается в среднем за 6 месяцев до отзыва.

 

 

  1. Выводы.

 

Экспериментально оценена эффективность четырех методик определения надежности банков: методики В.В.Иванова, методики В.С.Кромонова (упрощенный вариант) и ее новой модификации, новой методики S7-2. Все методики используют показатели, вычисленные по балансам банков. Всего рассмотрены балансы 184 банков. Методики оценивались по способности различать надежные банки от ненадежных, т.е. принимать решение надежный - ненадежный.

         Эффективность методики В.В.Иванова на учебных данных (131 банк) - 77%,  на контрольных данных (51 банк) – 73%; эффективность методики В.С.Кромонова - 68% и 63%; эффективность ее модификации – 82% и 76%; эффективность методики S7-2 – 89% и 92%. Т.о. методика S7-2 наиболее эффективна для практики.

         Методика S7-2 позволяет прогнозировать отзыв лицензии банка в среднем за 6 месяцев до отзыва.

 

         Литература

 

  1. В.В.Иванов. Анализ надежности банка: Практическое пособие. Москва, ООО «Русская деловая литература». 1996. С.252-255.
  2. Методика составления рейтингов надежности банков//«Профиль», ежемесячное банковское приложение. 1998. №20. С.15-16.
  3. Годжаева Э. Методические подходы к определению надежности российских банков//РИСК: ресурсы, информация, снабжение, конкуренция. 2011. №3. С.466-473.
  4. www.analizbankov.ru.
  5. Самойленко Д.Н., Чижов А.П. Объективность рейтингов: метод АСРБ. Сходство балансов как инструмент оценки надежности банков//Биржевые ведомости. 1995. №27. С.14.

 

 

         Literatura:

  1. V.Ivanov. Analiz nadezhnosti banka: Prakticheskoe posobie. Moskva, OOO “Russkaja delovaja literatura”. 1996. S.252-255.
  2. Metodika sostavlenija rejtingov nadezhnosti bankov//”Profil”, ezhemesjachnoe bankovskoe prilozhenie. 1998. N20. S.15-16.
  3. Godzhaeva Je. Metodicheskie podhody k opredeleniju nadezhnosti rossijskih bankov. //RISK: resursy, informacija, snabzhenie, konkurencija. 2011. N3. S.14.
  4. analizbankov.ru.
  5. Samojlenko D.N., Chizhov A.P. Ob#ektivnost’ rejtingov: metod ASRB. Shodstvo balansov kak instrument ocenki nadezhnosti bankov. //Birzhevye   1995. N27. S.14.