Яшина Н.И.доктор экономических наук, профессор кафедры финансов и кредита, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, Нижний Новгород, Российская Федерация sitnicof@mail.ru
Макарова С.Д.кандидат экономических наук, доцент кафедры финансов и кредита, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, Нижний Новгород, Российская Федерация makarovasd@iee.unn.ru
Макаров И.А.аспирант кафедры финансов и кредита, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, Нижний Новгород, Российская Федерация makartolk@mail.ru
Отделкина А.А.ассистент кафедры математического моделирования экономических процессов, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, Нижний Новгород, Российская Федерация otdalla@gmail.com
Предмет. Оценка эффективности функционирования коммерческих банков с помощью эконометрической модели дефолта. Предлагаемая работа представляет собой практический подход к оценке вероятности банкротства коммерческого банка в условиях функционирования современной экономики России. Цели. Построение эконометрической модели дефолта с набором факторов (показателей), позволяющих осуществлять раннее прогнозирование возможного дефолта коммерческого банка на основании изменения значений в годовой период, предшествующий дефолту. Методология. В качестве базового подхода используется метод эконометрического моделирования вероятности дефолта, в основе которого лежит оценка финансовой устойчивости коммерческих банков. Отличительной особенностью проведенного исследования является использование множественного корреляционно-регрессионного анализа макро- и микроэкономических показателей. Макропоказатели позволяют учесть влияние внешних факторов на финансовую устойчивость коммерческих банков. Использование микропоказателей, которые отражаются в официальной отчетности коммерческих банков, обеспечивает объективность проводимых расчетов. Результаты. Построена эконометрическая модель для прогнозирования возможного негативного сценария функционирования коммерческих банков, исходя из оценки их финансовой устойчивости. Сформирован набор показателей, позволяющих провести раннюю диагностику дефолта банка со значимой степенью вероятности. Полученные результаты позволяют с временным лагом в один год прогнозировать развитие возможных негативных процессов в деятельности коммерческого банка. Выводы. Разработанная модель дает возможность обобщить и актуализировать исследования отечественных и зарубежных экономистов применительно к особенностям функционирования российских банков. Предложенный метод ранней диагностики кризисного состояния коммерческих банков позволит принимать своевременные меры по укреплению их финансовой устойчивости и минимизации вероятности банкротства.
Тарасенко К.Ю. Некоторые проблемы управления финансовой устойчивостью коммерческих банков // Сибирский торгово-экономический журнал. 2009. № 9. С. 91–96.
Татаринова Л.В. Методические подходы к оценке финансовой устойчивости коммерческого банка. Иркутск: БГУЭП, 2013. 132 с.
Федорова Е.А., Гиленко Е.В., Довженко С.Е. Модели прогнозирования банкротства: особенности российских предприятий // Проблемы прогнозирования. 2013. № 2. С. 85–92.
Трошин В.А. Проблематика оценки финансовой устойчивости коммерческого банка // Молодой ученый. 2014. № 10. С. 263–266.
Зубарев А.В. Факторы устойчивости российских банков во время кризиса 2008–2009 годов // Экономическая политика. 2012. № 4. С. 126–142.
Зубарев А.В. Трансформация теоретических моделей банковских дефолтов в ходе мирового финансового кризиса // Российский внешнеэкономический вестник. 2013. № 10. С. 89–98.
Яшина Н.И., Макарова С.Д., Макаров И.А. и др. Теоретические и методологические аспекты управления капиталом коммерческих банков: монография. Нижний Новгород: НГПУ, 2016. 190 с.
Яшина Н.И., Макарова С.Д., Макаров И.А. Управление собственным капиталом кредитных организаций: особенности формирования и пути совершенствования // Деньги и кредит. 2015. № 1. С. 38–41.
Ендовицкий Д.А., Любушин Н.П., Бабичева Н.Э. Ресурсоориентированный экономический анализ: теория, методология, практика // Экономический анализ: теория и практика. 2013. № 38. С. 2–8. URL: Link
Ендовицкий Д.А., Любушин Н.П., Бабичева Н.Э., Купрюшина О.М. От оценки финансового состояния организации к интегрированной методике анализа устойчивого развития // Экономический анализ: теория и практика. 2016. № 12. С. 42–65. URL: Link
Любушин Н.П., Бабичева Н.Э., Игошев А.К., Кондрашова Н.В. Моделирование устойчивого развития экономических систем различных иерархических уровней на основе ресурсоориентированного подхода // Экономический анализ: теория и практика. 2015. № 48. С. 2–12. URL: Link
Емельянов А.М., Брюхова О.О. Исследование причин отзыва лицензий у российских коммерческих банков в посткризисный период (2010–2011) // Экономика и математические методы. 2015. Т. 51. № 3. С. 41–53.
Карминский А.М., Костров А.В. Моделирование вероятности дефолта российских банков: расширенные возможности // Журнал Новой экономической ассоциации. 2013. № 1. С. 64–86.
Карминский А.М., Столбов М.И. Оценка взаимосвязи финансовой устойчивости и системного риска крупнейших российских банков // Корпоративные финансы. 2016. № 1. С. 77–87.
Diamond D.W., Dybvig P.H. Bank Runs, Deposit Insurance, and Liquidity. Journal of Political Economy, 1983, vol. 91, iss. 3, pp. 401–419. URL: Link
Ennis H.M., Keister T. Bank Runs and Institutions: The Perils of Intervention. The American Economic Review, 2009, vol. 99, iss. 4, pp. 1588–1607. URL: Link
Ennis H.M., Keister T. Banking Panics and Policy Responses. Journal of Monetary Economics, 2010, vol. 57, iss. 4, pp. 404–419. URL: Link
Temzelides T. Evolution, Coordination, and Banking Panics. Journal of Monetary Economics, 1997, vol. 40, iss. 1, pp. 163–183. URL: Link00033-0
Ioannidis C., Pasiouras F., Zopounidis C. Assessing bank soundness with classification techniques. Omega, 2010, vol. 38, iss. 5, pp. 345–357. URL: Link
Макарова С.Д., Макаров И.А. Подходы к определению финансовой устойчивости коммерческих банков // Фундаментальные и прикладные научные исследования: актуальные вопросы, достижения и инновации. Пенза: Наука и Просвещение, 2016. С. 186–192.
Blank S., Dovern J. What macroeconomic shocks affect the German banking system? Analysis in an integrated micro-macro model. Journal of Financial Economic Policy, 2010, vol. 2, iss. 2, pp. 126–148. URL: Link
Simons D., Rolwes F. Macroeconomic default modeling and stress testing. International Journal of Central Banking, 2009, vol. 5, iss. 3, pp. 177–204.
