Доценко О.С.кандидат экономических наук, доцент кафедры бухгалтерского учета, анализа и аудита, Севастопольский государственный университет, Севастополь, Российская Федерация plakiddin@mail.ru ORCID id: отсутствует SPIN-код: 8275-6226
Предмет. Исследование направлено на расширение способов анализа деятельности банков. Акцент сделан на возможности прогнозной и рейтинговой оценок принципов деятельности отдельно взятого банка и построении однородных классификаций банков с точки зрения принципов их работы в современных условиях. Предметом исследования являются процедуры прогнозирования временных рядов и статистико-математического анализа банковской деятельности. Цели. Совершенствование способов анализа и прогнозирования принципов деятельности банка с помощью методик АRIMA, геометрического представления показателей деятельности банка в пространстве, рейтингового оценивания надежности банков. Методология. Комплекс статистических и математических приемов: статистическое наблюдение, метод группировки банков по отдельным показателям и по комплексу показателей с применением кластерного, векторного и рейтингового способов анализа, метод анализа временных рядов и взаимосвязей между показателями. Результаты. Сделан прогноз принципов работы банка с использованием геометрического представления его параметров, что позволило оценить стабильность этого банка на протяжении исследуемого периода. Разработана рейтинговая таблица банков по комплексу показателей. Приемы такого анализа могут быть использованы руководством банков, клиентами и контрагентами банковских учреждений при выборе наиболее надежного банка. Выводы. Представленная методика прогрессивнее известных ранее приемов. Геометрическое преобразование параметров деятельности банков существенно упрощает процедуру построения рейтингов их надежности и позволяет комплексно исследовать механизмы работы банков. Использование метода ARIMA при оценке этих механизмов позволяет более точно подогнать к исходному временному ряду оптимальную модель с учетом всех тонкостей. Это способствует наиболее информативному прогнозу о степени надежности банков даже при неярко выраженном исходном тренде и наличии сезонных сдвигов в условиях постоянно меняющейся социально-политической и экономической ситуации в государстве.
Петров А.Ю., Петрова В.И. Комплексный анализ финансовой деятельности банка. М.: Финансы и статистика, 2007. 560 с.
Долан Э.Дж., Кэмпбелл К.Д., Кэмпбелл Р.Дж. Деньги, банковское дело и денежно-кредитная политика. М.: Профико, 1993. 446 с.
Ильина С.И. Пути совершенствования анализа финансового состояния банка в нестабильных экономических условиях // Проблемы современной науки и образования. 2016. № 31. С. 60–64. URL: Link
Головач Н.А., Заховай В.Б., Захожай К.В., Казак О.О. Інформаційно-аналітичне забезпечення економічної безпеки (статистичний аспект). Наукові праці МАУП, 2014, № 42, pp. 158–162.
Семенова Х.А. Статистическая оценка финансового состояния банка // Новая наука: теоретический и практический взгляд. 2016. № 117-3. С. 158–161.
Rose P.S. Commercial Bank Management. Boston, McGraw-Hill/Irwin, 2002, 803 p.
Синки Дж.Ф. Финансовый менеджмент в коммерческом банке и в индустрии финансовых услуг. М.: Альпина Паблишер, 2017. 1018 с.
Porter R.S. Introduction to Banking Regulation, Supervision and Bank Analysis. EDI, World Bank, 1993, 104 p.
Филимонов С.В. Проблемы информационного обеспечения анализа финансового состояния коммерческого банка // Экономика и управление: проблемы, решения. 2016. Т. 2. № 5. С. 150–153.
Мельников К.В. Методический подход к оценке финансового состояния коммерческого банка // Научный альманах. 2016. № 10-1. С. 227–229. URL: Link
Саблина Е.А. Статистическая оценка состояния банковской системы России после кризиса // Вопросы статистики. 2011. № 7. С. 68–76.
Demirguc-Kunt A., Detragiache E. The Determinants of Banking Crises in Developing and Developed Countries. IMF Staff Papers, 1998, vol. 45, iss. 1, pp. 81–109. URL: Link
Kaminsky G., Reinhart C. The Twin Crises: The Causes of Banking and Balance-of-Payments Problems. The American Economic Review, 1999, vol. 89, iss. 3, pp. 473–500. URL: Link
Волков А.В. Прогнозирование показателей деятельности коммерческого банка с учетом факторов внешней среды на примере Сбербанка // ФӘн-наука. 2012. № 3. С. 25–30.
Chincarini L., Asherie N. An Analytical Model for the Formation of Economic Clusters. Regional Science and Urban Economics, 2008, vol. 38, iss. 3, pp. 252–270. URL: Link
Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ. М.: Физматгиз, 1963. 500 с.
Кендалл М., Стюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976. 736 с.
Майба В.В. Кластерна структура банківської системи України. In: Прикладна статистика: проблеми теорії та практики. Київ, Інформаційно-аналітичне агентство, 2008, pp. 463–474.
Харкевич А.А. Борьба с помехами. М.: Наука, 1965. 274 с.
Колмогоров А.Н. Основные понятия теории вероятностей. М.: Наука, 1974. 119 с.
Аникина И.Д., Толстель М.С., Гукова А.В., Киров А.В., Годжаева Э.С. Показатели надежности коммерческого банка в условиях экономической нестабильности // Современные проблемы науки и образования. 2015. № 1. Ч. 1. С. 774. URL: Link
