Помощь студентам в учебе
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МОДЕЛЕЙ НАДЕЖНОСТИ БАНКОВ В УСЛОВИЯХ ГЛОБАЛЬНОЙ НЕСТАБИЛЬНОСТИ
|
Аннотация
ВВЕДЕНИЕ 3
1 Теоретические основы деятельности кредитных организаций 6
1.1 Понятие и сущность кредитных организаций 6
1.2 Состояние банковской системы на период 2014 - 2024 года 8
1.3 Надежность банков и волатильность 12
1.4 Зарубежные подходы к оценке деятельности кредитных организаций 28
2 Применение моделей надежности кредитной организации 40
2.1 Характеристика используемых данных 40
2.2 Описание моделей временных рядов и критерии их сравнения 48
2.3 Применение методов CAMELS и методики Центрального Банка Российской
Федерации в практике банковского надзора 56
3 Реализация моделей прогнозирования 60
3.1 Эмпирический анализ и оценка деятельности кредитной организации 60
3.2 Численные математические модели прогнозирования биржевых рисков 62
3.3 Рекомендации по применению моделей надежности и оценки риска 74
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 76
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ ЛИТЕРАТУРЫ 78
ПРИЛОЖЕНИЕ А 89
ПРИЛОЖЕНИЕ Б 94
ВВЕДЕНИЕ 3
1 Теоретические основы деятельности кредитных организаций 6
1.1 Понятие и сущность кредитных организаций 6
1.2 Состояние банковской системы на период 2014 - 2024 года 8
1.3 Надежность банков и волатильность 12
1.4 Зарубежные подходы к оценке деятельности кредитных организаций 28
2 Применение моделей надежности кредитной организации 40
2.1 Характеристика используемых данных 40
2.2 Описание моделей временных рядов и критерии их сравнения 48
2.3 Применение методов CAMELS и методики Центрального Банка Российской
Федерации в практике банковского надзора 56
3 Реализация моделей прогнозирования 60
3.1 Эмпирический анализ и оценка деятельности кредитной организации 60
3.2 Численные математические модели прогнозирования биржевых рисков 62
3.3 Рекомендации по применению моделей надежности и оценки риска 74
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 76
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ ЛИТЕРАТУРЫ 78
ПРИЛОЖЕНИЕ А 89
ПРИЛОЖЕНИЕ Б 94
Мировая экономика в XXI веке переживает регулярные фазы нестабильности, вызванные как глобальными финансовыми кризисами (2008 г.), так и геополитическими, пандемическими и технологическими вызовами (COVID-19, санкции, киберугрозы). Надежность банков в таких условиях становится критически важной для сохранения устойчивости финансовой системы при банкротствах крупных организаций. Для оценки и мониторинга надежности кредитных организаций разработаны различные количественные и качественные модели. Цель данной работы - провести сравнительный анализ основных моделей оценки надежности банков с акцентом на их применимость в условиях глобальной нестабильности.
В течении долгих лет развития глобальной экономики, а также ее составной части - области деятельности банков, довольно остро стоит вопрос об объективной оценке деятельности кредитных организаций. Современная экономика характеризуется нестабильностью на финансовых рынках, что влечет за собой нестабильность банковского сектора, банкротство и ликвидацию кредитных организаций, говорящую об их несостоятельности.
По состоянию на 1 декабря 2024 года в России 316 действующих банков. Еще в январе 2022 года количество было 335 действующих организаций, а в январе 2020 года 402 организации. Причинами такого упадка является нестабильность экономики в целом, сначала из-за пандемии Covid-19 в 2020 - 2021 годах, а в последствии кризиса и санкций в 2022 году.
В такой непростой экономической ситуации еще более актуальными становятся различные модели вычисления надежности кредитной организации как для государства в целях регулирования банковского сектора, так и для клиентов, которые выбирают организацию для своих вкладов и хранения средств.
В современных кредитных учреждениях финансовый анализ является одним из важнейших направлений деятельности аналитических отделов, так как предполагает за собой предупреждение и устранение предстоящих финансовых рисков.
Находясь на рынке финансовых услуг, банки осуществляют свою деятельность с целью достижения максимально возможной прибыли, в рамках распределения финансовых ресурсов и обслуживания клиентов. Для эффективного достижения своих целей кредитным организациям необходимо использовать различные методы оценки и анализа деятельности банков в новых реалиях, что говорит об актуальности выбранной темы исследования
Комплексный анализ работы кредитных организаций включает в себя набор специальных методов, направленных на оценку результатов их деятельности, выявление ключевых факторов, тенденций и определение перспективных направлений развития. На 3
основе такого анализа кредитные учреждения оптимизируют структуру активных и пассивных операций для максимизации прибыли.
В рамках данной работы будут проанализированы два основных подхода в анализе банковской деятельности: временные ряды на основе биржевых котировок и модели, основанные на совокупности качественных и количественных факторов деятельности кредитных организаций.
Исторически для оценки надежности банков применялись традиционные модели, включающие анализ коэффициентов ликвидности, достаточности капитала, качества активов и других макро- и микроэкономических индикаторов. Однако с развитием финансовых технологий и появлением новых источников нестабильности стало очевидно, что этих инструментов недостаточно для адекватного учета рисков, особенно в периоды экстремальной волатильности и кризисных явлений.
Одной из ключевых проблем является правильное моделирование и прогнозирование волатильности, которая служит индикатором нестабильности и риска. Стандартные модели, основанные на предположении нормального распределения доходностей, часто недооценивают вероятность экстремальных событий, что приводит к ошибочным управленческим решениям и недостаточной подготовленности к кризисам.
Говоря о степени разработанности темы исследования: с середины 1980-х годов получили развитие модели условной гетероскедастичности, такие как GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity), которые позволяют моделировать время- зависимую волатильность финансовых рядов. Однако даже эти модели в своей классической форме не учитывают свойственных финансовым данным «тяжелых хвостов» и асимметрии распределений. Для решения этой проблемы были предложены модификации GARCH с использованием распределения Стьюдента, позволяющие лучше учитывать экстремальные события.
В последние годы всё большее внимание уделяется использованию распределений с утонченными хвостами, таких как Classical Tempered Stable (CTS), которые обеспечивают высокую степень гибкости и точности при описании сложных эмпирических данных. Эти модели находят применение не только в оценке волатильности активов, но и в прогнозировании устойчивости финансовых учреждений.
Объект исследования: модели надежности кредитных организаций.
Предмет исследования: сравнение и эффективность моделей надежности.
Цель исследования: Сравнение эффективности математических моделей и алгоритмов прогнозирования биржевых рисков кредитных организаций в условиях нестабильности на финансовых рынках
Одним из важных этапов работы является сравнительный анализ моделей GARCH, GARCH с распределением Стьюдента и CTS в контексте их применения для оценки надежности банков в условиях глобальной нестабильности. Особое внимание уделяется их способности моделировать волатильность, учитывать экстремальные события и обеспечивать надежные прогнозы в кризисных ситуациях.
Теоретическая значимость: сравнение моделей надежности кредитных организаций в период глобальной нестабильности на финансовых рынках.
Практическая значимость: результаты исследования могут быть использованы при выборе моделей анализа деятельности кредитной организации.
Элементы научного вклада: поведено сравнение методик прогнозирования надежности банков в отечественной и зарубежных сферах анализа, реализованы модели прогнозирования GARCH и CTS применительно к актуальным данным по биржевым котировкам.
Информационная база: в рамках работы обширно использовались нормативные акты Центрального банка РФ по применению моделей прогноза кредитных рисков, а также последние актуальные отечественные и зарубежные исследования прогноза надежности банков.
Методы исследования: системный метод, сравнительный анализ, экономикоматематическое моделирование.
Таким образом, исследование направлено на выявление сильных и слабых сторон каждой модели и формирование рекомендаций по их практическому использованию в банковской сфере.
В течении долгих лет развития глобальной экономики, а также ее составной части - области деятельности банков, довольно остро стоит вопрос об объективной оценке деятельности кредитных организаций. Современная экономика характеризуется нестабильностью на финансовых рынках, что влечет за собой нестабильность банковского сектора, банкротство и ликвидацию кредитных организаций, говорящую об их несостоятельности.
По состоянию на 1 декабря 2024 года в России 316 действующих банков. Еще в январе 2022 года количество было 335 действующих организаций, а в январе 2020 года 402 организации. Причинами такого упадка является нестабильность экономики в целом, сначала из-за пандемии Covid-19 в 2020 - 2021 годах, а в последствии кризиса и санкций в 2022 году.
В такой непростой экономической ситуации еще более актуальными становятся различные модели вычисления надежности кредитной организации как для государства в целях регулирования банковского сектора, так и для клиентов, которые выбирают организацию для своих вкладов и хранения средств.
В современных кредитных учреждениях финансовый анализ является одним из важнейших направлений деятельности аналитических отделов, так как предполагает за собой предупреждение и устранение предстоящих финансовых рисков.
Находясь на рынке финансовых услуг, банки осуществляют свою деятельность с целью достижения максимально возможной прибыли, в рамках распределения финансовых ресурсов и обслуживания клиентов. Для эффективного достижения своих целей кредитным организациям необходимо использовать различные методы оценки и анализа деятельности банков в новых реалиях, что говорит об актуальности выбранной темы исследования
Комплексный анализ работы кредитных организаций включает в себя набор специальных методов, направленных на оценку результатов их деятельности, выявление ключевых факторов, тенденций и определение перспективных направлений развития. На 3
основе такого анализа кредитные учреждения оптимизируют структуру активных и пассивных операций для максимизации прибыли.
В рамках данной работы будут проанализированы два основных подхода в анализе банковской деятельности: временные ряды на основе биржевых котировок и модели, основанные на совокупности качественных и количественных факторов деятельности кредитных организаций.
Исторически для оценки надежности банков применялись традиционные модели, включающие анализ коэффициентов ликвидности, достаточности капитала, качества активов и других макро- и микроэкономических индикаторов. Однако с развитием финансовых технологий и появлением новых источников нестабильности стало очевидно, что этих инструментов недостаточно для адекватного учета рисков, особенно в периоды экстремальной волатильности и кризисных явлений.
Одной из ключевых проблем является правильное моделирование и прогнозирование волатильности, которая служит индикатором нестабильности и риска. Стандартные модели, основанные на предположении нормального распределения доходностей, часто недооценивают вероятность экстремальных событий, что приводит к ошибочным управленческим решениям и недостаточной подготовленности к кризисам.
Говоря о степени разработанности темы исследования: с середины 1980-х годов получили развитие модели условной гетероскедастичности, такие как GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity), которые позволяют моделировать время- зависимую волатильность финансовых рядов. Однако даже эти модели в своей классической форме не учитывают свойственных финансовым данным «тяжелых хвостов» и асимметрии распределений. Для решения этой проблемы были предложены модификации GARCH с использованием распределения Стьюдента, позволяющие лучше учитывать экстремальные события.
В последние годы всё большее внимание уделяется использованию распределений с утонченными хвостами, таких как Classical Tempered Stable (CTS), которые обеспечивают высокую степень гибкости и точности при описании сложных эмпирических данных. Эти модели находят применение не только в оценке волатильности активов, но и в прогнозировании устойчивости финансовых учреждений.
Объект исследования: модели надежности кредитных организаций.
Предмет исследования: сравнение и эффективность моделей надежности.
Цель исследования: Сравнение эффективности математических моделей и алгоритмов прогнозирования биржевых рисков кредитных организаций в условиях нестабильности на финансовых рынках
Одним из важных этапов работы является сравнительный анализ моделей GARCH, GARCH с распределением Стьюдента и CTS в контексте их применения для оценки надежности банков в условиях глобальной нестабильности. Особое внимание уделяется их способности моделировать волатильность, учитывать экстремальные события и обеспечивать надежные прогнозы в кризисных ситуациях.
Теоретическая значимость: сравнение моделей надежности кредитных организаций в период глобальной нестабильности на финансовых рынках.
Практическая значимость: результаты исследования могут быть использованы при выборе моделей анализа деятельности кредитной организации.
Элементы научного вклада: поведено сравнение методик прогнозирования надежности банков в отечественной и зарубежных сферах анализа, реализованы модели прогнозирования GARCH и CTS применительно к актуальным данным по биржевым котировкам.
Информационная база: в рамках работы обширно использовались нормативные акты Центрального банка РФ по применению моделей прогноза кредитных рисков, а также последние актуальные отечественные и зарубежные исследования прогноза надежности банков.
Методы исследования: системный метод, сравнительный анализ, экономикоматематическое моделирование.
Таким образом, исследование направлено на выявление сильных и слабых сторон каждой модели и формирование рекомендаций по их практическому использованию в банковской сфере.
Несмотря на широкую цифровизацию экономики и ее глобализацию методов и моделей вычисления надежности кредитных организаций остается достаточно много. Среди аналитиков не установились общие положения, как проводить анализ надежности, что приводит к тому, что в разных организациях могут применяться разные модели подсчета, а это в свою очередь сбивает с толку обычного потребителя.
В общем случае данные модели выдают, примерно, одинаковые результаты, которые могут отличаться в небольшой точности. Поэтому, чтобы получить достоверный рейтинг, необходимо использовать разные методики, которые будут дополнять друг друга и давать более точный итог поставленной задаче.
Разнообразие моделей позволит взглянуть на проблему надежности с разных сторон, как и относительно колебаний рынка, так и специальных коэффициентов. Тем самым создав многомерную систему оценки надежности, получится ранжировать банки по разным проблемным блокам, классифицировать согласно их финансовым характеристикам.
В дальнейшей работе по теме магистерской диссертации предстоит произвести вычисление всех описанных в данной работе моделей и коэффициентов, а также сравнительных метрик. Тем самым выяснив особенности каждой модели, получится смоделировать процессы применения каждой из них как по отдельности, так и в совместном применении.
Организовав систему максимально точной оценки показателей надежности, мы сможем предупредить надвигающиеся кризисы, а также заблаговременно обнаружить проблемные риски в работе кредитных организаций.
В ходе проведённого исследования была выполнена комплексная оценка теоретических и практических аспектов анализа надежности банков, что позволило выявить ключевые характеристики и ограничения различных моделей в условиях глобальной экономической нестабильности. Рассмотрены и сравнены наиболее распространённые подходы — GARCH(1,1), Student’s-GARCH и CTS модель распределения тяжелых хвостов, каждая из которых демонстрирует различную чувствительность к внешним шокам и внутренним показателям банковской устойчивости. А также модели оценки параметров деятельности кредитной организации CAMELS и методика оценки риска ЦБ РФ.
Анализ на выборке банка показал, что ни одна из моделей не является универсальной: каждая имеет свои преимущества и слабые стороны, которые проявляются в зависимости от экономической ситуации и специфики финансового учреждения. Например, модели, основанные на нормальном распределении, дают более стабильные результаты в спокойных условиях, но менее эффективны при резких макроэкономических изменениях. Использование 76
моделей с тяжелыми хвостами оказалось наиболее гибким инструментом для оценки устойчивости в условиях кризисов, однако требует значительных ресурсов и достоверности исходных данных.
На основе результатов сравнительного анализа можно сделать вывод о необходимости интеграции нескольких моделей для получения комплексной оценки надежности банков. Также отмечена важность адаптации существующих методик с учетом локальных и глобальных вызовов, а также развития новых инструментов, способных учитывать быстро меняющиеся условия финансовых рынков.
Практические рекомендации, сформулированные по итогам работы, могут быть полезны как для самих банковских учреждений, так и для регуляторов, разрабатывающих политику в области банковского надзора. Перспективным направлением дальнейших исследований является разработка гибридных моделей оценки надежности, основанных на современных методах анализа данных и машинного обучения.
Таким образом, поставленные цели и задачи исследования достигнуты, а полученные результаты подтвердили актуальность комплексного подхода к оценке надежности банков в условиях глобальной нестабильности.
В общем случае данные модели выдают, примерно, одинаковые результаты, которые могут отличаться в небольшой точности. Поэтому, чтобы получить достоверный рейтинг, необходимо использовать разные методики, которые будут дополнять друг друга и давать более точный итог поставленной задаче.
Разнообразие моделей позволит взглянуть на проблему надежности с разных сторон, как и относительно колебаний рынка, так и специальных коэффициентов. Тем самым создав многомерную систему оценки надежности, получится ранжировать банки по разным проблемным блокам, классифицировать согласно их финансовым характеристикам.
В дальнейшей работе по теме магистерской диссертации предстоит произвести вычисление всех описанных в данной работе моделей и коэффициентов, а также сравнительных метрик. Тем самым выяснив особенности каждой модели, получится смоделировать процессы применения каждой из них как по отдельности, так и в совместном применении.
Организовав систему максимально точной оценки показателей надежности, мы сможем предупредить надвигающиеся кризисы, а также заблаговременно обнаружить проблемные риски в работе кредитных организаций.
В ходе проведённого исследования была выполнена комплексная оценка теоретических и практических аспектов анализа надежности банков, что позволило выявить ключевые характеристики и ограничения различных моделей в условиях глобальной экономической нестабильности. Рассмотрены и сравнены наиболее распространённые подходы — GARCH(1,1), Student’s-GARCH и CTS модель распределения тяжелых хвостов, каждая из которых демонстрирует различную чувствительность к внешним шокам и внутренним показателям банковской устойчивости. А также модели оценки параметров деятельности кредитной организации CAMELS и методика оценки риска ЦБ РФ.
Анализ на выборке банка показал, что ни одна из моделей не является универсальной: каждая имеет свои преимущества и слабые стороны, которые проявляются в зависимости от экономической ситуации и специфики финансового учреждения. Например, модели, основанные на нормальном распределении, дают более стабильные результаты в спокойных условиях, но менее эффективны при резких макроэкономических изменениях. Использование 76
моделей с тяжелыми хвостами оказалось наиболее гибким инструментом для оценки устойчивости в условиях кризисов, однако требует значительных ресурсов и достоверности исходных данных.
На основе результатов сравнительного анализа можно сделать вывод о необходимости интеграции нескольких моделей для получения комплексной оценки надежности банков. Также отмечена важность адаптации существующих методик с учетом локальных и глобальных вызовов, а также развития новых инструментов, способных учитывать быстро меняющиеся условия финансовых рынков.
Практические рекомендации, сформулированные по итогам работы, могут быть полезны как для самих банковских учреждений, так и для регуляторов, разрабатывающих политику в области банковского надзора. Перспективным направлением дальнейших исследований является разработка гибридных моделей оценки надежности, основанных на современных методах анализа данных и машинного обучения.
Таким образом, поставленные цели и задачи исследования достигнуты, а полученные результаты подтвердили актуальность комплексного подхода к оценке надежности банков в условиях глобальной нестабильности.
