Оценка факторов устойчивости кредитных организаций на основе количественных методов анализа

Должность: студентка кафедры экономики
Аффилиация: Уральский университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина
Адрес: Российская Федерация, Екатеринбург

Гилев Денис

Аффилиация: Уральский университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина
Адрес: Российская Федерация, Екатеринбург

Название журнала

Общество и экономика

Выпуск

Выпуск 8

Страницы

53-66

Аннотация

Исследование проводилось с целью выявления факторов, оказывающих влияние на увеличение вероятности и построение прогнозной модели отзыва лицензии кредитной организации со стороны регулятора. В исследовании использовались основные приемы описательной статистики, то есть: первичной обработки эмпирических данных, их систематизации и наглядного представления, кластерного анализа данных, построения логистической регрессии, probit-модели и «алгоритма случайного леса», а также прогнозирование на основе данных моделей, использование метода комитетов трех имеющихся моделей.

Ключевые слова

вероятность отзывы лицензии, кредитные организации, прогнозирование, logit-модель, «алгоритм случайного леса», метод комитетов

Дата публикации

31.08.2022

Кол-во символов

23306

Цитировать

ГОСТ	Сильнягина В. . , Гилев Д. . Оценка факторов устойчивости кредитных организаций на основе количественных методов анализа // Общество и экономика – 2022. – Выпуск 8 C. 53-66 [Электронный ресурс]. URL: https://oie.jes.su/S020736760021495-3-1 (дата обращения: 30.04.2024). DOI: 10.31857/S020736760021495-3
MLA	Silnyagina, Valeria, Gilev, Denis "Assessing sustainability factors for credit institutions based on quantitative analyses methods." Obshchestvo i ekonomika 8 (2022):53-66. DOI: 10.31857/S020736760021495-3
APA	Silnyagina V., Gilev D. (2022). Assessing sustainability factors for credit institutions based on quantitative analyses methods. Obshchestvo i ekonomika (8), pp.53-66 DOI: 10.31857/S020736760021495-3

100 руб.

При оформлении подписки на статью или выпуск пользователь получает возможность скачать PDF, оценить публикацию и связаться с автором. Для оформления подписки требуется авторизация.

Оператором распространения коммерческих препринтов является ООО «Интеграция: ОН»

Всего подписок: 0, всего просмотров: 274

Оценка читателей: голосов 0

1. Годовой отчет 1998. Центральный Банк Российской Федерации. URL:https://cbr.ru/Collection/Collection/File/7815/ar_1998.pdf (дата обращения 10.03.2022).

2. Годовой отчет 2008. Центральный Банк РФ. URL: https://cbr.ru/Collection/Collection/File/7805/ar_2008.pdf (дата обращения 10.03.2022).

3. Jenny Domashova, Maksim Kulaev (2020). Technology of forecasting potentially unstable credit organizations based on machine learning methods. Procedia Computer Science. https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.02.167.

4. Jenny V. Domashova, Andrey A. Gultiaev (2021). Predicting the revocation of a bank license using machine learning algorithms. Procedia Computer Science. https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.06.021.

5. Alexander Karminsky Alexander Kostrov (2014). Comparison of Bank Financial Stability Factors in CIS Countries. Procedia Computer Science. https://doi.org/10.1016/j.procs.2014.05.326.

6. Marta Degl’Inncenti, Franco Fiordelisi, Irwan Trinugroho (2020). Competition and stability in the credit industry: Banking vs. factoring industries. The British Accounting Review. https://doi.org/10.1016/j.bar.2019.03.006.

7. Francesco Guidi (2021). Concentration, competition and financial stability in the South-East Europe banking context. International Review of Economics & Finance. https://doi.org/10.1016/j.iref.2021.07.005.

8. Cristian Barra, Nazzareno Ruggiero (2021). Do microeconomic and macroeconomic factors influence Italian bank credit risk in different local markets? Evidence from cooperative and non-cooperative banks. Journal of Economics and Business. https://doi.org/10.1016/j.jeconbus.2020.105976.

9. Richard Adjei (2017). Explaining banking stability in Sub-Saharan Africa. Research in International Business and Finance. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2017.04.027.

10. Учебники Экономического факультета МГУ. URL: https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/chap10/10.2/ (дата обращения 15.03.2022).

11. Logit и probit модели в R. URL: http://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/15965_9fafd2e4f89c4d1e8ba5336df4554497.html (дата обращения 12.04.2022).

12. Финуслуги – финансовый маркетплейс Московской биржи. URL: https://finuslugi.ru/glossariy/prosrochennaya_zadolzhennost (дата обращения 11.05.2022).

13. Официальный сайт Центрального Банка. 2022. URL: http :// www . cbr . ru

14. Федеральная служба государственной статистики. 2022. URL: http://www.gks.ru.

15. SPARK Database (2022, Mart 5). Retrieved from http://www.spark-interfax.ru