МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЕРОЯТНОСТИ ДЕФОЛТА РОССИЙСКИХ БАНКОВ
Authors: Челышев Д.С. 
Published: December 2024

В данной статье рассмотрен подход к моделированию вероятности дефолта банков на основе их внутренних показателей отчетности с помощью модели случайного леса. В качестве показателей были использованы показатели из годовых отчетов российских банков из разделов «Бухгалтерский баланс» и «Отчет о движении денежных средств». Для оценки вероятности дефолта российских банков были использованы данные долгосрочного международного рейтинга в иностранной валюте Moody’s Investors Services. Кредитные рейтинги представляют собой мнения о кредитном риске. Рейтинг выражает мнение агентств о способности и готовности эмитента, например корпорации, государства или муниципального образования, выполнять финансовые обязательства своевременно и полностью. Каждое рейтинговое агентство имеет свою методологию оценки кредитного рейтинга, однако они, как правило, носят описательный характер, то есть невозможно сказать, какой фактор имеет большее влияние на финансовую устойчивость банка. Не все методы классификации могут быть применены на исходной выборке ввиду того, что количество банков, которые имеют кредитный рейтинг, ограничено. Это накладывает ограничение на методы, в основе которых лежит алгоритм обучения, так как многие из них подразумевают использование большого массива данных (более 10 000 объектов). Модель случайного леса позволяет выявить, какие факторы из внутренних показателей отчетности российских банков имеют наибольшее влияние на формирование кредитного рейтинга. Модель случайного леса в ходе вероятностного моделирования показала высокую предсказательную способность. Точность модели случайного леса на валидационной выборке выше, чем модели, построенной с помощью метода опорных векторов.

This article discusses an approach to modeling the probability of banks default based on their internal report‑ ing indicators using the random forest model. Figures the annual reports of the Russian banks in the balance sheet section and cash flow statement section were used as indicators for the model. In order to assess the probability of default of Russian banks, Moody’s Investors Services’s long‑term international foreign currency rating was used. Credit ratings are opinions about the credit risk. The rating expresses the opinion of agencies on the ability and readiness of the issuer, for example, a corporation, a state or a municipality, to fulfill financial obligations in a timely and complete manner. Each rating agency has its own methodology of assessment of the credit rating; however, it has, as a rule, a descriptive nature, and as a result, it is impossible to say, which factor has a greater impact on the financial stability of the bank. Not all classification methods can be applied to the testing sample due to the fact that the number of banks that have a credit rating is limited. This imposes a restriction on the methods based on the learning algorithm, since many of them require the use of a large data array (more than 10,000 objects). The random forest model makes it possible to identify, which factors from the reporting internal indicators of the Russian banks have the greatest influence on the formation of a credit rating. The random forest model showed a high predictive ability. The accuracy of the ran‑ dom forest model for the validation sample is higher than the model constructed using the support vector machine