title: Оценка надежности банка как объекта инвестирования
title: Evaluation of the bank's reliability as an investment object
Creators: name: Биджоян, Давит Саакович
name: Богданова, Татьяна Кирилловна
name: Неклюдов, Дмитрий Юрьевич
Publisher: name: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Year: 2018
Subjects: логистическая регрессия
волатильность
финансовое состояние банка
кластеризация
стандартное отклонение
дисперсия
мультиколлинеарность
инвестиции
logistic regression
volatility
financial statement
clustering
standard deviation
variance
multicollinearity
investments

description: Предложены подход, позволяющий классифицировать коммерческие банки на банки, у которых велика вероятность отзыва лицензии, и надежные банки, а также информационно-логическая модель определения группы банков (или одного банка) из числа надежных, являющихся привлекательными для вложения инвестиций. Вероятность отзыва лицензии оценивалась с помощью логистической регрессионной модели на основе информационной базы исследования, состоящей из 17559 наблюдений по всем банкам, охватывающей период с I квартала 2012 г. по IV квартал 2017 г. Ввиду наличия в данных мультиколлинеарности применялась RIDGE-модификация с алгоритмом определения штрафного коэффициента. 
В модель в качестве регрессоров включены показатели волатильности макроэкономических переменных, выраженные в стандартном отклонении и дисперсии макроэкономической переменной внутри рассматриваемого периода. Нулевая гипотеза о статистической незначимости от нуля коэффициентов при показателях волатильности макроэкономических переменных отвергается на различных уровнях значимости. Модель построена в среде программирования R-studio с применением пакета «RIDGE». На основе иерархической кластеризации методом Уорда (в качестве меры расстояния – квадрат Евклидова расстояния) получено одиннадцать кластеров. Приведено краткое описание данных кластеров на основе абсолютных средних значений переменных, а также относительных средних значений финансовых переменных банка. С помощью непараметрического критерия Крускала–Уолисса, позволяющего проводить сравнение средних значений по нескольким группам одновременно, выявлено, что финансовые показатели значимо различаются между собой на высоких уровнях значимости. Результаты проведенного анализа кластеров могут быть в дальнейшем использованы для поддержки принятия решения инвестором о выборе кластера (или банка внутри кластера) для проведения стресс-тестирования кредитного риска (как самого большого источника убытков) с целью инвестирования средств в банки, входящие в выбранный кластер и которые выдержали стресс-тестирование. В дальнейшем по результатам стресс-тестирования кредитного риска можно отобрать из анализируемого кластера те банки, которые являются наиболее устойчивыми к стрессовым событиям и могут в дальнейшем рассматриваться инвестором в качестве объектов инвестиционных вложений.
description: The approach proposed to classify commercial banks into banks that have a high probability of revoking a license and reliable banks, as well as an information and logical model for identifying a group of banks (or one bank) among reliable banks that are attractive for investment. The probability of license revocation was assessed using a logistic regression model based on database, consisting of 17559 observations for all banks, covering the period from Q1 2012 to Q4 2017. In view of the multicollinearity in data, RIDGE modification was applied with the algorithm for determining the penalty coefficient. In the model, the indicators of volatility of macroeconomic variables, expressed in the standard deviation and variance of the macroeconomic variable within the period under review, were included as regressors. The null hypothesis of statistical zero coefficients at volatility indicators of macroeconomic variables is rejected at various significance levels. The model is built in the R-studio programming environment using the «RIDGE» package. Based on the hierarchical clustering by the Ward method (as a measure of the distance – the square of the Euclidean distance) eleven clusters were obtained. In this paper, a brief description of these clusters is presented on the basis of the absolute mean values of the variables, as well as the relative average values of the bank's financial variables. Using the nonparametric Kruskal–Wallis criterion, which makes it possible to compare the average values for several groups simultaneously, it was found that the financial variables differ significantly at high levels of significance. The results of the cluster analysis can be used to support the investor's decision to select a cluster (or a bank within the cluster) to conduct stress testing of credit risk (as the largest source of losses) in order to invest in banks belonging to the selected cluster that have withstood stress testing. In the future, based on the results of stress testing of credit risk, it is possible to select from the analyzed cluster those banks that are the most resistant to stressful events and can later be viewed by the investor as investment objects.