Построение рейтинговой модели международных банков

Данная работа посвящена разработке модели, прогнозирующей рейтинг международных банков на основе общедоступной информации. В работе представлен сравнительный анализ академических статей по данной тематике, проведено формирование репрезентативной выборки и построена модель международных рейтингов с последующими выводами. Использовалась база данных Bank scope, содержащая информацию о мировых банках за период с 1996 по 2011 год. Произведена фильтрация данных и сформирована репрезентативная выборка. В связи с неравномерностью и недостатком данных для увеличения количества наблюдений был создан программный код в системе Matlab. На основе анализа значимых и незначимых показателей, в том числе финансовых, макроэкономических, институциональных и фиктивных переменных была составлена финальная спецификация упорядоченной пробит модели множественного выбора. При использовании макропеременных, таких как инфляция, торговый баланс и уровень ВВП на душу населения, увеличилась прогнозная сила модели. Фиктивная переменная на принадлежность к развивающимся странам имела значимое влияние на рейтинг банка. До/после кризисная принадлежность рейтинговой оценки также оказалась значимой, что опровергло гипотезу о том, что рейтинговые агентства не меняют свои оценки рейтинга при переходе экономики на другую стадию бизнес цикла. На основании полученных регрессий и соответствующих фиктивных переменных был сделан вывод о том, что рейтинговое агентство Standard&Poor’s оказалось наиболее консервативным, в то время как Moody’s, наоборот, присваивает более высокие оценки относительно агентства Fitch. Это также было подтверждено при проверке внутренней и внешней прогнозной силы модели. Полученная модель может иметь практическое применение, так как прогноз рейтинговой градации привёл к 31% безошибочных результатов и более 70% предсказаний имело отклонение не более чем на одну рейтинговую градацию. В то время как по классовой спецификации модели эти показатели составили 62% и 95%, соответственно.