Прогнозирование отзыва лицензии банка на основе данных открытой финансовой отчетности

В связи с проводимой ЦБ РФ «зачисткой» банковского сектора задача прогнозирования отзыва лицензии на осуществление банковских операций является актуальной. Объектом данного исследования является банковский сектор Российской Федерации. В качестве предмета исследования выступает процесс принятия решений об отзыве лицензий на осуществление банковских операций. Цель: разработка прогнозной модели, которая позволит оценивать вероятность отзыва банковской лицензии с учетом финансовых показателей, характеризующих деятельность банка. В ходе работы были успешно решены поставленные задачи. В первой главе было изучено законодательство в банковской сфере, в результате чего были выделены причины отзыва лицензии, связанные с неудовлетворительным финансовым состоянием. Был проведен анализ банковского сектора Российской Федерации. Также были обобщены мнения экспертов об отзыве банковских лицензий в РФ. Кроме того, был представлен обзор работ, посвященных прогнозированию банкротства предприятий и банков. Во второй главе была разработана модель оценки вероятности отзыва лицензии на осуществление банковских операций на основе модели В.В. Ковалева. Были исследованы финансовые показатели, используемые в модели. Были предложены этапы модификации модели на основе реальных данных и описаны возможности IBM SPSS Statistics при реализации данных этапов. Третья глава посвящена описанию достигнутых результатов. В начале главы сформулированы ограничения и допущения при решении задачи оценки вероятности отзыва банковской лицензии. В качестве эмпирической базы использовалась статистика финансовых показателей банков, чьи лицензии были отозваны за период с 01.01.2015, и причины отзыва лицензий у этих банков. На основе статистики по банкам, вошедшим в выборку, модель была модифицирована в соответствии с тремя выделенными этапами модификации. Была дана оценка качества разработанной модели, а также предложены дальнейшие перспективы исследования.