• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Моделирование вероятности дефолта российских банков

ФИО студента: Лян Ирина Радионовна

Руководитель: Горелая Наталия Васильевна

Кампус/факультет: Факультет экономических наук

Программа: Финансовые рынки и финансовые институты (Магистратура)

Оценка: 8

Год защиты: 2019

Цель данной работы- составить модель для предсказания вероятности дефолта российских банков с помощью методологии CAMELS и при участии дополнительных регрессоров: институциональных параметров (участие в системе страхования вкладов и расположение головного офиса банка) и макрофакторов (рост ВВП и инфляция). Актуальность исследования связана с участившимися случаями отзыва лицензии российских банков после назначения Набиуллиной Э.С. председателем ЦБ РФ и последовавшей политики расчистки банковского сектора от несостоятельных и проблемных банков. В связи с этим период анализа составил 3-ий квартал 2013 г.- 3-ий квартал 2018 г. С помощью логистической регрессии была построена модель на основе целой выборки, выявившая, что институциональные параметры вносят больший вклад в прогнозирование вероятности дефолта, нежели макрофакторы. Также подтвердились гипотезы касательно отрицательной корреляции между достаточностью капитала, долей ликвидных активов, участием в системе страхования вкладов и вероятностью дефолта банков, и положительной взаимосвязи между расположением головного офиса банка в Москве, инфляцией и вероятностью дефолта; была обнаружена квадратичная зависимость между вероятностью дефолта и прибыльностью банка. Также была проведена стратификация банков по их размеру и достаточности капитала на 4 группы (S/L, S/M, S/H, B) для определения наилучшей спецификации для каждой из групп. Оптимальной моделью в разрезе точности и ошибки I рода оказалась модель для больших банков (B): 77% и 42% соответственно. При этом для некоторых групп удалось получить более высокую точность (80% для кластера S/H) и более низкую ошибку I рода (27% для кластера S/M). В заключении было доказано, что лаг регрессоров в 2 квартала является оптимальным, так как увеличение лага до 1 года приводит к уменьшению точности прогноза дефолта, а уменьшение лага не позволит банкам вовремя среагировать на ухудшающееся финансовое состояние и предотвратить возможное банкротство.

Текст работы (работа добавлена 13 ноября 2019 г.)

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ