Оценка надежности банка как объекта инвестирования

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.