Егорова О.Ю.Опубликовано в журнале:
Глобальные рынки и финансовый инжиниринг
– Том 2, Номер 3 (Июль-Сентябрь 2015)

JEL classification: C50, G21, G33

Ключевые слова: банкротство, качественные и количественные показатели риска банкротства, методы моделирования банкротства банков, рейтинговые модели, специальные методы анализа, статистические методы


Поделиться этой страницей:

Аннотация:

В статье анализируются зарубежные и российские исследования в области моделирования банкротства банков. Представлена классификация подходов, моделей и методов прогнозирования банкротства. Рассматриваются специальные методы анализа, направленные на выявление признаков фальсификации отчетности банков и выявления аномальных всплесков.

Основные тезисы:

► методы диагностики признаков банкротства банков, основанные только на показателях финансовой отчетности, не могут давать точный прогноз до тех пор, пока не будет решена проблема недостоверности отчетных данных
► причинно-следственные связи при мошенничестве в банках таковы, что результатом противоправных действий контролирующих лиц банков всегда будет появление на балансе банка технических активов и недостоверность отчетности
► критерии «чрезмерности» признаков недостоверности отчетности могут быть выработаны с использованием специальных методов анализа
► итогом дистанционного анализа банка может быть результирующий показатель вероятности использования банком регулировочных схем, совокупный показатель степени доверия к банку либо количественная сумма корректировки ключевых показателей эффективности и обязательных нормативов
► при проведении диагностики банкротства банков до тех пор, пока с рынка не уйдут недобросовестные игроки, значительное внимание следует уделять специальным расчетно-аналитическим и документарным методам анализа, а также моделям, позволяющим учитывать нефинансовые факторы и НЕ факторы, такие как неполнота, неточность, неопределенность, некорректность, нечеткость и др.
► важно развивать такое направление, как оценка жизнеспособности бизнес-модели банка, так как именно неэффективные схемы бизнеса постепенно съедают капиталы банков и способствуют их переходу на нерыночные (криминальные) стратегии ведения бизнеса

---

Источники:
Буздалин, А.В. (2004). Секреты дистанционного анализа банка. Бизнес и банки, 36. Режим доступа: http://www.buzdalin.ru/text/Distans.pdf
Василюк, А., Карминский, А., Сосюрко, В. (2011). Система моделей рейтингов банков в интересах IRB-подхода: сравнительный и динамический анализ (Препринт WP7/2011/07). М.: ИД Высшей школы экономики.
Герасимова, Е.Б. (2010). Турбо-анализ банка. М.: Форум.
Егорова, О.Ю. (2012). Специальные методы выявления обстоятельств банкротства банков. Деньги и кредит, 7, 57–60.
Карминский, А.М. (2011). Использование информации независимых рейтинговых агентств для анализа рисков банков – участников системы страхования вкладов [Доклад]. Режим доступа: https://www.asv.org.ru/upload/medialibrary/74b/110926.doc
Карминский, А.М., Костров, А.В., Мурзенков, Т.Н. (2012). Моделирование вероятности дефолта российских банков с использованием эконометрических методов (Препринт WP7/2012/04). М.: ИД Высшей школы экономики.
Кошелюк, Ю.М. (2008). Формирование рейтингов для российских банков (Дис. … к.э.н.: 08.00.10). Москва.
Пересецкий, А.А. (2010). Модели причин отзыва лицензий российских банков (Препринт #WP/2010/085). М.: Российская экономическая школа.
Пугановская, Т.И., Галямин, А.В. (2008). Анализ зарубежных исследований в области моделирования банкротства компании. Проблемы региональной экономики, 3, 46–61.
Соложенцев, Е.Д. (2006). Сценарное логико-вероятностное управление в бизнесе и технике (2-е изд., испр. и доп.). СПб: Бизнес-пресса.
Тотьмянина, К.М. (2011). Обзор моделей вероятности дефолта. Управление финансовыми рисками, 1, 12–24.
Bluhm C., Overbeck, L, Wagner, C. (2010). An introduction to credit risk modeling (2nd ed.). Boca Raton: CRC Press.
Sahajwala, R., Van den Bergh, P. (2000). Supervisory Risk Assessment and Early Warning Systems (BCBS Working Paper № 4). Retrieved from: http://www.bis.org/publ/bcbs_wp4.pdf