Науково-методичний підхід до удосконалення оцінки кредитоспроможності банків-позичальників на основі раннього виявлення ознак банкрутства

Viktoriya Mykolayivna Semko


Анотація


Вступ. У роботі зазначено, що важливою складовою у процесі оцінки кредитоспроможності банків-позичальників є оцінка імовірності їх банкрутства.

Метод (методологія). Використано параметричні та непараметричні методи оцінки імовірності банкрутства банків. Параметричні методи є статистичними, які використовуються для класифікації спостережень за двома або кількома групами залежно від індивідуальних характеристик спостереження. Непараметричний метод заснований на «розпізнаванні ознак» (traitrecognition), відмінністю якого є повне використання інформації, що полягає у взаємодії незалежних змінних.

Результати. Розроблено науково-методичний підхід до методів оцінки імовірності банкрутства, який доцільно використовувати в системі моніторингу діяльності банків-контрагентів. Модель передбачає проведення шести етапів. Перший етап - розрахунок показників, що характеризують основну діяльність банку і стан операційного середовища. Другим етапом розробленого методу є нормалізація. Третій - узагальнення нормалізованих показників у шість коефіцієнтів за допомогою арифметичного середнього. Четвертий етап розробленого методу передбачає визначення вагових коефіцієнтів для кожної групи коефіцієнтів. П’ятий - розрахунок комплексного показника, що характеризує імовірність банкрутства банку за методом арифметичного середнього зважених коефіцієнтів. Заключний етап передбачає визначення рівня імовірності банкрутства банку.

Модель дає можливість швидкого реагування на умови зовнішнього середовища через зміни вагових коефіцієнтів, що забезпечить точні та актуальні результати. Науковою цінністю запропонованого методу визначення рівня імовірності банкрутства банку є його прогнозування та можливість на основі отриманих висновків сформувати всі необхідні умови для уникнення чи зменшення негативних наслідків зростання рівня загроз, що генеруються операційним середовищем функціонування банків.

Сфера застосування результатів. На основі отриманих даних керівництво банку може вчасно здійснити превентивні заходи для запобігання чи уникнення негативних наслідків реалізації кредитного ризику у відносинах з банком-позичальником.


Ключові слова


імовірність банкрутства; науково-методичний підхід; кредитоспроможність; банк-позичальник; показники

Повний текст:

PDF

Посилання


Golovan, S. A. (2004). Probability of Default Models of Russian Banks. The impact of macroeconomic factors on the stability of banks. Moscow: RESH.

Pereckiy, A. A. (2007). Methods for assessing the probability of default of the bank. Moscow: Economics and Mathematical Methods, 3, 37-62.

Clare, A. (2002). Calculating the probability of failure of the Norwegian banking. Journal of Multinational Financial Management, 12.

Kolari, J. (1996). Trait recognition: An alternative approach to early warning systems in commercial banking. Journal of Business Finance and Accounting, 23, 1412-1434.

Lanine, G. (2006). Failure prediction in the Russian bank sector with logit and trait recognition models. Expert Systems with Applications, 30, 463-478.

Altman, E. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. The Journal of Finance, 4, 589-610.

Premachandra, I. M. (2009). DEA as a tool for bankruptcy assessment: A comparative study with logistic regression technique. European Journal of Operational Research, 193, 412-424.

Zhao, H. (2009). WEffects of feature construction on classification performance: An empirical study in bank failure prediction . Expert Systems with Applications, 36, 2333-2644.


Метрики статей

Завантаження метрик ...

Metrics powered by PLOS ALM

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.




##submission.copyrightStatement##



Статті поширюються на умовах ліцензії Creative Commons Attribution  International 4.0 (CC-BY-NC 4.0) .

 

Збірник наукових праць "Економічний аналіз"

ISSN 1993-0259 (Print)  ISSN 2219-4649 (Online) DOI: 10.35774/econa

 

© Тернопільський національний економічний університет

© «Економічний аналіз», 2007-2019