Халафян А.А.доктор технических наук, доцент, профессор кафедры прикладной математики, Кубанский государственный университет, Краснодар, Российская Федерация statlab@kubsu.ru
Шевченко И.В.доктор экономических наук, профессор, декан экономического факультета, заведующий кафедрой мировой экономики и менеджмента, Кубанский государственный университет, Краснодар, Российская Федерация decan@econ.kubsu.ru
Предмет. Банковские рейтинги позволяют всем участникам финансового рынка принимать обоснованные экономические решения при взаимодействии с кредитными организациями. Однако позиция банка во многом определяется методом рейтингования. Проведен анализ современных методик формирования рейтингов, выявлены их недостатки, предложен и апробирован авторский подход. Цели. Разработать метод составления математически обоснованного банковского рейтинга с использованием современных компьютерных технологий анализа данных. Методология. Рассмотрен метрический подход, основанный на представлении банков как объектов в пространстве ключевых количественных показателей. Ранжирование осуществляется по степени сходства между ними и банком с наилучшими (консолидированными) значениями показателей по всем ранжируемым банкам, сходство определяется через понятие «расстояние между объектами многомерного пространства». Для оценки согласованности рейтингов, построенных различными методами, предложен метод «надежность и позиционный анализ». Все необходимые вычисления проведены в среде пакета STATISTICA. Использованы такие модули, как кластерный анализ (метод k-средних, иерархическая классификация), однофакторный дисперсионный анализ, надежность и позиционный анализ, непараметрическая статистика, многомерное шкалирование. Результаты. Предложен и апробирован на выборке из 50 российских банков метод формирования банковского рейтинга с использованием компьютерных технологий. Применение статистического пакета позволяет эффективно с минимальными затратами временных ресурсов строить рейтинги неограниченного количества банков при произвольном числе количественных показателей. Предложенный подход может быть реализован в виде программного приложения. Выводы. Показаны возможности и преимущества компьютерных технологий анализа данных, как в построении математически обоснованных рейтингов, так и в оценке согласованности существующих.
Биткина И.К. Особенности методических подходов присвоения кредитных рейтингов национальным банкам // Грани познания. 2016. № 4. С. 136–139. URL: Link
Есина М.Г. Формирование рейтинга банков агентствами: проблемы и пути совершенствования // Проблемы и перспективы современной науки. 2016. № 10. С. 123–126.
Савинова Е.А., Ковалерова Л.А. Использование рейтингов для оценки кредитоспособности банков // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2017. № 127. С. 340–352. doi: 10.21515/1990-4665-127-022
Каримов Д.Р. Проблемы формирования рейтинга банков рейтинговыми агентствами // Теория и практика современной науки. 2016. № 11. С. 382–385. URL: Link.(Osnovnoy%20razdel).pdf
Равилова Е.С. Независимая рейтинговая оценка для коммерческих банков // Системное управление. 2016. № 2. URL: Link
Ефанов Д.А. Балансовый подход к построению комплексных рейтинговых оценок банков. М.: Московский печатник, 2007. 15 с.
Ефанов Д.А. Экспертный подход к построению комплексных рейтинговых оценок банков. М.: Московский печатник, 2008. 15 с.
Халафян А.А., Темердашев З.А., Якуба Ю.Ф. и др. Позиционный анализ как метод оценки согласованности экспертных оценок // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2015. Т. 81. № 12. С. 69–78.
Куликова Е.В. Математические методы формирования рейтингов для коммерческих банков // Электронный научный журнал. 2016. № 9. С. 382–386.
Банников В.А. Компьютерная технология классификации банков банковского сектора России // Экономика и управление. 2015. № 7 . С. 70–79.
Гуськов С.Ю., Лёвин В.В. Статистические оценки показателей валидности внутренних рейтингов банков для случая малых выборок // Экономические науки. 2015. № 9. С. 108–114.
Василюк А.А., Карминский А.М. Моделирование кредитных рейтингов отечественных банков на основе российской отчетности // Управление финансовыми рисками. 2011. № 3. С. 194–205.
Карминский А.М., Сосюрко В.В. Особенности моделирования международных рейтингов банков // Управление финансовыми рисками. 2010. № 4. С. 292–305.
Айвазян С.А., Головань С.В., Карминский А.М., Пересецкий А.А. О подходах к сопоставлению рейтинговых шкал // Прикладная эконометрика. 2011. № 3. С. 13–40.
Пересецкий А.А., Карминский А.М., ван Суст А.Г.О. Моделирование рейтингов российских банков // Экономика и математические методы. 2004. Т. 40. № 4. С. 10–25. URL: Link
Байдак В.Ю. Методология присвоения рейтинга банкам граничным методом // Российский экономический интернет-журнал. 2012. № 1. С. 4–13. URL: Link
Халафян А.А., Кошкаров А.А., Пелипенко Е.Ю. Сравнительная оценка эффективности вузов методами классификационного анализа // Фундаментальные исследования. 2016. № 5-1. С. 58–64. URL: Link
Городи В.Н., Халафян А.А., Бахтина В.А. Оценка эффективности медицинских вузов России методами многомерного анализа // Инфекционные болезни: новости, мнения, обучение. 2017. № 1. С. 13–20.
