Аналитические методы оценки и прогнозирования финансового состояния кредитных организаций // Analytical Methods for Assessing and Forecasting Financial Standing of Credit Institutions

The objective of the article is to propose a new approach to assessing and forecasting fnancial condition of credit institutions and to early detection of those that have high risks of license revocation. An integrated reliability index of credit institutions has been revealed by the method of the main components of the factor analysis. Credit institutions have been clustered by means of the k-average method. It has been established that acting credit institutions at a relatively small Euclidean distance from the mathematical expectation of credit institutions, liquidated at a given moment of time, bear potential risks of engaging in illegal activities, money laundering and terrorist fnancing. Constructed regression models allow forecasting deterioration of credit institutions by the nature of the change in the integrated reliability index. The author concludes that this approach makes it possible to identify potentially problematic credit institutions requiring appropriate measures from the Central Bank of the Russian Federation through prudential supervision functions. Цель статьи — предложить новый подход к оценке и прогнозированию финансового состояния кредитных организаций и раннему выявлению тех из них, которые имеют высокие риски отзыва лицензии. Методом главных компонент факторного анализа найден интегральный показатель благонадежности кредитных организаций. Проведена кластеризация кредитных организаций методом к-средних. Установлено, что действующие кредитные организации, находящиеся на относительно малом евклидовом расстоянии от математического ожидания кредитных организаций, ликвидированных в заданный момент времени, несут потенциальные риски вовлечения в противоправную деятельность, отмывание денег и финансирование терроризма. Построены регрессионные модели, позволяющие по характеру изменения интегрального показателя благонадежности прогнозировать ухудшение состояния кредитных организаций. Автор делает вывод, что приведенный подход позволяет выявлять потенциально проблемные кредитные организации, требующие принятия соответствующих мер со стороны Центрального банка Российской Федерации при осуществлении им функций пруденциального надзора.