Результаты дискриминантного анализа финансово неустойчивых банков - Факторы финансовой устойчивости коммерческих банков и подходы к прогнозированию банкротств

Как уже говорилось в ч.1 данной работы, отзывы лицензий банков не всегда связаны с реальным негативным финансовым положением банка, а могут быть вызваны соображениями безопасности или некорректной отчетностью банка. В связи с этим предлагается рассмотреть результаты дискриминантного анализа только тех банков, лицензии которых отозваны в связи с потерей ими ликвидности или платежеспособности (109 банков в каждой из групп)

1. За 0,5 года до дефолта

Рассмотрим первую дискриминантную функцию:

В случае если D1 > 0 банк классифицируется как устойчивый и не склонный к дефолту.

Доля корректных предсказаний исходов по модели достигает 64,68%, что на 4% превышает предикативную способность модели, построенной по общей совокупности банков.

Взаимосвязи показателей финансового рычага, прибыльности, качества активов и пассивов с вероятностью дефолтов банков сохраняются. Следует заметить, что в данном случае значимым становится показатель ликвидности. Это можно объяснить тем, что выборка, очищенная от банков, лицензии которых отозваны по причинам, не связанным с финансовым состоянием, является более репрезентативной для установления взаимосвязи отзыва лицензий с проблемой банка с ликвидностью. При этом показатель ликвидности имеет положительную взаимосвязь с характеристикой устойчивости банка, что соответствует первоначально выдвинутой гипотезе и не соответствует результатам статистического анализа, проведенного на всей выборке из обанкротившихся банков. Вероятнее всего, значительные показатели ликвидности у банков-банкротов полной выборки говорят о наличии сомнительных операций.

Рассмотрим вторую дискриминантную функцию:

В случае если D2 > 0банк классифицируется как устойчивый и не склонный к дефолту. Доля корректных предсказаний исходов по модели достигает 60,27%.

Аналогично результатам дискриминантного анализа по первой функции, все ранее наблюдаемые взаимосвязи сохраняются, показатель ликвидности значим в данной модели и имеет положительную взаимосвязь с вероятностью дефолтов банка.

2. За 1 год до дефолта

Рассмотрим, как изменятся результаты моделирования при увеличении горизонта прогнозирования до 1 года.

Первая дискриминантная функция имеет вид:

В случае если D1 > 0,0066 банк классифицируется как устойчивый и не склонный к дефолту.

Доля корректных предсказаний исходов по модели достигает 61,38%, что ниже, чем доля корректных предсказаний по модели, построенной на данных за 0,5 года до дефолта.

Вторая дискриминантная функция для данных за 1 год до дефолта не имеет статистической значимости, а, следовательно, интерпретировать результаты дискриминантного анализа не представляется возможным.

Похожие статьи




Результаты дискриминантного анализа финансово неустойчивых банков - Факторы финансовой устойчивости коммерческих банков и подходы к прогнозированию банкротств

Предыдущая | Следующая