Тестирование и сравнение построенных моделей.

В исходной базе данных присутствовало достаточно много пропущенных значений по ключевым финансовым показателям. В силу этого был реализован алгоритм статистической проверки влияния пропусков в исходной модели на полученные результаты, предложенный в [Магнус и др., 2007]. Проведение данного теста показало, что в финальной спецификации модели отсутствует статистически значимое влияние пропущенных значений на результаты оценок коэффициентов регрессии, так как все введенные dummy- переменные оказались незначимыми. Кроме того, с использованием алгоритма перемешивания, предложенного в работе [Hosmer, Lemeshov, 2010], показано, что модель не подвержена эффекту переобучаемости.

Анализ влияния финансовых переменных.

Зависимость вероятности дефолта банка от доли собственных средств в чистых активах sk_ca нелинейна. В качестве оптимального значения по результатам проведенного исследования можно рассматривать значение отношения, приблизительно равное 0,4. Зависимость вероятности дефолта банка от доли балансовой прибыли банка относительно его чистых активов Ьр_са полностью соответствует нашим предсказаниям относительно влияния данной переменной на вероятность выживания банка: связь и для данной переменной нелинейна. Оптимальные значения лежат в районе 0,05 [Карминский, Костров, 2013].

Доля негосударственных ценных бумаг в активах банка связана нелинейной связью с вероятностью выживания банка. Для банков, вкладывающих умеренное количество денежных средств

Сравнение ROC кривых для ключевых моделей

Рис. 3.9. Сравнение ROC кривых для ключевых моделей

в негосударственные ценные бумаги (менее 10%), отсутствует негативное влияние данного показателя на вероятность дефолта. Такие вложения совершаются, как правило, из соображений управления ликвидностью, преимущественно в высоконадежные корпоративные бумаги, доходность по которым выше, чем по государственным.

Согласно результатам проведенного анализа размер активов банка, включенный линейно, не влияет на вероятность его дефолта, вопреки нашим ожиданиям. В то же время при включении в модель квадратичной объясняющей переменной наблюдаем опровержение гипотезы о справедливости постулата «too big to fail» в российской действительности.

В соответствии с ожиданиями коэффициент при переменной pzs_ke принял отрицательное значение. Выдача ссуд ненадежным заемщикам, по причине агрессивной кредитной политики или неадекватной оценки рисков, в результате приводит к повышению вероятности дефолта банка. Снижение показателя ln_oks_ca также приводит к повышению вероятности дефолта банка. Как уже отмечалось, падающее отношение оборотов по корреспондентским счетам к активам банка за период времени действительно сигнализирует о потенциальных проблемах с проведением платежей или о снижении активности банка.

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ ОРИГИНАЛ   След >