TY - JOUR

T1 - СРАВНИТЕЛЬНАЯ ОЦЕНКА РЕЗУЛЬТАТОВ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ КОММЕРЧЕСКИХ БАНКОВ РОССИИ НА ОСНОВЕ МНОГОМЕРНОГО АНАЛИЗА ФИНАНСОВЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ

AU - Корнуков, Илья Игоревич

AU - Домников, Алексей Юрьевич

PY - 2023

Y1 - 2023

N2 - Банки занимают центральное место в современной мировой экономике. Их устойчивость являются лакмусовым индикатором состояния экономики страны в целом, что неоднократно подтверждает история финансовых кризисов. Тренд и интенсивность глобальной цифровизации кардинально меняют архитектуру рынков, что требует разработки новых теорий, методологий, поиск новых технологий управленческого менеджмента по немедленному реагированию на всевозможные вызовы и принятие взвешенных решений, основанных на комплексной системной оценке. Цель исследования - провести сравнительную вероятностную оценку результатов деятельности банков на основе генерации случайной многомерной величины финансовых показателей. Гипотеза исследования - вероятностные многомерные сравнительные модели оценки позволят исключить субъективизм, повысить оперативность и достоверность базы исходных данных для генерации управленческих решений. Авторами разработана новая методология сравнительной оценки банков с применением многомерного вероятностного анализа. Обозначены основные проблемы принятия управленческих решений в условиях неопределенности с учетом присутствия в системе антропогенного фактора, описаны этапы формирования обучающей выборки коммерческих банков, выбран перечень статистически значимых финансовых показателей, сформулирована математическая задача, определены методология и математический инструментарий анализа многомерных показателей. На практическом примере за 2015-2020 гг. сформирована обучающая выборка банков, разделена на два кластера, определены коэффициенты уравнения разделяющей гиперплоскости, сгенерирована многомерная случайная величина, рассчитана вероятность отнесения банков к одному из кластеров. Результаты расчетов показали, что лишь некоторым банкам удалось сохранить место в «положительном» кластере и у единиц отмечен положительный прирост вероятности. Научно-практическая значимость исследования заключается в приращении знания по разработке методологии многомерной вероятностной оценки положения банков в обучающей выборке. Базис данной методологии возможно распространить на смежные сферы хозяйственной жизни социума, положить в основу моделей автоматизации оценки финансового состояния субъекта, поиска решений оптимизационных задач и выработки управленческих решений.

AB - Банки занимают центральное место в современной мировой экономике. Их устойчивость являются лакмусовым индикатором состояния экономики страны в целом, что неоднократно подтверждает история финансовых кризисов. Тренд и интенсивность глобальной цифровизации кардинально меняют архитектуру рынков, что требует разработки новых теорий, методологий, поиск новых технологий управленческого менеджмента по немедленному реагированию на всевозможные вызовы и принятие взвешенных решений, основанных на комплексной системной оценке. Цель исследования - провести сравнительную вероятностную оценку результатов деятельности банков на основе генерации случайной многомерной величины финансовых показателей. Гипотеза исследования - вероятностные многомерные сравнительные модели оценки позволят исключить субъективизм, повысить оперативность и достоверность базы исходных данных для генерации управленческих решений. Авторами разработана новая методология сравнительной оценки банков с применением многомерного вероятностного анализа. Обозначены основные проблемы принятия управленческих решений в условиях неопределенности с учетом присутствия в системе антропогенного фактора, описаны этапы формирования обучающей выборки коммерческих банков, выбран перечень статистически значимых финансовых показателей, сформулирована математическая задача, определены методология и математический инструментарий анализа многомерных показателей. На практическом примере за 2015-2020 гг. сформирована обучающая выборка банков, разделена на два кластера, определены коэффициенты уравнения разделяющей гиперплоскости, сгенерирована многомерная случайная величина, рассчитана вероятность отнесения банков к одному из кластеров. Результаты расчетов показали, что лишь некоторым банкам удалось сохранить место в «положительном» кластере и у единиц отмечен положительный прирост вероятности. Научно-практическая значимость исследования заключается в приращении знания по разработке методологии многомерной вероятностной оценки положения банков в обучающей выборке. Базис данной методологии возможно распространить на смежные сферы хозяйственной жизни социума, положить в основу моделей автоматизации оценки финансового состояния субъекта, поиска решений оптимизационных задач и выработки управленческих решений.

UR - https://elibrary.ru/item.asp?id=50333467

U2 - 10.15826/vestnik.2023.22.1.007

DO - 10.15826/vestnik.2023.22.1.007

M3 - Статья

VL - 22

SP - 142

EP - 164

JO - Journal of applied economic research

JF - Journal of applied economic research

SN - 2712-7435

IS - 1

ER -