Главная страница
russian   english
16+
<< назад

Название статьи

ОБОСНОВАНИЕ БАНКОВСКОГО РЕЙТИНГАЧЕРЕЗ ОСНОВНЫЕ КОМПОНЕНТЫ - МЕТОДОЛОГИЯ МАХАЛАНОБИСА


Раздел
ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ

Тип статьи
научная статья
Коды УДК
336.146
Страницы
9-15
Ключевые слова
banking, bank ratings, listing, Mahalanobis methodology, банковское дело, банковские рейтинги, листинг, методология Махаланобис

Авторы
Помпелла Маурицио

Место работы
Помпелла Маурицио
Школа экономики и менеджмента Университета г. Сиены (Италия)


Аннотация
В статье представлены первые результаты применения нового подхода к оценке рейтингов банков, не прохо дивших процедуру листинга. Исследование основывается на ранжировании основных рейтинговых агентств, применяемом к листинговым финансовым посредникам. Результаты углубленного исследования базовых банковских показателей приводятся с целью оценки возможности выявления фактически благополучных банков в сравнении с отобранными примерами финансовых посредников, подверженных особым скрытым «патологиям». В работе используются известные и новые статистические инструменты с целью сравнения примеров высокорейтинговых банков с выбранными примерами низкорейтинговых, а также для оценки ошибки статистического распределения. Используется оригинальная методология - так называемый метод Махаланобиса (PC-M). Он заключается в проверке положения каждого банка в пространстве векторов значимых показателей, рассчитанных на основе специального набора трансформированных индикаторов. Это позволяет выявить группу финансовых посредников с низкими результатами, которые требуют особого пруденциального надзора. Такой подход представляет собой мощный инструмент для определения опережающих сигналов нестабильности для отдельных банков и групп банков независимо от их участия в листингах или рейтингах.

Загрузить статью

Библиографический список
2 . Altman E.I., 1968, Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy, Journal of Finance, 23, pp. 189-209.
3 . Antill N., Lee K. 2013, Company Valuation under IFRS, 1st dition, Harriman House Publishing.
4 . Dermine J., 2009, Bank Valuation and Value Based Management: Deposit and Loan Pricing, Performance Evaluation, and Risk, 2nd Edition forthcoming (2014), McGraw-Hill.
5 . Hotelling, H., 1933, Analysis of a Complex of Statistical Variables into Principal Components, Journal of Educational Psychology, 24, 417-441, 498-520.
6 . Jolliffe I.T., 2002, Principal Component Analysis, second edition, New York: Springer-Verlag New York, Inc.
7 . Johnson R.A. - Wichern D.W., 2013, Applied Multivariate Statistical Analysis, Pearson.
8 . Langohr H.M., Langohr P.T., 2009, The Rating Agencies And Their Credit Ratings: What They Are, How They Work, And Why They Are Relevant, Wiley Finance, John Wiley & Sons Inc.
9 . Mahalanobis P.C., 1936, On the Generalised Distance in Statistics, in Proceedings of the National Institute of Sciences of India, vol. 2, n? 1, pp. 49-55.
10 . McLachlan G.J., 2004, Discriminant Analysis And Statistical Pattern Recognition, Wiley Series in Probability and Statistics.
11 . Nobes C., Parker R., 2012, Comparative International Accounting, 12th Edition, Prentice Hall CE.
12 . Nye R.P., 2014, Understanding and Managing the Credit Rating Agencies, Euromoney Books.
13 . Pearson K., 1901, On lines and planes of closest fit to systems of points in space, Philosophical Magazine Series 6, vol.2, issue 11.
14 . Rutigliano M., ed., 2012, L'analisi del bilancio delle banche. Rischi, misure di performance, adeguatezza patrimoniale, Milano.
15 . Saunders A., 1999, Credit Risk Measurement: New Approaches to Value at Risk and Other Paradigms, John Wiley & Sons, New York.