Прогнозування стабільності банківського сектору

Анотація

Розглянуто новий методологічний підхід до прогнозування стресових періодів у банківсько­му секторі на основі застосування логістичної регресії. Модель враховує критичні недоліки традиційних індексів банківської стабільності, які є переважно описовими інструментами і не мають прогностичного потенціалу, необхідного для проактивного управління ризиками.

Висунуто гіпотезу, що наявні макроеконо­мічні показники та показники діяльності банків не можуть адекватно прогнозувати стабіль­ність банківського сектору, оскільки вони зде­біль­шого відображають попередні та тепе­рішні умови, а не майбутні ризики чи стресові періоди.

Використовуючи річні зміни ключових показ­ників балансу банків, запропонована модель забезпечує ефективну систему прогнозування з надійними показниками ефективності. Ключо­вою особливістю цього дослідження є його здат­ність визначати найбільш значущі індика­тори, що сприяють стресу в банківському секторі, особливо в умовах воєнного стану. Модель виявила інші критичні фактори діяльності бан­ків, які суттєво впливають на рівень стресу, зокрема достатність капіталу, нормативи лік­від­ності та структура активів і пасивів, які мають бути пріоритетними в системі моніто­рингу. Прогнози стресових періодів, отримані за допомогою моделі, демонструють значну коре­ляцію з показниками Індексу фінансового стресу (ІФС) Національного банку України, що підтвер­джує її надійність. Однак така модель йде далі, пропонуючи практичні висновки, які дають змогу регуляторам передбачати стресові події, а не лише аналізувати їх ретроспективно. Крім того, дослідження пропонує практичний метод вико­ристання відкритих даних, наданих НБУ, для проведення подібних прогнозних досліджень, забезпечуючи прозорість та відтворюваність. Інтегруючи загальнодоступні набори даних, дослідження демонструє масштабований під­хід, який може бути адаптований до інших контекстів. Результати дослідження роблять внесок у сферу досліджень фінансової стабіль­ності, долаючи розрив між описовим аналізом та прогнозним моделюванням, надаючи регуля­торам потужний інструмент для здійснення своєчасних інтервенцій та помʼякшення сис­тем­них ризиків у банківському секторі України в періоди підвищеної невизначеності