Ключевые слова

SciNotesIBI

Ученые записки Международного банковского института

Proceedings of the International Banking Institute

Ученые записки Международного банковского института

Международный банковский институт

RUhttps://www.ibispb.ru/

2413-3345

BIISGO

Статьи

Некоторые подходы к диагностике и прогнозированию уровня угрозы банковского кризиса, исходя из поведения клиентов, отражаемого банковской статиститикой

Some Approaches to Diagnosing and Forecasting the Level of Threat of a Banking Crisis Based on Customer Behavior Reflected by Banking Statistics

Погодин В.А.

Погодин

Виктор Алексеевич

Ph.D. (Tech)

Independent Consultant (previously Head of Marketing Departments VTB, Bank of Moscow, UNICON, GfK-Russia, Inkombank)

к.т.н.

Независимый консультант (ранее – руководитель подразделений маркетинга ВТБ, Банк Москвы, UNICON, GfK-Russia, Инкомбанк)

2023

30092023

3 (45)

133157

Received: 642026

2023

Ученые записки Международного банковского института

<a rel="license" href="https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/"><img alt="Лицензия Creative Commons" src="//i.creativecommons.org/l/by-nc/4.0/88x31.png" /></a><p>Это произведение доступно по <a rel="license" href="https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/">лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная</a>.</p>

Предметом исследования являются особенности действий клиентов банков, исходя из их собственной оценки (которая может не совпадать с оценками экспертов в СМИ) текущего и прогнозируемого уровня угрозы банковского кризиса. Мнение клиентов предлагается рассматривать как проявление своего рода коллективного разума, который реально управляет ситуацией на банковском рынке. Предлагаемый подход позволяет, исходя из действий клиентов, отражаемых публикуемой банковской статистикой, анализировать и прогнозировать возможные кризисные ситуации. В рамках исследования предложены показатели, получаемые на основе статистики Центрального банка России, которые могут быть использованы в качестве индикаторов для оценки мнения и соответствующих действий клиентов при изменении уровня угрозы кризиса. Предложен алгоритм структурирования уровней угрозы банковского кризиса в соответствии с соотношением значений выбранных показателей. По предложенному алгоритму осуществлена оценка уровней угрозы кризиса клиентами банков в каждый месяц с 1998 по 2022 гг. и сформирована матрица, ячейки которой содержат количественные характеристики уровня угрозы в виде цифрового кода (и имеют соответствующий этому уровню угрозы цвет). Матрица позволяет осуществлять сравнительный системный анализ большого объема сложно структурируемой информации по поведению клиентов. По результатам проведенного анализа выявлены и подтверждены методами параметрической статистики признаки (сигналы) приближения кризисных ситуаций, которые могут быть использованы при прогнозировании нежелательных изменений ситуации на рынке банковских продуктов (в том числе с использованием автоматизированного мониторинга выбранных показателей). Предложенные методы и полученные результаты исследования могут представить интерес для менеджеров банков и организаций, осуществляющих анализ ситуации в банковской сфере России, а также, в некоторых аспектах, для банковских специалистов других стран в которых, наряду с национальной валютой, большой спрос у населения имеет иностранная валюта.

The subject of the study is the specifics of the actions of bank customers, based on their own assessment (which may not coincide with the assessments of experts in the media) of the current and projected level of the threat of a banking crisis. The opinion of customers is proposed to be considered as a manifestation of a kind of collective mind that really controls the situation in the banking market. The proposed approach allows, based on the actions of customers reflected in the published banking statistics, to analyze and predict possible crisis situations. The study proposes indicators obtained on the basis of statistics from the Central Bank of Russia, which can be used for assessing the opinion and corresponding actions of clients when the level of crisis threat changes. An algorithm for structuring the levels of threat of a banking crisis is proposed in accordance with the ratio of the values of the selected indicators. According to the proposed algorithm, the crisis threat levels were assessed for every month from 1998 to 2022 and a matrix was formed, the cells of which contain quantitative characteristics of the threat level in the form of a digital code (and have a color corresponding to this threat level). The matrix allows for a comparative system analysis of a large amount of difficult structured information on customer behavior. According to the results of the analysis, signs (signals) of approaching crisis situations were identified and confirmed by the methods of parametric statistics, which can be used to predict undesirable changes in the situation on the banking products market (including using automated monitoring of selected indicators). The proposed methods and the results of the study may be of interest to the managers of banks and organizations that analyze the situation in the banking sector of Russia, and also, in some aspects, to banking specialists in other countries where, along with the national currency, foreign currency is in great demand among the population.

Ключевые словауровень угрозы банковского кризисарублевые и валютные депозитыкредитыповедение вкладчиков и заемщиков банковтемп прироста банковских продуктовбанковская статистика

Keywordsthreat level of a banking crisisruble and foreign currency depositsloansbehavior of depositors and borrowers of banksgrowth rate of banking productsbanking statistics

This research received no external funding.

Настоящее исследование не получило внешнего финансирования.

issue-cover

International Monetary Fund. Research Dept. Financial Crises: Characteristics and Indicators of Vulnerability World Economic Outlook. – 1998. - May. – Chapter IV. – P. 74–97.

International Monetary Fund. Research Dept. Financial Crises: Characteristics and Indicators of Vulnerability World Economic Outlook. – 1998. – May. – Chapter IV. – P. 74–97.

Карминский А.М., Киселев В.Ю. Построение динамических индикаторов банковского кризиса // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. – 2014. – Issue 15(252). – C. 45–52.

Karminskij A.M., Kiselev V.YU. Postroenie dinamicheskikh indikatorov bankovskogo krizisa // Nacionalnye interesy: prioritety i bezopasnost. – 2014. – Issue 15(252). – C. 45–52.

Киселев В.Ю. Индикативный подход к определению банковских кризисов в России // Корпоративные финансы – 2013. – Issue 4 (28). – C.105–113.

Kiselev V.YU. Indikativnyj podkhod k opredeleniyu bankovskikh krizisov v Rossii // Korporativnye finansy – 2013. – Issue 4 (28). – C.105–113.

Laeven L., Valencia F. Systemic banking crises database: an update // International Monetary Fund Working Paper. – 2012.

Borio C., Drehmann M. Assessing the risk of banking crises – revisited // BIS Quarterly Review. – 2009. – March.

Demyanyk., Hasan I. Financial crises and bank failures: A review of prediction methods // Omega. – 2008. – Issue 38. P. 315–324.

Bel J., Pain D. Leading indicator models of banking crisis – a critical review // Bank of England Financial Stability Review. – 2000. – Issue 9. P. 113–290.

Bel J., Pain D. Leading indicator models of banking crisis - a critical review // Bank of England Financial Stability Review. – 2000. – Issue 9. P. 113–290.

Boyd J., de Nicolo G., Loukoianova E. Banking crises and crises dating // IMF working papers. – 2008. – Issue wp/09/141.

Анимица П.Е. Особенности финансового поведения домашних хозяйств в условиях геополитической нестабильности // Известия УрГЭУ – 2015. – №4(60). – C. 43–51.

Animica P.E. Osobennosti finansovogo povedeniya domashnikh khozyajstv v usloviyakh geopoliticheskoj nestabilnosti // Izvestiya URGEHU – 2015. – №4(60). – C. 43–51.

Тетушкин В.А. Маркетинговый анализ финансового поведения граждан РФ в кризисных экономических условиях // International Journal Of Professional Science. 2016. №2. С. 81–105.

Tetushkin V.A. Marketingovyj analiz finansovogo povedeniya grazhdan RF v krizisnykh ehkonomicheskikh usloviyakh // International Journal Of Professional Science. 2016. №2. S. 81–105.

Ярашева Г.В., Бурдастова Ю.В. Сберегательные и кредитные стратегии домохозяйств // Народонаселение. – 2013. - №2. – C. 94–102.

Yarasheva G.V., Burdastova YU.V. Sberegatelnye i kreditnye strategii domokhozyajstv // Narodonaselenie. – 2013. – №2. – C. 94–102.

Гамукин В.В. Выявление особенностей сберегательного и кредитного поведения населения в регионах России // Экономика региона. – 2020. – Т.16, вып.3. – C. 1003–1017.

Gamukin V.V. Vyyavlenie osobennostej sberegatelnogo i kreditnogo povedeniya naseleniya v regionakh Rossii // Ehkonomika regiona. – 2020. – T.16, vyp.3. – C. 1003–1017.

Martin Brown, Benjamin Guin, Stefan Morkoetter. Deposit Withdrawals from Distresses banks: Client Relationship Matter // Journal of Financial Stability, - 2020. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1572308919306588.

H Evren Damar., Reint Gropp., Adi Mordel. Banks financial distress, lending supply and consumption expenditure // European Central Bank. Working paper series. – 2014. – July. – №1687.

Victor A. Pogodin. On Some Aspects of Cognitive Graphics Application for Systems Thinking and Systems Practice // Systems Research and Behavioral Science. – John Willey. – 1998. – July / August. – 15. – Issue 4, P. 327–341.

Ghosh A.R., Ostry J.D. Tamirisa N. Anticipating the next crisis – what can early warning systems be expected to deliver? // Finance & Development. – 2009. – Issue 46. P. 35–37.

Ghosh A.R., Ostry J.D. Tamirisa N. Anticipating the next crisis – what can early warning systems be expected to deliver? // Finance & Development. – 2009. – Issue 46. – P. 35–37.

Bussiere M., Fratzscher M. Towards a new early warning system of financial crises // Journal of International Money and Finance. – 2006. – Issue 25. – P. 953–973.

Schwaab B., Koopman S.J., Lucas A. Systemic risk diagnostics: coincident indicators and early warning signals // ECB Working Paper. – 2011. – Series Issue 1327.

Abiad A., Ramcharan R. Research Summaries: Early Warning Systems // IMF Research Bulletin. – 2003. – 4(2).

Davis E., Karim D. Comparing early warning systems for banking crises // Journal of Financial Stability. – 2008. – Issue 4. – P. 89–120.