Построение моделей анализа и прогнозирования уровня рисков банковского сектора Республики Беларусь на основе интегральных показателей

  • Валентин Олегович Сувалов Национальный банк Республики Беларусь, пр. Независимости, 20, 220008, г. Минск, Беларусь
  • Екатерина Александровна Минюкович Белорусский государственный университет, пр. Независимости, 4, 220030, г. Минск, Беларусь

Аннотация

Исследуется процесс построения эконометрической модели для создания автоматизированного алгоритма прогнозирования уровня рисков в банковском секторе Республики Беларусь. Отмечено, что внутренние свойства алгоритма основаны на формализации процесса построения эконометрической модели с выполнением необходимых предпосылок, а также на машинном обучении.

Биографии авторов

Валентин Олегович Сувалов, Национальный банк Республики Беларусь, пр. Независимости, 20, 220008, г. Минск, Беларусь

специалист первой категории управления регулирования ликвидности Главного управления операций на финансовых рынках

Екатерина Александровна Минюкович, Белорусский государственный университет, пр. Независимости, 4, 220030, г. Минск, Беларусь

кандидат экономических наук, доцент; доцент кафедры экономической информатики экономического факультета

Литература

  1. Beck U. Risikogesellschaft. Auf dem Weg in eine andere Moderne. Frankfurt : Suhrkamp, 1986 (in Ger.).
  2. Luhmann N. Soziologie des Risikos. Berlin : Walter de Gruyter, 2003 (in Ger.).
  3. Koch P. Versicherungsgeschichte in Stichworten. In: Schriftenreihe des Vereins zur Förderung der Versicherungswissenschaft in München e. v. München, 1988. Vol. 32. S. 1–16 (in Ger.).
  4. Ritter G. A. Der Sozialstaat: Entstehung und Entwicklung im internationalen Vergleich. München : De Gruyter Oldenbourg, 1991 (in Ger.).
  5. Crockford N. An Introduction to Risk Management. 2 nd ed. Cambridge : Woodhead-Faulkner, 1986.
  6. Pabst R. Theorie und Methodenentwicklung bei der Versicherung technischer Risiken am Beispiel der Maschinenversicherung in Deutschland : diss. … doktors der philos. München, 2011.
  7. Pervozvanskiy А. А., Pervozvanskaya T. N. Finansovyi rynok: raschet i risk [Financial market: calculation and risk]. Moscow : Infra-М, 1994 (in Russ).
  8. Galova А. G. [Inflation risks in the Republic of Belarus]. Bankawski vesnik [Bank Bulletin Magazine]. 2013. No. 19. P. 8–12 (in Russ.).
  9. Allen M. P. Understanding Regression Analysis. New York : Springer, 1997.
  10. Asteriou D., Hall S. G. Applied Econometrics. London : Palgrave MacMillan, 2011.
  11. Timeline of Nobel Prize Winners. Economics. URL: http://www.nobel-winners.com/Economics/ (date of access: 15.04.2017).
  12. Granger C. W. J. Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-spectral Methods. Econometrica. 1969. Vol. 37 (3). P. 424–438.
  13. Diebold F. X. Elements of Forecasting. 2 nd ed. Cincinnati : South Western, 2001.
  14. Berzuini C. Causal Inference in Time Series Analysis. In: Berzuini C., Dawid Ph., Bernardinell L. (eds.). Causality: statistical perspectives and applications. 3 rd ed. Hoboken : John Wiley & Sons, 2012.
  15. Kannike K. Notes on Feynman parametrisation and the Dirac delta function. URL: /http://kodu.ut.ee/~kkannike/english/science/physics/notes/feynman_param.pdf (date of access: 22.04.2017).
  16. Shapiro J. A. Schwinger trick and Feynman Parameters. In: Rutgers. URL: https://www.physics.rutgers.edu/grad/615/lects/schwingertrick.pdf (date of access: 22.04.2017).
  17. Statistics and Probability Dictionary. URL: http://stattrek.com/statistics/dictionary.aspx?definition=coefficient_of_determination (date of access: 22.04.2017).
  18. Glantz S. A., Slinker B. K Primer of Applied Regression and Analysis of Variance. 2 nd ed. New York : McGraw-Hill Educ., 2000.
  19. Anscombe F. J. Graphs in Statistical Analysis. Am. Stat. 1973. Vol. 27. P. 17–21.
  20. Goldberger A. S. Econometric Theory. New York : John Wiley & Sons, 1964.
  21. Bollen K. A., Long J. S., Trivedi P. K., et al. (eds.). Testing Structural Equation Models. London : Sage, 1993.
  22. Jinadasa G., Weerahandi S. Size performance of some tests in one-way anova. Commun. Stat. – Simul. Comput. 1998. Vol. 27 (3). P. 625– 640.
  23. Fox J. Applied Regression Analysis, Linear Models and Related Methods. California : Sage. 1997.
  24. Mankiw N. G. A Quick Refresher Course in Macroeconomics. J. Econ. Lit. 1990. Vol. 28 (4). P. 1645–1660.
  25. Giles D. Robust Standard Errors for Nonlinear Models. Econometrics Beat: Dave Gilesʼ Blog. URL: http://davegiles.blogspot.com.by/2013/05/robust-standard-errors-for-nonlinear.html (date of access: 25.04.2017).
  26. Ramsey J. B. Tests for Specification Errors in Classical Linear Least Squares Regression Analysis. J. Royal Stat. Soc. Ser. B. 1969. Vol. 31 (2). P. 350–371.
Опубликован
2018-09-13
Ключевые слова: модель, прогнозирование, риски, эконометрический инструментарий, интегральные показатели, банковский сектор
Поддерживающие организации Авторы выражают благодарность Петру Алексеевичу Мамановичу, заместителю председателя правления Национального банка Республики Беларусь, и Сергею Николаевичу Шевчуку, начальнику управления анализа рисков банковской системы Главного управления банковского надзора Национального банка Республики Беларусь.
Как цитировать
Сувалов, В. О., & Минюкович, Е. А. (2018). Построение моделей анализа и прогнозирования уровня рисков банковского сектора Республики Беларусь на основе интегральных показателей. Журнал Белорусского государственного университета. Экономика, 1, 20-28. Доступно по https://journals.bsu.by/index.php/economy/article/view/2234
Выпуск
№ 1 (2018): Журнал Белорусского государственного университета. Экономика
Раздел
C. Математические и количественные методы

Авторы, публикующиеся в данном журнале, соглашаются со следующим:

  1. Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и предоставляют журналу право первой публикации работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial. 4.0 International (CC BY-NC 4.0).
  2. Авторы сохраняют право заключать отдельные контрактные договоренности, касающиеся неэксклюзивного распространения версии работы в опубликованном здесь виде (например, размещение ее в институтском хранилище, публикацию в книге) со ссылкой на ее оригинальную публикацию в этом журнале.
  3. Авторы имеют право размещать их работу в интернете (например, в институтском хранилище или на персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу. (См. The Effect of Open Access).