22 Mar 09:59 avatar

Предсказание рисков и рейтингование. Часть №3


Автор: С.А.Шумский

Предсказание рисков и рейтингование. Часть 2

Расположение на карте банков с отозванной лицензией

Достоинства карты Кохонена начинают проявляться после нанесения на нее какой-либо графической информации. Рисунок 8 показывает как выглядит карта Кохонена, на которой отмечены ячейки, содержащие банки с отозванными по результатам 1994 года лицензиями. Видно, что банки с отозванными лицензиями группируются в правом верхнем углу карты — «зоне риска». Мы увидим, что эта зона имеет и другие признаки неблагополучия.


Рисунок 8. Ячейки, содержащие хотя бы один банк с отозванной в 1994 году лицензией


Отметим, что в отличие от анализа банкротств, описанного в первой части обзора, здесь информация о банкротствах не участвовала в обучении сети. Она изображена на уже готовой карте, являсь лишь индикатором области параметров с повышенным риском банкротства. Эта особенность описываемой методики позволяет выявить область риска по относительно небольшому числу примеров (как в нашем случае).

Раскраски карты Кохонена


Различные раскраски топографической карты являются удобным средством для выявления взаимосвязей различных факторов. В принципе, любая финансовая характеристика порождает свою раскраску карты, как это иллюстрирует Рисунок 9.


Рисунок 9. Раскраска карты, порожденная i-ой статьей балланса


Вместе подобные раскраски дают исчерпывающую и наглядную картину. Здесь имеется полная аналогия с географическими картами различных типов на одной и той же географической сетке, которые в совокупности дают полное представление о данной местности.
Карта размеров банков


Рассмотрим, например как располагаются на построенной карте банки разных размеров (см. Рисунок 10). Размеры банков берутся в логарифмической шкале, причем клетки, отличающиеся на одну цветовую градацию, содержат банки с пятикратным отношением активов. Напомним, что величин активов банков была изначально выведена из набора параметров, т.к. она использовалась для нормировки остальных статей. Несмотря на это, банки разных размеров располагаются не хаотично, а регулярным образом, что свидетельствует о значимости размера банка при выборе им своей финансовой стратегии. Визуально на карте можно выделить следующие большие группы банков: большие банки (низ карты), малые банки (группа слева и группа справа) и средние банки. Раскраска, отражающая относительный размер Уставного фонда показывает, что между двумя группами малых банков имеются существенные различия: Банкив нижнем правом углу карты практически не растут (Рисунок 11).


Рисунок 10. Размер активов российских банков

Рисунок 11. П7. Уставной фонд


Сравнение с расположением банков-банкротов, показывает, что вероятность банкротства как больших так и малых банков в 1994 году была невелика.

Балансовые показатели

Ниже приводится ряд раскрасок карты Кохонена Российских банков по некоторым статьям баланса. Как видно из карт Итого доходов и Итого расходов, наиболее активные банки (банки, у которых отношение доходов и расходов к их размеру наибольшее) располагаются в левом верхнем углу карты. Карта размеров говорит нам о том, что эти банки относительно невелики по своим размерам.


Рисунок 12. Д5. Итого доходов

Рисунок 13. Р5. Итого расходов


Очень показательны карты Всего обязательств и Прибыль/убыток. Из карты Прибыль/убыток ясно видно, что наиболее убыточной является группа банков-банкротов (правый верхний угол). Эта же группа банков имеет больше всего обязательств.


Рисунок 14. Р6. Прибыль/убыток

Рисунок 15. П6. Всего обязательств


Интересно отметить, что меньше всего обязательств имеют обе группы малых банков. Эти группы банков сходны по многим параметрам (на карте Уставной фонд видно, что у малых банков отношение уставного фонда к размеру выше, чем у остальных). Однако, как видно из карты Прибыль/убыток, в отличие от группы малых банков слева, которая является самой прибыльной, группа справа имеет прибыль ниже среднего. Это говорит о том, что скорее всего деятельность этих групп имеет разные цели. Малая прибыль в совокупности с большим уставным фондом и малыми обязательствами говорит о том, что банки из группы справа скорее всего служат для расчетных операций различных организаций, а не для получения прибыли.

Обсуждение

Приведенные выше раскраски в совокупности образуют атлас, отражающий финансовое состояние банков или других фирм, занимающихся сходными видами бизнеса. Этот атлас дает графическое отображение положения любой конкретной фирмы среди конкурентов и может использоваться как удобное средство финансового анализа. В частности, можно рассматривать эволюцию финансового положения отдельной фирмы во времени, выявлять существующие тенденции и циклы. С точки зрения макроэкономики удобство такого рода карт состоит в том, что площади на этой карте примерно пропорциональны доле фирм в силу более-менее равномерного заполнения ячеек. Таким образом можно зримо представлять себе, например, долю крупных банков или банков, испытывающих трудности с возвратом кредитов.

Выводы
В обзоре были рассмотрены различные подходы к анализу рисков. Одни из них в для формирования обучающей выборки используют мнения авторитетных рейтинговых агентств, другие — опираются на объективные данные о банкротствах. Наконец, альтернативный подход использует для обучения сети «непомеченные» финансовые данные, предлагая методику сравнительного финансового анализа.

Литература
Бэстенс, Д.-Э., Ван Ден Берг, В.-М., Вуд, Д. (1997). Нейронные сети и финансовые рынки. Принятие решений в торговых операциях. ТВП Научное издательство.

Шарп, У., Александер, Г., Бейли, Д. (1997). Инвестиции. 5-е изд., пер. с англ. ИНФРА-М.

Altman, E. I. (1968). «Financial ratios, Discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy», Journal of Finance, 23, No 4, 589-609.

Altman, E. I. (1991). «Defaults and returns on high-yield bonds through thr first half of 1991», Financial Analyst Journal, 47, No 6. 74-75.

Dutta, S., and Shekhar, S. (1988). «Bond Rating: A Non-Conservative Application of Neural Networks», Proc. IEEE Int. Conf. on Neural Networks, pp.II443-II450.

Horrigan, J.O. (1966). «The determination of long term credit standing with financial ratios», Empirical Research in Accounting: Selected Studies. Journal of Accounting Research.

Moody, J. and Utans, J. (1993). «Architecture Selection Strategies for Neural Networks: Application to Corporate Bond Rating Prediction», in: Neural Networks in the Capital Markets, Apostolos-Paul Refenes Ed., John Wiley & Sons, 277-300.

Shumsky, S.A., and Yarovoy, A.V. (1998). «Kohonen Atlas of Russian Banks», in: Deboeck, G. and Kohonen, T. (Eds). Visual Explorations in Finance with Self-Organizing Maps. Springer, 1998.

Trippi, R., and Turban, E., eds. (1993) Neural Networks in Finance and Investing, Probus Publishing.

West, R.R. (1970). «An alternative approach predicting corporate bond ratings», Journal of Accounting Research, Spring 1970.

0 комментариев

Только зарегистрированные и авторизованные пользователи могут оставлять комментарии.