KNEU Logo Публікації КНЕУ імені Вадима Гетьмана Publications of KNEU named after Vadym Hetman
Switch to Ukrainian Switch to English
Modeling and Information System in Economics

Modeling and Information System in Economics

ISSN 2708-9746
Домінова Інна Володимирівна
Inna Dominova
Кисіль Тетяна Миколаївна
Tetiana Kysil

Оцінка та прогнозування ймовірності банкрутства банківських установ України

Assessment and forecasting of the probability of bankruptcy of banking institutions of Ukraine

DOI:

10.33111/mise.99.6

Анотація: У даній статті розглянуто модель динамічної нормативно-індексної оцінки ймовірності банкрутства банківських установ України з урахуванням особливостей їх функціонування, що ґрунтується на авторському методологічному підході. Згідно з цим підходом, для оцінки ймовірності банкрутства проводиться підбір абсолютних і відносних показників з метою визначення нормативних співвідношень між темпами зростання, розрахунку інтегрального показника ймовірності банкрутства та рівня банкрутства за трьома групами ризику. Проведене наукове дослідження та отримані результати, які наведені в статті, є актуальними для банків різних груп і різних форм власності. Практична апробація динамічної нормативно-індексної моделі перевірено на п’яти банках України, а саме АТ КБ «ПриватБанк», ПАТ «ПУМБ», АТ «Ощад-банк», АТ «А-БАНК» і КБ БАНК «ГЛОБУС». За даними поданої фінансової звітності сформовано фактичне співвідношення показників залежно від еталонних, на основі яких розраховуються темпи зростання поточного 2020 звітного періоду залежно від попереднього 2019 звітного періоду. Запропонований підхід дозволяє своєчасно виявити загрози банкрутств і своєчасно вжити відповідні заходи по їх реабілітації для підвищення рівня фінансової стійкості та запобігання можливих процедури ліквідації банків, що значно підвищить стабільність і збалансованість вітчизняного банківського сектору в цілому. У подальшому розроблена авторами модель значно підвищить фінансову стійкості банків і їх ефективний розвиток, забезпечить високу точність оцінки ймовірності банкрутств і встановлення рівня ризику банкрутства. Побудова та практична реалізація даної моделі для оцінки рівня ймовірності банкрутства дає змогу зробити висновки стосовно доцільності практичного застосування цього підходу для вітчизняних банків. Доведено, що нормативно-індексну модель варто використовувати як для оцінки ймовірності банкрутства окремої банківської установи, так і для оцінки загального рівня ризику банкрутства в цілому по банківській системі. Оскільки використання цієї моделі дозволяє не лише оцінити стан функціонування системи управління ризиками за конкретний період часу, але й дає змогу, на основі отриманих даних, спрогнозувати ймовірні проблеми банку в майбутньому. Новими науковими результатами публікації є модернізована модель динамічної нормативно-індексної оцінки ймовірності банкрутства, що стане основою функціональних блоків реалізованої інтелектуальної банківської системи, яка буде надавати прогноз ймовірності банкрутства на майбутні звітні періоди з врахуванням вхідних і вихідних показників, проміжних і загальних результатів, як на ранніх, так і кінцевих стадіях банкрутства
Abstract: This article considers the model of dynamic normative-index assessment of the probability of bankruptcy of banking institutions of Ukraine, taking into account the peculiarities of its features, based on the author’s methodological approach. According to this approach, the choice of absolute and relative indicators is made to assess the probability of bankruptcy, in order to determine the regulatory ratio between rates of growth, calculation of the integrated index of the probability of bankruptcy and the level of bankruptcy for the three risk groups. The research was conducted and the results were obtained, they are presented in the article, are relevant for banks of different groups and different forms of ownership. Practical approbation of the dynamic of the normative-index model was tested within five banks of Ukraine, namely JSC CB PrivatBank, PJSC FUIB, JSC OschadBank, JSC A-BANK and CB BANK GLOBUS. According to the submitted financial statements, the actual ratio of indicators is formed depending on the reference relatives, on the basis of which the rates of growth of the current 2020 reporting period are calculated depending on the previous 2019 reporting period. The proposed approach allows to detect bankruptcy threats and provide suitable measures timely to rehabilitate them to increase financial stability and prevent possible liquidation procedures, which will significantly increase the stability and balance of the banking sector overall the country. In the future, the authors-developed model will significantly increase the financial stability of banks and their effective development, ensure high accuracy in assessing the probability of bankruptcy and establish the level of bankruptcy risk. The construction and practical implementation of this model for assessment the level of probability of bankruptcy allows us to draw conclusions about the feasibility of practical application of this approach in domestic banks. It is proved that the normative-index model should be used both to assess the probability of bankruptcy of an individual banking institution and for assessment the overall level of bankruptcy risk in the banking system as a whole. As far as the usage of this model allows not only to assess the state of functioning of the risk management system for a specific period of time, but also allows to predict the probable problems on the basis of the obtained data of the bank in the future. The new scientific results of the publication are the modernized model of dynamic normative-index assessment of bankruptcy probability, which is presented in the article, will become the basis of functional blocks of the implemented intelligent banking system, which will provide a forecast of bankruptcy probability for future reporting periods taking into account the input and output indicators, intermediate and general results both in the early and final stages of bankruptcy
Ключові слова: банківська система; банкрутство; оцінка банкрутства; фінансова звітність; рейтинг банків; абсолютні показники; відносні показники; нормативно-індексна модель; нелінійний динамічний норматив; темпи зростання; рівень банкрутств; прогнозування банкрутства; база даних; база знань; інтелектуальна система
Key words: banking system; bankruptcy; bankruptcy assessment; Financial Statements; bank rating; absolute indicators; relative indicators; normative-index model; nonlinear dynamic norm; growth rate; level of bankruptcies; bankruptcy forecasting; Database; knowledge base; intelligent system.
УДК: 336.71:330.46
UDC: 336.71:330.46
To cite paper
In APA style
Dominova, I., & Kysil, T. (2020). Assessment and forecasting of the probability of bankruptcy of banking institutions of Ukraine. Modeling and Information System in Economics, 99, 70-83. http://doi.org/10.33111/mise.99.6
In MON style
Домінова І.В., Кисіль Т.М. Оцінка та прогнозування ймовірності банкрутства банківських установ України. Моделювання та інформаційні системи в економіці. 2020. № 99. С. 70-83. http://doi.org/10.33111/mise.99.6 (дата звернення: 11.04.2025).
With transliteration
Dominova, I., Kysil, T. (2020) Otsinka ta prohnozuvannia ymovirnosti bankrutstva bankivskykh ustanov Ukrainy [Assessment and forecasting of the probability of bankruptcy of banking institutions of Ukraine]. Modeling and Information System in Economics, no. 99. pp. 70-83. http://doi.org/10.33111/mise.99.6 [in Ukrainian] (accessed 11 Apr 2025).
# 99 / 2020 # 99 / 2020
Download Paper
71
Views
25
Downloads
0
Cited by

  1. Домінова І.В. Оцінка ефективності ризик-менеджменту електронного банкінгу на основі нормативно-індексної моделі// Облік і фінанси. — 2020. — № 1 (87). — С. 91-99.
  2. Карчева Г. Використання методів непараметричної статистики для оцінки ризику ліквідності банків // Вісник Національного банку України. — 2007. — №7. — С. 31–39.
  3. Кисіль Т. М. Архітектура когнітрона в інтелектуальній банківській системі. Моделювання та інформаційні системи в економіці: зб. наук. пр. Київ: КНЕУ, 2019.Вип. №98, С. 123-134.
  4. Кисиль Т. Н. Оценка и прогнозирование стрессоустойчивости коммерческих банков // Инновационная экономика и менеджмент: Методы и технологии: Сборник материалов II Международной научно-практической конференции, Москва, 26 октября 2017 г. МГУ имени М.В. Ломоносова / Под ред. О.А. Косорукова, В. В. Печковской, С. А. Красильникова. М.: Издательство «Аспект Пресс», 2018. — С. 193 — 196.
  5. Кисіль Т. М. Прогнозування ризиків банкрутств комерційних банків // Актуальні питання сучасної економіки: матеріали ІХ всеукраїнської наукової конференції –Ч.1-Умань, УНУС, 2017.– С. 86-87.
  6. Мінфін: Неплатоспроможні банки України [Електронний ресурс] / режим доступу: https://minfin.com.ua/ua/banks/problem/, вільний. — від 29.10.2019 р. 83
  7. Мінфін: Рейтинг стійкості банків за підсумками 4 квартала 2019 [Електронний ресурс] / режим доступу: https://minfin.com.ua/ua/ banks/rating/? date=2020-01-01, вільний. — 2020 р.
  8. Погостинская Н. Н., Погостинский Ю. А. Системный анализ финансовой отчетности. — СПб.: Издательство Михайлова В. А., 1999. — 96 С.
  9. Примостка О.О. Економічна ефективність банківської діяльності // Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата економічних наук. — Київ, 2004. — 218 С.
  10. Примостка Л.О. Сукупний ризик банку: методика оцінки на основі нормативно-індексної моделі /Л. Примостка, О. Лисенок // Вісник Національного банку України. — 2008. — №5. — С.34–38.