Subscription request:

podpiska@panor.ru

For all questions:

+7 495 274-22-22

UDK: 330.44 DOI:10.33920/vne-04-2406-06

Analysis of Stability of The Banking System with The Hurwitz Criterion and Forecasting by The Random Forest Deep Learning Model

Nikolay Ivanovich Lomakin Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Volgograd State Technical University, Russia, 400005, Volgograd, V. I. Lenina ave., 28, E-mail: tel9033176642@yahoo.com, ORCID: 0000-0001-6597-7195
Tatyana Ivanovna Kuzmina Doctor of Economics, Professor of the Department of World Economy, Plekhanov Russian University of Economics (Moscow), Russia, 400005, Volgograd, Volgodonskaya st., 13, E-mail: tutor07@list.ru, ORCID: 0000-0002-1757-5201
Maksim Sergeevich Maramygin Doctor of Economics, Professor, Director of the Institute of Finance and Law, Professor of the Department of Finance, Money Circulation and Credit, Ural State Economic University, Russia, 620144, Yekaterinburg, 8 Marta st., 62, E-mail: maram_m_s@mail.ru, ORCID: 0000-0003-3416-775X
Oksana Aleksandrovna Minaeva Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Volgograd State Technical University, Russia, 400005, Volgograd, V. I. Lenina ave., 28, E-mail: o_mina@mail.ru, ORCID: 0000-00018579-4038
Olga Vitalievna Yurova Candidate of Sociological Sciences, Associate Professor, Volgograd State Technical University, Russia, 400005, Volgograd, V. I. Lenina ave., 28, E-mail: yurova@vstu.ru, ORCID: 0000-0002-7628-4471
Maria Anatolyevna Petrova bachelor, Volgograd State Technical University, Russia, 400005, Volgograd, V. I. Lenina ave., 28, E-mail: iskorka2002@mail.ru, ORCID: 0009-0001-0166-690X

The article conducts a study of theoretical approaches to assessing the stability of the domestic banking system and forming a model that allows predicting its development in modern conditions. The relevance of the study is that in conditions of market uncertainty, approaches are increasingly being used to ensure the sustainable development of the banking system using artificial intelligence systems. During the study, pairwise correlation coefficients were identified between 11 factorial characteristics and the resulting characteristic — profit growth (%), the Hurwitz matrix was formed. The determinant of the stability matrix of the banking system was calculated using the Hurwitz criterion. A DL-model "RF Regression" (DL-model "Random Forest") has also been formed, which allows predicting the increase in profit of the banking system. The DL model was generated on the Collab service using the pandas, GridSearchCV, sklearn libraries using the results of the work of 144 commercial banks at the end of 2023. To calculate the determinant of a square matrix of dimension 11x11, a special program was written using the Python language. The calculated parameters of the DL model made it possible, based on the values of the regression equation coefficients, to form a polynomial and assess the stability of the banking system using the Hurwitz criterion. The resulting calculated value of the determinant of the Hurwitz matrix turned out to be greater than zero, which means that the banking system is stable in 2023. The novelty lies in the fact that the authors proposed approaches that make it possible to identify existing patterns in the development of the banking system, obtain a forecast of the dynamics of the banking system’s profit and assess its stability using the Hurwitz criterion. The paper puts forward and proves the hypothesis that using the Random Forest DL model, a forecast of the increase in net profit of commercial banks can be obtained, which predetermines the stability and dynamics of their development. The conclusions are that the results obtained can be successfully used in practice to predict and ensure sustainable development of the domestic banking system.

Дата поступления рукописи в редакцию: 11.04.2024

Дата принятия рукописи в печать: 16.05.2024

В современных условиях важное значение имеет формирование подходов для обеспечения устойчивого развития отечественной банковской системы. Исследование теоретических основ оценки устойчивости развития банковской системы России и его прогнозирования в условиях рыночной неопределенности с использованием моделей, использующих преимущества искусственного интеллекта, имеет важное значение.

Цель исследования заключается в том, чтобы: 1) рассчитать коэффициенты многофакторной линейной регрессии; 2) используя их, сформировать матрицу Гурвица; 3) получить оценку устойчивости банковской системы по критерию Гурвица; 4) сформировать DL-модель «Случайный лес»; 5) получить прогноз прироста прибыли в процентах.

Актуальность исследования в том, что все более широко используются подходы с применением систем искусственного интеллекта с тем, чтобы обеспечить устойчивое развитие банковской системы в условиях рыночной неопределенности. В работе выдвинута и доказана гипотеза, что с помощью DL-модели «Случайный лес» может быть получен прогноз прироста чистой прибыли коммерческих банков.

Новизна исследования в том, что с помощью DL-модели рассчитаны коэффициенты многофакторной линейной регрессии, описывающие поведение банковской системы под действием факторов, включенных в модель, которые затем были использованы в математической матрице Гурвица с целью выявления устойчивости банковской системы, и в конечном счете был получен прогноз прироста чистой прибыли.

Практическая значимость состоит в том, что результаты, полученные в ходе исследования, могут быть успешно использованы на практике для прогнозирования динамики чистой прибыли отечественной банковской системы.

Системы искусственного интеллекта находят все более широкое применение в сфере экономики и финансов, банковской сфере [1, с. 64–80; 2, с. 130–143; 3, c. 1800–1809; 4, c. 1588–1597]. Исследованию проблемы устойчивого развития банковской системы посвящено огромное количество работ. Так, например, Урлапов П. С. и Марамыгин М. С. исследовали современные тенденции развития банковского сектора Российской Федерации в условиях экономической неопределенности [5, с. 202–206]. Кроме того, вопросам финансовой устойчивости коммерческих банков посвящены исследования таких ученых, как: Котляров М. А. [6, с. 6–9]; Хорошев С. [8, с. 53–56]; Велиева И. С., Комардина О. Н., Самиев П. А. [7, с. 38–45]. Решению проблемы устойчивости и управления риском банковской деятельности посвящены исследования Комогорцева С. Н. [9, с. 37–40].

For citation:
Nikolay Ivanovich Lomakin, Tatyana Ivanovna Kuzmina, Maksim Sergeevich Maramygin, Oksana Aleksandrovna Minaeva, Olga Vitalievna Yurova, Maria Anatolyevna Petrova, Analysis of Stability of The Banking System with The Hurwitz Criterion and Forecasting by The Random Forest Deep Learning Model. The World Economics. 2024;6.
The full version of the article is available for subscribers of the journal
Article language:
Actions with selected: