Details

Целью работы является выявление ключевых факторов, определяющих успешность российских банков, акции которых котируются на Московской фондовой бирже. Решались следующие задачи: - провести систематический обзор литературы, выявить пробелы в исследованиях и сформулировать гипотезы исследования; - выявить детерминанты, потенциально влияющие на успешность банков по гипотезам исследования; - построить ряд моделей машинного обучения для проверки гипотезы исследования и выявления статистически значимых факторов, влияющих на прибыльность банков и стоимость акций; - интерпретировать, сравнивать и обсуждать полученные результаты; - разработать рекомендации потенциально заинтересованным субъектам. Актуальность исследования обусловлена ​​необходимостью выявления детерминант, потенциально влияющих как на внутреннюю эффективность, так и на внешнюю привлекательность коммерческих банков. Информационной базой исследования являются открытые данные отечественной и зарубежной научной литературы и официальные интернет-ресурсы. Методологическая база исследования – модели машинного обучения. Инструментом исследования являются платформа Collab и язык программирования Python. Результатом данного исследования является анализ влияния микро- и макроэкономических показателей на успешность банков, определяемую по рентабельности активов и ценам акций.

The purpose of the work is to identify the key factors that determine the success of Russian banks, whose shares are listed on the Moscow stock exchange. The following tasks were solved: - to conduct a systematic literature review, reveal the research gap, and formulate the research hypotheses; - to identify the determinants, potentially affecting the banks’ success by research hypotheses; - to build a number of machine learning models to test the research hypothesis and reveal the statistically significant factors, influencing the banks’ profitability and share prices; - to interpret, compare, and discuss the results; - to develop recommendations to potentially interested actors. The relevance of the research is explained by necessity of revealing the determinants that potentially influence both inside performance and outside attractiveness of commercial banks. The information base of research is open-accessed data from domestic and foreign research literature and official Internet resources. The methodological base of research – machine-learning models. The tool of research is Collab platform and the Python programming language. The result of this study is to analyse the impact of micro- and macroeconomic indicators on banks’ success, identified by ROA and shares prices.