Сингулярно-спектральный анализ и прогноз финансового состояния кредитных организаций в подходе «Гусеница»-SSA

• Victor Ivanov (JINR, LIT)
• Elena Akishina (JINR)
• A.S. Prikazchikova (NRNU MEPhI)

Room: MLIT-134/3-310 - Комната семинаров Метод сингулярно-спектрального анализа успешно используется в задачах обработки и прогнозирования временных рядов. В настоящей статье мы применили данный метод в подходе «Гусеница»-SSA к оценке финансового состояния двух кредитных организаций, как объектов экономической безопасности России: АО «ККБ» (лишен лицензии по решению Банка России) и благонадежный «Т»-Банк. С этой целью были проанализированы и спрогнозированы значения временных рядов ключевых показателей деятельности указанных кредитных организаций, а именно: «Прибыль», «Счета в Банке России», «Ценные бумаги». __Singular Spectrum Analysis and Forecast of Financial Condition of Credit Institutions in the Caterpillar-SSA Approach__ The singular spectrum analysis method is successfully used in the processing and forecasting time series tasks. In this article, we applied this method in the «Caterpillar»-SSA approach to assessing the financial condition of two credit institutions as objects of Russia economic security: JSC «CCB» (deprived of its license by the decision of the Bank of Russia) and the reliable «TBank». For this purpose, the time series values of key performance indicators of the specified credit institutions were analyzed and forecasted, namely: «Profit», «Accounts in the Bank of Russia», «Securities».