Статья: ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УСТОЙЧИВОСТИ ОТЕЧЕСТВЕННЫХ БАНКОВ СИСТЕМОЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

В статье проанализировано современное состояние, результативность и устойчивость российских банков в условиях турбулентности экономики. Цель исследования - сформировать прогноз прибыли для обеспечения устойчивого развития российских банков, а также выявить закономерности их развития в условиях нарастания рыночной неопределенности. Сформирована модель глубокого обучения «Случайный лес». В ходе исследования были использованы такие методы, как технический анализ акций банков с использованием библиотек pandas, yfinance, numpy, matplotlib на языке Python на сервисе Colab, а также модель глубокого обучения «Случайный лес» для прогнозирования чистой прибыли банков. Научная новизна состоит в том, что выдвинута и доказана гипотеза, что на основе использования модели машинного обучения «Случайный лес» может быть получен прогноз чистой прибыли, как важнейшего фактора устойчивости банка. В ходе исследования были рассчитаны направление и сила связи между факториальными и результативным признаками. Так, например, связь между результативным признаком (Прибыль, млрд руб.) - “target” и факториальными выражается следующими коэффициентами: Активы, млрд руб. + 0,974; Доля активов, в % + 0,974; Рентабельность активов, % 0,159; Adj акций (логарифмическая доходность) -0,266; Волатильность (сигма) -0,219. На основании полученных результатов можно утверждать, что все рассмотренные банки работают устойчиво, ошибка прогноза на ноябрь 2024 г. варьируется от 0,78 до 31,4 %. При этом ошибка возрастает по мере уменьшения размера банков. По итогам 2023 г. все крупнейшие банки работали прибыльно, что свидетельствует об их устойчивости. Полученные прогнозные значения прибыли отражают позитивный тренд в развитии рассмотренных банков, что позволяет сделать вывод об устойчивости банковской системы в целом. Практическая значимость в том, что результаты исследования могут быть рекомендованы к использованию на практике.