CC BY
1423
УДК 336.7 СИНИЧЕНКО ОЛЕСЯ АНДРЕЕВНА
к.э.н., доцент ФГБОУ ВО «Таганрогский институт управления и экономики»,
e-mail: o.sinichenko@tmei.ru
АНАЛИЗ НАДЕЖНОСТИ КРУПНЕЙШИХ БАНКОВ РФ ПО МЕТОДИКЕ КРОМОНОВА В.С.
Аннотация. Целью работы является анализ надежности банков РФ с наибольшим размером активов по методике Кромонова В.С. Отличительной особенностью методики является отсутствие влияния на результаты исследования субъективной оценки эксперта. В ходе проведения оценки были рассчитаны шесть коэффициентов в двух временных периодах с разницей в один год, что позволило сделать предварительные выводы относительно общей ситуации с надежностью крупнейших банков страны, а также в разрезе каждого банка увидеть проблемные зоны. Далее по итоговой формуле были рассчитаны общие баллы по каждому банку и проведено ранжирование с присвоением мест с 1 по 10. Результаты проведенного исследования могут использоваться кредитными организациями для определения уровня надежности. По результатам проведенного анализа наиболее надежным банком можно считать ПАО «Сбербанк», далее с большим отрывом на втором месте находится Национальный Клиринговый Центр, остальные банки, занявшие с 3 по 10 места по общему количеству баллов, значительно отстают от лидера. Ключевые слова: метод оценки; надежность коммерческого банка; устойчивость; методика Кромонова.
OLESYA ANDREEVNA SINICHENKO
Candidate of Sciences (Economics) Associate Professor, Taganrog Institute of Management and Economics E-mail: o.sinichenko@tmei.ru
ANALYSIS OF RELIABILITY OF THE LARGEST BANKS OF THE RUSSIAN FEDERATION BASED ON THE METHODOLOGY PROPOSED BY V.S. KROMONOV
Abstract. The purpose of the study is to analyze the reliability of the major banks of the Russian Federation according to the criteria of the amounts of assets and based on y the methodology proposed by Kromonov, y.S. The distinctive feature of the methodology is that the expert subjective opinion has no direct influence on the study outcomes. During the evaluation, six coefficients for 2 different periods have been computed with a one-year difference that enabled draw preliminary conclusions about the general stance with respect to the reliability of the largest banks of the country, and in the case of each bank to identify possible issues. Then based on the final equation, the total scores of each bank have calculated and each of the banks has been ranked from first to tenths according to the scores. The research outcomes can be used by credit organizations to identify the level of reliability. Based on the results of the analysis carried out, Sberbank of Russia has been considered the most reliable bank far ahead of National Clearing Center ranked second, and those banks that have been ranked from the third to the tenths according to the total scores have been far behind the leader.
Keywords: evaluation method, the reliability of a commercial bank, stability, Kromonov methodology.
Анализ надежности банков на сегодняшний день является очень актуальной темой для исследования, так как клиентам необходимо знать, насколько выбранное ими кредитное учреждение отвечает требованиям эффективности и устойчивости. С другой стороны, сами банки нуждаются в получении актуальных сведений не только о своем финансовом состоянии, но и о своих партнерах и потенциальных конкурентах.
На сегодняшний день в РФ комплексная методика оценки надежности и платежеспособности базируется чаще всего на рейтинговых оценках, которые рассчитываются специализированными фирмами, оказывающими такие услуги, а также структурными аналитическими отделами банков, отвечающими за проведение данных исследований. Полученная информация в совокупности с финансовыми данными позволяет сформировать достаточно адекватное мнение о надежности кредитной организации.
Нестабильность финансовой сферы страны и увеличение числа отзывов лицензий у коммерческих банков влияют на необходимость определения точного положения банка в общем объеме кредитных организаций.
Некоторые существующие методики оценки надежности банков имеют некоторую ограниченность в методе расчета, так как при оценке не учитывают некоторые важные факторы, которые оказывают зачастую ключевое влияние на эффективную деятельность кредитной организации.
В данной статье будет подробно рассмотрена наиболее успешная, по мнению многих экспертов, отечественная методика В.С. Кромонова. Результаты исследований, рассчитанных по данной методике, регулярно печатаются в крупных российских экономических и банковских журналах.
Текущий индекс надежности методики основан на отклонении некоторой функции, которая представляет собой сумму взвешенных значений, от нормированных коэффициентов. Функция состоит из двух слагаемых. Если коэффициенты имеют большие значения (что характеризует медленный рост показателя надежности либо вообще отсутствие роста), то существенным будет второе слагаемое, в обратной ситуации — первое.
Ф(Х) = A*F(X; 0,5; 0,2) + (1-А)^ (1 + Х/20)*20,5. (1)
где Х — значения от нормированных коэффициентов; F(X; 0,5; 0,2) — функция нормального распределения со средним 0,5 и дисперсией 0,2; LN — натуральный логарифм; А — параметр, оказывающий влияние на все компоненты функции, ограничение их значения, например, кривизну графика, его отклоненность от линейной функции. Современные исследователи данной методики пришли к выводу, что оптимальное значение параметра А должно быть большим либо равным 0,6.
Параметры 20,5 и 20, взятые из второго слагаемого выбраны по следующим принципам: 1) если все коэффициенты равны нулю, то текущий индекс надежности тоже будет равен нулю; 2) если все коэффициенты равны оптимальному значению, то текущий индекс надежности равен 100.
Базовым источником информации для оценки надежности являются балансы кредитных организаций по счетам второго порядка, которые группируются в однородные с экономической точки зрения группы:
1) Уставной фонд. Данная группа включает в себя все выпущенные и оплаченные акции, паевые фонды, депозиты в рублях, а также переоценку валютных вкладов.
2) Собственный капитал. Данная группа включает в себя только финансовые ресурсы, непосредственно принадлежащие кредитной организации, например, уставной фонд и другие фонды.
3) Обязательства до востребования. Данная группа включает совокупность обязательств кредитной организации (в основном это остатки по счетам, а также вклады до востребования), срок возврата или востребования которых неизвестен.
4) Совокупные обязательства включают в себя все обязательства коммерческого банка: срочные и до востребования.
5) Ликвидные активы банка. К ним относят: наличные деньги, золото, остатки средств до востребования на счетах, депозиты сроком до одного месяца, частные и государственные краткосрочные ценные бумаги, коммерческие векселя и другие легко реализуемые средства банка.
6) Активы, приносящие прибыль. Иногда их также называют активами с повышенным уровнем риска. Данная группа включает финансовые ресурсы, вероятность возврата которых
составляет менее 100% (ссудная задолженность, лизинг, факторинговые сделки, ценные бумаги и т. д.).
7) «Защита капитала». Под данным термином понимаются капиталовложения кредитной организации в имущество, недвижимость, землю, драгоценные металлы и т д.
Вышеперечисленные группы легли в основу формирования шести коэффициентов, которые стали базой методики Кромонова:
1. Генеральный коэффициент надежности (К1). Коэффициент рассчитывается как отношение собственного капитала к активам, приносящим прибыль. Нормативное значение равно 1. Он показывает уровень покрытия рискованных операций с работающими активами собственными ресурсами коммерческого банка.
2. Коэффициент мгновенной ликвидности (К2). Коэффициент рассчитывается как отношение ликвидных активов к обязательствам до востребования. Нормативное значение равно 1. Данный коэффициент должен быть особенно интересен клиентам банка, имеющим текущие или расчетные счета в нем. К2 характеризует степень использования кредитной организацией денежных средств своих клиентов при проведении инвестиционных операций. Некоторые банки предлагают своим клиентам начисление процентов по остаткам на расчетных или текущих счетах.
3. Кросс-коэффициент (К3). Коэффициент рассчитывается как отношение пассивов банка к активам, приносящим прибыль. Нормативное значение равно 3. Данный коэффициент позволяет с точностью определить вероятность риска кредитной организации при проведении операций с привлеченными средствами.
4. Генеральный коэффициент ликвидности (К4). Коэффициент рассчитывается как отношение суммы ликвидных активов и защищенного капитала ко всем обязательствам банка. Нормативное значение равно 1. К4 характеризует возможность кредитной организации в установленный срок вернуть денежные средства кредиторам, в случае если выданные банком кредиты не будут возвращены в срок и перейдут в просроченную задолженность.
5. Коэффициент защищенности капитала (К5). Коэффициент рассчитывается как отношение защищенного капитала к собственному капиталу кредитной организации. Нормативное значение равно 1. К5 показывает ту часть активов, которую банк вкладывает в имущество, недвижимость, землю, драгоценные металлы и т. д.
6. Коэффициент фондовой капитализации прибыли (К6). Коэффициент рассчитывается как отношение собственного капитала к уставному фонду. Нормативное значение равно 3. К6 характеризует эффективность работы коммерческого банка по увеличению собственных финансовых ресурсов за счет имеющейся прибыли, а не дополнительного выпуска акций.
Необходимо отметить, что, согласно методике, чем выше значение имеет коэффициент, тем более надежной можно считать кредитную организацию.
Еще одной особенностью данной методики является то, что только банки, удовлетворяющие определенным требованиям, могут принимать участие в оценке с последующим присвоением рейтинговых баллов. Методика устанавливает следующие требования к коммерческим банкам:
1) Собственный капитал банка не менее 5 млрд руб.
2) Обязательства до востребования не менее 5 млрд руб.
Сумма отсечек в первом и втором пункте может быть изменена в зависимости от экономического состояния страны.
3) Банк должен работать не менее двух лет. Данная отсечка также может быть изменена в процессе развития банковской сферы страны.
4) «Фильтр Кромонова». Его смысл заключается в том, что для участия в оценке допускаются только те банки, для которых отношение собственного капитала к его положительной части более 0,3 (размер может быть также изменен в зависимости от экономического состояния страны).
5) Отношение собственного капитала к совокупности всех обязательств банка не превышает 1, т. е. заемные средства должны полностью покрываться финансовыми ресурсами акционеров кредитной организации.
После расчета коэффициентов они должны быть взвешены и пронормированы. Нормирова-
ние заключается в том, что коэффициенты каждого банка делятся на те же самые коэффициенты гипотетического банка, который принимается как наиболее надежный. Оптимальным с точки зрения надежности можно считать банк, который грамотно распределяет свои активы и пассивы, имеет профессионально рассчитанную часть рисковых активов, приносящих прибыль, т. е. поддерживает баланс между риском и безопасностью, при этом обеспечивая эффективную и прибыльную деятельность кредитной организации.
Следуя данным анализируемой методики, оптимально надежным считается банк, у которого коэффициенты равны: К1 = 1, К2 = 1, КЗ = 3, К4 = 1, К5 = 1, К6 = 3. Таким образом, у такого банка активы, приносящие прибыль должны быть такого же размера, как и собственный капитал банка; у кредитной организации должны быть свободные ресурсы в размере, равном обязательствам до востребования; обязательства должны быть больше активов, приносящих прибыль в три раза; обязательства банка должны покрываться в полном объеме ликвидными капиталовложениями; капитал банка должен превышать уставный фонд в три раза; капитальные активы банка должны иметь тот же размер, что и собственный капитал.
В качестве объектов исследования будут взяты десять крупнейших банков РФ, для оценки их уровня надежности по методике Кромонова. В табл. 1 приведены значения шести коэффициентов за два временных периода.
Таблица 1
Коэффициенты, используемые в методике Кромонова для оценки надежности крупнейших банков РФ
К1 К1 К2 К2 К3 К3 К4 К4 К5 К5 К6 01.11. 18 К6 01.11. 17
Наименование банка 01. 11. 01. 11. 01. 11. 01. 11. 01. 11. 01. 11. 01. 11. 01. 11. 01. 11. 01. 11.
18 17 18 17 18 17 18 17 18 17
Сбербанк 0,17 0,17 0,51 0,50 0,88 0,88 0,10 0,11 0,12 0,13 473,84 412,26
ВТБ 0,12 0,13 0,39 0,2 0,95 0,9 0,09 0,06 0,2 0,17 2,2 1,61
Газпромбанк 0,13 0,15 0,47 0,42 0,98 0,93 0,12 0,12 0,05 0,03 3,82 3,64
Национальный клиринговый центр 0,02 0,02 9,82 6,23 0,92 0,92 0,08 0,05 0 0 3,73 2,89
Россельхозбанк 0,16 0,15 0,78 0,89 1,01 0,99 0,11 0,09 0,1 0,05 1,15 1,09
Альфа-Банк 0,15 0,13 0,31 0,41 0,9 0,9 0,09 0,12 0,06 0,09 7,31 5,29
Московский кредитный банк 0,13 0,14 0,43 0,53 0,92 0,92 0,05 0,06 0,03 0,03 9,53 9,07
Открытие 0,14 0 0,19 0,32 0,64 0,95 0,08 0,06 0,12 0 1,53 1,22
Промсвязьбанк 0,07 0,14 0,32 0,77 0,8 1,05 0,08 0,2 0,17 0,16 2,20 13,72
Траст 0 0 0,25 0,22 0,97 0,97 0,01 0,01 0 0 0 0
Нормативное значение 1 1 1 1 3 3 1 1 1 1 3 3
Анализируя данные табл. 1, можно сделать следующие выводы:
1) Коэффициент К1 по всем рассматриваемым банкам не превышает значение 0,17, что говорит о том, что все рискованные операции банка покрываются за счет собственных средств не более чем на 17%, это очень низкое значение коэффициента, при том что его оптимальное значение должно быть больше или равно 1.
2) К2 соответствует установленному методикой уровню только у Национального клирингового центра (9,82 на 01.11.2018), у остальных банков значение коэффициента ниже 1, что свидетельствует о том, что средства клиентов на текущих и расчетных счетах не обеспечены ликвидным активами в полном объеме.
3) Изучая размеры КЗ, можно сделать вывод, что все обязательства банка использованы для кредитных сделок (значения практически у всех банков стремятся к 1). Однако ни один банк не выполняет требования к размеру коэффициента, равному 3.
4) Размер К4 в среднем по всем рассматриваемым банкам не превышает 0,1. Значение коэффициента не отвечает требованиям нормы и свидетельствует о том, что все анализируемые кредитные организации способны удовлетворить требования кредиторов в короткий срок при невозврате размещенных ранее активов не более чем на 10%.
5) Нормативное значение коэффициента К5 должно превышать 1, но у всех банков рассчитанный показатель значительно ниже необходимого уровня. Можно сделать вывод о том, что банки тратят очень мало своих активов на размещение их в недвижимость, различные ценности и оборудование.
6) Большая часть анализируемых банков выполняет требования к нормативному значению коэффициента К6 более 3, а ПАО «Сбербанк» показывает значение К6= 473,84, что говорит об эффективной работе банка и его способности увеличивать размер собственного капитала за счет прибыли.
Далее каждый из полученных коэффициентов анализируемого банка необходимо разделить на нормативные значения коэффициентов оптимально надежного банка. Однако по методике у каждого коэффициента имеется свой вес в зависимости от важности. Наибольший вес у коэффициента К1 — 45%, затем К2 — 20%, остальным присвоены следующие удельные веса: К3 —10%, К4 —15%, К5 —5%, К6 —5%.
Итоговая формула для оценки уровня надежности банка представлена ниже:
^45*Ф(к1) + 20*Ф(к2) + 10*Ф(к3/3) + 15*Ф(к4) + 5*Ф(к5) + 5*Ф(к6/3). (2)
В табл. 2 представлены итоговые показатели надежности коммерческих банков
Таблица 2
Итоговые показатели надежности по методике Кромонова
Наименование банка N на 01.11.2018 Место в рейтинге на 01.11.2018 N на 01.11.2017 Место в рейтинге на 01.11.2017
Сбербанк 812,61 1 709,88 1
ВТБ 22,37 7 17,28 8
Газпромбанк 26,92 6 26,26 7
Национальный клиринговый центр 207,77 2 134,12 2
Россельхозбанк 30,22 4 31,26 5
Альфа-Банк 29,78 5 28,11 6
Московский кредитный банк 34,29 3 36,22 4
Открытие 16,58 9 12,49 9
Промсвязьбанк 17,92 8 51,86 3
Траст 8,38 10 7,78 10
Анализ табл. 2 показал, что стабильно надежным на протяжении рассматриваемого периода времени является ПАО «Сбербанк». На втором месте по надежности стал Национальный клиринговый центр. Остальные банки имеют показатели надежности значительно ниже и практически не изменили свои места в рейтингах (либо заняли такую же позицию, либо улучшили ее на одно место). Исключением является только ПАО «Промсвязьбанк», надежность которого упала на 5 рейтинговых пунктов, что можно объяснить тяжелой финансовой ситуаций в кредитной организации и последующей санацией со стороны государства в конце 2017 г.
Проведенное исследование по методике Кромонова позволило сформировать выводы относительно ее преимуществ и недостатков.
Преимущества методики Кромонова:
1) открытость информации для проведения исследования, так как бухгалтерская отчетность банка публична и публикуется в различных источниках;
2) в процессе апробации методики и усложнения процесса функционирования кредитной организации она постоянно дорабатывается и улучшается;
3) результаты методики достаточно достоверны;
4) отсутствие субъективных факторов оценки;
5) простота использования и применения;
Однако также необходимо выделить следующие недостатки методики:
1) неоднозначный способ нормирования коэффициентов;
2) вес коэффициента также часто оспаривается другими исследователями;
3) для оценки надежности необходимо рассматривать не конкретно интересующий банк, а их совокупность, чтобы выводы были более достоверными, что требует от исследователя большего количества информации и времени;
4) структура некоторых коэффициентов, например, коэффициент защищенности капитала, часто критикуется современными экономистами и банкирами по причине того, что вложения в недвижимость не всегда являются доходными и можно найти более прибыльные направления для инвестирования и вложений;
5) в методике отсутствует поправка на уровень развития региона присутствия банка.
Но, несмотря на вышеуказанные недостатки, методика Кромонова является на сегодняшний день наиболее популярным методом оценки надежности коммерческих банков в России.
Литература
1. Абдуллаева, М. Г., Кухаренко, О. Г. Методы оценки финансовой устойчивости коммерческого банка // Финансовая система и бюджетная политика государства : проблемы и пути решения : сб. научных статей магистрантов и преподавателей. — М., 2017. С. 7-16.
2. Богачева, О. В., Волкова, А. А. Рейтинговая оценка деятельности коммерческих банков России // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Экономика. 2017. № 2. С. 89-95.
3. Волкова, А. А. Эффективный метод рейтинговой оценки деятельности коммерческих банков по методике
B.С. Кромонова // Материалы 61-й международной научной конференции научно-педагогических работников Астраханского гос. тех. ун-та ; под общ. ред. Н.Т. Берберовой, К.П. Пащенко. 2017. С. 235.
4. Глотова, И. И., Томилина, Е. П., Кузьменко, И. П. Инструментарий оценки финансового состояния коммерческого банка // Экономика и современный менеджмент : в поисках новой модели инновационного развития монография. — Пенза, 2018. С. 25-48.
5. Гусев, А. Е. Анализ эффективности методики Кромонова для оценки финансовой устойчивости банка // Теория и практика современной науки. 2017. № 5 (23). С. 238-243.
6. Евсеева, А. В., Пономарева, Н. А. Финансовая устойчивость банка, методы её оценки и способы повышения // Наука, образование, общество : тенденции и перспективы развития : сб. материалов III международной научно-практической конференции. 2016. С. 166-169.
7. Жиганшина, Д. Р., Тишин, П. Я. Российские методики оценки финансовой устойчивости кредитных организаций, их преимущества и недостатки // Экономика и социум. 2018. № 5 (48) [Электронный ресурс]. — URL : https://www.iupr.rU/domains_data/files/48/Zhiganshina%20D.R.pdf (дата обращения 13.01.2019).
8. Лампартер, М. И. Применение методики В.С. Кромонова для оценки финансовой устойчивости банка // Наука в исследованиях молодежи - 2017 : материалы студенческой научной конференции: в 4-х частях. 2017.
C. 45-46.
9. Лукин, С. Г. Оценка финансовой устойчивости коммерческого банка и пути её повышения // Молодой ученый. 2017. № 37 (171). С. 60-64.
10. Матевосян, М. Г., Хамидуллина, А. И. Использование рейтинговых систем оценок в межбанковской конкуренции //Научно-методический электронный журнал «Концепт». 2016. № T35. С. 55-60.
11. Музлова, В. А., Бутрина, Ю. В. Характеристика основных методик оценки финансовой устойчивости банков //Научно-аналитический экономический журнал. 2017. № 5 (16). С. 9.
12. Овчинка, Е. А., Зиброва, Н. М. Анализ финансовой устойчивости ПАО «Сбербанк России» на основе методики В.С. Кромонова // Современные технологии в мировом научном пространстве : сб. статей Международной научно-практической конференции : в 6 частях. 2017. С. 74-77.
13. Османов, К. М., Уста, Г. А. Финансовая устойчивость банка и методы ее оценки // Экономика и социум. 2017. № 6-2 (37). С. 46-49.
14. Официальный сайт рейтингового агентства Эксперт. [Электронный ресурс]. — URL : https://raexpert.ru/ (дата обращения 13.01.2019).
15. Подгорнова, Т. Ю. Рейтинговая оценка надежности банков по методике В.С. Кромонова // International Innovation Research : сб. статей XII Международной научно-практической конференции : в 3 ч.. 2018. С. 60-62.
16. Полюшко, Ю. Н. Анализ финансовой устойчивости кредитной организации // Экономика и управление : проблемы, решения. 2016. Т. 1. № 11. С. 193-198.
17. Сергеева, Н. В. Анализ определения финансовой устойчивости коммерческого банка : методика Кромонова // Вестник магистратуры. 2017. № 11-2 (74). С. 42-44.
18. Руднева, Ю. Р., Зайцева, А. О. Сравнительный анализ методик интегральной оценки финансового состояния коммерческого банка // Вестник экономики и менеджмента. 2015. № 1 (1). С. 77-81.
19. Трошин, В. А. Анализ методики В.С. Кромонова по оценке финансовой устойчивости коммерческого банка // Современные проблемы и перспективы социально-экономического развития предприятий, отраслей, регионов : сб. статей. 2015. С. 98-101.
20. Хольнова, Е. Г., Барышникова, М. А. Актуальные методики оценки финансовой устойчивости коммерческого банка // Ученые записки Санкт-Петербургского имени В.Б. Бобкова филиала Российской таможенной академии. 2017. № 3 (63). С. 26-29.
21. Шелкунова, Т. Г., Тибилова, З. В. Критерии и методы оценки финансовой устойчивости коммерческих банков // Экономика и современный менеджмент : теория и практика. 2016. № 61-62. С. 26-35.
22. Ginevicius R. and Podviesko A. A framework of evaluation of commercial banks // Intellectual Economics. 2011. No. 1(9). P. 37-53.
23. Klass, J., Vagizova, V. Tools for assessing and forecasting financial stability of the commercial bank under conditions of instability // Investment Management and Financial Innovations. 2014. Vol. 11. Issue 4 [Электронный ресурс]. — URL : https://businessperspectives.org/images/pdf/applications/publishing/templates/article/assets/6274/ imfi_en_2014_04_spec.issue_Klaas.pdf (дата обращения 13.01.2019).
24. Ovi, N. A. A. G., Zaychenko, Y., Voitenko, O. Banks Financial State Analysis and Bankruptcy Forecasting //International Journal of Engineering and Innovate Technology (IJEIT). 2014. Vol. 4. Issue 6 [Электронный ресурс]. — URL : http://www.ijeit.com/Vol%204/Issue%206/IJEIT1412201412_09.pdf (дата обращения 13.01.2019).
References:
1. Abdullaeva, M. G., Kukharenko, O. G. Methods for assessing the financial sustainability of a commercial bank // Financial System and State Budget Policy: Problems and Solutions: Proc. scientific articles of undergraduates and teachers. - M., 2017. P. 7-16.
2. Bogacheva, O. V., Volkova, A. A. Rating rating of commercial banks in Russia // Bulletin of Astrakhan State Technical University. Series: Economy. 2017. No. 2. P. 89-95.
3. Volkova, A. A. Effective method of rating evaluation of commercial banks by the method of V.S. Kromonov // Materials of the 61st international scientific conference of scientific and pedagogical workers of the Astrakhan State. those. un-that; under total ed. N.T. Berberova, K.P. Pashchenko. 2017. p. 235.
4. Glotova, I. I., Tomilina, E. P., Kuzmenko, I. P. Tools for assessing the financial condition of a commercial bank // Economics and modern management: in search of a new model of innovative development monograph. - Penza, 2018. P. 25-48.
5. Gusev, A.E. Analysis of the effectiveness of the Kromonov methodology for assessing the financial stability of a bank // Theory and Practice of Modern Science. 2017. No. 5 (23). Pp. 238-243.
6. Evseeva, A. V., Ponomareva, N. A. Financial stability of the bank, methods of its assessment and ways to increase // Science, education, society: trends and development prospects: Coll. materials of the III international scientific-practical conference. 2016. p. 166-169.
7. Zhiganshina, D. R., Tishin, P. Ya. Russian methods for assessing the financial sustainability of credit institutions, their advantages and disadvantages // Economy and Society. 2018. № 5 (48) [Electronic resource]. - URL: https:// www.iupr.ru/domains_data/files/48/Zhiganshina%20D.R.pdf (appeal date 01/13/2019).
8. Lampiter, M.I. Application of the VS method. Kromonova to assess the financial sustainability of the bank // Science in Youth Studies - 2017: materials of the student scientific conference: in 4 parts. 2017. pp. 45-46.
9. Lukin, S. G. Evaluation of financial stability of a commercial bank and ways to increase it // Young scientist. 2017. No. 37 (171). Pp. 60-64.
10. Matevosyan, M. G., Khamidullina, A. I. Use of rating rating systems in interbank competition // Scientific-methodical electronic journal "Concept". 2016. No. T35. Pp. 55-60.
11. Muzlova, V. A., Butrina, Yu. V. Characteristics of the main methods for assessing the financial stability of banks // Scientific-Analytical Economic Journal. 2017. No. 5 (16). P. 9.
12. Ovchinka, E. A., Zibrova, N. M. Analysis of financial stability of PJSC "Sberbank of Russia" based on the method of V.S. Kromonova // Modern technologies in the global scientific space: Sat. articles of the International Scientific and Practical Conference: in 6 parts. 2017. P. 74-77.
13. Osmanov, KM, Usta, G. A. Financial stability of the bank and methods for its assessment // Economy and Society. 2017. No. 6-2 (37). Pp.. 46-49.
14. The official website of the rating agency Expert. [Electronic resource]. - URL: https://raexpert.ru/ (appeal date 01/13/2019).
15. Podgornova, T. Yu. Rating assessment of bank reliability by the method of V.S. Kromonov // International Innovation Research: Sat. articles of the XII International Scientific and Practical Conference: at 3 o'clock. 2018. p. 60-62.
16. Polyushko, Yu. N. Analysis of financial stability of a credit organization // Economy and management: problems, solutions. 2016. V. 1. No. 11. P. 193-198.
17. Sergeeva, N.V. Analysis of determining the financial stability of a commercial bank: the Kromonov method // Magistracy Bulletin. 2017. № 11-2 (74). Pp. 42-44.
18. Rudneva, Yu. R., Zaitseva, A. O. Comparative analysis of methods for the integrated assessment of the financial condition of a commercial bank // Bulletin of Economics and Management. 2015. № 1 (1). Pp. 77-81.
19. Troshin, V. A. Analysis of the method of V.S. Kromonova on assessing the financial stability of a commercial bank // Modern problems and prospects for the socio-economic development of enterprises, industries, regions: collection of scientific articles. articles. 2015. P. 98-101.
20. Kholnova, E. G., Baryshnikova, M. A. Actual methods of assessing the financial stability of a commercial bank // Uchenye zapiski Sankt-Peterburgskogo imeni VB Bobkov branch of the Russian Customs Academy. 2017. No. 3 (63). Pp. 26-29.
21. Shelkunova, T. G., Tibilova, Z. V. Criteria and Methods for Assessing the Financial Stability of Commercial Banks // Economics and Modern Management: Theory and Practice. 2016. № 61-62. Pp. 26-35.
22. Ginevicius R. and Podviesko A. A framework for evaluation of commercial banks // Intellectual Economics. 2011. No. 1 (9). P. 37-53.
23. Klass, J., Vagizova, V. Tools for assessing and forecasting financials // Investment Management and Financial Innovations. 2014. Vol. 11. Issue 4 [Electronic resource]. - URL: https://businessperspectives.org/images/pdf/ applications/publishing/templates/article/assets/6274/imfi_en_2014_04_spec.issue_Klaas.pdf (appeal date 01/13/2019).
24. Ovi, N. A. A. G., Zaychenko, Y., Voitenko, O. Banks Financial State Analysis and Bankruptcy Forecasting // International Journal of Engineering and Innovate Technology (IJEIT). 2014. Vol. 4. Issue 6 [Electronic resource]. - URL: http://www. ijeit. com/Vol%204/Issue%206/IJEIT1412201412_09.pdf (appeal date 01/13/2019).
