Банковская статистика в Российской Федерации: Теоретические основы, методология анализа и современные вызовы (2024-2025 гг.)

Современная банковская система, будучи кровеносной артерией экономики, постоянно усложняется, реагируя на стремительные технологические прорывы, изменяющиеся макроэкономические условия и геополитические сдвиги. В этом динамичном ландшафте потребность в точных, глубоких и своевременных статистических методах для анализа и регулирования банковской деятельности становится не просто желательной, а критически важной. Без качественной статистики невозможно эффективно управлять рисками, принимать обоснованные стратегические решения и обеспечивать стабильность всей финансовой системы. И что из этого следует? Недостаток качественной статистической информации неизбежно ведет к системным ошибкам, финансовой нестабильности и, как следствие, к потерям для всех участников рынка, включая обычных граждан.

Актуальность данной темы для Российской Федерации усиливается в условиях продолжающейся цифровизации финансового сектора, ужесточения денежно-кредитной политики Центрального банка и вызовов, связанных с консолидацией банковской системы и внешними ограничениями. В этих условиях возрастает спрос на квалифицированных экономистов и финансистов, которые не только понимают теоретические основы банковского дела, но и мастерски владеют современными статистическими инструментами для анализа, прогнозирования и оценки эффективности деятельности кредитных организаций.

Цель настоящей работы – разработка теоретических основ и методологии практического анализа банковской деятельности с использованием статистических методов, с учетом последних тенденций и данных, актуальных для Российской Федерации в 2024-2025 годах.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Рассмотреть банковскую статистику как научную дисциплину, определив её предмет, цели, задачи и методологические основы.
2. Определить ключевые статистические показатели, используемые для комплексной оценки финансового состояния, эффективности и устойчивости деятельности коммерческих банков.
3. Изучить методологию сбора, обработки, анализа и интерпретации статистических данных в банковской сфере Российской Федерации, включая нормативно-правовую базу и надзорные меры.
4. Проанализировать применение различных статистических методов для оценки и контроля таких важнейших аспектов деятельности кредитных организаций, как кредитная и депозитная политика.
5. Выявить современные тенденции, ключевые вызовы и перспективы развития банковской статистики в контексте глобальных и национальных экономических изменений.
6. Рассмотреть практические инструменты и программные средства, используемые для статистического анализа банковских операций и прогнозирования.

Структура работы логично выстроена вокруг поставленных задач. Начиная с теоретических основ банковской статистики, мы последовательно перейдем к анализу конкретных показателей, изучим регуляторные аспекты сбора данных, углубимся в методы их анализа и завершим рассмотрением современных вызовов и практических инструментов, что позволит сформировать целостное и глубокое понимание предмета.

Банковская статистика как научная дисциплина: предмет, цели и задачи

Банковская статистика не является просто набором цифр или таблиц; это фундаментальный инструмент, позволяющий проникнуть в суть экономических процессов, происходящих в одном из самых сложных и регулируемых секторов экономики. Она выступает в роли своего рода «картографа», наносящего на карту финансового мира количественные ориентиры и закономерности, без которых невозможно принять ни одного взвешенного решения.

Предмет и объект банковской статистики

Банковская статистика – это специализированная экономическая дисциплина, изучающая количественные характеристики массовых явлений и процессов в банковской сфере с применением всего арсенала статистических и математических методов. Она не ограничивается простым учетом, а стремится к глубокому пониманию динамики, взаимосвязей и скрытых механизмов функционирования кредитных организаций и всей банковской системы.

Массовые явления и процессы, которые попадают в поле зрения банковской статистики, чрезвычайно разнообразны. Они включают в себя такие аспекты, как управление ликвидностью баланса, где оценивается способность банка своевременно и в полном объеме выполнять свои обязательства; расчеты окупаемости инвестиционных проектов, позволяющие определить экономическую целесообразность вложений; исследование сберегательного потенциала населения, формирующего депозитную базу банков; кредитный скоринг, предназначенный для оценки вероятности невозврата ссуды и минимизации кредитных рисков; а также комплексный анализ уровня рисков банковского сектора в целом, что является основой для макропруденциального регулирования.

Предметом банковской статистики являются именно процедуры статистического и математического анализа банковской деятельности. Это означает, что дисциплина фокусируется не только на том, что измеряется, но и на том, как это измеряется, интерпретируется и какие выводы из этого следуют.

В свою очередь, объектом банковской статистики выступает обширная совокупность операций, явлений и процессов, связанных с банковской деятельностью. Сюда относятся финансовые потоки, структура активов и пассивов, кредитные и депозитные операции, доходы и расходы, риски, а также все участники рынка – от индивидуальных вкладчиков и заемщиков до крупнейших финансовых конгломератов. Иными словами, всё, что происходит в банковском мире и может быть выражено количественно, становится объектом статистического исследования.

Цели и задачи банковской статистики в современной экономике

Основные цели банковской статистики можно сформулировать как многогранный подход к пониманию и управлению банковским сектором:

• Обеспечение характеристики деятельности банков: Предоставление полной и объективной картины состояния и функционирования отдельных кредитных организаций и банковского сектора в целом. Это включает сбор и систематизацию данных по всем ключевым направлениям работы.
• Оценка результатов деятельности: Количественное измерение достижений и неудач, определение эффективности использования ресурсов и степени выполнения поставленных задач.
• Прогнозирование деятельности: Разработка моделей и методов для предсказания будущих тенденций, объемов операций, финансовых результатов и потенциальных рисков.
• Выявление определяющих факторов: Идентификация ключевых драйверов, влияющих на показатели банковской деятельности, что позволяет регулирующим органам и самим банкам принимать более обоснованные стратегические и тактические решения.

Для достижения этих целей банковская статистика ставит перед собой ряд задач, которые постоянно развиваются и усложняются:

• Совершенствование способов многомерной группировки банков: Создание более точных и релевантных классификаций кредитных организаций на основе множества показателей. Это позволяет выявлять типовые модели поведения, сравнивать банки между собой и эффективно применять надзорные меры.
• Прогнозирование деятельности банков с применением математических моделей: Разработка и адаптация сложных математических аппаратов для предсказания финансового состояния и динамики ключевых показателей. Например, для прогнозирования финансового состояния банков и выбора приемлемых параметров управления активно используются системы дифференциальных уравнений. Эти модели способны отразить сложную зависимость собственного капитала и чистой прибыли от таких переменных, как доля привлекаемых и размещаемых средств, доходность операций размещения и уровень выплат по вкладам. Наряду с этим, для прогнозирования и регулирования экономических процессов, особенно на региональном уровне и в условиях относительно стабильной динамики, успешно применяются эконометрические модели. Они позволяют выявлять статистические взаимосвязи между экономическими показателями и экстраполировать их на будущее.

Методологические основы и общие методы банковской статистики

Методология банковской статистики представляет собой обширный арсенал инструментов и приемов, позволяющих преобразовывать необработанные данные в ценные аналитические выводы.

К базовым статистическим приемам относятся:

• Статистическое наблюдение: Систематический сбор первичных данных о банковских операциях и процессах.
• Метод группировки: Классификация банков по отдельным показателям (например, по размеру активов, по объему кредитного портфеля) или по комплексу показателей для выявления однородных групп и сравнения их характеристик.

Однако современная банковская статистика значительно расширяет этот набор, активно привлекая более сложные аналитические методы:

• Факторный анализ: Позволяет выявить скрытые факторы, влияющие на множество наблюдаемых переменных, и оценить их степень воздействия на результирующие показатели.
• Кластерный анализ: Метод многомерной классификации, который позволяет объединять банки в группы (кластеры) на основе их сходства по ряду признаков. Это помогает выявлять типовые финансовые модели, анализировать слияния и учитывать специфические факторы.
• Дискриминантный анализ: Используется для построения правил классификации объектов (например, кредитоспособных и некредитоспособных заемщиков) или для прогнозирования финансовой устойчивости, определяя линейные комбинации переменных, оптимально разделяющие группы.
• Векторный анализ: Применяет элементы векторной алгебры для представления и анализа экономических показателей (таких как объемы кредитов, процентные ставки) в виде векторов, что позволяет выполнять над ними различные математические операции.
• Метод обобщающих показателей: Позволяет комплексно оценивать итоги деятельности банка, обобщая свойства нескольких, возможно, несопоставимых индикаторов.
• Методы анализа временных рядов: Используются для изучения динамики показателей во времени, выявления тенденций, цикличности, сезонности и построения прогнозов.

Помимо этих, активно используются и другие математико-статистические методы:

• Математическое моделирование для управления ликвидностью и оценки инвестиционных проектов, позволяющее симулировать различные сценарии и оптимизировать решения.
• Математико-статистические методы для оценки финансовой устойчивости, часто включающие комплексный анализ различных коэффициентов и показателей.
• Метод главных компонент (PCA) для снижения размерности данных, что упрощает анализ больших объемов информации при сохранении её информативности.
• Корреляционно-регрессионный анализ для кредитного скоринга и изучения взаимосвязей между различными факторами и результирующими переменными (например, между социально-демографическими характеристиками заемщика и вероятностью дефолта).
• Нейронные сети для моделирования сложных нелинейных процессов, особенно эффективные в условиях неопределенности и для выявления скрытых закономерностей в больших данных.
• Дисперсионный анализ (ANOVA) устанавливает качественную зависимость явлений от случайных факторов, а регрессионный анализ исследует связи между случайными и неслучайными величинами, позволяя количественно оценить влияние одних показателей на другие.

Анализ финансового состояния банков с использованием этих методов направлен на выявление факторов доходности, поддержание достаточного уровня ликвидности, оценку степени риска банковских услуг и, что особенно важно, на соблюдение экономических нормативов, установленных Банком России.

Важнейшую роль в развитии методологии банковской статистики в РФ играет Департамент статистики Банка России. Он не только собирает и обрабатывает данные, но и разрабатывает, а затем публикует методические материалы. Эти материалы содержат детальное описание методов построения сводных показателей, которые позволяют агрегировать и сравнивать различные аспекты банковской деятельности. Кроме того, разрабатываются и активно внедряются эффективные методы обнаружения аномальных значений в отчетных данных. Эти методы способны работать с произвольными распределениями данных и имеют решающее значение для выявления потенциальных проблем или мошеннических операций. В этой области активно применяются модели машинного обучения для выявления аномальных банковских транзакций, например, связанных с отмыванием денег. Департамент также занимается модификацией показателей рыночной концентрации, обеспечивая доступность и прозрачность методологии регулятора для всех участников рынка.

Основные статистические показатели и актуальные тенденции банковского сектора РФ (2024-2025)

Для глубокого и всестороннего понимания состояния и динамики банковского сектора необходимо оперировать четко определенной системой статистических показателей. Комплексная оценка деятельности коммерческих банков основана на этих ключевых финансовых индикаторах, динамика которых неразрывно связана с текущими макроэкономическими условиями и регуляторной средой.

Система показателей финансового состояния и эффективности

Для оценки финансового состояния и эффективности деятельности коммерческих банков используется многоуровневая система показателей. Их анализ позволяет получить объективную картину текущего положения, выявить сильные и слабые стороны, а также оценить потенциал развития.

К основным показателям деятельности коммерческих банков относятся:

• Активы: Общий объем ресурсов, находящихся в распоряжении банка (кредиты, инвестиции в ценные бумаги, денежные средства и т.д.).
• Собственный капитал: Средства, принадлежащие акционерам банка, выступающие в качестве буфера для покрытия убытков и основы для развития.
• Прибыль до налогов: Показатель эффективности операционной деятельности до учета налоговых отчислений.
• Объем депозитов: Средства, привлеченные банком от физических и юридических лиц, являющиеся основным источником фондирования.
• Кредитный портфель: Объем выданных банком кредитов, основной актив, генерирующий процентный доход.

Финансовое состояние коммерческих банков оценивается по таким ключевым характеристикам, как:

• Качество собственного капитала: Отражает его способность выполнять функции защиты от рисков и обеспечения устойчивости.
• Ликвидность: Способность банка своевременно и в полном объеме выполнять свои обязательства.
• Качество активов: Оценка уровня риска активов, в первую очередь кредитного портфеля, по их обеспечению и вероятности возврата.
• Рентабельность: Общая эффективность использования ресурсов банка для получения прибыли.

Эффективность деятельности банка определяется сравнением полученных результатов с установленными границами эффективности или с показателями конкурентов. Она также оценивается через соотношение затрат ресурсов и полученных результатов (например, прибыль), используя различные финансовые коэффициенты.

Особое значение имеют показатели рентабельности, которые являются ключевыми для характеристики эффективности банковской деятельности:

• Рентабельность активов (ROA — Return on Assets): Отношение чистой прибыли к среднегодовой величине активов банка. Показывает, сколько прибыли генерирует каждый рубль активов.
• Рентабельность капитала (ROE — Return on Equity): Отношение чистой прибыли (или прибыли до налогообложения) к среднегодовой величине собственного капитала банка. Характеризует эффективность использования собственного капитала акционеров.

Анализ доходности включает глубокую оценку основных источников формирования доходов банка, таких как процентные и непроцентные доходы. Процентные доходы формируются за счет кредитных операций и инвестиций, тогда как непроцентные доходы включают комиссии, доходы от валютных операций, ценных бумаг и другие. Анализ этих источников, наряду с анализом рентабельности, позволяет комплексно оценить эффективность банковской деятельности.

В целом, для оценки финансового состояния банка используется система показателей, характеризующих не только общую деятельность, но и виды принимаемых рисков. При этом ключевым является выявление взаимосвязей между этими показателями, что позволяет строить комплексные аналитические модели и принимать взвешенные управленческие решения.

Актуальная статистика банковского сектора РФ (2024-2025 гг.)

Динамика ключевых показателей банковского сектора Российской Федерации в 2024-2025 годах демонстрирует ряд важных тенденций, отражающих как внутренние макроэкономические процессы, так и влияние внешних факторов.

Активы банковской системы:

• По итогам 2024 года активы банковской системы РФ прогнозируются в диапазоне 190–200 трлн рублей, что предполагает уверенный рост на 15–17%.
• На 1 ию��я 2024 года наблюдалось усиление концентрации активов: доля топ-10 банков в активах сектора достигла 79%, что свидетельствует о продолжающемся укрупнении игроков рынка.

Кредитный портфель:

• Кредиты физическим лицам за 9 месяцев 2024 года выросли на 14% до 37,9 трлн рублей.
• Ипотечные кредиты физическим лицам за аналогичный период увеличились на 11,8% до 19,8 трлн рублей, а по итогам всего 2024 года объем ипотечных кредитов составил 20,1 трлн рублей с ростом на 13,4%.
• Кредиты юридическим лицам за 9 месяцев 2024 года возросли на 14,5% до 84,2 трлн рублей.
• За 9 месяцев 2025 года потребительское кредитование показало рост на 16% по сравнению с первой половиной 2024 года.
• Автокредитование продемонстрировало рекордный рост на 60% за год, что указывает на восстановление спроса в этом сегменте.
• Доля проблемных кредитов на 9 месяцев 2025 года составляла 4,2% в корпоративном сегменте (3,5 трлн рублей) и 6,1% в розничном (2,3 трлн рублей), что требует внимательного мониторинга со стороны регулятора и банков.

Депозиты населения:

• Объем привлеченных вкладов физических лиц на 1 января 2024 года составил 50,7 трлн рублей, увеличившись приблизительно на 25% за год.
• Общий объем подлежащих страхованию средств во вкладах в 2024 году достиг 75,9 трлн рублей, что на 25,4% больше, чем годом ранее, и является максимальным ростом за 14 лет.
• Вклады населения выросли на 26% до 57 трлн рублей, а средний размер вклада физического лица на 1 января 2025 года составил 386 тыс. рублей.
• По итогам 9 месяцев 2025 года средства физических лиц в банках возросли на 8,4% до 62,7 трлн рублей, а средства юридических лиц — на 2,9% до 60,3 трлн рублей, что указывает на замедление темпов роста депозитов корпоративного сектора.

Прибыль и рентабельность:

• Чистая прибыль банковского сектора за 9 месяцев 2024 года составила 2,7 трлн рублей.
• Прогноз чистой прибыли на весь 2024 год составлял 3,6–3,8 трлн рублей, при этом фактически прибыль достигла 3,8 трлн рублей, что является значительным результатом.
• Доходность на капитал (ROE) снизилась до 22,8% в первом полугодии 2024 года с 27,3% за аналогичный период прошлого года.
• Рентабельность капитала у топ-10 банков также снизилась до 20% по состоянию на 1 июля 2024 года, по сравнению с 29% годом ранее, что может быть связано с увеличением капитальной базы и изменением структуры прибыли.

Количество кредитных организаций:

• Число кредитных организаций в РФ на 1 января 2024 года составляло 321.
• На 1 октября 2024 года действовало 317 коммерческих банков, а общее количество кредитных организаций (включая небанковские) составило 354.
• Тенденция к сокращению числа кредитных организаций продолжается: с начала 2022 года по февраль 2024 года с рынка ушли 22 кредитные организации, что отражает продолжающуюся консолидацию сектора и ужесточение требований регулятора.

Эти данные формируют основу для дальнейшего, более глубокого анализа с использованием специализированных статистических методов.

Методология сбора, обработки и надзора за статистическими данными в банковской сфере РФ

В основе стабильности и прозрачности банковского сектора Российской Федерации лежит строгая и тщательно регламентированная система сбора, обработки и анализа статистических данных. Этот процесс, находящийся под контролем Банка России, обеспечивает не только информационную базу для принятия управленческих решений, но и является ключевым элементом пруденциального надзора.

Нормативно-правовая база и источники данных

Методология сбора и обработки статистических данных в банковской сфере Российской Федерации детально регулируется обширным комплексом нормативных актов Банка России. Центральным документом в этой системе является Указание Банка России от 24.10.2022 N 6299-У (с учетом последующих редакций). Этот документ устанавливает исчерпывающие правила составления и представления в Центральный банк Российской Федерации бухгалтерской (финансовой) и статистической отчетности кредитными организациями, а также отчетности банковских групп, составляемой и представляемой головными кредитными организациями. Подобная регламентация обеспечивает единообразие, сопоставимость и достоверность собираемых данных, что критически важно для макроэкономического анализа и надзора.

Банк России выступает в роли основного и наиболее авторитетного источника официальной статистической информации о банковском секторе РФ. Регулятор регулярно публикует ряд ключевых сборников и бюллетеней, доступных широкой общественности и профессиональному сообществу:

• «Статистические показатели банковского сектора Российской Федерации» — ежемесячный сборник, предоставляющий агрегированные данные по активам, пассивам, капиталу, кредитам, вкладам, финансовым результатам и другим важнейшим индикаторам банковской деятельности.
• «Бюллетень банковской статистики» — более детализированное издание, включающее расширенные таблицы, методические комментарии и аналитические обзоры.

Кроме того, Департамент статистики Банка России играет проактивную роль в развитии аналитических инструментов. Он постоянно разрабатывает и публикует методические материалы, описывающие новые подходы и методы анализа финансовых явлений и процессов, которые используются самим регулятором. Эти методы предназначены как для более точного решения традиционных статистических задач, так и для ответа на новые вызовы, возникающие вследствие стремительного технического прогресса и эволюции экономических условий. Такой подход гарантирует, что методология анализа остается актуальной и адекватной меняющейся реальности.

Формы и порядок представления отчетности кредитными организациями

Кредитные организации в России обязаны представлять в Банк России значительное количество разнообразных форм отчетности, которые охватывают все аспекты их деятельности. Эта отчетность является фундаментом для аналитической работы регулятора. Среди наиболее важных форм можно выделить:

• Форма 101 «Оборотная ведомость по счетам бухгалтерского учета кредитной организации»: Подробный отчет о всех бухгалтерских счетах банка, отражающий структуру его активов, пассивов и капитала.
• Форма 102 «Отчёт о финансовых результатах»: Предоставляет информацию о доходах, расходах и прибыли банка за отчетный период.
• Форма 0409024 «Сведения о заключении договора на проведение аудиторской проверки»: Информация о независимом аудите деятельности банка.
• Форма 0409051 «Список аффилированных лиц»: Позволяет регулятору отслеживать взаимосвязи банка с другими организациями и физическими лицами.
• Консолидированные формы: Для банковских групп представляются такие формы, как 0409802 «Консолидированный балансовый отчет» и 0409805 «Расчет собственных средств (капитала) и значений обязательных нормативов банковской группы», позволяющие оценивать риски и капитал на уровне всей группы.
• Оперативные формы: Включают, например, 0409652 «Оперативный отчет о движении средств в иностранной валюте» и 0409701 «Отчет об операциях на валютных и денежных рынках», которые предоставляют информацию о текущих операциях и позициях.
• Расшифровки отдельных показателей деятельности и информация о качестве активов: Это могут быть детализированные данные по кредитным портфелям с разбивкой по типам заемщиков (физические лица, юридические лица), отраслям экономики, видам обеспечения, а также информация о просроченной задолженности и её статусе.

Для упрощения и повышения эффективности процесса сбора отчетности Банк России активно использует Единый личный кабинет участника информационного обмена (портал https://portal4.cbr.ru). Эта защищенная онлайн-платформа служит центральным узлом для электронного взаимодействия регулятора с поднадзорными организациями и другими участниками информационного обмена. Через личный кабинет участники могут направлять обращения, получать ответы на запросы и предписания Банка России, а некредитные финансовые организации – предоставлять отчетность, в том числе в современном формате XBRL и MS Excel, обеспечивая юридическую значимость передаваемых данных.

Надзор и меры реагирования Банка России на основе статистического анализа

Статистические данные не просто собираются; они служат основой для всестороннего надзора за банковской деятельностью. Достоверность представляемых банками отчетов и адекватность оценки рисков являются предметом постоянного контроля со стороны Банка России. Этот контроль осуществляется в двух основных формах:

• Документарный надзор: Постоянный анализ всей поступающей отчетности, выявление аномалий, отклонений от нормативов и подозрительных операций.
• Инспекционные проверки: Выездные проверки непосредственно в кредитных организациях, позволяющие более глубоко оценить их финансовое состояние, систему управления рисками и соответствие деятельности регуляторным требованиям.

Результаты этого анализа играют ключевую роль в определении режима надзора для каждого банка. На их основе Банк России принимает решения о необходимости проведения инспекционных проверок, а также о применении различных мер надзорного реагирования.

Система мер надзорного реагирования Банка России является многоступенчатой и направлена на предотвращение и устранение проблем в банковском секторе, а также на обеспечение его стабильности:

• Предупредительные меры: Направлены на коррекцию ситуации на ранних стадиях. К ним относятся рекомендации по разработке программ устранения недостатков, ужесточению контроля отчетности, повышению адекватности оценки кредитных рисков и другие предписания, не носящие штрафной характер.
• Принудительные меры: Применяются в случае более серьезных нарушений или неисполнения предупредительных мер. Спектр этих мер очень широк и может включать:
  • Штрафы: Финансовые санкции за нарушение регуляторных требований.
  • Ограничения или запреты на выполнение отдельных операций: Например, на привлечение вкладов физических лиц, открытие новых филиалов, осуществление некоторых видов инвестиций.
  • Требования по реклассификации ссудной задолженности и доформированию резервов: Направлены на более объективную оценку качества активов и создание достаточного финансового буфера.
  • Введение временной администрации: Крайняя мера, применяемая при угрозе финансовой стабильности банка для восстановления его деятельности или подготовки к ликвидации.
  • Отзыв лицензии на осуществление банковских операций: Финальная мера, означающая прекращение деятельности кредитной организации на рынке.

Таким образом, комплексная методология сбора, обработки и надзора за статистическими данными, реализуемая Банком России, является мощным инструментом обеспечения финансовой стабильности и эффективного функционирования банковского сектора РФ.

Применение статистических методов для углубленного анализа банковской деятельности

Банковская деятельность представляет собой сложную систему взаимосвязанных процессов, и для её эффективного анализа простого учета недостаточно. Разнообразие статистических методов позволяет проводить глубокий, многоаспектный анализ различных сторон деятельности кредитных организаций – от оценки ликвидности до прогнозирования устойчивости и кредитоспособности заемщиков.

Традиционные методы анализа финансового состояния

В основе любого финансового анализа лежат классические подходы, которые прошли проверку временем и продолжают оставаться актуальными.

Метод группировки является одним из базовых статистических инструментов. Он позволяет изучать экономические явления в их взаимосвязи и взаимозависимости, выявлять влияние факторов на финансовые показатели и обнаруживать закономерности. Например, банки могут быть сгруппированы по размеру активов, по региональной принадлежности, по доле просроченной задолженности в кредитном портфеле. Такая группировка позволяет сравнивать однородные по определенным признакам группы, выявлять их специфические особенности и принимать более таргетированные управленческие решения.

Коэффициентный анализ — это традиционный и наиболее распространенный метод оценки финансового состояния коммерческого банка. Он предполагает расчет и интерпретацию различных финансовых коэффициентов, которые характеризуют различные аспекты деятельности банка.

Для оценки ликвидности используются следующие ключевые коэффициенты, регулируемые Банком России:

• Коэффициенты мгновенной (Н2), текущей (Н3) и долгосрочной (Н4) ликвидности. Эти нормативы устанавливают минимально допустимые соотношения между высоколиквидными активами и обязательствами банка, обеспечивая его способность своевременно выполнять краткосрочные и долгосрочные обязательства.
• Дополнительно анализируются:
  • Позиция ликвидности (избыток/дефицит ресурсов), показывающая, хватает ли банку средств для покрытия текущих обязательств.
  • Коэффициент текущей сбалансированности активов и пассивов. Показатель более 1 свидетельствует о минимальной вероятности дефицита ликвидности, указывая, что краткосрочные активы превышают краткосрочные обязательства.
  • Коэффициент среднесрочной сбалансированности. Показатель более 0,7-0,8 указывает на способность банка решить проблемы ликвидности за счет внутренних источников, не прибегая к экстренным мерам.

Показатели рентабельности отражают эффективность использования ресурсов банка:

• Рентабельность собственного капитала (ROE — Return on Equity): Отношение чистой прибыли к среднегодовой величине собственного капитала банка. Формула: ROE = (Чистая прибыль / Собственный капитал) × 100%.
• Рентабельность активов (ROA — Return on Assets): Отношение чистой прибыли к среднегодовой величине активов банка. Формула: ROA = (Чистая прибыль / Активы) × 100%.
• Общий уровень рентабельности банка (R_общ): Показывает долю прибыли в доходах, характеризуя эффективность операционной деятельности. Формула: Rобщ = (Прибыль до налогов / Доходы) × 100%.

Финансовые результаты оцениваются через:

• Анализ объема и структуры прибыли (балансовой, чистой).
• Анализ использования прибыли (выплата дивидендов, реинвестирование).
• Оценка прибыльности по основным направлениям банковской деятельности (кредитование, депозиты, комиссии).
• Анализ эффективности использования дохода и мультипликатора капитала, раскрывающие, насколько эффективно банк превращает доходы в прибыль и использует капитал для привлечения активов.

Современные методы многомерного статистического анализа

Для получения более глубокого и многогранного представления о деятельности банков традиционных методов часто оказывается недостаточно. Здесь на помощь приходят современные методы многомерного статистического анализа.

Кластерный анализ: Этот метод используется для классификации банков, объединяя их в группы (кластеры) на основе сходства по множеству финансовых и операционных характеристик. Например, кластеризация может быть проведена по показателям рентабельности, ликвидности, структуре кредитного портфеля. Это позволяет выявлять типовые финансовые модели, анализировать процессы слияний и поглощений, а также учитывать влияние глобализационных, информационных и региональных факторов на банковскую деятельность. Создание таких групп облегчает сравнительный анализ и разработку адресных стратегий.

Дискриминантный анализ: Применяется для построения правил классификации объектов по заранее определенным группам. В банковской сфере он широко используется:

• В кредитном скоринге: для различения кредитоспособных и некредитоспособных заемщиков. Модель строит линейную комбинацию переменных (например, доход, стаж работы, кредитная история), которая оптимально разделяет эти две группы, позволяя банку принимать решения о выдаче кредита.
• Для прогнозирования финансовой устойчивости: помогает определить, к какой группе относится банк – устойчивых или потенциально проблемных, на основе его финансовых показателей.

Векторный анализ: Использует элементы векторной алгебры для представления и анализа экономических показателей, таких как объемы кредитов, процентные ставки, динамика вкладов. Представление этих данных в виде векторов позволяет выполнять над ними операции сложения, умножения и другие, что открывает новые возможности для анализа взаимосвязей и направлений изменений.

Методы обобщающих показателей: Служат для комплексной оценки итогов деятельности банка, позволяя агрегировать информацию о различных аспектах в единый, интегральный показатель. Это включает:

• Анализ структуры баланса, доходов и расходов.
• Трендовый анализ для отслеживания динамики и выявления долгосрочных закономерностей.

Такие методы помогают получить сводную характеристику состояния банка, которую легче интерпретировать и сравнивать.

Факторный анализ: Позволяет выявить и оценить степень влияния отдельных факторов на результирующие показатели банковской деятельности, такие как прибыль и рентабельность. Это помогает упрощать структуру данных, выявлять скрытые закономерности и разрабатывать эффективные стратегии. Например, можно исследовать, как изменение процентных ставок, объемов выданных кредитов или операционных расходов влияет на чистую прибыль банка.
Наиболее распространенным методом факторного анализа является метод цепных подстановок. Он позволяет последовательно заменять базовые значения факторов на фактические, определяя влияние каждого фактора на изменение результативного показателя.
Пример расчета методом цепных подстановок:
Предположим, прибыль банка (П) зависит от двух факторов: объема выданных кредитов (V) и средней процентной ставки по кредитам (R).
Пусть в базовом периоде: П₀ = V₀ × R₀
В отчетном периоде: П₁ = V₁ × R₁
Изменение прибыли (ΔП) = П₁ — П₀

1. Влияние изменения объема кредитов (ΔП_V):
   ΔПV = (V1 × R0) - (V0 × R0)
2. Влияние изменения процентной ставки (ΔП_R):
   ΔПR = (V1 × R1) - (V1 × R0)
   Суммарное влияние: ΔП = ΔПV + ΔПR.

Кроме метода цепных подстановок, могут использоваться:

• Метод дифференциального исчисления: Применяется, когда функция зависимости является непрерывной и дифференцируемой.
• Индексный метод: Используется для анализа влияния факторов через систему индексов.
• Метод абсолютных и относительных разниц: Оценивает влияние факторов через их абсолютные или относительные изменения.
• Логарифмический метод: Применяется для нелинейных зависимостей, когда влияние факторов оценивается через логарифмы.

Прогнозирование и анализ временных рядов в банковской сфере

Анализ финансового состояния банка не ограничивается лишь констатацией текущего положения, но направлен на получение достоверной картины тенденций его изменения и, что особенно важно, на прогноз на перспективу до 1 года. Для этого критически важны методы анализа взаимосвязей между показателями во времени, то есть методы анализа временных рядов.

Анализ временных рядов применяется для:

• Описания характерных особенностей динамики показателей (например, объемов кредитов, процентных ставок, прибыльности).
• Подбора адекватных статистических моделей, способных отразить выявленные закономерности.
• Предсказания будущих значений показателей, что является основой для планирования и сценарного анализа.
• Выработки управленческих рекомендаций, основанных на прогнозируемой динамике.

Среди основных техник анализа временных рядов в банковской сфере используются:

• Авторегрессионные модели (AR-модели): Основаны на предположении, что текущее значение ряда зависит от его прошлых значений.
• Модели скользящего среднего (MA-модели): Текущее значение ряда выражается через текущие и прошлые значения ошибок прогноза.
• Модели ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average): Объединяют авторегрессионные компоненты, компоненты скользящего среднего и операции интегрирования для работы с нестационарными рядами.
• SARIMA (Seasonal ARIMA): Расширение ARIMA, учитывающее сезонные колебания, что особенно актуально для многих банковских показателей (например, спроса на кредиты или притока вкладов).
• В условиях выраженной сезонности эффективны модели экспоненциального сглаживания, которые придают больший вес последним наблюдениям.
• Для рядов, подверженных кризисным процессам или сложным нелинейным зависимостям, все чаще применяются нейронные сети, способные улавливать неочевидные паттерны и обеспечивать более точные прогнозы в условиях высокой волатильности.

Современные тенденции, вызовы и перспективы банковской статистики

Банковская статистика, как живой организм, постоянно адаптируется к динамичным изменениям в технологиях и экономике. Она сталкивается с новыми вызовами, требующими инновационных подходов, и одновременно открывает широкие перспективы для повышения эффективности регулирования и управления в финансовом секторе.

Влияние технического прогресса и экономических условий

Технический прогресс является одним из мощнейших драйверов трансформации банковской статистики. Мы наблюдаем активное внедрение цифровизации и финтех-решений, которые охватывают практически все сферы банковской деятельности: кредитование, платежи, сбережения, инвестиции и страхование. Эти технологии радикально меняют традиционные бизнес-модели банков.

Ключевую роль в этой трансформации играет использование больших данных (Big Data), искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML). Показательно, что 95% российских финтех-компаний уже применяют ИИ в своих основных процессах. ИИ активно используется в:

• Риск-менеджменте: для более точной оценки и управления различными видами рисков.
• Скоринге: для мгновенной и точной оценки кредитоспособности клиентов.
• Продажах и маркетинге: для персонализации предложений и повышения эффективности взаимодействия с клиентами.
• Автоматизации операций: роботизация (RPA) рутинных процессов, что повышает скорость и снижает издержки.
• Клиентском сервисе: чат-боты и голосовые помощники для оперативного решения запросов клиентов.
• Выявлении мошенничества: анализ паттернов поведения и транзакций для обнаружения подозрительной активности.
• Прогнозировании ликвидности: более точное предсказание потребности в денежных средствах.

Помимо ИИ/ML, развитию способствуют блокчейн (для повышения безопасности и прозрачности транзакций), облачные технологии (для масштабируемости и гибкости IT-инфраструктуры) и биометрия (для упрощения и защиты идентификации клиентов).

Параллельно с технологическими изменениями, на банковскую статистику оказывают значительное влияние изменения экономических условий:

• Жесткая денежно-кредитная политика Банка России: Направлена на сдерживание инфляции и стабилизацию макроэкономической ситуации. Высокая ключевая ставка напрямую влияет на процентные доходы и расходы банков, а также на спрос на кредиты.
• Консолидация и огосударствление банковской системы: Продолжается сокращение числа кредитных организаций, часто через отзывы лицензий или санацию. Это ведет к усилению концентрации рынка и изменению структуры банковского сектора, что отражается на статистических показателях.
• Санкционные ограничения: Оказывают существенное влияние на финансовое состояние коммерческих банков, ограничивая их доступ к международным рынкам капитала и технологиям, а также меняя направления финансовых потоков.
• Возросшая необходимость поддержания финансовой устойчивости к системным рискам: В условиях турбулентности регуляторы и банки уделяют повышенное внимание устойчивости к шокам и развитию контрциклической политики.

Изменения в регулировании и публикации статистических данных

Банк России, осознавая динамичность внешней среды, регулярно совершенствует систему статистических показателей банковского сектора, адаптируя её к новым реалиям и потребностям регулирования.

Примером такого совершенствования стало обновление ежемесячного сборника «Обзор банковского сектора Российской Федерации» с 01.11.2020. Он получил новое название – «Статистические показатели банковского сектора Российской Федерации», и его структура, а также алгоритмы расчета показателей, были обновлены и детализированы в специальных разделах сборника. Это позволяет обеспечить большую прозрачность и актуальность публикуемой информации. Департамент статистики Банка России также активно публикует информационные материалы с описанием новых методов анализа финансовых явлений и процессов, делая методологию обработки данных более доступной для общественности, что способствует повышению финансовой грамотности и доверия к регулятору.

В рамках усилий по уменьшению административной нагрузки на банки и оптимизации отчетности, Банк России принял решение о прекращении публикации некоторых региональных таблиц. Это, например, касается таблиц, рассчитанных на основе отчетности головных офисов и филиалов кредитных организаций по форме 0409101 «Оборотная ведомость по счетам бухгалтерского учета кредитной организации». Причиной послужила отмена её представления территориальными банками Сбербанка России по субъектам РФ. Также с 12 апреля 2024 года Банк России временно приостановил публикацию сведений об иностранных поставщиках платежных услуг до 31 декабря 2024 года. Несмотря на эти изменения, значительный объем региональных показателей продолжает публиковаться на сайте Банка России в соответствующих разделах, сохраняя информативность для региональных аналитиков.

Вызовы и инновационные подходы в анализе аномалий и рисков

Современные вызовы требуют от банковской статистики постоянного развития и внедрения инновационных подходов. Один из ключевых вызовов – это необходимость разработки более точных методов анализа финансовых явлений и процессов, а также эффективного обнаружения аномальных значений в отчетных данных. Это критически важно для раннего выявления проблем, предотвращения финансовых преступлений и поддержания стабильности.

Для решения этих задач активно применяются:

• Алгоритмы анализа данных в антифрод-решениях: Основанные на поведенческом анализе пользователей и кластерном анализе, эти алгоритмы позволяют детектировать мошеннические транзакции. Они анализируют миллионы операций в реальном времени, выявляя отклонения от нормального поведения клиента.
• ИИ-инструменты: Широко используются для:
  • Прогнозирования ликвидности: более точное предсказание потребностей в денежных средствах.
  • Сценарного управления рисками и стресс-тестирования: симуляция различных кризисных сценариев для оценки устойчивости банка.
  • Интеллектуального KYC (Know Your Customer) и скрининга контрагентов: автоматизация и повышение точности процедур идентификации клиентов и оценки их благонадежности, что особенно важно в контексте борьбы с отмыванием денег.
  • Антифрод-мониторинга платежей: непрерывный анализ платежных операций для предотвращения мошенничества.
  • Анализа финансовых договоров и законодательства: ИИ способен обрабатывать огромные объемы текстовой информации, выявлять риски, несоответствия и предлагать оптимальные решения.

Таким образом, банковская статистика не просто реагирует на изменения, но и активно использует передовые технологии для повышения своей точности, оперативности и прогностической силы, становясь незаменимым инструментом в условиях постоянно меняющегося финансового мира. Что находится «между строк» этого динамичного развития? Постоянная гонка технологий, требующая от банков и регуляторов непрерывных инвестиций в IT-инфраструктуру и обучение персонала, чтобы не отстать от темпов инноваций и сохранять конкурентоспособность.

Практические инструменты и программные средства для статистического анализа и прогнозирования

Эффективный статистический анализ банковских операций в современной экономике немыслим без применения специализированных программных комплексов и математических моделей. Эти инструменты позволяют обрабатывать огромные массивы данных, выявлять сложные закономерности и строить точные прогнозы, значительно повышая качество управленческих решений.

Программные комплексы Банка России

Как главный регулятор банковского сектора, Банк России разрабатывает и использует собственные мощные аналитические системы:

Программный комплекс «Анализ финансового состояния банка» – это ключевой инструмент для комплексной оценки деятельности кредитных организаций. Его основное назначение:

• Комплексная оценка финансового состояния: Система позволяет всесторонне анализировать финансовые показатели банка.
• Выявление проблем на ранних стадиях: Благодаря проактивному анализу, комплекс помогает своевременно обнаружить признаки ухудшения финансового положения.
• Определение режима надзора: Результаты анализа используются для принятия решений о степени надзорного внимания к банку, включая проведение инспекционных проверок.
• Система показателей и взаимосвязей: Аналитическая основа комплекса включает детальную систему показателей, характеризующих деятельность банка и принимаемые им риски (кредитный, рыночный, ликвидности). Система изучает факторы их изменения и выявляет взаимосвязи.
• Сравнение с группами однородных банков: Для более объективной оценки используются методы кластерного анализа, которые формируют группы банков со схожими характеристиками. Это позволяет сравнивать показатели банка не с абстрактными средними значениями, а с показателями его прямых конкурентов или аналогов.
• Пакеты анализа: Комплекс включает специализированные модули, такие как структурный анализ баланса и отчета о прибылях и убытках, анализ достаточности капитала, кредитного, рыночного рисков и риска ликвидности.

Единый личный кабинет участника информационного обмена (https://portal4.cbr.ru) — это защищенная онлайн-платформа, которая служит централизованным инструментом для сбора отчетности и электронного взаимодействия между Банком России и поднадзорными организациями. Через этот кабинет участники могут:

• Направлять обращения, ответы на запросы и предписания регулятора.
• Представлять различные формы отчетности, в том числе в современных форматах XBRL (eXtensible Business Reporting Language) и MS Excel. Формат XBRL обеспечивает стандартизацию и автоматическую обработку финансовой информации, что значительно повышает эффективность сбора и анализа данных.

Эти программные комплексы и платформы не только служат внутренним нуждам Банка России, но и методические материалы, разработанные Департаментом статистики, могут быть полезны широкому кругу пользователей статистических методов, включая студентов, исследователей и аналитиков.

Математические модели и современные технологии в прогнозировании

Помимо специализированных программных комплексов регулятора, в анализе и прогнозировании банковской деятельности активно используются различные математические модели и передовые технологии.

Кластеризация на основе взвешенного евклидова расстояния: Этот метод кластерного анализа применяется для измерения сходства между объектами (например, банками) в многомерном пространстве. При использовании взвешенного расстояния, аналитик может придать больший вес тем показателям, которые имеют наибольшее значение для целей классификации. Это позволяет:

• Создавать типологии и классификации банков: Группировать кредитные организации со схожими финансовыми моделями, стратегиями или уровнями риска.
• Проводить сравнительный анализ: Оценивать эффективность и устойчивость банков внутри однородных групп.

Использование векторного анализа: Применение элементов векторной алгебры позволяет представлять экономические показатели (например, объемы выданных кредитов, процентные ставки по ним, объемы привлеченных депозитов) в виде векторов. Над этими векторами можно выполнять операции сложения, умножения и другие, что открывает возможности для:

• Комплексной оценки динамики: Анализировать совместное изменение нескольких показателей.
• Выявления направлений развития: Определять общие тенденции и векторы движения банковского сектора.

Применение Big Data и искусственного интеллекта (ИИ): Современные банки и регуляторы все чаще обращаются к этим технологиям для повышения точности оценки рисков и качества прогнозирования:

• Оценка рисков: ИИ-модели способны анализировать огромные объемы данных, выявляя скрытые корреляции и предсказывая вероятность кредитных дефолтов, рыночных колебаний или операционных сбоев.
• Прогнозирование финансовой стабильности: Модели машинного обучения могут прогнозировать будущие рыночные тенденции, поведение клиентов и общую финансовую стабильность банка на основе динамики показателей надежности, ликвидности и рентабельности.
• Предотвращение мошенничества: ИИ осуществляет мониторинг необычного поведения клиентов и транзакций в реальном времени, что позволяет оперативно выявлять и предотвращать мошеннические действия.
• Сценарное управление рисками и стресс-тестирование: ИИ-инструменты позволяют быстро моделировать различные экономические сценарии и оценивать их влияние на финансовое положение банка.
• Интеллектуальный KYC (Know Your Customer) и скрининг контрагентов: Эти технологии автоматизируют и улучшают процессы проверки клиентов и партнеров, снижая риски и повышая комплаенс.

Таким образом, арсенал практических инструментов и программных средств для статистического анализа банковских операций постоянно расширяется, интегрируя последние достижения в области математики, статистики и информационных технологий. Это позволяет банкам и регуляторам не просто отслеживать, но и активно формировать будущее финансового сектора.

Заключение

В условиях непрекращающихся трансформаций глобальной и национальной экономики, банковская статистика утвердилась как незаменимый инструмент для глубокого анализа, эффективного регулирования и стратегического планирования в финансовом секторе. Проведенное исследование позволило раскрыть её многогранную роль, начиная от ��еоретических основ и заканчивая практическими аспектами применения современных аналитических инструментов в Российской Федерации в 2024-2025 годах.

Мы рассмотрели банковскую статистику как научную дисциплину, определив её предмет – процедуры статистического и математического анализа банковской деятельности, и объект – всю совокупность явлений и процессов в банковской сфере. Стало очевидным, что её цели – характеристика, оценка, прогнозирование и выявление факторов – направлены на обеспечение прозрачности и стабильности. Задачи дисциплины постоянно усложняются, требуя совершенствования методов многомерной группировки и применения сложных математических моделей, включая системы дифференциальных уравнений и эконометрические модели. Методологические основы, от классического статистического наблюдения до новейших методов (факторный, кластерный, дискриминантный, векторный анализ, нейронные сети), подчеркивают её динамичность и адаптивность. Особая роль Департамента статистики Банка России в разработке и публикации методологических материалов для обнаружения аномалий и построения сводных показателей подтверждает стратегическое значение этих разработок.

Система основных статистических показателей является фундаментом для комплексной оценки деятельности коммерческих банков. Показатели активов, капитала, прибыли, депозитов и кредитного портфеля, наряду с коэффициентами ликвидности, рентабельности и качества активов, формируют целостную картину финансового здоровья. Актуальная статистика за 2024-2025 годы по банковскому сектору РФ, включая значительный рост активов (до 190–200 трлн рублей), динамику кредитного портфеля (рост потребительского кредитования на 16%, автокредитования на 60% за 9 месяцев 2025 года) и объемов вкладов (до 62,7 трлн рублей средств физлиц), а также снижение ROE у топ-10 банков, демонстрирует как устойчивость, так и вызовы, связанные с изменением макроэкономических условий и продолжающейся консолидацией сектора (сокращение числа банков).

Методология сбора, обработки и надзора за статистическими данными в РФ строго регламентирована Банком России, в частности Указанием N 6299-У. Многообразие форм отчетности (от балансов до оперативных сводок и детализированных расшифровок кредитных портфелей), представляемых через защищенный Единый личный кабинет, обеспечивает полноту и достоверность информации. Система надзорного реагирования, включающая предупредительные и принудительные меры (от рекомендаций до отзыва лицензии), служит мощным инструментом поддержания финансовой стабильности и контроля за соблюдением экономических нормативов.

Применение статистических методов для углубленного анализа банковской деятельности позволяет выйти за рамки поверхностной оценки. Метод группировки и коэффициентный анализ (Н2, Н3, Н4, ROA, ROE) предоставляют базу, в то время как современные методы – кластерный, дискриминантный, векторный и факторный анализ (с использованием метода цепных подстановок), а также методы анализа временных рядов (ARIMA, SARIMA, нейронные сети) – дают возможность выявлять сложные взаимосвязи, прогнозировать будущие значения и оценивать влияние отдельных факторов на результативность банковской деятельности.

Наконец, современные тенденции и вызовы подчеркивают динамичность банковской статистики. Цифровизация, финтех-решения, Big Data, ИИ и ML кардинально меняют подходы к риск-менеджменту, скорингу, клиентскому сервису и выявлению мошенничества. Жесткая денежно-кредитная политика, консолидация сектора и санкционные ограничения создают новые вызовы. Банк России активно адаптирует систему статистических показателей, а инновационные подходы, такие как алгоритмы анализа данных в антифрод-решениях и ИИ-инструменты для сценарного управления рисками, становятся неотъемлемой частью аналитической работы. Практические инструменты, такие как программный комплекс «Анализ финансового состояния банка» и Единый личный кабинет Банка России, а также математические модели (кластеризация на основе взвешенного евклидова расстояния, векторный анализ) и технологии Big Data/ИИ, являются краеугольным камнем для эффективного прогнозирования и принятия стратегических решений.

В заключение, банковская статистика в Российской Федерации – это не просто совокупность методик, а динамично развивающаяся научная дисциплина и практический инструмент, который постоянно адаптируется к новым реалиям. Её роль как ключевого инструмента для принятия управленческих решений, регулирования и надзора в условиях динамично развивающейся экономики будет только возрастать. Дальнейшие исследования в этой области должны быть сосредоточены на глубокой интеграции ИИ и ML в процессы прогнозирования рисков, на разработке методик оценки киберрисков, а также на адаптации статистических моделей к быстро меняющимся регуляторным и макроэкономическим условиям. Это позволит подготовить высококвалифицированных специалистов, способных обеспечить стабильность и конкурентоспособность российского банковского сектора в будущем.

Список использованной литературы

1. Андреев В.К. и др. Правовое регулирование предпринимательской деятельности. М.: Бухучет, 2009.
2. Банковское дело: Учебник / Под ред. О.И. Лаврушина. М.: Финансы и статистика, 2004.
3. Воронин В.П., Федосова СП. Деньги, кредит, банки: Учеб. пособие. М.: Юрайт-Издат, 2006.
4. Голикова Ю.С, Хохленкова М.А. Банк России: организация деятельности: В 2-х т. М., 2008.
5. Денежное обращение и банки: Учеб. пособие / Под ред. Г.Н. Белоглазовой, Г.В. Толоконцевой. М.: Финансы и статистика, 2007.
6. Деньги, кредит, банки: Учебник / Под ред. О.И. Лаврушина. М.: Финансы и статистика, 2004.
7. Деньги. Кредит. Банки: Учебник /Под ред. Е.Ф. Жукова. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005.
8. Колпакова Г.М. Финансы. Денежное обращение. Кредит: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2005.
9. Моден. Тоета Я.: Методы эффективного управления. М.: Экономика, 1990.
10. Организация деятельности Центрального банка: Учеб. пособие / Под ред. Г.Н. Белоглазовой, Н.А. Савинской. СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2007.
11. Поляков В.П., Московкина Л.А. Структура и функции центральных банков: зарубежный опыт. М.: Инфра-М, 2006.
12. Семенюта О.Г. Деньги, кредит, банки в РФ: Учеб. пособие. М: Контур, 2008.
13. Усов В.В. Деньги. Денежное обращение. Инфляция: Учеб. пособие. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 2006.
14. Финансы и кредит: Учеб. пособие. / Под ред. A.M. Ковалевой. М.: Финансы и статистика, 2005.
15. Кравченко О.В., Коновалова С.В. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ БАНКА. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-effektivnosti-deyatelnosti-banka
16. Казак А.Н., Ищенко С.А. Инструментарий анализа эффективности деятельности банка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/instrumentariy-analiza-effektivnosti-deyatelnosti-banka
17. Гудкова М. А., Кузнецова Е. С. Финансовое состояние коммерческих Банков: оценка и пути укрепления. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/finansovoe-sostoyanie-kommercheskih-bankov-otsenka-i-puti-ukrepleniya-s
18. КЛЮЧЕВЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ ЭФФЕКТИВНОСТИ БАНКОВ. URL: https://www.researchgate.net/publication/340722244_KLUCVE_POKAZATELI_EFFEKTIVNOSTI_BANKOV
19. Исаева Е.А., Завгородняя О.В. Оценка эффективности деятельности коммерческого банка. URL: https://interactive-plus.ru/e-articles/484/A_100346
20. Банковский сектор | Банк России. URL: https://www.cbr.ru/statistics/bnksys/
21. Основные показатели деятельности коммерческих банков. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osnovnye-pokazateli-deyatelnosti-kommercheskih-bankov
22. Статистические показатели банковского сектора Российской Федерации | Банк России. URL: https://www.cbr.ru/statistics/bnksys/print_sbs/
23. Методические материалы | Банк России. URL: https://www.cbr.ru/statistics/ddkp/Met_material/
24. БАНКОВСКИЙ СЕКТОР В ЦИФРАХ ОФИЦИАЛЬНОЙ СТАТИСТИКИ. URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/banc_sector_2019.pdf (2019)
25. Методика анализа финансового состояния банка (утв. письмом Департамента пруденциального банковского надзора ЦБР от 04.09.2000 N 15-5-3/1393). URL: https://base.garant.ru/12119932/ (2000)
26. Статистический анализ банковской деятельности с применением усовершенствованной кластеризации. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/statisticheskiy-analiz-bankovskoy-deyatelnosti-s-primeneniem-usovershenstvovannoy-klasterizatsii
27. Статистика | Банк России. URL: https://www.cbr.ru/statistics/
28. МЕТОДОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ И ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ БАНКОВСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metodologiya-issledovaniya-i-otsenki-effektivnosti-bankovskoy-deyatelnosti
29. Указание Банка России от 24.10.2022 N 6299-У (ред. от 06.10.2023) «О правилах составления и представления в Центральный банк Российской Федерации бухгалтерской (финансовой) и статистической отчетности кредитными организациями, а также отчетности…». URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_444985/ (2023)
30. О правилах составления и представления в Центральный банк Российской Федерации бухгалтерской (финансовой) и статистической отчетности кредитными организациями, а также отчетности банковских групп, составляемой и представляемой головными кредитными организациями банковских групп от 24 октября 2022. URL: https://docs.cntd.ru/document/369796881 (2022)
31. Информация для отчитывающихся организаций | Банк России. URL: https://www.cbr.ru/finmarket/supervision/sv_rep/