Financial Sustainability Assessment of the Largest Systemically Important Credit Institutions in the Context of the Global Instability
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Notice bibliographique
Résumé
The national banking system is the driver for the national economy that unites various types of credit organizations that operate within a single monetary mechanism. The banking system is a part of the economic “organism”, whose condition determines the stable development of society. The problems that currently exist in the banking sector reflect instability of the entire economic situation in the country. The reasons are a reduction in budget support for organizations and the inability of some of them to adapt to changing external conditions. In crisis conditions, it is of particular interest to assess the financial sustainability of the activity of the largest systemically important banks in the country, which are the “circulatory system” of the national economy. This article assesses the financial stability of PJSC “Sberbank of Russia” based on an analysis of the main groups of its performance indicators for 2007-2019: capital adequacy, asset quality, management efficiency, profitability and liquidity. According to the research results, it is revealed that during the period under review, the activity of Sberbank is stable with respect to such indicators as capital adequacy, profitability, management efficiency and liquidity. Bank activity is unstable relative to asset quality indicators. The high value of the asset quality ratio characterizes the increased degree of riskiness of operations conducted. The ratio of overdue debt is above the norm, which adversely affects the financial stability of the bank. The most important achievement of Sberbank of Russia in 2019 - the launch of a new digital platform of the bank. The use of artificial intelligence technologies has already become an important driver of Sberbank business. Due to the pandemic of COVID-19, the Russian banking sector may face a number of problems. By 2021-2022, the growth is expected only by those banks that will build an effective risk management system and will be able to adapt their business strategies to the new economic realities and tougher requirements of the regulator.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle