Features of applying decision-making methods to evaluation of financial stability of commercial banks/Sprendimu paramos metodu taikymo ypatumai vertinant finansini komerciniu banku stabiluma.
Ginevicius, Romualdas ; Podviezko, Askoldas
1. Ivadas
Be stabilios finansu sistemos neimanomas salies ekonomikos
funkcionavimas. Issivysciusi finansu sistema skatina ekonomikos augima,
taciau finansu krizes gali niveliuoti pasiekimus ar sustabdyti augima.
Lietuvos finansu sistemos stabilumas tiesiogiai priklauso nuo komerciniu
banku stabilumo ir patikimumo, nes komerciniai bankai sudaro Lietuvos
finansu sistemos kaip ir daugelio besivystanciu saliu pagrinda. Lietuva,
kartu su kitomis salimis pereidama is centralizuotos planines ekonomikos
i rinkos ekonomika, perejo salies ekonomikos ir finansu sistemos
liberalizavimo procesa, o tai labiau nei kitose saliu grupese isryskino
finansu sistemos nestabilumo veiksnius. Namu ukiams esant pagrindiniu
banku finansu saltiniu (Allen, Gale 2000), komerciniu banku stabilumas
priklauso nuo banku klientu elgsenos, todel siame straipsnyje
nagrinejamas finansinis banku stabilumas kaip pagrindine banku
patikimumo sudedamoji dalis.
Savoka "stabilumas" kildinama is lotynu kalbos zodzio
"stabilitas"--istvermingumas, patvarumas, pastovumas. Siame
straipsnyje iskeltos problematikos kontekste stabilumo savoka apibrezia
finansinio mokumo ilgalaikiskuma. Patikimumo savoka jungia tokias
objekto savybes, kurios sukuria objekto ivaizdi kaip patikima ar
kelianti pasitikejima. Sio straipsnio temos kontekste finansinis
tarpininkas laikomas patikimu, jei jam klientas samoningai pasiruoses
patiketi savo lesas.
Finansinis komerciniu banku stabilumas nagrinejamas mokslininku jau
daugiau nei 100 metu. Vienas pirmu zinomu saltiniu mokslineje
literaturoje, kuriame nagrinejamas komerciniu banku stabilumas, 1910 m.
isleista Olivero M. W. Sprague knyga "Kriziu istorija nacionalines
bankines sistemos kontekste" (Sprague 1910), kurioje aprasomos
1873, 1884, 1890, 1893 ir 1907 m. ivykusios Jungtinese Amerikos
Valstijose banku krizes, ju pasekmes ir priemones, kuriu buvo imtasi.
Tuo metu dar nebuvo techniniu galimybiu taikyti sudetingu banku
vertinimo metodu, kurie siuo metu grindziami ne tik matematinemis
teorijomis ar statistiniu duomenu gausa, bet ir informaciniu
technologiju galimybemis.
Net praejus beveik visam amziui, kai mokslo lygis ir
kompiuterizacija labai pakilo, problemos, formaliai apibudinancios banku
sistemos stabiluma, vis dar iskeliamos. Zymiausi ekonomistai ir
itakingos finansu organizacijos dare nemazai bandymu siekdami formaliai
apibrezti banku sistemos stabiluma. 1996 m. Lindgren, Garcia Saal (1996)
iskele banku sistemos stabilumo apibrezimo problema pazymedami, kad
sudetinga pamatuoti banku sistemos stabilumo lygi. Vienoje issamiausiu
mokslines literaturos su banku stabilumo problematika apzvalgoje Houben,
Kakes, Schinasi (2004) bei zymaus ekonomisto, nagrinejancio banku
sistemos stabiluma Goodhart (2006) straipsnyje pazymima, kad tikslaus
banku sistemos ar finansinio stabilumo apibrezimo dar nera sukurta. Tai
nebuvo nuolatiniu moksliniu tyrimu sioje sferoje, tyrimu metodu ir
metodiku tobulinimo kliutis. Siuo metu galima isryskinti tris
pagrindines metodu, taikomu banku stabilumo tyrimuose, kategorijas. Tai
reitingavimo agenturu, statistiniai-ekonometriniai ir operaciju tyrimu
metodu pogrupis--daugiakriteriniai sprendimu paramos metodai (angl.
multicriteria decision aid methods, MCDA).
Sio straipsnio tikslas-apzvelgti taikomas komerciniu
banku-finansinio stabilumo vertinimo metodikas, isryskinti ju trukumus
ir pranasumus, pasiulyti daugiakriterinio vertinimo metodika. Aprasytoji
metodika pritaikyta Lietuvoje registruotu komerciniu banku finansiniam
stabilumui vertinti.
2. Banku vertinimo metodikos
2.1. Reitingavimo agenturu metodikos, kuriose skiriamas prioritetas
kokybiniams metodams
Reitingavimo agenturu metodikose taikomi seniausi imoniu (taip pat
ir komerciniu banku) vertinimo metodai. Vienas pirmuju naudoti ir
publikuoti imoniu finansiniu kiekybiniu kriteriju reiksmes pradejo Dun
and Bradstreet pirmtakas 1841 m. (Dun and Bradstreet 2012), taip
pradedamas reitingavimo agenturu veiklos istorija. Trys siuo metu
zymiausios reitingavimo agenturos isteigtos pries visa amziu: Standard
and Poor's Rating Services pradejo reitingavimo versla 1860 m.,
Moody's Investors Service Inc.--1909 m., Fitch Ratings Ltd.--1913
m.
Reitingavimo agenturos teikia informacija apie finansini imoniu
patikimuma, suteikdamos joms reitingus, kuriu prasme aiskiai aprasyta
agenturu metodikose. Agenturose vertinimo darbus atlieka auksto lygio
specialistai, kuriu yra nuo keliu mazose reitingu agenturose iki 11 000,
kaip yra kompanijoje Dun and Bradstreet. Moody's Investors Service
Inc. dirba apie 1500 darbuotoju, Fitch Ratings Ltd.--apie 1100, Standard
& Poors--apie 1000 darbuotoju. Reitingavimo agenturos priskiria
konkreciai imonei ar finansu institucijai paprastai viena arba du
vertintojus. Moody's Investors Service Inc. vertintojai teikia
pasiulymus reitingu komitetams, kurie igalioti keisti reitingus
(Moody's Investors Service Inc. 2006). Analitikai taike kiekybinio
vertinimo metodikas ir vertinimo lenteles, vadinamas
"scorecard", su imoniu ar finansine banku bukle
atspindinciomis kriteriju reiksmemis. Taciau lemiamo vaidmens
kiekybiniai finansiniai rezultatai neturi. Reitingai skirti
investuotojams i kapitala arba i vertybinius popierius, todel
pagrindinis demesys skiriamas ilgalaikiams reitingams. Trumpalaikiai
reitingai automatiskai priskiriami, atsizvelgiant i jau suteiktus
ilgalaikius reitingus. Komerciniu banku reitingai tik maza isimtimi gali
buti aukstesni nei saliai priskirtas reitingas. 2009-09-28 paskirtas
paskutinis Moody's Investors Service Inc. reitingas Lietuvai, kuris
yra Baa1, todel sio ne ypac auksto reitingo negali virsyti vietos banku
reitingai, nepriklausomai nuo ju finansinese ataskaitose pateikiamu
finansiniu duomenu (Fanger 2007; Moody's Investors Service Inc
2011; Cailleteau et al. 2008).
Aktyviausia vertinant komercinius bankus yra Moody's Investors
Service Inc. Jos rinka siame segmente sudare 88 % JAV, 69 % Europos,
Artimuju Rytu ir Afrikos regione, 91 % Azijoje ir 85 % Lotynu Amerikoje
(Estrella 2000). Sios reitingavimo agenturos vertinimo principuose
iskelti tikslai skiriasi su siame straipsnyje iskeltais tikslais. Toliau
ivardijami keli mineti principai itraukti i Moody's Investors
Service Inc. vertinimo politika (Moody's Investors Service Inc.
2010):
--Vertinimo pagrindas--kokybine analize.
--Pagrindinis demesys--ilgalaikei perspektyvai, ilgesnei nei kitas
ekonomikos ciklas: pabreziama, kad vertinimo pagrindo nesudaro
paskutinio ketvircio finansine ataskaita.
--Salies reitingas--neatsiejama imones reitingo dalis. Imone ar
bankas gali virsyti salies reitinga tik ypatingais atvejais.
Pagrindiniai veiksniai, lemiantys reitingavimo agenturu darbo
skirtumus su siame straipsnyje iskeltais tikslais:
--Reitingavimo agenturos remiasi daugiausia kokybine analize.
--Vertinimo kriterijai, taikomi siame straipsnyje, atspindi
trumpalaikius banku indelininku interesus. Indelininkams patrauklaus
vertinimo trukme atitinka ju indeliu trukme. 2012 m. pradzioje
nefinansiniu korporaciju ir namu ukiu indeliu iki 1 metu trukmes buvo 34
121 mlrd. Lt, o tai yra 88,2 % visu indeliu.
--Reitingai neatskleidzia visu atsilikimo priezasciu.
--Reitinguojama tarptautiniu mastu, reitingai neskirti vietos
indelininkams.
--Reitingavimo agenturu vertinimai letai reaguoja i rinkos
pokycius.
--Reitingai yra blogiausi banku krize numatantys rodikliai
(Langohr, Langohr 2008).
--Egzistuoja pernelyg neformalus santykiai su reitinguojamais
bankais.
--Susiformavo reitingavimo kompaniju oligopolija.
--Bankai moka uz reitingavimo kompaniju paslaugas, tai neigiamai
veikia reitingu objektyvuma.
--Reitingavimo agenturos pasikliauja tik vieno kito darbuotojo
eksperto vertinimu.
2.2. Metodikos, kuriose taikomi statistiniai-ekonometriniai metodai
Finansinei imones buklei nustatyti neturi buti naudojamas vienas
kriterijus. Pavyzdziui, geras imones pelningumas kartu su nepriimtinu
likvidumo lygiu galetu labai padidinti imones bankroto gresme. Todel
statistiniu metodu taikymo finansu srityje pradzia galima laikyti
treciaji desimtmeti, kai pradeta naudoti daugiafaktore diskriminantine
analize (Altman 1969).
Svarbus zingsnis buvo padarytas pradejus taikyti klasifikuojancius
metodus, kuriais imones sugrupuojamos i dvi grupes: patikimas ir
nepatikimas. Pastaruoju metu siekiama grupuoti imones i daugiau grupiu,
kad taikant siuos metodus gaunamo rezultato forma priartetu prie
reitingu agenturu naudojamo pavidalo (Fethi, Pasiouras 2010).
Statistiniai metodai, taikomi finansinei imoniu buklei nustatyti,
daugiausia yra klasifikuojantys. Be jau mineto daugiafaktores
diskriminantines analizes metodo, veliau pradeta taikyti logit ir probit
logistines daugiafaktores regresijos statistinius metodus; signaliniu
slenksciu modeli. Naudojantis Cox proporciniu rizikos modeliu nustatoma
tikimybe, kad bankas su duotomis kriteriju reiksmemis nebankrutuos
nustatyta laika.
Logit ir probit metodai taikomi banku ir salies finansu sistemos
stabilumo laipsniui nustatyti (Whalen, Thomson 1988; Thomson 1991;
Demirguc-Kunt, Detragiache 1997, 2011; Beck et al. 2006; Halling, Hayden
2006; Arena 2008).
Signaliniu slenksciu modelis naudotas valiutos rinku sumaisciai
modeliuoti (Eichengreen et al. 1995) ir pamatuoti rysi tarp bankines ir
valiutos kriziu (Kaminsky, Reinhart 1999; Goldstein et al. 2000).
Taciau reikia atsizvelgti i tai, ar statistiniai metodai tinka
konkreciu atveju. Sie metodai yra jautrus, kai (Barniv, McDonald 1999):
--duomenys neturi simetrinio pasiskirstymo;
--alternatyvu skaicius nedidelis;
--duomenys nestabilus;
--kintamieji koreliuoja tarpusavyje;
--jei yra duomenu trukumas.
Sioje apzvalgoje pabreziama, kad esant isvardytoms ypatybems
patartina taikyti kitus metodus.
2.3. Metodikos, apimancios sprendimu paramos daugiakriterinius
metodus
Operaciju tyrimu metodu taikymo finansu srityje istorija prasideda
penktajame desimtmetyje, kai Markowitz pasiule optimalaus portfelio
teorija. Siu metodu pranasumas, palyginti su statistiniais metodais,
isryskeja tais atvejais, kai uzdavinio tikslas yra kompleksinis, kai
nepakanka vertinti rizikos ir pajamingumo tarpusavio poveikio (Spronk et
al. 2005). Sie metodai leidzia naudoti daugybe kriteriju su ivairiomis
dimensijomis. Komerciniu banku organizacine ir verslo struktura tampa
vis sudetingesne, pinigu srautai tampa vis labiau komplikuoti (Basel
Committee on Banking Supervision 2002). Tam, kad butu pasiektas
komercinio banko stabilumas, bankas vienu metu turi siekti tarpusavyje
konfliktuojanciu tikslu, todel banko stabilumui ivertinti geriausiai
tinka operaciju tyrimu metodu grupe--daugiakriterinio vertinimo metodai,
sujungiantys skirtingus tarpusavyje konfliktuojancius tikslus (angl.
obectives) i viena apibendrinta kriteriju. Pavyzdziui, siekiantis buti
patikimas, komercinis bankas turi maksimizuoti pelna galimiems
nuostoliams padengti, taciau ir jo aktyvai turi buti kuo saugesni
(Bracon et al. 2006). Komercinis bankas turi tureti pakankama likviduma
galimam staigiam lesu poreikiui uztikrinti, taciau likvidus aktyvai
paprastai buna nepelningi (grynieji pinigai, tarpbankiniai depozitai
mazesnes rizikos bankuose, vyriausybes obligacijos ir pan.). Komercinis
bankas turi pritraukti kuo daugiau indeliu is gyventoju, kurie be
akcinio kapitalo laikomi saugiausiu banko finansavimo saltiniu, taciau
minetas finansavimo saltinis reikalauja daug sanaudu, kurias bankas turi
minimizuoti (plataus filialu tinklo, daug darbuotoju kasininku,
inkasatoriu, konsultantu ir pan.). Tokiu pavyzdziu gali buti pateikta
daugiau, jie nera issamus. Finansines firmos ar banko ivertinimas yra
gerokai sudetingesnis, kad butu pritaikomas modelis, kuriuo remiantis
vertinama tik rizikos laipsnio atitiktis pajamingumui. Todel ir
vertinimo modelis turi optimizuoti daugiau tikslu. Pajamingumo
maksimizavimas matematiniame modelyje negali buti vieninteliu tikslu
vien del to, kad neimanoma patikimai apskaityti visu imones veiklos
rusiu poveiki imones pajamingumui (Nunamaker, Truitt 1987).
MCDA metodiku taikymo finansu srityje pranasumus aprase Zopounidis
(1999):
--efektyviai strukturizuojami sudetingi vertinimo uzdaviniai;
--naudojami kriterijai, isreiskiami skirtingais dydziais ir
matmenimis;
--suteikiama galimybe naudoti kriterijus, kurie atspindi
tarpusavyje konfliktuojancius tikslus;
--naudojami kriterijai gali buti tiek kiekybiniai, tiek kokybiniai;
--i vertinimo procesa itraukiami sprendimus priimantys asmenys, ju
nuomone turi itakos vertinimo rezultatui;
--vertinimas tampa skaidresnis, nes sprendimus priimantys asmenys
aktyviai dalyvauja atliekant vertinima, iteratyviai ir interaktyviai
susipazista su MCDA metodu esme, isigilina i vertinimo problematika ir
susipazista su dauguma uzdavinio ypatumu;
--MCDA metodikos grindziamos moksliniais matematiniais metodais;
--prielaidos, reikalingos moksliniams MCDA metodams igyvendinti,
neatitolina mokslinio uzdavinio nuo realaus uzdavinio.
Kitas MCDA metodu pranasumas--rezultatu teikimas aiskia rangavimo
lenteliu forma. Komerciniu banku finansinio stabilumo vertinimo
rezultatai, pateikti rangavimo lenteles pavidalu, parodo komercinio
banko vieta rinkoje pagal stabilumo pozymi. Teikiami komerciniu banku
rangavimo rezultatai atspindi bendra kiekvieno banko pozicija rinkoje.
Tai leidzia sprendimus priimanciam asmeniui (SPA) isryskinti lyderius ir
atsiliekancius bankus bei priimti galutini sprendima del banku
atsilikimo ar padeties pagerejimo priezasciu, itraukiant i metodika
daugiau informavimo priemoniu--grafiku ir lenteliu (Podviezko 2011,
2012).
Steuer, Na (2003) 265 straipsniu, kuriuose nagrinejami uzdaviniai
finansu srityje MCDA metodais, apzvalgoje pabrezia, kad finansu sferoje
daznai sprendziami siauresni rizikos ir pajamingumo uzdaviniai tik del
to, kad MCDA metodai nera zinomi ar nepakankamai zinomi autoriu. Antra
priezastis--MCDA metodai gali buti taikomi, tik jei mokslininkas juos
gerai ismano.
3. Kriteriju atranka komerciniu banku stabilumui vertinti
Del jau minetu priezasciu i komerciniu banku vertinimo modeli
butina itraukti daugybe kriteriju, ivairiais aspektais atspindinciu
banko stabiluma. Mokslineje literaturoje galima aptikti simtus
kriteriju, ivairiais aspektais kiekybiniu budu isreiskianciu finansine
imones ar komerciniu banku padeti (Mackevicius 2006; Pasiouras et al.
2005). Viena stambiausiu reitingu agenturu Fitch Ratings Ltd.
komerciniams bankams ivertinti naudoja 41 kriteriju (Lee et al. 2009).
Taciau, atsizvelgiant i mokslininku idejas (Ginevicius 2011; Ginevicius,
Podvezko 2004, 2005a,b), kriteriju skaicius turi buti nedidelis. Kitokiu
atveju pasitelkiami ekspertai negali tinkamai ivertinti kriteriju
reiksmingumo. Tai reiskia, kad turi buti parinkti tik patys svarbiausi
kriterijai, atspindintys uzdavinio tiksla.
Atsizvelge i indelininku, banko vadovybes ir banku prieziuros
interesus kaip i pagrindinius vertinimo vartotojus, autoriai pasinaudojo
jau nusistovejusia komerciniu banku stabilumo kriteriju kategorizacija
CAMEL, pagal kuria kriterijai skirstomi i grupes pagal sios abreviaturos
raidziu reiksmes: kapitalas (abreviaturos raide "C" nuo angl.
Capital), aktyvai (abreviaturos raide "A" nuo angl. Assets),
valdymas (abreviaturos raide "M" nuo angl. Management),
pelningumas (abreviaturos raide "E" nuo angl. Earnings),
likvidumas (abreviaturos raide "L" nuo angl. Liquidity).
Kriterijai paskirstomi i kategorijas pries kriteriju atranka, tai
supaprastina kriteriju pasirinkima (Podviezko, Ginevicius 2010;
Ginevicius, Podviezko 2011). Pasirinkus kategorijas kiekvienoje is ju
atrenkami reiksmingiausi kriterijai. Vertinimo patikimumas gali buti
aukstas, tik jei parenkami nekoreliuojantys kriterijai (Brauers,
Zavadskas 2010). Vertinimui naudojami kriterijai sugrupuoti pagal
kategorijas, kriteriju tipai (maksimizuojantis ar minimizuojantis),
svoriai ir atitinkantys santykiai pateikti 1 lenteleje. Svoriai gauti is
Lietuvos ir uzsienio bankininkystes specialistu apklausu.
Statistiniai duomenys, reikalingi minetu kriteriju reiksmems
nustatyti, buvo gauti is 2009 ir 2010 metu astuoniu stambiausiu
registruotu Lietuvoje komerciniu banku audituotu metiniu ataskaitu (AB
DnB NORD bankas 2009, 2010; UAB Medicinos bankas 2009, 2010; AB Citadele
bankas 2009, 2010; AB SEB bankas 2009, 2010; AB Siauliu bankas 2009,
2010; AB bankas SNORAS 2009, 2010; AB "Swedbank" 2009, 2010;
AB Ukio bankas 2009, 2010). Kriteriju reiksmes pateiktos 2 lenteleje.
4. Registruotu Lietuvoje komerciniu banku daugiakriterinis
vertinimas
Tinkamiausios komerciniu banku finansinei buklei vertinti metodikos
MCDA aprobavimui buvo pasirinkti keli MCDA metodai, nuo nesudetingu SAW
COPRAS ir TOPSIS (Ginevicius, Podvezko 2006, 2008) iki labiau
istobulinto PROMETHEE metodo (Podvezko, Podviezko 2009a, b, 2010a, b).
Keliu MCDA metodu pasirinkima leme tai, kad beveik visada neisvengiamai
buna skirtumu tarp rangu, gautu taikant skirtingus MCDA metodus, todel
galutinio rezultato patikimumui padidinti galutinis rangavimas
nustatomas pagal ju vidurkius. Galimas vertinamu objektu klasifikavimas
i grupes, pavyzdziui, i stabilius ir nestabilius bankus. Butina pamineti
tai, kad geriausias MCDA metodas nera nustatytas, todel butina taikyti
kelis metodus ir palyginti gautus rezultatus skirtingais metodais.
Siekiant pamatuoti neatitikimo laipsni, apskaiciuota koreliacija tarp
gautu visais metodais rezultatu--apibendrintu kriteriju--reiksmiu.
Parametrai q ir s PROMETHEE II metodo taikymui buvo parinkti
pritaikant metodikas, pasiulytas Podvezko, Podviezko (2010a, b). Siu
parametru reiksmes pateiktos 3 lenteleje.
4 lenteleje pateiktos apibendrintu kriteriju reiksmes, gautos
taikant keturis MCDA metodus SAW, TOPSIS, COPRAS ir PROMETHEE II.
[S.sub.j], [C.sub.j.sup.*], [Z.sub.j]--apibendrinti SAW, COPRAS, TOPSIS
metodu kriterijai, [F.sub.j]+, [F.sub.j]---"iseinantis" ir
"ieinantis" apibendrinti indeksai, [F.sub.j]--apibendrintas
PROMETHEE II metodo kriterijus, Nr.--kiekvienu metodu gautas rangavimo
rezultatas. Pagal kiekvieno metodo apibendrintu kriteriju reiksmes
nustatyti astuoniu nagrinejamu stambiausiu registruotu Lietuvoje
komerciniu banku rangai; pagal ju vidurkius nustatyti galutiniai
komerciniu banku rangai. Jie suvesti i atskira 5 lentele, kurioje
atsispindi komerciniu banku stabilumo dinamika.
Koreliacijos koeficientai tarp taikytu metodu apibendrintu
kriteriju reiksmiu pagal 2009 m. duomenis pateko i intervala [0,909;
0,980], atitinkamai pagal 2010 m. duomenis koreliacijos koeficientu
reiksmes pateko i intervala [0,911; 0,981]. Tai rodo labai gera
rezultatu atitikima. Abiem atvejais maziausias koreliacijos koeficientas
yra tarp SAW ir PROMETHEE II metodu apibendrintu kriteriju reiksmiu del
to, kad SAW metodas reikalauja dvieju kriteriju reiksmiu transformaciju:
neigiamu reiksmiu ir minimizuojanciuju kriteriju reiksmiu.
Analizuojant 5 lenteleje pateikta komerciniu banku vietu dinamika,
verta isryskinti didziausius pokycius. UAB Medicinos banko pozicijos
pasikeitima is pirmos i trecia galima paaiskinti tokiomis priezastimis:
pirma, paskolu vertes sumazejimas 2010 m., palyginti su aktyvais, buvo
6,56 proc. Tai pats blogiausias rodiklis, pagal kuri si banka stipriai
lenkia konkurentai. Antra, banko pelningumas 2010 m., palyginti su banko
pagal rizika ivertintais aktyvais, buvo netoli prasciausio AB Citadele
banko rodiklio tais paciais metais. AB SEB banko pozicijos pagerejimas
gali buti paaiskintas tuo, kad sis bankas 2010 m. 1 ir 2 lygio kapitale
sukaupe nemenka rezervu ir nepaskirstytojo pelno dali. Po labai dideliu
paskolu nurasymo ankstesniais metais 2010 m. paskolu vertes sumazejimo
rodiklis, palyginti su banko aktyvais, buvo pats geriausias tarp
konkurentu ir sudare--1,29 proc., t. y. padidejus paskolu vertei bankas
atstate 271 654 tukstancius litu ir iskaite sia suma i pelna. Sio banko
nuostoliai buvo nedideli, o kitiems siame straipsnyje analizuojamiems
bankams 2010 metai, isskyrus AB banka SNORAS, kuris 2010 m. deklaravo
pelna, atnese nemenku nuostoliu.
Verta atskirai panagrineti situacija su AB banku SNORAS,
bankrutavusiu 2011 m. lapkricio men., kuris 5 lenteleje pazymetas kaip
2010 m. gaves penkta vertinimo vieta. Siam bankui "Financial
Times" leidziamas zurnalas "The Banker" 2010 m. suteike
geriausio banko varda ir skyre siam bankui vieta greta HSBC, Barclays
Bank PLC, Deutsche Bank AG (The Banker 2010). Tais paciais metais
zurnalas "World Finance" pripazino banko SNORAS grupe
geriausia bankine grupe Baltijos salyse (World Finance 2010). O zurnalas
"Veidas" 2011 metu reitinge, kuri paskelbe lapkricio menesi,
pries pat banko bankrota, AB bankui SNORAS skyre antra vieta (Veidas
2011). 2011-04-01 AB bankui SNORAS agentura Fitch Ratings suteike ne
ypac zema reitinga B+ su stabiliaja perspektyva (Fitch Ratings 2011).
Tokie neatitikimai tarp gana aukstu ivertinimu ir bankroto fakto galimi
del to, kad bankas vertinamas pagal finansinius duomenis, esancius
audituotose finansinese ataskaitose. Gana zema AB banko SNORAS vieta 5
lenteleje gali buti paaiskinta tuo, kad, 2010 metu finansines ataskaitos
duomenimis, sis bankas turejo maziausia CAPITAL kriterijaus reiksme
Lietuvos komerciniu banku rinkoje, antra nuo galo palukanu pajamu
kriterijaus reiksme (AB Ukio bankas 2010 m. gavo blogiausia grynuju
palukanu neigiama reiksme) ir antra nuo galo pradelstu paskolu santyki
su banko paskolomis (AB bankas SNORAS 2010). Tai leme gana prasta banko
vieta 2010 m. (5 lentele). Sis bankas pagal kitus oficialiai skelbiamus
rodiklius nebuvo prasciausias, pavyzdziui, jis vienintelis komerciniu
banku rinkoje 2010 m. deklaravo pelna, kai sie metai visiems kitiems
komerciniams bankams atnese nemenku nuostoliu. Tiksliau ivertinti
finansiniu rodikliu itaka banko bankrotui nera galimybiu, kol tikslus
finansiniai sio banko duomenys nera viesai skelbiami. Sie duomenys
neprieinami ir Lietuvos Respublikos Seimui (Lietuvos bankas 2012).
Finansines sio banko ataskaitos laikomos nepatikimomis.
5. Isvados
Pasiulyta komerciniu banku vertinimo metodika leidzia operatyviai
vykdyti komerciniu banku stabilumo monitoringa, stebint ju reliatyvias
stabilumo pozicijas komerciniu banku rinkoje pagal viesai skelbiamas
audituotas finansines ataskaitas.
Straipsnyje taikytas tinkamiausias sudetingiems ekonominiams
reiskiniams vertinti tobulesnis MCDA metodas PROMETHEE II. Metode
naudojami parametrai leidzia SPA nustatyti jautrumo slenkscius
duomenims, turintiems neapibreztumo.
Koreliacijos koeficientai tarp keturiu MCDA metodu apibendrintu
kriteriju reiksmiu yra intervale [0,909; 0,980] vertinant 2009 m.
stabiluma ir intervale [0,911; 0,981] vertinant 2010 m. stabiluma. Tai
rodo labai gera rezultatu atitikti. Abiem atvejais maziausias
koreliacijos koeficientas yra tarp SAW ir PROMETHEE II metodu
apibendrintu kriteriju reiksmiu. Taip yra del to, kad SAW metodas
reikalauja dvieju kriteriju reiksmiu transformaciju tipu: neigiamu
reiksmiu i teigiamas ir minimizuojanciu kriteriju i maksimizuojancius,
kurios iskraipo duomenis. Sis metodas blogiausiai tinka tais atvejais,
kai reikia duomenis transformuoti.
Metodika yra jautri kriteriju, atspindinciu komerciniu banku
stabiluma, reiksmiu pokyciams.
Rezultatu patikimumas padidintas, taikant kelis MCDA metodus.
Dominuojantis geriausias MCDA metodas dar nera sukurtas, rezultatai,
gaunami taikant kelis MCDA metodus, dazniausiai kiek skiriasi, todel
autoriai siulo taikyti kelis MCDA metodus ir ivertinti rezultatu
atitikti.
Pagal metodika teikiami komerciniu banku rangavimo rezultatai
atspindi bendra kiekvieno banko pozicija rinkoje. Tai leidzia SPA
isryskinti lyderius ir atsiliekancius bankus bei priimti galutini
sprendima del banku atsilikimo ar padeties pagerejimo priezasciu.
Butina atkreipti demesi i atsakinga komerciniu banku finansiniu
ataskaitu teikimo, auditavimo ir tikrinimo prieziuros institucijoms
klausima. Finansines komerciniu banku ataskaitos--arbiausias dokumentas,
kuriuo remiantis vertinamas finansinis banku stabilumas.
Straipsnyje pateikta metodika gali buti pritaikyta ir kitiems
sudetingiems objektams ar reiskiniams vertinti.
doi: 10.3846/btp.2012.33
Literatua
AB DNB bankas. 2009. Annual Report [ziureta 2010-05-11]. Prieiga
per interneta: http://www.dnbnord.lt/Dokumentai/
konsoliduotas_metinis_pranesimas_2010_03_19.pdf
AB DNB NORD bankas. 2010. Annual Report [ziureta 2012-0528].
Prieiga per interneta: http://www.dnb.lt/Dokumentai/
dnb_nord_ataskaita_2010_lt.pdf
AB Citadele bankas. 2009. Annual Report [ziureta 2010-05-11].
Prieiga per interneta: http://www.citadele.lt/files/finansine
atskaitomybe-2010-01-01.pdf
AB Citadele bankas. 2010. Annual Report [ziureta 2012-05-28].
Prieiga per interneta:
http://www.citadele.lt/files/finansineatskaitomybe-2010.pdf
AB SEB bankas. 2009. Annual Report [ziureta 2010-05-11]. Prieiga
per interneta: http://www.seb.lt/pow/content/seb_lt/
pdf/lt/20091231_TFAS_LT.pdf
AB SEB bankas. 2010. Annual Report [ziureta 2012-05-28]. Prieiga
per interneta: http://www.seb.lt/pow/content/seb_lt/
pdf/lt/SEB_TFAS_20101231_Lt.pdf
AB Siauliu bankas. 2009. Annual Report [ziureta 2010-0511]. Prieiga
per interneta: http://www.sb.lt/filemanager/
download/696/2008%20metine%20lt%20new.pdf
AB Siauliu bankas. 2010. Annual Report [ziureta 2012-05-28].
Prieiga per interneta:
http://www.sb.lt/filemanager/download/1871/metinis_lt.pdf
AB bankas SNORAS. 2009. Annual Report [ziureta 2010-0511]. Prieiga
per interneta: http://www.snoras.com/files/ Snoras2009LT-Audituota.pdf
AB bankas SNORAS. 2010. Annual Report [ziureta 2012-05-28]. Prieiga
per interneta: https://newsclient.omxgroup.com/cds/
DisclosureAttachmentServlet?messageAttachmentId=342793
AB Swedbank. 2009. Annual Report [ziureta 2010-05-11]. Prieiga per
interneta: http://www.swedbank.lt/files/ ataskaitos/2009f.pdf
AB Swedbank. 2010. Annual Report [ziureta 2012-05-28]. Prieiga per
interneta: http://www.swedbank.lt/files/ ataskaitos/2010f.pdf
AB Ukio bankas. 2009. Annual Report [ziureta 2010-0511]. Prieiga
per interneta: http://www.ub.lt/forms/UB_ IFRS_2009_LT.pdf
AB Ukio bankas. 2010. Annual Report [ziureta 2012-05-28]. Prieiga
per interneta: http://www.ub.lt/files/2010-ataskaitos/
me_20110326_priedas1.pdf
Allen, F.; Gale, D. 2000. Comparing Financial Systems. Cambridge.
MA and London. England: The MIT Press.
Altman, E. I. 1968. Financial Ratios. Discriminant Analysis and the
Prediction of Corporate Bankruptcy, Journal of Finance 23(4): 589-609.
http://dx.doi.org/10.1111/j.1540-6261.1968.tb00843.x
Arena, M. 2008. Bank failures and bank fundamentals: A comparative
analysis of Latin America and East Asia during the nineties using
bank-level data, Journal of Banking & Finance 32(2): 299-310.
http://dx.doi.org/10.1016/j.jbankfin.2007.03.011
Barniv, R.; McDonald, J. B. 1999. Review of categorical models for
classification issues in accounting and finance, Review of Quantitative
Finance and Accounting 13(1): 39-62.
http://dx.doi.org/10.1023/A:1008348403869
Basel Committee on Banking Supervision 2002. The relationship
between banking supervisors and banks' external auditors. Bank for
International Settlements.
Beck, T.; Demirguc-Kunt, A.; Levine, R. 2006. Bank concentration
competition and crises: First results, Journal of Banking & Finance
30(5): 1581-1603. http://dx.doi.org/10.1016/j.jbankfin.2005.05.010
Bracon, O. A.; Goodhart, C.; Tsomocos, D.; Zicchino, L. 2006.
Towards a measure of financial fragility, FMG Discussion Paper 554:
1-45.
Brauers, W. K. M.; Zavadskas, E. K. 2010. Project management by
multimoora as an instrument for transition economies, Technological and
Economic Development of Economy 16(1): 5-24.
http://dx.doi.org/10.3846/tede.2010.01
Cailleteau, P; Cipriani, G; Byrne, T. 2008. A Guide to Moody's
Sovereign Ratings [ziureta 2009-09-24]. Prieiga per interneta:
www.moodys.com
Demirguc-Kunt, A.; Detragiache, E. 1997. The determinants of
banking crises: evidence from developing and developed countries, IMF
Staff Papers 45(1): 81-109.
Demirguc-Kunt, A.; Detragiache, E. 2011. Basel core principles and
bank soundness: does compliance matter? Journal of Financial Stability
7(4): 179-190. http://dx.doi.org/10.1016/j.jfs.2010.03.003
Dun and Bradstreet. 2012. The History [ziureta 2012-06-02]. Prieiga
per interneta: http://www.dnb.com/about-dnb/ history/14909191-1.html
Eichengreen, B.; Rose, A. K.; Wyplosz, C. 1995. Exchange market
mayhem: the antecedents and aftermath of speculative attacks, Economic
Policy 10(21): 249-312. http://dx.doi.org/10.2307/1344591
Estrella, A. (Ed.). 2000. Credit ratings and complementary sources
of credit quality informatikon, Basel Committee on Banking Supervision.
Working Paper 3: 1-180.
Fanger, D. 2007. Bank Financial Strength Ratings: Global
Methodology [ziureta 2010-03-25]. Prieiga per interneta:
http://www.moodys.com/researchdocumentcontentpage. aspx?docid=PBC_102151
Fethi, D. F.; Pasiouras, F. 2010. Assessing bank efficiency and
performance with operational research and artificial intelligence
techniques: a survey, European Journal of Operational Research 204:
189-198. http://dx.doi.org/10.1016/j.ejor.2009.08.003
Fitch Ratings. 2011. Fitch Affirms Lithuanian Snoras at
'B+' [ziureta 2011-12-26]. Prieiga per interneta: http://www.
fitchratings.com/creditdesk/press_releases/detail.cfm?pr_ id=700541
Ginevi?ius, R. 2011. A new determining method for the criteria
weights in multicriteria evaluation, International Journal of
Information Technology & Decision Making 10(6): 1067-1095.
http://dx.doi.org/10.1142/S0219622011004713
Ginevicius, R.; Podvezko, V. 2004. Determination of weightiness
ofthe hierarchically-structured organization according to its commercial
activity, Foundations of Civil and Environmental Engineering 5: 21-33.
Ginevicius, R.; Podvezko, V. 2005a. Daugiakriterinio vertinimo
rodikli? sistemos formavimas, Business: Theory and Practice 6(4):
199-207.
Ginevicius, R.; Podvezko, V. 2005b. Objective and subjective
approaches determining the criterion weights in multicriteria models,
Transport and Telecommunication 6(1): 133-137.
Ginevicius, R.; Podvezko, V. 2006. Assessing the financial state of
construction enterprises, Technological and Economic Development of
Economy 12(3): 188-194.
Ginevicius, R.; Podvezko, V. 2008. Multicriteria evaluation of
Lithuanian banks from the perspective of their reliability for clients,
Journal of Business Economics and Management 9(4): 257-267.
http://dx.doi.org/10.3846/1611-1699.2008.9.257-267
Ginevicius, R.; Podviezko, A. 2011. A framework of evaluation of
commercial banks, Intellectual Economics 1(9): 37-53.
Goldstein, M.; Kaminsky, G.; Reinhart, C. 2000. Assessing Financial
Vulnerability: An Early Warning System for Emerging Markets. Washington:
Institute for International Economics.
Goodhart, C. A. E. 2006. A framework for assessing financial
stability? Journal of Banking & Finance 30(12): 3415-3422.
http://dx.doi.org/10.1016/j.jbankfin.2006.06.003
Halling, M.; Hayden, E. 2006. Bank failure prediction: a two-step
survival time approach, IFC Bulletin 56: 48-73.
Houben, A. G. F. J.; Kakes, J; Schinasi, G. J. 2004. Toward a
framework for safeguarding financial stability, IMF Working Paper No.
04/101, 1-47.
Kaminsky, G.; Reinhart, C. 1999. The twin crises: the causes of
banking and balance-of-payments problems, The American Economic Review
89(3): 473-500. http://dx.doi.org/10.1257/aer.89.3.473
Langohr, H.; Langohr, P. 2008. The Rating Agencies and Their Credit
Ratings: What They Are. How They Work. and Why They are Relevant.
Chichester. England: John Wiley & Sons Ltd.
Lee, J. Y.; Rawcliffe, G.; Abruzzo, T.; Moss, J.; Marshall, D.;
Peach, J.; Shaw, P. 2009. Global Financial Institutions Rating Criteria
[ziureta 2010-01-10]. Prieiga per interneta: www. fitchratings.com
Lindgren, C. J.; Garcia, G.; Saal, M. 1996. Bank Soundness and
Macroeconomic Policy. IMF. Washington DC.
Mackevicius, J. 2006. Finansiniu santykiniu rodikliu skaiciavimas
ir grupavimas, Ekonomika 75: 20-33.
Moody's Investors Service Inc. 2006. Moody's Ratings
System in Brief [ziureta 2011-12-27]. Prieiga per interneta: http://www.
moodys.com/uploadpage/2005700000433096.pdf
Moody's Investors Service Inc. 2010. Ratings Policy &
Approach [ziureta 2011-12-27]. Prieiga per interneta: http://v3.moodys.
com/ratings-process/Ratings-Policy-Approach/002003
Moody's Investors Service Inc. 2011. Rating Symbols and
Definitions [ziureta 2011-12-27]. Prieiga per interneta:
http://www.moodys.com/researchdocumentcontentpage. aspx?docid=PBC_79004
Nunamaker, T. R.; Truitt, J. F. 1987. Rationing discretionary
economic resources: a multiobjective approach, Decision Sciences 18(4):
524-534. http://dx.doi.org/10.1111/j.1540-5915.1987.tb01544.x
Pasiouras, F.; Tanna, S.; Zopounidis, C. 2005. Application of
Quantitative Techniques for the Prediction of Bank Acquisition Targets.
Singapore: World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd.
http://dx.doi.org/10.1142/5955
Podviezko, A. 2011. Enhancement of multicriteria decision aid
approach by reporting tools, in Perspectives in Business Informatics
Research, 10th International Conference, BIR 2011. Associated Workshops
and Doctoral Consortium. Riga. Latvia. October 6-8, 2011. Local
Proceedings. Riga; Riga Technical University, 390-401.
Podviezko, A. 2012. Augmenting multicriteria decision aid methods
by graphical and analytical reporting tools, in L. Niedrite, R.
Strazdina, B. Wangler (Eds.). Workshops on Business Informatics
Research. Lecture Notes in Business Information Processing 106: 236-251.
Springer Berlin Heidelberg.
Podviezko, A.; Ginevicius, R. 2010. Economic criteria
characterising bank soundness and stability, in R. Ginevicius, A. V.
Rutkauskas, R. Pocs (Eds.). The 6th International Scientific Conference
on Business and Management'2010. Selected Papers. Vilnius:
Technika, 1072-1079.
Podvezko, V.; Podviezko, A. 2009a. PROMETHEE I metodo naudojimas
nustatant geriausia alternatyva, Business: Theory and Practice 10(2):
84-92.
Podvezko, V.; Podviezko, A. 2009b. Prioritetu funkciju itaka
daugiakriteriniams vertinimams, Lietuvos matematikos rinkinys. LMD
darbai 50: 208-211.
Podvezko, V.; Podviezko, A. 2010a. Dependence of multi-criteria
evaluation result on choice of preference functions and their
parameters, Technological and Economic Development of Economy 16(1):
143-158. http://dx.doi.org/10.3846/tede.2010.09
Podvezko, V.; Podviezko, A. 2010b. Use and choice of preference
functions for evaluation of characteristics of socio-economic Processes,
in R. Ginevicius, A. V. Rutkauskas, R. Pocs (Eds.). The 6th
International Scientific Conference on Business and
Management'2010. Selected Papers. Vilnius: Technika, 1066-1071.
Sprague, O. M. W. 1910. History of Crises under the National
Banking System. Washington: Government Printing Office.
Spronk. J.; Steuer. R. E.; Zopounidis. C. 2005. Multicriteria
decision aid/analysis in finance, in J. Figueira, M. Ehrgott, S. Greco
(Eds.). Multiple Criteria Decision Analysis:State of the Art Surveys.
New York: Springer, 799-857.
Steuer, R.; Na, P. 2003. Multiple criteria decision making combined
with finance: a categorized bibliographic study, European Journal of
Operational Research 150: 496-515.
http://dx.doi.org/10.1016/S0377-2217(02)00774-9
The Banker. 2010. The Banker Awards 2010: Country Winners [ziureta
2011-12-26]. Prieiga per interneta: http://www.
thebanker.com/Awards/Bank-of-The-Year-Awards/The-Banker-Awards-2010-Country-Winners
Thomson, J. B. 1991. Predicting bank failures in the 1980s, Federal
Reserve Bank of Cleveland Economic Review Q1: 9-20.
UAB Medicinos bankas. 2009. Annual Report [ziureta 2010-05-11].
Prieiga per interneta: http://www.medbank.lt/images/
stories/file/MB%20LT%202009%20Ataskaita.pdf
UAB Medicinos bankas. 2010. Annual Report [ziureta 2012-05-28].
Prieiga per interneta: http://www.medbank.lt/images/stories/
Ataskaitos/2010%20metu_%20finansine_ataskaita.pdf
Veidas 2011. Virselio tema: savaitrastis "Veidas" sesta
karta skelbia banku reitinga, Veidas (46): 18-23.
Whalen, G.; Thomson, J. 1988. Using financial data to identify
changes in bank condition, Economic Review. Federal Reserve Bank of
Cleveland Q2: 17-26.
World Finance. 2010. Growing through the crisis [ziureta
2011-12-26]. Prieiga per interneta: http://www.worldfinance.com/
news/banking/groups/1406-growing-through-the-crisis
Zopounidis, C. 1999. Multicriteria decision aid in Financial
management, European Journal of Operational Research 119: 404-415.
http://dx.doi.org/10.1016/S0377-2217(99)00142-3
Romualdas Ginevicius (1), Askoldas Podviezko (2)
Vilnius Gediminas Technical University, Sauletekio al. 11, LT-12230
Vilnius, Lithuania
E-mails: (1) romualdas.ginevicius@vgtu.lt; (2)
askoldas.podviezko@vgtu.lt (corresponding author)
Received 10 July 2012; accepted 14 September 2012
Vilniaus Gedimino technikos universitetas, Sauletekio al. 11,
LT-12230 Vilnius, Lietuva
El. pastas: (1) romualdas.ginevicius@vgtu.lt; (2)
askoldas.podviezko@vgtu.lt
Iteikta 2012-07-10; priimta 2012-09-14
Romualdas GINEVICIUS. Professor at Department of Economics and
Management of Enterprises, Faculty of Business Management, Vilnius
Gediminas Technical University. Research interests: organisation theory,
complex quantitative evaluation of social processes and phenomena.
Askoldas PODVIEZKO. Researcher at Department of Economics and
Management of Enterprises, Faculty of Business Management, Vilnius
Gediminas Technical University. Research interests: sampling models in
economics, commercial banks, financial system stability.
1 lentele. Kriterijai, naudojami komerciniu banku stabilumui
vertinti
Table 1. Criteria used in the evaluation of stability of
commercial banks
Kriterijus Kategorija Bendras
kategorijos
svoris
CAPITAL Kapitalas 0,223
NII Aktyvai
TL
DELINQ 0,208
LD
NIC Valdymas 0,166
PPP Pelningumas 0,225
NI
DEP Likvidumas 0,178
LIQ
Kriterijus Santykis
CAPITAL [[omega].sub.1] x 1 lygio kapitalas/IRA+
[[omega].sub.2] x 2 lygio kapitalas/IRA
NII Grynosios palukanu pajamos/IRA, %
TL Is viso paskolu/Is viso aktyvu, %
DELINQ Pradelstu paskolu/Is viso aktyvu, %
LD Paskolu vertes sumazejimas/Is viso aktyvu, %
NIC Nepalukanu islaidos/Is viso pajamu, %
PPP Pelnas pries atidejinius ir mokescius/IRA, %
NI Grynasis pelnas/IRA, %
DEP Is viso indeliu/Is viso paskolu
LIQ Likvidumo rodiklis, %
Kriterijus Maksimizuojantis Svoris
ar minimizuojantis
CAPITAL + 0,223
NII + 0,052
TL - 0,052
DELINQ - 0,052
LD - 0,052
NIC - 0,166
PPP + 0,153
NI + 0,072
DEP + 0,080
LIQ + 0,098
Pastabos: IRA--ivertinti pagal rizika aktyvai;
[[omega].sub.1] = 0,666 [[omega].sub.2] = 0,334
2 lentele. Statistiniai duomenys, atspindintys registruotu
Lietuvoje komerciniu banku stabiluma 2009-2010 m., %
Table 2. Statistical data reflecting the stability of
registered in Lithuania commercial banks for 2009-2010 (,) %
2009
Kriterijai AB DNB UAB AB AB SEB
bankas Medicinos Citadele bankas
bankas (Parex)
bankas
CAPITAL 6,39 10,29 10,14 7,31
NII 2,58 2,77 2,17 2,09
TL 86,36 66,17 87,00 71,10
DELINQ 3,36 3,02 5,56 2,94
LD 4,77 1,88 4,33 6,45
NIC 24,33 30,95 52,82 29,61
PPP 2,47 1,98 -0,75 1,25
NI -3,93 0,05 -7,77 -10,60
DEP 33,10 113,31 41,55 56,57
LIQ 37,61 55,31 40,74 60,31
2010
CAPITAL 7,46 9,21 12,23 8,91
NII 2,63 3,01 1,89 1,54
TL 82,22 58,57 75,32 74,57
DELINQ 2,85 4,27 0,59 3,68
LD 1,97 6,56 3,36 -1,29
NIC 37,39 34,37 65,90 33,73
PPP 1,56 2,63 -1,12 1,43
NI -1,36 -4,36 -5,55 -0,08
DEP 46,67 135,52 87,20 61,51
LIQ 36,60 54,25 32,82 35,88
2009
Kriterijai AB bankas AB AB AB
SNORAS "Swedbank" Siauliu Ukio
bankas bankas
CAPITAL 6,43 11,29 9,26 8,05
NII 0,08 3,15 1,52 0,80
TL 53,18 76,60 80,05 71,82
DELINQ 7,66 6,45 0,95 5,51
LD 1,39 5,52 2,08 2,12
NIC 27,66 27,61 22,15 32,25
PPP 1,95 3,16 0,78 0,08
NI 0,18 -9,11 -1,67 -2,08
DEP 148,07 84,11 92,74 110,93
LIQ 41,26 45,50 34,61 50,86
2010
CAPITAL 6,26 12,35 9,28 7,65
NII 1,45 2,83 1,60 -0,10
TL 55,12 68,69 71,00 46,47
DELINQ 5,58 8,12 0,74 4,07
LD 0,98 1,74 1,88 0,31
NIC 31,04 40,57 26,06 42,22
PPP 1,46 2,06 0,95 -0,61
NI 0,18 -0,04 -1,34 -1,04
DEP 150,38 105,96 100,89 173,22
LIQ 47,61 43,62 46,00 49,06
3 lentele. PROMETHEE II metodo parametr? q ir s reiksmes
Table 3. Values of q and s parameters of PROMETHEE II method
Code 2009 2010
[q.sub.i] [s.sub.i] [q.sub.i] [s.sub.i]
CAPITAL 0,18 4,75 0,25 5,91
NII 0,23 2,92 0,24 2,95
TL 0,23 2,11 0,21 34,70
DELINQ 0,25 6,51 1,60 7,34
LD 0,64 4,46 1,07 6,93
NIC 1,59 29,14 4,54 37,98
PPP 0,23 3,71 0,21 3,57
NI 0,66 10,24 0,49 5,45
DEP 5,76 111,59 8,72 122,90
LIQ 1,78 24,44 3,33 20,48
4 lentele. Registruotu Lietuvoje komerciniu banku daugiakriterinio
vertinimo rezultatai
Table 4. Results of multicriteria evaluation of registered in
Lithuania commercial banks
2009 AB UAB AB
DNB Medicinos Citadele
bankas bankas bankas
SAW [S.sub.j] 0,119 0,151 0,091
Nr. 5 1 8
TOPSIS [C.sup.*.sub.j] 0,554 0,804 0,299
Nr. 5 1 8
COPRAS [Z.sub.j] 0,119 0,158 0,093
Nr. 5 1 8
PROMETHEE II [F.sup.+.sub.j] 0,954 2,400 0,766
[F.sup.-.sub.j] 1,906 0,294 2,865
[F.sub.j] -0,952 2,107 -2,099
Nr. 7 1 8
Rangu suma 22 4 32
Rangas 5 1 8
2010
SAW [S.sub.j] 0,111 0,132 0,109
Nr. 6 4 8
TOPSIS [C.sup.*.sub.j] 0,537 0,634 0,399
Nr. 6 3 8
COPRAS [Z.sub.j] 0,117 0,133 0,099
Nr. 6 3 8
PROMETHEE II [F.sup.+.sub.j] 0,655 1,698 1,150
[F.sup.-.sub.j] 1,417 0,863 2,207
[F.sub.j] -0,762 0,836 -1,557
Nr. 7 2 8
Rangu suma 25 12 32
Rangas 6 3 8
2009 AB AB AB
SEB bankas "Swedbank"
bankas SNORAS
SAW [S.sub.j] 0,110 0,133 0,137
Nr. 7 4 3
TOPSIS [C.sup.*.sub.j] 0,470 0,570 0,664
Nr. 7 4 2
COPRAS [Z.sub.j] 0,109 0,128 0,136
Nr. 7 4 3
PROMETHEE II [F.sup.+.sub.j] 1,188 1,565 2,186
[F.sup.-.sub.j] 1,691 1,516 0,999
[F.sub.j] -0,503 0,049 1,186
Nr. 6 4 2
Rangu suma 27 16 10
Rangas 7 4 2-3
2010
SAW [S.sub.j] 0,133 0,126 0,137
Nr. 3 5 2
TOPSIS [C.sup.*.sub.j] 0,611 0,571 0,667
Nr. 4 5 1
COPRAS [Z.sub.j] 0,129 0,128 0,138
Nr. 4 5 2
PROMETHEE II [F.sup.+.sub.j] 0,935 1,209 1,894
[F.sup.-.sub.j] 1,016 1,096 0,551
[F.sub.j] -0,081 0,112 1,343
Nr. 5 4 1
Rangu suma 16 19 6
Rangas 4 5 1
2009 AB AB
Siauliu Ukio
bankas bankas
SAW [S.sub.j] 0,145 0,115
Nr. 2 6
TOPSIS [C.sup.*.sub.j] 0,614 0,478
Nr. 3 6
COPRAS [Z.sub.j] 0,140 0,117
Nr. 2 6
PROMETHEE II [F.sup.+.sub.j] 1,579 1,202
[F.sup.-.sub.j] 1,159 1,409
[F.sub.j] 0,420 -0,207
Nr. 3 5
Rangu suma 10 23
Rangas 2-3 6
2010
SAW [S.sub.j] 0,140 0,112
Nr. 1 7
TOPSIS [C.sup.*.sub.j] 0,651 0,461
Nr. 2 7
COPRAS [Z.sub.j] 0,140 0,116
Nr. 1 7
PROMETHEE II [F.sup.+.sub.j] 1,220 1,106
[F.sup.-.sub.j] 0,698 1,526
[F.sub.j] 0,530 -0,421
Nr. 3 6
Rangu suma 7 27
Rangas 2 7
5 lentele. Komerciniu banku stabilumo dinamika 2009-2010 m.
Table 5. Dynamics of commercial banks stability for 2009-2010
AB UAB AB AB
DNB Medicinos Citadele SEB
bankas bankas bankas bankas
2009 5 1 8 7
2010 6 3 8 4
AB AB AB AB
bankas "Swedbank" Siauliu Ukio
SNORAS bankas bankas
2009 4 2-3 2-3 6
2010 5 1 2 7
