<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">finance</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Финансы: теория и практика/Finance: Theory and Practice</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Finance: Theory and Practice</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">2587-5671</issn><issn pub-type="epub">2587-7089</issn><publisher><publisher-name>Financial University under The Government of Russian Federation</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.26794/2587-5671-2017-21-6-6-19</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">finance-585</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>MODERN RESEARCH METHODS</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>ПОСТРОЕНИЕ ТИПОЛОГИИ ФИЛИАЛЬНЫХ БАНКОВ НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА И НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>THE CONSTRUCTION OF A TYPOLOGY OF BRANCH BANKS ON THE BASIS  OF CLUSTER ANALYSIS AND NEURAL NETWORKS</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0003-4798-7423</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Курушин</surname><given-names>Д. С.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Kurushin</surname><given-names>D. S.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Даниил Сергеевич Курушин — кандидат технических наук, доцент кафедры информационных технологий и автоматизированных систем</p></bio><bio xml:lang="en"/><email xlink:type="simple">dan973@yandex.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Васильева</surname><given-names>Е. Е.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Vasilyeva</surname><given-names>E. E.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Екатерина Елисеевна Васильева — старший преподаватель кафедры экономики и финансов</p></bio><bio xml:lang="en"/><email xlink:type="simple">VasilevaEE@list.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Пермский национальный исследовательский политехнический университет</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Perm National Research Polytechnic University</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2017</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>28</day><month>12</month><year>2017</year></pub-date><volume>21</volume><issue>6</issue><fpage>6</fpage><lpage>19</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Курушин Д.С., Васильева Е.Е., 2017</copyright-statement><copyright-year>2017</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Курушин Д.С., Васильева Е.Е.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Kurushin D.S., Vasilyeva E.E.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://financetp.fa.ru/jour/article/view/585">https://financetp.fa.ru/jour/article/view/585</self-uri><abstract><sec><title>Предмет</title><p>Предмет. В статье анализируется банковская система России, представляющая собой сложную, многоуровневую, иерархически выстроенную систему, в которой выделяются различные устойчивые группы банков. Констатируется усиление роли многофилиальных банков. Дается анализ существующих подходов к выделению группы многофилиальных банков. Делается вывод об отсутствии единообразия в определении понятия «многофилиальный банк» и различной трактовке исследователями, законодателем и регулирующим органом характеристик и качественного состава группы многофилиальных банков.</p></sec><sec><title>Цель</title><p>Цель. Построение типологии филиальных банков Российской Федерации по числу структурных подразделений и выделение в банковской системе группы многофилиальных банков.</p></sec><sec><title>Методология</title><p>Методология. На основе кластеризации банков, имеющих филиалы и представительства (метод Уорда, метрика расстояния — евклидово расстояние), построена типология банков по числу их филиалов и подразделений и выделена группа многофилиальных банков, проверена ее содержательная устойчивость при использовании различных методов кластеризации. Использованы экономико-математические методы кластерного анализа и нейронных сетей.</p></sec><sec><title>Результаты</title><p>Результаты. В ходе исследования сформирован перечень параметров для осуществления кластеризации банков РФ, имеющих филиалы и представительства. В качестве параметров кластеризации рассмотрены все законодательно предусмотренные внешние и внутренние подразделения. Реализована проверка полученной типологии банков с помощью нейронной сети с учителем: если предложенная типология не соответствует действительности, то сеть не обучится либо будет делать ошибки, соответствующие «выпадениям» из классификации. Результат работы нейронной сети подтвердил наличие в банковской системе РФ выделенных на основе кластерного анализа групп банков.</p></sec></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><sec><title>Topic</title><p>Topic. The article analyzes Russia’s banking system, which is a complex, multi-layered, hierarchically organized system in which there exist different stable groups of banks. It is stated the strengthening role of multi-branch  banks. We analyze the existing approaches to the selection of the group of multi-branch banks. There is lack of uniformity in the definition of ‘multi-branch bank’ and existence of different interpretation among researchers, legislators, and regulators as concerns the characteristics and quality of group multi-branch banks.</p></sec><sec><title>Purpose</title><p>Purpose. The purpose of this paper is the construction of a typology of banks with branches in the Russian Federation according to the number of branches and allocation in the banking system of the group multidivisional banks.</p></sec><sec><title>Methodology</title><p>Methodology. Based on the clustering of banks that have branches and representative offices (Ward’s method, distance metric — a Euclidean distance), we constructed the typology of banks according to a number of their branches and departments. Further, we tested a dedicated group of multi-branch banks for its substantial stability using different methods of clustering and neural networks.</p></sec><sec><title>Results</title><p>Results. In the study, we propose a list of parameters for the implementation of clustering procedures of Russian banks that have branches and representative offices. As parameters of the clustering, we consider all statutory allowed internal and external units of banks. We implemented verification of a typology of banks by the neural network with the teacher: if the proposed typology is not true, the network will not be trained, or it will make errors corresponding to the ‘fallout’ from the classification. The result of the implementation of the neural network confirmed the presence in the banking system of the Russian Federation groups of banks classified on the basis of cluster analysis.</p></sec><sec><title>Conclusions</title><p>Conclusions. Received typology of branches of banks has confirmed the hypothesis about the existence in the banking system of the Federation group of multi-branch banks. It has been actually determined this group of banks and given its mathematical description in accordance with the average number of structural units. The results of the study can be used for further study of the properties inherent in different types of banks with branches and offices, including multi-branch banks, and for analysis of the mechanism of their functioning that could serve as a basis of increase of efficiency of banking activities in the Russian Federation.</p></sec></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>типология банков</kwd><kwd>многофилиальный банк</kwd><kwd>банковская система</kwd><kwd>группы банков</kwd><kwd>кластеризация</kwd><kwd>нейронная сеть</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>a typology of banks</kwd><kwd>a multi-branch bank</kwd><kwd>banking system</kwd><kwd>banking groups</kwd><kwd>clustering</kwd><kwd>neural network</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Верников А.В. Сравнительный анализ российской и китайской моделей банковских систем: пять лет спустя // Проблемы прогнозирования. 2015. № 2. С. 108–120.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Vernikov A.V. Comparative analysis of Russian and Chinese models of banking systems: five years later. Problemy prognozirovaniya = problems of forecasting, 2015, no. 2, pp. 108–120. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Верников А. В., Мамонов М. Е. Сравнительный анализ эффективности госбанков и частных банков в России: новые расчеты // Деньги и кредит. 2015. № 7. URL: https://www.cbr.ru/publ/MoneyAndCredit/vernikov_07_15.pdf (дата обращения: 10.02.2017).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Vernikov A.V., Mamonov M.E. Comparative analysis of the efficiency of state-owned banks and private banks in Russia: new calculations. Den’gi i kredit = Money and credit, 2015, no. 7. URL: https://www.cbr.ru/publ/MoneyAndCredit/vernikov_07_15.pdf. (accessеd 10.02.2017). (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Кихаева Е.Н., Чанышева В.А. Стратегическое управление в многофилиальном коммерческом банке // Экономика и современный менеджмент: теория и практика: сб. ст. по матер. XXXIX междунар. науч.-практ. конф. № 7 (39). Новосибирск: СибАК, 2014. URL: https://sibac.info/conf/econom/xxxix/38766 (дата обращения: 20.03.2017).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kichaeva E.N., Chanysheva V.A. Strategic control in multi-branch commercial Bank. In Economics and modern management: theory and practice. Collection of papers of XXXIX International Conference, no. 7(39). Novosibirsk, Russia: SibAK, 2014. URL: https://sibac.info/conf/econom/xxxix/38766 (accessеd 20.03.2017). (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Потемкин С.А., Новикова Н. Г., Ларина Т.А. Подходы к управлению экономической надежностью многофилиального банка // Финансы и кредит. 2010. № 35 (419). С. 2–10.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Potemkin S.A., Novikova N.G., Larina T.A. The approaches to the management of economic reliability of a multi-branch bank. Finansy i kredit = Finance and credit, 2010, no. 35 (419), pp. 2–10. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Тюкавкин А.В., Смольянинова Е.Н. Стратегия управления многофилиального коммерческого банка / Территория новых возможностей // Вестник Владивостокского государственного университета экономики и сервиса. 2012. № 1. С. 141–145.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Tyukavkin A.V., Smolyaninova E.N. Management strategy in the multi-branch bank. The territory of new opportunities. Vestnik Vladivostokskogo gosudarstvennogo universiteta ekonomiki i servisa = Bulletin of the Vladivostok State University of Economics and Service, 2012, no. 1, pp. 141–145. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ахматов Х.А., Дубова С. Е. Методика оценки эффективности деятельности многофилиального банка // Известия высших учебных заведений. Серия: экономика, финансы и управление производством. 2012. № 3. С. 3–7.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Akhmatov H.A., Dubova S.E. The methodology of assessing the performance of the multi-branch bank. Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedenii. Seriya: ekonomika, finansy i upravlenie proizvodstvom = News of higher educational institutions. Series: Economics, finance and production management, 2012, no. 3, pp. 3–7. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Долгова Е.В., Васильева Е.Е. Проблемы выделения категории многофилиальных банков в банковской системе РФ // Сибирская финансовая школа. 2016. № 2 (115). С. 30–35.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Dolgova E.V., Vasilyeva E. E. Problems of determination of the category of multi-branch banks in the banking system of the Russian Federation. Sibirskaya finansovaya shkola = Siberian financial school, 2016, no. 2 (115), pp. 30–35. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Долгова Е.В., Васильева Е.Е. Математическое описание категории многофилиальных банков РФ на основе кластерного анализа // Вестник ПНИПУ. Социально-экономические науки. 2016. № 1. С. 138–144.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Dolgova E.V., Vasilyeva E.E. A mathematical description of the category of multi-branch banks of the Russian Federation on the basis of cluster analysis. Vestnik PNIPU. Sotsial’no-ekonomicheskie nauki = Bulletin of PNIPU. Socio-economic science, 2016, no. 1, pp. 138–144. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Мандель И.Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1988. 176 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Mandel I.D. Cluster analysis. Moscow: Finances and statistics, 1988. 176 p. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Анализ данных / под. ред. В.С. Мхитаряна. М.: Издательство Юрайт, 2016. 490 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Mkhitaryan V. S. (Ed.). Data analysis. Moscow: Publishing house Yurayt, 2016. 490 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
