Аңдатпа
The CAMELS framework has long served as a benchmark tool for assessing bank soundness through accounting-based indicators of capital adequacy, asset quality, management, earnings, liquidity, and sensitivity to market risk. It is effective in relatively stable financial environments, but not in conditions of instability and recession. CAMELS Model is increasingly inadequate for emerging, resource-dependent economies characterized by macroeconomic volatility, exchange-rate risk, and strong external shock transmission. The modern environmental and technological changes have led to substitute CAMELS Framework with more advanced tools. Kazakhstan represents a paradigmatic case in which oil price fluctuations, currency depreciation, inflation volatility, and dollarization critically shape the banking sector performance. However, CAMELS is still staying as the main risk assessment framework for bank supervision and risk assurance. Particularly, the Kazakhstan Deposit Insurance Fund applies as the main framework for bank rating and risk premium contributions quarterly. This study applies a qualitative and policy-based methodology to banking system supervision in Kazakhstan. This study adopts a multi-layered empirical methodology to replace the CAMELS framework with a forward-looking, macro-integrated assessment of bank soundness in Kazakhstan. Further develops a Kazakhstan-specific replacement for CAMELS by integrating risk-based supervision principles, macroprudential stress testing, and probabilistic early warning systems. The purpose of this study is to critically evaluate the limitations of CAMELS and propose an integrated replacement framework combining risk-based supervision, stress testing, and data-driven early warning models. By synthesizing recent supervisory practices and advances in econometrics and machine learning, the paper develops a modular assessment architecture that improves predictive power, policy relevance, and alignment with post-crisis regulatory standards. The proposed approach beyond the CAMELS framework offers a robust alternative for regulators, researchers, and policymakers seeking to modernize bank stability assessment. Система CAMELS долгое время служила эталонным инструментом для оценки устойчивости банков на основе бухгалтерских показателей достаточности капитала, качества активов, управления, прибыли, ликвидности и чувствительности к рыночному риску. Хотя она показала свою эффективность в относительно стабильных финансовых условиях, CAMELS становится все менее эффективной для развивающихся, ресурсозависимых экономик, характеризующихся макроэкономической волатильностью, валютным риском и сильным внешним шоковым воздействием. Современные изменения в окружающей среде и технологиях приводят к замене системы CAMELS более совершенными инструментами. Казахстан представляет собой показательный пример, в котором колебания цен на нефть, девальвация валюты, волатильность инфляции и долларизация критически влияют на стабильность банковского сектора. Тем не менее, CAMELS по-прежнему остается основной системой оценки рисков для банковского надзора и обеспечения рисков. Фонд страхования депозитов Казахстана используется в качестве основной системы рейтингования банков. В данном исследовании применяется качественная и политически ориентированная методология по изучению макропруденциального регулирования банковской системы Казахстана. В данном исследовании используется многоуровневая эмпирическая методология, заменяющая структуру CAMELS перспективной макроэкономически интегрированной оценкой финансовой устойчивости банков в Казахстане. Далее разрабатывается специфичная для Казахстана альтернатива системе CAMELS путем интеграции принципов надзора, основанных на оценке рисков, макропруденциального стресс-тестирования и вероятностных систем раннего предупреждения. Цель данного исследования - критически оценить ограничения CAMELS и предложить интегрированную альтернативную структуру, сочетающую в себе надзор на основе рисков, стресс-тестирование и модели раннего предупреждения, основанные на данных. Путем синтеза современных методов надзора и достижений в эконометрике и машинном обучении в статье разработана модульная архитектура оценки, которая повышает точность прогнозирования, актуальность для политики и соответствие посткризисным нормативным стандартам. Предложенный подход представляет собой надежную альтернативу для регулирующих органов, исследователей и политиков, стремящихся модернизировать оценку стабильности банков.