Исследование посвящено моделированию вероятности дефолта российских банков на данных за период 2015-2020 гг. Исследований дефолтов российских банков после 2015 г. сравнительно немного. Наша работа призвана восполнить этот пробел. Цель исследования состоит в выявлении переменных, статистически значимо влияющих на риск дефолта российских банков в условиях относительно стабильного развития российской экономики (2015-2020 гг.) без таких внешних шоков, как COVID-19 или международные санкции. В работе используется комплексный подход к моделированию риска дефолтов банков. Модельный аппарат представлен логит-, пробит-моделями, а также регрессией Кокса. В качестве объясняющих переменных использовались индикаторы, характеризующие различные аспекты функционирования кредитных организаций (в соответствии с методологией CAMELS), а также макроэкономические переменные. Наиболее значимыми предикторами дефолта оказались норматив достаточности капитала Н1, чистые активы банка, отношение кредитного портфеля к активам, обеспеченность кредитного портфеля имуществом, отношение выданного количества межбанковских кредитов к активам, а также инфляция (INF) и цена закрытия индекса Московской биржи (MOEXIN). В целом полученные результаты согласуются с системой показателей устойчивости коммерческих банков CAMELS, при этом влияние общих макроэкономических показателей оказывается незначимым. Результаты исследования представляют интерес для регулятора в целях текущего надзора и предупреждения риска дефолта, самих кредитных организаций с целью построения внутренних систем мониторинга финансовой устойчивости и участников финансового рынка для выбора наиболее устойчивых компаний с точки зрения инвестирования и размещения средств. Дальнейшие направления исследования связаны с включением в анализ кризисного периода и сравнением значимых предикторов в кризис и в стабильный период развития экономики, а также с использованием альтернативных методов, в частности, алгоритмов машинного обучения.