Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Математическое моделирование процесса принятия решений о выдаче кредитов в условиях риска

Диссертация: Математическое моделирование процесса принятия решений о выдаче кредитов в условиях риска
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались на Всероссийской научно-практической конференции «Экономика. Управление. Финансы» (Тула, 1999), юбилейной научно-практической конференции «Прикладная математика — 99» (Тула, 1999), Всероссийской научной конференции «Современные проблемы математики, механики, информатики» (Тула, 2001), межрегиональной научно-практической… Читать ещё >

Содержание

  • 1. Количественные методы оценки основных рисков, возникающих в процессе кредитования
    • 1. 1. Риски, связанные с кредитными операциями банка
    • 1. 2. Методики оценки кредитоспособности заемщиков
    • 1. 3. Количественные показатели индивидуального кредитного риска
    • 1. 4. Математические модели вероятности дефолта заемщика
    • 1. 5. Подход к оценке кредитного риска, основанный на модели деятельности фирмы Мертона
    • 1. 6. Методы оценки риска ликвидности банка
    • 1. 7. Постановка задач исследования
  • 2. Исследование рискообразующих факторов
    • 2. 1. Исследование факторов, определяющих кредитный риск заемщика
      • 2. 1. 1. Обоснование правомерности применения модели деятельности фирмы Мертона в процессе межбанковского кредитования
      • 2. 1. 2. Оценка статистически ненаблюдаемых параметров модели дефолта
    • 2. 2. Исследование факторов, определяющих риск ликвидности банка
      • 2. 2. 1. Факторы, определяющие риск ликвидности банка
      • 2. 2. 2. Исследование взаимосвязи факторов
      • 2. 2. 3. Исследование стационарности факторов
      • 2. 2. 4. Исследование коинтегрированности факторов
      • 2. 2. 5. Исследование автокорреляции и гетероскедастичности временного ряда первых разностей остатков денежных средств банка
      • 2. 2. 6. Исследование законов распределений внешних факторов
  • 3. Математическое моделирование процесса принятия решений о выдаче кредитов
    • 3. 1. Математическая модель динамики корреспондентского счета банка
    • 3. 2. Алгоритм моделирования динамики остатка денежных средств банка
    • 3. 3. Математическая модель состояния ликвидности банка
    • 3. 4. Методика поддержки принятия решений о выдаче кредитов
  • 4. Практическая реализация разработанной методики поддержки принятия решений о выдаче кредитов
    • 4. 1. Проверка адекватности модели динамики корреспондентского счета банка
    • 4. 2. Пример решения задачи о выдаче кредитов с помощью разработанной методики
    • 4. 3. Оценка точности прогноза динамики остатка денежных средств банка
    • 4. 4. Применение моделирования динамики остатка денежных средств при управлении ликвидностью банка
    • 4. 5. Комплекс программных средств поддержки принятия решений о выдаче кредитов

Математическое моделирование процесса принятия решений о выдаче кредитов в условиях риска (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Банковские кредиты в настоящее время представляют собой основу активных операций коммерческого банка, принося основной доход и одновременно являясь главной причиной риска, и при ненадлежащем управлении могут привести к банкротству банков.

Проблема принятия решений по кредитным заявкам в российской и зарубежной банковской практике рассматривается исключительно как проблема оценки кредитоспособности потенциальных заемщиков. Такой подход не позволяет учесть риск нарушения платежного равновесия банка-кредитора вследствие выдачи кредита, что снижает эффективность кредитных вложений (операций) банка и приводит к недополучению прибыли или убыткам. Поэтому при принятии решений о предоставлении кредита необходимо учитывать как кредитоспособность потенциального заемщика, так и влияние факта выдачи кредита на состояние перспективной ликвидности самого банка-кредитора.

Существующие методики оценки кредитоспособности заемщиков, которые сводятся к расчету финансовых коэффициентов, сами по себе имеют ряд недостатков. Обращают на себя внимание их «эмпирический» характер, недостаточная теоретико-методологическая проработанность, слабое использование математического аппарата. Основной акцент в реализации этих методик делается на субъективное мнение экспертов.

Комплексный учет кредитного риска заемщиков, риска ликвидности банка-кредитора, динамики изменения основных влияющих факторов и последствий принимаемых решений позволят повысить эффективность функционирования банка-кредитора (снизить издержки на поддержание необходимого уровня ликвидности, повысить его доходность и устойчивость).

Таким образом, представляется актуальной проблема разработки научно-обоснованной методики и инструментария для поддержки принятия решений о выдаче кредитов специалистами кредитных отделов банковских учреждений, позволяющих оценивать влияние принимаемых решений о предоставлении кредитов на состояние перспективной ликвидности самого банка-кредитора.

Целью работы является разработка методики и комплекса программ для поддержки принятия решений об условиях выдачи кредитов банковским учреждением юридическим лицам на основе комплексного учета кредитного риска заемщиков, риска ликвидности банка-кредитора, динамики изменения влияющих факторов и последствий принимаемых решений.

Для достижения указанной цели были поставлены и решены следующие задачи.

1. Формализация процесса количественного анализа и принятия решений о выдаче кредитов банковским учреждением юридическим лицам с постановкой оптимизационной задачи выбора наилучшего варианта предоставления кредитов.

2. Исследование статистических закономерностей основных факторов, определяющих кредитный риск заемщиков и риск ликвидности банка-кредитора.

3. Обоснование правомерности использования модели деятельности фирмы Мертона в процессе кредитования для оценки вероятности неплатежеспособности контрагентов и разработка способа оценки статистически ненаблюдаемых для кредитора параметров модели дефолта заемщика.

4. Построение математической модели динамики остатка денежных средств на корсчете банка-кредитора, учитывающей как плановые, так и непредвиденные денежные потоки банка.

5. Разработка методики оценки влияния последствий возможных вариантов решений о предоставлении кредитов на динамику перспективной ликвидности банка-кредитора.

6. Разработка комплекса программных средств поддержки принятия решений о выдаче кредитов юридическим лицам с учетом кредитного риска заемщиков и риска ликвидности банка-кредитора.

Объектом исследования является процесс принятия решений о выдаче кредитов банковским учреждением юридическим лицам.

Предметом исследования являются модели процесса принятия решений о выдаче кредитов банковским учреждением юридическим лицам в условиях риска.

В диссертационной работе использованы вероятностно-статистические и эконометрические методы, методы имитационного моделирования и ситуационного анализа.

Научная новизна работы заключается в следующем.

1. Разработана и исследована математическая модель динамики остатка денежных средств на корсчете банка-кредитора, позволяющая учитывать как ожидаемые, так и непредвиденные денежные потоки банка.

2. Разработана оптимизационная модель выбора варианта предоставления кредитов банковским учреждением с учетом кредитного риска заемщиков, риска ликвидности банка-кредитора, динамики изменения влияющих факторов и последствий принимаемых решений.

Достоверность полученных результатов основывается на статистических данных о реальных ежедневных остатках денежных средств на корсчетах 36 кредитных организаций за 5 лет и подтверждена результатами последующей проверки адекватности разработанной модели динамики корсчета.

Практическая значимость работы состоит в том, что предложенные в диссертации модели и методики могут быть применены для поддержки принятия решений специалистами кредитных отделов банковских учреждений при выдаче кредитов юридическим лицам, имеющим корреспондентский или расчетный счет в банке-кредиторе.

Разработанная методика поддержки принятия решений об условиях выдачи кредитов, рассматривающая проблему кредитования с двух позиций — кредитного риска заемщика и риска ликвидности банка-кредитора, способствует принятию обоснованных решений о целесообразности и условиях кредитования. Это в свою очередь способствует сохранению капитала, повышению надежности и устойчивости банка-кредитора. Получаемая количественная оценка для каждого из принятых к рассмотрению вариантов предоставления кредитов позволяет повысить эффективность деятельности банка-кредитора за счет выбора наиболее рационального варианта по соотношению доходность-ликвидность.

Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались на Всероссийской научно-практической конференции «Экономика. Управление. Финансы» (Тула, 1999), юбилейной научно-практической конференции «Прикладная математика — 99» (Тула, 1999), Всероссийской научной конференции «Современные проблемы математики, механики, информатики» (Тула, 2001), межрегиональной научно-практической конференции «Информационные ресурсы как фактор социально-экономического развития региона» (Тула, 2003), Международной научной конференции «Современные проблемы математики, механики, информатики» (Тула, 2003), юбилейной научно-практической конференции «Прикладная математика — 2004» (Тула, 2004).

По результатам проведенных исследований опубликовано 9 работ.

Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, заключения и списка литературы. Работа изложена на 115 страницах, содержит 27 иллюстраций и 12 таблиц.

Список литературы

включает 122 наименования.

Заключение

.

В диссертационной работе была предпринята попытка использовать методы математического моделирования для поддержки принятия решений о выдаче кредитов банковским учреждением юридическим лицам, имеющим корреспондентский или расчетный счет в банке-кредиторе.

Основными результатами проведенного исследования являются:

— построенная математическая модель процесса принятия решений о выдаче кредитов банковским учреждением;

— методика поддержки принятия решений о выдаче кредитов специалистами кредитных отделов банковских учреждений, позволяющая оценивать влияние принимаемых решений о предоставлении кредитов на состояние перспективной ликвидности банка-кредитора;

— разработанный комплекс программных средств поддержки принятия решений о выдаче кредитов банком юридическим лицам в условиях риска.

Для построения математической модели было проведено исследование факторов, определяющих кредитный риск заемщика и риск ликвидности банка-кредитора. Выявленные статистические закономерности факторов, определяющих кредитный риск, позволили предложить способ оценки статистически ненаблюдаемых для кредитора параметров модели дефолта заемщика. В работе обоснована правомерность использования модели деятельности фирмы Мертона в процессе межбанковского кредитования для оценки вероятности неплатежеспособности банков-контрагентов.

В рамках диссертационной работы удалось выявить наиболее значимые показатели финансового рынка, оказывающие влияние на остаток денежных средств исследованных кредитных организаций, и на основе коинтегрирующих уравнений регрессии определить количественные характеристики их воздействия.

На основе выявленных статистических закономерностей динамики остатков денежных средств на корсчетах и их взаимосвязей с внешними факторами разработана математическая модель динамики корсчета банка-кредитора, учитывающая как ожидаемые, так и непредвиденные денежные потоки банка.

Проведенные в работе исследования позволили сделать вывод о целесообразности учета непредвиденных денежных потоков, обусловленных конъюнктурой финансового рынка, при моделировании динамики перспективной ликвидности банка-кредитора, которая служит основой для принятия решения о выборе конкретного варианта предоставления кредитов банком из числа возможных.

В диссертационной работе предложена методика поддержки принятия решений об условиях выдачи кредитов банковским учреждением юридическим лицам, учитывающая кредитный риск заемщиков, риск ликвидности банка-кредитора, динамику изменения влияющих факторов и последствия принимаемых решений. Предложенная методика позволяет принимать научно-обоснованные решения о возможности и условиях кредитования заемщиков, что способствует сохранению капитала и повышению надежности и устойчивости банка-кредитора. Получаемая количественная оценка для каждого из принятых к рассмотрению вариантов предоставления кредитов позволяет повысить эффективность деятельности банка-кредитора за счет выбора наиболее рационального варианта по соотношению доходность-ликвидность.

Методика поддержки принятия решений об условиях выдачи кредитов реализована в комплексе программных средств, позволяющем решать задачи, связанные с оценкой кредитного риска потенциальных заемщиков, моделированием динамики остатка денежных средств банка-кредитора, а также оценкой вариантов предоставления кредитов с позиций доходности и ликвидности банка-кредитора.

Практическая пригодность предложенной методики и разработанного комплекса программ подтверждена апробацией в двух коммерческих банках г. Тулы.

Выполненная работа по моделированию процесса принятия решений о выдаче кредитов может быть продолжена в следующих направлениях:

— учет дополнительных внешних факторов (например, котировок фондовых рынков, темпа роста инфляции и др.), оказывающих влияние на остаток денежных средств банка-кредитора и исследование закономерностей их поведения с целью повышения точности прогнозирования динамики перспективной ликвидности банка;

— разработка методики определения оптимальных условий кредитного договора (срока, графика погашения кредита) с точки зрения доходности и ликвидности банка-кредитора;

— учет совокупного кредитного риска и статистических взаимосвязей заемщиков при расчете лимитов кредитования.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Айвазян С. А, Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ, 1998. — 1022 с.
  2. И.Э., Соколов С. Н. Актуальные вопросы лимитной политики банка // Банковское дело. 2000. — № 5.
  3. Т. Статистический анализ временных рядов. М.: Мир, 1976.-755 с.
  4. Д.Л. и др. Имитационное моделирование и сценарный подход в системах поддержки принятия решений // Проблемы теории и практики управления. 2002. — № 12.
  5. Банковское дело: Учебник. 4-е изд., перераб. и доп. / Под ред. В. И. Колесникова, Л. П. Кроливецкой. — М.: Финансы и статистика, 2002. -464 с.
  6. Е.В. Реинжиниринг процесса управления кредитными рисками // Бухгалтерия и банки. 2001. — № 10. — С. 25−35.
  7. A.B. Базель II ожидаемые и неожиданные потери // Финансы и кредит. — 2003. — № 3.
  8. Е., Эпов А. Моделирование пассивной эволюции для анализа и управления финансами банка // Банковские технологии. — 1997.-№ 1.-С. 100−103.
  9. С.Т. Кредитный риск // Экспертиза рисков. 2003. — № 1.
  10. Ю.Бухтин М. А. Системы оценки и управления банковскими рисками.
  11. И.Г., Венецкая В. И. Основные математико-статистические понятия и формулы в экономическом анализе: Справочник. 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Статистика, 1979. — 280 с.
  12. И.Н. Практический опыт имитационного моделирования в банке // Банковские технологии. 2003. — № 2. — С. 8−14.
  13. Р., Холден К. Введение в прикладной эконометрический анализ. М.: Финансы и статистика, 1992. — 250 с.
  14. С.Н. Оценивание кредитного риска: теоретико-вероятностные подходы (http://www.finances.kiev.ua/theory/ MetodolohyiaVa/Otsenyvanyekre.html).
  15. I.B. Часова структура кредитних ризиюв // Bichhk НБУ. -1998.-№ 12.-С. 25−28.
  16. И., Волошина Я. Лимит кредитования и адекватность капитала в рамках модели фирмы, разработанной Р. Мертоном // Банковские технологии. 2002. — № 9.
  17. И.В. Анализ денежных потоков коммерческого банка // Оперативное управление и стратегический менеджмент в коммерческом банке. 2002. — № 4.
  18. И.В. Оценка риска и рейтинга ликвидности банков // Корпоративные системы. 2000. — № 8.
  19. И.В. Режимы ликвидности коммерческих банков // Вестник АРБ.-2002.-№ 17.
  20. И.В., Волошина Я. А. Решение дилеммы «ликвидность-доход» для банковских ресурсов с логнормальным распределением // Бизнес и банки. 2002. — № 10.
  21. К. Введение в эконометрику: Пер. с англ. М.: ИНФРА-М, 2001.-432 с.
  22. И.А. Доходный подход к оценке стоимости кредитов в условиях неопределенности // Вопросы оценки. 2000. — № 1. — С. 10−28.
  23. А. Моделирование рисков в коммерческом банке // Банковские технологии. 1999. — № 1.
  24. А. Модель пассивной эволюции в задачах анализа и управления // Банковские технологии. 1995. — № 8. — С. 28.
  25. А. Оценки риска в банковском менеджменте // Банковские технологии. 1999. — № 1.
  26. A.A., Власова Е. А., Дума Р. В. Имитационное моделирование экономических процессов. М.: Финансы и статистика, 2002.- 368 с.
  27. A.C. Корректировка оценки кредитного риска с использованием статистики кредитования банком за прошлый период // Известия ТулГУ. Сер. Математика. Механика. Информатика. — 1999. Том 5, вып. 3. — С. 56−60.
  28. В.Н. Менеджмент кредитных рисков: теоретические аспекты и практические решения // Финансы и кредит. — 2003. № 10.
  29. В.Н. Риск-менеджмент в коммерческом банке в условиях переходной экономики // Деньги и кредит. 2002. — № 5. — С. 60−65.
  30. Г. В. О методах оценки кредитного риска // Деньги и кредит.- 1997. № 6.-С. 32.
  31. А. Оценка рыночной стоимости банка // Банковское дело в Москве. 1999. -№ 10.
  32. В.В. Оперативный анализ текущей ликвидности банка // Бухгалтерия и банки. 1999. — № 4. — С. 18−27.
  33. В.В. Расчет лимитов межбанковского кредитования на основе кластерного анализа платежеспособности и ликвидности контрагентов // Бюллетень финансовой информации. 2001. — № 4.
  34. В.В. Риски ликвидности и основные методы защиты от них // Расчеты и операционная работа в коммерческом банке. — 2000. № 2.
  35. B.B. Технология расчета ликвидной позиции кредитной организации // Бюллетень финансовой информации. 2000. — № 8. -С. 71−77.
  36. С., Полушкина Г. Моделирование динамики сложных экономических систем: инструментальное решение // Банковские технологии. 2003.-№ 3. — С. 64−66.
  37. C.B., Полушкина Г. К. Один подход к моделированию кредитного риска в коммерческом банке (http://www.fmrisk.ru/article/this/ id301. asp).
  38. C.B., Полушкина Г. К. Управление финансовыми рисками в банке // Банки и технологии. 2003. — № 4. — С. 90−92.
  39. А.Н. Методика определения категории риска заемщика для управления уровнем риска кредитного портфеля банка // Финансы и кредит. 2002. — № 7.
  40. O.A. Управление финансовыми рисками: Поиск оптимальной стратегии. М.: Консалтбанкир, 2001. — 272 с.
  41. М., Стьюарт А. Статистические выводы и связи. М.: Наука, 1973. — 900 с.
  42. А. Управление ликвидностью: когда не знаем с несомненностью, но знаем с достоверностью // Оперативное управление и стратегический менеджмент в коммерческом банке. -2002.-№ 1.-С. 93.
  43. Количественные методы финансового анализа / Под ред. С. Брауна, М. Крицмена. М.: ИНФРА-М, 1996. — 336 с.
  44. Г. Ш. Управление кредитными рисками // Деньги и кредит. -2002. № 1.-С. 48−50.
  45. В.Ю. Совершенствование статистической оценки активов кредитных организаций (http://www.gaap.ru/biblio/coфfln/statistics/ pv004. htm).
  46. Н., Сучок С. Автоматные модели кредитного риска банка // Банковские технологии. 2003. — № 7−8. — С. 35−39.
  47. A.A., Трутнев Д. Н., Медведев С. Ю. Автоматизация процесса исследования взаимосвязи между экономическими временными рядами // Экономика. Управление. Финансы: сбор. докл. Всерос. науч.-практ. конф. Тула: ТулГУ, 1999. -Ч. 1. — С. 146−150.
  48. Н.Ш., Путко Б. А. Эконометрика: Учебник для вузов / Под ред. проф. Н. Ш. Кремера. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. — 311 с.
  49. Д. Системный подход к управлению риском несбалансированной ликвидности коммерческого банка // Аналитический банковский журнал. 2001. — № 6. — С. 59−63.
  50. В. Измерение финансовых рисков // Банковские технологии. 1997. — № 7.
  51. Е. Выбор стратегии сбалансированного управления ресурсами банка // Банковские технологии. 1997. — № 4. — С. 57−59.
  52. В.А., Улинич A.C. Система управления ресурсами банка. М.: Экзамен, 2000. — 224 с.
  53. В.А. Установление лимитов кредитного риска: новая методология // Бизнес и банки. 1998. — № 45.
  54. О.И. Управление деятельностью коммерческого банка. Банковский менеджмент. М.: Юристь, 2003. — 688 с.
  55. Г. А., Ефремова Е. В., Шарко В. П. Интеллектуальная экспертная система управления кредитным риском // Банковские технологии. 1997. — № 1. — С. 15−19.
  56. Э. Проверка статистических гипотез. М.: Наука, 1979. -408 с. 5 8. Линд ер Н. Непрерывная модель управления денежными потоками банка // Финансовые риски. 1998. — № 3. — С. 107−111.
  57. Е.В., Советина Т. Н. Анализ и регулирование кредитного риска: Учебно-метод. пособие. Тверь, 2000. — 71 с.
  58. Лоу A.M., Кельтон В. Д. Имитационное моделирование: Пер. с англ. -СПб.: Питер, 2004. 846 с.
  59. Я.Р., Катышев П. К., Пересецкий A.A. Эконометрика. Начальный курс. М.: Дело, 2001. — 400 с.
  60. В.И. Эконометрический анализ и моделирование макроэкономических временных рядов / Математические методы в финансах и эконометрика. Минск.: БГУ, 2002. — С. 165−169.
  61. С.Ю., Трутнев Д. Н. Применение вероятностного подхода к оценке надежности кредитной организации // Известия ТулГУ. Сер. Математика. Механика. Информатика. 2001. — Том 7, вып. 3. -С. 111−113.
  62. С.Ю., Трутнев Д. Н. Применение методов нетрадиционного корреляционного анализа к оценке деятельности кредитных организаций // Известия ТулГУ. Сер. Математика. Механика. Информатика. 1999.-Том 5, вып. 3.-С. 115−118.
  63. С.Ю., Трутнев Д. Н., Евсеев М. В., Кочетыгов A.A. Автоматизация процесса вычисления тесноты и вида связи между временными рядами // Известия ТулГУ. Сер. Математика, Механика, Информатика. 1998. — Том 4, вып. 4. — С. 67−69.
  64. И.С. Рыночные риски: модели и методы / Меньшиков И. С., Шелагин Д. А. М., 2000. — 55 с.
  65. В.Д. Влияние рисков на эффективность работы коммерческого банка // Банковские услуги. 2002. — № 5. — С. 14−19.
  66. А. Оптимизация доходности и ликвидности коммерческого банка // Банковские технологии. 2003. — № 7−8. — С. 63−66.
  67. А.О. Комплексная оценка риска банкротства корпорации на основе нечетких описаний (http://www.sedok.narod.ru/sfiles/2003/ Art280503. doc).
  68. В., Хиггинс М. И. др. Банковское дело: стратегическое руководство. М.: Консалтбанкир, 2001. — 432 с.
  69. М.В. Количественный анализ кредитного риска // Банковские технологии. 2004. — № 2. — С. 22−28.
  70. М.В. Моделирование нового продукта в кредитном портфеле // Финансы и кредит. 2004. — № 6. — С. 12−18.
  71. М.В., Колоколова О. В. Оценка вероятности банкротства предприятия по финансовым показателям (http://www.creditrisk.ru/ publications/filesattached/formulapreprint.pdf).
  72. М.А., Дворянинова И. С. Прогнозирование денежных потоков и определение свободных кредитных ресурсов банка в процессе управления ликвидностью // Вестник АРБ. 2002. — № 16.
  73. H.A. Формирование системы лимитов банка для работы на денежном рынке // Банковское дело. 1998. — № 9. — С. 18−20.
  74. Попов A. J1. Изменение сущности кредитного риска в современных условиях / Проблемы совершенствования банковского дела в России. Сб. ст. М.: Финансовая академия, 2002.
  75. А. Оценка ожидаемых потерь и технология резервирования в системе управления кредитным риском коммерческого банка // Аналитический банковский журнал. -2002. № 3. — С. 35−44.
  76. Н.В., Радионова С. П. Основы финансового анализа: математические методы, системный подход. СПб.: Альфа, 1999. — 592 с.
  77. Рейтинговая оценка деятельности кредитной организации: Обзор материала / Сост.: J1.M. Смольянинова, A.B. Голубничая. Тула, 2000.- 39 с.
  78. A.A. Компьютеризация финансового анализа и прогнозирования в банке / Под ред. Г. А. Титоренко. М.: Финстатинформ, 1998.-96 с.
  79. А. Информационно-аналитические технологии SAS для управления ликвидностью коммерческого банка // Банковские технологии. 2003. — № 7−8. — С. 60−62.
  80. Е.Б. Управление риском ликвидности. Риск-практикум // Банковское дело. 2002. — № 7. — С. 17−20.
  81. Е.Б. Основы управления рисками // Банковское дело. -2001.-№ 12.-С. 9−12.
  82. Е.Б. Управление кредитным риском // Банковское дело. -2002. № 2.-С. 12.
  83. М.С. Риск-менеджмент и аудит ссудных операций в системе управления коммерческим банком // Банковские услуги. 2002. — № 2.- С. 14−26.
  84. Л.Ф. Практикум по анализу финансового состояния и оценке кредитоспособности банка-заемщика. М.: Финансы и статистика, 2003.- 152 с.
  85. Д.Н. Моделирование динамики корреспондентского счета кредитной организации // Известия ТулГУ. Сер. Математика. Механика. Информатика. 2003. — Том 9, вып. 3. — С. 195−203.
  86. Д.Н. Моделирование процесса принятия решения о выдаче кредита в условиях риска // Известия ТулГУ, Сер. Математика. Механика. Информатика. 2003. — Том 9, вып. 3. — С. 184−194.
  87. Д.Н. Оценка ликвидности кредитной организации на основе анализа изменчивости остатков средств на ее корсчете // Известия ТулГУ. Сер. Математика. Механика. Информатика. 2001. — Том 7, вып. З.-С. 142−146.
  88. Д.Н. Применение статистических методов к оценке деятельности кредитных организаций // Современные проблемы математики, механики, информатики: тез. докл. Всерос. науч. конф. Тула: ТулГУ, 2001.-С. 182−184.
  89. Д.Н. Расчет лимита кредитования по остатку средств на корсчете заемщика // Современные проблемы математики, механики, информатики: тез. докл. Междун. науч. конф. Тула: ТулГУ, 2003. -С. 337−339.
  90. Т. Дж., Паррамоу К. Количественные методы в финансах: Учеб. пособие для вузов / Пер. с англ. под ред. М. Р. Ефимовой. М.: Финансы, ЮНИТИ, 1999. — 527 с.
  91. Н., Пикок Дж. Справочник по статистическим распределениям. М.: Статистика, 1980. — 94 с.
  92. Е. М. Финансовая математика. Учебник. М.: Дело, 2003. — 400 с.
  93. А.Н. Основы стохастической финансовой математики. Т. 1. Факты и модели. М.: ФАЗИС, 1998. — 512 с.
  94. Ф., Деркач А., Смолий Я., Малюков В., Линдер Н. Модель управления платежным календарем // Финансовые риски. 1997. -№ 2.-С. 101−106.
  95. С.П. Экзогенные модели дефолта (http ://www.ri skland.ru/journal/pdf/1 imited/exogen.pdf).
  96. Bera A., Higgins M. ARCH models: Properties, estimation and testing // Journal of Economic Surveys. 1993. — № 7. — P. 305−362.
  97. Bollerslev T., Chow R.Y., Kroner K.F. ARCH modeling in finance: A review of the theory and empirical evidence // Jornal of Econometrics. -1992.-V. 52.-P. 5−59.
  98. Bollerslev T. Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity // Journal of Econometrics. 1986. — V. 31. — P. 307 104 527. Chan K. H, Hayya J.C., Ord J.K. A note on trend removal methods:
  99. The case of polynomial versus vatiate differencing // Econometrica. — 1977.-V. 45.-P. 737−744.
  100. Copeland L.S. Cointegration tests with daily exchange rate data // Oxford bulletin of economics and statistics. 1991. — V. 53. — P. 185−198.
  101. Crosbie P.J., Bohn J.R. Modeling default risk (http://www.creditrisk.ru/publications/filesattached/modelingdefault risk. pdf).
  102. Dolado H., Jenkinson T., Sosvilla-Rivero S. Cointegration and unit roots // Journal of Economic Surveys. 1990. — V. 4. — P. 243−273.
  103. Engle R.F. Estimates of the variance of U.S. inflation based on the ARCH model // Journal of Money, Credit and Banking. 1983. — V. 15. -P. 286−301.
  104. Engle R.F., Granger C.W.J. Cointegration and error correction: representation, estimation and testing // Econometrica. 1987. — V. 55. -P. 251−276.
  105. Granger C.W.J., Newbold P. Spurious regressions in econometrics // Jornal of Econometrics. 1974. — V. 2. — P. 111−120.
  106. Hsieh D. Modeling heteroskedasticity in daily foreigh-exchange rates//Journal of Business and Economic Statistics. 1989. — № 7. -P. 307−317.
  107. King R.G., Plosser C.I., Stock J.H., Watson M.W. Stochastic trend economic fluctuations // American Economic Review. 1991.-V. 81.-P. 819−840.
  108. Kwiatkowski D., Phillips P.C.B., Schmidt P., Shin Y. Testing of the null hypothesis of stationary against the alternative of a unit root // Journal of Econometrics. 1992. -V. 54. — P. 159−178.
  109. Phillips P.C.B. Time series regression with a unit root // Economet-rica. 1987. — V. 55.-P. 277−301.
  110. Phillips P.C.B., Perron P. Testing for a unit root in time series regression // Biometrika. 1988. — V. 75. — P. 335−346.
  111. SAS/ETS User’s Guide, Version 8, Cary, NC: SAS Institute Inc., 1999.117. http://www.bankclub.ru118. http://www.cbr.ru119. http: //www. creditri sk.ru120. http://www.defaultrisk.com121. http://www.flnanaliz.ru122. http://www.solvency.boom.ru
Заполнить форму текущей работой

На отлично!