Математические методы моделирования и прогнозирования экономических процессов, Презентация

... и искусств Факультет социально-культурных технологий Кафедра Экономики и управления социально-культурной сферы Организация фестивальной деятельности в новых экономически условиях (на примере фестиваля ... проведения фестивалей исполнительских искусств в Российской Федерации продолжают находиться в процессе формирования. Постоянно изменяющиеся социально-экономические условия функционирования театров и ...

Тренер консультант, специалист в области статистического

анализа

2010-2014 г. – ведущий преподаватель по курсам SPSS в

ЦКО «Специалист» при МГТУ им. Н.Э. Баумана (обучено

свыше 30 групп) http://www.specialist.ru/

С 2009 проведено обучение на корпоративных тренингах в

более чем 20 компаниях

7. Публикации: монография

Бамбаева Н.Я., Сорокин А.С. Применения законов

распределения случайных величин для моделирования

экономических явлений и процессов. Монография. – М.:

Издательство МЭСИ, 2010 – 156 с.

8. Публикации: основные статьи в 2014 г.

Сорокин А.С. К вопросу валидации модели логистической

регрессии в кредитном скоринге, Науковедение, 2014 (21)

Сорокин А.С. Построение скоринговых карт с

использованием модели логистической регрессии.

Науковедение, 2014 (21)

M. Abugaliyev, L. Salykova, A. Sorokin. Dependence of Local

Budget Revenues from Small Business Indicators and Other

Essential Economic Indicators in Kazakhstan’s Regions. SSRN

(Social Science Research Network)

9. Публикации: методические и учебные пособия

Миронкина Ю.Н., Сорокин А.С. Основы актуарных

расчетов: учебно-практическое пособие. – М.: Изд.центр

ЕАОИ, 2011 – 284 с.

Мхитарян В.С., Корнилов И.А., Сорокин А.С.

Эконометрическое исследование конъюнктуры мирового

рынка нефти, издание 2-е. (Учебное пособие).

– М.:

Издательство МЭСИ, 2005 – 43 с.

10. Сфера научных интересов

Прикладной статистический анализ
Методы моделирование и прогнозирование экономических

процессов

Моделирование рисковых ситуаций на основе

скоринговых моделей

Актуарные расчеты

11. Паспорт специальности

Шифр специальности:

08.00.13 Математические и инструментальные методы

экономики,

Области исследований 1.4, 1.6, 1.9

12. Содержание специальности

Разработка теоретических и методологических положений

анализа экономических процессов и систем на основании

использования экономико-математических методов и

инструментальных средств

13. Области исследований пункт 1.4.

Разработка и исследование моделей и математических

методов анализа микроэкономических процессов и

систем: отраслей народного хозяйства, фирм и

предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов,

формирования спроса и потребления, способов

количественной оценки, предпринимательских рисков и

обоснования инвестиционных решений

14. Области исследований пункт 1.6.

Математический анализ и моделирование процессов в

финансовом секторе экономики, развитие метода

10 стр., 4824 слов

История научных исследований в области психофизиологического подхода в экономике

Цель реферативного исследования состоит в описании в хронологической последовательности наиболее существенных этапов развития научных исследований в области психофизиологического подхода в экономике, в анализе исторических факторов, приведших ... экономического поведения индивида. 1.1 Исследования А. Смита Большой вклад в начало развития рассматриваемой в реферате темы внесли две работы ...

финансовой математики и актуарных расчетов

15. Области исследований пункт 1.9.

Разработка и развитие математических методов и

моделей анализа и прогнозирования развития социальноэкономических процессов общественной жизни:

демографических процессов, рынка труда и занятости

населения, качества жизни населения и др.

16. Объекты исследования специальности

Клиенты компаний (физические и юридические лица)
Заемщики банков (физические и юридические лица)

17. Предмет исследования исследования специальности

Социально-экономические процессы и явления,

протекающие в банковской сфере, страховании,

логистике, продажах и маркетинге

18.

1.6, 1.9 паспорта специальности 08.00.13

по теме Моделирования кредитных рисков

19. Будина Елена Сергеевна

Математические и инструментальные методы

оценки рисков в розничном кредитовании на основе

композиции статистического и экспертного подходов

Научный руководитель:

доктор технических наук,

профессор Харитонов Валерий Алексеевич

ПЕРМЬ 2010

20. Цель исследования

Целью диссертационного исследования является

исследование организации процесса розничного

кредитования с точки зрения ускорения процесса принятия

решения на различных этапах процесса кредитования и

сокращения кредитного и операционного рисков банка,

разработка и построение скоринговых моделей как на

основе знаний экспертов в области кредитования, так и

имеющихся данных о кредитных историях

21. Задачи исследования

Раскрыть основные этапы процесса розничного

кредитования

Предложить направления использования различных

видов скоринга в организации процесса розничного

кредитования

Разработать структуру скоринговой системы для

розничного кредитования банка

22. Задачи исследования

Разработать методы и алгоритмы построения скоринговой

модели с учетом знаний экспертов в области

кредитования и имеющихся данных о кредитных историях

Разработать программное обеспечение, реализующее

предложенные методы и алгоритмы построения

скоринговых моделей, и внедрить в бизнес-процессы

кредитной организации

23. Предмет исследования

Предметом исследования являются подходы,

методы, алгоритмы, обеспечивающие поддержку

принятия решения в процессе розничного

кредитования

24. Объект исследования

Объектом диссертационного

исследования является процесс организации

розничного кредитования

25. Результаты выносимые на защиту, имеющие научную новизну

Показаны направления использования различных

видов скоринга в организации процесса розничного

3 стр., 1182 слов

Маркетинговые исследования в современной экономике

... В последние годы в маркетинговых исследованиях стали использоваться Интернет-технологии. Они помогают ускорить сбор первичной информации для анализа быстротекущих социально-экономических процессов, ... управленческого решения на основе результатов маркетингового исследования. Метод исследования - способ проведения маркетингового исследования. Поскольку стоимость исследования определяется выбранным ...

кредитования, описана организация системы

кредитного скоринга в различных бизнес-процессах

Разработан алгоритм построения скоринговой модели в

виде дерева решений на основе знаний эксперта в

области кредитования, представленных в виде правил,

и имеющихся данных о кредитных историях

26. Результаты выносимые на защиту, имеющие научную новизну

Разработан метод построения «коллективной»

скоринговой модели на основе метода иерархического

синтеза, т.е. модели, построенной на основании мнений

нескольких экспертов и учитывающей различную

значимость каждого из экспертов

Разработано программное обеспечение, реализующее

предложенные автором методы построения

скоринговых моделей

27. Теоретическая и методологическая основа исследования

Труды отечественных и зарубежных ученых в

области создания автоматизированных систем

управления бизнес-процессами и систем поддержки

принятия решений, управления рисками,

экономической теории, теории информации,

экономической кибернетики

Законодательные и нормативные акты Российской

Федерации, Банка России, внутренние инструкции

кредитных организаций

28. Теоретическая и методологическая основа исследования

В работе использованы материалы,

опубликованные в российской и зарубежной печати,

а также представленные на специализированных

профессиональных сайтах сети Интернет. При

разработке представленных в диссертации

экономико-математических моделей и методов

использовались методы системного анализа,

теории вероятностей, теории информации, методы

построения деревьев решений и иерархического

синтеза

29. Практическая значимость

Заключается в реализации основных рекомендаций в

деятельности коммерческих банков при организации

процесса розничного кредитования, разработан

комплексный механизм принятия решений и

эффективного управления кредитными и

операционными рисками в розничном кредитовании.

Разработанная автором система скоринговой оценки

может использоваться кредитующими

подразделениями коммерческих банков при принятии

организационно-управленческих решений по

кредитованию населения

30. Практическая значимость

Предложенный метод построения «коллективной»

модели кредитного скоринга может использоваться в

системе скоринговой оценки в случае недостаточности

количества и/или качества статистических данных, а

также когда необходимо внести изменения в

скоринговую модель, не дожидаясь изменений в

кредитном портфеле

31. Селянин Владимир Евгеньевич

Разработка моделей и инструментальных средств анализа

кредитного риска на основе технологии нечётких

нейронных сетей

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор

Андрейчиков Александр Валентинович

ВОЛГОГРАД 2007

2 стр., 918 слов

Особенности маркетинговых и социологических исследований

... немалые деньги. Маркетологам в этом смысле и проще и сложнее. У нас есть инструмент для оценки адекватности полученной в ходе проведения маркетингового исследования информации. Этот ... применение находят в прикладной социологии (например - политической) и маркетинге. Цели, задачи, методология, ограничения и анализ при проведении социологических и маркетинговых исследований существенно различаются. ...

32. Цель исследования

Целью настоящей работы является разработка и

исследование методик, а также основанных на них

инструментальных средств анализа кредитного риска

коммерческого банка на рынках потребительского и

межбанковского кредитования, кредитования организаций

и предприятий

33. Задачи исследования

Показать важность качественной оценки кредитного риска
Определить факторы, оказывающие воздействие на

уровень кредитного риска

Провести анализ действующей практики выявления и

оценки кредитного риска

Разработать методику автоматизации кредитного

процесса

Разработать модель кредитного риска на основе

технологии нечётких нейронных сетей

34. Задачи исследования

Исследовать возможность улучшения стандартного

алгоритма для нечётких нейронных сетей

Решить прикладные задачи оценки кредитного риска

банка на рынках потребительского и межбанковского

кредитования, а также кредитования

предприятий и организаций

35. Предмет исследования

Предметом исследования является процесс

анализа банковского кредитного риска с

применением метода нечётких нейронных сетей

36. Объект исследования

Объектом исследования выступают коммерческие

банки, обеспечивающие процесс кредитования

юридических и физических лиц

37. Научная новизна исследования

Разработана методика автоматизации кредитного

процесса коммерческого банка с применением

байесовского и метода нечетких нейронных сетей,

позволяющая улучшить его качество и сократить время на

принятие решения по кредитной заявке

Предложена многофакторная модель кредитного риска

коммерческого банка на основе нечёткой нейронной сети

с генетическим алгоритмом обучения, позволяющая

увеличить качество принимаемых решений сотрудниками

кредитного отдела коммерческого банка

38. Научная новизна исследования

Предложен метод оптимизации структуры нейронной сети на

основе применения различных мер сходства и

модифицированный метод её обучения на основе генетического

алгоритма, позволяющие увеличить точность вывода сети

Предложено инструментальное средство с нечёткой нейронной

сетью в своей основе (как с обычной, так и модифицированной

структурой), позволяющее решать задачу определения уровня

кредитного риска, делать промежуточные и заключительные

выводы, выделять сильные и слабые стороны клиента, а также

выдвигать предложения (с подсчетом уровня необходимых

резервов) о целесообразности выдачи кредита

39. Теоретическая и методологическая основа исследования

Методологическую основу исследования составили

монографии и труды ведущих отечественных и

зарубежных учёных в области оценки банковских рисков,

а также методические и аналитические материалы

26 стр., 12641 слов

Оценка кредитоспособности заёмщиков в процессе банковского кредитования ...

... кредитных организациях РФ. Экономическая эффективность заключается в том, что внедрение результатов исследования в практику может повысить эффективность деятельности банка «Возрождение». Это может значительно уменьшить кредитные риски банка, а соответственно улучшить качество кредитного ...

Центрального банка РФ, коммерческих банков,

международных финансово-кредитных институтов и

рейтинговых агентств. В основу диссертационной работы

положены основные научные положения и

математический аппарат теории нечётких нейронных

сетей, генетических алгоритмов, экономического анализа

и риск-менеджмента

40. Практическая значимость

Состоит в возможности использования предложенных

моделей, методик и инструментальных средств для

оптимизации процесса анализа кредитного риска путём

частичной его автоматизации (в условиях высокой

степени уверенности в решении, вмешательство

специалиста ограничивается проверкой исходных

данных на достоверность)

41. Практическая значимость

Представленная модель анализа кредитного риска

позволяет эффективно оценивать уровень кредитного

риска, а возможность создания собственной модели

оценки на базе разработанной автоматизированной

системы оценки предоставляет банкам возможность

повысить качество выдаваемых заключений о надёжности

клиента, а значит, и снизить уровень кредитного риска для

банка

42. Результаты выносимые на защиту

Модель автоматизированного кредитного процесса,

позволяющая повысить конкурентоспособность банка за счёт

более качественного и быстрого

анализа кредитных заявок

Структура программного обеспечения, используемого для

автоматизации процесса анализа кредитного риска,

позволяющая сократить нагрузку на специалистов банка

Модель кредитного риска на основе модифицированной

нечёткой нейронной сети, обучающейся также

модифицированным генетическим

алгоритмом, способствующая повышению качества оценок

риска

43. Колоколова Ольга Владимировна

Моделирование банкротств и оценка риска при

кредитовании предприятий

Научный руководитель:

доктор экономических наук, профессор

Тихомиров Николай Петрович

МОСКВА 2007

44. Цель исследования

Целью данного исследования является разработка

методологических подходов и методов моделирования

банкротств предприятий малого и среднего бизнеса, не

обладающих длинной кредитной историей и не имеющих

котируемых на бирже ценных бумаг, и оценки кредитных

рисков банков, возникающих при кредитовании таких

предприятий

45. Задачи исследования

Систематизированы подходы к анализу и оценке кредитного

риска, предложенные ведущими учеными, рейтинговыми

агентствами и корпорациями мира, выделены их сильные и

слабые стороны и оценены возможности их использования в

Российской Федерации

Разработан метод оценки риска при кредитовании предприятий,

не имеющих котируемых ценных бумаг, позволяющий оценить как

вероятность банкротства предприятия-заемщика, так и

соответствующую величину ожидаемых потерь в случае дефолта

Разработана модификация бинарной пробит-модели,

позволяющая оценить потенциальную близость банкротства

42 стр., 20922 слов

По Кредиту и кредитным операциям

... банк, созданный и действующий в интересах государства и его экономической политики. 2) ЦБ – банк банков, обеспечивающий операции всех банков и служащий для них кредитором последней инстанции. 3) ЦБ – это банк правительства, обслуживающий его счета и управляющий его ... на кредитной основе стоимость ... его способ-тью обеспечивать прибыль заемщику; -передача капитала от кредитора заемщику и его ...

предприятия-заемщика

46. Задачи исследования

Разработана модификация метода кернел-сопоставления для

оценки величины ожидаемых потерь в случае дефолта

Разработана процедура верификации методов оценки

кредитного риска на основе имитационного моделирования

Оценено качество предложенного подхода на основе

собранной автором базы данных по более чем пятидесяти

предприятиям, работающим на территории России в

двенадцати различных отраслях экономики

Выработаны рекомендации по применению предлагаемого

метода оценки вероятности банкротства и величины

ожидаемых потерь кредитных организаций в случае дефолта,

направленные на повышение эффективности их деятельности

47. Предмет исследования

Методы прогнозирования банкротства предприятийзаемщиков, не обладающих длинной кредитной

историей и не имеющих котируемых на рынке

ценных бумаг, и методы оценки кредитного риска

банков, возникающего при работе с такими

заемщиками

48. Объект исследования

Объектом исследования являются параметры и

характеристики предприятий-заемщиков,

определяющие устойчивость предприятия и

потенциально влияющие на вероятность его

банкротства

49. Научная новизна исследования

Состоит в разработке адаптированных к условиям

российского рынка методологических подходов и

методов оценки кредитных рисков, базирующихся

на выделении* однородных групп предприятийзаемщиков на основе алгоритмов нечеткой

классификации и моделей бинарного выбора,

учитывающих ограниченность исходной

информации, а также в разработке процедур

верификации этих методов на основе

имитационного моделирования с использованием

реальных данных российской экономики

50. Теоретическая и методологическая основа исследования

Составляют научные разработки современных

российских и зарубежных ученых в области

микроэкономики, финансов, статистического анализа

временных рядов, экономико-математических методов и

моделей прогнозирования, а также риск-менеджмента. В

ходе работы над диссертацией использовались

методические разработки ведущих рейтинговых агентств

мира, таких как Moody’s и S&P. Особое внимание

уделялось законодательным и правовым актам

Российской Федерации, регулирующим деятельность

банков и других кредитных организаций

51. Практическая значимость

Состоит в том, что предложенные модели и

полученные результаты вносят существенный вклад

в совершенствование и развитие подходов и

методов моделирования банкротства предприятийзаемщиков, не имеющих кредитной истории и

котируемых ценных бумаг и оценки кредитных

рисков. Разработанный метод универсален, что

позволяет использовать его как на российском

рынке, так и на мировом.

52. Результаты выносимые на защиту

Предложена классификация существующих подходов к

оценке кредитного риска, в основу которой положены

23 стр., 11253 слов

Сравнительная оценка потребительских продуктов по уровню доходности ...

... научные статьи по заданной проблематике. В ВКР были использованы такие методы исследования ... оценки качества кредитного портфеля. Исходя из практики, коммерческие банки при оценке качества кредитного портфеля, уделяют значительное внимание оценки его риска. ... и способности кредитного портфеля обеспечить удовлетворение потребностей экономики в части ... также можно встретить мнение о том, что свойство ...

особенности исходной информации о предприятияхзаемщиках и методов ее обработки, рассмотрены

возможности применения их модификаций в условиях

России

Предложен методологический подход к оценке

кредитного риска на основе последовательной

(двухшаговой) процедуры расчета его основных

характеристик с учетом особенностей экономического

состояния, определяемого такими параметрами, как

53. Результаты выносимые на защиту

сфера деятельности, величина активов и собственного

капитала, структура капитала, выручка и ее динамика,

операционная маржа и другие параметры предприятийзаемщиков

•Предложен метод оценки функции распределения

времени наступления банкротства предприятийзаемщиков различных групп, формируемых по принципу

максимума энтропии с использованием информации,

характеризующей интенсивность банкротств по группам в

прошлом и отражающей текущее состояние

рассматриваемых предприятий

54. Результаты выносимые на защиту

Разработан метод оценки потерь банка по выданным

ссудам в случае дефолта предприятия-заемщика на

основе кернел-сопоставления с учетом его

потенциальной близости к банкротству, оцениваемой по

бинарной пробит-модели

Разработаны критерии качества двухшагового метода

оценки кредитного риска, отражающие его способность

идентифицировать устойчивые предприятия и

предприятия-банкроты и достоверно оценивать

величину потерь в случае дефолта

55. Результаты выносимые на защиту

Предложена процедура имитационного моделирования

кредитного портфеля коммерческого банка,

позволяющая верифицировать модели банкротств и

методы оценки кредитного риска

Разработаны рекомендации по практическому

использованию предложенной методологии оценки

кредитного риска в условиях неполной информации,

связанные с использованием информации о заемщикахбанкротах для прогнозирования состояния устойчивых

предприятий-заемщиков

56. Чижова Анна Сергеевна

Математические модели оценки банковского

кредитного риска с учетом динамики кредитных

рейтингов заемщиков

Научный руководитель:

доктор экономических наук, профессор

Мищенко Александр Владимирович

МОСКВА 2008

57. Цель исследования

Целью диссертационной работы является разработка и

совершенствование моделей оценки банковского

кредитного риска и методов управления банковским

кредитным портфелем, использующих более

обоснованные и достоверные оценки внутренних

кредитных рейтингов заемщиков, учитывающие влияние

систематических факторов риска и особенности среды

21 стр., 10080 слов

Денежная кредитная политика государства

... стороны использования методов денежно-кредитного регулирования при воздействии на экономику страны в целом. В пользу монетарной политики можно привести следующие доводы. Во-первых, быстрота и гибкость по сравнению с ...

функционирования заемщиков кредитного портфеля

58. Задачи исследования

Выявление и анализ влияния макро- и

микроэкономических факторов на процесс изменений

кредитных рейтингов заемщиков

Разработка и совершенствование эконометрических

моделей прогнозирования кредитных рейтингов с учетом

влияния систематических факторов риска и

неоднородности заемщиков кредитного портфеля

Верификация эконометрических прогнозных моделей на

реальных данных кредитного портфеля банковской

группы West LB (Германия) и разработка процедур оценки

переходных вероятностей кредитных рейтингов

59. Задачи исследования

•Разработка методов оценки текущей дисконтированной

стоимости и минимальной доходности кредитных обязательств с

учетом индивидуальных уровней кредитного риска их эмитентов;

•Разработка и реализация алгоритма построения эмпирического

распределения вероятностей прямых и косвенных потерь по

кредитному портфелю на основе латентного индекса

кредитоспособности заемщиков;

•Разработка двухкритериальной модели формирования

оптимального кредитного портфеля с учетом ограничения

неделимости кредитов и предпочтений кредитора в области

доходность-риск

60. Предмет исследования

Комплекс экономико-математических моделей и

методов управления совокупным кредитным риском

портфелей коммерческих банков

61. Объект исследования

Кредитные портфели коммерческих банков,

осуществляющих кредитование корпоративных

заемщиков на основе системы внутренних

кредитных рейтингов с целью получения дохода

62. Научная новизна исследования

Состоит в совершенствовании подходов к

моделированию и оценке банковского кредитного риска,

базирующихся на использовании эконометрических

пробит-моделей для прогнозирования кредитных

рейтингов, учитывающих влияние систематических

факторов риска на кредитоспособность заемщиков, а

также в разработке моделей формирования

оптимального кредитного портфеля банка с учетом

неделимости кредитов и особенностей стратегии

кредитора в области доходность-риск

63. Теоретическая и методологическая основа исследования

Методологической, и теоретической основой

исследования являются труды отечественных и

зарубежных ученых в области экономической теории,

теории риска, финансового анализа, теории портфельных

инвестиций и теории Марковских цепей. При разработке

представленных в диссертации экономикоматематических моделей и методов использовались

методы системного анализа, математической статистики,

теории вероятностей, эконометрики, математического

программирования, теории оптимального управления и

финансовой математики

64. Практическая значимость

Разработанные в диссертации экономикоматематические модели и методы вносят определенный

вклад в развитие теории управления кредитным риском,

так как учитывают неоднородность и особенности среды

функционирования заемщиков при моделировании и

прогнозировании их кредитных рейтингов. Научные

результаты и выводы, полученные в диссертации, могут

быть использованы коммерческими банками при выборе

и разработке моделей управления кредитным риском, а

также в целях прогнозирования кредитных рейтингов

заемщиков и стресс-тестировании кредитного портфеля

65. Результаты выносимые на защиту

Выявлены наиболее значимые факторы риска, влияющие

на процесс изменений кредитных рейтингов заемщиков,

включая показатели отраслевой и географической

дифференциации, кредитной истории и стадии ,

экономического цикла в стране

Разработана двухуровневая эконометрическая модель

«пороговый порядковый пробит», позволяющая учитывать

свойство целочисленности кредитных рейтингов при их

прогнозировании. Верификация и оценка параметров

модели произведены на реальных данных кредитного

портфеля банковской группы West LB (Германия)

66. Результаты выносимые на защиту

Предложены подходы к оценке переходных вероятностей

кредитных рейтингов и индивидуальных индексов

кредитоспособности заемщиков с учетом влияния

выявленных факторов риска и неоднородности

заемщиков кредитного портфеля. Разработаны методы

оценки точности полученных вероятностных оценок

Предложен метод оценки предельных эффектов факторов

риска на значения переходных вероятностей кредитных

рейтингов с учетом индивидуальных характеристик риска

заемщиков и пороговой спецификации прогнозной

эконометрической модели

67. Результаты выносимые на защиту

Разработана модель оценки стоимости кредитных

обязательств заемщиков, а также минимальной доходности

по ссудам на основе метода дерева событий, где под

событиями подразумеваются изменения-кредитных

рейтингов, а так же потенциальный дефолт заемщика

Разработан алгоритм имитационного моделирования

прямых и косвенных потерь банка по кредитному портфелю

с учетом индивидуальных индексов кредитоспсобности

заемщиков, позволяющий определять ключевые

показатели кредитного риска портфеля, включая

показатель Стоимости-под- Риском (VaR)

68. Результаты выносимые на защиту

Разработана модификация двухкритериальной модели

Марковича оптимизации кредитного портфеля с учетом

целочисленности переменной, отражающей факт

принятия решения о выдаче кредита, и стратегии

кредитора в области доходность-риск

69. Уланов Сергей Викторович

Скоринговые модели и средства управления рисками для

поддержки принятия кредитных решений

Научный руководитель:

заслуженный изобретатель РФ, доктор экономических наук,

доктор технических наук, профессор Лялин В.Е.

ИЖЕВСК 2007

70. Цель исследования

Целью работы является проведение комплексных исследований,

направленных на построение интеллектуальных методов оценки

кредитных рисков, базирующихся на построении алгоритмических

композиций из простых логических классификаторов, создания

средств управления рисками и поддержки принятия кредитных

решений, а также реинжиниринга бизнес-процессов,

обеспечивающих принятие эффективных решений при

стратегическом управлении кредитной организацией, что будет

способствовать выявлению портретов заемщиков (юридических и

физических лиц) и разработки скоринговых моделей, даже на

малых объемах исторических данных, что особенно актуально

при выходе на новые рынки кредитования

71. Задачи исследования

Исследовать внутренний механизм скоринга для

повышения эффективности его применения в связи со

значительным ростом кредитных портфелей российских

банков, разворачивающейся битвой за такой источник

денег как кошельки сограждан и расширением

потребительского кредитования

Предложить скоринговые модели путем объединении

классических рамочных моделей кредитного риска с

методами интеллектуального анализа накапливаемых

данных с учетом российской специфики

72. Задачи исследования

Создать кредитно-скоринговое решение на основе

использования нейронных сетей, систем нечеткого вывода,

имеющих высокие аппроксимирующие свойства при

нелинейном распознавании, а также способных

адаптироваться к изменениям макроэкономических

показателей и других внешних условий

Установить в скоринге для решения задачи классификации

правила перехода от графика погашений к классу заемщика по

качеству обслуживания долга; для этого разработать

универсальный механизм оперирования экспертными

правилами, который учитывал бы неопределенности в

суждениях при классификации займа

73. Задачи исследования

Получить зависимость функции полезности и риска от

ожидаемых результатов конкурентного противоборства, на

основе которой можно было бы оценивать как уровень

полезности и риска при достижении заданного уровня выигрыша

или потерь, а также уровень ожидаемых выигрыша или потерь,

если задан приемлемый уровень полезности или риска

Получить результаты расчетов Value at Risk (рисковой стоимости)

тремя методами: с использованием распределения Парето,

нормального распределения с оценкой матрицы ковариаций при

помощи GARCH модели и метода восстановления функции

плотности распределения (ВФПР), определить из них наиболее

оптимальный по критерию риск/доходность

74. Задачи исследования

Модернизировать экспертные модели кредитного скоринга,

позволяющие помимо получения эффективности и четкого

регламента параллельно производить сбор и улучшение

качества управления данными, что, в конечном счете,

нацелено на переход от применения экспертных моделей

кредитного скоринга к количественным статистическим

моделям, использующим большой набор исторических

данных

75. Предмет исследования

Предметом исследования являются средства

построения математической модели рисков

кредитной организации (скоринговой модели),

средства управления рисками и поддержки

принятия кредитных решений

76. Объект исследования

Объектом исследования является скоринг как

методика оценки кредитного риска для

установления кредитоспособности субъектов

малого бизнеса и физических лиц

77. Теоретическая и методологическая основа исследования

Методологической и теоретической основой исследования

являются труды отечественных и зарубежных ученых по

финансовому риск-менеджменту, теории финансов и кредита,

теории рисков, теории вероятностей, статистики, случайных

процессов и эконометрики. В процессе работы над диссертацией

использовались методы прикладной статистики, элементы

вычислительных методов, компьютерные технологии

Использовались методы теории нечетких множеств, нейронных

сетей, деревьев решений, генетических алгоритмов, системного

анализа, объектно-ориентированного программирования.

Использованы элементы теории распознавания образов

(кластерный анализ), положения теории риска

78. Результаты выносимые на защиту, содержащие научную новизну

Предложены интеллектуальные алгоритмы анализа

признаков заемщиков, основанных на правилах,

которые построены на адаптивных системах нечеткого

вывода и деревьев решений. Метод деревьев решений

отличается высокой скоростью обработки данных и

обучения при сохранении свойств систем нечеткого

логического вывода. В алгоритмах использован

аппарат теории нечетких запросов, который позволяет

согласовать формальные критерии и неформальные

требования к заемщикам и задавать интервалы их

выбора как нечеткие множества

79. Результаты выносимые на защиту, содержащие научную новизну

Разработана структура скоринговой информационной

системы, включающая систему удаленного обслуживания,

связывающую при помощи удаленных веб-технологий

автоматизированные рабочие места операторов и лиц,

участвующих в принятии решения по заемщику. В скоринговой

системе добавлено еще одно звено — автоматическая оценка

кредитоспособности, и дополнительный этап — прескоринг,

который осуществляется сразу после ввода анкеты в систему

удаленного обслуживания. Прескоринг проводится на

решающем сервере вызовом специальной программной

процедуры. Это позволит оператору быстро получать

обратный ответ в случае неудачного прохождения прескоринга

80. Результаты выносимые на защиту, содержащие научную новизну

Разработана структура скоринговой информационной

системы, включающая систему удаленного обслуживания,

связывающую при помощи удаленных веб-технологий

автоматизированные рабочие места операторов и лиц,

участвующих в принятии решения по заемщику. В скоринговой

системе добавлено еще одно звено — автоматическая оценка

кредитоспособности, и дополнительный этап — прескоринг,

который осуществляется сразу после ввода анкеты в систему

удаленного обслуживания. Прескоринг проводится на

решающем сервере вызовом специальной программной

процедуры. Это позволит оператору быстро получать

обратный ответ в случае неудачного прохождения прескоринга

81. Результаты выносимые на защиту, содержащие научную новизну

Предложена модель оценки как своего выигрыша, так и

своих потерь, основанная на построении, анализе и

статистическом прогнозировании параметров функции

полезности и риска, которая, в отличие от известных,

более адекватно учитывает одновременное

противоборство факторов, способствующих достижению

цели противоборства, а также факторов, препятствующих

достижению этой цели

82. Результаты выносимые на защиту, содержащие научную новизну

Получены результаты расчетов VaR тремя методами: с

использованием распределения Парето, нормального

распределения с оценкой матрицы кова-риаций при

помощи GARCH модели и ВФПР. В результате сравнения

вышеуказанных методов расчета VaR определено, что

наиболее оптимальным по критерию риск/доходность

является метод ВФПР, который позволяет вместо

необоснованных предположений о нормальности

распределения получить картину, соответствующую

реальному положению дел. В результате кредитор принимает

решения на основе гораздо более точной оценки рисков

83. Практическая значимость

Когда банки не обладают значительными по объемам базами данных

о кредитной истории заемщиков (как физических, так и юридических

лиц), затрудняет, если вообще представляет возможность,

использовать статистические скоринговые модели. Применение

экспертных моделей кредитного скоринга, рассмотренных в

диссертации, позволяет обойти эту проблему. Преимуществом

данного подхода является то, что помимо получения эффективности

и получения четкого регламента параллельно производится сбор и

улучшение качества управления данными, что, в конечном счете,

нацелено на переход от применения экспертных моделей кредитного

скоринга к количественным статистическим моделям, использующим

большой набор исторических данных

84. Киблицкий Сергей Алексеевич

Скоринг-методика оптимизации банковской деятельности

при кредитовании физических лиц

Научный руководитель:

доктор педагогических наук, кандидат экономических наук,

профессор Князев Валерий Васильевич

МОСКВА 2011

85. Цель исследования

Цель диссертационного исследования заключается в

разработке новой скоринговой методики оптимизации

банковской деятельности при кредитовании физических

лиц и выработки методических рекомендаций по её

практическому применению

86. Задачи исследования

Проведен анализ существующих методов скоринга,

применяемых на российском и зарубежных кредитных

рынках, выявлены их преимущества и их недостатки,

сформулированы актуальные методологические

проблемы скоринга

Определены основные проблемы, препятствующие

развитию кредитования населения в России, и

Примеры похожих учебных работ

Основы теории экономического анализа

... года. Сделайте выводы. Практическая работа 4. Аналитическая обработка информации с помощью методов факторного анализа (цепной подстановки, абсолютных разниц) Ответьте на тест: 1.Методика экономического анализа включает a) способы обработки ...

Маркетинговые исследования в современной экономике

Маркетинговые исследования - это систематическое определение, анализ и сбор круга данных, необходимых фирме, которые фокусируются на понимании поведения, желаний и предпочтений потребителей в диктуемой рынком экономике. Необходимость в них ...

Особенности маркетинговых и социологических исследований

А практическое применение находят в прикладной социологии (например - политической) и маркетинге. Цели, задачи, методология, ограничения и анализ при проведении социологических и маркетинговых исследований существенно различаются. Остановимся на ...

Сравнительный анализ эконометрических моделей регрессии

... разработкой и применением статистических методов для измерения взаимосвязей между эконометрическими переменными, является эконометрика, представляющая собой комбинацию экономической теории, статистики и математики. Эконометрические данные не являются ...

Технико-экономический анализ и ‘оценка’ рыночной новизны информационной ...

... историй болезни в медицинский архив. программный продукт экономическая эффективность Постоянный контроль за своевременностью сдачи историй ... по листкам учета движения больных с периодическим докладом заведующему отделением. По итогам работы отделений и ...