Эффективность банковских систем: стохастические граничные методы оценки и анализа тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, доктор экономических наук Шергин, Владимир Владимирович

• Шергин, Владимир Владимирович
• доктор экономических наук
• 2010

Оглавление диссертации доктор экономических наук Шергин, Владимир Владимирович

Введение

ГЛАВА 1. ОЦЕНКА ОТНОСИТЕЛЬНОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ:

МЕТОДОЛОГИЯ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1. Эффективность деятельности субъектов экономики: развитие понятийного аппарата и методов оценивания

1.2. Экономическое обоснование Х-эффективности по Лейбенстайну

1.3. Параметрические и непараметрические методы оценки относительной эффективности: сравнительный анализ, проблемы развития и применения

1.4. Некоторые актуальные проблемы анализа деятельности отечественных кредитных организаций

1.5. Оценивание эффективности: возможные приложения в исследованиях банковских рисков и устойчивости банков

1.6. Заключительные замечания

ГЛАВА 2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПОСТРОЕНИЯ

ОЦЕНОК ПАРАМЕТРОВ В МОДЕЛИ ББА

2.1. Случайные величины и их законы распределения

2.2. Независимые случайные величины

2.3. Слабозависимые случайные величины

2.4. Конечно зависимые случайные величины: определения, свойства, центральная предельная теорема

2.5. Некоторые свойства конечно зависимых случайных величин и величин с обобщенным перемешиванием

2.6 Доказательства утверждений об оценках скорости сходимости в центральной предельной теореме для конечно зависимых случайных величин

2.7. Оценивание параметров распределений

ГЛАВА 3. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ФОРМАЛИЗАЦИЯ

СТОХАСТИЧЕСКИХ ГРАНИЧНЫХ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ

ЭФФЕКТИВНОСТИ

3.1. Метод SFА: описание и анализ системы предпосылок

3.2. Метод максимального правдоподобия в моделях SFA:

Uj— независимые случайные величины

3.3. Определение параметров независимых неодинаково распределенных и,

3.4. Метод SFA для зависимых эффективностей

3.5. Эффект «экономии на масштабе» и рентабельность в модели SFA.

3.6. Одна задача оптимизации.

3.7. Методы SFA и другие задачи исследования банковской деятельности.

ГЛАВА 4. ПОКАЗАТЕЛИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

БАНКОВ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

4.1. Предварительный анализ некоторых показателей, характеризующих отечественный банковский сектор

4.2. Расчеты показателей эффективности

4.3. Эффективность, специализация и эффект «экономии на масштабе»

4.4. Относительная эффективность и рентабельность

4.5. Независимые неодинаково распределенные эффективности

4.6. Оценки эффективности при учете возможной зависимости между показателями отдельных банков

4.7. Эффективность и факторы риска 209 ЗАКЛЮЧЕНИЕ 213 Список использованной литературы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Эффективность банковских систем: стохастические граничные методы оценки и анализа»

Актуальность темы исследования. Эффективность деятельности предприятия, фирмы, является основой его жизнеспособности. Разработка и осуществление мероприятий по повышению эффективности предполагает наличие ее обоснованных оценок. В научной экономической литературе, отечественной и зарубежной, в хозяйственной практике, вопросам эффективности уделяется большое внимание. Вместе с тем переход от плановой экономики к рыночной поставил перед отечественной экономической наукой ряд новых задач; дальнейшее углубленное исследование многих из них по-прежнему актуально. В частности, в условиях рынка изменился ряд существенных акцентов в понимании целей деятельности хозяйствующих субъектов, роли государства в управлении экономикой и, как следствие, в понимании и исследовании эффективности. В условиях рыночной экономики задача оптимизации деятельности отдельного хозяйствующего субъекта уже на стадии постановки непосредственно связана с оценкой его положения относительно других фирм на данном рынке, в регионе, отрасли. Помимо целей самооценки, такие сведения являются основой принятия решений инвесторами, а также регулирующими органами (государством) для выбора направленности и степени управляющих воздействий на хозяйствующие субъекты с целью обеспечения общественных интересов. Такой сравнительный анализ важен и для определения положения российских предприятий в мировой экономической системе, в настоящее время явно не соответствующее их природному и интеллектуальному потенциалу.

Применительно к деятельности банков, банковских систем вопросы оценки и управления эффективностью имеют особое значение. В комплексе с задачей обеспечения устойчивости и надежности они составляют ключевой, определяющий, подлежащий постоянному мониторингу аспект функционирования отдельных банков и банковского сектора в целом, являются основой при разработке нормативов и осуществлении надзорной деятельности Центральным Банком. Сравнительная оценка эффективности и устойчивости отдельных банков представляет очевидный интерес для их клиентов

В отечественной экономической науке и практике экономического анализа разработаны и успешно применяются методы оценки эффективности деятельности предприятий и организаций, основанные на использовании коэффициентов, полученных по их индивидуальным данным. Вместе с тем методология сравнительного оценивания представлена преимущественно приемами ранжирования индивидуальных эффективностей, построения интегральных показателей. Оценивание отклонений от оптимальных приемов хозяйствования и выявление причин, вызывающих эти отклонения, развиты слабо, что существенно затрудняет применение достаточно популярных в Западной Европе и США методик и сравнение отечественных данных с результатами, полученными по этим методикам. Отмеченные обстоятельства во многом объясняются и недостаточной развитостью соответствующего математического инструментария, прежде всего предназначенного для отображения в оценках эффективности межсубъектных отношений и взаимодействий. Небольшое число теоретических и практических наработок в оценивании относительной эффективности не позволяет содержательно исследовать соответствующие оптимизационные задачи, прежде всего по выбору общесистемных воздействий на отдельные хозяйствующие субъекты с целью повышения эффективности деятельности экономической системы в целом.

Стабильно и эффективно функционирующий банковский сектор - ключевой фактор интенсивного экономического роста, что особенно актуально для России. Подход к оценке эффективности банков и банковского сектора в целом, основанный на построении «границ эффективности» и определении отклонений от этих границ является достаточно распространенным в теоретических исследованиях, проводимых в Европе и США; многочисленные прикладные исследования подтверждают его практическую ценность. Методики, разработанные в рамках этого подхода, систематически применяются в теоретических и практических исследованиях банковской деятельности за рубежом и фактически не используются применительно к банковской системе Российской Федерации. Это обстоятельство существенно затрудняет сравнительный анализ деятельности отечественных и иностранных банков, а также банков, проводящих операции на мировых финансовых и фондовых рынках.

С другой стороны, выявлены и определенные проблемы практического применения указанных методик, потребность их совершенствования. В частности, выявлена необходимость «индивидуализации» оценок эффективность, связанная, прежде всего, с задачей более глубоко и точного анализа банковских рисков и оценки устойчивости как отдельных банков, так и банковских систем - проблемой, ставшей в последнее время актуальной для мирового экономического сообщества. После финансовых кризисов 1990-х годов усилиями международных регулирующих органов (Базельский комитет по банковскому надзору, Международный валютный фонд) был выработан ряд рекомендаций по совершенствованию анализа и контроля деятельности банков (документ Базель И); многие положения этих рекомендаций являются существенно новыми, прежде всего, в плане постановки задач и выбора методов оценки степени банковских рисков. К сожалению, новая кризисная ситуация реализовалась, очевидно, раньше, чем эти рекомендации смогли дать заметный эффект. Однако это не должно означать отказа от реализации предложенных мероприятий.

Ряд положений документа Базель II можно однозначно понимать как целесообразность развития аналитических методов исследования деятельности банков. Методы оценивания относительной эффективности, при наличии достаточно значимых результатов их применения, тем не менее, еще часто играют чисто иллюстративную роль, что во многом связано с определенной ограниченностью системы исходных теоретических предположений. Вместе с тем, по существу оснований данного подхода к оценке эффективности в целом, он обладает большими потенциальными возможностями для применения в анализе деятельности банковского сектора в целом и к оценке отдельных видов банковских рисков, в частности. Это побуждает обратиться к исследованию и модификации рассматриваемых методик.

Степень научной разработанности проблемы.

Теоретические основы банковской деятельности, проблемы структурно -системного развития банковского сектора, вопросы рисков и устойчивости банковской деятельности и методики ее анализа нашли свое отражение в трудах отечественных и зарубежных ученых Л. И. Абалкина, А. М. Смулова,

A. М. Тавасиева, Ю. А. Соколова, С. М. Ильясова, Э. Уткина, Н. Н. Тренева,

B. А. Кромонова, Г. Г. Фетисова, В. Т. Севрук, В. Е. Леонтьева, О. И. Лаврушина, М. Ю. Матовникова, М. А. Котлярова, А. Д. Шеремета, П. Ф. Дракера, Ф. Найта, Дж. Синки и многих других. Результаты этих исследований, развитие в работах Г. Б. Клейнера, С. А. Айвазяна, С. А. Смоляка проблем экономико-математического моделирования создали базу для построения ряда моделей, отображающих многие важные стороны деятельности банков.

Исследованиям в области теории вероятностей, в частности по предельным теоремам для независимых и слабозависимых случайных величин посвящены работы С. Н. Бернштейна, А. Н. Колмогорова, Ю. В. Прохорова, Ю. В. Линника, В. В. Петрова, И. А. Ибрагимова, Ч.С тайна; теоретическим и прикладным вопросам математической статистики - А. А. Боровкова, С. Pao и других; для весьма широкого круга практических важных задач удовлетворительно решены проблемы качественного статистического анализа эмпирических данных и созданы теоретические предпосылки для дальнейшего обобщения установленных результатов.

Идейной основой граничных методов оценивания эффективности послужили исследования X. Лейбенстайна; отдельные теоретические и прикладные вопросы построения конкретных моделей в рамках этого подхода применительно, прежде всего, к деятельности банков, освещены в работах П. Бауэра, А. Бергера, Д. Фаррелла, В. Грина, Е. Тсионаса и ряда других зарубежных ученых. В этом направлении установлен ряд принципиальных результатов теоретического характера; вместе с тем существуют значительные вариации в конкретизациях разрабатываемых моделей, характеризующиеся и достаточно широким разбросом устанавливаемых посредством этих методов оценок относительной эффективности в различных исследуемых совокупностях банков. Более глубокое обоснование выводов и повышение точности оценок, доставляемых граничными методами, остается актуальной задачей.

Оценкам эффективности деятельности экономических структур, банков, в том числе и посредством применения граничных методов, посвящены работы С. А. Айвазяна, М. Ю. Афанасьева, Г. Д. Лепехина, В. Л. Макарова, С. Р. Моисеева, Д. С. Павлюка, А. А . Пересецкого, А. Б. Поманского. В этих работах представлены оценки эффективности отечественного банковского сектора, рассмотрены некоторые теоретические аспекты собственно граничных методов, исследован ряд других вопросов, в частности, построения банковских рейтингов. Вместе с тем следует отметить, что отечественные исследования в области применения граничных методов к оценкам эффективности деятельности банков немногочисленны и относятся почти исключительно к последним пяти - семи годам. Возможные актуальные приложения - к обоснованию банковских нормативов, оценки степени банковских рисков и другие — предполагают, конечно, обобщение установленных результатов.

В настоящей работе рассмотрены возможности совершенствования ряда методик оценивания относительной эффективности и их применения к анализу деятельности отечественных банков. Рассматриваются так называемые параметрические (стохастические) методы оценки относительной эффективности. Неформально, основной задачей проведенного исследования было решение вопроса о возможности существенного ослабления предположений относительно теоретико-вероятностных свойств переменных, моделирующих факторы, обуславливающие отклонение от оптимального уровня - прибыли или затрат и, тем самым, возможности повышения степени адекватности разрабатываемых моделей, точности и обоснованности выводов, формулируемых на их основе. Приведенные результаты, относящиеся к области предельных теорем теории вероятностей, могут быть применены во многих прикладных задачах, в которых существенным этапом является оценивание неизвестных параметров распределений случайных величин. Обосновывается тезис о том, что при моделировании экономических систем, в которых существенен учет случайных факторов, как правило, нельзя игнорировать возможную зависимость в характере их проявления. Тем самым определяется проблема конкретизации выбора математических конструкций, отображающих в модели эту зависимость. В качестве одного из основных вариантов предлагается рассматривать так называемые слабо зависимые случайные величины; их применимость в ряде практически важных случаев во многом определяется упомянутыми теоретико-вероятностными результатами.

Параметрические методы, доставляющие в процессе своей реализации и аналитическое представление границы эффективности, позволяют тем самым исследовать и некоторые сопутствующие характеристики, например, эффект экономии на масштабе («Economies of Scale»). Обсуждаются модификации исходной модели, позволяющие оценивать и прогнозировать показатели рентабельности. Практически полная неизвестность в среде отечественных экономистов исследователей, и тем более - у широкой публики, методов оценки относительной эффективности, приводит к тому, что результаты их применения почти однозначно воспринимаются как мера качества и успешности той или иной деятельности. Так, даже в специальных экономических публикациях можно встретить следующие высказывания, воспринимаемые вместе с контекстом с определенной, достаточно четко выраженной эмоциональной окраской, относящейся к приводимой конкретной установленной величине эффективности. Однако само по себе то или иное значение относительной эффективности не является «хорошим» или «плохим»; точнее, низкие значения относительной эффективности есть свидетельство большой неоднородности в работе банков -если при этом модель достаточно адекватна - и наличии значительного потенциала у банковского сектора в целом, но высокая средняя эффективность, к сожалению, не означает эффективности, в данном случае, кредитных организаций в ее обычном понимании как положительного фактора. Следует перенести оценочный, эмоциональный акцент на выяснение причин, определяющих сравнительное отставание конкретного банка от более успешных. Этому должно содействовать и исследование связи относительной эффективности с другими показателями, в том числе с рентабельностью, эффектом экономии на масштабе. В конкретной и краткой форме вышесказанное можно сформулировать следующим образом:

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является теоретическое обоснование и разработка способов практической реализации основанных на принципах «стохастического граничного подхода» методов построения оценок эффективности деятельности банков, учитывающих, в том числе, индивидуальные особенности банков и их взаимодействие, и приложение этих методов в задачах оценивания устойчивости отдельных банков и банковских систем в целом. На базе предлагаемых методов предполагается реализация подцели исследования - оценить текущую эффективность деятельности банков Российской Федерации.

Последовательными этапами достижения поставленной цели исследования являются решения следующих задач:

1. Проведение сравнительного анализа «традиционного» и «граничного» подходов к оценке эффективности деятельности предприятий (фирм), а также непараметрических и параметрических граничных методов.

2. Разработка, на основе анализа исходных теоретических предпосылок параметрических граничных методов построения оценок эффективности, корректных и практически значимых вариантов модификации этих предпосылок с целью отображения в разрабатываемых на их базе конкретных моделей индивидуальных особенностей банков и их взаимодействия.

3. Обосновать целесообразность и возможность применения в разрабатываемых моделях случайных величин, не обязательно подчиненных условию независимости, включая доказательство требуемых в контексте проводимого исследования свойств рассматриваемых случайных величин.

4. Дать теоретическое обоснование и разработать способы практической реализации методов оценки параметров функций, моделирующих границу эффективности», в предлагаемой обобщенной системе исходных предположений.

5. Провести расчет оценок эффективности и других, связанных с ними характеристик для банков Российской Федерации.

Объектом исследования является банковский сектор Российской Федерации.

Предметом исследования являются методы оценки эффективности деятельности банков.

Информационная база исследования состоит из научных изданий отечественных и зарубежных авторов, информационных и аналитических источников Центрального Банка. В практических расчетах использованы открыто публикуемые данные статистической отчетности банков. Теоретическая и практическая значимость

Результаты теоретического анализа системы предпосылок стохастических граничных методов и предложенные варианты их модификации позволяют существенно расширить область корректного применения параметрических методов оценки эффективности. Проведенные расчеты эффективности и других характеристик банков Российской Федерации позволяют провести сопоставление отечественных и зарубежных банков, могут быть использованы для обоснованной корректировки нормативов Центрального банка и определения политики ЦБ по отношению к отдельным группам банков, а также для оценки степени отдельных видов банковских рисков. Эти результаты подтверждают также необходимость перехода к более общим моделям для оценки эффективности; установленные факты могут найти применение и в практической деятельности Центрального банка, как элемент обоснования проведения той или иной политики взаимоотношений с коммерческими банками.

Расчеты по изложенным методикам используют открыто публикуемые данные банковской отчетности. Это не позволяет непосредственно учесть влияние на изучаемые показатели ряда факторов, информация о которых доступна только Центральному Банку; с другой стороны, это же обстоятельство делает возможным применение рассматриваемых методов достаточно широким кругом заинтересованных лиц - как непосредственно работниками банковской сферы, так и исследователями-теоретиками, преподавателями и аспирантами. Теоретические положения и практически выводы работы могут быть использованы в соответствующих курсах подготовки бакалавров и магистров экономического профиля.

Результаты отдельных этапов проведенного исследования докладывались на 11-й Международной научно-практической конференции «Экономика, экология и общество России в 21 столетии» (2009 г., Санкт-Петербург), Региональной научно-практической конференции «Экономика регионов России в условиях глобального кризиса» (2009 г., Иваново), Международной конференции «Энергосберегающие технологии и оборудование, экологически безопасные производства» (2004 г., Иваново), V и II Вильнюсских конференциях по теории вероятностей и математической статистике (1977 и 1989 гг., Вильнюс).

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Шергин, Владимир Владимирович

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Теоретическое исследование и практические расчеты показывают, что совокупность исходных предпосылок классического метода ББА не может обеспечить достаточно адекватное отображение в модели реально существующих структурных особенностей распределения значений относительной эффективности на множестве банков. Это сдерживает, в том числе, и исследование и практическое применение ряда обобщающих показателей, характеризующих банковскую деятельность, в том числе при решении задач ее регулирования в современной экономической ситуации.

Одним из возможных путей повышения теоретической и практической значимости стохастических методов является расширение класса возможных законов распределений для совместного распределения случайных величин, включенных в модель БРА - расширения за счет законов совместных распределений зависимых случайных величин. Поэтому основными взаимосвязанными задачами (направлениями) модификации данной методики следует считать а) разработку математического описания структуры возможной зависимости между показателями эффективности отдельных банков, адекватность которого реальной экономической ситуации можно логически обосновать; б) теоретическое исследование свойств включаемых в модель зависимых случайных величин, в том числе различающихся значениями параметров распределений, и разработку на его основе алгоритмов для определения границ эффективности в предположении наличия зависимости, обеспечивающих надлежащие статистические свойства получаемых оценок параметров модели.

В работе установлен ряд новых результатов для слабо зависимых случайных величин, которые по совокупности исходных предположений и форме представления приближаются, а в отдельных случаях - совпадают с результатами, оптимальный (неулучшаемый) характер которых установлен в теории. Эти результаты позволяют определить условия для применения метода моментов и метода максимального правдоподобия - с целью оценки параметров - в различных моделях, включающих случайные величины рассмотренных типов слабой зависимости. Достаточно общий характер дополнительных предположений о рассматриваемых случайных величинах (моментные ограничения), практически совпадающих с аналогичными, сделанными для независимых величин, позволяют полгать ,что область практического применения установленных результатов будет достаточно широка. В той мере, в какой предположение о (экономической) взаимозависимости показателей, отображаемых в конкретных моделях случайными величинами, эти результаты могут быть применены и при анализе функционирования различных экономических систем.

На базе результатов, упоминаемых в предыдущем абзаце, в работе разработаны теоретические модели для построения оценок относительной эффективности прибыли и затрат, включающие предположения о возможной зависимости между случайными величинами, отображающими факторы «неэффективности», а также о различии параметров распределений этих случайных величин и определены условия, позволяющие устанавливать состоятельность и, в ряде случаев, асимптотическую нормальность оценок неизвестных параметров в этих моделях. Предложена модель расчета рентабельности затрат, включающая предположение о взаимозависимости факторов неэффективности по прибыли и затратам отдельного банка; тем самым обозначено возможное направление для теоретического сопоставления оценок относительной эффективности и показателей рентабельности.

При реализации этих моделей

- Установлено и подтверждено расчетами, что принятие для случайных величин, моделирующих отклонение от границы эффективности, дискретных законов распределения в случае независимых факторов «неэффективности» возможно, а в ряде случаев целесообразно. Дискретные законы предложены для описания распределений зависимых эффективностей, что существенно упрощает аналитическое исследование данного случая; разработаны и реализованы соответствующие алгоритмы.

- Для случая зависимых эффективиостей установлены условия, при которых суммарное по группе банков абсолютное отклонение от границы эффективности по прибыли или затратам является приближенно нормальным; показано, что предположение о возможной зависимости между эффективностями может существенно изменить (увеличить) оценку вероятности одновременного возникновения критических ситуаций в группе банков. Полученные результаты могут быть применены к оценке степени риска, связанного с потерей эффективности.

- Проведен анализ относительной эффективности российских банков по прибыли и по затратам, в том числе связи показателей эффективности с важнейшими показателями и характеристиками банков. Установлена более низкая относительная эффективность банков среднего размера по сравнению с крупнейшими и малыми. Установлено наличие отрицательной корреляции между показателями эффективности по прибыли и по затратам. Между показателями эффективности отдельных банков установлено наличие значимой положительной корреляции, выделены группы банков, с наиболее высокой предполагаемой степенью зависимости деятельности. Модельные расчеты для зависимых эффективиостей показывают, что охват более широкого круга распределений, чем распределения независимых эффективиостей, обнаруживает ряд отличий в структуре распределений значений собственно эффективиостей и других оценочных показателей, в отдельных случаях - качественного характера.

Список литературы диссертационного исследования доктор экономических наук Шергин, Владимир Владимирович, 2010 год

1. Абалкин, JL И. Ученый, педагог и общественный деятель (к 100-летию академика Т. С. Хачатурова) / JI. И. Абалкин // Вестн. Моск. ун-та. 2006. -№5.-С. 101-108.

2. Айвазян, С. А. Оценка мероприятий, направленных на управление факторами неэффективности / С. А. Айвазян, М. Ю. Афанасьев // Прикл. эконометрика. 2007, № 4. - С. 27-41.

3. Айвазян, С. А. Моделирование достижимого производственного потенциала и оценка эффективности производства на основе методологии стохастической границы: препринт / С. А. Айвазян, М. Ю. Афанасьев,

4. В. Л. Макаров. М.: ЦЭМИ РАН, 2008. - 83 с. - ISBN 978-5-8211-0466-3.

5. Аллен, Р. Математическая экономия / Р. Аллен. М.: Иностр. лит., 1963. - 456 с.

6. Амосова, Н. А. Страхование банковской деятельности в транзакционной экономике / Н. А. Амосова. М.: ЭЛИТ, 2003. 488 с .— ISBN 5-902403-24-3.

7. Андреасян, Г. С. Дистанционный анализ финансово-экономического состояния российский банков (эконометрический подход): автореф. . канд. эконом, наук / Андреасян Гайк Сережаевич. М.: 2000. - 20 с.

8. Антонов, М. В. Гомотетические производственные функции и анализ границ эффективности / Антонов М. В., Поманский А. Б., Трофимов Г. Ю. // Экономика и мат. методы. 1991. - Т. 27, № 4. С. 79-87.

9. Афанасьев, М. Ю. Модель производственного потенциала с управляемыми факторами неэффективности / М. Ю. Афанасьев // Прикл. эконометрика. -2006.-№4.-С. 74-90.

10. Банковское дело: учебник для студентов высших учебных заведений, обучающихся по экономическим специальностям / О. И. Лаврушин и др.; Финансовая акад. при Правительстве Российской Федерации. 5-е изд. - М: КНОРУС, 2007. - 766 с. - ISBN 978-5-85971-743-9.

11. Бахрамов, Ю. М. Финансовый менеджмент: учеб. пособие / Ю.М. Бахрамов, В. В. Глухов. СПб.: Изд-во «Лань», 2006 - 736 с. - ISBN 5-8114-0668-1.

12. Бездудный, М. А. Типология регионов России по уровню развития банковской деятельности / М. А. Бездудный, К. А. Кучинский, Е. С. Пастухов // Банк. дело. -2002. № И. - С. 33^12; № 12. - С. 17-21.

13. Бекетов, Н. В. Комплексный подход к оценке факторов операционного риска коммерческих банков / Н. В. Бекетов // Финансы и кредит. 2008. - № 19. -С. 10-13.

14. Бернштейн, С.Н. Собрание сочинений. Т. 4. Теория вероятностей. -Математическая статистика / С. Н. Бернштейн. М.: Наука, 1964. - 577 с.

15. Боровков, А. А. Математическая статистика. Оценка параметров. Проверка гипотез / А. А. Боровков. М.: Наука, 1984. - 472 с.

16. Бояринов, А. Риски синдицированного кредитования / А. Бояринов // Банковское дело. 2004. - № 2. - С. 16-20.

17. Бродовой, К. В. Задачи, стоящие перед системой государственного регулирования банковской деятельности в России на современном этапе / К. В. Бродовой // Финансы и кредит. 2007. - № 15. - С. 17-21.

18. Буздалин, А. В. Норматив невозможного / А. В. Буздалин // Банк. дело. -2006, №6.-С. 12-15.

19. Булинский, А. В. Скорость сходимости в центральной предельной теореме для ассоциированных величин / Булинский А. В. // Теория вероятностей и ее применение. 1995. - Т. 40, № 1. С. 165-176.

20. Вишняков, И. В. Модели и методы оценки коммерческих банков в условиях неопределенности: автореф. . д-ра эконом, наук / Вишняков Илья Владимирович. М., 2002. - 41 с.

21. Власов, В. А. Анализ ограничений риска в банковском секторе / В. А. Власов, С. В. Власов // Деньги и кредит. 2005. - № 2. - С. 48-50.

22. Выгон, Г. В. Анализ связи технологической эффективности и рыночной капитализации компаний / Г. В. Выгон, А. Б. Поманский // Экономика и мат. методы. 2000. - Т. 36, № 2. - С. 79-87.

23. Гамза, В. И. Основные элементы стратегии развития банковской системы России / В. И. Гамза // Финансы и кредит. 2004. - № 13. - С. 2-5.

24. Головань, С. В. Факторы, влияющие на эффективность российских банков / С. В. Головань // Прикл. эконометрика. 2006. - № 2. - С. 3-17.

25. Головань, С. В. Эффективность российских банков с точки зрения минимизации издержек с учетом факторов риска / С. В. Головань,

26. А. М. Карминский, А. А. Пересецкий // Экономика и мат. методы. -2008. -Т. 44, № 4. С. 28-38.

27. Голопузов, Е. Н. Математические методы ранжирования экономических показателей / Е. Н. Голопузов, А. И. Шадринцев // Экономический анализ: теория и практика. 2006. № 18. - С. 42-53.

28. Господарчук, Г. Г. О развитии российской банковской системы: проблемы малых и средних банков / Г. Г. Господарчук // Банк. дело. 2006. - № 10. -С. 8-11.

29. Готовчиков, И. Ф. Статистически оптимальная система управления коммерческим банком / И. Ф. Готовчиков // Финансы и кредит. 2002. -№ 22. - С. 33-39.

30. Готовчиков, И. Ф. Математические методы оценки рейтингов отдельных коммерческих банков и российской банковской системы в целом

31. И. Ф. Готовчиков // Финансы и кредит. 2002. - № 23. - С. 33-37.

32. Гражданинова, М. Оценка аллокативной и технологической эффективности сельскохозяйственного производства / М. Гражданинова, Ц. Лерман // Вопросы экономики. 2005. - № 6. - С. 97-108.

33. Дмитриев, М. Э. Развитие банковского сектора России: теория и методология анализа : автореф. д-ра эконом, наук / Дмитриев Михаил Эгонович.1. М., 1997.-50 с.

34. Дубова, С. Е. Развитие рискориентированных подходов в банковском надзоре / С. Е. Дубова // Финансы и кредит. 2006, № 5. - С. 8-13.

35. Егоров, В. Н. Основы экономической теории надежности производственных систем / В. Н. Егоров, Д. И. Коровин. М.: Наука, 2006. - 526 с.-КВЫ 5-02-034984-4

36. Егорова, Н. Е. Предприятия и банки: Взаимодействие, экономический анализ, моделирование: учебно-практ. пособие / Н. Е. Егорова, А. М. Смулов. М.: Дело, 2002. - 456 с. - ISBN 5-7749-0243-9.

37. Ершов, М. В. Эффективность банковской системы: актуальные аспекты / М.В. Ершов, В. М. Зубов // Деньги и кредит. 2005. - № 10. - С. 3-10.

38. Ефремов, В. С. Стратегия бизнеса: императивы 21-го века / Ефремов В. С. // Менеджмент в России и за рубежом. 2001. - № 6. - С. 3-8

39. Замковой, С. В. Анализ динамики и рисков банковской системы России / Замковой С. В. М.: Макс Пресс, 2004. - 124 с. - ISBN 5-317-00998-7.

40. Зеленский, Ю. Б. Механизмы повышения устойчивости банковской системы / Ю. Б. Зеленский, Е. А. Бирюкова // Деньги и кредит. 2006. -№7.-С. 11-20.

41. Золотарев, В. М. Современная теория суммирования независимых случайных величин / В. М. Золотарев. М.: Наука, 1986. - 415 с.1.BN 978-5-02-034984-4

42. Зражевский, В. В. О стабильности банковской системы / В. В. Зражевский // Деньги и кредит. 2007. - № 2. - С. 35-39.

43. Ибрагимов, И. А. Независимые и стационарно связанные случайные величины / И.А. Ибрагимов, Ю.В. Линник. М.: Наука, 1965. - 524 с.

44. Ибрагимов, И. А. Асимптотическая теория оценивания / И.А. Ибрагимов, Р. 3. Хасьминский. М.: Наука, 1979. - 527 с.

45. Ивахник, Д. Е. Оптимизация производственной программы предприятия в условиях рыночных отношений / Ивахник Д. Е., Григорьева В. 3. // Маркетинг в России и за рубежом. 1999. - № 1. - С. 9-12.

46. Ивлиев, С. В. Комплекс динамических моделей банковского сектора Российской Федерации: автореф. канд. эконом, наук /

47. Ивлиев Сергей Владимирович. Пермь, 2005. - 27 с.

48. Илышева, Н. Н. Финансовое моделирование и его роль в процессе прогнозирования финансовых потоков организации / Н. Н. Илышева, С. И. Крылов // Финансы и кредит. 2005. - № 2. - С. 6-10.

49. Ильясов, С. М. О сущности и основных факторах устойчивости банковской системы / С. М. Ильясов // Деньги и кредит. 2006. - № 2. - С. 45-48.

50. Карминский, А. М. Рейтинги в экономике: методология и практика / А. М. Карминский, А. Е. Петров; под ред. проф. А. М. Карминского. -М.: Финансы и статистика, 2005. -235 с. ISBN 5-279-02761-8.

51. Киселева, И. А. Система математического моделирования банковской деятельности в переходной экономике: автореф. д-ра эконом, наук / Киселева Ирина Анатольевна. М., 2000. - 49 с.

52. Клавдиенко, В. Государственное регулирование в экономике (некоторые аспекты теории и мировой опыт) / Виктор Клавдиенко // Проблемы теории и практики управления. 2005. - № 6. - С. 29-37.

53. Клейнер, В. Корпоративное управление и эффективность деятельности компаний / В. Клейнер // Вопросы экономики. 2008. - № 10. - С. 32-46.

54. Клейнер, Г. Экономико-математическое моделирование и экономическая теория / Г. Б. Клейнер // Экономика и мат. методы. 2001. - Т. 37, № 3. -С. 111-126.

55. Клейнер, Г. Б. Производственные функции: теория, методы, применение / Г. Б. Клейнер. -М.: Финансы и статистика, 1986. 238 с.

56. Клейнер, Г. Б. К вопросу обоснования гиперболического индекса технологической эффективности производства / Клейнер Г. Б., Бровер В. В. //Экономика и мат. методы.- 1995.-Т. 31,№ 1.-С. 101-124.

57. Клейнер, Г. Б. Эконометрические зависимости: принципы и методы построения / Г. Б. Клейнер, С. А. Смоляк. М.: Наука, 2003. - 102 с. ISBN 5-02-032790-5.

58. Ключников, М. В. Методы построения моделей прогноза основных показателей деятельности коммерческих банков / М. В. Ключников // Финансы и кредит. 2004. - № 3. - С. 15-19.

59. Комиссаров, Г. П. Корпоративное управление как системный фактор оценки кредитных организаций / Г. П. Комиссаров, С. Н. Яшин // Финансы и кредит. 2006. - № 19. - С. 2-11.

60. Конюховский, П. В. Микроэкономическое моделирование банковской деятельности / П. В. Конюховский. СПб и др.: Питер: Питер бук, 2001. - 219 с. - ISBN 5-318-00289-7

61. Коровин, Д. И. Математические методы управления экономической надежностью производственных систем: автореф. д-ра эконом, наук / Коровин Дмитрий Игоревич. Иваново, 2006. - 32 с.

62. Косачев, Ю. В. Экономико-математические модели финансово-промышленных структур / Ю. В. Косачев. М.: Логос, 2004. - 248 с. -ISBN 5-94010-282-4.

63. Котляров, М. А. Совершенствование механизма выявления проблемных кредитных организаций Банком России / М. А. Котляров // Финансы и кредит. 2004. - № 25. - С. 2-4.

64. Кошелюк, Ю. М. Исследование эффективности функционирования крупнейших российских банков в период 2004—2005 гг. /

65. Кошелюк Юрий Мирославович // Экономика и финансы. 2007. - № 13. -С. 36-42.

66. Крамер, Г. Математические методы статистики / Гаральд Крамер. М.: Мир, 1975.-648 с.

67. Лаврушин, О. И. Повышение роли банков в обеспечении экономической безопасности / О. И. Лаврушин // Банк. дело. 2004. - № 9. - С. 11-15.

68. Лейбенстайн, X. Х-эффективность / X. Лейбенстайн // Теория фирмы. СПб., 1995.-С. 497-504

69. Леонтьев, В. Теоретические допущения и ненаблюдаемые факты /

70. B. Леонтьев // США: экономика, политика, идеология 1972. - № 9(33).1. C.101-104.

71. Лепехин, Г. Д. Эффективность российского банковского сектора

72. Г. Д. Лепехин, С. Р. Моисеев // Банк. дело. 2007. -№ 6. - С. 22-27.

73. Лоэв, М. Теория вероятностей / М. Лоэв. М.: Иностр. лит., 1962. - 719 с.

74. Львов, Д. С. Эффективное управление техническим развитием / Д. С. Львов. -М.: Экономика, 1990. 255 с. - ISBN 5-282-00997-8.

75. Малкина, М. Ю. Анализ институтов регулирования банковской системы Российской Федерации / М. Ю. Малкина, А. Ю. Иванова // Финансы и кредит. 2008, № 37. - С. 2-12.

76. Мариев, О. С. Моделирование взаимосвязей эффективности и устойчивости российского банковского сектора: науч. докл.: препринт

77. О.С. Мариев, Д.Ю. Еремин, Я.М. Решетова; РАН, Урал, отд-ние, Ин-т экономики. Екатеринбург, 2006. - 58 с.

78. Матеров, И. С. К проблеме полной идентификации модели стохастических границ производства / Матеров И. С. // Экономика и мат. методы. — 1981. — Т. 17,№4.-С. 784-788.

79. Матовников, М. Ю. Управление банковской системой в условиях макроэкономической нестабильности : автореф. канд. эконом, наук /Матовников Михаил Юрьевич. СПб., 2000. - 15 с.

80. Матовников, М. Ю. Как уполномочивать рейтинговые агентства для оценки кредитоспособности банков? / М. Ю. Матовников // Деньги и кредит. -2008.-№ 12.-С. 26-33.

81. Маякина, М. А. Новые подходы к управлению банковскими рисками /

82. М. А. Маякина // Деньги и кредит. 2006. - № 1. - С. 39-46. .

83. Медведев, Н. Н. Объединение банков: оценка экономической эффективности / Н. Н. Медведев, О. В. Михалев // Деньги и кредит. 2004. - № 4. - С. 44-46.

84. Мехряков, В. Д. Стратегия развития банковского сектора: есть ли место средним и малым банкам? / В. Д. Мехряков // Банк. дело. 2004. - № 4. -С. 8-11.

85. Митрохин, В. В. Диагностика и мониторинг устойчивости банковской системы / В. В. Митрохин // Деньги и кредит. 2005. - № 11. - С. 23-27.

86. Михайлов, А. Г. Коммерческие банки: методы оценки надежности. / А. Г. Михайлов // Банковское дело. 1998. - № 1. - С. 28-30.

87. Невзоров, В. Б. О распределении максимальной суммы независимых слагаемых / В. Б. Невзоров // Доклады АН СССР. 1973. - Т. 208, № 1. -С. 43-45.

88. Нормативные и стохастические методы измерения и контроля эффективности работы фирмы и предприятия / Данилин В. И. и др. // Экономика и мат. методы. 1982. - Т. 18, № 1. - С. 86-93.

89. Оленев, Н. И. О необходимости дифференциации пруденциальных норм и рейтинговых оценок для финансовых институтов реальной экономики / Николай Оленев, Александр Карминский, Валентина Астрелина // Рынок ценных бумаг 1999. - № 20. - С. 52-56.

90. Павлюк, Д. В. Модель эффективности деятельности российских банков / Д. В. Павлюк // Прикл. эконометрика. 2006. - № 3. - С. 3-8.

91. Парфенова, В. Е. Моделирование и использование в управлении структурных измерителей конечной результативности хозяйственной деятельности:автореф.д-ра эконом, наук / Парфенова Валентина Евгеньевна; С.-Петерб.гос. ун-т. СПб., 2000. - 30 с.

92. Пересецкий, А. А. Моделирование рейтингов российских банков

93. А. А. Пересецкий, А. М. Карминский, А. Г. О: ван Сует // Экономика и мат. методы. 2004. - Т. 40, № 4. - С. 10-25.

94. Пересецкий, А. А. Методы оценки вероятности дефолта банков /

95. А. А. Пересецкий // Экономика и мат. методы. 2007. - Т. 43, № 3. - С. 37-62.

96. Петров, А. Ю. Экономический анализ деятельности коммерческого банка : автореф. д-ра эконом, наук / Петров Алексей Юрьевич ; Моск. гос. ун-т им. М. В. Ломоносова. М., 2001.-34 с.

97. Петров, А. Ю. Комплексный анализ финансовой деятельности банка / А. Ю. Петров, В. И. Петрова. М.: Финансы и статистика, 2007. - 559 с. КВЫ 978-5-279-03196-2.

98. Петров, В. В. Суммы независимых случайных величин / В. В. Петров. -М.: Наука, 1972.-414 с.

99. Плисецкий, Д. Система мониторинга финансового сектора экономики / Д. Плисецкий // Банковское дело. 2004. - № 9. - С. 6-10.

100. Полищук, А. И. Основные типы банковских рисков / А. И. Полищук // Финансы и кредит. 2008. - № 25. - С. 20-31.

101. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных / С. А. Айвазян и др.. М.: Финансы и статистика, 1983. - 471с.

102. Пурлик, В. М. Сравнительный анализ моделей корпоративного управления и российская практика / В. М. Пурлик // Экономический анализ: теория и практика. 2005. - № 2. - С. 20-27.

103. Путиловский, В. А. Анализ банковской системы методом сегментации / В. А. Путиловский // Банк. дело. 2006. - № 11. - С. 16-22.|

104. Раяцкас, Р. JI. Проблемы определения социально-экономической эффективности производства / Раяцкас Р. JL, Чяканавичус JI. П. // Экономика и мат. методы. 1983. - Т. 19, № 6. - С. 1091-1099.

105. Русанов, Ю. Ю. Индикаторы мониторинга рисков в банковском менеджменте / Ю. Ю. Русанов // Банк. дело. 2004. - № 1. - С. 32-37.

106. Русанов, Ю. Ю. Параметры качества менеджмента в системах управления банковскими рисками / Ю. Ю. Русанов, Л. В. Погорелов // Финансы и кредит. 2007. - № 27. - С. 2-6.

107. Рыбин, Е. В. Пути повышения конкурентоспособности российских банков / Е. В. Рыбин. М.: Финансы и статистика, 2008. - 208 с.- ISBN 978-5-279-03307-2.

108. Рыжкова, И. Н. Рейтинговая оценка устойчивости коммерческого банка как объективный показатель оценки качества управления кредитной организацией в условиях кризиса / И. Н. Рыжкова // Финансовый менеджмент. 2009. - № 3. - С. 95-102.

109. Рыкова, И. Н. Проблемы оценки финансовой эффективности и конкурентоспособности филиалов кредитных организаций / И. Н. Рыкова, А. А. Чернышев // Финансы и кредит. 2007. - № 35. - С. 8-15.

110. Сазонов, В. В. К оценке скорости сходимости в многомерной центральной предельной теореме / В. В. Сазонов // Теория вероятностей и ее применение.- 1967. -Т. 12, вып. 1. С. 82-95.

111. Сазыкин, Б. В. Управление операционным риском в коммерческом банке / Б. В. Сазыкин. М.: Вершина, 2008. - 266 с. - ISBN 978-5-9626-0411-4.

112. Севрук, В. Т. Риски финансового сектора Российской Федерации: практ. пособие / В. Т. Севрук. М.: Финстатинформ, 2001. - 175 с.-ISBN 5-7866-0154-4.

113. Сенатов, В. В. Центральная предельная теорема: Точность аппроксимации и асимптотические разложения / В. В. Сенатов. М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2009. - 352 с. - ISBN 978-5-397-00011-6.

114. Симановский, А. Ю. Базельские принципы эффективности надзора, издание второе (вторая часть) / А. Ю. Симановский // Деньги и кредит. 2007. -№2.- С. 11-22.

115. Слепов, В. А. Оценка экономической эффективности системы управления корпоративными финансами / В. А. Слепов, М. И. Богатырев // Финансы и кредит. 2007. - № 37. - С. 30-34.

116. Смоляк, С. А. Оценка эффективности инвестиционных проектов в условиях риска и неопределенности / С. А. Смоляк. М.: ЦЭМИ, 2001. -142 с. -ISBN 5-8211-0142-5.

117. Смулов, А. М.Иромышлепные и банковские фирмы: взаимодействие и разрешение кризисных ситуаций / А. М. Смулов. М.: Финансы и статистика, 2003. - 494 с. - ISBN 5-279-02679-4.

118. Соколов, В. Н. Модели оценки производственных предприятий: автореф. д-ра эконом, наук / Соколов Валентин Николаевич. СПб., 1998. - 36 с.

119. Соколов, Ю. А. Банковская система: к вопросу о регулировании /

120. Ю. А. Соколов, М. К. Беляев // Деньги и кредит. 2007. - № 6. - С. 3-7.

121. Спицын, С. Ф. О принципах регулирования межбанковского рынкав условиях нестабильности / С. Ф. Спицын, О. В. Луданов // Деньги и кредит. 2008. - № 6. - С. 42^7.

122. Справочник по специальным функциям с формулами, графиками и математическими таблицами / под ред. М. Абрамовича и И. Стиган; пер. с англ. М.: Наука, 1979. - 831 с.

123. Стереотипы поведения российских банков / Ф. Т. Алескеров и др. // Банк, дело. 2008. - № 7. - С. 44-50.

124. Сунклодас, И. Оценка скорости сходимости в центральной предельной теореме для слабо зависимых случайных полей / И. Сунклодас // Литовский мат. сб. 1986. - Т. 26. - С. 541-549.

125. Сухов, М. И. Капитализация кредитных организаций и эффективность банковской деятельности / М. И. Сухов // Деньги и кредит. 2006. -№7.-С. 3-5.

126. Тен, В. В. Методология анализа безубыточности коммерческого банка / В. В. Тен // Банк. дело. 2006. - № 4. - С. 34-37.

127. Тен, В. В. Моделирование финансовой устойчивости банка / В. В. Тен. -М.: Финансы и статистика, 2006. 238 с. - ISBN 5-279-03166-6.

128. Тен, В. В. Управление рисками банковской деятельности / В. В. Тен,

129. Б. И. Герасимов, А. В. Тен. М.: «Машиностроение-1», 2003. - 120 с. -ISBN 5-94275-072-6.

130. Тен, В. В. Управление активами банка на основе оптимизационных методов / В. В. Тен, Б. И. Герасимов, А. В. Докукин. М.: Машиностроение, 2000. -84 с. - ISBN 5-8265-0124-3.

131. Тихомиров, А. Н. О скорости сходимости в центральной предельной теореме для слабо зависимых случайных величин. / Тихомиров А. Н. // Теория вероятностей и ее применение. 1980. - Т. 25, № 4. - С. 800-818.

132. Толчин, К. В. Об оценке эффективности деятельности банков / К. В. Толчин // Деньги и кредит. 2007. - № 9. - С. 58-62.

133. Трифилова, А. А. Рейтинговая оценка состояния менеджмента коммерческого банка с помощью относительных показателей /

134. А. А. Трифилова, В. И. Зеленов, А. М. Насонов // Финансы и кредит. -2009.-№4.-С. 2-7.

135. Уразова, С. А. Устойчивость банковской системы: сущность и механизмы воздействия / С. А. Уразова // Деньги и кредит. 2007. - № 8. - С. 30-34.

136. Утев, С. А. О центрально предельной теореме для схем серий случайных величин с ф-перемешиванием / Утев С. А. // Теория вероятностей и ее применение. 1990. - Т. 35, вып. 1. — С. 110-117.

137. Ушвицкий, JI. И. К вопросу совершенствования методики оценки достаточности собственных средств (капитала) коммерческого банка. /

138. JI. И. Ушвицкий, А. В. Малеева , В. В. Мануйленко // Финансы и кредит. -2008. -№1. С. 2-8.

139. Федоров, Ю. В. Повышение надежности муниципального банка как результат оптимального распределения ресурсов / Ю. В. Федоров // Финансы и кредит. 2005. - № 8(176). - С. 19-24.

140. Фетисов, Г. Г. Устойчивость банковской системы и методология ее оценки /Г. Г. Фетисов. -М.: Экономика, 2003. 393 с. -ISBN 5-282-02310-5.

141. Фетисов, Г. Г. Устойчивость коммерческого банка и рейтинговые системы ее оценки / Г. Г. Фетисов. М.: Финансы и статистика, 1999. - 168 с. -ISBN 5-279-02220-4.

142. Хачатуров, Т. С. Избранные произведения в 2 томах. Т. 1. Экономика природопользования. Эффективность капитальных вложений /

143. Т. С. Хачатуров. М.: Экономика, 1996. - 640 с. - ISBN 5-87113-040-2.

144. Хованов, Н. В. Математические модели риска и неопределенности /

145. Н. В. Хованов; С.-Петерб. гос. ун-т. СПб.: Изд-во СПбГУ, 1998. - 201 с. -ISBN 5-288-02065-5.

146. Центральный Банк Российской Федерации. Инструкция от 16 января 2004 г. № 110-И Об обязательных нормативов банков.

147. Центральный Банк Российской Федерации. Письмо от 23 июня 2004 г. № 70-Т О типичных банковских рисках.

148. Центральный Банк Российской Федерации. Положение от 20 марта 2006 г. № 283-П О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери.

149. Центральный Банк Российской Федерации. Указание от 31 марта 2000 г. № 766-У О критериях определения финансового состояния кредитных организаций.

150. Цивадзе, Г. А. Методы оценки относительной эффективности деятельности предприятий / Г. А. Цивадзе, В. В. Шергин; под ред. проф. В. А. Зайцева; Иваново: ГОУ ВПО Иван. гос. химико-технол. ун-т, 2005. 60 с.-ISBN 5-9616-0138-2.

151. Цисарь, И. Ф. Модели к обоснованию нормативов регулирования банков / И. Ф. Цисарь // Банк. дело. 2008. - № 7. - С. 56-58:

152. Чумаков, П. Рейтинг Кромонова виртуальная реальность / Петр Чумаков // Рынок ценных бумаг - 1999. - № 20. - С. 57-60.

153. Шергин, В. В. О возможности дифференцированного подхода к оценке эффективности деятельности банков / В. В. Шергин // Вестн. ИНЖЭКОНА, Сер. Экономика. 2009. -№ 1 (28), С. 154-158. - ISSN 1995-4514.

154. Шергин, В. В. О глобальной форме центральной предельной теореме для конечно-зависимых случайных величин / В. В. Шергин // Кольца и модули. Предельные теоремы теории вероятностей. Вып. 2. JL: Изд-во Ленингр. ун-та, 1989.-С. 204-210.

155. Шергин, В. В. О глобальной форме центральной предельной теоремы для m-зависимых случайных величин // Теория вероятностей и мат. статистика. 1983. - Вып. 29. - С. 122-128.

156. С. 233-235. ISBN 5-230-01580-2.

157. Шергин, В. В. О «методе границ» оценки эффективности деятельности банков / В. В. Шергин//Экономика, экология и общество России в 21-м столетии. Сб. науч. тр/ 11-й Междунар. науч.-практич. конф. Ч. 3. — Изд-во Политехи, ун-та. СПб., 2009. - С. 174.

158. Шергин, В. В. О применении методов математической статистики в экономико-математических моделях / Шергин В. В., Зайцев В. А. //

159. Проблемы экономики, финансов и управления производством:сб. науч. тр. / Иван. гос. химико-технол. ун-т. Иваново, 2001. -Седьмойвыпуск. С. 232-234. - ISBN 5-230-01540-3.

160. Шергин, В. В. О скорости сходимости в центральной предельной теореме для m-зависимых случайных величин / В. В. Шергин // Теория вероятностей и ее применения. 1979. - № 4. - С. 781-794.

161. Шергин, В.В. О стохастических граничных методах оценки эффективности в банковском секторе / Шергин В.В.// Аудит и финансовый анализ. -2009. -№4.-С. 302-306.

162. Шергин, В. В. О центральной предельной теореме для конечно-зависимых случайных величин / В. В. Шергин // Теория случайных процессов. 1988. -ВьшЛб.-С. 93-97.

163. Шергин, В. В. Об оценках эффективности в банковском секторе / В. В. Шергин // Известия РГГТУ им. А. И. Герцена. 2009. - № 114. - С. 77-84.

164. Шергин, В. В. Оценка остаточного члена в центральной предельной теореме для m-зависимых случайных величин / В. В. Шергин // Литовский мат. сб. -1977. Т. 16, № 4. - С. 245-250.

165. Шергин, В. В. Оценка скорости сходимости в центральной предельной теореме для m-зависимых случайных величин / В. В. Шергин // Вестн. Ленингр. ун-та. 1977. - № 7. - С. 159-160.

166. Шергин, В. В. Оценка скорости сходимости в предельных теоремах для m-зависимых случайных величин / В. В. Шергин // П Вильнюсская конф. по теории вероятностей и мат. статистике: сб. тез. докл. Вильнюс, 1977. -С. 152.

167. Шергин, В. В. Оценьси относительной эффективности банков

168. В. В. Шергин // Экономика регионов России в условиях глобального ■ кризиса: материалы регион, науч.-практ. конф. / Иваново: ГОУ ВПО Иван, гос. химико-технол. ун-т, 2009. С. 130-131.-ISBN 978-5-9616-0306-4.

169. С. 67-70. ISBN 978-5-9616-0307-1.

170. Шергин, В. В. Рентабельность и относительная эффективность / В. В. Шергин // Финансы и кредит. 2009. - № 31. - С. 31-34.

171. Шергин, В. В. Стохастические граничные методы оценки эффективности деятельности банков /В. В. Шергин//Экономика и управление- 2009.— № 8(46). С. 65-68.

172. Шергин, В. В. Стохастические граничные методы оценки экономической эффективности: монография / В. В. Шергин; под ред. проф. В. А. Зайцева // Иваново: ГОУ ВПО Иван. гос. химико-технол. ун-т, 2009. 146 с.-ISBN 978-5-9616-0315-4.

173. Шергин, В. В. Эконометрическая оценка эффективности банковских систем / В. В. Шергин // Вестн. ИНЖЭКОНА, Сер. Экономика. 2007, №5 (18).-С. 180-183.-ISSN 1995-4514.

174. Шергин, В. В. Эффект экономии на масштабе в отечественных банках

175. В. В. Шергин // Вестн. ИНЖЭКОНА, Сер. Экономика. 2009. - № 3 (30). -С. 175-179.-ISSN 1995-4514.

176. Шеремет, А. Д. Финансовый анализ в коммерческом банке /

177. А. Д. Шеремет, Г. Н. Щербакова. М.: Финансы и статистика, 2001- 256 с.- ISBN 5-279-02226-8-01.

178. Ширяев, А. Н. Основы статистической финансовой математики. Том 1. Факты. Модели / А. Н. Ширяев. М.: ФАЗИС, 1998. -512с.1.BN 5-7036-0043-Х.

179. Щербакова, Г. Н. Анализ и оценка банковской деятельности (на основе отчетности, составляемой по российским и международным стандартам) / Галина Щербакова. М.: Вершина, 2007. - 464 с. - ISBN 978-5-9626-0385-8.

180. Экономическая эффективность хозяйственных мероприятий /

181. Н. П. Федоренко и др. // Экономика и мат. методы. 1983. - Т. 19, вып. 6.- С. 1069-1080.

182. Яшин, С. Н. Сравнительная оценка совокупного экономико-организационного эффекта функционирования предприятий / С. Н. Яшин, Е. Н. Пузов // Деньги и кредит. 2005. - № 9. - С. 41^7.

183. Ahn, S. C. Stochastic frontier models with multiple time-varying individual effects / Seung C. Ahn, Young H. Lee, Peter Schmidt // Journal of Productivity Analysis. 2007. - V. 27. - P. 1-12.

184. Aigner, D. Formulation and estimation of stochastic frontier production function models / Dennis J. Aigner, C. A. Knox Lovell, Peter Schmidt // Journal of Econometrics. 1977. -V. 6. - P. 21-37.

185. Akhigbe, A. Profit Efficiency Sources and Differences Among Small And Large U.S. Commercial Banks / Aigbe Akhigbe and James McNulty // Journal of Economics and Finance. V. 29, No 3. - P. 289-299.

186. Allen, L. Operational Efficiency in Banking: An International Comparison / L. Allen, Aran Rai // Journal of Banking and Finance. 1996. - V. 20. -P. 655-672.

187. Altunbas, Y. Bank Ownership and Efficiency / Yener Altunbas, Lynne Evans, Philip Molyneux // Journal of Money, Credit, and Banking. 2001. - V. 33, No. 4. - P. 926-954.

188. Altunbas, Y. Economies of scale and scope in European banking / Yener Altunbas and Phil Molyneux // Applied Financial Economics. 1996.-V. 6. P. 367-375. .

189. Altunbas, Y. Examining the Relationships between Capital, Risk and Efficiency in European Banking / Yener Altunbas, Santiago Carbo, Edward P. M. Gardener and Philip Molyneux // European Financial Management. 2007. - V. 13, No. 1. - P. 49-70.

190. Andrews, D. W. K. An introduction to econometric applications of empirical process theory for dependent random variables / Donald W. K. Andrews // Econometric Reviews. 1993. - V. 12. - P. 183-216.

191. Atkinson, S. E. Estimation of output and input technical efficiency using a flexible functional form and panel data / Scott E. Atkinson, Christopher Cornwell // International economic review. 1994. - V. 35, No 1. -P. 245-255.

192. Baek, H. Y. Executive Compensation and Corporate Production Efficiency: A Stochastic Frontier Approach / H. Young Baek, José A. Pagân // Quarterly Journal of Business & Economics. V. 41, No. 1-2. - P. 27-41

193. Banker, R. D., Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis / Rajiv D. Banker, A. Charnes, W. W. Cooper

194. Management Science. 1984. - V. 30. - P. 1078-1092.

195. Battese, G. E. A Model for Technical Inefficiency Effects in a Stochastic Frontier. Production Function for Panel Data / G. E. Battese and T. J. Coelli // Empirical Economics. 1995 - V. 20. - P. 325-332.

196. Battese, G. E. A Stochastic Frontier Production Function with Flexible Risk Properties / George E. Battese, A. N. Rambaldi, Guang Hua Wan // Journal of Productivity Analysis. 1997. - V. 8. - P. 269-280.

197. Battese, G. E. Efficience of labor use in the Svedish banking industry: a stochastic frontier approach / George E. Batesse, Almas Heshmati, Lennart Hjalmarsson // Empirical Economics. 2000. - V. 25. - P. 623-640.

198. Battese, G. E., Frontier production functions, technical efficiency and panel data with application to paddy farmers in India/ G. E. Battese, T. J. Coelli // Journal of Productivity Analysis. 1992. - V. 3. - P. 153-169.

199. Battese, G. E. Prediction of firm level technical inefficiencies with a generalized frontier production function and panel data / George E. Batesse, Tim J. Coelli // Journal of Econometrics. -1988. V 38. - P. 387-399.

200. Battese, G. E. Technology Gap. Efficiency and a Stochastic Metafrontier Function / G. E. Battese, D. S. P. Rao // International Journal of Business and Economics. -2002.-V. 2.-P. 1-7.

201. Bauer, P. Consistency Conditions for Regulatory Analysis of Financial Institutions: A Comparison of Frontier Efficiency Methods / P. Bauer, A. Berger, G. Ferrier, D. Humphrey // Journal of Economics and Business. 1997.1. No 50.-P. 85-114.

202. Bauer, P. W. Recent developments in the econometric estimation of frontiers / Paul W. Bauer // Journal of Econometrics. 1990. - V 46. - P. 39-56.

203. Beckers, D. A tractable likelihood function for the normal-gamma stochastic frontier model / D. Beckers, C. Hammond // Economics Letters. 1987. -№24.-P. 33-38.

204. Beitel, P. Explaining M&A success in European Banks / Patrick Beitel,

205. Dirk Schiereck, Mark Wahrenburg // European Financial Management. 2004. -V10.-P. 109-139.

206. Benston, G. I. Scale economies in banking / George J. Benston, G. A. Hanweck, David B. Humphrey // Journal of Money, Credit and Banking. 1982. - V. 14. -p. 435-546.

207. Berg, S. A. Banking Efficiency in the Nordic countries / Sigbjorn Atle Berg, FinnR. F0rsund, Lennart Hjalmarsson, M. Suominen //Journal of Banking and Finance.-1993.-V. 17.-P. 371-388.

208. Berger, A.N. Bank efficiency derived from the profit function. / Allen N. Berger, D.Hancock, DavidB.Humphrey // Journal of Banking and Finance.- 1993. -V. 17.-P. 317-347.

209. Berger, A. "Distribution-Free" Estimates of Efficiency in the U.S. Banking Industry and Tests of the Standard Distributional Assumptions

210. Allen N. Berger // Journal of Productivity Analysis. 1993. - V.4. -P. 261-292.

211. Berger, A. Do consumers pay for one-stop banking? Evidence from alternative revenue function / Allen N. Berger, David B. Humphrey, Lawrence B. Pulley // Journal of Banking and Finance. 1996. - V. 20. - P. 1601-1621.

212. Berger, A. Efficiency of Financial Institutions: International Survey and Directions for Future Research / A. Berger, D. Humphrey // European Journal of Operational Research. 1997. - № 98. - P. 175-212.

213. Berger, A. Inside the Black Box: What Explains Differences in the Efficiencies of Financial Institutions? / Allen N. Berger, Loretta J. Mester // Journal of Banking and Finance. 1997. -V. 21. - P. 895-947.

214. Berger, A. The Dominance of Inefficiencies over Scale and Product Mix Economies in Banking / A. Berger, D. Humphrey // Journal of Monetary Economics. 1991. -№28. -P. 117-148.

215. Berger, A. The Efficiency of Bank Branches / A. Berger, J. Leusner, J. Mingo // Journal of Monetary Economics. 1997. - № 40. - P. 141-162.

216. Berger, A.N. The efficiency of financial institutions: A review and preview of research past, present, and future / / Allen N. Berger, W. C. Hunter, S. G. Timme // Journal of Banking and Finance. 1993. - V. 17. - P. 221-249.

217. Berk, K. N. The. central .limit, theorem for m-dependent random .variables .with unbounded m / K. N. Berk // Annals of Probability. 1978. - V. 1. - P. 245-253.

218. Bhattachaiyya, A. The impact of liberalization on the productive efficiency of Indian commercial banks / Arunava Bhattacharyya, C. A. Knox Lovell, Pankaj Sahay // European Journal of Operational Research. 1997. - V. 98. -P. 332-345

219. Blundell, R. Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models IR. Blundell, S. Bond // Journal of Econometrics. 1998. - V. 87.-P. 115-143.

220. Bos, J. W. B. Is there a single frontier in a single European banking market? / Jaap W. B. Bos and Heiko Schmiedel // Working Paper series / European Central Bank 2006. - No 701. - 34 p.

221. Bos, J. W. В. Large Bank Efficiency in Europe and the United States: Are There Economic Motivations for Geographic Expansion in Financial Services? / Bos J. W. B. and J. W. Kolari // Journal of Business. -2005. V. 78, No 4. -P. 1555-1592.

222. Bossone, B. In Finance, Size Matters: The "Systemic Scale Economies" Hypothesis / Biagio Bossone and Jong-Kun Lee // International Monetary Fund: IMF Staff Papers. 2004. - V. 51, No. 1. - P. 19-46.

223. Caner S. Efficiency of the Banking Sector in the Russian Federation with International Comparison / S. Caner, V. Kontorovich // Эконом, журн. высш. шк. экономики. 2004. - Т. 8, № 3. - С. 357-375.

224. Casu, В. A comparative study of efficiency in European banking / Barbara Casu and Philip Molyneux // Applied Economics. 2003. - V. 35. -P. 1865-1876.

225. Casu, B. Productivity Change in European Banking: A Comparison of Parametric and Non-Parametric Approaches / Barbara Casu, Claudia Girardone,

226. Philip Molyneux // Journal of Banking and Finance. 2004. - V. 28.

227. Charnes, A. Measuring the efficiency of decision making units / .Abraham Charnes,:William.Wager Cooper,.Edwardo L. Rhodes.//.European

228. Journal of Operational Research. 1978. - V. 2. - P. 429-444.

229. Chen, L. H. Y. Two central limit problems for dependent random variables / Chen Louis H. Y. //Zeitrshrift fur Wahrsheinlichkeitstheorie und vervandte Gebiete. 1978. - B. 43. - S. 223-243.

230. Cherchye, L. Nonparametric Efficiency Estimation In Stochastic Environments / Laurens Cherchye, Timo Kuosmanen, Thierry Post // Erasmus Research Institute of Management. 2001. - No. ERS-2001-26-F&A. - 22 p.

231. Christopoulos, D. K. Banking Economic Efficiency in the Deregulation Period: Results From Heteroscedastic Stochastic Frontier Models / Dimitris K. Christopoulos, Efthymios G. Tsionas // The Manchester School. -2001. V. 69, No. 6 - P. 656-676.

232. Clark, J. A. X-Efficiency in Banking: Looking beyond the Balance Sheet / Jeffrey A. Clark, Thomas F. Siems // Journal of Money, Credit, and Banking. -2002. V. 34, No.4. - P. 989-1013.

233. Coelli, T. Estimator and Hypothesis Tests for a Stochastic Frontier Function: A Monte Carlo Analysis / Tim Coelli // Journal of Productivity Analysis. 1995. -V. 6, № 3 - P. 247-268.

234. Confidence Bounds for Discounted Loss Reserves / Tom Hoedemakers h ^p. // Insurance: Mathematics and Economics. 2003. - V. 33, No. 2. - P. 297-316.

235. Cooper, J. C. B. Economies of scale in the UK building society industry / J. C. B Cooper// Investment Analysis. 1980. -V. 55. - P. 31-36.

236. Cornwell, C. Production frontiers with cross-sectional and time-series variation in efficiency levels / Christopher Cornwell, Robin C. Sickles // Econometrics. -1990.-V. 46.-P. 185-200.

237. Cuesta, R. A. Mergers and technical efficiency in Spanish savings banks:a stochastic distance function approach / Rafael A. Cuesta, Luis Orea // Journal of Banking and Finance. 2002. - V. 26 - P. 2231-2247.

238. DeYoung, R. The performance of de novo commercial banks: a profit efficiency . approachXRobert DeYoung, Iftekhar Hasan // Journal.of-Banking andFinance.1998.-V.22.-P. 565-587.

239. Dietsch, M. Economies of Scale and Scope in French Commercial Banking Industry / Michel Dietsch // Journal of Productivity Analysis. -1993.-V. 4.-P. 35-50

240. Drake, L. Productive and Allocative Inefficiencies in U.K. Building Societies: A Comparison of Non-Parametric and Stochastic Frontier Techniques / L. Drake, T. Weyman-Jones // The Manchester School, LXIV. 1996 - №1. - P. 22-37.

241. Edgeworth, F. The Mathematical Theory of Banking / F. Edgeworth // Journal of the Royal Statistical Society. 1988. - V. 51. - P. 113-127.

242. Erickson, R. V. Lrbound for asymptotic normality of m-dependent sums using Stein's technique / R. V. Erickson // Annals of Probability. 1974. - V. 2, № 3. -P. 522-529.

243. Erickson, R. V. Truncation of dependent summands / Erickson. V. // Теория вероятностей и ее применение. 1975. - Т. 20, вып. 4. - С. 892-900.

244. Fare, R. Measuring technical efficiency in production / Rolf Fare,

245. C. A. Knox Lovell // Journal of Economic Theory. 1978. - V. 19 - P. 150-162.

246. Farrell, M. J. The Measurement of Productive Efficiency / M. J. Farrell // Journal of the Royal Statistical Society, Ser. A. General. 1957. - V. 120, No.3^ P. 253-281. . . .

247. F0rsund, F. R. A Survey of Frontier Production Functions and of then-Relationship to Efficiency Measurement / Finn R. F0rsund, C. A. Knox Lovell, Peter Schmidt // Journal of Econometrics. 1980 - V. 13. - P. 5-25.

248. Gagnepain, P. Stochastic Frontiers and Asymmetric Information Models / Philippe Gagnepain, Marc Ivaldi // Journal of Productivity Analysis. 2002. -V. 18.-P. 145-159.

249. Giannakas, K. On the choice of functional form in stochastic frontier modeling / Konstantinos Giannakas, Kien C. Tran, Vangelis Tzouvelekas // Empirical Economics. 2003. - V. 28. - P. 75-100.

250. Gilbert, R.A. Effects of deregulation on the productivity of Korean Banks / R.A. Gilbert, P.W. Wilson // Journal of Economics and Business.1998.-V. 50.-P. 133-155.

251. Gong, B. Finite Sample Evidence on the Performance of Stochastic Frontier Models Using Panel Data/ Byeong-ho Gong, Robin C. Sickles // Journal of Productivity Analysis. 1989. - V. 1, № 3. - P. 229-261.

252. Greene, W. A Gamma-Distributed Stochastic Frontier Model / William Greene // Journal of Econometrics. 1990. - V. 46. - P. 141-163.

253. Greene, W. Fixed and Random Effects in Stochastic Frontier Models / William Greene // Journal of Productivity Analysis. 2005. - V. 23. - P. 7-32.

254. Greene, W. H. Simulated likelihood estimation of the normal-gamma stochastic frontier function / William H. Greene // Journal of Productivity Analysis.-2003.-V. 19.-P. 179-190.

255. Grifell-Tatjé, E. Cost and Productivity / E. Grifell-Tatjé and C. A. K. Lovell // Managerial and Decision Economics. 2000. - V. 21. - P. 19-30.

256. Grosskopf, S. Statistical Inference and Nonparametric Efficiency: A Selective Survey / S. Grosskopf // Journal of Productivity Analysis. 1996.-V. 7.-P. 161-176.

257. Guilkey, D.K. A Comparison of the Performance of Three Flexible Functional Forms / David K. Guilkey, C. A. Knox Lovell, Robin C. Sickles //.International-Economics Review. 1983. - V. 24,,№ 3.-P. 591-616.

258. Haiman, G. Etude des extrêmes d'une suite stationnaire w-dépendante avec une application relative aux accroissements du processus de Wiener / G. Haiman // Ann. Inst. Henri Poincaré. 1987. -V. 23. - № 3. - P. 425-458.

259. Heinrich, L. Non-uniform estimates, moderate and large deviations in the central limit theorem for m-dependent random variables / L. Heinrich // Math. Nachr. -1985.-B. 121. -S. 107-121.

260. Hjalmarsson, L. IDEA, DFA and SFA: A Comparison /1.nnart Hjalmarsson, Subal C. Kumbhakar, Almas Hesmati // Journal of Productivity Analysis. 1996. - V. 7, № 2/3. - P. 303-327.

261. Horrace, W. C. Confidence Statements for Efficiency Estimates from Stochastic Frontier Models / William C. Horrace and Peter Schmidt // Journal of Productivity Analysis. 1996. - V. 7. - P. 257-282.

262. Huang, C. J. An Average Derivative Estimation of Stochastic Frontiers / Cliff J. Huang, Tsu-Tan Fu // Journal of Productivity Analysis. 1999. - V. 12. -P. 45-53.

263. Huang, T.-H. Measuring scale and scope economies in multiproduct banking? A stochastic frontier cost function approach / Tai -Hsin Huang and Mei-Hui Wang // Applied Economics Letters. 2001. - V. 8. - P. 159-162.

264. Hughes, J. P. A Quality and Risk-Adjusted Cost Function for Banks: Evidence on the "Too-Big-To-Fail" Doctrine / Joseph P Hughes, Loretta J. Mester // Journal of Productivity Analysis. 1993. - V. 4. -P. 293-315.

265. Huizinda, H. P. Efficiency Effects of Bank Mergers and Acquisitions /

266. Koop, G. Posterior analysis of stochastic frontier models using Gibbs sampling / G. Koop, Mark F. J. Steel, Jacek Osiewalski // Computational Statistics. 1995. - V. 10. - P. 353-373.

267. Kopp, R. J. Moment-based estimation and testing of stochastic frontier model // Raimond J. Kopp, John Mullany // Journal of Econometric. 1996. - V. 46. -P. 165-183.

268. Kumbhakar, S. C. Production frontiers, panel data, and time-varying technical inefficiency / Subal C. Kumbhakar // Journal of Econometrics. 1990. -V. 46. -P. 201-211.

269. Kumbhakar, S. C. Scale and efficiency measurement using a semiparametric stochastic frontier model: evidence from the U.S. commercial banks / Subai C. Kumbhakar, Efthymios G. Tsionas // Empirical Economics. 2008. V. 34.-P. 585-602.

270. Kumbhakar, S. Stochastic Frontier Analysis / S. Kumbhakar, C. A. K. Lovell: Cambridge University Press. 2000. -180 p.

271. Lovell, C. A. K. Applying Efficiency Measurement Techniques to the Measurement of Productivity Change / C. A. Knox Lovell // Journal of Productivity Analysis. -1996. -V. 7. P. 329-340.

272. Maddala, G. S. Limited Dependent Variable Models Using Panel Data /

273. G. S. Maddala// Journal of human resources. 1987. - XXII, No 3. - P. 307-338.

274. Maudos, J. Cost and profit efficiency in banking: an international comparison of Europe, Japan and the USA / Joaquin Maudos, José M. Pastor / Applied Economics Letters. 2001. - V. 8. - P. 383-387.

275. McAllister,-P.H. Resolving the scale efficiency.puzzle in banking

276. P.H. McAllister, D.A. McManus // Journal of Banking and Finance. 1993. -V. 17.-P. 389-405.

277. McKillop, D. G. The composite cost function and efficiency in giant Japanese banks / Donald G. Mckillop, J. Colin Glass, Yukio Morikawa // Journal of Banking and Finance. 1996. - V. 20. - P. 1651-1671.

278. Measuring Enterprise Efficiency in the Soviet Union: A Stochastic Frontier Analysis / V. I. Danilin h pp. // Economica.- 1985. V. 52. - P. 225-233.

279. Mester, L. J. A study of banking efficiency taking into account risk -preferences. / Loretta J. Mester// Journal of Banking and Finance. 1996. - V. 20.1. P. 1025-1045.

280. Mester, L. Efficiency in the Savings and Loans Industry / Loretta J. Mester // Journal of Banking and Finance. 1993. - V. 17. - P. 267-286.

281. Mester, L. Measuring efficiency at US banks: Accounting for Heterogeneity is Important / L. Mester // European Journal of Operational Research. 1997. - V. 98.-P. 230-^24.

282. Meeusen, W. Efficiency estimation from Cobb-Douglas production functions with composed error / Wim Meeusen and Julien Van Den Broeck // International Economic Review. 1977. - V. 8. - P. 435-444.

283. Miller, D. An Information Theoretic Approach to Flexible Stochastic Frontier Models / Doulgas Miller // Working Papers / Department of Economics, University of Missouri. — 2005. No 717. - 18 p.

284. Murillo-Zamorano, L. R. Economic efficiency and frontier techniques / Luis R. Murillo-Zamorano // Journal of Economic Surveys. 2004. - V. 18.-P. 33-77.

285. Murray, J. D. Economies of scale and economies of scope in multiproduct financial institute: A study of British Columbia credit unions / J. D. Murray, R. W. White // Journal of Finance. 1983. - V. 38. - P. 887-902.

286. On the Estimation of Technical Inefficiency in the Stochastic Frontier Production Function Model / J. Jondrow h ^p. // Journal of Econometrics. 1982. - V. 19,2/3. P. 233-238. . .

287. Orea, L. Efficiency measurement using a latent class stochastic frontier model / Luis Orea, Subal C. Kumbhakar // Empirical Economics. 2004. - V. 29.1. P. 169-183.

288. Qian, X. Bayesian, MLE, and GMM Estimation of a Spot Rate Model / Xufeng Qian, Rie Ashizawa, Andhiroki Tsurumi // Communications in Statistics -Theory and Methods. 2005. - V. 34. - P. 2221-2233.

289. Pulley, L. B. A composite cost function with an application to economies of scope in banking / Lawrence B. Pulley and Yale M. Braunstein // Review of Economics and Statistics. 1992. - V. 74. - P. 221-230

290. Reboredo, J. C. A note on efficiency and solvency in banking / J. C. Reboredo // Applied Economics Letters. 2004. - V. 11. - P. 183-185.

291. Rinott, Y. A multivariate CLT for local dependence with n- 1/2 log n rate and applications to multivariate graph related statistics. / Y. Rinott, V. Rotar // Journal of Multivariate Analysis. 1996. - V. 56. - P. 333-350.

292. Ritter, C. Pitfalls of normal-gamma stochastic frontiers and panel data

293. Christian Ritter, Leopold Simar // Journal of Productivity Analysis. 1997. -V. 8.-P. 167-182.

294. Rossi, S. Managerial behavior and cost/profit efficiency in the banking sectors of Central and Eastern European countries / S. P. S. Rossi, M. Schwaiger, G. Winkler // Working Papers / Oesterreichische Nationalbank. 2005. -24 p.

295. Sabirianova, K. Distance to the Efficiency Frontier and FDI Spillovers /

296. Klara Sabirianova Peter, Jan Svejnar and Katherine Terrell // Working Paper / William Davidson Institute. 2004. No 721 - 14 p.

297. Santin, D. On the approximation of production functions: a comparison of artificial neural networks frontiers and efficiency techniques /

298. Daniel Santin // Applied Economics Letters. 2008. - V. 15. - P. 597-600.

299. Schure, P. Economies of Scale and Efficiency in European Banking: New Evidence / Paul Schure and Rien Wagenvoort // European Investment Bank. Economic and Financial Report 1999/01. 52 p. . .

300. Sealey, C. Inputs, outputs and a theory of production and cost at depository financial institutions / C. Sealey, J. T. Lindley // Journal of Finance. 1977.1. V. 32.-P. 1251-1266.

301. Sena, V. Stochastic frontier estimation: a review of the software options / Vania Sena // Journal of Applied Econometrics. 1999. - V. 14. P. 579-586.

302. Sengupta, J. K. Transformation in stochastic DEA models / Jati K. Sengupta // Journal of Econometric. 1996. - V. 46. - P. 109-123.

303. Shergin, V. V. The Central Limit Theorem for Finitely Dependent Random Variables / V. V. Shergin // Prob. Theory and Math. Stat. Proc. Of the Fifth Vilnius Conference, V. 2. Vilnius, 1990. - P. 424-431.

304. Simar, L. Statistical inference in nonparametric frontier models: the state of the art / Leopold Simar, Paul W. Wilson // Journal of Productivity Analysis. -2000.-V. 13.-P. 49-78.

305. Smith, M. D. Stochastic frontier models with dependent error components / Murrey D. Smith // Econometrics Journal. 2008. - V. 11. - P. 172-192.

306. Stein, C. A bound for the error in the normal approximation to the distribution of a sum of dependent random variables / C. Stein // Proc. Sixth Berkeley Symp. Math. Statistic Probability. 1972. - V. 2. - P. 582-602.

307. Stevenson, R. E. Likelihood functions for generalized stochastic frontier estimation / R. E. Stevenson // Journal of Econometrics. 1980. - V. 13. -P. 57-66.

308. Tavares, G. A Bibliography Of Data Envelopment Analysis (1978-2001) / Gabriel Tavares // Rutcor Research Report RRR 01-02 / Rutgers Center for Operations Research, Rutgers University, Piscataway. 2002. - 183 p.

309. Tsionas, E. G. Efficiency measurement with the Weibull stochastic frontier / E. G. Tsionas // Oxford Bulletin economic and statistic. 2007. - Y. 69, No 5.1. P. 693-706.

310. Tsionas, E. G. Firm .exitand technical inefficiency / Efthymios G. Tsionas, . „c.

311. Theodore A. Papadogonas // Empirical Economics. 2006. - V. 31.1. P. 535-548.

312. Tsionas, E. G. Full likelihood inference in normal-gamma stochastic frontier models / Efthymios G. Tsionas // Journal of Productivity Analysis. 2000.1. V. 13.-P. 183-205.

313. Tsionas, E. G. Inference in dynamic stochastic frontier models / Efthymios G. Tsionas // Journal Appl. Econ. 2006. - V. 21. - P. 669-676.

314. Tsionas, E. G. Markov switching stochastic frontier model / Efthymios G. Tsionas and Subal C. Kumbhakar // Econometrics Journal. 2004. - V. 7. - P. 398-425.

315. Tsionas, E. G. Stochastic frontier models with random coefficients /Efthymios G. Tsionas // Journal of Applied Econometrics. 2002. - V. 17. - P. 127-147.

316. Vander Vennet, R. The Effect of Mergers and Acquisitions on the Efficiency and Profitability of EC Credit Institutions / Rudi Vander Vennet // Journal of Banking and Finance. 1996. - V. 20. - P. 1531-1558.

317. Wang, H. Heteroscedasticity and Non-Monotonic Efficiency Effects of a Stochastic Frontier Model / Hung-Jen Wang // Journal of Productivity Analysis. 2002.- V. 18.-P. 241-253.

318. Weill, L. Measuring Cost Efficiency in European Banking: A Comparison of Frontier Technique I Laurent Weill I I Journal of Productivity Analysis. 2004. -V. 21, No 2.-P. 133-152.

319. Wheelock, D. C. New evidence on returns to scale and product mix among U.S. commercial banks / D. C. Wheelock, P. W. Wilson // Journal of Monetary Economics. 2001. - V. 47. - P. 653-674.