Инструментальные методы управления кредитными рисками регионального банка тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.05, кандидат экономических наук Абричкина, Галина Борисовна

• Абричкина, Галина Борисовна
• кандидат экономических наук
• 2004

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Абричкина, Галина Борисовна

Введение.,.

1. Теоретические и методические основы управления кредитными рисками регионального банка.

1.1. Региональный банк как оператор экономической политики региона.

1.2. Сущность и проблематика управления кредитными рисками.

1.3. Мониторинг кредитоспособности объектов кредитования в системе управления кредитными рисками.

Выводы.

2. Методические подходы к применению скоринг-системы с целью минимизации кредитного риска.

2.1. Методы анализа финансово-экономического состояния предприятий-заемщиков

2.2. Скоринг как метод оценки кредитного риска.

2.3. Построение структуры объектно-ориентированной базы данных на основе методов классификации заемщиков регионального банка.

Выводы.

3. Моделирование и алгоритмизация скоринг-анализа кредитоспособности на основе нейронных сетей и инструментальной системы.

3.1. Нейронные сети как основа моделирования процесса скоринг-анализа

3.2. Оптимизация распределения кредита между несколькими клиентами в условиях ограниченного кредитного ресурса.

3.3. Инструментальная система скоринг-анализа: обобщенный алгоритм функционирования, объектно-ориентированная база данных и графический интерфейс.

3.4. Апробация инструментальной скоринг-системы в региональном банке.

Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Инструментальные методы управления кредитными рисками регионального банка»

Актуальность темы.

Динамичность развития региона невозможна без наличия на его территории региональных банков, застрахованных от высокорискованных финансовых вложений, в том числе за счет создания систем, позволяющих адекватно оценивать потенциал кредитуемых предприятий и проектов. Большинство программ по развитию региона финансируется в настоящее время из местного бюджета с привлечением средств региональных банков. Эффективность проводимых в регионе мероприятий напрямую зависит от своевременного планового финансирования с последующим жестким мониторингом проектов и контролем промежуточных результатов. Данная функция под силу устойчивым региональным банкам, напрямую заинтересованным в наличии в регионе динамично развивающихся предприятий как своей потенциальной базы для реализации дальнейшей стратегии своего развития.

Вместе с тем, наличие в регионе устойчивых банков, осуществляющих помимо инвестирования в региональные программы пополнение оборотных средств предприятий, способствует повышению инвестиционной привлекательности региона в целом, укреплению финансового состояния предприятий и, как следствие, собираемости налоговых платежей. При управлении данными процессами главная задача - уменьшение рисков при взаимодействии предприятий и региональных банков.

Необходимость восполнения дефицита средств в хозяйственном обороте реального сектора экономики с помощью банковского кредита в условиях неустойчивого финансового состояния объектов кредитования представляется на современном этапе одной из ключевых проблем, успешное решение которой в значительной мере влияет на эффективность функционирования российской: экономики в целом. В этой связи высокую актуальность приобретают вопросы минимизации рисков, связанных с размещением или привлечением кредитных ресурсов.

Важным фактором принятия финансовых'решений является то, что кредитные риски, принимаемые на себя банками в процессе кредитования клиентов, напрямую связаны с рисками, которым подвергаются их клиенты. Существуют тесные причинные связи между кредитными рисками банков и финансовыми рисками их клиентов. Для развития любого региона минимизация рисков, возникающих в процессе деятельности предприятий, является одной из приоритетных задач, решение которой обеспечивает уровень его инвестиционной привлекательности и, как следствие, динамику его развития.

Совокупность факторов, обеспечивающих инвестиционную активность в регионе - близость к деловому центру России, огромный промышленный потенциал, высококвалифицированные кадровые ресурсы, благоприятная политическая обстановка, высокая динамичность развития малого предпринимательства и так далее, обязательно дополняется еще одним показателем - возможностью предприятий выбирать оптимальные для своего развития программы кредитования. Сочетание минимума риска и оптимального объема привлеченных кредитных ресурсов является основной задачей финансового менеджмента предприятия любой формы собственности.

Эффективность региональных программ по созданию благоприятных для предприятий условий доступа к кредитным ресурсам зависит от возможности предприятий, и, прежде всего малых, пользоваться инструментами по оценке собственной кредитоемкости и реальной потребности в кредитных ресурсах. Такие системы позволяют минимизировать кредитные риски предприятий и, как следствие, избегать угрозы банкротства региональным банком.

В мировой практике определились два основных метода оценки риска кредитования, которые могут применяться как отдельно, так и в сочетании друг с другом: субъективное заключение экспертов или кредитных инспекторов; автоматизированные системы скоринга.

Для оценки кредитного риска производится анализ кредитоспособности заемщика, под которой в российской банковской практике понимается способность юридического или физического лица полностью и в срок рассчитаться по своим долговым обязательствам. В западной банковской практике кредитоспособность трактуется как желание, соединенное с возможностью своевременно погасить выданное обязательство. Основная задача скоринга заключается не только в том, чтобы выяснить, в состоянии клиент выплатить кредит или нет, но и степень надежности клиента. Иными словами, скоринг оценивает, на сколько клиент creditworthy, то есть насколько он «достоин» кредита.

Скоринг представляет собой математическую или статистическую модель, с помощью которой на основе кредитной истории «прошлых» клиентов банк пытается определить, насколько велика вероятность, что конкретный потенциальный заемщик вернет кредит в срок. В упрощенном виде скоринговая модель представляет собой взвешенную сумму определенных количественных характеристик. В результате формируется интегральный показатель (score) и чем он выше, тем выше надежность клиента. Другими словами, банк на основе данного показателя может упорядочить своих клиентов по степени возрастания кредитоспособности.

Следует отметить, что в известных скоринг-системах средства управления кредитными рисками реализуются, в основном, математическими и инструментальными компонентами, обеспечивающими получение объективной оценки и прогнозирование, с той или иной степенью точности, уровня кредитоспособности конкретного заемщика. При этом практически отсутствуют средства оптимального распределения ограниченного финансового ресурса, с целью получения максимального эффекта - возврата максимального объема денежных средств с минимальным риском. Кроме того, не принято рассматривать ско-ринг-системы в качестве доступного инструмента предприятия для оценки собственной кредитоемкости с целью выбора оптимальной программы кредитования.

Таким образом, актуальность темы диссертационной работы обусловлена:

• созданием условий для развития на территории региональных банков, застрахованных от высокорискованных финансовых вложений и выступающих в качестве операторов экономической политики в регионе;

• необходимостью дальнейшего совершенствования математических и инструментальных средств анализа и прогнозирования уровня кредитоспособности объектов кредитования как методической основы управления кредитными рисками, а также создание специальных инструментальных систем управления кредитными рисками, направленных на оптимальное распределение финансовых ресурсов региональных банков с помощью скоринг-систем.

Работа выполнена в рамках одного из основных научных направлений Воронежского государственного университета "Система управления экономикой: формирование и развитие".

Цель работы и задачи исследования.

Целью работы является обоснование динамики развития на территории региона региональных банков под единым стратегическим руководством как операторов экономической политики региона, а также разработка математических и инструментальных систем управления кредитными рисками, реализующих методы прогнозирования потенциального уровня кредитоспособности объектов кредитования в рамках оптимального распределения ограниченных финансовых ресурсов, повышающих эффективность и качество функционирования скоринг-систем.

Для реализации поставленной цели в работе определены и решены следующие основные задачи:

• определение роли и политики регионального коммерческого банка как оператора экономической политики в регионе;

• осуществление анализа проблематики управления кредитными рисками, а также методов моделирования и анализа кредитных рисков предприятий различных форм собственности и регионального коммерческого банка;

• сопоставление применяемых на практике количественных показателей анализа финансовой деятельности объектов кредитования с точки зрения объективности оценки финансово-экономического состояния;

• разработка модели скоринг-анализа кредитного риска в условиях неопределенности;

• разработка модели прогнозирования уровня кредитоспособности объектов кредитования на основе аппарата нейронных сетей;

• алгоритмизация задачи управления кредитными рисками, как задачи оптимального распределения ограниченного кредитного ресурса;

• доработка средств специального программного обеспечения инструментальной скоринг-системы управления кредитными рисками, а также проведение их апробации в реальных условиях коммерческого банка.

Объект исследования.

Возможности территориального регионального банка как оператора экономической политики в регионе, а также кредитные риски и инструментальные методы управления ими, в частности, средства управления ими в рамках ско-ринг-систем.

Предмет исследования.

Региональный банк и его возможности в вопросах кредитования предприятий, а также математические и инструментальные методы прогнозирования уровня кредитоспособности объектов кредитования и оптимального распределения ограниченного финансового ресурса.

Научная новизна.

В работе получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

• определена роль регионального коммерческого банка как оператора экономической политики в регионе;

• введено понятие о региональном риске как о корректирующем показателе при определении кредитного риска;.

• предложено формализованное описание процесса управления кредитными рисками, положенное в основу модели скоринг-анализа, позволяющей минимизировать интегральные потери в условиях неопределенности;

• модифицирована модель скоринг-анализа для обеспечения комплексной оценки уровня кредитоспособности для заданного множества объектов кредитования и оптимального распределения ограниченного финансового ресурса;

• модель прогнозирования уровня кредитоспособности потенциальных заемщиков, отличающаяся реализацией аппарата нейронных сетей, адаптирована для регионального банка;

• предложена оптимизационная модель управления кредитными рисками, позволяющая обеспечить возврат максимального объема денежных средств с минимальным риском;

• доработано специальное программное обеспечение инструментальной скоринг-системы управления кредитными рисками.

Теоретической и методологической основой исследования послужили положения и выводы, сформулированные в трудах отечественных и зарубежных экономистов в области финансового и банковского менеджмента, моделирования экономических процессов, анализа финансово-экономической деятельности объектов кредитования.

Методологический инструментарий исследования базируется на системном методе познания, который обеспечивает комплексный и объективный характер его проведения.

При решении поставленных задач в диссертационной работе использованы современные методы теории экономико-математического моделирования, дискриминантного анализа, дискретного программирования, а также кластер-анализа.

Информационной базой исследования послужили организационная структура коммерческого регионального банка, данные бухгалтерской и финансовой отчетности предприятий-заемщиков Центрально-Черноземного банка Сбербанка России.

Практическая ценность работы состоит в следующем:

• предложен комплекс моделей и инструментальных средств, позволяющий организовать эффективное управление кредитными рисками как со стороны предприятий, так и со стороны региональных банков;

• применение инструментальных средств позволяет предприятиям, претендующим на получение кредитных ресурсов, произвести адекватную оценку собственной кредитоемкости с целью выбора оптимальной программы кредитования;

• использование данного комплекса в рамках конкретной скоринг-системы позволяет осуществлять оперативный объективный анализ и прогнозирование уровня кредитоспособности потенциальных объектов кредитования в условиях неопределенности, а также оптимальное распределение ограниченных финансовых ресурсов с максимальным эффектом.

Реализация и внедрение результатов работы.

Основные теоретические результаты работы реализованы в виде специального программного обеспечения скоринг-системы управления кредитными рисками и получили практическую апробацию в реальных условиях Центрально-Черноземного банка Сбербанка России.

Апробация работы.

Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на Всероссийском научно-практическом семинаре "Стратегический маркетинг" (Воронеж, 2001); Международной научно-практической конференции "Экономика, организация и управление инновационными и инвестиционными процессами на предприятиях и в регионе" (Новочеркасск, 2002); Всероссийской конференции "Интеллектуальные информационные системы" (Воронеж, 2002); VIII Международной открытой научной конференции "Современные проблемы информатизации в непромышленной сфере и экономике" (Воронеж, 2003); Региональной научно-технической конференции "Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве" (Воронеж, 2003).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 9 научных работ, в том числе 4 без соавторов. В работах, опубликованных в соавторстве, соискателем предложены: в [5] - методы сбора информации и система оценочных показателей; в [6, 7] - оптимизационные модели применения скоринг-процедуры при ограниченных финансовых ресурсах; в [8] - подсистема принятия решения о выделении кредита; в [9] - постановка задачи управления кредитными рисками в условиях неопределенности.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений. Основная часть работы изложена на 136 страницах машинописного текста, содержит 25 рисунков и 16 таблиц. Список литературы включает 106 наименований.

Заключение диссертации по теме «Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда», Абричкина, Галина Борисовна

Выводы

1. Нейронная сеть (НС) позволяет классифицировать объекты кредитования по нескольким классам на основе данных, которые подаются на входы НС, а на выходе формируется вероятность попадания данного клиента в какой-либо класс. Это в свою очередь можно использовать для определения вероятности попадания клиента в группу благонадежных с кредитной точки зрения клиентов, то есть вероятность, полученная на выходе НС, представляет собой величину score.

2. Задача оптимального распределения кредитного ресурса между объектами кредитования может быть сведена к задаче нахождения весовых коэффициентов, определяющих соотношение объектов на множестве альтернатив.

3. Разработаны средства специального программного обеспечения инструментальной скоринг-системы управления кредитными рисками, построенные на основе современных программных системах и обеспечивающие дружественный интерфейс с пользователем.

4. Проведена апробация инструментальной скоринг-системы управления кредитными рисками в реальных условиях коммерческого банка, осуществлена настройка нейросетевой модели.

5. Элементы программной системы прошли регистрацию в Государственном фонде алгоритмов и программ.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В процессе выполнения диссертационного исследования было проведено обоснование динамики развития на территории региона региональных банков под единым стратегическим руководством как операторов экономической политики региона, а также дальнейшее совершенствование математических и инструментальных средств анализа и прогнозирования уровня кредитоспособности объектов кредитования, а также создание специальных инструментальных средств управления кредитными рисками, за счет оптимального распределения ограниченных финансовых ресурсов в рамках скоринг-систем.

В современных экономических условиях для предприятий всех форм собственности высокую актуальность приобретают вопросы минимизации рисков, связанных с размещением или привлечением кредитных ресурсов.

Кредитный риск в банковской деятельности возникает в процессе кредитования субъектов экономики. Значение кредитного риска в структуре банковских рисков зависит от масштаба кредитных операций, осуществляемых банком. Размещение большей части активов в. кредитные вложения, получение банками значительной части прибыли за счет кредитных операций обуславливает актуальность выбора оптимального соотношения риска и выгоды кредитования.

Важным фактором принятия финансовых решений является то, что кредитные риски, принимаемые на себя банками в процессе кредитования клиентов, напрямую связаны с рисками, которым подвергаются их клиенты. Существуют тесные причинные связи между кредитными рисками банков и финансовыми рисками их клиентов. Для развития любого региона минимизация рисков, возникающих в процессе деятельности предприятий, является одной из приоритетных задач, решение которой обеспечивает уровень его инвестиционной привлекательности и, как следствие, динамику его развития.

Совокупность факторов, обеспечивающих инвестиционную активность в Центрально-Черноземном регионе - близость к деловому центру России, огромный промышленный потенциал, высококвалифицированные кадровые ресурсы, благоприятная политическая обстановка, высокая динамичность развития малого предпринимательства и так далее, обязательно дополняется еще одним показателем - возможностью предприятий выбирать оптимальные для своего развития программы кредитования. Сочетание минимума риска и оптимального объема привлеченных кредитных ресурсов является основной задачей финансового менеджмента предприятия любой формы собственности.

Динамичность развития региона невозможна без наличия на его территории региональных банков, застрахованных от высокорискованных финансовых вложений в том числе и путем создания систем, позволяющих адекватно оценивать потенциал кредитуемых предприятий и проектов. Эффективность региональных программ по созданию благоприятных для предприятий условий доступа к кредитным ресурсам зависит от возможности предприятий и, прежде всего малых, пользоваться инструментами по оценке собственной кредитоем-кости и реальной потребности в кредитных ресурсах. Данные системы позволяют минимизировать кредитные риски предприятий и, как следствие, избегать угрозы банкротства региональным банкам.

Применение инструментальных средств позволяет предприятиям, претендующим на получение кредитных ресурсов, произвести адекватную оценку собственной кредитоемкости с целью выбора оптимальной программы кредитования.

Получены следующие основные результаты:

1. Осуществлен анализ проблематики управления кредитными рисками, а также методов моделирования и анализа кредитных рисков регионального коммерческого банка.

2. Проведено сопоставление применяемых в отечественной и зарубежной практике количественных показателей анализа финансовой деятельности объектов кредитования, с точки зрения объективности оценки финансово-экономического состояния.

3. Модифицирована модель скоринг-анализа кредитного риска для условий неопределенности.

4. Адаптирована для регионального банка модель прогнозирования уровня кредитоспособности объектов кредитования на основе аппарата нейронных сетей.

5. Осуществлена алгоритмизация задачи управления кредитными рисками, как задачи оптимального распределения ограниченного кредитного ресурса.

6. Доработаны средства специального программного обеспечения инструментальной скоринг-системы управления кредитными рисками, а также проведена их апробация в реальных условиях регионального коммерческого банка.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Абричкина, Галина Борисовна, 2004 год

1. Абричкина Г.Б. Модели рейтинговой оценки предприятий как элемент системы управления рисками// Системы управления и информационные технологии/ Межвузовский сборник научных трудов Воронеж: ЦентральноЧерноземное книжное издательство, 2001. С. 73-78.

2. Абричкина Г.Б. Модель оптимального распределения кредитного ресурса коммерческого банка// Интеллектуальные информационные системы: Труды Всероссийской конференции. Часть 1. Воронеж, 2002. С. 83.

3. Абричкина Г.Б. Структура скоринг-модели анализа кредитных рисков// Современные проблемы информатизации в непромышленной сфере и экономике:: Сб. трудов. Вып. 8. Воронеж: Центрально-Черноземное книжное издательство, 2003. С. 60-61.

4. Абричкина Г.Б., Горчакова Ю.В. Целевой маркетинг кредитных услуг банка// Стратегический маркетинг:: тез. Докл. Всероссийского научно-практического семинара. Воронеж: ВГТУ, 2001. С. 28-29.

5. Абричкина Г.Б., Деркачев А.Н. Применение скоринга при оценке кредитного риска// Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве: Сб. тр. регион. НТК. Воронеж: ВГТУ, 2003. С. 79-80.

6. Абричкина Г.Б., Деркачев А.Н. Реализация скоринг-процедуры в условиях ограниченных финансовых ресурсов// Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве: Сб. тр. регион. НТК. Воронеж: ВГТУ, 2003. С. 69.

7. Абричкина Г.Б., Кравец О.Я., Деркачев А.Н. Программа "Инструментальная система скоринг-анализа и минимизации кредитных рисков"// ФАП ВНТИЦ. Per. N50200300586 от 10.07.2003.

8. Абричкина Г.Б., Хацкевич Л.Д. Проблемы управления кредитными рисками коммерческого банка// Системы управления и информационные технологии: Сб. тр. Вып. 9. Воронеж: Центрально-Черноземное книжное издательство, 2002. С. 98-102.

9. Александров С.А., Пугачев Ф.И. Кредитные средства обращения и платежа. М.: Факт. 1991.

10. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа. М., Финансы и статистика, 1993.

11. Балабанов И.Т. Риск-менеджмент. Методика оценки кредитоспособности предприятия. М.: Финансы и статистика, 1996. 188 с.

12. Банковские операции. Часть II. Учетно-ссудные операции и агентские услуги// Под ред. Лаврушина О.И. М., Инфра-М, 1996.

13. Банковские операции// Под ред. Лаврушина О.И. Часть I. М., Инфра-М, 1995.

14. Банковский портфель 2. Книга банковского менеджера. Книга банковского финансиста. Книга банковского юриста// Под ред. Ю.И.Коробова, Ю.Б.Рубина, В.И.Солдаткина. М.: Соминтэк, 1994. 752 с.

15. Банковский портфель 3. Книга менеджера по кредитам. Книга менеджера по расчетам. Книга менеджера по фондовым и трастовым операциям /Под ред. Ю.И. Коробова, Ю.Б. Рубина, В.И. Солдаткина. М.: Соминтэк, 1995. 752 с.

16. Банковское дело. Справочное пособие. Под ред. Ю.А.Бабичевой. М.: Экономика, 1994.

17. Банковское дело// Под ред. Колесникова В.И.- М., Финансы и статистика, 1995.

18. Борисов С.М., Коротков П.А. Банковская система России: состояние и перспективы// Деньги и кредит, 1996. №8. С.5.

19. Бромвич М. Анализ экономической эффективности капиталовложений: пер с англ. М., 1996. 432с.

20. Бухгалтерский учет и отчетность в коммерческом банке /Под ред. С.И. Кумок. М.: Московское финансовое объединение, 1994. 288 с.

21. Ван Хорн Дж. Основы управления финансами: пер. с англ. (под редакцией И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 1997. 800 с.

22. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.:Высш.шк., 1999. 576 с.

23. Волынский B.C. Кредит в условиях современного капитализма. М.: Финансы и статистика. 1991.

24. Вопросы учреждения кредитного бюро в России// Банковские техно-логиии,№9,1999.

25. Вторая конференция "Банковские рейтинги: практика и проблемы". -М., Совинцентр, 1995.

26. Вьюков M.JL, Ермошин С. Н. Управление портфельными рисками в России, www.citforum.ru.

27. Гвоздарева Л.П. Условия риска как фактор реализации экономического потенциала банковского предпринимательства. М., 1998.

28. Гиляровская JI.T., Ендовицкий Моделирование в стратегическом планировании долгосрочных инвестиций// Финансы. 1997, №8. С. 53-57

29. Гольцберг, М.А. Хасан-Бек, JI.M. Кредитование// Пер. с англ. Киев: BHV, 1994.

30. Грабовой П.Г., Петрова С.Н., Полтавцев С.И., Романова К.Г., Хру-сталев Б.Б., Яровенко С.М. Риски в современном бизнесе. М.:Аланс, 1994,200с.

31. Гранатуров В.М. Экономический риск: сущность, методы измерения, пути снижения. М: Дело и Сервис, 1999. 112 с.

32. Гришанов Д., Шмаров А. Как составляются рейтинги компаний. // "Эксперт", 1996г. №>33 (52).

33. Денежно-кредитная система России: состояние и пути выхода из кризиса// Деньги и кредит. 1994. № 2. С. 3-6.

34. Дж. М. Кейнс. Общая теория занятости, процента и денег, www.ek-lit.agava.ru.

35. Долан Э., Кэмпбелл К., Кэмбелл Р. Деньги, банковское дело и денежно-кредитная политика. СПб.: Литера плюс, 1994.

36. Доугерти К. Введение в эконометрику. М., Инфра-М, 1997.

37. Жигло А.Н. Расчет ставок дисконта и оценка риска// Бухгалтерский учёт. 1996, №6. С. 25-27

38. Жуков Е.Ф., Максимова Л.М., Маркова О.М. и др. Банки и банковские операции. Под ред. Е.Ф.Жукова М.:Банки и Биржи, ЮНИТИ, 1997, 471 с.

39. Загорий Г.В. О методах оценки кредитного риска// Деньги и кредит. 1997, №6. С. 49-53

40. Балабанов И.Т. Основы финансового менеджмента. Как управлять капиталом?// Законодательные документы и нормативные акты, выпущенные ЦБР. М.: Финансы и статистика, 1994.

41. Кирисюк Г.М., Ляховский B.C. Оценка банком кредитоспособности Заемщика// Деньги и кредит, 1994, N. 4.

42. Кириченко Н. Ивантер А. Банки России. Концентрация силы.// "Эксперт", 1997г. № 32.

43. Классификация инвестиционных рисков, http://www.sez.donetsk.ua/.

44. Коломина М. Сущность и измерение инвестиционных рисков// Финансы. 1994, №4. С. 17-19

45. Кофман А., Хил Алуха X. Введение теории нечетких множеств в управлении предприятиями. Минск: Вышэйшая школа, 1992.

46. Крейнина М.Н. Анализ финансового состояния и инвестиционной привлекательности акционерных обществ в промышленности, строительстве торговле. М., 1994.

47. Кузнецов В.Е. Измерение финансовых рисков// Банковские технологии, №7, 1997.

48. Кузнецов В.Е. Управление рисками на биржевом срочном рынке.// Вторая ежегодная конференция «Срочные финансовые рынки России» (26-27 мая 1998).

49. Лаврушин О.И. Банковское дело. М.: Банковский и Биржевой научно-консультационный центр, 1992.

50. Лакшина О.А. Банковские резервы как условие эффективного функционирования кредитной системы// Деньги и кредит. 1994. № 7. С. 53-59.

51. Литвак Б.Г. Экспертные оценки и принятие решений. М., Патент,1996.

52. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. М., Дело, 1997.

53. Масленченков Ю.С. Финансовый менеджмент в коммерческом банке. М., Перспектива, 1996.

54. Математико-статистический анализ финансовой, банковской и производственной деятельности. М., МЭСИ, 1997.

55. Многокритериальные задачи принятия решений. Под ред. Гвишиани Д. М., Емельянова С.В. - М., Машиностроение, 1978.

56. Мой банк// Под ред. С.И. Кумок. М.: Московское финансовое объединение, 1996. 320 с.

57. Москвин В.А. Определение инвестиционной кредитоспособности заемщика//Банковское дело. 1999. №7.

58. Недосекин А. Применение нечетких множеств в задачах управления финансами // Аудит и финансовый анализ, 2000, № 2.

59. Новоселов А.А. Математическое моделирование финансовых рисков: теория измерения. Новосибирск: Наука, 2001. С. 3-9.

60. Нортон М. Нервный бизнес// Банковские технологии, 3, 1995.С. 73.

61. Обухов Н. П. Кредитный рынок и денежная политика// Финансы, 1995. №2. С. 21-22.

62. Половинкин П. Зозулюк А. Предпринимательские риски и управление ими// Российский экономический журнал. 1997, №9. С.41-44

63. Предложения по модернизации кредитно-финансовой системы России. Развитие кредитного рынка в России: институциональный аспект// Р.М.Нуреев, В.Е.Кокорев, Ю.И.Парамонов, А.С.Дремин М.: ФЭИ, 1995. 169 с.

64. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности. Под ред. Айвазяна С.А. М., Финансы и статистика, 1989.

65. Рид Э., Коттер Р. Коммерческие банки. М.: СП Космополис, 1991.

66. Риски на рынке недвижимости, http://www.k2kapital.com/.

67. Салин В.Н. и др. Математико-экономическая методология анализа рисковых видов страхования. М.: Анкил, 1997. 126 с.

68. Севру к В. Анализ кредитного риска/ /Бухгалтерский учёт. 1993. №10. С.15-19

69. Симонов Д. Надежность банков: деньги к деньгам // Деньги, 1995. №2 (12).

70. Скоринг как метод оценки кредитного риска// Банковские технологии, http://www.bizom.ru. С. 1-7.

71. Снизить риски инвесторов задача государства. Рынок Ценных Бумаг. №22, 2000, с.64-66

72. Создание и организация деятельности коммерческого банка// Под ред. С.И.Кумок. М.: Московское финансовое объединение, 1994. 322 с.

73. Степанов В., Заяц А. Анализ состояния банка //Банковские технологии. № 8, 1996. С. 58.

74. Телегина Е. Об управлении рисками при реализации долгосрочных проектов//Деньги и кредит. 1995, №1. С.57-59

75. Типенко Н.Г., Соловьев Ю.П., Панич В.Б. Оценка лимитов риска при кредитовании корпоративных клиентов// Банковское дело. 2ООО. №10.

76. Трифонов Ю.В., Плеханова А.Ф., Юрлов Ф.Ф. Выбор эффективных решений в экономике в условиях неопределённости. Н.Новгород: Издательство ННГУД998. 140 с.

77. Трухаев Р.И. Модели принятия решений в условиях неопределенности. М.: Наука, 1976.

78. Усоскин В.В. Качество кредитного портфеля залог успеха банка// Экономика и жизнь. 1993. №50.

79. Финансовый анализ деятельности фирм. М.: Ист-Сервис, 1994.

80. Финансовый менеджмент. Под ред. Стояновой. М., Дело, 1995.

81. Фишберн П. Теория полезности для принятия решений. М.: Наука,1978.

82. Хохлов Н.В. Управление риском. М.: Юнити Дана, 1999. 239 с.

83. Хуссамов P.P. Разработка метода комплексной оценки риска инвестирования в промышленности. Дисс. . к.э.н. Уфа, 1995.

84. Чацкие Е.Д. Толковый словарь финансово-бухгалтерских терминов и понятий. Д: "Сталкер", 1996.

85. Чекмаева Е.Н. Межбанковский кредитный рынок и его регулирование// Деньги и кредит. 1994. № 5-6. С. 68-71.

86. Черкасов В.В. Проблемы риска в управленческой деятельности. М: Рефл-бук, К.:Ваклер, 1999.288 с.

87. Шапиро В.Д. Управление проектами. СПб.: ДваТрИ,1996. - 610с.

88. Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С. Методика финансового анализа. М., Инфра-М, 1996.

89. Экономический анализ деятельности банка. М., Инфра-М, 1996г.

90. Яковлев С.Ю. Учет фактора риска в инвестиционной политике финансовых институтов. М., 1997.

91. Boyle М., Crook J.N., Hamilton R., Thomas L. С. Methods for credit scoring applied to slow payers in Credit Scoring and Credit Control//Oxford University Press. 1992.

92. Buckley, J. Solving fuzzy equations in economics and finance // Fuzzy Sets & Systems, 1992, # 48.

93. Churchill G. A., Nevin J. R., Watson R. R. The role of credit scoring in the loan decision// Credit World. March, 1977.

94. Desai V. S., Convay D. G., Crook J. N., Overstreet G. A. Credit scoring models in the credit union environment using neural networks and genetic algo-rithms//IMA J. Mathematics applied in business and industry. 8/1997.

95. Henley W. E. Statistical aspects of credit scoring. Ph.D. thesis. Open University. 1995.97. http://www.bizcom.ru.98. http://www.finrisk.ru.99. http://www.geocities.com/Pipeline/Reef/.100. http://www.rcb.ru.101. http://www.russohome.ru/.

96. John C. Hull Options, Futures & Other Derivatives, Fourth Edition, Prentice-Hall, 2000.

97. Myers J. H., Forgy E. W. The development of numerical credit evaluation systems// Journal of American Statistical Association. September, 1963.

98. Srinivasan V., Kim Y. H. Credit granting: a comparative analysis of classification procedures//Journal of Finance. 1987. № 42.

99. Thomas L. C. A Survey of Credit and Behavioural Scoring //University of Edinburgh. 1999.

100. Yobas M. В., Crook J. N., Ross P. Credit scoring using neural and evolutionary techniques/Working Paper 97/2, Credit research Centre, University of Edinburgh.