Математическое моделирование процесса принятия решений о выдаче кредитов в условиях риска тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат технических наук Трутнев, Дмитрий Николаевич

• Трутнев, Дмитрий Николаевич
• кандидат технических наук
• 2004

Оглавление диссертации кандидат технических наук Трутнев, Дмитрий Николаевич

Введение.

• 1. Количественные методы оценки основных рисков, возникающих в процессе кредитования.

1.1. Риски, связанные с кредитными операциями банка.

1.2. Методики оценки кредитоспособности заемщиков.

1.3. Количественные показатели индивидуального кредитного риска

1.4. Математические модели вероятности дефолта заемщика.

1.5. Подход к оценке кредитного риска, основанный на модели деятельности фирмы Мертона.

• 1.6. Методы оценки риска ликвидности банка.

1.7. Постановка задач исследования.

2. Исследование рискообразующих факторов.

2.1. Исследование факторов, определяющих кредитный риск заемщика.

2.1.1. Обоснование правомерности применения модели деятельности фирмы Мертона в процессе межбанковского кредитования.

• 2.1.2. Оценка статистически ненаблюдаемых параметров модели дефолта.

2.2. Исследование факторов, определяющих риск ликвидности банка.

2.2.1. Факторы, определяющие риск ликвидности банка.

2.2.2. Исследование взаимосвязи факторов.

2.2.3. Исследование стационарности факторов.

2.2.4. Исследование коинтегрированности факторов.

2.2.5. Исследование автокорреляции и гетероскедастичности временного ряда первых разностей остатков денежных средств банка.

2.2.6. Исследование законов распределений внешних факторов.

3. Математическое моделирование процесса принятия решений о выдаче кредитов.

3.1. Математическая модель динамики корреспондентского счета банка.

3.2. Алгоритм моделирования динамики остатка денежных средств банка.

3.3. Математическая модель состояния ликвидности банка.

3.4. Методика поддержки принятия решений о выдаче кредитов.

4. Практическая реализация разработанной методики поддержки принятия решений о выдаче кредитов.

4.1. Проверка адекватности модели динамики корреспондентского счета банка.

4.2. Пример решения задачи о выдаче кредитов с помощью разработанной методики.

4.3. Оценка точности прогноза динамики остатка денежных средств банка.

4.4. Применение моделирования динамики остатка денежных средств при управлении ликвидностью банка.

4.5. Комплекс программных средств поддержки принятия решений о выдаче кредитов.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Математическое моделирование процесса принятия решений о выдаче кредитов в условиях риска»

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

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

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

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

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

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

Для достижения указанной цели были поставлены и решены следующие задачи.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Научная новизна работы заключается в следующем.

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

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

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

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

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

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

По результатам проведенных исследований опубликовано 9 работ.

Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, заключения и списка литературы. Работа изложена на 115 страницах, содержит 27 иллюстраций и 12 таблиц. Список литературы включает 122 наименования.

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Трутнев, Дмитрий Николаевич

Заключение

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

Основными результатами проведенного исследования являются:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Трутнев, Дмитрий Николаевич, 2004 год

1. Айвазян С.А, Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ, 1998. - 1022 с.

2. Амелин И.Э., Соколов С.Н. Актуальные вопросы лимитной политики банка // Банковское дело. 2000. - №5.

3. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. М.: Мир, 1976.-755 с.

4. Андрианов Д.Л. и др. Имитационное моделирование и сценарный подход в системах поддержки принятия решений // Проблемы теории и практики управления. 2002. - №12.

5. Банковское дело: Учебник. 4-е изд., перераб. и доп. / Под ред. В.И. Колесникова, Л.П. Кроливецкой. - М.: Финансы и статистика, 2002. -464 с.

6. Белик Е.В. Реинжиниринг процесса управления кредитными рисками // Бухгалтерия и банки. 2001. - №10. - С. 25-35.

7. Беляков A.B. Базель II ожидаемые и неожиданные потери // Финансы и кредит. - 2003. - №3.

8. Богарева Е., Эпов А. Моделирование пассивной эволюции для анализа и управления финансами банка // Банковские технологии. — 1997.-№1.-С. 100-103.

9. Буйновский С.Т. Кредитный риск // Экспертиза рисков. 2003. - №1.

10. Ю.Бухтин М.А. Системы оценки и управления банковскими рисками.

11. Венецкий И.Г., Венецкая В.И. Основные математико-статистические понятия и формулы в экономическом анализе: Справочник. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Статистика, 1979. - 280 с.

12. Виниченко И.Н. Практический опыт имитационного моделирования в банке // Банковские технологии. 2003. - №2. - С. 8-14.

13. Винн Р., Холден К. Введение в прикладной эконометрический анализ. М.: Финансы и статистика, 1992. — 250 с.

14. Волков С.Н. Оценивание кредитного риска: теоретико-вероятностные подходы (http://www.finances.kiev.ua/theory/ MetodolohyiaVa/Otsenyvanyekre.html).

15. Волошин I.B. Часова структура кредитних ризиюв // Bíchhk НБУ. -1998.-№12.-С. 25-28.

16. Волошин И., Волошина Я. Лимит кредитования и адекватность капитала в рамках модели фирмы, разработанной Р. Мертоном // Банковские технологии. 2002. - №9.

17. Волошин И.В. Анализ денежных потоков коммерческого банка // Оперативное управление и стратегический менеджмент в коммерческом банке. 2002. - №4.

18. Волошин И.В. Оценка риска и рейтинга ликвидности банков // Корпоративные системы. 2000. - №8.

19. Волошин И.В. Режимы ликвидности коммерческих банков // Вестник АРБ.-2002.-№17.

20. Волошин И.В., Волошина Я.А. Решение дилеммы «ликвидность-доход» для банковских ресурсов с логнормальным распределением // Бизнес и банки. 2002. - №10.

21. Доугерти К. Введение в эконометрику: Пер. с англ. М.: ИНФРА-М, 2001.-432 с.

22. Егерев И.А. Доходный подход к оценке стоимости кредитов в условиях неопределенности // Вопросы оценки. 2000. - №1. - С. 10-28.

23. Екушов А. Моделирование рисков в коммерческом банке // Банковские технологии. 1999. - №1.

24. Екушов А. Модель пассивной эволюции в задачах анализа и управления // Банковские технологии. 1995. - №8. - С. 28.

25. Екушов А. Оценки риска в банковском менеджменте // Банковские технологии. 1999. - №1.

26. Емельянов A.A., Власова Е.А., Дума Р.В. Имитационное моделирование экономических процессов. М.: Финансы и статистика, 2002.- 368 с.

27. Жидков A.C. Корректировка оценки кредитного риска с использованием статистики кредитования банком за прошлый период // Известия ТулГУ. Сер. Математика. Механика. Информатика. — 1999. Том 5, вып. 3. - С. 56-60.

28. Жоваников В.Н. Менеджмент кредитных рисков: теоретические аспекты и практические решения // Финансы и кредит. — 2003. №10.

29. Жоваников В.Н. Риск-менеджмент в коммерческом банке в условиях переходной экономики // Деньги и кредит. 2002. - №5. - С. 60-65.

30. Загорий Г.В. О методах оценки кредитного риска // Деньги и кредит.- 1997. №6.-С. 32.

31. Иванов А. Оценка рыночной стоимости банка // Банковское дело в Москве. 1999. -№10.

32. Иванов В.В. Оперативный анализ текущей ликвидности банка // Бухгалтерия и банки. 1999. - № 4. - С. 18-27.

33. Иванов В.В. Расчет лимитов межбанковского кредитования на основе кластерного анализа платежеспособности и ликвидности контрагентов // Бюллетень финансовой информации. 2001. - № 4.

34. Иванов В.В. Риски ликвидности и основные методы защиты от них // Расчеты и операционная работа в коммерческом банке. — 2000. №2.

35. Иванов B.B. Технология расчета ликвидной позиции кредитной организации // Бюллетень финансовой информации. 2000. - № 8. -С. 71-77.

36. Ивлиев С., Полушкина Г. Моделирование динамики сложных экономических систем: инструментальное решение // Банковские технологии. 2003.-№ 3. - С. 64-66.

37. Ивлиев C.B., Полушкина Г.К. Один подход к моделированию кредитного риска в коммерческом банке (http://www.fmrisk.ru/article/this/ id301.asp).

38. Ивлиев C.B., Полушкина Г.К. Управление финансовыми рисками в банке // Банки и технологии. 2003. - №4. - С. 90-92.

39. Кадыров А.Н. Методика определения категории риска заемщика для управления уровнем риска кредитного портфеля банка // Финансы и кредит. 2002. - №7.

40. Кандинская O.A. Управление финансовыми рисками: Поиск оптимальной стратегии. М.: Консалтбанкир, 2001. - 272 с.

41. Кендалл М., Стьюарт А. Статистические выводы и связи. М.: Наука, 1973. - 900 с.

42. Клементьев А. Управление ликвидностью: когда не знаем с несомненностью, но знаем с достоверностью // Оперативное управление и стратегический менеджмент в коммерческом банке. -2002.-№1.-С. 93.

43. Количественные методы финансового анализа / Под ред. С. Брауна, М. Крицмена. М.: ИНФРА-М, 1996. - 336 с.

44. Копбаева Г.Ш. Управление кредитными рисками // Деньги и кредит. -2002. № 1.-С. 48-50.

45. Копытин В.Ю. Совершенствование статистической оценки активов кредитных организаций (http://www.gaap.ru/biblio/coфfln/statistics/ pv004.htm).

46. Костина Н., Сучок С. Автоматные модели кредитного риска банка // Банковские технологии. 2003. - №7-8. - С. 35-39.

47. Кочетыгов A.A., Трутнев Д.Н., Медведев С.Ю. Автоматизация процесса исследования взаимосвязи между экономическими временными рядами // Экономика. Управление. Финансы: сбор. докл. Всерос. науч.-практ. конф. Тула: ТулГУ, 1999. -Ч. 1. - С. 146-150.

48. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика: Учебник для вузов / Под ред. проф. Н.Ш. Кремера. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. - 311 с.

49. Криночкин Д. Системный подход к управлению риском несбалансированной ликвидности коммерческого банка // Аналитический банковский журнал. 2001. - № 6. - С. 59-63.

50. Кузнецов В. Измерение финансовых рисков // Банковские технологии. 1997. - №7.

51. Кукушкина Е. Выбор стратегии сбалансированного управления ресурсами банка // Банковские технологии. 1997. - №4. - С. 57-59.

52. Купчинский В.А., Улинич A.C. Система управления ресурсами банка. М.: Экзамен, 2000. - 224 с.

53. Купчинский В.А. Установление лимитов кредитного риска: новая методология // Бизнес и банки. 1998. - № 45.

54. Лаврушин О.И. Управление деятельностью коммерческого банка. Банковский менеджмент. М.: Юристь, 2003. - 688 с.

55. Легков Г.А., Ефремова Е.В., Шарко В.П. Интеллектуальная экспертная система управления кредитным риском // Банковские технологии. 1997. - №1. - С. 15-19.

56. Леман Э. Проверка статистических гипотез. М.: Наука, 1979. -408 с.5 8. Линд ер Н. Непрерывная модель управления денежными потоками банка // Финансовые риски. 1998. - №3. - С. 107-111.

57. Ломакина Е.В., Советина Т.Н. Анализ и регулирование кредитного риска: Учебно-метод. пособие. Тверь, 2000. - 71 с.

58. Лоу A.M., Кельтон В.Д. Имитационное моделирование: Пер. с англ. -СПб.: Питер, 2004. 846 с.

59. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий A.A. Эконометрика. Начальный курс. М.: Дело, 2001. - 400 с.

60. Малюгин В.И. Эконометрический анализ и моделирование макроэкономических временных рядов / Математические методы в финансах и эконометрика. Минск.: БГУ, 2002. - С. 165-169.

61. Медведев С.Ю., Трутнев Д.Н. Применение вероятностного подхода к оценке надежности кредитной организации // Известия ТулГУ. Сер. Математика. Механика. Информатика. 2001. - Том 7, вып. 3. -С. 111-113.

62. Медведев С.Ю., Трутнев Д.Н. Применение методов нетрадиционного корреляционного анализа к оценке деятельности кредитных организаций // Известия ТулГУ. Сер. Математика. Механика. Информатика. 1999.-Том 5, вып. 3.-С. 115-118.

63. Медведев С.Ю., Трутнев Д.Н., Евсеев М.В., Кочетыгов A.A. Автоматизация процесса вычисления тесноты и вида связи между временными рядами // Известия ТулГУ. Сер. Математика, Механика, Информатика. 1998. - Том 4, вып. 4. - С. 67-69.

64. Меныпиков И.С. Рыночные риски: модели и методы / Меньшиков И.С., Шелагин Д.А. М., 2000. - 55 с.

65. Мехряков В.Д. Влияние рисков на эффективность работы коммерческого банка // Банковские услуги. 2002. - №5. - С. 14-19.

66. Наприенко А. Оптимизация доходности и ликвидности коммерческого банка // Банковские технологии. 2003. - №7-8. - С. 63-66.

67. Недосекин А.О. Комплексная оценка риска банкротства корпорации на основе нечетких описаний (http://www.sedok.narod.ru/sfiles/2003/ Art280503.doc).

68. Платонов В., Хиггинс М.И. др. Банковское дело: стратегическое руководство. М.: Консалтбанкир, 2001. — 432 с.

69. Помазанов М.В. Количественный анализ кредитного риска // Банковские технологии. 2004. - №2. - С. 22-28.

70. Помазанов М.В. Моделирование нового продукта в кредитном портфеле // Финансы и кредит. 2004. - №6. - С. 12-18.

71. Помазанов М.В., Колоколова О.В. Оценка вероятности банкротства предприятия по финансовым показателям (http://www.creditrisk.ru/ publications/filesattached/formulapreprint.pdf).

72. Поморина М.А., Дворянинова И.С. Прогнозирование денежных потоков и определение свободных кредитных ресурсов банка в процессе управления ликвидностью // Вестник АРБ. 2002. - №16.

73. Пономарева H.A. Формирование системы лимитов банка для работы на денежном рынке // Банковское дело. 1998. - № 9. - С. 18-20.

74. Попов A.J1. Изменение сущности кредитного риска в современных условиях / Проблемы совершенствования банковского дела в России. Сб. ст. М.: Финансовая академия, 2002.

75. Предтеченский А. Оценка ожидаемых потерь и технология резервирования в системе управления кредитным риском коммерческого банка // Аналитический банковский журнал. -2002. №3. - С. 35-44.

76. Радионов Н.В., Радионова С.П. Основы финансового анализа: математические методы, системный подход. СПб.: Альфа, 1999. - 592 с.

77. Рейтинговая оценка деятельности кредитной организации: Обзор материала / Сост.: J1.M. Смольянинова, A.B. Голубничая. Тула, 2000.- 39 с.

78. Солянкин A.A. Компьютеризация финансового анализа и прогнозирования в банке / Под ред. Г.А. Титоренко. М.: Финстатинформ, 1998.-96 с.

79. Строев А. Информационно-аналитические технологии SAS для управления ликвидностью коммерческого банка // Банковские технологии. 2003. - №7-8. - С. 60-62.

80. Супрунович Е.Б. Управление риском ликвидности. Риск-практикум // Банковское дело. 2002. - №7. - С. 17-20.

81. Супрунович Е.Б. Основы управления рисками // Банковское дело. -2001.-№12.-С. 9-12.

82. Супрунович Е.Б. Управление кредитным риском // Банковское дело. -2002. №2.-С. 12.

83. Суханов М.С. Риск-менеджмент и аудит ссудных операций в системе управления коммерческим банком // Банковские услуги. 2002. - №2.- С. 14-26.

84. Сухова Л.Ф. Практикум по анализу финансового состояния и оценке кредитоспособности банка-заемщика. М.: Финансы и статистика, 2003.- 152 с.

85. Трутнев Д.Н. Моделирование динамики корреспондентского счета кредитной организации // Известия ТулГУ. Сер. Математика. Механика. Информатика. 2003. - Том 9, вып. 3. - С. 195-203.

86. Трутнев Д.Н. Моделирование процесса принятия решения о выдаче кредита в условиях риска // Известия ТулГУ, Сер. Математика. Механика. Информатика. 2003. - Том 9, вып. 3. - С. 184-194.

87. Трутнев Д.Н. Оценка ликвидности кредитной организации на основе анализа изменчивости остатков средств на ее корсчете // Известия ТулГУ. Сер. Математика. Механика. Информатика. 2001. — Том 7, вып. З.-С. 142-146.

88. Трутнев Д.Н. Применение статистических методов к оценке деятельности кредитных организаций // Современные проблемы математики, механики, информатики: тез. докл. Всерос. науч. конф. Тула: ТулГУ, 2001.-С. 182-184.

89. Трутнев Д.Н. Расчет лимита кредитования по остатку средств на корсчете заемщика // Современные проблемы математики, механики, информатики: тез. докл. Междун. науч. конф. Тула: ТулГУ, 2003. -С. 337-339.

90. Уотшем Т. Дж., Паррамоу К. Количественные методы в финансах: Учеб. пособие для вузов / Пер. с англ. под ред. М.Р. Ефимовой. М.: Финансы, ЮНИТИ, 1999. - 527 с.

91. Хастингс Н., Пикок Дж. Справочник по статистическим распределениям. М.: Статистика, 1980. - 94 с.

92. Четыркин Е. М. Финансовая математика. Учебник. М.: Дело, 2003. - 400 с.

93. Ширяев А.Н. Основы стохастической финансовой математики. Т. 1. Факты и модели. М.: ФАЗИС, 1998. - 512 с.

94. Шпиг Ф., Деркач А., Смолий Я., Малюков В., Линдер Н. Модель управления платежным календарем // Финансовые риски. 1997. -№2.-С. 101-106.

95. Юдинцев С.П. Экзогенные модели дефолта (http ://www.ri skland.ru/journal/pdf/1 imited/exogen.pdf).

96. Bera A., Higgins M. ARCH models: Properties, estimation and testing // Journal of Economic Surveys. 1993. - №7. - P. 305-362.

97. Bollerslev T., Chow R.Y., Kroner K.F. ARCH modeling in finance: A review of the theory and empirical evidence // Jornal of Econometrics. -1992.-V. 52.-P. 5-59.

98. Bollerslev T. Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity // Journal of Econometrics. 1986. - V. 31. - P. 307104527. Chan K.H, Hayya J.C., Ord J.K. A note on trend removal methods:

99. The case of polynomial versus vatiate differencing // Econometrica. — 1977.-V. 45.-P. 737-744.

100. Copeland L.S. Cointegration tests with daily exchange rate data // Oxford bulletin of economics and statistics. 1991. - V. 53. - P. 185-198.

101. Crosbie P.J., Bohn J.R. Modeling default risk (http://www.creditrisk.ru/publications/filesattached/modelingdefault risk.pdf).

102. Dolado H., Jenkinson T., Sosvilla-Rivero S. Cointegration and unit roots // Journal of Economic Surveys. 1990. - V. 4. - P. 243-273.

103. Engle R.F. Estimates of the variance of U.S. inflation based on the ARCH model // Journal of Money, Credit and Banking. 1983. - V. 15. -P. 286-301.

104. Engle R.F., Granger C.W.J. Cointegration and error correction: representation, estimation and testing // Econometrica. 1987. - V. 55. -P. 251-276.

105. Granger C.W.J., Newbold P. Spurious regressions in econometrics // Jornal of Econometrics. 1974. - V. 2. - P. 111-120.

106. Hsieh D. Modeling heteroskedasticity in daily foreigh-exchange rates//Journal of Business and Economic Statistics. 1989. - №7. -P. 307-317.

107. King R.G., Plosser C.I., Stock J.H., Watson M.W. Stochastic trend economic fluctuations // American Economic Review. 1991.-V. 81.-P. 819-840.

108. Kwiatkowski D., Phillips P.C.B., Schmidt P., Shin Y. Testing of the null hypothesis of stationary against the alternative of a unit root // Journal of Econometrics. 1992. -V. 54. - P. 159-178.

109. Phillips P.C.B. Time series regression with a unit root // Economet-rica. 1987. - V. 55.-P. 277-301.

110. Phillips P.C.B., Perron P. Testing for a unit root in time series regression // Biometrika. 1988. - V. 75. - P. 335-346.

111. SAS/ETS User's Guide, Version 8, Cary, NC: SAS Institute Inc., 1999.117. http://www.bankclub.ru118. http://www.cbr.ru119. http: //www. creditri sk.ru120. http://www.defaultrisk.com121. http://www.flnanaliz.ru122. http://www.solvency.boom.ru