Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://hdl.handle.net/11701/11630
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Вильчевский Евгений Никитич | ru_RU |
dc.contributor.author | Никитина Анастасия Александровна | ru_RU |
dc.contributor.author | Nikitina Anastasia | en_GB |
dc.contributor.editor | Кумачева Сурия Шакировна | ru_RU |
dc.contributor.editor | Kumacheva Suriia Shаkirovnа | en_GB |
dc.date.accessioned | 2018-07-25T20:34:46Z | - |
dc.date.available | 2018-07-25T20:34:46Z | - |
dc.date.issued | 2017 | - |
dc.identifier.other | 016277 | en_GB |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11701/11630 | - |
dc.description.abstract | Кредитование является одним из основных видов банковской деятельности. Поэтому качество кредитного портфеля становится важным фактором для выживания и успеха коммерческого банка. В данной работе решается задача разработки «системы раннего оповещения» об ухудшении качества кредитного портфеля. Решение поставленной задачи проходило в 3 этапа. На первом этапе вычислялись параметры кредитного портфеля такие, как ожидаемая доходность и риск. Следующим этапом было построение правила классификации моделей по критерию надежности их функционирования, используя модели бинарной регрессии и классификатор Байеса. На заключительном этапе были построены прогнозы для доходности активов с помощью моделей ARIMA. Используя прогнозные значения, можно вычислить остальные параметры кредитного портфеля на следующий год. | ru_RU |
dc.description.abstract | Lending is one of the primary activities of a bank. As such, the quality of a credit portfolio becomes an important factor for the survival and success of a commercial bank. This study is an attempt to develop an “early warning system” of a credit portfolio’s decline in quality. The solution was split into 3 stages. During the first stage, a credit portfolio’s various parameters (such as expected return and risk) were calculated. For the next stage, a rule for classifying models based on the reliability of functioning criteria was devised using models of binary regression and the Bayes classifier. Finally, predictions for the profitability of assets were constructed utilizing the ARIMA models. Using the calculated prediction values, the rest of a credit portfolio’s parameters for the following year can be evaluated. | en_GB |
dc.language.iso | ru | - |
dc.subject | Кредитные риски | ru_RU |
dc.subject | кредитный портфель | ru_RU |
dc.subject | статистический анализ | ru_RU |
dc.subject | управление рисками | ru_RU |
dc.subject | анализ данных | ru_RU |
dc.subject | бинарная регрессия | ru_RU |
dc.subject | классификатор Байеса | ru_RU |
dc.subject | модель ARIMA | ru_RU |
dc.subject | Credit risks | en_GB |
dc.subject | credit portfolio | en_GB |
dc.subject | statistical analysis | en_GB |
dc.subject | risk management | en_GB |
dc.subject | data analysis | en_GB |
dc.subject | binary choice model | en_GB |
dc.subject | Bayes classifiers | en_GB |
dc.subject | ARIMA model | en_GB |
dc.title | About statistical analysis methodology of banking risks | en_GB |
dc.title.alternative | О методике статистического анализа банковских рисков | ru_RU |
Располагается в коллекциях: | MASTER'S STUDIES |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
Diplom_17.pdf | Article | 641,39 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_otzyv_NNikitina.pdf | ReviewSV | 192,49 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV________________2.pdf | ReviewRev | 206,95 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_______________.pdf | ReviewRev | 278,89 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_st007847_Kumacheva_Suriya_SHakirovna_(supervisor)(Ru).txt | ReviewSV | 4,46 kB | Text | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.