Electronic LibraryBelarusian Trade and Economics University of Consumer Cooperatives
    • English
    • русский
  • English 
    • English
    • русский
  • Login
View Item 
  •   General page
  • Научные издания университета
  • Научные издания университета 2013 года
  • Инновационные технологии в экономическом и бизнес-образовании. Часть 2
  • View Item
  •   General page
  • Научные издания университета
  • Научные издания университета 2013 года
  • Инновационные технологии в экономическом и бизнес-образовании. Часть 2
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Технология оценки рисков кредитования на основе методов многомерного статистического анализа

Thumbnail
View/Open
Моисеева Т.М.pdf (219.9Kb)
Author
Моисеева, Т.М.
LBC:
 65.262.101-09
Issue date
2013
Metadata
Show full item record
Citation
Моисеева, Т.М. Технология оценки рисков кредитования на основе методов многомерного статистического анализа / Т.М. Моисеева // Инновационные технологии в экономическом и бизнес-образовании : сборник научных статей II Международного весеннего форума, Гомель, 21—24 мая 2013 г. : в 2 ч. / Белкоопсоюз, Белорусский торгово-экономический университет потребительской кооперации ; [редкол.: С.Н. Лебедева, А.Н. Семенюта, И.В. Трусевич, А.З. Коробкин]. - Гомель, 2013. — Ч. 2. - С. 48–52.
Abstract
Кредитование объектов хозяйствования является одной из основных функций деятельности банковских учреждений. Однако, в настоящее время достаточно велик ущерб кредитных организаций вследствие невозврата заемщиками полученных средств. Для его минимизации целесообразно осуществлять качественную и количественную оценку рисков в отношении кредитополучателя. В статье предлагается компьютерная технология построения решающих правил классификации платежеспособности кредитополучателей по интегральному показателю кредитоспособности. Данный показатель предварительно строится по обучающей выборке с использованием многомерных методов статистического анализа: кластерного, факторного и дискриминантного. Полученные таким образом правила выделяют типологические состояния с устойчивым «корреляционным портретом». Для оценки уровня риска используется вероятностная номограмма, позволяющая определить принадлежность изучаемого объекта к одному из выделенных классов. Использование предлагаемой компьютерной технологии дает возможность на количественном уровне дифференцировать факторы профессиональной среды, финансового состояния кредитополучателя и адаптационной надежности заемщика по степени влияния на его кредитоспособность.
URI
http://lib.i-bteu.by/handle/22092014/2483
Collections
  • Инновационные технологии в экономическом и бизнес-образовании. Часть 2 [33]

Copyright © 2025,  BTEU, Library
Contact Us | Send Feedback
 

 

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsAuthorsTitlesBy Submit DateBy Issue DateSubjectsThis CollectionAuthorsTitlesBy Submit DateBy Issue DateSubjects

User's Account

Login

Copyright © 2025,  BTEU, Library
Contact Us | Send Feedback