МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПОСТРОЕНИЯ СКОРИНГОВЫХ МОДЕЛЕЙ. Н.В. Гринь, Гродненский государственный университет имени Янки Купалы

Размер: px
Начинать показ со страницы:

Download "МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПОСТРОЕНИЯ СКОРИНГОВЫХ МОДЕЛЕЙ. Н.В. Гринь, Гродненский государственный университет имени Янки Купалы"

Транскрипт

1 МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПОСТРОЕНИЯ СКОРИНГОВЫХ МОДЕЛЕЙ Н.В. Гринь, Гродненский государственный университет имени Янки Купалы Ключевые слова: кредитный скоринг, скоринговые модели, статистические алгоритмы классификации, пропущенные значения, аномальные наблюдения, композиция алгоритмов. ВВЕДЕНИЕ В странах СНГ достаточно широкое распространение наряду с традиционными способами оценки кредитоспособности заемщиков (на основе системы финансовых коэффициентов, анализа денежных потоков, анализа делового риска) получил кредитный скоринг. Кредитный скоринг автоматическая классификация потенциальных заемщиков коммерческого банка на основе доступной информации по степени их кредитоспособности с целью принятия решения о возможности и условиях предоставления кредитов [1]. Под скоринговой моделью принято понимать математико-статистическую модель, на основе которой по анализируемым характеристикам заемщиков вычисляются вероятности невыполнения ими кредитных обязательств (вероятность дефолта). Результатом использования скоринговой модели также может быть количественная оценка кредитоспособности потенциального заёмщика в виде суммарного скорингового балла или класс кредитоспособности. Кредитный скоринг осуществляется с использованием специальных компьютерных систем, ядром которых являются реализованные в них статистические модели и методы классификации неоднородных многомерных данных. Основанием для выбора того или иного метода классификации является тип заемщика (юридические или физические лица), а также вид кредита (например, для физических лиц: потребительские и ипотечные кредиты, кредиты на приобретение автомобиля). Это обусловлено существенным разли-

2 чием статистических моделей тех данных, которые предоставляются заемщиками в различных случаях. Например, для юридических лиц, данные включают показатели, рассчитанные на основе балансовых отчетов (балансовые коэффициенты), отчета о прибылях и убытках, кредитной заявке, информации об истории клиента и его менеджерах, для физических лиц это, в основном, анкетные данные. Очевидно, математические модели данных в том и другом случае могут существенно различаться. Для построения скоринговой модели, предназначенной для оценки надежности физических лиц, в зарубежной практике используются следующие типы данных [1, 2]: статистические данные по социально-экономическому развитию для тех регионов, в которых имеются отделения (представительства, филиалы) банка, или в которых банк планирует их открыть; статистические данные, касающиеся предприятий регионов с целью включения в модель информации о принадлежности заемщика к определенному сектору экономики; анкетные данные по всем имеющимся заемщикам банка в разрезе возвратов и невозвратов долга, а также по просроченным выплатам процентов и основной суммы долга; экспертные знания банковского менеджмента по каждому из типов кредитных продуктов банка. В целом, возможно сочетание любой комбинации из перечисленных типов данных. С точки зрения построения или выбора статистических алгоритмов кредитного скоринга существенным является то, что перечисленные выше данные описываются как количественными (непрерывными), так и качественными (дискретными номинальными или ординальными) признаками. В связи с чем возникает проблема классификации заемщиков в пространстве разнотипных признаков, модель которых не может быть описана некоторым известным законом распределения вероятностей. В частности, наличие дискретных признаков делает заведомо неадекватным предположение о совместном нормальном распределении классификационных признаков, которое является существенным для некоторых 2

3 алгоритмов классификации [3]. Выбор наиболее информативных классификационных признаков является другой существенной проблемой при использовании статистических алгоритмов классификации. При построении скоринговых моделей для заемщиков физических лиц зачастую приходится сталкиваться также со следующими особенностями реальных статистических данных. 1. Наличие различных форматов сбора данных. В случае если данные находятся в разных хранилищах, то структуры таблиц, форматы, или варианты ответов могут не совпадать. Соответственно, возникает необходимость разработки унифицированной формы данных, включающей в себя как можно больше полезной информации из всех источников. 2. Наличие пропущенных или некорректных значений в статистических выборках. Удаление всех данных с пропущенными значениями может привести к существенному сокращению выборки и к утере важных зависимостей между признаками. Поэтому актуальным является использование методов по корректировке подобных данных и заполнению пропущенных значений. 3. Множественность вариантов ответа на один и тот же вопрос, что приводит к необходимости объединения близких или сходных вариантов ответа без ущерба качеству модели. 4. Наличие аномальных наблюдений в выборке. Аномальные, то есть резко выделяющиеся из основной массы наблюдений для всех классов заемщиков, наблюдения являются серьезной проблемой. Использование для построения скоринговой модели обучающей выборки, засоренной аномальными наблюдениями, может привести к существенному искажению реальных взаимосвязей между переменными и в результате к низкой разделяющей способности скоринговой модели. 5. Различия в объемах обучающих выборок для различных классов заемщиков. Например, существенное превышение числа надежных заемщиков над числом ненадежных 3

4 заемщиков в обучающей выборке наблюдений. Это повышает долю решений в пользу доминирующего класса наблюдений. Целью данной статьи является исследование методологических особенностей построения скоринговых моделей на основе анкетных данных физических лиц. Рассматривается эволюция процесса разработки скоринговой модели и способы преодоления выше указанных проблем анализа реальных статистических данных. Для повышения точности классификации на основе скоринговых моделей используется алгоритм корректировки обучающей выборки за счет исключения многомерных аномальных наблюдений и алгоритм формирования области неопределенности в принятии решений на основе композиции алгоритмов статистической классификации, а также способ задания границ области неопределенности на основе анализа апостериорных вероятностей классов. 1. ЭТАПЫ ПОСТРОЕНИЯ СКОРИНГОВОЙ МОДЕЛИ Исходное пространство классификационных признаков (характеристик заемщиков, содержащихся в заполняемых ими анкетах при получении кредита) может существенно отличаться для различных коммерческих банков, а также рынков, на которых они работают. Для иллюстрации приведем несколько примеров. В таблице 1 представлены типовые для практики российских банков заемщиков (анкетные показатели), разбитые по категориям согласно классификации, приводимой в [3]: Таблица1. Характеристики заемщика в анализируемой выборке (российский вариант) Демографические Финансовые Характеристики занятости Поведенческие 1. Возраст 2. Пол 3. Семейное положение 4. Брачный контракт 5. Социальный статус супруги\супруга 6. Численность семьи 7. Количество детей 8. Количество иждивенцев 1. Наличие недвижимости 2. Наличие транспортного средства 3. Наличие ценных бумаг 4. Чистый доход клиента 5. Арендная плата за съемное жилье 1. Полученное образование 2. Общий стаж работы 3. Время работы на последнем месте работы 4. Перерыв в трудовой деятельности за последние 5 лет 5. Частота смены рабо- 1. Количество взятых кредитов 2. Кредиты возвращены полностью 3. Были допущены просрочки платежей 4. Наличие просроченных платежей в настоящее время 5. Время работы с 4

5 9. Наличие телефона по месту регистрации 10. Наличие телефона по месту проживания 11. Наличие рабочего телефона 12. Наличие мобильного телефона 13. Наличие 14. Совпадение адресов рег. и проживания 15. Время проживания по нынешнему адресу 16. Тип жилья 17. Общая площадь м Собственность жилья 6. Алименты 7. Выплаты по решению суда ты за последние 3 года 6. Карьерный рост за последние 5 лет 7. Тип занятости 8. Численность сотрудников в организации 9. Тип собственности в организации 10. Сфера деятельности организации 11. Род занятости 12. Должностной статус 13. Численность сотрудников в подчинении банком 6. Использование банковских продуктов Наиболее информативными считаются финансовые и поведенческие. Однако включение в анализ информации о демографических характеристиках и характеристиках занятости заемщика часто позволяет повысить уровень точности классификации заемщиков физических лиц. Данный набор переменных является достаточно большим и включает в себя почти все основные показатели, традиционно используемые в моделях кредитного скоринга для физических лиц [4]. Другой пример касается построения скоринговой модели белорусским коммерческим банком. Результаты проведенных при этом исследований описаны в [3]. Полученные результаты свидетельствуют о том, что различные наборы показателей, характеризующих заемщиков и используемых в анализе их кредитоспособности, могут приводить к существенно различающимся по точности классификациям. В случае белорусских данных перечень характеристик заемщика в выборке был достаточно небольшим (также анкетные данные), см. таблицу 2, что нашло отражение на точности классификации. Таблица2. Характеристики заемщика в выборке (белорусский вариант) Демографические Финансовые 1. Совокупный доход заемщика Характеристики полученного кредита Характеристики занятости 1. Сфера занятости 2. Должность Поведенческие 1. Связь с данным банком 2. Наличие действующего депозитного счета в 5

6 2. Сумма кредита 3. Валюта кредита 4. Процентная ставка 5. Срок кредитования 6. Ежемесячный платеж по кредиту данном банке 3. Наличие опыта кредитования с данным банком 4. Открытые кредиты в других банках В качестве типовой особенности выборок, используемых для построения скоринговых моделей, можно отметить большое количество отсутствующих значений для многих переменных, что, в целом, свойственно реально собранным данным. Причиной этому может служить то, что информация может быть собрана из анкет разного образца, использование разных подходов в различных представительствах банка применительно к обязательности заполнения некоторых полей анкеты, а также небрежное заполнение анкеты кредитополучателем или умышленное сокрытие им информации. Пропущенные значения и другие особенности исходных данных являются причиной того, что непосредственному построению модели кредитного скоринга предваряет достаточно объемная и скрупулезная работа по подготовке обучающей выборки, качество которой и определяет итоговое качество результатов классификации. Под обучающей выборкой подразумевается выборка значений показателей заемщиков, для которых точно известна их классовая принадлежность («ненадежный заемщик» («дефолт») или «надежный заемщик» («не дефолт»)). На основании данной выборки осуществляется оценивание неизвестных параметров соответствующих моделей наблюдений. Перечислим основные этапы подготовки данных к моделированию. 1. Исключение заведомо неинформативных переменных. На этом этапе удаляются переменные, где значение одной из категорий явно превалирует над другими, либо есть много отсутствующих значений. 2. Работа с пропущенными данными. Заполнения пропущенных значений, где это возможно, осуществляется по дополнительной информации из других переменных. Например, количество детей по общей численности семьи, частота смены работы за последние 3 года по времени работы на последнем месте занятости. 6

7 Для некоторых переменных пропущенные значения могут выделяться в отдельную категорию «не указано», в случае если данная категория является информативной (например, для переменных «были ли просрочки ранее по кредитам» и «есть ли просрочки сейчас» среди таких наблюдений может быть много дефолтов). Заемщик мог сознательно не заполнять эти поля, считая, что эта информация может отрицательно повлиять на решение кредитного менеджера. 3. Аномальные значения в отдельных переменных, явно превалирующие над остальными наблюдениями выборки (например, для переменных «общая площадь жилья», «чистый доход клиента»), могут удаляться. Альтернативным подходом к обработке подобных значений является их замена средним значением этого показателя для наблюдений со сходными остальными характеристиками. 4. Укрупнение категорий для переменных, имеющих большое множество вариантов ответа, например, должностной статус, сфера деятельности организации и т.п. Укрупнение категорий переменных позволяет более явно выявить существующие зависимости между переменными, а также позволяют решить проблему малого числа наблюдений. Укрупняя категории, целесообразно сначала выделять большое количество категорий для переменной, а затем, объединять сходные группы. При этом к отдельной категории должно относиться не менее 5% выборки, соотношение «дефолтов» и «не дефолтов» в объединяемых группах должно быть сходным и само объединение должно нести смысловую нагрузку. Следующим важным этапом предварительной работы с данными является корреляционный анализ [5, 6] зависимости классификационных признаков. Имеющиеся исследуются на предмет наличия между ними статистически значимой корреляции. Таким образом выявляются статистически значимые зависимости, например, для переменных возраст и общий стаж работы, чистый доход клиента и сумма кредита и дру- 7

8 гие. Одновременное включение в скоринговую модель коррелированных переменных не целесообразно, в частности, это может приводить к эффектам мультиколлинеарности. Категориальные (качественные) переменные исследуются с использованием специальных статистических критериев. При статистическом анализе подобных признаков исходные данные представляются в виде таблицы перекрестных частот, называемой двухвходовой таблицей сопряженности или просто таблицей сопряженности. В качестве количественной меры статистической зависимости (парной сопряженно- 2 сти) признаков часто используется статистика χ [7], которая принимает значения на интервале [0, + ). Нулевое значение статистики соответствует статистической независимости рассматриваемых признаков. На практике удобнее использовать нормированную статистику 2 χ, называемую коэффициентом Крамера ( C ) [7]. Значения данного коэффициента принадлежат промежутку [0,1], при этом значение C = 0 свидетельствует о статистической независимости анализируемых признаков, а значение C = 1 о возможности однозначного восстановления значения одной переменной по известному значению другой. На основании этой статистики могут отбираться категориальные переменные, наиболее тесно связанные с группирующей переменной класса кредитоспособности. 2. ТИПЫ СКОРИНГОВЫХ МОДЕЛЕЙ И ОСОБЕННОСТИ ИХ ПОСТРОЕНИЯ Для построения скоринговых моделей могут использоваться различные алгоритмы статистической классификации заемщиков, оцененные по так называемой классифицированной обучающей выборке, например: алгоритм классификации на основе логит-модели бинарного выбора (алгоритм А.1), алгоритм классификации типа data mining на основе нейронных сетей (многослойного персептрона) (алгоритм А.2), алгоритм классификации на основе деревьев решений (алгоритм А.3) [8, 9]. Каждый из подобных алгоритмов клас- 8

9 сификации может использовать некоторое подмножество информативных классификационных признаков (см. таблицу 3), обеспечивающих лучшее качество классификации. Таблица 3. Наиболее информативные заемщиков (классификационные признаки) Демографические Характеристики кредита и финансовые Характеристики занятости Поведенческие 1. Возраст 2. Пол 3. Количество детей 4. Время проживания по нынешнему адресу 1. Сумма кредита 2. Срок кредита 3. Цель кредитования 4. Чистый доход клиента 1. Полученное образование 2. Общий стаж работы 3. Время работы на последнем месте работы 4. Перерыв в трудовой деятельности за последние 5 лет 5. Частота смены работы за последние 3 года 6. Численность сотрудников в организации 7. Тип собственности в организации 8. Сфера деятельности организации 9. Род занятости 10. Численность сотрудников в подчинении 1. Количество взятых кредитов 2. Кредиты возвращены полностью 3. Были допущены просрочки платежей 4. Наличие просроченных платежей в настоящее время 5. Использование банковских продуктов Будем различать три типа скоринговых моделей: скоринговые модели типа 1 основаны на использовании альтернативных алгоритмов классификации, использующих полную обучающую выборку; скоринговые модели типа 2 основаны на использовании альтернативных алгоритмов классификации, использующих скорректированную обучающую выборку после удаления многомерных аномальных наблюдений; скоринговые модели типа 3 предполагают введение области неопределенности принятия решения, обучающая выборка при этом может быть полной или скорректированной (как в случае моделей типа 1 либо скорректированной, как в случае моделей типа 2). В данном исследовании исследуются подходы к построению скоринговых моделей типа 2 и 3. При построении скоринговых моделей типа 2 с целью исключения многомер- 9

10 ных аномальных наблюдений предлагается алгоритм, основанный на использовании композиции рассматриваемых алгоритмов статистической классификации. Другим способом повышения точности классификации заемщиков является выделение области неопределенности в принятии решений, которую можно интерпретировать как промежуточный класс кредитоспособности. Кредитополучателям, отнесенным к этому промежуточному классу, может быть принято решение о выдаче кредита, но на каких-то особых условиях. При построении скоринговых моделей типа 3 предлагается использовать алгоритм формирования области неопределенности в принятии решений на основе композиции алгоритмов, а также способ задания границ области неопределенности на основе оценки и анализа апостериорных вероятностей классов. 3. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ СКОРИНГОВЫХ МОДЕЛЕЙ С целью сравнительного анализа альтернативных скоринговых моделей используется реальная выборка, содержащая наблюдения о 1500 заемщиках, получивших кредит на потребительские и иные цели (обучение, ремонт, отдых, покупку авто и др.). В качестве классификационных признаков использовались переменные из табл. 1. Предварительная подготовка данных включала в себя все описанные ранее этапы 1 4: исключение неинформативных переменных, корректировка пропущенных и некорректных данных, укрупнение категорий переменных и т.п. После этого проводился отбор наиболее информативных признаков с помощью корреляционного анализа и анализа связи категориальных переменных. В таблице 4 приведены изменения размера выборки в процессе построения различных типов скоринговых моделей: Таблица 4. Изменения размера выборки Этап построения скоринговой модели Размер выборки Исходная выборка 1500 Обработка пропущенных, некорректных значений 1400 Исключение многомерных аномальных наблюдений 1200 Введение области Обучающая выборка 840 неопределенности Экзаменационная выборка

11 В таблице 5 представлены результаты классификации выборки на основе каждого типа скоринговых моделей для используемых алгоритмов классификации заемщиков. По итогам переклассификации обучающей выборки и классификации экзаменационной выборки вычисляются статистические оценки следующих характеристик точности принятия решений: вероятности ошибки первого рода, т.е. вероятности ошибки, возникающей при отнесении надежного заемщика к классу ненадежных заемщиков, данные ошибки ведут к потерям типа упущенной выгоды; вероятности ошибки второго рода, т.е. вероятности ошибки, возникающей при отнесении ненадежного заемщика из класса к классу надежных заемщиков, данные ошибки ведут к прямым потерям банка; безусловной вероятности ошибки как отношения числа неправильно классифицированных к общему числу заемщиков. Таблица 5. Оценки вероятностей ошибок классификации заемщиков для различных скоринговых моделей (в %) Оцениваемые вероятности ошибки Алгоритм А.1 Скоринговые модели типа 1 Алгоритм А.2 Алгоритм А.3 Вероятность ошибки первого рода Вероятность ошибки второго рода Безусловная вероятность ошибки Скоринговые модели типа 2 Вероятность ошибки первого рода Вероятность ошибки второго рода Безусловная вероятность ошибки Скоринговые модели типа 3 Алгоритм классификации на основе нейронных сетей Обучающая выборка Экзаменационная выборка Вероятность ошибки первого рода Вероятность ошибки второго рода Безусловная вероятность ошибки

12 Заключение. Согласно таблице 5, максимальная точность классификации заемщиков для скоринговых моделей типа 1 была достигнута при использовании алгоритма классификации на основе логит-модели бинарного выбора и составила 71%. Алгоритмы классификации на основе нейронных сетей и деревьев решений продемонстрировали немного менее точные результаты около 67% корректных классификаций. Для скоринговых моделей типа 2 вероятности ошибок в целом снизились более чем на 10%. Для алгоритма классификации на основе нейронных сетей безусловную вероятность ошибки удалось снизить на 14,5 %. Лишь для классификационных деревьев результат оказался немного хуже. Введение в рассмотрение области неопределенности (построение скоринговых моделей типа 3) позволило уменьшить вероятности ошибок еще на 5% и достигнуть наиболее высокого уровня корректных классификаций 83 88%. Проведенные исследования продемонстрировали: 1) более высокую эффективность в задачах кредитного скоринга физических лиц алгоритмов статистического анализа многомерных данных сложной структуры типа data mining; 2) эффективность использования композиций алгоритмов классификации при выявлении многомерных аномальных наблюдений; 3) целесообразность использования области неопределенности принятия решений с целью минимизации прямых и косвенных потерь банков. ЛИТЕРАТУРА 1. Anderson R. The Credit Scoring Toolkit: Theory and Practice for Retail Credit Risk Management and Decision Automation / R. Anderson. Oxford University Press, Oxford p. 12

13 2. Thomas L.C. Credit Scoring and its Applications: SIAM Monographs on Mathematical Modeling and Computation / L.C. Thomas, D.B. Edelman, J.N. Crook. SIAM: Philadelphia, USA p. 3. Малюгин, В.И. Об эффективности статистических алгоритмов кредитного скоринга. / В.И. Малюгин, Н.В. Гринь // Банковский вестник C Liu Y. New issues in credit scoring application. Arbeitsbericht 16/2001, Institut fur Wirtschaftsinformatik, Харин, Ю.С. Математические и компьютерные основы статистического анализа данных и моделирования : учеб. пособие / Ю.С. Харин, В.И Малюгин, М.С. Абрамович. Мн.: БГУ, с. 6. Айвазян С.А. Прикладная статистика и основы эконометрики / С.А. Айвазян, В.С. Мхитарян. М.: ЮНИТИ, Аптон Г. Анализ таблиц сопряженности. М.: Финансы и статистика, с. 8. Thomas L.C. Consumer Credit Models: Pricing, Profit, and Portfolios / L.C. Thomas. Oxford University Press, Oxford p. 9. Hand, D.J. Statistical classification methods in consumer credit / D.J. Hand, W.E. Henley // Journal of the Royal Statistical Society. Series A. V P

14 Резюме Исследуются методологические аспекты разработки скоринговых моделей оценки кредитоспособности заемщиков (физических лиц) коммерческих банков. Анализируются проблемы формирования обучающей выборки, выбора классификационных признаков и алгоритмов статистической классификации. Предлагаются способы повышения эффективности скоринговых моделей за счет использования композиций алгоритмов на этапе выявления многомерных аномальных наблюдений и формирования области неопределенности. METHODOLOGICAL ASPECTS OF BUILDING CREDIT SCORING MODELS Natalya Grin Resume Methodological aspects of working out scoring models for an estimation of creditworthiness of commercial bank s borrowers (physical persons) are investigated. Problems of formation of training sample as well as a choice of classification features and algorithms of statistical classification are analyzed. Ways for increasing of scoring model s efficiency by using compositions of algorithms on the stage of detection of multivariate anomalous observations and the formation of area of uncertainty are presented. 14


Банкаўскi веснiк, ЛIСТАПАД 2010

Банкаўскi веснiк, ЛIСТАПАД 2010 Банкаўскi веснiк, ЛIСТАПАД 2010 Об эффективности статистических алгоритмов кредитного скоринга ÇÎ ËÏËapple åäãûéàç ä Ì Ë Ú ÙËÁËÍÓ- Ï ÚÂÏ ÚË ÂÒÍËı Ì ÛÍ, ÓˆÂÌÚ Í Ù apple Ï ÚÂÏ ÚË ÂÒÍÓ Ó ÏÓ ÂÎËappleÓ ÌËfl

Подробнее

УДК Масловский А.А. студент 4 курса, Ярославский филиал РЭУ им. Г.В. Плеханова Россия, г. Ярославль. Научный руководитель Волков А.Ю.

УДК Масловский А.А. студент 4 курса, Ярославский филиал РЭУ им. Г.В. Плеханова Россия, г. Ярославль. Научный руководитель Волков А.Ю. УДК 336.7 Масловский А.А. студент 4 курса, Ярославский филиал РЭУ им. Г.В. Плеханова Россия, г. Ярославль. Научный руководитель Волков А.Ю. ОЦЕНКА КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКА- ФИЗИЧЕСКОГО ЛИЦА В ПАО «СБЕРБАНК

Подробнее

Пивень А.С., Аспирант Института экономики, права и гуманитарных специальностей. Способы минимизации риска при потребительском

Пивень А.С., Аспирант Института экономики, права и гуманитарных специальностей. Способы минимизации риска при потребительском Пивень А.С., Аспирант Института экономики, права и гуманитарных специальностей Способы минимизации риска при потребительском кредитовании физических лиц В статье рассмотрены особенности процесса принятия

Подробнее

К ВОПРОСУ О СОВЕРШЕНСТВОВАНИИ МЕХАНИЗМА ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ИНДИВИДУАЛЬНЫХ ЗАЕМЩИКОВ

К ВОПРОСУ О СОВЕРШЕНСТВОВАНИИ МЕХАНИЗМА ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ИНДИВИДУАЛЬНЫХ ЗАЕМЩИКОВ УДК 336.717.061.001.4 К ВОПРОСУ О СОВЕРШЕНСТВОВАНИИ МЕХАНИЗМА ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ИНДИВИДУАЛЬНЫХ ЗАЕМЩИКОВ Ворошилова И. В. к. э. н., профессор Сурина И. В. к. э. н., профессор Кубанский государственный

Подробнее

МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИЕ РАСЧЕТЫ

МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИЕ РАСЧЕТЫ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИЕ РАСЧЕТЫ Л. А. Сошникова докт. экон. наук, профессор, профессор кафедры статистики Белорусского государственного экономического университета Г. А. Тощевиков магистрант кафедры статистики

Подробнее

УПРАВЛЕНИЕ КРЕДИТНЫМ РИСКОМ В КОМЕРЧЕСКОМ БАНКЕ

УПРАВЛЕНИЕ КРЕДИТНЫМ РИСКОМ В КОМЕРЧЕСКОМ БАНКЕ УДК 33 МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» 5/2016 ISSN 2410-700X Байрам Усние Рустемовна к. э. н., доцент кафедры «Государственных финансов и банковского дела» Парамонов Александр Викторович Зикирияев

Подробнее

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ В УСЛОВИЯХ СКРЫТОЙ МАРКОВСКОЙ ЗАВИСИМОСТИ РЕЙТИНГОВ

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ В УСЛОВИЯХ СКРЫТОЙ МАРКОВСКОЙ ЗАВИСИМОСТИ РЕЙТИНГОВ СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ В УСЛОВИЯХ СКРЫТОЙ МАРКОВСКОЙ ЗАВИСИМОСТИ РЕЙТИНГОВ А. Ю. Новопольцев В. И. Малюгин Белорусский государственный университет Минск Беларусь E-mai: fpm.novopoc@bsu.by

Подробнее

ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ КРЕДИТНОГО ПОРТФЕЛЯ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА Д. И. Амелин, А. С. Погорелов (Орел)

ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ КРЕДИТНОГО ПОРТФЕЛЯ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА Д. И. Амелин, А. С. Погорелов (Орел) ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ КРЕДИТНОГО ПОРТФЕЛЯ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА Д. И. Амелин, А. С. Погорелов (Орел) Наметившийся экономический подъем приводит к росту числа банков и, следовательно, к увеличению конкуренции.

Подробнее

Общество с ограниченной ответственностью Банк «ИТУРУП» Банк «ИТУРУП» (ООО) 1. Нецелевой потребительский кредит

Общество с ограниченной ответственностью Банк «ИТУРУП» Банк «ИТУРУП» (ООО) 1. Нецелевой потребительский кредит УТВЕРЖДЕНО Протоколом Правления Банка от 25.06.2018 Действует с 25 июня 2018 года Общество с ограниченной ответственностью Банк «ИТУРУП» Банк «ИТУРУП» (ООО) Юридический адрес: 693000, г. Южно-Сахалинск,

Подробнее

Лебедев Е.А., соискатель Кубанский государственный аграрный университет

Лебедев Е.А., соискатель Кубанский государственный аграрный университет 1 УДК [004.78:33](075.8) ИССЛЕДОВАНИЕ ДОСТОВЕРНОСТИ ОПТИМИЗИРОВАННОЙ МОДЕЛИ СКОРИНГА ПУТЕМ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КРЕДИТНЫХ ИСТОРИЙ ЗАЕМЩИКОВ, ДАННЫЕ КОТОРЫХ НЕ ИСПОЛЬЗОВАЛИСЬ ПРИ СИНТЕЗЕ МОДЕЛИ Лебедев Е.А.,

Подробнее

субъективое заключение экспертов или кредитных инспекторов; автоматизированные системы скоринга.

субъективое заключение экспертов или кредитных инспекторов; автоматизированные системы скоринга. Скоринг как метод оценки кредитного риска Повышение скорости кредитования связано с качеством и временем оценки кредитного риска. В зависимости от классификации клиента по группам риска банк принимает

Подробнее

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ КРЕДИТОВАНИЯ ПРЕДПРИЯТИЙ

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ КРЕДИТОВАНИЯ ПРЕДПРИЯТИЙ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ КРЕДИТОВАНИЯ ПРЕДПРИЯТИЙ ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ХАРЛАШКИНА Е. К. АКТУАЛЬНОСТЬ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ КРЕДИТОВАНИЯ ПРЕДПРИЯТИЙ

Подробнее

2. Сведения о Заемщике

2. Сведения о Заемщике Приложение 1 к Правилам кредитования физических лиц ЗАЯВЛЕНИЕ-АНКЕТА (заполняется по каждому из Заемщиков) 1. Запрашиваемый кредит Оформить выдачу кредита в сумме рублей под % годовых на срок Председатель

Подробнее

Применение регуляризованной байесовской логистической регрессии в задаче кредитного скоринга

Применение регуляризованной байесовской логистической регрессии в задаче кредитного скоринга Применение регуляризованной байесовской логистической регрессии в задаче кредитного скоринга Тульский государственный университет ИОИ-2014 Крит, 4-11 октября 2014 План 1 Постановка задачи 2 Cуществующие

Подробнее

Заявление-Анкета клиента (Индивидуальный предприниматель)

Заявление-Анкета клиента (Индивидуальный предприниматель) 12.2. Типовая форма Заявления-Анкеты клиента индивидуального предпринимателя, предоставляемая в Банк для рассмотрения вопроса о предоставлении кредитного продукта Заявление-Анкета клиента (Индивидуальный

Подробнее

УДК Павлова М.М. студент 2 курс, направление «Экономика» Оренбургский филиал РЭУ им. Г.В. Плеханова Россия, г. Оренбург

УДК Павлова М.М. студент 2 курс, направление «Экономика» Оренбургский филиал РЭУ им. Г.В. Плеханова Россия, г. Оренбург УДК 336.7 Павлова М.М. студент 2 курс, направление «Экономика» Оренбургский филиал РЭУ им. Г.В. Плеханова Россия, г. Оренбург СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ОБЪЕМА КРЕДИТОВАНИЯ ФИЗИЧЕСКИХ ЛИЦ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Подробнее

Управление кредитными рисками в коммерческом банке

Управление кредитными рисками в коммерческом банке Санкт-петербургский филиал Государственный университет Высшая школа экономики Дисциплина: микроэкономический анализ банков Эссе Управление кредитными рисками в коммерческом банке Выполнил: студент 140

Подробнее

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ УПРАВЛЕНИЯ КРЕДИТНЫМ РИСКОМ В КОММЕРЧЕСКОМ БАНКЕ Фаезова Р.Р. ФГБОУ ВПО БашГАУ Уфа, Россия

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ УПРАВЛЕНИЯ КРЕДИТНЫМ РИСКОМ В КОММЕРЧЕСКОМ БАНКЕ Фаезова Р.Р. ФГБОУ ВПО БашГАУ Уфа, Россия СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ УПРАВЛЕНИЯ КРЕДИТНЫМ РИСКОМ В КОММЕРЧЕСКОМ БАНКЕ Фаезова Р.Р. ФГБОУ ВПО БашГАУ Уфа, Россия CREDIT RISK MANAGEMENT ENHANCEMENT IN COMMERCIAL BANK Faezova R.R. Bashkir State Agrarian University

Подробнее

МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКА КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА

МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКА КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКА КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА Мустафина Н.М. Научный руководитель: Путятинская Ю.В. Башкирский Государственный Аграрный Университет Уфа, Республика Башкортостан,

Подробнее

Электронный научно-практический журнал «МОЛОДЕЖНЫЙ НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК» ДЕКАБРЬ 2018 ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ НАУКИ

Электронный научно-практический журнал «МОЛОДЕЖНЫЙ НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК» ДЕКАБРЬ 2018 ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ НАУКИ УДК 336.71 РАЗРАБОТКА ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ЛИКВИДНОСТЬЮ В КОММЕРЧЕСКОМ БАНКЕ Шайдуллина Л.И. Научный руководитель Рахматуллина Ю.А. ФГОБУ ВО Финансовый университет при Правительстве

Подробнее

МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ОБРАБОТКИ ЗАЯВОК НА КРЕДИТОВАНИЕ ФИЗИЧЕСКИХ ЛИЦ

МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ОБРАБОТКИ ЗАЯВОК НА КРЕДИТОВАНИЕ ФИЗИЧЕСКИХ ЛИЦ Министерство образования Республики Беларусь Учреждение образования Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники УДК 004.4:336.717.061 ЛЕТКО Дмитрий Анатольевич МЕТОДЫ И СРЕДСТВА

Подробнее

НОВІ МЕТОДИ В СИСТЕМНОМУ АНАЛІЗІ, ІНФОРМАТИЦІ ТА ТЕОРІЇ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ

НОВІ МЕТОДИ В СИСТЕМНОМУ АНАЛІЗІ, ІНФОРМАТИЦІ ТА ТЕОРІЇ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ДC TI НОВІ МЕТОДИ В СИСТЕМНОМУ АНАЛІЗІ, ІНФОРМАТИЦІ ТА ТЕОРІЇ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ УДК 59.866 ОЦЕНИВАНИЕ ВЕРОЯТНОСТИ ДЕФОЛТА ПО КРЕДИТНЫМ ОПЕРАЦИЯМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЛОГИСТИЧЕСКОЙ РЕГРЕССИИ И КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА

Подробнее

АНКЕТА - КРЕДИТНАЯ ЗАЯВКА Данные о кредите

АНКЕТА - КРЕДИТНАЯ ЗАЯВКА Данные о кредите АНКЕТА - КРЕДИТНАЯ ЗАЯВКА Анкета заполняется разборчиво, печатными буквами, каждая графа должна быть заполнена, в случае отсутствия данных в графе ставится прочерк. Данные о кредите +--------T----------T--------T---------------T---------------------------+

Подробнее

Казакова К.Ю АЛГОРИТМ ПОСТРОЕНИЯ СКОРИНГОВОЙ МОДЕЛИ

Казакова К.Ю АЛГОРИТМ ПОСТРОЕНИЯ СКОРИНГОВОЙ МОДЕЛИ Казакова К.Ю АЛГОРИТМ ПОСТРОЕНИЯ СКОРИНГОВОЙ МОДЕЛИ Казакова К.Ю., студентка ФМ 3-1 Научный руководитель: Архангельская Л.Ю., к.э.н., доцент Скоринг (англ. scoring) метод классификации всех заёмщиков на

Подробнее

МОЛОДЫЕ ФИНАНСИСТЫ XXI века

МОЛОДЫЕ ФИНАНСИСТЫ XXI века Шаповалова Е.В. Научный руководитель: к.э.н., доцент Маланов В.И. УПРАВЛЕНИЕ КРЕДИТНЫМ РИСКОМ В ОАО АК «БАЙКАЛБАНК» Кредитование является основной деятельностью банка по размещению средств. Само кредитование

Подробнее

ОЦЕНКА КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЁМЩИКА ПРИ ПОМОЩИ МЕ- ТОДОВ ДИСКРИМИНАНТНОГО АНАЛИЗА

ОЦЕНКА КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЁМЩИКА ПРИ ПОМОЩИ МЕ- ТОДОВ ДИСКРИМИНАНТНОГО АНАЛИЗА УДК 336.77:346.62 ОЦЕНКА КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЁМЩИКА ПРИ ПОМОЩИ МЕ- ТОДОВ ДИСКРИМИНАНТНОГО АНАЛИЗА Д.Н. Крымзин, магистрант 1 курса направление подготовки «Статистика» экономического факультета ГОУВПО

Подробнее

20 г. дата заполнения АНКЕТА ПОРУЧИТЕЛЯ / ЗАЛОГОДАТЕЛЯ ФИЗИЧЕСКОГО ЛИЦА 1. ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ. женат / замужем повторный брак

20 г. дата заполнения АНКЕТА ПОРУЧИТЕЛЯ / ЗАЛОГОДАТЕЛЯ ФИЗИЧЕСКОГО ЛИЦА 1. ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ. женат / замужем повторный брак 20 г. дата заполнения АНКЕТА ПОРУЧИТЕЛЯ / ЗАЛОГОДАТЕЛЯ ФИЗИЧЕСКОГО ЛИЦА Приложение 8 1. ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ 1.ФИО 2. Адрес по месту регистрации 3. Адрес фактического местожительства 4.Дом. Телефон ( вкл. Код

Подробнее

ФОРУМ МОЛОДЫХ УЧЕНЫХ 1(17)

ФОРУМ МОЛОДЫХ УЧЕНЫХ 1(17) УДК 101.336 Фенинг О.Е. Студент 3 курс, магистратура, факультет «Экономика и управление» кафедра «Финансы, денежное обращение и кредит» Сургутский государственный университет Россия, г. Сургут, ХМАО -

Подробнее

Фамилия Имя Отчество Наименование организации Должность. Параметры запрашиваемого кредита

Фамилия Имя Отчество Наименование организации Должность. Параметры запрашиваемого кредита Приложение 1 к распоряжению от «12» ноября 2010 г. 451 Дело от 20 г. ДО/Подразделение Фамилия Имя Отчество Наименование организации Должность ЗАЯВЛЕНИЕ-АНКЕТА на получение ипотечного кредита Размер запрашиваемого

Подробнее

УДК Шардакова О.В. студентка 4 курса, Ярославский филиал РЭУ им. Г.В. Плеханова Россия, г. Ярославль. Научный руководитель Волков А.Ю.

УДК Шардакова О.В. студентка 4 курса, Ярославский филиал РЭУ им. Г.В. Плеханова Россия, г. Ярославль. Научный руководитель Волков А.Ю. УДК 336.77 Шардакова О.В. студентка 4 курса, Ярославский филиал РЭУ им. Г.В. Плеханова Россия, г. Ярославль. Научный руководитель Волков А.Ю. КРЕДИТНЫЕ РИСКИ В КОММЕРЧЕСКИХ БАНКАХ И ПУТИ ИХ СНИЖЕНИЯ В

Подробнее

ОСНОВНЫЕ ВИДЫ КРЕДИТНЫХ РИСКОВ И УПРАВЛЕНИЕ ИМИ В КОММЕРЧЕСКИХ БАНКАХ

ОСНОВНЫЕ ВИДЫ КРЕДИТНЫХ РИСКОВ И УПРАВЛЕНИЕ ИМИ В КОММЕРЧЕСКИХ БАНКАХ УДК 336.7 ОСНОВНЫЕ ВИДЫ КРЕДИТНЫХ РИСКОВ И УПРАВЛЕНИЕ ИМИ В КОММЕРЧЕСКИХ БАНКАХ Мелконян В.В., студент гр. Эк-21, IV курс Научный руководитель: Рау Э.И., к.э.н., доцент Алтайский государственный технический

Подробнее

ЗАЯВЛЕНИЕ-АНКЕТА НА ОФОРМЛЕНИЕ КАРТЫ "РИАБАНК" (ЗАО) И ПРЕДОСТАВЛЕНИЕ КРЕДИТА. Прошу открыть на мое имя счет и выпустить банковскую карту

ЗАЯВЛЕНИЕ-АНКЕТА НА ОФОРМЛЕНИЕ КАРТЫ РИАБАНК (ЗАО) И ПРЕДОСТАВЛЕНИЕ КРЕДИТА. Прошу открыть на мое имя счет и выпустить банковскую карту ЗАЯВЛЕНИЕ-АНКЕТА НА ОФОРМЛЕНИЕ КАРТЫ "РИАБАНК" (ЗАО) И ПРЕДОСТАВЛЕНИЕ КРЕДИТА Прошу открыть на мое имя счет и выпустить банковскую карту Персональные данные: Фамилия Имя Отчество Дата и место рождения

Подробнее

Вестник Самарского государственного экономического университета (120)

Вестник Самарского государственного экономического университета (120) УДК 33677 62 Вестник Самарского государственного экономического университета 2014 10 (120) ОЦЕНКА И ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ ИПОТЕЧНОГО ЖИЛИЩНОГО КРЕДИТОВАНИЯ В СБЕРБАНКЕ РОССИИ 2014 ВА Савинова ОН Косолапова*

Подробнее

ИИСППР создана с целью оптимизации процесса классификации предприятий МСБ по пяти уровням риска банкротства:

ИИСППР создана с целью оптимизации процесса классификации предприятий МСБ по пяти уровням риска банкротства: ИНСТРУКЦИЯ ПО ИСПОЛЬЗОВАНИЮ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В СФЕРЕ ОЦЕНКИ ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ ПРЕДПРИЯТИЙ МАЛОГО И СРЕДНЕГО БИЗНЕСА Интеллектуальная информационная

Подробнее

1. Программы потребительского кредитования Коммерческого Банка «Русский Инвестиционный Альянс» (закрытое акционерное общество) (далее Банк):

1. Программы потребительского кредитования Коммерческого Банка «Русский Инвестиционный Альянс» (закрытое акционерное общество) (далее Банк): УТВЕРЖДЕНО: Решением Правления «РИАБАНК» (ЗАО) от 10.06.2014 г., протокол 06/10/14-П Председатель Правления Власова Т.В. ТАРИФЫ и УСЛОВИЯ предоставления Коммерческим Банком «Русский Инвестиционный Альянс»

Подробнее

УДК ОЦЕНКА КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКА. ОСНОВНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ ОЦЕНКИ. С.А. Крючков

УДК ОЦЕНКА КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКА. ОСНОВНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ ОЦЕНКИ. С.А. Крючков 208 УДК 336.4 ОЦЕНКА КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКА. ОСНОВНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ ОЦЕНКИ С.А. Крючков В статье рассматриваются основные показатели оценки кредитоспособности банковских заемщиков. Проведен обзор имеющихся

Подробнее

До наступления срока платежа по кредиту (процентам) : - за 3 дня - за 1 день. О себе сообщаю:

До наступления срока платежа по кредиту (процентам) : - за 3 дня - за 1 день. О себе сообщаю: 20 г. АНКЕТА Заемщика физического лица на получение кредита в ОАО «МИнБ» (Просьба заполнять аккуратно, печатными буквами. В полях разлинованных для заполнения клетками, вписывать буквы в каждую клетку.

Подробнее

ЗАЯВЛЕНИЕ НА ВЫДАЧУ КРЕДИТА (ДЛЯ ФИЗИЧЕСКИХ ЛИЦ)

ЗАЯВЛЕНИЕ НА ВЫДАЧУ КРЕДИТА (ДЛЯ ФИЗИЧЕСКИХ ЛИЦ) ФИЛИАЛ ЗАО «ДКИБ» для ссылок Клиентский номер при наличии счета в ЗАО «ДКИБ» ЗАЯВЛЕНИЕ НА ВЫДАЧУ КРЕДИТА (ДЛЯ ФИЗИЧЕСКИХ ЛИЦ) I. Общая информация о Заявителе 1. Дата подачи заявления 2. Заявитель (Ф.И.О.)

Подробнее

Тарифы и условия по продукту «Квартира», предоставляемому в рамках ипотечного кредитования в Банке «ТРАСТ» (ПАО)

Тарифы и условия по продукту «Квартира», предоставляемому в рамках ипотечного кредитования в Банке «ТРАСТ» (ПАО) Тарифы и условия по продукту «Квартира», предоставляемому в рамках ипотечного кредитования в Банке «ТРАСТ» (ПАО) Наименование статьи Цель кредитования Параметры продукта - Приобретение недвижимости (Квартиры/

Подробнее

УДК Алексеев Р.Е. студент 4 курса, Ярославский филиал РЭУ им. Г.В. Плеханова Россия, г. Ярославль. Научный руководитель Волков А.Ю.

УДК Алексеев Р.Е. студент 4 курса, Ярославский филиал РЭУ им. Г.В. Плеханова Россия, г. Ярославль. Научный руководитель Волков А.Ю. УДК 336.6 Алексеев Р.Е. студент 4 курса, Ярославский филиал РЭУ им. Г.В. Плеханова Россия, г. Ярославль. Научный руководитель Волков А.Ю. ОРГАНИЗАЦИЯ КРЕДИТОВАНИЯ ФИЗИЧЕСКИХ ЛИЦ И НАПРАВЛЕНИЯ ЕГО СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ

Подробнее

О.А. Лепёхин, А.Г. Князев, К.Е. Торбина

О.А. Лепёхин, А.Г. Князев, К.Е. Торбина АНАЛИЗ ТЕНДЕНЦИЙ ИЗМЕНЕНИЯ КАЧЕСТВЕННОГО СОСТАВА РОССИЙСКИХ БАНКОВ В статье предложен подход к выделению однородных групп банков на основе критерия доминирующего дохода применительно к российскому банковскому

Подробнее

Банк Кредитных Решений.

Банк Кредитных Решений. Банк Кредитных Решений www.bkr-bank.ru Немного о нас Ипотечный брокер Банк Кредитных Решений - помогает получить ипотечный кредит клиентам, которые не соответствую требованиям банков Опыт в ипотечном кредитовании

Подробнее

университет» ОТЗЫВ официальноrо оппонента на диссертационную работу Банных Александры Андреевны на тему «Совершенствование системы

университет» ОТЗЫВ официальноrо оппонента на диссертационную работу Банных Александры Андреевны на тему «Совершенствование системы В диссертационный совет дм 212.188.09 при ФГБОУ ВПО «Пермский национальный исследовательский политехнический университет» ОТЗЫВ официальноrо оппонента на диссертационную работу Банных Александры Андреевны

Подробнее

( /' кандидата экономических наук по специальности «Математические и инструментальные методы экономики»

( /' кандидата экономических наук по специальности «Математические и инструментальные методы экономики» -... ( /' ведущей организации на диссерта Андреевны «Совершенствование розничного кредитования математического моделирования» ученой степени кандидата экономических наук по специальности 08.00.13 «Математические

Подробнее

Условия предоставления Заемщикам ипотечных/жилищных кредитов. в соответствии с общими программами кредитования Банка (редакция от г.

Условия предоставления Заемщикам ипотечных/жилищных кредитов. в соответствии с общими программами кредитования Банка (редакция от г. Условия предоставления Заемщикам ипотечных/жилищных кредитов в соответствии с общими программами кредитования Банка (редакция от 13.05.2016г.) Информация о Банке Наименование кредитора: Место нахождения

Подробнее

КРЕДИТНЫЙ РИСК И СПОСОБЫ ЕГО МИНИМИЗАЦИИ (НА ПРИМЕРЕ ОАО «СБЕРБАНК РОССИИ»)

КРЕДИТНЫЙ РИСК И СПОСОБЫ ЕГО МИНИМИЗАЦИИ (НА ПРИМЕРЕ ОАО «СБЕРБАНК РОССИИ») 282 Дугарцыренова С. Б. Научный руководитель: к.э.н., доцент Маланов В. И КРЕДИТНЫЙ РИСК И СПОСОБЫ ЕГО МИНИМИЗАЦИИ (НА ПРИМЕРЕ ОАО «СБЕРБАНК РОССИИ») В статье анализируется кредитный портфель Сбербанка

Подробнее

CREDIT RISK MANAGEMENT IN OAO «PLUS BANK» Astashova E.A., Gerasimenko A.A. Omsk state agrarian University Omsk, Russia

CREDIT RISK MANAGEMENT IN OAO «PLUS BANK» Astashova E.A., Gerasimenko A.A. Omsk state agrarian University Omsk, Russia УПРАВЛЕНИЕ КРЕДИТНЫМ РИСКОМ В ОАО «ПЛЮС БАНК» Асташова Е.А., Герасименко А.А. Омский государственный аграрный университет им. П.А. Столыпина Омск, Россия CREDIT RISK MANAGEMENT IN OAO «PLUS BANK» Astashova

Подробнее

Вестник АмГУ Выпуск 81, 2018

Вестник АмГУ Выпуск 81, 2018 150 Вестник АмГУ Выпуск 81, 2018 время требуют применения научных подходов и методов. Рассмотренные в статье методы, используемые для совершенствования процесса принятия и реализации управленческих решений

Подробнее

14. Реализация принципов проектного финансирования и управления страновыми рисками при финансировании объектов инфраструктуры зарубежом

14. Реализация принципов проектного финансирования и управления страновыми рисками при финансировании объектов инфраструктуры зарубежом 14. Реализация принципов проектного финансирования и управления страновыми рисками при финансировании объектов инфраструктуры зарубежом Литература: В. Е. Малыгин «Оценка странового риска в операциях зарубежного

Подробнее

Кредитные продукты Банка ГПБ (АО) для работников ПАО «НК «Роснефть» и дочерних предприятий

Кредитные продукты Банка ГПБ (АО) для работников ПАО «НК «Роснефть» и дочерних предприятий Кредитные продукты Банка ГПБ (АО) для работников ПАО «НК «Роснефть» и дочерних предприятий 2017 Ипотечное кредитование Отсутствие комиссии за выдачу кредита Преимущества ипотечного кредитования в Банке

Подробнее

Конорев Виктор Васильевич, кандидат экономических наук, доцент кафедры финансов и кредита КГУ

Конорев Виктор Васильевич, кандидат экономических наук, доцент кафедры финансов и кредита КГУ УДК 336.77 ПОЛИТИКА, ЭКОНОМИКА И ИННОВАЦИИ 3 (20), 2018 Конорев Виктор Васильевич, кандидат экономических наук, доцент кафедры финансов и кредита КГУ e-mail: zarab79@mail.ru К ВОПРОСУ О ФОРМИРОВАНИИ КРЕДИТНЫХ

Подробнее

ВСЕРОССИЙСКИЙ БАНК РАЗВИТИЯ РЕГИОНОВ

ВСЕРОССИЙСКИЙ БАНК РАЗВИТИЯ РЕГИОНОВ ВСЕРОССИЙСКИЙ БАНК РАЗВИТИЯ РЕГИОНОВ ЗАЯВЛЕНИЕ АНКЕТА физического лица ЗАЁМЩИКА СОЗАЁМЩИКА ПОРУЧИТЕЛЯ ЗАЛОГОДАТЕЛЯ (залогодатель не заполняет разделы, отмеченные*) СВЕДЕНИЯ О КЛИЕНТЕ ФАМИЛИЯ, ИМЯ, ОТЧЕСТВО

Подробнее

ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ИПОТЕЧНОГО КРЕДИТОВАНИЯ ЖИЛИЩНОГО СТРОИТЕЛЬСТВА

ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ИПОТЕЧНОГО КРЕДИТОВАНИЯ ЖИЛИЩНОГО СТРОИТЕЛЬСТВА УДК 336.774 Ушмарова Е.Н. Черяпина В.В. Студентки 2 курс, факультет «инженерно-экономический» Ульяновский государственный технический университет РФ, г. Ульяновск ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ИПОТЕЧНОГО

Подробнее

когда выдан 6.Дом. Телефон ( вкл. Код города ) 6.Дом. Телефон ( вкл. Код города )

когда выдан 6.Дом. Телефон ( вкл. Код города ) 6.Дом. Телефон ( вкл. Код города ) . Дата заполнения ЗАЯВКА-АНКЕТА на предоставление кредита. Программа кредитования «Потребительский кредит», «Персональный кредит», «Экспресс-Кредит» Заполнение всех пунктов данной анкеты является необходимым

Подробнее

Оренбургский государст венный университ ет, Россия, просп. Победы 13, Orenburg State University, Russia, prospect Pobedy 13,

Оренбургский государст венный университ ет, Россия, просп. Победы 13, Orenburg State University, Russia, prospect Pobedy 13, SWorld 21-30 April 2015 http://www.sworld.education/index.php/ru/conference/the-content-of-conferences/archives-of-individual-conferences/apr-2015 INNOVATIVE VIEWS OF YOUNG SCIENTISTS 2015 Менеджмент и

Подробнее

ИССЛЕДОВАНИЕ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА РАЗВИТИЕ ДОЛГОСРОЧНОГО БАНКОВСКОГО КРЕДИТОВАНИЯ В РОССИИ

ИССЛЕДОВАНИЕ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА РАЗВИТИЕ ДОЛГОСРОЧНОГО БАНКОВСКОГО КРЕДИТОВАНИЯ В РОССИИ ВЕСТНИК БЕЛГОРОДСКОГО УНИВЕРСИТЕТА КООПЕРАЦИИ, ЭКОНОМИКИ И ПРАВА УДК 336.71:336.77(470+571) Алехина Е.С., канд. экон. наук, доцент кафедры финансов и таможенных доходов Белгородского университета кооперации,

Подробнее

Кредитный риск представляет собой существенную составляющую банковских угроз, поскольку большинство банковских банкротств обусловлено невозвратом

Кредитный риск представляет собой существенную составляющую банковских угроз, поскольку большинство банковских банкротств обусловлено невозвратом Кредитный риск представляет собой существенную составляющую банковских угроз, поскольку большинство банковских банкротств обусловлено невозвратом заемщиками кредитов и непродуманной политикой банка в области

Подробнее

Анкета-заявление на получение кредита под залог имеющегося имущества в ПАО Банк «АЛЕКСАНДРОВСКИЙ»

Анкета-заявление на получение кредита под залог имеющегося имущества в ПАО Банк «АЛЕКСАНДРОВСКИЙ» Анкета-заявление на получение кредита под залог имеющегося имущества в ПАО Банк «АЛЕКСАНДРОВСКИЙ» ПАРАМЕТРЫ ЗАПРАШИВАЕМОГО КРЕДИТА Сумма кредита Вид валюты Рубли РФ Срок кредита в месяцах ЛИЧНЫЕ ДАННЫЕ

Подробнее

Информация об условиях предоставления, использования и возврата потребительского кредита. Содержание параметра

Информация об условиях предоставления, использования и возврата потребительского кредита. Содержание параметра Информация об условиях предоставления, использования и возврата потребительского кредита 1 Наименование кредитора, место нахождения постоянно действующего исполнительного органа, контактный телефон, по

Подробнее

ВСЕРОССИЙСКИЙ БАНК РАЗВИТИЯ РЕГИОНОВ

ВСЕРОССИЙСКИЙ БАНК РАЗВИТИЯ РЕГИОНОВ ВСЕРОССИЙСКИЙ БАНК РАЗВИТИЯ РЕГИОНОВ ЗАЯВЛЕНИЕ АНКЕТА физического лица ЗАЁМЩИКА СОЗАЁМЩИКА ПОРУЧИТЕЛЯ ЗАЛОГОДАТЕЛЯ (залогодатель не заполняет разделы, отмеченные*) СВЕДЕНИЯ О КЛИЕНТЕ ФАМИЛИЯ, ИМЯ, ОТЧЕСТВО

Подробнее

НАПРАВЛЕНИЯ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ КРЕДИТНОГО ПРОЦЕССА В КОММЕРЧЕСКОМ БАНКЕ Иванова Ю.С. ФГБОУ «Курский государственный университет» Курск, Россия

НАПРАВЛЕНИЯ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ КРЕДИТНОГО ПРОЦЕССА В КОММЕРЧЕСКОМ БАНКЕ Иванова Ю.С. ФГБОУ «Курский государственный университет» Курск, Россия НАПРАВЛЕНИЯ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ КРЕДИТНОГО ПРОЦЕССА В КОММЕРЧЕСКОМ БАНКЕ Иванова Ю.С. ФГБОУ «Курский государственный университет» Курск, Россия DIRECTIONS OF THE IMPROVEMENT OF CREDIT PROCESS IN THE COMMERCIAL

Подробнее

Ахметова Э.Р., старший преподаватель Газизова А.И., студент 2 курса ФГБОУ ВО «Башкирский ГАУ» Россия, г.уфа КРЕДИТНЫЙ РИСК И ПУТИ ЕГО МИНИМИЛИЗАЦИИ

Ахметова Э.Р., старший преподаватель Газизова А.И., студент 2 курса ФГБОУ ВО «Башкирский ГАУ» Россия, г.уфа КРЕДИТНЫЙ РИСК И ПУТИ ЕГО МИНИМИЛИЗАЦИИ Ахметова Э.Р., старший преподаватель Газизова А.И., студент 2 курса ФГБОУ ВО «Башкирский ГАУ» Россия, г.уфа КРЕДИТНЫЙ РИСК И ПУТИ ЕГО МИНИМИЛИЗАЦИИ Аннотация: Операции по кредитованию это самая доходная

Подробнее

РУБРИКА: ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ

РУБРИКА: ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ Родионова Е.А. Проблемы регулирования банковских рисков // Академия педагогических идей «Новация». Серия: Студенческий научный вестник. 2017. 04 (апрель). АРТ 74-эл. 0,2 п.л. - URL: http: //akademnova.ru/page/875550

Подробнее

Возраст Заемщика на момент окончания исполнения обязательств по кредиту не должен превышать 65 лет

Возраст Заемщика на момент окончания исполнения обязательств по кредиту не должен превышать 65 лет Условия предоставления Заемщикам ипотечных/жилищных кредитов в соответствии с основными стандартными программами кредитования Банка (редакция от 01.07.2014) Вид Ипотечный кредит Ипотечный кредит на долевое

Подробнее

РЕЙТИНГОВАЯ ОЦЕНКА КРЕДИТНОГО РИСКА. Кравченко Е. Н. студентка Кубанский государственный аграрный университет

РЕЙТИНГОВАЯ ОЦЕНКА КРЕДИТНОГО РИСКА. Кравченко Е. Н. студентка Кубанский государственный аграрный университет УДК 336.774 РЕЙТИНГОВАЯ ОЦЕНКА КРЕДИТНОГО РИСКА Кравченко Е. Н. студентка Кубанский государственный аграрный университет В статье изучаются методы рейтинга рисков, рассматриваются подходы к определению

Подробнее

Приложение 2. Оценка ущерба от санкций

Приложение 2. Оценка ущерба от санкций Приложение 2. Оценка ущерба от санкций Секторальные санкции, введённые против России в 3 квартале, практически сразу стали оказывать негативное влияние на российскую экономику. Задача оценки ущерба от

Подробнее

ООО «СБЕРБАНК РОССИИ». Генеральная лицензия Банка России 1481 от

ООО «СБЕРБАНК РОССИИ». Генеральная лицензия Банка России 1481 от 1 Процентные ставки по кредиту (рубли) Вид кредита Цель кредита Срок кредита Приобретение строящегося жилья Гараж Первоначальный взнос Физические лица, получающие заработную плату/пенсию на счет карты/вклада,

Подробнее

МЕТОДИКА СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ФИНАНСОВЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА

МЕТОДИКА СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ФИНАНСОВЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА 2012 НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК МГТУ ГА 181 УДК 336.717.1 МЕТОДИКА СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ФИНАНСОВЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА Н.Я. БАМБАЕВА, Р.А. АТАБЕКЯН Статья представлена доктором экономических

Подробнее

Процентные ставки по кредиту (рубли)

Процентные ставки по кредиту (рубли) 1 Процентные ставки по кредиту (рубли) Вид кредита Цель кредита Срок кредита Первоначальный взнос Физические лица, получающие заработную плату/пенсию на счет карты/вклада, открытый в Банке Приобретение

Подробнее

Кредитный процесс это прием и способы реализации кредитных отношений, расположенных в определенной последовательности и принятые данным банком.

Кредитный процесс это прием и способы реализации кредитных отношений, расположенных в определенной последовательности и принятые данным банком. Кредитный процесс это прием и способы реализации кредитных отношений, расположенных в определенной последовательности и принятые данным банком. Процесс кредитования является сложной процедурой, состоящей

Подробнее

МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ В СЕКТОРЕ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ УСЛУГ А. В. Облакова, И. В. Трегуб (Москва)

МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ В СЕКТОРЕ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ УСЛУГ А. В. Облакова, И. В. Трегуб (Москва) МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ В СЕКТОРЕ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ УСЛУГ А. В. Облакова, И. В. Трегуб (Москва) В условиях рыночной экономики существование и эффективная деятельность предприятия, работающего

Подробнее

Методы снижения кредитных рисков Methods to reduce credit risks

Методы снижения кредитных рисков Methods to reduce credit risks Методы снижения кредитных рисков Дмитренко Д. А. Научный руководитель: С. В. Биленкевич, старший преподаватель кафедры финансов и кредитов ФГБОУ ВПО ОмГАУ им П.А. Столыпина г. Омск, Россия Methods to reduce

Подробнее

Общие условия предоставления, использования и возврата кредитных средств по автокредитам 1

Общие условия предоставления, использования и возврата кредитных средств по автокредитам 1 Общие условия предоставления, использования и возврата кредитных средств по автокредитам 1 Наименование параметра Значение параметра 1. 2. Наименование кредитора, место нахождения постоянно действующего

Подробнее

Требования к эффективной системе кредитного скоринга

Требования к эффективной системе кредитного скоринга Требования к эффективной системе кредитного скоринга Scoring basics Scoring & Business Vision Components equirements Summary Scoring basics Кредитный скоринг Калькулятор Распределенная система анализа

Подробнее

10: Суть

10: Суть 10:37 08.09.2015 Азбука финансов: Кредиты от А до Я, часть ч 1 Далеко не каждый из нас может с уверенностью сказать, что хорошо умеет управлять личными финансами, правильно сберегать и расходоватьь заработанные

Подробнее

КРЕДИТНЫЕ РИСКИ В КОММЕРЧЕСКИХ БАНКАХ И ПУТИ ИХ СНИЖЕНИЯ. Каверина Мария Викторовна.

КРЕДИТНЫЕ РИСКИ В КОММЕРЧЕСКИХ БАНКАХ И ПУТИ ИХ СНИЖЕНИЯ. Каверина Мария Викторовна. ЭЛЕКТРОННЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «APRIORI. CЕРИЯ: ГУМАНИТАРНЫЕ НАУКИ» WWW.APRIORI-JOURNAL.RU 2 2015 УДК 336.77 КРЕДИТНЫЕ РИСКИ В КОММЕРЧЕСКИХ БАНКАХ И ПУТИ ИХ СНИЖЕНИЯ Каверина Мария Викторовна магистрант Рязанский

Подробнее

АНАЛИЗ КРЕДИТНОГО ПОРТФЕЛЯ ЮРИДИЧЕСКИХ ЛИЦ ПАО «СБЕРБАНК РОССИИ»

АНАЛИЗ КРЕДИТНОГО ПОРТФЕЛЯ ЮРИДИЧЕСКИХ ЛИЦ ПАО «СБЕРБАНК РОССИИ» УДК 336.02 Остапенко Н.А. студентка магистратуры 2 курс, Институт экономики и управления, ФГАОУ ВО «Крымский федеральный университет имени В.И. Вернадского», Россия, г. Симферополь АНАЛИЗ КРЕДИТНОГО ПОРТФЕЛЯ

Подробнее

УДК ОЦЕНКА КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКОВ-ЮРИДИЧЕСКИХ ЛИЦ В РФ И ЗА РУБЕЖОМ: СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АСПЕКТ

УДК ОЦЕНКА КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКОВ-ЮРИДИЧЕСКИХ ЛИЦ В РФ И ЗА РУБЕЖОМ: СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АСПЕКТ УДК 336.77 ОЦЕНКА КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКОВ-ЮРИДИЧЕСКИХ ЛИЦ В РФ И ЗА РУБЕЖОМ: СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АСПЕКТ Д. О. Чистякова, студентка гр. Э-125, IV курс Научный руководитель: Калачева И. В., старший преподаватель

Подробнее

СБЕРБАНК ПЕРВЫЙ ПРЕМИАЛЬНЫЕ КРЕДИТЫ

СБЕРБАНК ПЕРВЫЙ ПРЕМИАЛЬНЫЕ КРЕДИТЫ СБЕРБАНК ПЕРВЫЙ ПРЕМИАЛЬНЫЕ КРЕДИТЫ ПРЕМИАЛЬНЫЕ ПОТРЕБИТЕЛЬСКИЕ КРЕДИТЫ УСЛОВИЯ КРЕДИТОВАНИЯ Условия кредитования Премиум потребительский кредит без обеспечения Премиум потребительский кредит под поручительство

Подробнее

СБЕРБАНК ПЕРВЫЙ ПРЕМИАЛЬНЫЕ КРЕДИТЫ

СБЕРБАНК ПЕРВЫЙ ПРЕМИАЛЬНЫЕ КРЕДИТЫ СБЕРБАНК ПЕРВЫЙ ПРЕМИАЛЬНЫЕ КРЕДИТЫ ПРЕМИАЛЬНЫЕ ПОТРЕБИТЕЛЬСКИЕ КРЕДИТЫ УСЛОВИЯ КРЕДИТОВАНИЯ Условия кредитования Премиум потребительский кредит без обеспечения Премиум потребительский кредит под поручительство

Подробнее

Условия по кредитованию физических лиц в рамках ипотечного продукта «Классический» (приобретение строящегося жилья)

Условия по кредитованию физических лиц в рамках ипотечного продукта «Классический» (приобретение строящегося жилья) Условия по кредитованию физических лиц в рамках ипотечного продукта «Классический» (приобретение строящегося жилья) 1. Кредитор 2. Вид АКБ «РОССИЙСКИЙ КАПИТАЛ» (ПАО) (далее Банк), 121069, г. Москва, ул.

Подробнее

SCIENTIFIC RESEARCHES AND THEIR PRACTICAL APPLICATION. MODERN STATE AND WAYS OF DEVELOPMENT

SCIENTIFIC RESEARCHES AND THEIR PRACTICAL APPLICATION. MODERN STATE AND WAYS OF DEVELOPMENT SWorld 6-8 October 05 http://www.sworld.education/conference/year-conference-sw/the-content-of-conferences/archives-of-individual-conferences/oct-05 SCIENTIFIC RESEARCHES AND THEIR PRACTICAL APPLICATION.

Подробнее

Динамика просроченной задолженности в розничном кредитовании

Динамика просроченной задолженности в розничном кредитовании Динамика просроченной задолженности в розничном кредитовании Тенденции и перспективы повышения эффективности работы с проблемными кредитами Москва, 9 сентября 2014 г. НБКИ сегодня 160 млн. Записей кредитных

Подробнее

ИПОТЕКА ЭТО ПРОСТО! Банк ДельтаКредит

ИПОТЕКА ЭТО ПРОСТО! Банк ДельтаКредит ИПОТЕКА ЭТО ПРОСТО! Банк ДельтаКредит Уменьшайте размер платежа и быстрее гасите кредит по программе «Платеж 1 раз в 14 дней» Выберите из широкого перечня ипотечных программ Узнайте о преимуществах нашего

Подробнее

СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ КРЕДИТНЫМИ РЕСУРСАМИ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА Иванова Ю.С. ФГБОУ «Курский государственный университет» Курск, Россия

СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ КРЕДИТНЫМИ РЕСУРСАМИ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА Иванова Ю.С. ФГБОУ «Курский государственный университет» Курск, Россия СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ КРЕДИТНЫМИ РЕСУРСАМИ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА Иванова Ю.С. ФГБОУ «Курский государственный университет» Курск, Россия CONTROL SYSTEM OF THE CREDIT RESOURCES OF THE COMMERCIAL BANK Ivanova

Подробнее

Агентская схема ипотечного кредитования и рефинансирования. МОСКВА, 2014 г.

Агентская схема ипотечного кредитования и рефинансирования. МОСКВА, 2014 г. Агентская схема ипотечного кредитования и рефинансирования МОСКВА, 2014 г. СОДЕРЖАНИЕ 1. Условия сотрудничества 2. Порядок присоединения к Агентской схеме ипотечного кредитования и рефинансирования 3.

Подробнее

Прогнозирование бюджета г. Искитим по доходным и расходным статьям

Прогнозирование бюджета г. Искитим по доходным и расходным статьям Прогнозирование бюджета г. Искитим по доходным и расходным статьям Комплексная оценка социальноэкономического развития г. Искитим Новосибирской области Технология прогнозирования бюджета Прогнозирование

Подробнее

ФОРМИРОВАНИЕ КРЕДИТНОГО ПОРТФЕЛЯ СОВРЕМЕННОГО КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА Агафонова М.В. Южный институт менеджмента Краснодар, Россия

ФОРМИРОВАНИЕ КРЕДИТНОГО ПОРТФЕЛЯ СОВРЕМЕННОГО КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА Агафонова М.В. Южный институт менеджмента Краснодар, Россия ФОРМИРОВАНИЕ КРЕДИТНОГО ПОРТФЕЛЯ СОВРЕМЕННОГО КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА Агафонова М.В. Южный институт менеджмента Краснодар, Россия marja3@mail.ru Формирование кредитного портфеля коммерческого банка является

Подробнее

Возможности применения бизнес-аналитики в банковском бизнесе

Возможности применения бизнес-аналитики в банковском бизнесе ЗАПРОГРАММИРОВАННЫЙ УСПЕХ Возможности применения бизнес-аналитики в банковском бизнесе www.iba.by IX Международный форум по банковским информационным технологиям «БанкИТ 2012» Разработка управленческой

Подробнее

Приложение 4 к приказу АО «ОТП Банк» от ИНФОРМАЦИЯ ОБ УСЛОВИЯХ ПРЕДОСТАВЛЕНИЯ, ИСПОЛЬЗОВАНИЯ И ВОЗВРАТА ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО КРЕДИТА.

Приложение 4 к приказу АО «ОТП Банк» от ИНФОРМАЦИЯ ОБ УСЛОВИЯХ ПРЕДОСТАВЛЕНИЯ, ИСПОЛЬЗОВАНИЯ И ВОЗВРАТА ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО КРЕДИТА. Приложение 4 к приказу АО «ОТП Банк» от..2016 ИНФОРМАЦИЯ ОБ УСЛОВИЯХ ПРЕДОСТАВЛЕНИЯ, ИСПОЛЬЗОВАНИЯ И ВОЗВРАТА ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО КРЕДИТА 2016, Москва ИНФОРМАЦИЯ ОБ УСЛОВИЯХ ПРЕДОСТАВЛЕНИЯ, ИСПОЛЬЗОВАНИЯ

Подробнее

ЗАЯВКА НА ПОЛУЧЕНИЕ КРЕДИТА (для физического лица) Дата заполнения заявки: 20 года

ЗАЯВКА НА ПОЛУЧЕНИЕ КРЕДИТА (для физического лица) Дата заполнения заявки: 20 года ЗАЯВКА НА ПОЛУЧЕНИЕ КРЕДИТА (для физического лица) Дата заполнения заявки: 0 года Имя: Фамилия Адрес прописки: Адрес фактического проживания: Телефон: Сотовый: Факс: Резидент ЛР Нерезидент Персональный

Подробнее

жилой дом с земельным участком: общая площадь: кол-во комнат

жилой дом с земельным участком: общая площадь: кол-во комнат Размер запрашиваемого кредита: Валюта кредита: Срок запрашиваемого кредита: Цель кредита: Вид платежа по кредиту: Дополнительное обеспечение к основному обеспечению залогу недвижимости: Приложение 1 к

Подробнее

ИПОТЕЧНОЕ КРЕДИТОВАНИЕ ДЛЯ ФИЗИЧЕСКИХ ЛИЦ

ИПОТЕЧНОЕ КРЕДИТОВАНИЕ ДЛЯ ФИЗИЧЕСКИХ ЛИЦ ИПОТЕЧНОЕ КРЕДИТОВАНИЕ ДЛЯ ФИЗИЧЕСКИХ ЛИЦ В жизни всегда есть всегда место открытию есть место open.ru открытию open.ru ПРЕИМУЩЕСТВА ИПОТЕКИ С БАНКОМ «ОТКРЫТИЕ» Ставка от 10,95% Прием пакета документов

Подробнее

С нами надежно. Программы ипотечного кредитования физических лиц АО «Россельхозбанк»

С нами надежно. Программы ипотечного кредитования физических лиц АО «Россельхозбанк» С нами надежно. Программы ипотечного кредитования физических лиц АО 2016 Условия программы «Ипотека с господдержкой» ОАО - участник государственной программы субсидирования ипотеки! % ставка 11,3 % годовых

Подробнее

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДИКИ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ КОРПОРАТИВНЫХ КЛИЕНТОВ КОММЕРЧЕСКИМ БАНКОМ В УСЛОВИЯХ ДИВЕРСИФИКАЦИИ БИЗНЕСА

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДИКИ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ КОРПОРАТИВНЫХ КЛИЕНТОВ КОММЕРЧЕСКИМ БАНКОМ В УСЛОВИЯХ ДИВЕРСИФИКАЦИИ БИЗНЕСА СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДИКИ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ КОРПОРАТИВНЫХ КЛИЕНТОВ КОММЕРЧЕСКИМ БАНКОМ В УСЛОВИЯХ ДИВЕРСИФИКАЦИИ БИЗНЕСА Ханина Т.М. к.э.н., доц. кафедры финансов и кредита Краснодарского филиала

Подробнее

ВСЕРОССИЙСКИЙ БАНК РАЗВИТИЯ РЕГИОНОВ

ВСЕРОССИЙСКИЙ БАНК РАЗВИТИЯ РЕГИОНОВ ВСЕРОССИЙСКИЙ БАНК РАЗВИТИЯ РЕГИОНОВ ЗАЯВЛЕНИЕ АНКЕТА физического лица ЗАЁМЩИКА СОЗАЁМЩИКА ПОРУЧИТЕЛЯ ЗАЛОГОДАТЕЛЯ (залогодатель не заполняет разделы, отмеченные*) СВЕДЕНИЯ О КЛИЕНТЕ ФАМИЛИЯ, ИМЯ, ОТЧЕСТВО

Подробнее

ЗАЯВЛЕНИЕ НА ВЫДАЧУ КРЕДИТА (ДЛЯ ФИЗИЧЕСКИХ ЛИЦ)

ЗАЯВЛЕНИЕ НА ВЫДАЧУ КРЕДИТА (ДЛЯ ФИЗИЧЕСКИХ ЛИЦ) ФИЛИАЛ ЗАО «ДКИБ» для ссылок Клиентский номер при наличии счета в ЗАО «ДКИБ» Дата принятия заявления ЗАЯВЛЕНИЕ НА ВЫДАЧУ КРЕДИТА (ДЛЯ ФИЗИЧЕСКИХ ЛИЦ) I. Общая информация о Заявителе 1. Дата подачи заявления

Подробнее

Скачай и успевай везде! (круглосуточно)

Скачай и успевай везде! (круглосуточно) Скачай и успевай везде! 8 800 100-5-100(круглосуточно) ИНФОРМАЦИЯ ОБ УСЛОВИЯХ ПРЕДОСТАВЛЕНИЯ, ИСПОЛЬЗОВАНИЯ И ВОЗВРАТА ПОТРЕБИТЕЛЬСКИХ КРЕДИТОВ Наименование кредитора, место нахождения постоянно действующего

Подробнее

Роль и функции бюро кредитных историй в системе розничного кредитования

Роль и функции бюро кредитных историй в системе розничного кредитования Конференция «Розничный банк 2012» Роль и функции бюро кредитных историй в системе розничного кредитования А.Б.Каминский, Директор по развитию бизнеса МБКИ 1 Конференция «Розничный банк 2012» Бюро кредитных

Подробнее

Банкаўскi веснiк, ЛIСТАПАД 2008

Банкаўскi веснiк, ЛIСТАПАД 2008 Методика оценки и сравнения качества кредитных портфелей банков å appleëì ÄÇëÖâäé ÄÒÔËapple ÌÚ ÅÉùì В условиях высокой конкуренции и нестабильности финансовых рынков вопрос анализа и объективной оценки

Подробнее