Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/13942
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorZelenina, T. A.en
dc.contributor.authorЗеленина, Т. А.ru
dc.date.accessioned2018-12-12T06:09:55Z-
dc.date.available2018-12-12T06:09:55Z-
dc.date.issued2012-
dc.identifier.citationЗеленина, Т. А. Прогнозирование кредитного риска коммерческого банка / Т. А. Зеленина // Вестник Тюменского государственного университета. Серия: Экономика / главный редактор Г. Ф. Шафранов-Куцев. – Тюмень : Издательство Тюменского государственного университета, 2012. – № 11. – С. 124-129.ru
dc.identifier.issn1562-2983-
dc.identifier.issn1994-8484-
dc.identifier.urihttps://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/13942-
dc.description.abstractIn the article are presented the results of forecasting the risk of the customer loan portfolio of commercial bank on the basis of the binary choice model. As an indication of the credit risk is considered outstanding share of the portfolio of loans, as a measure of credit risk– the probability of increasing the share of outstanding of loan. Forecasting stock indexes that influence the probability of increasing the share of outstanding of loan, carried out on the basis of singular spectrum analysis and adaptive models with damped trend. Evaluation of the accuracy of models forecasting stock index performed using historical forecasts and the mean absolute percentage error of the forecast. The study shows that for 2012 is expected to decrease the probability amplitude fluctuations increase in the share of outstanding of loan, and by the middle of the third quarter and year-end is expected to increase the risk for the client portfolio.en
dc.description.abstractВ статье представлены результаты прогнозирования риска клиентского кредитного портфеля коммерческого банка на основе модели бинарного выбора. В качестве характеристики кредитного риска рассмотрена доля непогашенной задолженности по портфелю кредитов, выданных физическим лицам, в качестве меры кредитного риска – вероятность роста доли непогашенной кредиторской задолженности. Прогнозирование фондовых индексов, оказывающих влияние на вероятность роста доли непогашенной кредиторской задолженности, осуществлено на основе метода сингулярного спектрального анализа и адаптивных моделей с демпфированным трендом. Оценка точности моделей прогнозирования фондовых индексов проведена с помощью ретроспективного прогноза с использованием средней абсолютной процентной ошибки прогноза. В результате проведенного исследования показано, что на протяжении 2012 г. ожидается снижение размаха колебания вероятности роста доли непогашенной кредиторской задолженности, а к середине третьего квартала и к концу года ожидается повышение риска по клиентскому кредитному портфелю.ru
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isoruen
dc.publisherИздательство Тюменского государственного университетаru
dc.relation.ispartofВестник Тюменского государственного университета. Серия: Экономика. – 2012. – № 11ru
dc.subjectforecasting of credit risken
dc.subjectcreditor debtsen
dc.subjectпрогнозирование кредитного рискаru
dc.subjectкредиторская задолженностьru
dc.titleПрогнозирование кредитного риска коммерческого банкаru
dc.title.alternativeCommercial bank credit risk forecastingen
dc.typeArticleen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articleen
local.description.firstpage124-
local.description.lastpage129-
local.issue11-
local.identifier.uuidec82f86d-efab-48a6-bbb7-b03e5a3dd36b-
local.identifier.handleru-tsu/13942-
Appears in Collections:Вестник ТюмГУ: Социально-экономические и правовые исследования

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
16_Zelenina_No11_ekonomika_2012-16.pdf634.89 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.