title: About statistical analysis methodology of banking risks
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Вильчевский Евгений Никитич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Никитина Анастасия Александровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Nikitina Anastasia
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Кумачева Сурия Шакировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Kumacheva Suriia Shаkirovnа
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-25T20:34:46Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-25T20:34:46Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.lang: -
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 016277
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/11630
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: 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.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: 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.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.lang: -
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Кредитные риски
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: кредитный портфель
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: статистический анализ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: управление рисками
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: бинарная регрессия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификатор Байеса
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: модель ARIMA
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Credit risks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: credit portfolio
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: statistical analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: risk management
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: data analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: binary choice model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Bayes classifiers
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ARIMA model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: About statistical analysis methodology of banking risks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: О методике статистического анализа банковских рисков
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Diplom_17.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11630/1/Diplom_17.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 641,39 kB
resources.filename: reviewSV_otzyv_NNikitina.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11630/2/reviewSV_otzyv_NNikitina.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 192,49 kB
resources.filename: reviewSV________________2.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11630/3/reviewSV________________2.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 206,95 kB
resources.filename: reviewSV_______________.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11630/5/reviewSV_______________.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 278,89 kB
resources.filename: reviewSV_st007847_Kumacheva_Suriya_SHakirovna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11630/6/reviewSV_st007847_Kumacheva_Suriya_SHakirovna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,46 kB