IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/a/scn/028142/15579460.html
   My bibliography  Save this article

Многомерное Регрессионное Моделирование И Прогноз Просроченной Задолженности По Кредитам

Author

Listed:
  • Казакова Кристина Анатольевна

    (Астраханский государственный университет)

Abstract

В статье предпринята попытка разработки нового подхода к системе формирования банковского резерва на возможные потери по кредитам. Данная методология рассматривается в качестве альтернативы традиционному подходу формирования резерва на возможные потери по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности, действующему на территории Российской Федерации. В исследовании построены эконометрические модели множественной регрессии просроченной задолженности по кредитам в зависимости от макроэкономических показателей, рассчитаны точечный и интервальный прогнозы объема просроченной кредитной задолженности, а также вычислен необходимый размер резерва на покрытие соответствующих кредитных потерь. В завершении статьи оценена эффективность предложенного подхода к системе формирования резервных отчислений и определена рациональность его применения в качестве количественного метода оценки кредитных рисков в системе современного банковского риск-менеджмента.

Suggested Citation

  • Казакова Кристина Анатольевна, 2014. "Многомерное Регрессионное Моделирование И Прогноз Просроченной Задолженности По Кредитам," Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 3: Экономика. Экология, CyberLeninka;Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Волгоградский государственный университет», issue 1, pages 87-98.
    • Handle: RePEc:scn:028142:15579460
    as

    Download full text from publisher

    File URL: http://cyberleninka.ru/article/n/mnogomernoe-regressionnoe-modelirovanie-i-prognoz-prosrochennoy-zadolzhennosti-po-kreditam
    Download Restriction: no
    ---><---

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:scn:028142:15579460. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: CyberLeninka (email available below). General contact details of provider: http://cyberleninka.ru/ .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.