ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ КАК СРЕДСТВО ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ БАНКОВСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ (НА ПРИМЕРЕ)

Тип работы:
Дипломная
Предмет:
Экономические науки
Страниц:
70

7700 Купить готовую работу
Узнать стоимость новой

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

В данном случае, оператор не обладает необходимыми знаниями и навыками для выполнения самостоятельной роли кредитного менеджера. Только автоматизированная скоринговая система способна решить такие задачи.
Объектом исследования выступает информационная банковская система.
Предмет исследования — информационные технологии кредитного скоринга.
Цель работы: Анализ информационных технологий кредитного скоринга.
Основными задачами исследования являются:
1) Анализ задачи по оценке кредитоспособности клиента.
2) Анализ рынка систем по кредитному скорингу.
3) Особенности кредитного скоринга для России.
4) Построение модели кредитного скоринга.
5) Анализ эффективности представленной модели кредитного скоринга
Практическая значимость работы заключается повышении производительности труда кредитного менеджера с использованием технологий кредитного скоринга.
Данная проблематика освещена в работах разных исследователей, которые можно разделить по следующим направлениям.
Основам кредитного скоринга посвящены работы Абричкиной Г. Б. [3], Андреевой Г. В. 4], Ковальчук Д. А. 14].
Особеностям механизмов и алгоритмов кредитного скоринга работы Мэйз Э. 18], Jakubík P. 2], Ворошилова И. В. 8], Гараган С. А. 9].
Специфике работы автоматизированных банковских систем в вопросах оценки кредитоспособности работы Крылова А. 16].
И, наконец, российский рынок использования скоринговых продуктов отражен в работах Барсученко А. С. 5], Викторова Л. 7].

ПоказатьСвернуть

Содержание

ВВЕДЕНИЕ 4

ГЛАВА 1. ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ КРЕДИТНОГО СКОРИНГА 6

1.1. Понятие о кредитном скоринге 6

1.2. Сравнительный анализ рынка систем по кредитному скорингу 9

1.2.1. Модель скоринговой системы 10

1.2.2. Типы скоринговых систем 11

1.3. Особенности построения моделей кредитного скоринга для России. 13

1.3.1. Критерии выбора системы скоринга 13

1.3.2. Интуитивный скоринг 14

1.3.3. Управление проблемными активами 16

1.3.4. Перспективы и развитие скоринга 18

ГЛАВА 2. СКОРИНГОВАЯ МОДЕЛЬ. 19

2.1. Постановка задачи 19

2.2. Алгоритм построения скоринговой функции 21

2.3. Основные источники погрешностей в скоринговых оценках 27

2.4. Метод эмпирической скоринговой функции 29

ГЛАВА 3. СКОРИНГ- МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ КРЕДИТНОГО РИСКА 37

3.1. Процесс кредитования и кредитные риски 37

3.2. Применение скоринга в России 44

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 52

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 55

ПРИЛОЖЕНИЯ 59

Список литературы

1. EGAR Technology. Кредитование физических лиц [Электронный ресурс] / 2014/ - Режим доступа: www. egartech. ru/fields/consumerlending, свободный. — Загл. с экрана.

2. Jakubík P. Scoring as an indicator of financial stability http: //www. cnb. cz/miranda2/export/sites/www. cnb. cz/en/financial_stability/fs_reports/fsr_2009/

3. Абричкина Г. Б. Инструментальные методы управления кредитными рисками регионального банка: Дис. … канд. экон. наук. Воронеж. — 2004. 156 c.

4. Андреева Г. В. Скоринг как метод оценки кредитного риска // Банковские технологии. http: //www. cfin. ru/finanalysis/banks/scoring. shtml

5. Барсученко А. С. Проблема внедрения кредитного скоринга в отечественной банковской системе / А. С. Барсученко // «Управління розвитком», 4(167). — 2014. С. 31−34.

6. Бархатов И. А. Управление рисками розничного портфеля банков: применение кластерного анализа / И. А. Бархатов // «Банковский ритейл», N 4, IV квартал. — 2010. — 15 с.

7. Викторова Л. Российские банки все шире применяют скоринговые системы / Л. Викторова // «РБК. Ежедневная деловая газета», N 4, IV квартал. — 2011.

8. Ворошилова И. В. К вопросу о совершенствовании механизма оценки кредитоспособности индивидуальных заемщиков. http: //ej. kubagro. ru/2009/08/03/

9. Гараган С. А. Метод эмпирической скоринговой функции и его использование в кредитном процессе [Электронный ресурс] / 2014. — Режим доступа: http: //crosys. org/empirical_scoring_function. html, свободный. — Загл. с экрана.

10. Дебок Г. Анализ финансовых данных с помощью самоорганизующихся карт. / Г. Дебок. -М.: Издательский дом «Альпина». — 2001. 230 с.

11. Зубов С. А. Исследование информационного обеспечения банковской деятельности / С. А. Зубов // ДЕНЬГИ И КРЕДИТ — 2012. — № 4 — С. 30−34.

12. Иванов Е. Б. Построение скоринговых моделей на основе логистической регрессии / Е. Б. Иванов, Л. А. Мещерякова // «V квартал. — 2010.

13. Ишина И. В. Скоринг — модель оценки кредитного риска / С. А. Зубов // Аудит и финансовый анализ. — 2007. — № 4 — С. 1−7.

14. Карминский А. М. Методология создания информационных систем. М.: И Д Форум — ИНФРА-М. 2012.

15. Ковальчук Д. А. Скоринг-модуль — метод снижения рисков потребительского кредитования / Д. А. Ковальчук // «Бизнес в законе. Экономико-юридический журнал», N 3. — 2010. С. 272−274.

16. Корниенко С. Л. Оценка кредитоспособности заемщика в процессе управления кредитным риском: Дис. … канд. экон. наук: 08. 00. 10: М., 2003. 230 c.

17. Крылов А. Будущее банков — персональный продукт каждому клиенту / А. Крылов // Рекламные технологии. — 2008. — № 2 — С. 16−21.

18. Модели кредитного и поведенческого скоринга. http: //masters. donntu. edu. ua/2006/kita/shepeleva/library/metod%20scoring. pdf

19. Мэйз Э. Руководство по кредитному скорингу / Э. Мэйз. — М.: Гревцов Паблишер. — 2009. 464 с.

20. Образцов А. С. Проблемы применения скоринговой системы кредитования в России / А. С. Образцов // «Управление экономическими системами», 12 (48). — 2012. С. 55−58.

21. Петров В. Н. Информационные системы / В. Н. Петров. — СПб.: Питер, 2002. — 210 c.

22. Пещанская И. В. Краткосрочный кредит: теория и практика. — М.: Издательство «Экзамен». — 2008. 320 с.

23. Просалова В. С. Оценка банками кредитоспособности юридических лиц в условиях развития нейросетевых экспертных систем: На примере Приморского края: Дис. … канд. экон. наук: 08. 00. 10. Владивосток, 2006. 186с.: ил.

24. Рожнова В. С. Автоматизированные системы обработки финансово-кредитной информации / В. С. Рожнова. — М.: Финансы и статистика, 2002. — 256 с.

25. Рындина С. В. Математические модели application-скоринга. // Проблемы информатики в образовании, управлении, экономике и технике: Сб. статей Всерос. научно-техн. конф. Пенза, 2008. С. 32−35.

26. Маклаков С. Применение CASE-средств в автоматизации банковской деятельности http: //www. interface. ru/case/casebank. htm

27. Селезнева Н. Н., Ионова А. Ф. Финансовый анализ. М.: Юнити, 2002. 479с.

28. Серегин А. Рынок ДБО в России и в мире / А. Серегин, К. Червонный // Банковские технологии. — 2008. — № 10 — С. 22 — 26.

29. Сиддики Н. Скоринговые карты для оценки кредитных рисков / Н. Сиддики. — М.: Манн, Иванов и Фербер. — 2014. 268 с.

30. Соколов Г. М. Автоматизация деятельности учреждений банков / Г. М. Соколов. — М.: Финанси и статистика, 2005. — 256 с.

31. Тавасиев А. М., Мазурина Т. Ю. и др. Банковское кредитование: Учебник для вузов/Под ред. А. М. Тавасиева. — М.: ИНФРА — 2010. 345 с.

32. Титоренко Г. А. Автоматизированные информационные технологи в банковской деятельности: учебное пособие / Г. А. Титоренко. — М.: Финстатинформ, 2005. — 320 c.

33. Усачёв С. Кредитный скоринг: решения desktop или enterprise / С. Усачёв // «Банки и технологии» — № 04. — 2010. C. 70−78.

34. Шешукова Т. Г. Кредитный скоринг как система анализа заемщика-предприятия малого бизнеса кредитной организацией / Т. Г. Шешукова, М. В. Быкова // Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. Вып. (16). — 2013. С. 52−56.

Заполнить форму текущей работой