Математические и инструментальные методы оценки рисков в розничном кредитовании на основе композиции статистического и экспертного подходов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Будина, Елена Сергеевна

• Будина, Елена Сергеевна
• кандидат экономических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Будина, Елена Сергеевна

Введение.

ЬСгруктура процесса розничного кредитования. Особенности рынка розничного кредитования.

1.1. Особенности рынка розничного кредитования.

1.2. Структура процесса розничного кредитования.

1.3. Роль системы кредитного скоринга как конкурентного преимущества кредитной организации.

1.4. Выводы и результаты.

2. Математические и инструментальные методы организации бизнес-процессов в розничном кредитовании.

2.1. Разработка основных принципов и структуры системы кредитного скоринга.

2.2. Система кредитного скоринга при рассмотрении заявок.

2.3. Взаимодействие кредитной организации с бюро кредитных историй

2.4. Система кредитного скоринга при работе с просроченной задолженностью.

2.6. Рге-за1е скоринг в ко-брендинге.

2.7. Использования скоринга отклика в работе банка.

2.8. Выводы и результаты.

3. Математические методы и алгоритмы построения скоринговой модели в виде дерева решений.

3.1. Описание данных на входе и выходе алгоритма.

3.2. Алгоритм построения дерева по правилам эксперта и данным.

3.3. Описание алгоритма 14.8 построения дерева решений.

3.4. Описание алгоритма построения «коллективной» скоринговой модели.

3.5. Выводы и результаты.

4. Программное обеспечение построения скоринговых моделей в виде дерева решений.

4.1. Описание программного обеспечения.

4.2. Описание формата входных файлов.

4.2.1. Формат XML.

4.2.2. Формат файла rules.xml.

4.2.3. Формат файла names . xml.

4.2.4. Формат файла tr.arff.

4.2.5. Формат файлов с матрицей.

4.2.6. Формат файла-результата (tree . xml).

4.3. Пример работы программного обеспечения.

4.4. Выводы и результаты.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Математические и инструментальные методы оценки рисков в розничном кредитовании на основе композиции статистического и экспертного подходов»

Актуальность темы. Кредитование банками физических лиц в России сегодня является массовым явлением. Современная экономическая ситуация подталкивает банки к расширению кредитного предложения при одновременном сокращении мошеннических операций и просроченной задолженности. Наряду с понижением процентной ставки простота оформления и скорость предоставления кредита становятся факторами конкурентной борьбы банков за клиентов. Заинтересованными партнерами банков в широком кредитовании населения выступают торговые компании. На территории крупных торговых центров часто открываются кредитные офисы банков, и решение о выдаче кредита, как и сама кредитная операция, может быть осуществлено непосредственно в торговом центре.

Расширение предложений кредитных продуктов и банковских услуг, рост банковского бизнеса и усложнение его характера сопровождаются накоплением рисков. Так по данным Центрального Банка РФ, объем всех выданных банками кредитов (организациям, банкам и физическим лицам) составил на 1 марта 2009 года 20 909,0 млрд.руб. По сравнению с началом 2008 года объем выданных кредитов банками вырос на 46,6%. Просроченная задолженность по всем кредитам на 1 марта 2009 г. составила 588,9 млрд.руб., увеличившись на 220% по сравнению с 1 января 2008 г. По отношению к общей сумме выданных кредитов просроченная задолженность на 1 марта 2009 г. составила 2,8%, по сравнению с 1,3% на 1 января 2008 г. Если говорить о просроченной задолженности физических лиц, то она с 1 января 2008г. по 1 марта 2009 года увеличилась на 81% и составила 174,5 млрд.руб. В этой связи приоритетной является задача укрепления устойчивости кредитных организаций, банковских групп и банковского сектора в целом за счет совершенствования систем управления рисками и внутренними бизнес-процессами.

В настоящее время кредитным организациям необходимо активно использовать накопленный зарубежный и отечественный опыт в сфере розничного кредитования. Коммерческим банкам необходимо выработать принципы, применять оптимальные методы и формировать инструментарий рационального участия в данной сфере банковского бизнеса. Все это свидетельствует об исключительной важности построения четкого и адекватного комплексного механизма потребительского кредитования, как для самих коммерческих банков, так и для национальной экономики в целом.

Степень разработанности проблемы. Исследованию проблем управления банковскими рисками посвящено достаточно много зарубежных и отечественных работ. Среди зарубежных авторов, занимающихся вопросами банковских рисков могут быть выделены Аргенти Д., Басс P.M.B., Валра-вен К.Д., Гилл Э., Х.В. Грюнинг, А. де Жуан, Коттер Р., Озиус М.Е., Портер P.C., Пратт JI.A., Путнам Б.Х., Рид Э., Роуз П.С, Ситр Д., Смит Р., Таффлер Р.Дж., Уильяме Д.Дж.С., Эдварде Б. и пр. Основные отечественные труды принадлежат Балабанову И.Т., Севрук В.Т., Соколинской Н.Э. А также научные труды Савинской H.A., Белоглазовой Г.Н., Романовского М.В., Смирнова А.Л., Гусевой К.Н., Жукова Е.Ф., Гочарук О.В., Челнокова В.А., Лаврушина О.И., Горбунова A.A. и других ученых.

Возможные методы анализа рисков основаны на экспертных оценках и статистических методах. Способы построения экспертных оценок рассмотрены в работах Андрейчикова A.B., Андрейчиковой О.Н., Ларичева О.И., Саати Т., Кернса К. Наиболее изученными и используемыми в европейских и американских кредитных организациях являются статистические методы. Однако их применение требует наличие большого количества кредитных историй. В российских условиях в настоящее время можно использовать информационные базы статистических и аналитических материалов Правительства РФ и Центрального Банка РФ. Для принятия надежных решений их оказывается недостаточно.

Цели и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является исследование организации процесса розничного кредитования с точки зрения ускорения процесса принятия решения на различных этапах процесса кредитования и сокращения кредитного и операционного рисков банка, разработка и построение скоринговых моделей как на основе знаний экспертов в области кредитования, так и имеющихся данных о кредитных историях.

Реализация поставленной цели обусловила необходимость решения следующих задач:

1. Раскрыть основные этапы процесса розничного кредитования.

2. Предложить направления использования различных видов скоринга в организации процесса розничного кредитования.

3. Разработать структуру скоринговой системы для розничного кредитования банка.

4. Разработать методы и алгоритмы построения скоринговой модели с учетом знаний экспертов в области кредитования и имеющихся данных о кредитных историях.

5. Разработать программное обеспечение, реализующее предложенные методы и алгоритмы построения скоринговых моделей, и внедрить в бизнес-процессы кредитной организации.

Объектом диссертационного исследования является процесс организации розничного кредитования.

Предметом исследования являются подходы, методы, алгоритмы, обеспечивающие поддержку принятия решения в процессе розничного кредитования.

Теоретической и методологической основой диссертационного исследования являются труды отечественных и зарубежных ученых в области создания автоматизированных систем управления бизнес-процессами и систем поддержки принятия решений, управления рисками, экономической теории, теории информации, экономической кибернетики, законодательные и нормативные акты Российской Федерации, Банка России, внутренние инструкции кредитных организаций. В работе использованы материалы, опубликованные в российской и зарубежной печати, а также представленные на специализированных профессиональных сайтах сети Интернет. При разработке представленных в диссертации экономико-математических моделей и методов использовались методы системного анализа, теории вероятностей, теории информации, методы построения деревьев решений и иерархического синтеза.

Диссертационная работа выполнена в рамках паспорта научных специальностей ВАК 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики, п. 1.4. «Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений», п. 2.3. «Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях», п. 2.5. «Разработка концептуальных положений использования новых информационных и коммуникационных технологий с целью повышения эффективности управления в экономических системах».

Наиболее существенные результаты, полученные лично автором и имеющие научную новизну:

1. Показаны направления использования различных видов скоринга в организации процесса розничного кредитования, описана организация системы кредитного скоринга в различных бизнес-процессах.

2. Разработан алгоритм построения скоринговой модели в виде дерева решений на основе знаний эксперта в области кредитования, представленных в виде правил, и имеющихся данных о кредитных историях.

3. Разработан метод построения «коллективной» скоринговой модели на основе метода иерархического синтеза, т.е. модели, построенной на основании мнений нескольких экспертов и учитывающей различную значимость каждого из экспертов.

4. Разработано программное обеспечение, реализующее предложенные автором методы построения скоринговых моделей.

Теоретическая и практическая значимость диссертационной работы заключается в реализации основных рекомендаций в деятельности коммерческих банков при организации процесса розничного кредитования, разработан комплексный механизм принятия решений и эффективного управления кредитными и операционными рисками в розничном кредитовании. Разработанная автором система скоринговой оценки может использоваться кредитующими подразделениями коммерческих банков при принятии организационно-управленческих решений по кредитованию населения. Предложенный метод построения «коллективной» модели кредитного скоринга может использоваться в системе скоринговой оценки в случае недостаточности количества и/или качества статистических данных, а также когда необходимо внести изменения в скоринговую модель, не дожидаясь изменений в кредитном портфеле.

Апробация работы. Основные результаты и положения работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях:

• 13-я Всероссийская конференция «Математическое программирование и приложения», Екатеринбург, февраль-март 2007 г.;

• 38-я Региональная молодежная конференция ИММ УрО РАН «Проблемы теоретической и прикладной математики», Екатеринбург, январь-февраль 2007 г.;

• III Всероссийская конференция «Проблемы оптимизации и экономические приложения», Омск, июль 2006 г.;

• ежегодные научно-практические конференции ЮУрГУ.

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 10 научных работ, общим объемом 3,4 п.л., (1,6 авторских), отражающих ее основные результаты.

Структура работы Работа изложена на 188 страницах машинописного текста, состоит из введения, четырех глав, заключения и двух приложений. Работа иллюстрирована 2 таблицами, 18 рисунками. Библиографический список содержит 98 наименований литературных источников.

Во введении обоснована актуальность исследуемой проблемы, сформулированы цель работы, объект и предмет исследований, кратко охарактеризована научная новизна и практическая значимость полученных результатов, их апробация, приведены сведения о расположении материала по разделам работы.

В первой главе показаны особенности рынка розничного кредитования, структура процесса розничного кредитования, проанализирована роль системы кредитного скоринга как конкурентного преимущества кредитной организации. Во второй главе предложена концептуальная структура системы кредитного скоринга исходя из особенностей рынка розничного кредитования, описана организация процесса кредитования с использованием данной системы, предложены меры по снижению кредитного и операционного рисков банка. В третьей главе предложен метод, позволяющий строить скоринговую модель в виде дерева решений как на основе знаний экспертов в области кредитования, так и на основе имеющихся данных о кредитных историях клиентов. Разработан метод построения «коллективной» скоринговой модели, использующий мнения нескольких экспертов с учетом значимости каждого из экспертов в кредитном учреждении. В четвертой главе описана архитектура разработанного программного обеспечения. В заключении приводятся основные выводы и предложения по результатам диссертационного исследования.

В приложении 1 приводится листинг программы, реализующей разработанные алгоритмы построения «коллективной» модели кредитного скоринга на основе знаний экспертов в области кредитования, с учетом их значимости в кредитной организации, и имеющихся данных о кредитных историях. В приложении 2 приводится описание данных, используемых в примере работы программного обеспечения.

1. СТРУКТУРА ПРОЦЕССА РОЗНИЧНОГО КРЕДИТОВАНИЯ. ОСОБЕННОСТИ РЫНКА РОЗНИЧНОГО КРЕДИТОВАНИЯ

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Будина, Елена Сергеевна

4.4. Выводы и результаты

Разработанные алгоритмы реализованы в созданном программном обеспечении и позволяют строить «коллективные» модели кредитного скоринга на основании знаний нескольких экспертов, учитывающую различную значимость каждого из экспертов, и на основании имеющихся данных о кредитных историях.

Разработанное программное обеспечение используется в ОАО «ЧЕЛЯБИНВЕСТБАНК» в организации процесса розничного кредитования, в том числе при оценке кредитоспособности физических лиц.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Рынок розничного кредитования динамично развивается. Учитывая его особенности, для обеспечения конкурентоспособности кредитной организации необходима максимальная формализация и автоматизация всех этапов процесса кредитования. Использование системы кредитного скоринга позволит построить централизованную систему управления кредитной политикой, максимально автоматизировать работу с заемщиком, в режиме он-лайн отслеживать работу точек продаж кредитных продуктов, эффективно управлять мероприятиями по взысканию просроченной задолженностью.

Для обеспечения данной функциональности система кредитного скоринга должна обладать компонентами, позволяющими определять правила кредитной политики банка, строить скоринговые модели и стратегии принятия решения. Система должна в автоматическом режиме работать с информацией из различных внешних источников, использовать для построения скоринговых моделей различные методы анализа данных, проводить быструю и централизованную интеграцию построенных моделей и стратегий в работу, обеспечить систему он-лайн мониторинга и отчетности, возможность модификации стратегий и кредитных правил профильными сотрудниками банка без привлечения ИТ специалистов.

Формализуя процессы принятия решения, банк обеспечивает единообразие работы всех структурных подразделений, занимающихся кредитованием, централизованное регулирование стратегией развития банка, ускорение рассмотрения заявок на кредит, объективность и единообразие критериев в оценке заявок кредитными менеджерами различных подразделений банка, снижение кредитного и операционного рисков банка, снижение расходов на кредитных инспекторов за счет уменьшения требований к их квалификации, более качественное обслуживание клиентов, эффективное взыскание долгов и т.п.

Скоринговые стратегии и скоринговые модели могут применяться на различных этапах процесса кредитования, начиная от принятия решения о возможности предоставления кредита, через организацию повторных продаж с помощью поведенческого скоринга и скоринга удержания клиентов, и заканчивая автоматизацией работы с просроченной задолженностью (соНесйоп-скоринг).

В ходе работы разработан метод построения «коллективной» скоринговой модели в виде дерева решений на основе знаний экспертов в области кредитования и накопленных данных, который может быть включен в систему кредитного скоринга. Данный метод может применяться в случае, когда нет накопленных статистических данных (например, в случае когда кредитная организация предлагает новый продукт или открывает филиальную сеть в новом регионе), данные «не надежны» (например, данные могут оказаться частично искаженными в результате внутреннего мошенничества сотрудников кредитного учреждения), накопленных данных недостаточно для построения полноценной статистической скоринговой модели (например, из-за низких объемов продаж), или когда необходимо внести изменения в скоринговую модель, не дожидаясь изменений в кредитном портфеле. Разработанное программное обеспечение может быть встроено в существующую автоматизированную банковскую систему кредитной организации.

Используя полноценную систему кредитного скоринга, кредитная организация получает эффективный подход к организации бизнес-процессов в кредитовании.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Будина, Елена Сергеевна, 2009 год

1. Аганбегян, А.Г. Перспективное отраслевое планирование: Экономико-математические методы и модели / А.Г. Аганбегян. - Новосибирск, 1986. -192 с.

2. Аганбегян, А. Г. Управление и эффективность / А.Г. Аганбегян. М.: Экономика, 1981.-71 с.

3. Айвазян, С.А. Прикладная статистика и основы эконометрики / С.А. Айвазян, B.C. Мхитарян. М.: ЮНИТИ, 1998. - 1022 с.

4. Андрейчиков, A.B. Анализ, синтез, планирование решений в экономике / A.B. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. М.: Финансы и статистика, 2000. - 368 с.

5. Андрейчиков, А. В. Автоматизированное принятие решений в иерархических системах / A.B. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова, Ф.Ф. Джабер. // Программные продукты и системы. 1993. — № 3. - С.23 - 29.

6. Анчишкин, А. И. Наука. Техника. Экономика / А.И. Анчишкин. 2-е изд. - М.: Экономика, 1989. - 383 с.

7. Балабанов, И.Т. Риск-менеджмент / И.Т. Балабанов. М.: Финансы и статистика, 1996. - 192 с.

8. Банк России. — http://www.cbr.ru/

9. Банки и банковское дело / Под ред. Балабанова И.Т. СПб.: Питер, 2003.-256 с.

10. Банковские риски: учебное пособие / кол. авторов; под ред. д.э.н., проф. О.И. Лаврушина и д.э.н., проф. Н.И. Валенцевой. М.: КНОРУС, 2007. -232 с.

11. Белоглазова, Г.Н. Банковское дело / Г.Н. Белоглазова, Л.П. Кроливецкая. — 5-е изд. М.: Финансы и статистика, 2008. - 592 с.

12. Бериков, В.Б. Анализ статистических данных с использованием деревьев решений. Учебное пособие / В.Б. Бериков. — Новосибирск. Изд-во НГТУ, 2002. 60 с.

13. Бодров, В.И. Математические методы принятия решений: Учеб.пособие / В.И. Бодров, Т.Я. Лазарева, Ю.Ф. Мартемьянов. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. тех. ун-та, 2004. — 124 с.

14. Бронштейн, И.Н. Справочник по математике для инженеров и учащихся ВТУЗов / И.Н. Бронштейн, К.А. Семендяев. М.: Наука, 1980. -976 с.

15. Будина, Е.С. Построение коллективной модели оценки кредитоспособности / Е.С. Будина // Проблемы теоретической и прикладной математики: Труды 38-й Региональной молодежной конференции. -Екатеринбург: УрО РАН, 2007. С.340-344.

16. Будина, Е.С. Проблемы оценки кредитоспособности заемщика / Е.С. Будина // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Рынок: Теория и практика. Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 2006. - Вып. 2 №1 (56). - С.113-119.

17. Будина, Е.С. Коллективная модель оценки кредитоспособности заемщика / Е.С. Будина, A.B. Панюков // Информационный бюллетень Ассоциации математического программирования. №11. Научное издание. Екатеринбург: УрО РАН, 2007. С.99-100.

18. Будина, Е.С. Применение системы кредитного скоринга для организации процесса розничного кредитования / Е.С. Будина, A.B. Панюков // Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. Пермь: ПермГУ, Вып. 1(1), 2009.-С.З7-46.

19. Буч, Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++ / Г. Буч; пер. с англ.; под ред. И. Романовского, Ф. Андреева. -М.; СПб.: Бином: Нев. диалект, 2001.

20. Васильков, Ю.В. Компьютерные технологии вычислений в математическом моделировании: учебное пособие / Ю.В. Васильков, H.H. Василькова. М.: Финансы и статистика, 1999. — 256 с.

21. Гараган, С. А. Взаимодействие банков с коллекторскими организациями и кредитными брокерами / С.А. Гараган, O.A. Павлов. // Банковское кредитование, №1, 2009. -http://www.reglament.net/bank/credit/2009 1 article.htm

22. Гараган, С.А. Оптимальная организация процесса рассмотрения кредитных заявок / С.А. Гараган, O.A. Павлов. // Банковское кредитование, №6, 2008.

23. Гараган, С. А. Особенности автоматизации массовой проверки благонадежности потенциальных заемщиков / С.А. Гараган, O.A. Павлов. // Банковское кредитование, № 5, 2008.

24. Гараган, С.А. Повышение адаптивности управления кредитным процессом в условиях развития и ослабления кризиса / С.А. Гараган, O.A. Павлов. // Банковское кредитование, № 4, 2009.

25. Герасимова, Е.Б. Комплексный анализ кредитоспособности заемщика / Е.Б. Герасимова. // Финансы и кредит, № 4, 2005. С. 21-24.

26. Герасимова, Е.Б. Банковские операции / Е.Б. Герасимова, И.Р. Унанян, JI.C. Тишина. М.: Форум, 2009. - 272 с.

27. Готовкин, И. Комплексная скоринговая модель оценки дефолта клиента / И. Готовкин // Банковские технологии, № 1, 2006, С. 27-35.

28. Даконта, М. XML и Java 2. Библиотека программиста / М. Даконта, А. Саганич; пер. с англ. Р. Михеев. — СПб. и др.: Питер, 2001. — 384 с.

29. Демидов, А. От «ручной сборки» к кредитному конвейеру / А. Демидов, Е. Рыбкина. // Банковские технологии, №3, 2006, С.28-33.

30. Добрынин, В. Ю. Технологии компонентного программирования: Учеб. пособие / В.Ю. Добрынин. СПб.: Издательство Санкт-Петербургского государственного университета, 2004. - 214 с.

31. Дубров, А. М. Математико-статистическая оценка эффективности в экономических задачах / A.M. Дубров. М.: Финансы и статистика, 1982. -176 с.

32. Зайден, М. XML в электронной коммерции / М. Зайден. М.: БИНОМ-Лаборатория знаний, 2003. — 480 с.

33. Замков, О.О. Математические методы в экономике: Учеб. / Моск. гос. ун-т им. М.В. Ломоносова; О.О. Замков, A.B. Толстопятенко, Ю.Н. Черемных. М.: Изд-во "ДИС", 1997. - 365 с.

34. Кабушкин, С.Н. Управление банковским кредитным риском: учеб. пособие / С.Н. Кабушкин. — 4-е изд., стер. Минск: Новое знание, 2007. — 335 с. — (Экономическое образование).

35. Калистратов, Н. Банковский розничный бизнес / Н. Калистратов. М.: БДЦ-Пресс, 2006. - 424 с.

36. Катилова, Н.В. Разработка скоринговых карт / Н.В. Катилова, A.C. Кордичев. // Банковский ритейл, №3, 2007.

37. Консалтинговая компания «Франклин&Грант: Риск консалтинг». — http ://frankl in-grant.ru/ru/main/ default, aspx

38. Колесник, В.Д. Курс теории информации / В.Д. Колесник, Г.Ш. Полтырев. -М.: Наука, 1982.

39. Коробова, Г. Банковское дело: Учебник / Г. Коробова. М.: Экономисте», 2005. — 751 с.

40. Котоусов, A.C. Теория информации. Учебное пособие для вузов / A.C. Котоусов. — М. Радио и связь, 2003. 80 с.

41. Лагоша, Б.А. Оптимальное управление в экономике: Учеб. пособие для вузов по специальности 061800 "Мат. методы в экономике" и др. специальностям / Б.А. Лагоша. — М.: Финансы и статистика, 2003. 191 с.

42. Ларичев, О.И. Теория и методы принятия решений, а также хроника событий в волшебных странах: Учебник / О.И. Ларичев. М.: Логос, 2000. -296 с.

43. Люгер, Джордж, Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем, 4-е издание / Джордж Ф. Люгер, пер. с англ. -М.: Издательский дом «Вильяме», 2003. 864 с.

44. Максутов, Ю. Скоринг: возможности и ограничения / Ю. Максутов. // Банковское дело, №2, 2004, С. 12-14.

45. Мельникова, A.B. Оптимизация процесса предкредитной обработки. Эффективное принятие решений / A.B. Мельникова, Ю.В. Шевчук. // Банковское кредитование, № 1, 2007.

46. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе: Учеб. пособие / A.M. Дубров, Б.А. Лагоша, Е.Ю. Хрусталев, Т.П. Барановская; Под ред. Б.А. Лагоши. — 2-е изд., перераб. и доп. М.: Финансы и статистика. - 2003. - 224 с.

47. Морсман, Э. Искусство коммерческого кредитования / Э. Морсман. -М.: Альиина Бизнес Букс, 2005. 187 с.

48. Национальное бюро кредитных историй http://nbki.ru/.

49. Овчинников, С.М. XML: Язык форматирования документов World Wide Web / С.М. Овчинников. М.: Майор: Осипенко, 2001. - 154 с.55000 «КроСистем». Автоматизированная система CROSYS. -http://crosvs.ru/

50. Панюков, A.B. Экономическая кибернетика: учебно-методический комплекс / A.B. Панюков. — Челябинск: ЮУрГУ. 2006.

51. Петраков, Н. Я. Фактор неопределенности и управления экономическими системами / Н.Я. Петраков, В. И. Ротарь. Отв. ред. С. А. Айвазян. -М.: Наука, 1985. 191 с.

52. Петров, Д.А. Кредитный риск-менеджмент как инструмент борьбы с возникновением просроченной задолженности / Д.А. Петров, М.В. Помазанов. // Банковское кредитование, № 6, 2008.

53. Печерский, А. Язык XML практическое введение / А. Печерский. -М.: Центр Информационных Технологий, 1999. — http://citforum.ru/intemet/xml2/index.shtml

54. Пластиковые карты. Платежные карты как бизнес банка. — http://www.grossbank.ru/

55. Пищулин, A.C. Национальные особенности кредитного скоринга / A.C. Пшцулин. //Банковское кредитование, №1, 2008.

56. Подлесный, С.Ю. Оптимизация выбора стратегии взыскания просроченной задолженности / С.Ю. Подлесный. // Управление в кредитной организации, №5, 2008. -http://www.reglament.net/bank/mng/2008 5 article.htm.

57. Проблемы методологии комплексного социально-экономического планирования/ Е. 3. Майминас, В. JI. Тамбовцев, А. Г. Фонатов и др.; Под ред. Н. П. Федоренко и др. М.: Наука, 1983 .-415 с.

58. Пугачев, B.C. Теория Вероятности и математическая статистика / B.C. Пугачев. М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1979.-496 с.

59. Решения на основе платформы Retail Engineering & Control — http ://tscoring.ru/

60. Саати, Т. Принятие решений. Метод анализа иеархий / Т. Саати. Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1989. - 316 с.

61. Саати, Т. Аналитическое планирование. Организация систем / Т. Саати, К. Керне. Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1991. — 224 с.

62. Сажин, Ю.В. Система скоринга для оценки кредитоспособности заемщика / Ю.В. Сажин. // Финансы и бизнес, № 4, 2005. С. 40-47.

63. Смирнов, A.B. Управление ресурсами и финансово-аналитическая работа в коммерческом банке / A.B. Смирнов. М.: БДЦ-Пресс, 2002. — 176 с.

64. Солодовников, A.C. Математика в экономике: Учебник: В 2-х ч. 4.1. / A.C. Солодовников, В.А. Бабайцев, A.B. Браилов. М.: Финансы и статистика, 2000. - 224 с.

65. Тарасенко, Ф.П. Введение в курс теории информации / Ф.П. Тарасенко. — Изд. Томского университета, 1963.

66. Тарташев, В. Практика коллекторской деятельности: формы работы с проблемной задолженностью / В. Тарташев. // Банковское кредитование, № 5, 2008. http://www.reglament.net/bank/credit/2008 5 article.htm.

67. Усачев, С. Кредитный скоринг: решение класса desktop или enterprise / С. Усачев. // Банки и технологии, № 4, 2008. С. 50-54.

68. Федоренко, Н. П. Оптимизация экономики: некоторые вопросы использования экономико-математических методов в народном хозяйстве / Н.П. Федоренко. -М.: Наука, 1997.-287 с.

69. Филина, Ф.Н. Все виды кредитования / Ф.Н. Филина, И.А. Толмачев, A.B. Сутягин. М.: Гросс Медиа, РОСБУХ, 2008. - 416 с.

70. Фридман, A. JI. Основы объектно-ориентированной разработки программынх систем / А.Л. Фридман. — М.: Финансы и статистика, 2000. — 192 с.

71. Фролов, В.Н. Инновации в банковском бизнесе / В.Н. Фролов, А.А. Ватолин, А.В. Фролов. // Банковские технологии, №1, 2004. С. 8-11.

72. Черемных, Ю. Н. Математические модели развития народного хозяйства / Ю.Н. Черемных. М.: Изд-во МГУ, 1986. - 103 с.

73. Черкашенко, В.Н. Этот «загадочный» скоринг / В.Н. Черкашенко. // Банковское дело, № 3, 2006. С. 42-48.

74. Чернобыльская, А. Управление рисками при розничном кредитовании / А. Чернобыльская, Д. Вороненко. // Банковское кредитование, № 3, 2006. -http://www.diasoft.ru/live/pub/qsp/pid/15611/id/l 1155/

75. Черноруцкий, И.Г. Методы принятия решений / И.Г. Черноруцкий. -СПб.: БХВ-Петербург, 2005. 416 с.

76. Шлаин, Б.М. Продажи через Интернет: сегментация и технология -залог успеха / Б.М. Шлаин. // Методический журнал Организация продаж банковских продуктов, № 1, 2009. -http://www.reglament.net/bank/bankproduct/ 2009 1 article.htm

77. Юдин, Д. Б. Вычислительные методы теории принятия решений / Д.Б. Юдин. М.: Наука, 1989. - 320 с.

78. BaseGroup Labs. Технологии анализа данных. — http://www.basegroup.ru/.

79. Global Payments Inc. http://www.globalpaymentsinc.com/.

80. Egar Technology service. Розничное кредитование. — http://www.consumerlending.ru/

81. Egar Technology автоматизированные банковские системы. Решение для финансовых рынков. - http://www.egartech.ru/.

82. Experian Decision Analytics http://www.experian-scorex.com/.

83. Jama: Java Matrix Package http://math.nist.gov/iavanumerics/iama/.

84. J. Ross Quinlan // AI Group, CSE — http://www.rulequest.com/Personal/.

85. J. Ross Quinlan C4.5: Program for Machine Leaning. San Mateo: Morgan Kaufmann Publishers, 1993.

86. Machine Learning Project at the University of Waikato in New Zealand -http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/

87. Machine Learning / Decision Trees / C4.5 Tutorial -http://www2.cs.uregina.ca/~dbd/cs83 l/notes/ml/dtrees/c4.5/tutorial.html

88. Monk (metadata offer new knowledge) Tutorial. — http://gautam.lis.illinois.edu/monkmiddlcware/public/tutorial/index.html

89. Scorto Системы Кредитного Скоринга - http://www.scorto.ru/.

90. XML development. http://www.xml.com

91. World Wide Web Consortium (официальный сайт корпорации). — http://www.w3 .org/