МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОБЪЕМА ПРОСРОЧЕННОЙ ЗАДОЛЖЕННОСТИ ПО КРЕДИТАМ


https://doi.org/10.26794/2587-5671-2015-0-4-116-121

Полный текст:


Аннотация

Динамика задолженности по кредитам во многом характеризует развитие реального сектора экономики, а рост просроченной задолженности указывает на ухудшение этого развития. В связи с этим в условиях экономической нестабильности особенно актуальными являются мониторинг и прогнозирование объема просроченной задолженности. Официальная статистика Центрального банка Российской Федерации показывает, что в период с января 2011 г. по декабрь 2013 г. наблюдалось устойчивое снижение доли просроченной задолженности, а в начале 2014 г. произошла смена направления тренда. Набольший рост просроченной задолженности наблюдается с начала 2015 г., что объясняется проявлением кризисных явлений в российской экономике. В статье построены модели прогнозирования объема просроченной задолженности по кредитам юридических лиц и индивидуальных предпринимателей, оценены прогнозирующие свойства построенных моделей, показано преимущество применения идентификационного подхода к выбору структуры модели.

Об авторах

Н. Н. Карабутов
Московский государственный технический университет радиотехники, электроники и автоматики
Россия


В. Г. Феклин
Финансовый университет
Россия


Список литературы

1. Статистика Центрального банка Российской Федерации / Statistics of the Central Источник: www.kremlin.ru Bank of the Russian Federation [Statistika Central’nogo banka Rossijskoj Federacii]. URL: http://www.cbr.ru/statistics (дата обращения: 08.06.2015).

2. Karabutov N. N. Structural Identifi cation of Static Systems with Distributed Lags // International journal of control science and engineering. 2012. Vol. 2. No 2. Pp. 136-142.

3. Karabutov N. N. Structural Identifi cation of Systems with Distributed Lag // International Journal of Intelligent Systems and Applications. 2013. Vol. 5. No 11. Pp. 1-10.


Дополнительные файлы

Для цитирования: Карабутов Н.Н., Феклин В.Г. МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОБЪЕМА ПРОСРОЧЕННОЙ ЗАДОЛЖЕННОСТИ ПО КРЕДИТАМ. Финансы: теория и практика/Finance: Theory and Practice. 2015;(4):116-121. https://doi.org/10.26794/2587-5671-2015-0-4-116-121

For citation: Karabutov N.N., Feklin V.G. FORECASTING MODELS THE VOLUME OF OVERDUE DEBT ON LOANS. Finance: Theory and Practice. 2015;(4):116-121. (In Russ.) https://doi.org/10.26794/2587-5671-2015-0-4-116-121

Просмотров: 50

Обратные ссылки

  • Обратные ссылки не определены.


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2587-5671 (Print)
ISSN 2587-7089 (Online)