УДК 336.71; JEL G21, C50
Юринець З. В., Юринець Р. В., Кунанець Н. Е., Мищишин І. Р. Регресійна модель оцінювання платоспроможності клієнта та банківських ризиків у процесі кредитування. Соціально-економічні проблеми сучасного періоду України: зб. наук. пр. 2019. Вип. 4(138). С. 69-73. DOI: https://doi.org/10.36818/2071-4653-2019-4-11.
Літер.: 7

Автори



Юринець Зорина Володимирівна

доктор економічних наук, доцент

професор кафедри менеджменту, економічний факультет, Львівський національний університет імені Івана Франка

Контакти: zoryna_yur@ukr.net

Сторінки:

Юринець Ростислав Володимирович

кандидат фізико-математичних наук

доцент кафедри інформаційних систем та мереж, інститут комп’ютерних наук та інформаційних технологій, Національний університет «Львівська політехніка»

Контакти: rostyslav.v.yurynets@lpnu.ua

Сторінки:

Кунанець Наталія Едуардівна

Контакти: nataliia.e.kunanets@lpnu.ua, n_kunan@yahoo.com

Сторінки:

Мищишин Іванна Романівна

молодший науковий співробітник відділу регіональної екологічної політики та природокористування, ДУ «Інститут регіональних досліджень імені М.І. Долішнього НАН України»

Контакти: ivanna.myshchyshyn@gmail.com

Сторінки:

Анотація

Запропоновано науково-методичні положення стосовно формування регресійної моделі оцінювання платоспроможності клієнта та банківських ризиків під час надання кредитів позичальникам. Ця модель побудована на підґрунті застосування інструментів логістичної регресії, дискримінантного аналізу із залученням експертної оцінки. Застосування розробленої регресійної моделі оцінювання кредитоспроможності клієнта та банківських ризиків дає змогу поєднати експертний скоринг і статистичний підхід, об’єднувати індикатори, що мають якісну та кількісну шкалу вимірювання, а для вибору кількісних змінних фінансового ризику застосовувати інструментарій дискримінантного аналізу. Під час формування регресійної моделі встановлено залежність між факторами ризику та ймовірнісною величиною кредитного ризику. Запропонована методика дає можливість оцінити платоспроможність клієнта та попередити настання ризиків на різних етапах кредитування, сприяє можливості самостійного ухвалення обґрунтованих рішень з кредитного обслуговування клієнтів, ефективного управління кредитним портфелем, оптимізації ухвалення управлінських рішень у банках загалом.

Ключові слова:

кредитний ризик, регресійна модель, дискримінантний аналіз, банки, кредит, кредитний скоринг, ризик, експертна оцінка

Посилання


1. Юринець З. В., Козеко І. О. Обґрунтування використання управлінських інформаційних систем на підприємствах. Регіональна бізнес-економіка та управління. 2010. № 2. С. 86-92
2. Долінський Л. Б. Імовірнісні моделі спільного дефолту позичальників. Фінанси України. 2012. № 10. С. 73-81.
3. Giesecke К., Shilin Z. Transform analysis for point processes and applications in credit risk. Mathematical Finance. 2012. Vol. 23. Is. 4. Pp. 742-762. DOI https://doi.org/10.1111/j.1467-9965.2011.00512.x.
4. Altman E., Saunders A. Credit risk measurement: Developments over the last 20 years. Journal of Banking and Finance. 1998. № 21(11-12). Pp. 1721-1742. DOI https://doi.org/10.1016/s0378-4266(97)00036-8.
5. Прокопенко І. Ф., Ганін В. І., Соляр В. В., Маслов С. І. Основи банківської справи: навч. посіб. Київ: ЦНЛ, 2005. 410 с.
6. Ґрін В. Г. Економетричний аналіз. Київ: Основи, 2005. 1196 с.
7. Камінський А. Б. Моделювання фінансових ризиків: монографія. Київ: Видавничо-поліграфічний центр «Київський університет», 2006. 304 с.