1 |
Совершенствование оценки кредитного риска заемщиков - физических лиц на основе внедрения технологии интегрального скоринга (на примере ПАО «СКБ-Банк») : магистерская диссертация / Improving the assessment of the credit risk of individual borrowers based on the introduction of integral scoring technology (on the example of JSC "SKB-Bank")Романова, Е. В., Romanova, E. V. January 2018 (has links)
Магистерская диссертация посвящена вопросам оценки кредитного риска заемщиков – физических лиц. Целью исследования является разработка методического подхода по оценке кредитоспособности заемщиков как направления совершенствования управления кредитным риском. В работе сделан вывод о том, что повышение качества кредитного портфеля банка способствует повышению конкурентоспособности банка в условиях высокой конкуренции и нормативных требований Банка России. / Master thesis is devoted to the assessment of credit risk of individual borrowers. The aim of the study is the development a methodical approach to assess the creditworthiness of borrowers as a way to improve credit risk management. The work concluded that improving the quality of the credit portfolio of a bank contributes to improving competitiveness of bank in conditions of high competition and regulatory requirements of the Bank of Russia.
|
2 |
Управление кредитным риском как фактор поддержания финансовой безопасности коммерческого банка : магистерская диссертация / Credit risk management as a factor in maintaining the financial security of a commercial bankШамкаева, Ю. М., Shamkaeva, Yu. M. January 2023 (has links)
Исследование предлагает совершенствование методов регулирования кредитного риска. Банковским учреждениям предложено повысить качество экспертной оценки потенциального клиента-заёмщика посредством внесения дополнений в систему мотивации сотрудников и включение коэффициента внутренней рентабельности в оценку мотивации персонала. Предложена модифицированная модель оценки вероятности банкротства и применение коэффициентов оценки кредитоспособности исходя из отраслевой принадлежности предприятия. / The study suggests improving the methods of credit risk regulation. It was proposed to banking institutions to improve the quality of the expert assessment of a potential client-borrower by introducing additions to the employee motivation system and including the internal profitability ratio in the assessment of staff motivation. A modified model for assessing the probability of bankruptcy and the use of coefficients for assessing creditworthiness based on the sectoral affiliation of the enterprise are proposed.
|
3 |
Управление риском невозврата кредита в сфере розничного кредитования : магистерская диссертация / Management of «non-return» risk in retail lendingБуташова, А. Е., Butashova, A. E. January 2023 (has links)
В исследовании систематизированы проблемы невозвратности кредитов и разработаны методы организации оптимальной работы по снижению рисков «проблемных кредитов» в коммерческих банках. / The study systematized the problems of bad loans and developed methods for organizing optimal work to reduce the risks of "problem loans" in commercial banks.
|
4 |
Выбор моделей машинного обучения для внедрения системы оценки кредитоспособности клиентов банка : магистерская диссертация / Selection of machine learning models for the implementation of the bank's customer creditworthiness assessment systemЗайцев, А. В., Zaitsev, A. V. January 2024 (has links)
В работе сравниваются алгоритмы машинного обучения для задачи оценки вероятности дефолта заёмщика и применяются методы интерпретации локальных предсказаний. / The paper compares machine learning algorithms for the problem of estimating the probability of borrower default, and applies methods for interpreting local predictions.
|
5 |
Разработка системы кредитного скоринга на основе моделей машинного обучения : магистерская диссертация / Development of a credit scoring system based on machine learning modelsШухардин, А. В., Shukhardin, A. V. January 2024 (has links)
Цель работы - создание эффктивной модели машинного обучения для решения задачи кредитного скоринга. / The aim of the work is to create an effective machine learning model for solving the problem of credit scoring.
|
Page generated in 0.0243 seconds