МОДЕЛИРОВАНИЕ УПРАВЛЕНИЯ КРЕДИТНЫМ РИСКОМ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА

Краткое описание

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ,
МОЛОДЕЖИ И СПОРТА УКРАИНЫ
ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

на правах рукописи

Львовский Леонид Янович

УДК: 336.77.067.31: 336.051

МОДЕЛИРОВАНИЕ УПРАВЛЕНИЯ КРЕДИТНЫМ РИСКОМ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА

Специальность
08.00.11 – Математические методы, модели и информационные технологии
в экономике.

ДИССЕРТАЦИЯ
на соискание научной степени
кандидата экономических наук

Научный руководитель:
Овечко Галина Сергеевна
кандидат экономических наук, доцент

Донецк 2011

СОДЕРЖАНИЕ
Введение 3
Раздел 1. Концептуальные основы моделирования управления кредитным риском банка 9
1.1. Особенности кредитных операций коммерческих банков Украины в современных условиях 9
1.2. Модели и методы анализа кредитного риска коммерческого банка 23
1.3. Концепция моделирования управления кредитным риском коммерческого банка. 40
Выводы по разделу 1 53
Раздел 2. Моделирование процессов кредитования физических лиц 55
2.1. Моделирование процессов анализа платежеспособности заемщика. 55
2.2. Моделирование процессов возникновения проблемной кредитной задолженности 69
2.3. Моделирование принятия оптимального решения по выбору параметров страхования кредитного риска 86
Выводы по разделу 2 97
Раздел 3. Методы принятия решений в процессе кредитования физических лиц 99
3.1. Интеллектуальная система оценки платежеспособности заемщика. 99
3.2. Методы реструктуризации проблемной кредитной задолженности 117
3.3. Моделирование работы банка с проблемной задолженностью. 131
Выводы по разделу 3 151
Заключение 153
Список использованных источников 156
Приложения…………………………………………………………………… 170

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования
Условия мирового финансового кризиса, затронувшего и украинскую банковскую систему, резко изменили отношение банков к проблеме управления кредитным риском. Многие методы и модели, вполне адекватно работавшие ранее, оказались устаревшими и неточными. Поэтому в сложившейся ситуации банкам пришлось «на лету» вырабатывать новые методы управления кредитным риском. Однако эффективность этих методов не всегда оказывалась на ожидаемом уровне. Так, совокупный убыток банковской системы Украины в 2009 году составил 23596 млн. грн, что превышает всю прибыль банков, полученную за предыдущие 8 лет работы. Основная доля этих убытков приходится именно на кредитные операции, про что свидетельствует увеличение доли проблемной кредитной задолженности за 2008-20010 гг. с 1.8% до 10.6%.
Одной из главных причин возникновения кризиса платежей по кредитам можно назвать инерционность отношения банков к кредитному процессу, отсутствие единой концепции, по которой осуществлялось бы ведение кредита от момента выдачи до полного погашения, использование устаревших методов анализа и принятия антикризисных решений. При этом особенностью данного кризиса стала его сильная связь с кредитоспособностью физических лиц, поскольку именно кризис неплатежей по ипотечным кредитам в США стал основным поводом для начала мирового кризиса. Поэтому, в условиях, сложившихся в экономике Украины, особый акцент следует сделать на моделирование управления кредитным риском в процессе кредитования физических лиц.
Особенностью кредитования физических лиц является большое количество операций, при сравнительно небольших суммах кредитов. Это вынуждает банки для сохранения конкурентоспособности снижать операционные издержки на выдачу одного кредита, что в свою очередь обуславливает актуальность задач автоматизации управления рисками, связанными с потребительским кредитованием.
Необходимо отметить, что проблема управления кредитным риском вообще, и при кредитовании физических лиц в частности неоднократно затрагивалась в отечественной и зарубежной литературе, специалистами в области финансово-кредитных отношений, в частности в трудах А.Н. Мороза, О.И. Лаврушина, Н.И. Валенцевой, Н.М. Внуковой, Н. Бунге. В области экономико-математического моделирования данную проблему исследовали В. В. Витлинский, Ю.Г. Лысенко, Л.Н. Сергеева, В.Н. Тимохин, Е.Ю.Андиева. В области искусственного интеллекта проблему управления кредитным риском рассматривали Э. Хантер, С. Хайкин, Н.Н. Иванов, Е.В. Кравчук, А.А. Ежов, С.А. Шумский.
Однако, большинство авторов проводили свои исследования в условиях стабильной банковской системы, не затрагивая аспекты, которые проявляются в условиях глобального финансового кризиса. В настоящее же время именно изучение особенностей процесса кредитования в кризисных и посткризисных условиях являются наиболее актуальной темой для финансово-кредитных учреждений Украины. Поэтому моделирование управления кредитным риском коммерческого банка является актуальным, что обусловило выбор темы диссертационной работы, её цель и задачи.
Связь работы с научными программами, темами
Диссертационная работы выполнена в рамках госбюджетных тем кафедры экономической кибернетики Донецкого национального университета: «Методология применения количественных методов в экономике» Г-11/45 (номер государственной регистрации 0111U005692), «Моделирование жизнеспособных систем» Г-11/46 (номер государственной регистрации 0111U005693), в которых автор участвовал как соисполнитель.
Цель и задачи исследования
Целью диссертации является разработка комплекса моделей и методов управления кредитным риском коммерческого банка, обеспечивающих устойчивость банка и оптимальное его функционирование при значительных изменениях в условиях внешней среды.
Для достижения заданной цели в диссертации поставлены и решены следующие задачи:
проанализированы особенности кредитных операций коммерческих банков Украины в современных условиях;
исследованы существующие методы оценки кредитного риска и формальные процедуры принятия решения о выдаче кредита;
разработана концепция моделирования управления кредитным риском банка;
разработана и реализована комбинированная модель оценки платежеспособности заемщиков;
разработана динамическая имитационная модель идентификации возникновения кредитного риска;
разработана динамическая имитационная модель изменения финансового состояния заемщика в кризисной ситуации;
предложена модель принятия оптимального решения по выбору параметров страхования кредитного риска;
предложена модель ведения кредитного процесса и работы с проблемной задолженностью.
Объектом исследования являются процессы предотвращения возникновения кредитного риска в коммерческом банке.
Предметом исследования в данной работе являются модели и методы управления кредитным риском в коммерческих банках.
Методы исследования
Теоретическими и методологическими основами исследования послужили разработки отечественных и зарубежных ученых в области экономико-математического моделирования, имитационного моделирования, статистического анализа, нейронных сетей, анализа процессов кредитования и страхования. Информационную базу исследования составляют официальные статистические данные Национального банка Украины, Государственного комитета по статистике, отчеты коммерческого банка Донгорбанк.
Научная новизна полученных результатов заключается в разработке теоретических и методических аспектов управления кредитным риском коммерческого банка. При этом к основным научным результатам работы можно отнести следующие:
впервые разработаны:
концепция моделирования управления кредитным риском коммерческого банка, основанная на принципах системного подхода и адаптивного управления процессами кредитования, реализация которой позволяет создать комплексное обеспечение управления кредитным риском и снизить расходы за счет улучшения достоверности оценки риска и более быстрой адаптации банка к изменениям условий внешней среды.
имитационная модель идентификации возникновения кредитного риска, основанная на динамическом моделировании изменения структуры кредитного портфеля при ухудшении условий внешней среды, что позволяет банку определить граничные возможности увеличения процентной ставки по выданным кредитам для компенсации увеличения стоимости ресурсов и минимизировать затраты, связанные с кризисом неплатежей.
имитационная модель изменения финансового состояния заемщика в кризисной ситуации, которая позволяет выработать оптимальный план действий в системе банк-клиент, повышающий вероятность погашения заёмщиком задолженности по кредиту, что позволит улучшить финансовое состояние банка в условиях кризиса, а также повысить доходность за счет ускорения возобновления платежей по кредитам в посткризисных условиях;

усовершенствована:
комбинированная модель оценки платежеспособности заемщика, которая позволяет объединить преимущества нейросетевых и традиционных скоринговых методов, что улучшает достоверность получаемых оценок и позволяет повысить доходность банка за счет уменьшения количества проблемных кредитов.
получила дальнейшее развитие:
модель принятия оптимального решения по выбору параметров страхования кредитных рисков, основанная на идеях адаптивного управления бизнес-процессами на основании определения состава затрат банка в различных моделях страхования, соответствующих различным условиям внешней среды, внедрение которой позволит снизить расходы банка на страхование кредитных операций.
Практическое значение диссертационного исследования состоит в том, что предложенные в работе модель изменения финансового состоянии заемщика в кризисной ситуации, комбинированная модель оценки платежеспособности заемщика, а также модель ведения кредитного процесса и работы с проблемной задолженностью могут рассматриваться как конкретные инструменты управления кредитным риском коммерческих банков любого уровня.
Полученные в диссертации научные результаты, концептуальные положения, принципы моделирования, а также разработанные модели и методы нашли практическое применение в работе управления кредитных и позиционных рисков КБ Донгорбанк. Экономический эффект составил 1282 тыс. грн.
Апробация результатов исследования
Основные результаты диссертации докладывались на международной научно-практической конференции «Антикризові аспекти регулювання економіки» (2-4 декабря 2010г. г. Харьков), научно-практической конференции с международным участием «Системи підтримки прийняття рішень. Теорія і практика» (6 июня 2011г. г. Киев), всейкраинской конференции «Проблеми економічної кібернетики 2011» (14-16 сентября 2011г. г. Одесса), научных семинарах кафедры экономической кибернетики Донецкого национального университета (2009-2011 гг.).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 научных работ, общим объемом 4.2 п/л., из которых автору принадлежит 3.1 п/л.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из вступления, трех разделов, заключения, списка использованных литературных источников из 134 наименований и двух приложений. Основное содержание работы изложено на 155 стр. машинописного текста, материал диссертации иллюстрирует 26 таблиц и 49 рисунков.

Список литературы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В диссертации выполнено теоретическое обобщение проблем управления кредитным риском коммерческого банка и предложено новое решение важного для экономики Украины научно-практического задания разработки концепции моделирования и моделей реализации управления кредитным риском. При этом получены научные результаты, которые позволяют сделать следующие выводы.
Анализ особенностей кредитных операций украинских банков показал чрезмерно быстрый рост объемов выданных кредитов в предкризисные годы и увеличение зависимости банков от иностранных кредитных ресурсов. Но самой главной тенденцией стало увеличение роли потребительского кредитования в операциях банков. Однако, процесс выдачи потребительских кредитов не адаптирован для учета их особенностей, что привело к резкому ухудшению качества кредитных портфелей в результате финансового кризиса. Это делает тему моделирования управления кредитными рисками особенно актуальной в отношении кредитования физических лиц.
Рассмотрение существующих методов оценки кредитного риска и формальных процедур принятия решения о выдаче кредита позволило установить и сопоставить основные методы такого анализа: субъективную оценку заемщика, скоринговые модели и автоматизированные аналитические системы. На основании исследования особенностей этих методов сформулирована процедура анализа кредитного риска и принятия решения о выдаче кредита, которую можно рассматривать как предпосылку к разработке концепции управления кредитным риском банка.
На основании изучения процессов кредитования в украинских банках, теоретических исследований отечественных и зарубежных ученых, разработана концепция моделирования управления кредитным риском коммерческого банка. Концепция основана на комплексном подходе к управлению кредитным риском на всех этапах процесса кредитования, включая предварительный анализ заемщика, мониторинг выданных кредитов и реструктуризацию задолженности в случае возникновения у заемщика проблем с выплатой кредита.
На основании анализа возможностей метода кредитного скоринга выделены направления его усовершенствования. Предложена классификация факторов скоринговой оценки на десять групп по четырем основным классификационным признакам и для каждой группе выделены оптимальные методы обработки. Это дало возможность разработать и реализовать комбинированную модель оценки платежеспособности заемщика, включающую экспертные, статистические и нейросетевые методы анализа. Реализация модели в условиях КБ Донгорбанк позволила получить экономический эффект, оцениваемый в 775 тыс. грн.
Для изучения возможностей компенсирования роста стоимости банковских кредитных ресурсов путем поднятия ставки по выданным кредитам, построена динамическая модель идентификации возникновения кредитного риска, позволяющая прогнозировать изменения структуры кредитного портфеля. Проведенный анализ позволил сделать вывод об ограниченной эффективности таких действий со стороны банков. Результаты анализа модели хорошо коррелируются с реальной статистикой банковской системы Украины.
Для исследования изменений финансового состояния заемщика в кризисной ситуации предложена динамическая имитационная модель этого процесса. Её использование позволяет оптимизировать процесс реструктуризации кредитов заемщикам, уровень доходов которых внезапно уменьшился, с тем, чтобы обеспечить возможность внесения дальнейших платежей, что является не только экономической, но и социальной проблемой.
Для снижения расходов банка на кредитный процесс, проведен анализ затрат при внешнем страховании и самостраховании, выделены критерии определения эффективности того и другого способа и предложена модель принятия оптимального решения по выбору параметров страхования кредитного риска.
Учитывая высокий уровень проблемной задолженности в коммерческих банках Украины, в работе разработана модель кредитного процесса, включающая блоки работы с проблемной задолженностью, а также описаны её методические элементы – поведенческий и коллекторский скоринг. Экономический эффект от внедрения данной модели оценивается в 507 тыс. грн.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1 Закон України № 2704-IV від 23.06.2005 р. «Про організацію формування та обігу кредитних історій» // Відомості Верховної Ради (ВВР) . – 2005. – № 32. – С.421
2 Айвазян С. А. Прикладная статистика: классификация и снижение размерности. / Айвазян С. А., Бухштабер В. М., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. – М.: Финансы и статистика, 1989. – 487 с.
3 Алексахин СВ. Прикладной статистический анализ: Учебное пособие для вузов./ Алексахин СВ., Балдин А.В., Николаев А.Б., Строганов В.Ю. – М.: «Изд-во ПРИОР», 2001, – 224с.
4 Андиева Е.Ю. К построению математической модели оценки кредитного заемщика на основе его психологического профиля / Андиева Е.Ю.; Врач-аспирант. – Воронеж, 2008. - №2 (23). – С. 152-154.
5 Андиева Е.Ю. Логико-вероятностная модель оценки риска кредитного заемщика с учетом его семантического поля / Андиева Е.Ю.// Компьютерное моделирование: Труды международной научно-технической конференции. – СПб.: Изд-во Политехи. Ун-та, 2008. – С. 171-175.
6 Андиева Е.Ю. Метод оценки рисков в экспресс-кредитовании/ Андиева Е.Ю.// Системы управления и информационные технологии. 1.3 (31), 2008 - №2. - С.316-320.
7 Андиева Е.Ю. Потребительское кредитование как фактор «уязвимости» банковской системы / Андиева Е.Ю.// Товар, потребительский рынок и маркетинговые коммуникации: сборник статей II Международной научно-практической конференции. - Пенза: 2007. – С. 3-5.
8 Андиева Е.Ю. Проблемный анализ скоринговых банковских систем/ Андиева Е.Ю. //Актуальные проблемы банковского права в России: сб. стат. II Международной научно-практической конференции. - Пенза, 2007 – С. 6-9.
9 Андиева Е.Ю. Способ построения психологического профиля заемщика для оценки рисков в сфере потребительского кредитования/ Андиева Е.Ю., Семенова И.И. // Управление риском- Москва, 2008. - №1. - С.56-63.
10 Андреева Г. Скоринг как метод оценки кредитного риска / Андреева Г. // Банковские технологии. 2003, № 6–9. С. 15–17
11 Ансофф И. Стратегическое управление: Пер с англ. / Ансофф И.; Науч. ред. и вст. ст. Л. И. Евенко. – М.: Экономика, 1989. – 519 с.
12 Анфилатов B.C. Системный анализ в управлении: учеб. пособие / B.C. Анфилатов, А.А. Емельянов, А.А. Кукушкин; под ред. А.А. Емельянова. – М.: Финансы и статистика, 2006. – 368с.
13 Банковские риски: учебное пособие / под общ ред. д.э.н. проф. Лаврушина О.И., д.э.н. проф. Валенцевой Н.И. – М.: КНОРУС, 2008. – 232 с.
14 Бернар И.В. Толковый экономический словарь/ Бернар И.В., Колли Ж.К. . – М.: Международные отношения, 1997. – 502 с.
15 Бланк И.А. Словарь-справочник финансового менеджера / Бланк И.А. – М.: Ника центр,2008. 480 с.
16 Будина Е.С. Проблемы оценки кредитоспособности заемщика / Будина Е.С. // Вестник ЮУрГУ. Сер. «Рынок: теория и практика», Вып. 2. №1(56). 2006. – С. 113-119.
17 Бунге Н. Теория кредита: Диссертация. – Киев: 1852. с.39.
18 В Украине сократилась доля просроченных кредитов// [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://kontrakty.ua/novosti/finansy/28210-v-ukraine-sokratilas-dolya-prosrochennyx-kreditov

19 Вишняков Я.Д. Общая теория рисков: Учебное пособие, / Вишняков Я.Д., Родеев Н. Н. – М: Академия, 2007. - 68с.
20 Вітлінський В. В. Імовірнісні моделі оцінки ризику неплатежу операцій фінансового лізингу / Вітлінський В. В., Делійська Є. Б. // Фінанси України. – Червень 2005. – № 6. – С. 62-68.
21 Власюк Н.І. Світова фінансова криза та її вплив на економіку України / Власюк Н.І., Килин Ю.В. // Науковий Вісник НЛТУ України: Збірник науково-технічних праць. – Львів : РВВ НЛТУ України. – 2010. – Вип. 20.4. – С. 184-188.
22 Внукова Н.М. Управління кредитним ризиком у споживчому кредитуванні / Внукова Н.М., Васильєва М.О. // Фінансово-кредитна діяльність: проблеми теорії та практики. – Харків. 2009. – № 1(6). С. 65-71.
23 Вожжов А.П. К вопросу участия коммерческих банков в активизации инвестиционного процесса в Украине. / Вожжов А.П., Кузнецова Н.В. // Культура народов Причерноморья. – 2007. – №17. – С. 31-35
24 Гаврилова Т.А. Базы знаний интеллектуальных систем. / Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. – СПб.: Питер, 2000. - 384с.
25 Галяєва Л.Є. Проблеми розвитку банківського споживчого кредитування в Україні та Росії. / Галяєва Л.Є., Гаряга Л. О. // Вісник Університету банківської справи Національного банку України. – 2010. – №3. – С. 186-190.
26 Глущенко С.В. Інвестиційні послуги банків: зарубіжна практика та українські реалії / Глущенко С.В. // Фінанси України. - 2007. - № 5. - С. 96-104.
27 Гэвин М. Корни банковских кризисов: макроэкономическая среда/ Гэвин М., Хаусман Р. //Очерки о мировой экономике: Выдающиеся экономисты мира в Московском Центре Карнеги: Под ред. А. Ослунда, Т. Малевой. - М.: Гендальф, 2003. С. 253 -268.
28 Делійський Л. Б. Оцінка вартості облігацій з урахуванням ризику неплатежу / Делійський Л. Б., Галкін А. І.// Вісник НБУ. – 2007. – №7. – С. 46-49.
29 Державна служба статистики України. Офіційний сайт // [Електронний ресурс]. – Режим доступа: http://ukrstat.gov.ua

30 Долінський Л. Б. Моделювання дефолтів за облігаційними позиками. /Долінський Л. Б. // Фінанси України. — 2009. — № 4. — С. 65—74.
31 Долінський Л. Б. Імовірнісні моделі оцінки ризику неплатежу та визначення вартості облігацій / Долінський Л. Б., Галкін А. І // Вісник НБУ. – 2007. – №8. – С. 38-40.
32 Дубілет О. Перспективи розвитку карткових продуктів /Дубілет О. // Вісник Національного банку України. – 2003. №10. С. 11-13.
33 Дюк В. Data Mining: учебный курс. / Дюк В., Самойленко A. – СПб.: Изд. Питер, 2001. – 368 с.
34 Дяченко О. Умение адаптироваться — важнейшее свойство скоринговых систем /Дяченко О. // Банковское обозрение. – 2006. – №5 – С. 44-48.
35 Ежов А.А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе / Ежов А.А., Шумский С.А.; серия “Учебники экономико-аналитического института МИФИ” под ред. проф. В.В. Харитонова.– М.: МИФИ, 1998. – 224 с.
36 Емельянов А.А. Имитационное моделирование экономических процессов. / Емельянов А.А., Власова Е.А., Дума Р.В. ¬– М.: Финансы и статистика, 2002. – 364 с.
37 Ендовицкий Д. А. Анализ и оценка кредитоспособности заемщика / Ендовицкий Д. А., Бочарова И. В. – М.: КноРус, 2008. – 264 с.
38 Ендронова В.Н. Модели анализа кредитоспособности заемщиков / Ендронова В.Н. // Финансы и кредит. 2002 . - №6 . - С.9-15.
39 Ермаков С.Л., Малинкина Ю.А. Рынок потребительского кредитования: современные тенденции развития / Ермаков С.Л., Малинкина Ю.А.//Финансы и кредит. 2006. №21 (225). С. 24-25.
40 Загородній, А.Г. Фінансовий словник / А.Г. Загородній, Г.Л. Вознюк, Т.С. Смовженко; - 4-те вид., випр. та доповн. - К.: Т-во "Знання", КОО; Л.: Вид-во Львів банк. ін-ту НБУ. – 2002. – 566 с.
41 Заморена А.В. Формування системи страхування ризиків споживчого кредиту /Заморена А.В. // «Економічний вісник університету»: збірник наукових праць учених та аспірантів. – Вип. 17/1. – Переяслав-Хмельницький: Вид. ДВНЗ „Переяслав-Хмельницький державний педагогічний університет ім. Г. Сковороди”, 2011. – С. 315-323
42 Игнатов А. Технологии дистанционного обслуживания заёмщиков / Игнатов А., Усачев В. // Банковские технологии. - 2004- №5. – С. 57- 61
43 Ишина, И. В. Скоринг-модель оценки кредитного риска / Ишина, И. В., Сазонова, М. Н. // Аудит и финансовый анализ. – 2007. – № 4. – С. 297-304.
44 Іваненко Л. Правові засади споживчого кредитування / Іваненко Л. // Вісник Київського національного торговельно-економічного університету. – 2011. – №1. – С. 103-110
45 Кабушкин С. Н. Управление банковским кредитным риском. / Кабушкин С. Н. – М.: Новое знание, 2007. – 336 с.
46 Каменський А.Б. Експертна модель кредитного скорингу позичальника банку / Каменський А.Б. // Банківська справа. – 2006. ¬– №1. – С. 75-81
47 Каменський А.Б. Нейромережеві технології в управлінні портфелем простроченої заборгованості / Каменський А.Б., Сікач В.О. // Моделювання та інформаційні системи в економіці: зб. наук. праць / відп. ред. В.К.Галіцин. 2011. №84. С. 5-19
48 Карасьова З. М. Проблеми та перспективи розвитку споживчого кредитування в Україні. / Карасьова З. М., Капустенко О. О. // Наука й економіка, - науково-теоретичний журнал Хмельницького економічного університету, випуск № 3 (19), 2010 р. – С. 26-31.
49 Кириченко О. Аплікаційний кредитний скоринг, його побудова та застосування комерційними банками України / Кириченко О., Патерікіна Л. // Банківська справа. – 2009. – №2. – С.23-30.
50 Официальный сайт компании BaseGroup Labs // [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.basegroup.ru

51 Кравчук Е.В. Искусственные нейронные сети и генетические алгоритмы: Учеб. пособие. / Кравчук Е.В., Хантер Э. – Донецк, ДонГУ, 2000.– 200с.
52 Круг П. Г. Нейронные сети и нейрокомпьютеры : учебн. пособие / Круг П. Г. – М.: Издательство МЭИ, 2002. 177с.
53 Линь Сэнь. О некоторых причинах финансового кризиса и путях совершенствования процесса кредитования /Линь Сэнь. Сигал А.В.// Ученые записки Таврического национального университета им. В.И. Вернадского. – 2008. – Том 21 (60). – №2. Экономика. – С. 69-79.
54 Луценко А. Деякі аспекти правового регулювання споживчого кредитування в Україні / А. Луценко // Економіка України. – 2008. – № 5. – С. 37–41.
55 Лысенко Ю.Г. Управление коммерческим банком: инновационный аспект / Лысенко Ю.Г., Тимохин В.Н., Руденский Р.А. и др. // Донецк.: ООО «Юго-Восток, Лтд. 2008. – 328 с.
56 Лысенко Ю.Г. Имитационное моделирование экономических систем: Учебное пособие; изд. 1-е / Лысенко Ю.Г., Овечко Г.С., Овечко А.В. м др. Под ред. д-ра экон. наук, проф. Ю.Г. Лысенко. – Донецк: ООО "Юго-Восток, Лтд", 2007. - 287 с.
57 Львовский Л.Я. Адаптивная модель стратегического управления кредитным риском коммерческого банка. / Львовский Л.Я. // Системи підтримки прийняття рішень. Теорія і практика: збірник доповідей науково-практичної конференції з міжнародною участю, 6 червня 2011, м. Київ, Україна. – Київ: Інститут проблем математичних машин і систем НАН України, 2011. – С. 108-111
58 Львовский Л.Я. Моделирование финансового состояния заемщиков – физических лиц в кризисных условиях. / Львовский Л.Я. Минц А.Ю. // Вісник Запорізького національного університету. – 2010. – №4(8). – С. 117-123
59 Львовский Л.Я. Моделирование финансового состояния заемщиков – физических лиц в условиях кризиса./ Львовский Л.Я. Минц А.Ю. //Антикризові аспекти регулювання економіки: тези доповідей міжнародної науково-практичної конференції 2-4 грудня 2010 р. – Х.: ФОП Павленко О.Г.; «ІНЖЕК», 2010. – С. 80-84
60 Львовский Л.Я. Нейро-скоринговый метод оценки кредитоспособности заемщиков. / Львовский Л.Я. Минц А.Ю. // Нове в економічній кібернетиці: зб. наук. ст.. / під загал. ред.. Ю.Г. Лисенко; Донецький нац.. ун-т. – Донецьк: «Юго-Восток», 2010. Вип. 4: Технології штучних нейронних мереж в економіці. – С. 70-79
61 Львовский Л.Я. Моделирование возникновения проблемной кредитной задолженности / Львовский Л.Я.// Нове в економічній кібернетиці (зб. наук. ст.) – Донецьк: Донецький нац. ун-т. – 2011. - Випуск 3: Проблемно-орієнтоване управління економічними об'єктами. – С. 90-103
62 Львовский Л.Я. Моделирование принятия оптимального решения по выбору параметров страхования кредитного риска. / Львовский Л.Я. // Матеріали XVI Всеукраїнської конференції «Проблеми економічної кібернетики 2011» (Одеський національний політехнічний університет, м. Одеса, 14-16 вересня 2011). В трьох томах Том 2. – Одеса, ОНПУ, 2011. – С. 32-33.
63 Львовский Л.Я. Моделирование принятия оптимального решения по выбору параметров страхования кредитного риска / Л.Я. Львовский // Міжнародний науковий журнал "Економічна кібернетика". – Донецьк, ДонНУ, 2011. - №1-3(67-69). - С.32-39
64 Львовский Л.Я. Моделирование управления кредитным риском коммерческого банка в условиях финансового кризиса. / Львовский Л.Я.// Новое в экономической кибернетике (сб. н. ст.); Донецкий нац. ун-т. – Донецк: Юго-Восток, 2009. – №3. – С. 194-204 (Серия «Национальная экономика: методы, модели, механизмы»)
65 Матвійчук А.В. Штучний інтелект в економіці: нейронні мережі, нечітка логіка: Монографія / Матвійчук А.В.. – К.: КНЕУ, 2011. – 439 с.
66 Меда Н.С. Особливості становлення банківської системи України та їх вплив на формування стратегії розвитку банків. / Меда Н.С. // Науковий вісник НЛТУ України : Збірник науково-технічних праць. – Львів : НЛТУ України. – 2006. – Вип. 16.3. С. 274-278
67 Мейз Э. Руководство по кредитному скорингу. / Мейз Э. – Киев: Гревцов Паблишер, 2008. – 464с.
68 Михайловский Н. Кредитный скоринг и проблемы потребительского кредитования на постсоветском пространстве / Михайловский Н.// [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.ntrlab.ru/publications/182/

69 Нейронные сети и их реализация в пакете STATISTICA Neural Networks // [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.statsoft.ru/home/textbook/modules/stneunet.html.

70 Нортон М . Нервный бизнес / Нортон М. // Банковские технологии – 1999. – №3. – С. 37-44.
71 Нумерація операцій, на які Національний банк України надає банкам банківську ліцензію та письмовий дозвіл на здійснення операцій. // Вісник НБУ – 2003.– №2. – С. 40
72 Обзоры рынков и маркетинговые исследования - Кредитные услуги [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://bin.ua/reviews/2_337_kreditnye-uslugi.html

73 Организация деятельности коммерческого банка/под ред. К.Р. Тагирбекова. – М.: Весь мир, 2007. – 346 с.
74 Організація інтелектуальних обчислень [Електронний ресурс]. – Режим доступа: – http://victoria.lviv.ua/html/oio/index.html.

75 Основні показники діяльності банків України. Офіційний сайт НБУ [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.bank.gov.ua/Bank_Supervision/dynamics.htm

76 Основы ипотечного кредитования / Науч. ред. и рук. авт. колл. Н.Б.Касарева. – М.: Фонд "Ин-т экономики города": ИНФРА-М, 2007. – 576 с.
77 Официальный сайт Украинского бюро кредитных историй [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://ubki.ua

78 Очков В.Ф. Mathcad 12 для студентов и инженеров. / Очков В.Ф. – СПб.: «БХВ-Петербург», 2005. – 464 с.
79 ЗАО Донгорбанк – официальный сайт. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.dongorbank.com/ru/

80 Поздняков Е.М. Механизм управления проблемными кредитами банка / Поздняков Е.М. // Торгівля і ринок України. вып.27, 2009 г. С. 346-350
81 Попкова Л.В. Структурні зміни ринку споживчого кредитування України / Попкова Л.В., Кодаченко Д.О. // Економічний простір: Збірник наукових праць. – Дніпропетровськ: ПДАБА, 2009. – № 24. – С. 215-220.
82 Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. / Поспелов Д.А. - М.: Энергоиздат, 1981. – 231с.
83 Постанова правління НБУ «Про затвердження Положення про порядок формування та використання резерву для відшкодування можливих втрат за кредитними операціями банків» № 279 від 06.07.2000. із змінами та доповненнями.
84 Прайс-лист на программное обеспечение компании BaseGroup Labs [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.basegroup.ru/deductor/price/

85 Преимущества и достоинства нейронных сетей [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.neuropro.ru/neu3.shtml.

86 Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л.: Пер. с польск. И.Д.Рудинского. – М.: Горячая линия – Телеком, 2007. – 452 с.
87 Семенов М. Обслуживание физических лиц - это так просто!/ Семенов М. // Банковские технологии. - 2005. — №5. – С. 50-52.
88 Семенова И.И. Система поддержки принятия решений для оценки рисков розничного кредитования / Семенова И.И., Андиева Е.Ю. // Системы управления и информационные технологии, №1(34), 2008. -
С. 108-112
89 Сигал А.В. Теоретико-игровая оптимизация структуры портфеля в условиях неопределенности и риска / Сигал А.В. // Экономическая политика и фондовый рынок : модели и методы системного анализа. Труды ИСА РАН – М.: Поли Принт Сервис, 2009. – Т.47 – С. 126-136.
90 Скаско О. Фінансові проблеми взаємовідносин кредиторів і позичальників у сучасних умовах / Скаско О., Кундря-Висоцька О. // Вісник Львівського національного аграрного університету. Економіка АПК. – Львів. 2009. – № 16(1). С 132-137.
91 Скляренко О.В. Імітаційне моделювання імовірнісних наслідків використання інвестиційного кредиту з плаваючою відсотковою ставкою / Скляренко О.В., Давиденко М.М. // Моделювання та інформаційні системи в економіці: зб. наук. праць / відп. ред. В.К.Галіцин. 2011. №84. С. 230-242
92 Соложенцев Е.Д. Прозрачность методик оценки кредитных рисков и рейтингов. / Соложенцев Е.Д., Степанова Н.В., Карасев В.В. – СПб.: Изд-во С-Петерб. Ун-та, 2005. – 200 с.
93 Сорос Дж. Первая волна мирового финансового кризиса. Промежуточные итоги. Новая парадигма финансовых рынков / Дж. Сорос – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2010. – 272 с.
94 Статистичний бюлетень НБУ (електронне видання). Департамент статистики та звітності Національного банку України, 2008-2011. – Офіційний сайт Національного банку України [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www.bank.gov.ua/Statist/elbul.htm

95 Суходольский Г.В. Математические методы в психологии / Суходольский Г.В. – Харьков: Гуманитарный центр, 2002. – 284 с.
96 Таунсенд К. Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ. – Пер. с англ. / Таунсенд К. Фохт Д., Предисл. Г.С. Осипова. – М.: Финансы и статистика, 1990. - 320 с.
97 Трахтенгерц Э.А. Методы компьютерной поддержки формирования целей и стратегий в нефтегазовой промышленности. / Трахтенгерц Э.А., Степин Ю.П. – - М.: СИНТЕГ, 2007. - 344 с. (серия «Системы и проблемы управления»)
98 Уланов С.В. Оценка качества и сравнение скоринговых карт./ Уланов С.В.// Экономические науки, 2009. – № 9(58).– С 330-335.
99 Фаррахов И. Т. Расчет лимитов кредитования. Нетрадиционный подход / Фаррахов И. Т. // Аналитический банковский журнал. 2002. – № 4 (83) – С. 85-93.
100 Финансово-кредитный энциклопедический словарь. Коллективов авторов/под общ. ред. А.Г. Грязновой – М.: Финансы и статистика, 2006. – 759 с.
101 Форрестер Дж. Основы кибернетики предприятия/ Форрестер Дж.; Пер. с англ. – М.: Прогресс, 1971. – 466 с.
102 Хайкин С. Нейронные сети: Полный курс / Хайкин С. – [2-е изд.]. – М.: Вильямс, 2006. – 1104 с.
103 Чекашенко В.Н. Этот «загадочный» скоринг / Чекашенко В.Н. // Банківська справа. - 2006. – № 3 – С.42-48.
104 Чернов М. Имитационная модель банка – основа аналитической системы / Чернов М. // Банковские технологию, 1997. – № 4. – С.28-32.
105 Шавкун В. М. Глобальна фінансово-економічна криза та її вплив на економіку України / Шавкун В. М. // Науковий журнал Вісник Хмельницького національного університету. Економічні науки. Хмельницький. – 2011. – Том 3. – С. 228-231
106 Шашков В.Б. Прикладной регрессионный анализ. Многофакторная регрессия / Шашков В.Б.: Оренбург, ГОУ ВПО ОГУ, 2003. – 363 с.
107 Энциклопедический словарь экономики и права // [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://dic.academic.ru/contents.nsf/ dic_economic_law
108 Якось И.С. Страхование и самострахование предпринимательских рисков: сущность и сравнительная оценка. / Якось И.С. // Вісник Хмельницького національного університету – 2009. – № 4. – T. 2. – С. 243-248.
109 Anderson R. The Credit Scoring Toolkit. / R. Anderson – Oxford University Press Inc., New York, 2007. – 731 p.
110 Baesens В. Learning bayesian network classifiers for credit scoring using Markov chain Monte Carlo search / Baesens В., Egmont-Petersen М., Castelo R., Vanthienen J. // Proc. International Congress on Pattern Recognition. 2002. – P. 49-52
111 Brand E. Naive-Bayes and Nearest Neighbor / Brand E., Gerritsen R. // DBMS. – 1998. №.7. Р. 131–165
112 Champandard Alex J. AI Game Development: Synthetic Creatures with Learning and Reactive Behaviors / Champandard Alex J.: Publisher: New Riders. USA. 2004. – 768p.
113 Cohen W. W. A simple, fast and effective rule learner / Cohen W. W., Singer Y.// Proc. of the 16 National Conference on Artificial Intelligence. - 1999. - P. 335.
114 Credit Scoring Solution [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.prognoz.ru/english/desigion/bank.asp.htm

115 Crouhy М. A comparitive analysis of current credit risk models / Crouhy М., Galai D., Mark R. // Journal of Banking and Finance, 2000. – Vol. 24.– No. 1-2. – PP. 59-117
116 David W.Hosmer «Applied logistic regression» / David W.Hosmer, Stanley Lemeshow: John Wiley&Sonc, Inc. – 2004. –256 p.
117 Davis J. The Relationship Between Precision-Recall and ROC Curves / Davis J., Goadrich M.// Proc. Of 23 International Conference on Machine Learning, Pittsburgh, PA, 2006, P. 121
118 EGAR Application Scoring // [Электронный ресурс]. – Режим доступа http://www.egartech.ru/.

119 Fisher R. The Use of Multiple Measurements in Taxonomic Problems / Fisher R. // II Annals of Eugenics. – 2009. – V. 7. P. 179-188
120 Hand D. J. Statistical classification methods in consumer credit / Hand D. J., Henley W. E. // Journal of the Royal Statistical Society, Series A. - 1997. - V. 160. P. 523-541.
121 Hastie T. The Elements of Statistical Learning / Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. – Springer, 2008. – 533 p.
122 Huysmans J. Failure Prediction with Self Organizing Maps / Huysmans J., Baesens В., Vanthienen J., Gestel T. // Computer Journal of Expert Systems with Applications. — 2006. — Vol. 30. — No. 4. P. 479-487
123 Joseph F. Sinkey Jr. Commercial Bank Financial Management (6th Edition) / Joseph F. Sinkey Jr. – Prentice Hall, New Jersey. – 2002 (Originally published 1984). – 696 p.
124 Kohonen T. Self Organizing Maps (2nd edition). / Kohonen T. – Springer Verlag, 1997, – 426 p.
125 Mangasarian O. L. Linear and nonlinear separation of patterns by linear programming / Mangasarian O. L. // Operation Research. – 1965. – V.13. – P. 444- 452.
126 Morris De Groot, Optimal Statistical Decisions / Morris De Groot. – Wiley Classics Library. – 2004. (Originally published, 1970). – 512 p.
127 Nath R. A variable selection criterion in the linear programming approaches to discriminant analysis / Nath R„ Jones T. W. // Decision Sciences. – 1988. – V. 19. P. 554-563
128 Ong. M. K. Internal Credit Risk Models. Capital Allocation and Performance Management/Ong. M.K.–London. Risk Books, 1999. 343 p.
129 Scallan G, Markov models: an introduction, a new approach to bad debt modeling. Technical report/ G.Scallan – ScorePlus Research, June 1990.–12 p.
130 Scallan G. Bad debt projection models: an overview of modeling approaches. Technical report/ G.Scallan – ScorePlus Research, Feb. 1998. 23 p.
131 Thomas L. С. Time will tell: behavioural scoring and the 'dynamics of consumer credit assessment / Thomas L. С, Но J., Scherer W. Т. // IMA Journal of Management Mathematics. – 2001.– V. 12. –P . 89-103.
132 Thomas L. Credit scoring and its application./ Thomas L„ Edelman D., Croock J. – SIAM Monographs on Mathematical Modeling and Computation, 2001, – 248 p.
133 West D. Neural Network Ensemble Strategies for Financial Decision Applications / West D., Dellana S., Qian J.// Computer Journal of Operations Research. 2005. – Vol. 32. – No. 2. – P. 2543–2559
134 Zadehn L. A. Fuzzy logic, neural network and soft computing / Zadehn L. A. // Communications of the ACM. - 1994. – Vol. 37. – № 3. – P. 77-84