МОДЕЛЮВАННЯ НАДІЙНОСТІ ПОЗИЧАЛЬНИКІВ (ФІЗИЧНИХ ОСІБ) У СИСТЕМІ КРЕДИТНОЇ ПОЛІТИКИ КОМЕРЦІЙНОГО БАНКУ

Краткое описание

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ, МОЛОДІ ТА СПОРТУ УКРАЇНИ
КИЇВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ТОРГОВЕЛЬНО-ЕКОНОМІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

На правах рукопису

СЕРЕДЮК ВОЛОДИМИР БОГДАНОВИЧ

УДК 519.87:[336.77-058.3:336.713](043.3)

МОДЕЛЮВАННЯ НАДІЙНОСТІ ПОЗИЧАЛЬНИКІВ (ФІЗИЧНИХ ОСІБ) У СИСТЕМІ КРЕДИТНОЇ ПОЛІТИКИ КОМЕРЦІЙНОГО БАНКУ

08.00.11 − «Математичні методи, моделі та інформаційні технології в економіці»

Дисертація
на здобуття наукового ступеня
кандидата економічних наук

Науковий керівник:
Вітлінський Вальдемар
Володимирович
доктор економічних наук,
професор

Київ − 2012

ЗМІСТ

ВСТУП ......................................................................................................... 4
РОЗДІЛ 1. ТЕОРЕТИЧНІ ЗАСАДИ ФОРМУВАННЯ КРЕДИТНОГО ПОРТФЕЛЯ ТА ОЦІНКА КРЕДИТНИХ РИЗИКІВ У СФЕРІ КРЕДИТУВАННЯ ФІЗИЧНИХ ОСІБ ..........................

10
1.1. Основні види та класифікація споживчих кредитів. Поняття кредитного ризику .............................................................................
10
1.2. Аналіз скорингових моделей оцінювання надійності позичальника ......................................................................................
25
1.3. Статистичні та економічні методи оцінювання ступеня кредитного ризику при кредитуванні фізичних осіб .....................
41
1.4. Кредитний портфель та концептуальні положення оцінювання надійності позичальника (фізичної особи) у системі кредитної політики комерційного банку ...........................................................

50
Висновки до розділу 1 ............................................................................... 62
РОЗДІЛ 2. МАТЕМАТИЧНІ МЕТОДИ ТА МОДЕЛІ ОЦІНЮВАННЯ НАДІЙНОСТІ ПОЗИЧАЛЬНИКА (ФІЗИЧНОЇ ОСОБИ) У СИСТЕМІ КРЕДИТНОЇ ПОЛІТИКИ КОМЕРЦІЙНОГО БАНКУ ......................

64
2.1. Розробка моделі оцінювання дотримання позичальником зобов’язань згідно кредитної угоди .................................................
64
2.2. Застосування інструментарію нечіткої логіки для визначення класу надійності позичальника ........................................................
83
2.3. Побудова моделі оцінювання відповідності структури кредитного портфеля комерційного банку визначеній кредитній політиці у сфері кредитування фізичних осіб .................................

100
Висновки до розділу 2 ............................................................................... 115
РОЗДІЛ 3.

КОМП’ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ
ОЦІНЮВАННЯ НАДІЙНОСТІ ПОЗИЧАЛЬНИКА ТА ВІДПОВІДНОСТІ КРЕДИТНОГО ПОРТФЕЛЯ ВИЗНАЧЕНІЙ КРЕДИТНІЙ ПОЛІТИЦІ .....................

117
3.1. Дослідження адекватності штучної нейромережі щодо оцінювання дотримання позичальником встановленого графіка платежів ............................................................................

117
3.2. Комп’ютерна реалізація запропонованої моделі щодо визначення класу надійності позичальника (фізичної особи) ..
129
3.3. Управління структурою кредитного портфеля комерційного банку у сфері кредитування фізичних осіб із використанням запропонованих економіко-математичних моделей ..................

139
Висновки до розділу 3 ............................................................................... 160
ВИСНОВКИ ............................................................................................... 162
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ ............................................... 165
ДОДАТКИ ................................................................................................... 182

ВСТУП

Актуальність теми. Ризикованість кредитування обумовлена caмою природою кредиту, a тaкож тим, що кредитні послуги посідають важливе місце в зaгaльному обcязi aктивних опeрaцiй мaйжe вciх комeрцiйних бaнкiв. Саме тому кредитний портфель комерційного банку є одним із найризикованіших напрямків і найвагомішим із компонентів структури відсоткових доходів, а достовірність оцінки надійності позичальника (фізичної особи) банку є визначальним щодо якості формування кредитного портфеля.
Кредитна політика комерційного банку, що формується відповідно до визначених цілей та завдань, визначає співвідношення між дохідністю та рівнем ризику портфеля. У зв’язку з наявністю прямо пропорційної залежності між цими показниками, виникає необхідність у регулюванні структури кредитного портфеля відповідно до ухваленої кредитної політики.
Різні аспекти дослідження процесів кредитування знайшли відображення у працях багатьох вітчизняних та зарубіжних учених. Серед них можна відзначити праці О.В.Бережної, О.В.Вacюрeнка, Н.І. Версаль, В.В.Вiтлiнcького, В.К.Галіцина, А.Б.Камінського, Б.Ю.Кишакевича, О.І.Лаврушина, I.Г.Лук’янeнко, А.В.Матвійчука, А.М.Мороза, Т.В.Муciєць, C.М.Пaвлюка, Г.С.Панової, О.В.Пернарівського, О.Д.Шарапова та інших. Однак низка аспектів цієї проблеми залишається недостатньо дослідженою. Зокрема є потреба в оцінюванні відповідності структури кредитного портфеля комерційного банку ухваленій кредитній політиці в коротко- та середньостроковому періодах. Крім того, існує необхідність у розподілі вільних коштів у межах встановленого ліміту серед позичальників із різним класом надійності (включаючи до нього і беззаставні кредити), з метою збільшення ефективності формування кредитного портфеля шляхом підвищення його дохідності та одночасного утримання структури портфеля в межах, визначених кредитною політикою.
Саме тому актуальними є розробка адекватних математичних моделей, побудованих на основі застосування інструментарію нечіткої логіки як підґрунтя оцінювання надійності позичальника (фізичної особи) та відповідності структури кредитного портфеля комерційного банку до ухваленої кредитної політики у сфері кредитування фізичних осіб, що дасть змогу підвищити ефективність управління кредитним портфелем банківських установ.
Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертаційна робота виконана згідно з планом наукових досліджень кафедри економічної кібернетики та інформаційних систем Київського національного торговельно-економічного університету (тема: «Розробка і впровадження сучасних інформаційних систем і технологій в соціально-економічну сферу», державний реєстраційний номер 0112U000635) та кафедри економіко-математичного моделювання ДВНЗ «Київського національного економічного університету імені Вадима Гетьмана» («Методологія та інструментарій моделювання економічних процесів з урахуванням ризику», державний реєстраційний номер 0111U002615). У межах даних тем автором досліджено проблеми оцінювання та визначення кредитних ризиків у сфері кредитування фізичних осіб та досліджено методи оцінювання структури кредитного портфеля комерційного банку в розрізі окремих кредитних політик.
Мета і завдання дослідження. Метою дисертаційної роботи є розробка концептуальних положень та відповідних математичних моделей оцінювання надійності позичальників і відповідності структури кредитного портфеля у сфері кредитування фізичних осіб до ухваленої кредитної політики в коротко- та середньостроковому періодах, з метою підвищення ефективності формування кредитного портфеля банківських установ.
Для досягнення мети в дисертаційній роботі були поставлені наступні завдання:
 сформулювати концептуальні положення щодо оцінювання відповідності структури кредитного портфеля визначеній кредитній політиці;
 оцінити значущість основних показників, які впливають на виконання (невиконання) позичальником своїх зобов’язань згідно з кредитною угодою;
 визначити основні переваги та недоліки існуючих методів та моделей, які використовуються в оцінюванні надійності позичальника в системі кредитної політики комерційного банку;
 запропонувати математичну модель, яка б дозволила оцінити здатність позичальника дотримуватися встановленого графіка платежів по кредиту, використовуючи як кількісне, так і якісне (вербальне) оцінювання значень відповідних показників;
 удосконалити математичну модель, яка б на підставі нечітких вхідних даних дозволила визначити клас надійності позичальника (фізичної особи);
 застосовуючи інструментарій нечіткої логіки, побудувати комплекс моделей для оцінювання відповідності структури кредитного портфеля комерційного банку прийнятій кредитній політиці, з метою збільшення дохідності портфеля, при цьому утримуючи ризик у допустимих межах, що дозволить підвищити ефективність формування кредитного портфеля;
 здійснити реалізацію розроблених моделей із застосуванням інформаційних технологій.
Об’єктом дослідження дисертаційної роботи є процеси кредитування фізичних осіб комерційним банком.
Предметом дослідження дисертаційної роботи є теоретичні положення та інструментарій економіко-математичного моделювання щодо оцінювання надійності позичальників та відповідності структури кредитного портфеля комерційного банку до ухваленої кредитної політики в процесі кредитування фізичних осіб.
Методи дослідження. Під час проведення наукового дослідження використовувався інструментарій системного аналізу та ризикології, з метою розробки концепції моделювання ризиків комерційного банку у сфері кредитування фізичних осіб, статистичні методи та інструментарій нечіткої логіки для визначення класу надійності позичальника та визначення відповідності структури кредитного портфеля комерційного банку ухваленій кредитній політиці. Практична реалізація запропонованих моделей, здійснювалась за допомогою пакету fuzzy logic Toolbox спеціалізованого програмного продукту Matlab, програмного продукту Deductor Academic та табличного процесора MS Excel.
Нaуковa новизна одержаних рeзультaтiв полягає у розв’язанні нaукової зaдaчi оцінювання надійності позичальника при формуванні структури кредитного портфеля у сфері кредитування фізичних осіб відповідно до визначеної кредитної політики банку, на підґрунті побудови та застосування системи економіко-математичних моделей, а саме:
вперше:
 розроблено та обґрунтовано теоретичні положення та відповідний комплекс економіко-математичних моделей для оцінювання відповідності структури кредитного портфеля визначеній кредитній політиці. На відміну від існуючих, запропоновані моделі передбачають максимізацію дохідності кредитного портфеля із врахуванням ключових параметрів кредитної політики банку та комплексне оцінювання надійності позичальника (фізичної особи) на основі розробленого інструментарію теорії нечітких множин, що дало змогу підвищити ефективність формування кредитного портфеля шляхом зміни його структури;
удосконалено:
 систему моделей, які використовують методи штучного інтелекту та, на відміну від існуючих, дозволяють на підставі як чітких, так і нечітких вхідних даних оцінити надійність позичальника (визначити, чи дотримуватиметься позичальник встановленого графіка платежів по кредиту);
 інструментарій визначення класу надійності позичальника (фізичної особи) на підґрунті застосування апарату нечіткої логіки та нечітких вхідних змінних, побудови експертних лінгвістичних правил, за рахунок врахування розпливчатості та нелінійності зв’язків між вхідними та результуючими змінними, що дозволило збільшити точність оцінки в порівнянні з альтернативними моделями;
отримали подальший розвиток:
 методи оцінювання ефективності розподілу вільних кредитних ресурсів, які доступні для кредитування позичальників (фізичних осіб) з різним класом надійності, відповідно до визначеної кредитної політики в межах встановленого ліміту, що дозволило підвищити ефективність управління активами кредитних установ.
Практичне значення одержаних результатів. Розроблені економіко-математичні моделі оцінювання надійності позичальника (фізичної особи) у системі кредитної політики банку та їх програмна реалізація дозволяє комерційному банку підвищити ефективність формування структури кредитного портфеля завдяки більш точному оцінюванню ризику кредитування фізичних осіб. Водночас розроблені моделі надають можливість НБУ проводити поглиблений аналіз структури кредитного портфеля, ідентифікуючи комерційні банки, рівень ризику портфеля яких у сфері кредитування фізичних осіб є надто високим. Це дозволить вчасно приймати рішення щодо недопущення втрати банком платоспроможності та попередження його банкрутства.
Впровадження інструментарію оцінювання кредитних ризиків комeрцiйного банку у сфері кредитування фізичних осіб, одeржaного на підставі рeзультaтiв дисертаційної роботи, є одним із способів пiдвищення eфeктивноcті cиcтeми ризик-мeнeджмeнту комeрцiйних бaнкiв. Основні положення дослідження впроваджені у ЧФ ПАТ КБ «ПриватБанк» (довідка № 56/3 від 12.07.2011), ПАТ «Ерде Банк» (довідка № 574/14 від 04.08.2011), АТ «БМ Банк» (довідка № 30-26-05/154 від 24.04.2012), ПАТ «Банк інвестицій та заощаджень» (довідка № 12/2 від 16.03.2011). Розроблені автором економіко-математичні моделі використовуються зазначеними установами в прийнятті рішень щодо формування структури кредитного портфеля для оцінювання кредитоспроможності та надійності позичальника.
Аналітичні та методичні матеріали дисертаційної роботи використовуються у навчальному процесі Чернівецького торговельно-економічного інституту Київського національного торговельно-економічного університету у викладанні дисциплін «Математичні методи і моделі управління ризиком в економіці і на підприємстві», «Прогнозування соціально-економічних процесів» (довідка № 357/01-30 від 22.03.2012р.).
Особистий внесок здобувача. Наукові результати, що виносяться на захист, одержані автором особисто і знайшли відображення в наукових працях, опублікованих у фахових виданнях.
Апробація результатів дослідження. Основні теоретичні та практичні результати дисертаційної роботи доповідались на науково-практичних конференціях: Всеукраїнська школа-семінар на тему: «Сучасні інформаційні технології в економіці та досвід їх використання в навчальному процесі» (м. Чернівці, 2008); І Міжнародна науково-методична конференція на тему: «Математичні методи, моделі та інформаційні технології в економіці» (м. Чернівці, квітень 2009 р.); Міжнародна науково-практична конференція КНТЕУ на тему: «Інформаційні системи і технології в економіці» (м. Київ, березень 2011), Всеукраїнська науково-методична конференція на тему: «Проблеми економічної кібернетики 2011» (м. Одеса, вересень 2011), Міжнародна науково-практична конференція на тему: «Соціально-економічні проблеми України в глобальному просторі» (м. Чернівці, квітень 2012).
Публікації. Основні положення, результати та висновки наукового дослідження опубліковано в 11 наукових працях, загальним обсягом 2,8 друк. арк. (особисто автору належить 2,7 друк. арк.), із них 6 − статті у наукових фахових виданнях обсягом 2,2 друк. арк., а 5 − тези конференцій, обсягом 0,5 друк. арк.

Список литературы

ВИСНОВКИ

У дисертаційній роботі здійснено теоретичні узагальнення та вирішено наукове завдання щодо розробки концептуальних положень і відповідних математичних моделей оцінювання надійності позичальників та відповідності структури кредитного портфеля у сфері кредитування фізичних осіб до ухваленої кредитної політики у коротко- та середньострокових періодах, що дозволило підвищити ефективність формування кредитного портфеля банківських установ.
Проведене наукове дослідження дало змогу сформулювати такі висновки:
1. Зважаючи на те, що між класом надійності позичальника та дохідністю кредитного портфеля існує обернено пропорційна залежність, обґрунтовано необхідність врахування класу надійності позичальника при формуванні структури кредитного портфеля. Це дозволило розподілити кредитні ресурси між позичальниками з різним класом надійності, максимізувавши дохідність кредитного портфеля, при цьому утримуючи ризик у межах визначених кредитною політикою банку, таким чином збільшуючи ефективність формування кредитного портфеля.
2. Досліджуючи інформацію, яку надає позичальник кредитному експерту для аналізу, виокремлено основні параметри, які в подальшому були використані при побудові комплексу економіко-математичних моделей. Таким чином, встановлено, що найбільш значущими є показники, які визначають фінансовий стан позичальника та його кредитну історію. Саме значення даних показників у більшості випадків є вирішальними при визначенні класу надійності позичальника та дотримання ним встановленого графіка платежів.
3. Визначено, що складність модeлювaння ризику кредитування фізичних осіб обумовлена браком cтaтиcтичної iнформaцiї, її нeчiткicтю та суттєвою нeлiнiйністю зв’язків між значенням результуючої змінної та вхідними показниками. У результаті доведено, що для достовірного аналізу надійності позичальника (фізичної особи) використання лише статистичних методів є неефективним.
4. Кредитний ризик комерційного банку зумовлюється невизначеністю щодо дотримання позичальником зобов’язань, пов’язаних з поверненням наданого йому кредиту. Тому було запропоновано модель, яка на підґрунті інструментарію штучного інтелекту − нейронних мереж, дозволяє більш точно оцінити дотримання позичальником встановленого графіка платежів.
5. Зважаючи на широке застосування статистичних методів визначення класу надійності позичальника, на підґрунті інструментарію нечіткої логіки розвинуто метод, який на підставі вхідних кількісних та якісних змінних дозволяє визначити клас надійності позичальника в умовах обмеженості достовірної вхідної інформації.
6. Розроблено комплекс економіко-математичних моделей оцінювання відповідності структури кредитного портфеля ухваленій кредитній політиці, що дозволяє оптимізувати розподіл кредитних ресурсів між позичальниками з різним класом надійності та максимізувати дохідність кредитного портфеля при врахуванні встановлених керівництвом банку обмежень на ризик, тим самим збільшивши ефективність управління кредитним портфелем.
7. Здійснено реалізацію запропонованих моделей за допомогою сучасних інформаційних систем. Проведена практична реалізація показала їх працездатність та доцільність використання у ризик-менеджменті комерційного банку на етапі оцінювання надійності позичальника (фізичної особи) в системі кредитної політики комерційного банку.
Нaуково-прaктичнe значення проведеного доcлiджeння полягає у можливостях використання побудованих нейронних мереж та нечітких модeлeй для розробки науково обґрунтованих рiшeнь щодо aнaлiзу, оцінювання i управління кредитним ризиком комeрцiйного банку, з метою оптимізації його рівня.
Одержані автором результати дозволяють продовжити дослідження у сфері аналізу, моделювання та управління ризиками кредитування фізичних осіб у системі кредитної політики комерційного банку з урахуванням ризику невиконання позичальником своїх зобов’язань згідно з кредитною угодою.

СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ
1. Про банки і банківську діяльність № 2121-ІІІ: [Закон України: офіц. текст: за станом на 7 грудня 2000 р.]. — К.: Відомості Верховної Ради України, 2001. — №5-6, 30с.
2. Про затвердження Інструкції про порядок регулювання діяльності банків в Україні [Постанова Правління Національного банку України: офіц. текст: за станом на 28 вересня 2001 р. № 368]. — К.: Збірник нормативних актів НБУ, 2001.
3. Про заходи щодо забезпечення погашення кредитів [Постанова Правління Національного банку України: офіц. текст: за станом на 06 серпня 2009 р. № 461 ]. — К.: Збірник нормативних актів НБУ, 2009.
4. Про затвердження Положенням про порядок формування та використання резерву для відшкодування можливих втрат за кредитними операціями банків [Постанова Правління Національного банку України : офіц. текст: за станом 6 липня 2000 р.]. — К.: Офіційний вісник України, 2000. — № 32. — С. 1378
5. Положення про порядок формування та використання банками України резервів для відшкодування можливих втрат за активними банківськими операціями [Постанова Правління Національного банку України: офіц. текст: за станом 25 січня 2012 р.]. — К.: Офіційний вісник України, 2012. — № 16. — С. 192.
6. Александрова Н.Г. Банки и банковская деятельность для клиентов / Н.Г. Александрова, Н.А. Александров. — СПб.: Питер, 2002. — 224 с.
7. Алтунин А.Е. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях / А.Е. Алтунин, М.В. Семухин. — Тюмень: Изд-во Тюменского государственного университета, 2000. — 352 с.
8. Алєксєєв І.В. Гроші та кредит. Навчальний посібник / І.В. Алєксєєв, М.К. Колісник. — К.: Знання, 2009. — 253 с.
9. Андреева Г. Скоринг как метод оценки кредитного риска / Г. Андреева // Банковские технологии — №14 (98) — 2010. — С. 38 — 52.
10. Беляков А.В. Банковские риски: проблемы учета, управления и регулирования (2-е изд) / А.В. Беляков. — М.: БДЦ-пресс, 2004. — 143с.
11. Бережная Е.В. Математические методы моделирования экономических систем: Учеб. пособие. 2-е изд., перераб. и доп. / Е.В. Бережная, В.И. Бережной. — М.: Финансы и статистика, 2006. — 432 с.
12. Бережная Е.В. Методы оценки экономических рисков / Бережная Е.В., Порохня Т.А., Кукота С.И. // Сборник научных трудов СевКавГТУ. Серия «Экономика». — 2005. — №2. — С.9—15.
13. Бычков В.П. Банковское дело: управление кредитной организацией: Практикум / В.П. Бычков. — М.: Изд-во Дашков и К, 2007. — 264 с.
14. Бобиль В.В. Становлення сучасної системи ризик-менеджменту в кредитних установах / В.В. Бобиль // Банківська справа. — 2007. — №3 (75). — С. 65 — 76.
15. Бобиль В.В. Сучасний ризик-менеджмент у банківській діяльності: теоретичний аспект / В.В. Бобиль // Вісник Національного банку України. — 2008. — № 11 (153). — С. 28—32.
16. Бодрецький М.В. Проблематика довгострокового кредитування / М.В. Бодрецький // Вісник Національного банку України. — 2007. — № 5 (135). — С. 32—38.
17. Бодянский Е.В. Искусственные нейронные сети: архитектуры, обучение, применения. / Е.В. Бодянский. — Харьков: Телетех, 2004. — 412с.
18. Борисов В.В. Нечеткие модели и сети / Борисов В.В., Круглов В.В., Федулов А.С. — М.: Горячая линия — Телеком, 2007. — 284с.
19. Бочарников В.П. Fuzzy-Технология: математические основы практика моделирования в экономике / В.П. Бочарников. — СПб.: Питер, 2001. — 328 с.
20. Бурмака М.О. Конвертація валютних іпотечних кредитів як засіб поліпшення платоспроможності позичальників в умовах кризи / М.О. Бурмака, К.М. Борисюк // Фінанси України. — 2010. — № 4. — С. 17 — 26.
21. Васюренко О.В. Банківський нагляд /О.В. Васюренко, О.М. Сидоренко. — К.: Знання, 2011. — 502 с.
22. Васюренко О.В. Банківські операції / О.В. Васюренко. — К.: Знання, 2004. — 324 с.
23. Вeрcaль Н.I. Крeдитнi ризики як вaжливa cклaдовa ризикiв бaнкiвcької дiяльноcтi / Н.I. Вeрcaль, C.М. Олeкciєнко // Фiнaнcи Укрaїни. — 2003. — №8. С. 86 — 95.
24. Версаль Н.І. Теорія кредиту. Навчальний посібник / Н.І. Версаль, Т.М. Дорошенко. — К.: Києво-Могилянська академія, видавничий дім, 2007 — 483 с.
25. Вітлінський В.В. Нейро-нечітке моделювання в інтелектуальних системах прийняття рішень / В.В. Вітлінський, А.В. Матвійчук // Моделювання та інформаційні системи в економіці. — К.: КНЕУ. — 2008. — Вип. 78. — С. 20 — 28.
26. Вітлінський В.В. Актуальні питання розвитку теорії ризику / В.В. Вітлінський // Моделювання та інформаційні системи в економіці — К.: КНЕУ. — 2006. — Вип. 74. — С. 30 — 38.
27. Вітлінський В.В. Аналіз кредитоспроможності по¬зичальника із використанням методів нечіткої логіки / В.В. Вітлінський, А.В. Матвійчук // Моделювання та інформаційні системи в економіці. — 2005. — Вип. 72. — С. 29 — 40.
28. Вітлініський В.В. Застосування нечіткої логіки для визначення відповідності структури кредитного портфеля кредитній політиці комерційного банку, у сфері кредитування фізичних осіб / В.В. Вітлінський, В.Б. Середюк // Вісник Київського національного торговельно-економічного університету. — К.: КНТЕУ. — 2012. — Вип. 1 (81). — С.106 — 117.
29. Вітлініський В.В. Застосування теорії корисності та нечіткої логіки для визначення ефективності формування кредитного портфеля, у сфері кредитування фізичних осіб /В.В. Вітлініський, В.Б. Середюк // Інформаційні системи і технології в економіці: міжнар. наук.-практ. конф. (Київ, 3 — 4 березня 2011 р.): тези. доп. — К.: Київ. нац. торг-екон. ун-т. — 2011. — С. 188 —190.
30. Вовк В.Я. Кредитування і контроль: Навч. посіб. / В.Я. Вовк, О.В. Хмеленко. — К.: Знання, 2008. — 463 с.
31. Вовчак О.Д. Кредит і банківська справа: Підручник / О.Д. Вовчак, Н.М. Рущишин. — К.: Знання, 2008. — 564 с.
32. Волошин І.В. Оптимальне управління роздрібним кредитуванням банку / І.В. Волошин // Вісник Національного банку України. — 2010. — № 5 (171). — С. 12—15.
33. Галушкин А.И. Теория нейронных сетей / А.И. Галушкин. — М.: ИПРЖР, 2000. — 303с.
34. Гeрacимович A.М. Aнaлiз бaнкiвcької дiяльноcтi: Пiдручник / Гeрacимович A.М., Aлeкceєнко М.Д., Пaрaciй-Вeргунeнко I.М.; зa рeд. A.М. Гeрacимовичa. — К.: КНEУ, 2005. — 599 c.
35. Грищенко Н.Б. Оценка кредитоспособности физических лиц с учетом факторов риска / Н.Б. Грищенко, О.А. Коваленко // Управление риском. — 2011. — № 2. — С. 67 — 72.
36. Грюнинг Х. ван. Анализ банковских рисков. Система оценки корпоративного управления и управления финансовым риском / ван. Х. Грюнинг, С.Брайович. — М.: Весь Мир, 2007. — 304с.
37. Гудзь Т.П. Банківський нагляд / Т.П. Гудзь. — К.: Ліра-К, 2008. — 380с.
38. Гультяев А.К. Визуальное моделирование в среде MATLAB: Учебный курс / А.К. Гультяев. — Спб.: ПИТЕР, 2000. — 430 с.
39. Гунин Г.А. Нечёткая логика как альтернативный подход к формированию инвестиционного портфеля / Г.А. Гунин // Экономическая кибернетика: системный анализ в экономике и управлении: сборник научных трудов. — 2002. — Вып. 4. — С. 72 — 76.
40. Дербенцев В.Д. Синергетична парадигма дослідження соціально- економічних систем / В.Д. Дербенцев // Моделювання та інформаційні системи в економі¬ці. — 2006. — Вип. 74. — С. 38 — 54.
41. Дмитрeнко М.Г. Крeдитувaння i контроль: нaвчaльно-мeтодичний поciбник (у cхeмaх i комeнтaрях) / М.Г. Дмитрeнко, B.C. Потлaтюк. — К.: Кондор, 2005. — 296c.
42. Дмитров С.О. Система скорингу на основі індикаторів ризику як ефективна складова фінансового моніторингу в банку / Дмитров С.О., Черняк В.В, Кузьменко О.Л. // Вісник Національного банку України. — 2011. — № 1 (179). — С. 26 — 32.
43. Дробязко A.A., Бaнки Укрaины. Обобщeнный портрeт нa фонe экономичecкого роcтa / A.A. Дробязко // Финaнcовыe риски. — 2003. — №2(33). — С. 34 — 53.
44. Дюк В.А. Data Mining: учебный курс / В.А. Дюк, А.П. Самойленко. — СПб.: Питер, 2001. — 368с.
45. Дьяконов В.П. МАTLAB: учебный курс. /В.П. Дьяконов. — СПб.: Питер, 2001. — 560с.
46. Дьяконов В.П. Математические пакеты расширения МАТLAB. Специальный справочник / В.П. Дьяконов, В.В. Круrлов. — СПб: Питер, 2001. — 480с.
47. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений: Пер. с англ. /Л. Заде. — М.: Мир, 1976. — 167 с.
48. Захаров Е.Н. Способ обучения нейроподобной сети экспресс-оценки функционирования открытой сложной системы / Е.Н. Захаров, А.В. Чечкин // Управление риском. — 2007. — № 3. — С. 2 — 4.
49. Згуровский М.З. Системный анализ. Проблемы, методология, приложения. / М.З. Згуровский, Н.Д. Панкратова. — К.: Наукова думка, 2005. — 742с.
50. Зінченко В.О. Підвищення ефективності управління ризиками в умовах активізації споживчого кредитування / В.О. Зінченко, Г.Т. Карчева // Вісник Національного банку України. — 2007. — № 10 (140). — С. 7 —10.
51. Івасів Б.С. Гроші та кредит / Б.С. Івасів. — Тернопіль: Кондор, 2008. — 528 с.
52. Кабушкин С.Н. Управление банковским кредитным риском: Учебное пособие / С.Н. Кабушкин. — М.: Новое знание, 2004. — 279 с.
53. Камiнський А.Б. Моделювання фiнансових ризикiв: Монографiя / А.Б. Камiнський. — К.: Видавничо-полiграфiчний центр «Київский унiверситет», 2006. — 304 с.
54. Кетков Ю.Л., MATLAB 7: программирование, численные методы / Кетков Ю.Л., Кетков А.Ю., Шульц М.М. — СПб.: БХВ-Петербург, 2005. — 752 с.
55. Кирилюк В.C. О построении эффeктивной грaницы доходноcть-риcк для оцeнки рaботы бaнков / Кирилюк В.C., Норкин В.И., Домрaчeв В.Н. // Финaнcовыe риcки. — 2002. — № 1-2. — C. 75 — 77 .
56. Кишакевич Б.Ю. Економіко-математичне моделювання кредитних ризиків банку: Автореф. дис.... д-ра екон. наук: 08.00.11 / Б.Ю. Кишакевич; ДВНЗ «Київ. нац. екон. ун-т ім. В. Гетьмана». — К., 2011. — 34 с.
57. Кишакевич Б.Ю. Особливості застосування моделей оцінки кредитного ризику в Україні / Б.Ю. Кишакевич // Економічний простір: Збірник наукових праць. – Дніпропетровськ. — 2008. — № 12. — С.32 — 40.
58. Кишакевич Б.Ю. Особливості оцінки ризику кредитного портфелю в моделі Creditmetrics / Б.Ю. Кишакевич // Міжнародна науково–практична конференція «Проблеми формування нової економіки ХХІ століття»: Збірник наукових праць. — Дніпропетровськ: ПДАБА, 2008. — Том 6 — С. 68—78.
59. Кишакевич Б.Ю. Використання рейтингових моделей в ризик-менеджменті / Б.Ю. Кишакевич // Вісник Львівської державної фінансової академії. Головний редактор Буряк П.Ю. — Львів, 2009. — № 16. — С. 160 — 169.
60. Ковалев А.П. Концептуальные вопросы управления кредитными рисками / А.П. Ковалев // Банковские риски: теория, практика, методология. — 2005. — №4. — С. 12—16.
61. Ковалев А.П. Кредитный риск-менеджмент. Монография / А.П. Ковалев. — К.: Сузір’я, 2007. — 406с.
62. Когaн E.A. Оцeнкa возможной нeоплaтноcти долговых обязaтeльcтв зaeмщикa / E.A. Когaн // Финaнcы и крeдит. — 2003. — № 7. — С. 121 — 131.
63. Козьмeнко C.М. Cтрaтeгiчний мeнeджмeнт у бaнку: нaвчaльний поciбник / Козьмeнко C.М., Шпиг Ф.I., Волошко I.В. — Cуми: ВТД «Унiвeрcитeтcькa книгa», 2003. — 311 с.
64. Колодізєв О.М. Гроші і кредит: Підручник / О.М. Колодізєв, В.Ф. Колесніченко. — К.: Знання, 2010. — 615 с.
65. Корнейчук В.И. Кредитная политика банка и принципы упаравления риском / В.И. Корнейчук // Управление риском. — 2012. — № 1. — С. 43 — 47.
66. Коцовська Р.Р. Банківські операції: Навчальний посібник. Рекомендовано МОН / Р.Р. Коцовська, О.П. Павлишин. — К.: Знання, 2010. — 390 с.
67. Кравець П.О. Системи прийняття рішень з нечіткою логікою / П.О. Кравець, Р.В. Киркало. — Львів: Національний університет «Львівська політехніка», 2009. — 287с.
68. Кричевский М.Л. Нейросетевой анализ кредитоспособности заемщика / М.Л. Кричевский, Е.М. Сагалович // Управление риском. — 2008. — № 1. — С. 41 — 46.
69. Круглов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. — 2-е изд., стереотип. / В.В. Круглов, В.В. Борисов. — М.: Горячая линия. — Телеком, 2002. — 382с.
70. Круглов В.В. Интеллектуальные информационные системы: компьютерная поддержка систем нечеткой логики и нечеткого вывода / В.В. Круглов, М.И. Дли. — М.: Физматлит, 2002. — 324с.
71. Кручок Н.С. Стандартизація вимог до кредитної історії позичальника банку та формалізація її оцінки / Н.С. Кручок // Вісник Національного банку України. — 2009. — № 11 (165). — С. 6—8.
72. Кручок Н.С. Моделювання кредитоспроможності позичальників іпотечних кредитів / Н.С. Кручок // Вісник Національного банку України. — 2010. — № 4 (170). — С. 42—44.
73. Кудряшов С.В. Споживчий банківський кредит в Україні: ресурсне забезпечення та ефективність: Автореф. дис... канд. екон. наук: 08.00.08 / С.В. Кудряшов; Нац. ун-т держ. податк. служби України. — Ірпінь, 2007. — 19 с.
74. Кузьмiн В.В. Бaнкiвcькi опeрaцiї: Нaвч.поciбник / В.В. Кузьмiн, О.В. Aндрeйчeнко. — К.: Ексо, 2006. — 429 c.
75. Лаврушин О.И. Банковское дело: современная система кредитования: учебное пособие / Лаврушин О.И., Афанасьева О.Н., Корниенко С.Л. — 3-е изд., доп. — М.: КНОРУС, 2007. — 264 с.
76. Лаврушин О.И. Банковские риски: учебное пособие / О.И. Лаврушин. — М.: КНОРУС, 2007. — 232 с.
77. Лазарев Ю.Ф. Начала программирования в среде MatLAB: Учебное пособие / Ю.Ф. Лазарев. — К.: НТУУ «КПИ», 2003. — 424 с.
78. Лазутов М.Р. Критический анализ основных методов расчета Value at Risk / М.Р. Лазутов // Управление риском. — 2006. — № 3. — С. 13 — 20.
79. Леоненко А.В. Нечеткое моделирование в середе Matlab и fuzzyTech / А.В. Леоненко. — СПб.: ПХВ-Петербург, 2005. — 736с.
80. Лобанов А.А. Энциклопедия финансового риск-менеджмента / А.А. Лобанов, А.В. Чугунов. — М.: Альпина Паблишер, 2009. — 936 с.
81. Лук’янeнко I.Г. Cучacнi eкономeтричнi мeтоди у фiнaнcaх. Нaвчaльний поciбник / I.Г. Лук’янeнко, Ю.О. Городнiчeнко. — К.: лiтeрa ЛТД, 2002. — 308 с.
82. Лютий І.О. Іпотека. Сучасні концепції, тенденції та суперечності розвитку /Лютий І.О., Савич В.І., Калівошко О.М. — К.: Центр учбової літератури, 2009 — 548 с.
83. Матвійчук А.В. Моделювання економічних процесів із застосуванням методів нечіткої логіки: Монографія / А.В. Матвійчук. — К.: КНЕУ, 2007. — 264 с.
84. Матвійчук А.В. Аналіз та прогнозування розвитку фінансово—економічних систем із використанням теорії нечіткої логіки / А.В. Матвійчук. — К.: Центр навчальної літератури, 2005. — 206 с.
85. Матвійчук А.В. Штучний інтелект в економіці: нейронні мережі, нечітка логіка: монографія /А.В. Матвійчук. — К.: КНЕУ, 2011. — 439с.
86. Матвійчук А.В. Виявлення і запобігання ефекту перенавчання нейронної мережі / А.В. Матвійчук // Збірник наукових праць Черкаського державного технологічною університету. Серія: Економічні науки. — 2003. — № 3. — С. 124—131.
87. Медведєв В.С. Нейронні мережі. MATLAB 6 / В.С. Медведєв, В.Г. Потьомкін. — М.: Діалог-Мифи, 2002. — 496с.
88. Мороз А.М. Центральний банк та грошово-кредитна політика. Підручник / А.М. Мороз, М.Ф. Пуховкіна. — К.: КНЕУ, 2005. — 556 с.
89. Муciєць Т.В. Дiяльнicть зaрубiжних бaнкiв в Укрaїнi: доcвiд i проблeми / Т.В. Муciєць // Бaнкiвcькa cпрaвa. — 2005. — № 1 — С. 31 — 37.
90. Нaумов Д.О. Клacифiкaцiя ризикiв у мiжнaроднiй прaктицi / Д.О. Нaумов // Финaнcовыe рынки и цeнныe бумaги. — 2007. — №4. — С. 26—32.
91. Некипелов А.Д. Приоритеты развития современной экономической теории / Некипелов А.Д., Татаркин А.И., Попов Е.В. // Экономическая наука современной России. — 2006. — № 3. — С. 127—141.
92. Недосекин А.О. Методологические основы моделирования финансовой деятельности с использованием нечетко-множественных описаний: Автореф. дис... докт. экон. наук: 08.00.13 — «Математические и инструментальные методы экономики»; СПбГУЭФ. — СПб., 2003. — 37 с.
93. Нідзельська І.А. Кредитні ризики та їх наслідки для банківської системи України в умовах поглиблення фінансової кризи / І.А. Нідзельська // Фінанси України. — 2009. — № 8. — С. 102 — 108.
94. Олeкcюк О.C. Cиcтeми пiдтримки прийняття фiнaнcових рiшeнь нa мiкрорiвнi / О.C Олeкcюк. — К.: Нaук. думкa, 2008 — 507 с.
95. Осіпенко Д.В. Розв’язок задачі динамічної оптимізації прибутковості комерційного банку із застосуванням системи кредитного скорингу / Д.В. Осіпенко // Науково-технічний розвиток: економіка, технології, управління: Матеріали VII Міжнародної науково-практичної конференції студентів, аспірантів і молодих учених. — К.: НТУУ «КПІ». — 2008. — С. 260 — 261.
96. Оcновнi зacaди грошово-крeдитної полiтики нa 2011 рiк. Cхвaлeно рiшeнням Рaди Нaцiонaльного бaнку Укрaїни №21 17.09.2010 р. // Вicник НБУ. — 2010. — №11. — С. 21—24.
97. Пaвлюк C.М. Крeдитнi ризики тa упрaвлiння ними / C.М. Пaвлюк // Фiнaнcи Укрaїни. — 2003. — №11. — С. 105 — 112.
98. Пaвлюк C.М. Сутність ресурсів комерційного банку / С.М. Павлюк // Фінанси України. — 2004. — № 12. — С. 108 — 115.
99. Пaновa Г.C. Крeдитнaя политикa коммeрчecкого бaнкa /Г.C. Пaновa. — М.: ИКЦ «ДИC». — 2007. — 365с.
100. Пасічник І.В. Розробка аналітичного інструментарію оцінки ефективності кредитної політики банку / І.В. Пасічник, В.Я Вовк // Вісник Національного банку України. — 2008. — № 1 (143). — С. 36 —39.
101. Пернарівський О.В. Моделювання ризику в кредитній політиці комерційного банку / О.В. Пернарівський. Автореф. дис... канд. екон. наук: 08.03.02; Київ. нац. екон. ун-т. — К., 1999. — 19 с.
102. Пeрнaрiвcький О.В. Aнaлiз, оцiнкa тa cпоcоби знижeння бaнкiвcьких ризикiв / О.В. Пeрнaрiвcький // Вicник НБУ, 2004. — №4. — С. 44 — 48.
103. Пернарівіський О.В. Стратегія управління ризиками банківського споживчого кредитування // О.В. Пернарівіський, Н.П. Венерова // Вісник Національного банку України. — 2008. — № 5 (147). — С. 40 —43.
104. Попов В.Б. Эволюционные стратегии формирования оптимального кредитного портфеля финансовых предприятий / В.Б. Попов // Экономика и управление. ТНУ — Том 24 (63) №1. — 2011 — С. 164 —181.
105. Примостка Л.О. Фінансовий менеджмент у банку / Л.О. Примостка. — К.: КНЕУ, 2004. — 364 с.
106. Притомaновa О.М. Нeйронeчiткa модель прогнозувaння прибутку комeрцiйного бaнку / О.М. Притомaновa, О.М. Киceльовa // Eкономiкa: проблеми тeорiї тa прaктики. Збiрник нaукових прaць. — 2003. — Вип.184 — С. 648 — 658.
107. Прядков В.В. Кредитний потенціал комерційних банків у період економічної кризи / В.В. Прядков, Н.С. Островська // Фінанси України. — 2009. — № 11. — С. 73 — 77.
108. Рассел С. Искусственный интеллект: современный подход. / С. Рассел, П. Норвиг. — М.: Вильямс, 2006. — 298с.
109. Розен В.В. Математические модели принятия решений в экономи¬ке / В.В. Розен — М.: Книжный дом «Университет», 2002. — 288 с.
110. Руденко О.Г. Штучні нейронні мережі: Навчальний посібник / О.Г. Руденко, Є.В. Бодянський. — Харків: ТОВ «Компанія СМІТ», 2006. — 404с.
111. Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: Пер. с польск. И.Д. Рудинского // Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. — М.: Горячая линия — Телеком, 2007. — 452 с.
112. Рябинина Л.М. Деньги и кредит. Учебное пособие / Л.М. Рябинина. — К.: ЦУЛ, 2008. — 602 с.
113. Семенкин Е.С. Эволюционные методы моделирования и оптимизации сложных систем / Е.С. Семенкин и др. // Электронные публикации НГУ. — 2011. — № 1. Том 24 (63). — С. 164 —181.
114. Семенова И.И. О построении психологического профиля заемщика для оценки рисков в сфере потребительского кредитования / И.И. Семенова, Е.Ю. Андиева // Управление риском. — 2008. — № 1. — С. 54 — 60.
115. Середюк В.Б. Огляд та аналіз сучасних методів оцінки надійності потенційного позичальника. Їх переваги та недоліки / В.Б. Середюк // Науковий вісник Чернівецького торговельно-економічного інституту КНТЕУ. — Чернівці: Книги-ХХІ. — 2008. — Вип. IV. Економічні науки. — C. 428 — 435.
116. Середюк В.Б. Дослідження та оцінка впровадження нейромережі, для формування прогнозу погашення кредитів у сфері кредитування фізичних осіб / В.Б. Середюк //Вісник Чернівецького торговельно-економічного інституту. — Чернівці: ЧТЕІ КНТЕУ. — Вип. ІІІ (43). Економічні науки. — 2011. — С. 391 — 397.
117. Середюк В.Б. Моделювання відповідності кредитного портфеля комерційного банку кредитній політиці / В.Б. Середюк // Моделювання та інформаційні системи в економіці: зб. наук. праць / відп. ред. В.К. Галіцин. — 2011. — № 85. — С. 228 — 238.
118. Середюк В.Б. Побудова нечіткої моделі оцінки надійності позичальника — фізичної особи // В.Б. Середюк, О.Г. Гімчинський // Вісник Чернівецького торговельно-економічного інституту. — Чернівці: ЧТЕІ КНТЕУ. — Вип. ІV (44). Економічні науки. — 2011. — С. 403 — 409.
119. Середюк В.Б. Застосування нейромережі та нечіткої моделі для визначення кредитоспроможності позичальника (фізичної особи) / В.Б. Середюк // Праці Одеського політехнічного університету: Науковий та науково-виробничий збірник. — Одеса. — Вип. 3 (37) — 2011. — С. 216 — 221.
120. Середюк В.Б. Переваги та недоліки застосування скорингового методу для оцінки платоспроможності при кредитуванні фізичних осіб / В.Б. Середюк // Сучасні інформаційні технології в економіці та досвід їх використання в навчальному процесі: Матеріали Всеукраїнської школи-семінару. — Чернівці: ТОВ «ДрукАрт». — 2008. — С. 118 — 120.
121. Середюк В.Б. Застосування методів Data Mining для аналізу платоспроможності фізичної особи / В.Б. Середюк // Математичні методи, моделі та інформаційні технології в економіці: Матеріали І Міжнародної науково-методичної конференції. — Чернівці: ДрукАрт. — 2009. — С. 362 — 364.
122. Середюк В.Б. Застосування інструментарію нечіткої логіки при визначенні надійності позичальника / В.Б. Середюк // Матеріали XVI Всеукраїнської науково-методичної конференції «Проблеми економічної кібернетики 2011» (Одеський національний політехнічний університет, м. Одеса, 14-16 вересня 2011). В трьох томах. Том 1: тези доп. — Одеса, 2011. — С. 91 — 93.
123. Середюк В.Б. Результати застосування розроблених моделей при оцінюванні кредитоспроможності позичальника / В.Б. Середюк // Соціально-економічні проблеми України в глобальному просторі: Матеріали Міжнародної науково-практичної конференції — Чернівці: ЧТЕІ КНТЕУ. — 2012. — С. 331 — 334.
124. Синки Дж. Финансовый менеджмент в комерческом банке и в индустрии финансовых услуг / Джозеф Синки-мл.; Пер. с англ. — М.: Альпина Бизнес Букс, 2007. — 1018 с.
125. Cитник В.Ф. Cиcтeмa пiдтримки прийняття рiшeнь / В.Ф. Cитник, О.C. Олeкcюк. — К.: Тeхнiкa, 2005. — 162 c.
126. Соложенцев Е.Д. Сценарное логико-вероятностное управление риском в бизнесе и технике / Е.Д. Соложенцев. — СП-б: Бизнес-пресса, 2004. — 376с.
127. Субботін С.О. Неітеративні, еволюційні та мультиагентні методи синтезу нечіткологічних і нейромережних моделей. Монографія / Субботін С.О., Олійник А.О., Олійник О.О. Під заг. ред. С.О. Субботіна. — Запоріжжя: ЗНТУ, 2009. — 375 с.
128. Субботін С.О. Подання й обробка знань у системах штучного інтелекту та підтримки прийняття рішень: Навчальний посібник / С.О. Субботін — Запоріжжя: ЗНТУ, 2008. — 341 с.
129. Терещенко Г.М. Особливості ресурсного забезпечення банківського іпотечного кредитування / Г.М. Терещенко, М.М. Мошкова // Фінанси України. — 2009. — № 3. — С. 90 — 100.
130. Терещенко Г.М. Становлення й розвиток бюро кредитних історій в Україні / Г.М. Терещенко, Ю.В. Топчій // Фінанси України. — 2010. — № 10. — С. 65 — 72.
131. Усков А.А. Интеллектуальные системы управления на основе методов нечеткой логики. / А.А. Усков, В.В. Круглов. — Смоленск: Смоленская городская типография, 2003. — 177с.
132. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс, 2-е изд., испр. — М.: ООО «И.Д. Вильямс», 2006. — 1104 с.
133. Хинтон Дж. Е. Как обучаются нейронные сети / Дж. Е. Хинтон // В мире науки. — 1992. — № 11-12. — С. 103 — 110.
134. Шапкин А.С. Экономические и финансовые риски. Оценка, управление, портфель инвестиций. 3-е изд. / А.С. Шапкин. — М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и Ко», 2004. — 544 с.
135. Шарапов О.Д. Сучасні методи до¬слідження складних фінансово-економічних систем / Шарапов О.Д., Дербенцев В.Д., Соловйов В.М. // Вісник Української академії банківської справи. — 2006. — Вип. 20. — С. 100 — 110.
136. Шарапов О.Д. На шляху до штучного інтелекту / О.Д. Шарапов, А.В. Матвійчук // Моделювання та інформаційні системи в економіці. — К.: КНЕУ. — 2010. — Вип. 81. — С. 88—102.
137. Шарапов О.Д. Розвиток алгоритму зворотного поширення помилки в задачах оптимізації параметрів нейронних мереж / О.Д. Шарапов, А.В. Матвійчук // Моделювання та інформаційні системи в економіці. — К.: КНЕУ. — 2009. — Вип. 79. — С. 30 — 45.
138. Штовба С.Д. Идентификация нелинейных зависимостей с помо¬щью нечеткого логического вывода в системе MATLAB / С.Д. Штовба // Exponenta Pro. Математика в приложениях. — 2003. — №2. — С. 9—15.
139. Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MatLab / С.Д. Штовба — М.: Горячая линия —Телеком, 2007. — 288с.
140. Штовба С.Д. Идентификация нелинейных зависимостей с помощью нечеткого логического вывода в системе MATLAB / С.Д. Штовба // Exponenta Pro: Математика в приложениях. — 2003. — №2 — С. 9— 15.
141. Штовба С.Д. Нечеткая идентификация на основе регрессионных моделей параметрической функции принадлежности / С.Д. Штовба // Проблемы управления и информатики. — 2006. — № 6. — С. 38 — 44.
142. Штовба С.Д. Обеспечение точности и прозрачности нечеткой модели Мамдани при обучении по экспериментальным данным / С.Д. Штовба // Проблемы управления и информатики. — 2007. — №4. — С. 102— 114.
143. Щетинін А.І. Гроші та кредит. Навчальний посібник / А.І. Щетинін. — К.: Центр учбової літератури, 2010. — 440 с.
144. Аrnould Т. Intеrval-vаluеd fuzzy bасkward reasoning. / Т. Аrnould, S. Таnо — IEEE Transactions on Fuzzy Systems. — 1995 — vol. 3, nо. 4. — Рр. 425 — 437
145. Balazinski M. Tool condition monitoring using artificial intelligence methods / Balazinski M., Czogala E., Jemielniak K. // Engineering Applications of Artificial Intelligence. — 2002. — Vol. 15, No. 1. — Pp.73 — 80.
146. Basciftci F. On-line prediction of tool wears by using methods ofartificial neural networks and fuzzy logic / F.Basciftci, H.Seker // Scientific Research and Essays. — 2010. — Vol. 5(19). — Pp. 2883—2888.
147. Chen J. Stepsize Variation Methods for Accelerating the Back-Propagation Algorithm / J. Chen, P. Mars // IJCNN-90. — Lawrence Erlbaum, Washington. — 1990.— Vol. 1. — Рр. 601— 604.
148. de Andrade F.W.M. Structural models in consumer credit. / F.W.M. de Andrade, L. Thomas. Working paper, July 2004. — №7 — 32р.
149. Fu P. Tool condition monitoring based on an adaptive neurofuzzy architecture / P. Fu, A.D. Hope, G.A. King // Advances in Materials Manufacturing Science and Technology. — 2004. — Vol. 471— 472. — Pp. 196 — 200.
150. Guidance on a Risk Based Approach for Managing Money Laundering Risks [Eлектронний ресурс]: Wolfsberg Group – Режим доступу: http://www.wolfsberg-principles.com.
151. International Convergence of Capital Measuremeny and Capital Standards. A Revised Framework / Basel Committee on Banking Supervision. — Basel. — 2005, November.
152. Jorion P. Financial risk manager instruction manual / P. Jorion — N.Y.: Carli Management Corporation, 2000. — 652 p.
153. Mamdani Е.Н. Advances in the Linguistic Synthesis of Fuzzy Con¬troller / Е.Н. Mamdani // International Journal Man — Machine Studies. — 1976. — Vol. 8. — Рр. 669 — 678.
154. Markowitz H. Portfolio Selection. Efficient Diversification of Invest¬ments. / H. Markowitz — N. Y.: John Wiley and Sons, 1959. — 384 p.
155. Money Laundering Red Flags [Електронний ресурс]: Federal Financial Institutions Examination Council’s (FFIEC) — Режим доступу: http://www.ffiec.gov.
156. Risk-Based Approach: Guidance for Money Service Businesses [Електронинй ресурс]: Financial Action Task Force (FATF) – Режим доступу: http://www.fatf-gafi.org.
157. Sharpe W.F. A Simplified Model of Portfolio Analysis / W.F. Sharpe // Management Science. — 1963. — Рр.277—293.
158. Sivarao Machining Quality Predictions: Comparative Analysis of Neural Network and Fuzzy Logic / Sivarao, Castillo, Taufik // International Journal of Electrical & Computer Sciences. — Vol. 9, No. 9. — Pp. 451—456.
159. Thomas Lyn C. Credit Scoring and Its Applications / Lyn C. Thomas, David D. Edelman, Jonathan N. Crook. p. cm. – Philadelphia: SIAM, 2002. – 250 p.
160. Zadeh L.А. Fuzzy logic. / L.А. Zadeh — IЕЕЕ Transactions on Computers, vol. 21, nо. 4. 1988, Рp.83 — 93.
161. Zimmerman H.J. Fuzzy Sets Theory — and Its Applications / H.J. Zimmerman 3-ed. — Boston: Kluwer Academic Publishers, 1996. — 435 р.
162. Офіційний сайт ПАТ КБ «ПриватБанк» [Електорнний ресурс]. – Режим доступу: http://privatbank.ua
163. Офіційний сайт АТ «БМ Банк» [Електорнний ресурс]. – Режим доступу: http://www.bmbank.com.ua
164. Офіційний сайт ПАТ «Банк інвестицій та заощаджень» [Електорнний ресурс]. – Режим доступу: http://www.bisbank.com.ua
165. Офіційний сайт АТ «ЕРДЕ Банк» [Електорнний ресурс]. – Режим доступу: http://www.rdbank.com.ua/