СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НАДЕЖНОСТИ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА
Аннотация
в течение некоторого промежутка времени будет удовлетворять определенным критериям, т.е. вероятность того, что банк проявит себя как надежный. В работе использовались общенаучные методы: анализа и синтеза, сравнения, обобщения, системного подхода. В процессе исследовании фактического материала использовались методы экономико-статистического анализа. В результате выделены основные тенденции, выявлены проблемы обеспечения надежности банковского сектора.
Ключевые слова
Литература
Батракова Л.Г. Методология статистического исследования надежности деятельности коммерческих банков: Дис. …д-ра э. наук. – М.: МЭСИ, 2000.
Галий Е.А. Анализ надежности и инвестиционной привлекательности коммерческого банка: Автореф. дис. … к. э. наук. – СПб.: СПбГУ аэрокосм. приборостроения. 2003.
Готовчиков И.Ф. Математические методы оценки рейтингов коммерческих банков // Финансы и кредит. 2005, № 23 (113). С. 33-37.
Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования в экономике. – М.: МЭСИ. 2004.
Зеленина Т.А. Оценка устойчивости коммерческого банка к макроэкономическим шокам / Т.А. Зеленина // Вестник Оренбургского государственного университета. 2011, № 13.
С. 173-177.
Иванов В.В. Анализ финансового состояния банка. Факторы, определяющие качество // Банковское дело в Москве. 2000,
№ 9. С. 32-35.
Ковалева Т.Л. Повышение надежности коммерческих банков на базе использования экономико-математических методов: Автореф. дис. ... к. э. наук. – М.: Гос. университет управления. 2012.
Мехов П.В. Методика составления рейтинга В. Кромонова. – М.: ЛОГОС, 1995.
Нестеренко О.Б. Надежность коммерческого банка и факторы, ее определяющие // Деньги и кредит. 2001, № 10. С. 38-40.
Плещицер М.В. Методологические аспекты прогнозирования банкротства банков в период финансового кризиса // Аудит и финансовый анализ. 2010, № 2. С. 12-20.
Сухов М.И. Банковский сектор России: некоторые актуальные вопросы регулирования // Деньги и кредит. 2013, № 4. С. 13-19.
Тихонов Э.А. Методы прогнозирования в условиях рынка. – М.: ЛОГОС. 2006.
Официальный сайт ЦБ РФ. URL: http://www.cbr.ru/ (дата обращения: 11.11.2014).
Tam K.Y., Kiang M.K. Applications of Neural Networks: The Case of Bank Failure Predictions. Management Science, 1992, vol. 38, no. 7, pp. 926-947.
Tan, A. DBS Sued by Investors for Losses Tied to Lehman Notes. http://www.bloomberg.com/apps/news?pid=newsarchive&sid=ayRIru1HUMZM
Thomson, J.B. Predicting Bank Failures inthe 1980s. Economic Review, 1991.
Tkaczyk, C. The 10 largest U.S. bankruptcies, http://money.cnn.com/galleries/2009/fortune/0905/gallery.largest_bankruptcies.fortune/index. html/ (accessed October 1, 2014).
Wilcox, J.W. The gambler’s ruin approach to business risk. Sloan Management Review. A Prediction of Business Failure Using Accounting Data. Journal of Accounting Research, no. 11, pp. 163- 179.
Vinso, J.D. A Determination of the Risk of Ruin. The Journal of Financial and Quantitative Analysis, 1979, vol. 14 no.1, pp. 77-100.
Wolf, M. America’s economy risks mother of all meltdowns. Retrieved September 21, 2009, http://blogs.ft.com/economistsforum/2008/02/americas-economy-risks-mother-of-allmeltdowns/ (accessed October 7, 2014).
DOI: https://doi.org/10.12731/wsd-2015-2-28
Ссылки
- На текущий момент ссылки отсутствуют.
(c) 2016 В мире научных открытий
ISSN 2658-6649 (print)
ISSN 2658-6657 (online)