ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА КРЕДИТОВАНИЯ ФИЗИЧЕСКИХ ЛИЦ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КРЕДИТНОГО РЕЙТИНГА

  • Е. В. Кислицын Ural State University of Economics
Keywords: simulation, credit rating, business processes, financial-credit system

Abstract

The article considers the concept of «credit rating», «scoring system». The structure of the credit rating, which includes 5 parameters: payment history, current debt, length of credit history, new credit and types of loans. As a research, tool the proposed simulation, the chosen concept of discrete-event simulation, and the tool – AnyLogic. The paper presents a mathematical model providing a formula for calculation of factors that make up a credit rating. The simulation model consists of two main agents. The agent «Customer» mimics the behavior of individuals when applying for a loan. The agent presents the logic model the process of customer interaction. The calculation of the credit rating simulation model is carried out using charts of action. The model calculates the main indicators, which include all components of the credit rating, the total amount of the loans, the share of Bank failures in the credit, failure of the client to loan and received proposals for the credit. This work may be of interest to employees of financial-credit institutions, as well as professionals in the field of simulation.

Metrics

Metrics Loading ...

Author Biography

Е. В. Кислицын , Ural State University of Economics

Senior Lecturer of the Department of Statistics, Econometrics and Information Science

References

1. Марамыгин М. С. Сущность электронных денег, преимущества и недостатки / М. С. Марамыгин, Е. Н. Прокофьева, А. А. Маркова // Вестник Омск. ун-та. Сер.: Экономика. – 2016. – No 1. – С. 60–65.
2. Орехова С. В. Ресурсы и устойчивый рост промышленного металлургического предприятия : эмпирическая оценка / С. В. Орехова // Современная конкуренция. – 2017. – Т. 11, No 3 (63). – С. 65–76.
3. Марамыгин М. С. Залог как способ снижения кредитного риска / М. С. Марамыгин, М. Л. Терешкин // Фундаментальные исследования. – 2016. – No 9-1. – С. 151–155.
4. Полищук А. И. Глобализация кредитной системы : вектор развития и кредитные рейтинги / А. И. Полищук, С. А. Полищук // Финансы и кредит. – 2014. – No 43 (619). – С. 18–27.
5. Маевский А. В. Кредитный рейтинг и инвестиционная привлекательность региона / А. В. Маевский // Российское предпринимательство. – 2013. – No 16 (238). – С. 58–63.
6. Анохин М. В. Методика формирования кредитных рейтингов в современной практике оценки кредитного риска / М. В. Анохин // Статистика и Экономика. – 2011. – No 3. – С. 13–15.
7. Кислицын Е. В. Принципы построения имитационной модели рынка с ограниченной конкуренцией (на примере рынка операторов сотовой связи Екатеринбурга) / Е. В. Кислицын // Вестник Забайкальского гос. ун-та. – 2017. – Т. 23, No 10. – С. 101–110.
8. Кислицын Е. В. Исследование рынка операторов сотовой связи методами имитационного моделирования / Е. В. Кислицын // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. – 2017. – No 3 (23). – С. 51–63
9. Плахин А. Е. Сегментирование рынка инвестиций в региональные промышленные парковые структуры / А. Е. Плахин, А. Б. Ставрова // Известия Урал. гос. эконом. ун-та. – 2016. – No 4 (66). – С. 66–79.
10. Кислицын Е. В. Объектно-ориентированное проектирование интерактивной обучающей системы / Е. В. Кислицын, М. В. Панова, Н. Г. Чиркина // Перспективы науки. – 2017. – No 10 (97). – С. 10–14.
How to Cite
Кислицын , Е. В. (1). ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА КРЕДИТОВАНИЯ ФИЗИЧЕСКИХ ЛИЦ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КРЕДИТНОГО РЕЙТИНГА. Proceedings of Voronezh State University. Series: Economics and Management, (3), 112-118. Retrieved from https://journals.vsu.ru/econ/article/view/2625
Section
Mathematical and Tool Methods of Economy