ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА КРЕДИТОВАНИЯ ФИЗИЧЕСКИХ ЛИЦ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КРЕДИТНОГО РЕЙТИНГА

Е. В. Кислицын

Е. В. Кислицын Уральский государственный экономический университет

Ключевые слова: имитационное моделирование, кредитный рейтинг, бизнес-процессы, финансово-кредитная система

Аннотация

В статье рассмотрено понятие «кредитный рейтинг» («скоринговая система»). Исследована структура кредитного рейтинга, в состав которого входит 5 показателей: история платежей, размер текущей задолженности, продолжительность кредитной истории, новые кредиты и типы кредитов. В качестве инструмента исследования предложено имитационное моделирование, выбрана концепция дискретно-событийного моделирования, а в качестве инструментального средства – AnyLogic. В работе представлено математическое обеспечение модели – формулы для расчета коэффициентов, составляющих кредитный рейтинг. Имитационная модель состоит из двух основных агентов. Агент «Клиент» имитирует поведение физического лица при формировании заявки на кредит. В основном агенте представлена логика модели – процесс обработки обращений клиентов. Расчет кредитного рейтинга в имитационной модели осуществляется с помощью диаграмм действий. Модель рассчитывает основные показатели, в числе которых все компоненты кредитного рейтинга, общее количество взятых кредитов, доли отказов банка в кредите, отказов клиента в кредите и принятых предложений по кредитованию. Данная работа может быть интересна сотрудникам финансово-кредитных учреждений, а также специалистам в области имитационного моделирования.

Metrics

Загрузка метрик ...

Биография автора

Е. В. Кислицын , Уральский государственный экономический университет

старший преподаватель кафедры статистики, эконометрики и информатики

Литература

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.