Научная библиотека СГЮА

Главная

Упрощенный режим

Описание

Шлюз Z39.50

Базы данных

- результаты поиска

Вид поиска

Книги фонда НБ СГЮА

Дипломные работы выпускников СГЮА за последние 5 лет

Авторефераты

Диссертации

Период.издания науч.абонемента

Редкие книги Научной библиотеки СГЮА

Каталог электронных носителей

Труды ученых СГЮА

Саратовский край

Область поиска

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>K=невозвратные кредиты<.>)

Общее количество найденных документов : 8
Показаны документы с 1 по 8

Комиссаров, Г. П.
Анализ тенденций развития потребительского кредитования и его взаимосвязи с социально-экономическими показателями региона [Текст] / Г. П. Комиссаров, М. М. Белов // Деньги и кредит. - 2013. - № 6. - С. 20-25. - Библиогр. в сносках . - ISSN 0130-3090

УДК

^a336.7

ББК 65.262
Рубрики: Экономика
Кредитно-денежная система--Россия--Нижегородская область
Кл.слова (ненормированные):
банковские риски -- банковский сектор -- доходы населения -- заемщики -- занятость населения -- кредитование населения -- минимизация банковских рисков -- невозвратные кредиты -- оплата услуг -- потребительское кредитование -- региональное развитие -- региональный банковский сектор -- розничная торговля -- розничное кредитование -- рынок кредитования населения -- социально-экономическое развитие -- финансовое положение заемщиков
Аннотация: Авторами рассмотрен рынок кредитования населения и его взаимосвязь с социально-экономическими показателями развития Нижегородской области.

Доп.точки доступа:
Белов, М. М.
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Вдовин, Артем Николаевич (соискатель).
Банковская система КНР: ключевые проблемы [Текст] / А. Н. Вдовин // Мировая экономика и международные отношения. - 2014. - № 9. - С. 75-83. - Библиогр.: с. 82-83 (14 назв.). - Примеч. в сносках . - ISSN 0131-2227

УДК

^a336.7

ББК 65.262
Рубрики: Экономика--Китай--КНР, 2013-2014 гг.
Кредитно-денежная система
Кл.слова (ненормированные):
банки -- банковские кризисы -- банковские системы -- китайская экономика -- невозвратные кредиты -- теневая экономика -- теневой банкинг -- финансовые проблемы -- финансовые системы -- финансовые угрозы
Аннотация: Рассматриваются основные проблемы китайской финансовой системы. Анализируются финансовые угрозы, стоящие перед банковской системой Китая на современном этапе.

Доп.точки доступа:
Народный Банк Китая
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Сидорова, Анна Викторовна (старший преподаватель).
Становление института бюро кредитных историй в зарубежных странах [Текст] / А. В. Сидорова, А. Л. Захаров // Финансовое право. - 2018. - № 10. - С. 30-33 . - ISSN 1813-1220

УДК

^a347.4/.5

ББК 67.404.2
Рубрики: Право
Обязательственное право
Кл.слова (ненормированные):
бюро кредитных историй -- заемщики -- конфиденциальная информация -- кредитная история -- кредитные организации -- кредитование -- кредиты -- невозвратные кредиты -- риски кредитования -- финансовые инструменты
Аннотация: Развитие национальных экономик в современных условиях неразрывно связано с эффективностью использования различного рода финансовых инструментов, в том числе кредитования. Для кредитных организаций одну из ключевых проблем представляют так называемые невозвратные кредиты. Избежать таких рисков при кредитовании они пытаются, производя сбор и анализ информации о заемщике, которая ложится в основу определения уровня его платежеспособности. На сегодняшний день такая информация содержится в кредитных историях, аккумулирующихся в бюро кредитных историй.

Доп.точки доступа:
Захаров, Алексей Леонидович (кандидат юридических наук ; доцент)
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Разгулин, Сергей.
Льготный кредит под два процента: особые правила в налоговом учете [Текст] / Сергей Разгулин // Российский налоговый курьер. - 2020. - № 13/14. - С. 78-82 . - ISSN 1560-9693

УДК

^a657.0/.5

ББК 65.052.2
Рубрики: Экономика
Учет. Бухгалтерский учет
Кл.слова (ненормированные):
возобновление деятельности -- налоговый учет -- невозвратные кредиты -- проценты по кредитам
Аннотация: Отражение в учете безвозвратных кредитов на возобновление деятельности.

Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Тест по налогам [Текст] // Российский налоговый курьер. - 2020. - № 13/14. - С. 84-85 . - ISSN 1560-9693

УДК

^a657.0/.5

ББК 65.052.2
Рубрики: Экономика
Учет. Бухгалтерский учет
Кл.слова (ненормированные):
2-НДФЛ -- НДС -- аренда -- налог на добавленную стоимость -- налог на доходы физических лиц -- налоговый учет -- невозвратные кредиты -- тесты
Аннотация: Тест с ответами и пояснениями по налоговому учету.

Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Шафранов, Андрей Павлович.
Субсидиарная ответственность члена совета директоров банка за выдачу "технических" кредитов [Текст] / А. П. Шафранов // Имущественные отношения в Российской Федерации. - 2021. - № 11. - С. 90-100. - Библиогр.: с. 99-100 (18 назв.) . - ISSN 2072-4098

УДК

^a347.4/.5

ББК 67.404.2
Рубрики: Право
Обязательственное право--Россия--Камск
Кл.слова (ненормированные):
контролирующие должника лица -- невозвратные кредиты -- ссудная задолженность организации -- субсидиарная ответственность -- технические кредиты -- члены совета директоров
Аннотация: Автор рассматривает вопросы привлечения к субсидиарной ответственности членов советов директоров кредитных организаций за выдачу "технических" (заведомо невозвратных) кредитов на примере банка "Камский горизонт". Анализирует обстоятельства, вмененные в вину членам совета директоров этого банка, основания требований Агентства по страхованию вкладов и возражения ответчиков, на основании которых судом было отказано в удовлетворении исковых требований. Дает рекомендации, как минимизировать риск быть привлеченными к субсидиарной ответственности по долгам кредитной организации.

Доп.точки доступа:
Агентство по страхованию вкладов и возражения ответчиков; Камский горизонт, коммерческий банк
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Система искусственного интеллекта для прогнозирования финансового риска в банковской сфере в условиях рыночной неопределенности [Текст] / Н. И. Ломакин, О. С. Пескова, К. Вималаратхне [и др.] // Международная экономика. - 2022. - № 4. - С. 299-311. - Библиогр.: с. 309-310 (13 назв.). - Ref.: p. 310-311 (13 names) . - ISSN 2074-6040

УДК

^a336.7

ББК 65.262
Рубрики: Экономика
Кредитно-денежная система--Россия, 2010-2021 гг.
Кл.слова (ненормированные):
VaR показатель -- банковская сфера -- задолженности по кредитам -- искусственный интеллект -- кредитный портфель -- невозвратные кредиты -- показатель VaR -- прогнозирование финансовых рисков -- просроченные кредиты -- рыночная неопределенность -- стоимостная мера риска -- финансовые риски
Аннотация: В статье рассмотрены теоретические основы анализа и прогнозирования финансового риска в банковской сфере в условиях рыночной неопределенности. Актуальность исследования состоит в том, что рост проблемной задолженности коммерческих банков по кредитам юридических лиц, индивидуальных предпринимателей и физических лиц в настоящее время является наиболее актуальным и дискутируемым вопросом в банковском сообществе. Проведен анализ динамики активов и доли просроченных ссуд в 2010-2021 гг., выявлены тенденции изменений портфеля. Авторы рассмотрели преимущества использования в качестве меры риска показателя VaR, отмечая, что его слабой стороной является отсутствие возможности оценки экстремальных потерь в случае реализации риска в диапазоне выше доверительного интервала. Разработана программа Perseptron для прогноза динамики доли просроченных кредитов в портфеле коммерческого банка, которая сформирована на платформе Deductor. Проведена группировка данных с помощью нейросети на платформе Deductor, которая позволила выявить определенные закономерности в изменении качества портфеля. Выявлено, что на величину доли просроченных кредитов коммерческих банков влияет множество факторов, в том числе и включенные в AI-систему: прирост активов, рыночная доля, изменение кредитного портфеля, динамика просроченных кредитов, прогноз доли просроченных кредитов. Рассмотрен предложенный авторами широкий набор инструментов финансовой математики для того, чтобы оценить и минимизировать финансовые риски, в том числе квантильное хеджирование, хеджирование дефицита с минимальным риском и оптимальное квадратичное хеджирование.

Доп.точки доступа:
Ломакин, Николай Иванович (кандидат экономических наук; доцент); Пескова, Ольга Сергеевна (доктор экономических наук; профессор); Вималаратхне, Канчана (магистрант); Самородова, Ирина Анатольевна (преподаватель); Наумова, Светлана Алексеевна (магистрант); Кращенко, Сергей Анатольевич (доктор экономических наук; профессор); Репин, Ярослав Андреевич (студент); Шабанов, Никита Тимофеевич (магистрант); Ломакин, Иван Николаевич (бакалавр)
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

AI-cистема, корреляционно-регрессионная и VaR-модель для прогнозирования просроченной задолженности коммерческих банков РФ и анализа финансового риска [Текст] / К. Вималаратхне, Н. И. Ломакин, С. П. Сазонов [и др.] // Международная экономика. - 2022. - № 6. - С. 450-464. - Библиогр.: с. 461-462 (13 назв.). - References: p. 462-464 (13 names) . - ISSN 2074-6040

УДК

^a336.7

ББК 65.262
Рубрики: Экономика
Кредитно-денежная система--Россия, 2013-2021 гг.
Кл.слова (ненормированные):
коммерческие банки -- корреляционно-регрессионные модели -- невозвратные кредиты -- прогнозирование просроченной задолженности -- просроченная задолженность -- финансовые риски
Аннотация: В статье исследованы теоретические основы возникновения просроченной задолженности по кредитам и прогнозирования финансового риска в российских банках в современных условиях. Актуальность исследования в том, что рост проблемной задолженности коммерческих банков по кредитам в настоящее время является одной из наиболее острых проблем. Собранный материал позволил провести анализ динамики объемов просроченной задолженности по кредитам в коммерческих банках РФ за период 2013-2021 гг. В ходе исследования было выявлено, что на объем проблемной задолженности влияет множество факторов. В целях изучения влияния факториальных признаков на результативный признак - объем просроченной задолженности предпринята попытка использовать корреляционно-регрессионные модели AI и VaR. Выдвинута и доказана гипотеза, что с помощью корреляционно-регрессионной, AI- и VaR-моделей можно получить прогноз объема просроченных кредитов в портфеле коммерческих банков РФ. В корреляционно-регрессионную модель помимо результативного признака (темп роста просроченной задолженности) были включены такие факториальные признаки, как: темп роста ВВП на душу населения; темп роста среднедушевого дохода населения; темп роста профицита внешней торговли; индекс инфляции; темп роста оттока капитала; темп роста наличных денежных средств; процентная ставка по кредитам; курс доллара США; цена барреля нефти URLS долларов; рост заработной платы. Исследование показало, что применение различных инструментов прогнозирования обеспечивает получение разных объемов просроченной задолженности.

Доп.точки доступа:
Вималаратхне, Канчана (магистрант); Ломакин, Николай Иванович (кандидат экономических наук; доцент); Сазонов, Сергей Петрович (доктор экономических наук; профессор); Шабанов, Никита Тимофеевич (магистрант); Крюкова, Светлана Юрьевна (магистрант); Наумова, Светлана Алексеевна (магистрант); Репин, Ярослав Андреевич (студент); Ломакин, Иван Николаевич (бакалавр); Радионова, Елена Александровна (кандидат экономических наук; доцент)
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Тематический навигатор

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)