Оценка потенциального уровня потерь конкретного банка по его кредитному портфелю

Виды стресс-тестирования финансовых рисков, международный опыт их применения в банках. Модели, устанавливающие количественные взаимосвязи между микро-, макро-показателями и уровнем неработающих ссуд по розничному и корпоративному кредитным портфелям.

Рубрика Банковское, биржевое дело и страхование
Вид дипломная работа
Язык русский
Дата добавления 30.09.2016
Размер файла 788,8 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

0.028768

6.659884

-0.260489

-0.127838

(0.17086)

(0.02255)

(2.21219)

(0.24429)

(0.05105)

[ 1.14138]

[ 1.27575]

[ 3.01054]

[-1.06631]

[-2.50395]

D(D(LOG(NPLI(-4))))

0.411998

-0.014607

1.038778

-0.177264

0.017396

(0.20830)

(0.02749)

(2.69691)

(0.29782)

(0.06224)

[ 1.97794]

[-0.53134]

[ 0.38517]

[-0.59521]

[ 0.27950]

D(D(LOG(NPLI(-5))))

-0.203976

-0.013460

5.369367

0.397299

-0.021809

(0.19439)

(0.02566)

(2.51691)

(0.27794)

(0.05809)

[-1.04929]

[-0.52465]

[ 2.13332]

[ 1.42944]

[-0.37545]

D(D(LOG(NPLI(-6))))

-0.497710

-0.020479

0.943597

-0.099778

0.044863

(0.16903)

(0.02231)

(2.18846)

(0.24167)

(0.05051)

[-2.94456]

[-0.91802]

[ 0.43117]

[-0.41287]

[ 0.88826]

D(LOG(WAGE_SM(-1)))

0.321942

1.406763

-5.096412

-2.061686

-0.371068

(1.55570)

(0.20532)

(20.1424)

(2.22430)

(0.46486)

[ 0.20694]

[ 6.85155]

[-0.25302]

[-0.92689]

[-0.79823]

D(LOG(WAGE_SM(-2)))

4.170707

-1.084376

-9.849914

4.387716

0.910331

(3.26081)

(0.43036)

(42.2191)

(4.66222)

(0.97436)

[ 1.27904]

[-2.51970]

[-0.23330]

[ 0.94112]

[ 0.93428]

D(LOG(WAGE_SM(-3)))

-7.481455

0.197388

-5.054355

-1.119328

-0.542028

(4.20849)

(0.55543)

(54.4891)

(6.01719)

(1.25754)

[-1.77771]

[ 0.35538]

[-0.09276]

[-0.18602]

[-0.43102]

D(LOG(WAGE_SM(-4)))

6.636338

0.517137

14.79685

-3.716865

-0.161605

(4.07412)

(0.53770)

(52.7494)

(5.82507)

(1.21739)

[ 1.62890]

[ 0.96176]

[ 0.28051]

[-0.63808]

[-0.13275]

D(LOG(WAGE_SM(-5)))

-1.333077

-0.529467

-30.23269

6.090740

0.789584

(3.09318)

(0.40823)

(40.0487)

(4.42254)

(0.92427)

[-0.43097]

[-1.29697]

[-0.75490]

[ 1.37720]

[ 0.85428]

D(LOG(WAGE_SM(-6)))

-2.906685

0.474379

8.031745

-3.834795

-0.274960

(1.83674)

(0.24241)

(23.7811)

(2.62612)

(0.54884)

[-1.58252]

[ 1.95691]

[ 0.33774]

[-1.46025]

[-0.50099]

D(D(LOG(CPI(-1))))

-0.012845

0.002713

-0.586025

0.023757

0.002406

(0.01538)

(0.00203)

(0.19912)

(0.02199)

(0.00460)

[-0.83526]

[ 1.33643]

[-2.94312]

[ 1.08042]

[ 0.52349]

D(D(LOG(CPI(-2))))

-0.006579

0.003232

-0.632755

-0.046563

0.001613

(0.01843)

(0.00243)

(0.23858)

(0.02635)

(0.00551)

[-0.35704]

[ 1.32908]

[-2.65221]

[-1.76739]

[ 0.29294]

D(D(LOG(CPI(-3))))

0.019081

0.004167

-0.563508

-0.047771

-0.006400

(0.01999)

(0.00264)

(0.25886)

(0.02859)

(0.00597)

[ 0.95436]

[ 1.57906]

[-2.17685]

[-1.67113]

[-1.07132]

D(D(LOG(CPI(-4))))

0.032449

0.002895

-0.223579

-0.033958

-0.001183

(0.01824)

(0.00241)

(0.23619)

(0.02608)

(0.00545)

[ 1.77883]

[ 1.20244]

[-0.94662]

[-1.30197]

[-0.21705]

D(D(LOG(CPI(-5))))

0.048152

0.004489

-0.069466

-0.092772

-0.004301

(0.01614)

(0.00213)

(0.20892)

(0.02307)

(0.00482)

[ 2.98412]

[ 2.10797]

[-0.33250]

[-4.02117]

[-0.89197]

D(D(LOG(CPI(-6))))

0.022464

0.003337

-0.083747

-0.040400

-0.000270

(0.01722)

(0.00227)

(0.22292)

(0.02462)

(0.00514)

[ 1.30473]

[ 1.46866]

[-0.37569]

[-1.64117]

[-0.05248]

D(LOG(SPRD_SM(-1)))

0.280848

-0.009497

0.820436

0.842237

0.031502

(0.13961)

(0.01843)

(1.80754)

(0.19961)

(0.04172)

[ 2.01171]

[-0.51546]

[ 0.45390]

[ 4.21951]

[ 0.75515]

D(LOG(SPRD_SM(-2)))

-0.482702

-0.052980

-3.053048

-0.702856

0.001543

(0.19658)

(0.02594)

(2.54516)

(0.28106)

(0.05874)

[-2.45555]

[-2.04211]

[-1.19955]

[-2.50074]

[ 0.02627]

D(LOG(SPRD_SM(-3)))

0.654240

0.043095

4.360078

-0.131481

-0.025074

(0.22682)

(0.02994)

(2.93671)

(0.32430)

(0.06778)

[ 2.88443]

[ 1.43961]

[ 1.48468]

[-0.40543]

[-0.36996]

D(LOG(SPRD_SM(-4)))

-0.053787

-0.034764

-5.738624

0.196266

0.096017

(0.20721)

(0.02735)

(2.68287)

(0.29627)

(0.06192)

[-0.25957]

[-1.27117]

[-2.13899]

[ 0.66246]

[ 1.55073]

D(LOG(SPRD_SM(-5)))

-0.254253

0.004673

2.496386

0.026293

-0.054629

(0.17243)

(0.02276)

(2.23259)

(0.24654)

(0.05153)

[-1.47448]

[ 0.20533]

[ 1.11816]

[ 0.10665]

[-1.06024]

D(LOG(SPRD_SM(-6)))

-0.161082

0.005603

-3.324360

0.189930

0.014467

(0.12971)

(0.01712)

(1.67943)

(0.18546)

(0.03876)

[-1.24185]

[ 0.32729]

[-1.97945]

[ 1.02411]

[ 0.37325]

D(LOG(UNPL_SM(-1)))

1.245487

-0.074065

0.121433

2.209740

1.591299

(0.70966)

(0.09366)

(9.18823)

(1.01465)

(0.21205)

[ 1.75506]

[-0.79079]

[ 0.01322]

[ 2.17784]

[ 7.50426]

D(LOG(UNPL_SM(-2)))

-0.789925

0.114476

17.63653

-4.423581

-1.835359

(1.02913)

(0.13582)

(13.3246)

(1.47142)

(0.30751)

[-0.76757]

[ 0.84283]

[ 1.32361]

[-3.00633]

[-5.96836]

D(LOG(UNPL_SM(-3)))

0.546986

-0.024081

-25.22467

5.782682

1.686762

(1.21676)

(0.16059)

(15.7540)

(1.73970)

(0.36358)

[ 0.44954]

[-0.14996]

[-1.60116]

[ 3.32396]

[ 4.63929]

D(LOG(UNPL_SM(-4)))

-0.178497

-0.168938

22.96041

-5.607886

-1.514524

(1.21809)

(0.16076)

(15.7712)

(1.74160)

(0.36398)

[-0.14654]

[-1.05085]

[ 1.45584]

[-3.21996]

[-4.16101]

D(LOG(UNPL_SM(-5)))

0.731543

0.200928

-16.85457

3.309666

0.983251

(1.02140)

(0.13480)

(13.2245)

(1.46037)

(0.30520)

[ 0.71622]

[ 1.49052]

[-1.27449]

[ 2.26632]

[ 3.22161]

D(LOG(UNPL_SM(-6)))

0.080637

-0.079751

12.23085

-2.262683

-0.391061

(0.47175)

(0.06226)

(6.10798)

(0.67450)

(0.14096)

[ 0.17093]

[-1.28090]

[ 2.00244]

[-3.35461]

[-2.77418]

C

0.047607

-0.001524

0.580502

-0.024750

-0.011567

(0.02551)

(0.00337)

(0.33026)

(0.03647)

(0.00762)

[ 1.86638]

[-0.45264]

[ 1.75774]

[-0.67865]

[-1.51765]

CRISIS08

-0.088263

-0.000776

0.305252

0.107123

0.000408

(0.04299)

(0.00567)

(0.55661)

(0.06147)

(0.01285)

[-2.05311]

[-0.13670]

[ 0.54842]

[ 1.74281]

[ 0.03172]

CRISIS14

0.032485

-0.016495

-1.208040

-0.073430

0.021329

(0.04712)

(0.00622)

(0.61005)

(0.06737)

(0.01408)

[ 0.68944]

[-2.65247]

[-1.98022]

[-1.08999]

[ 1.51490]

 R-squared

 0.811516

 0.978141

 0.757206

 0.934368

 0.970158

 Adj. R-squared

 0.476432

 0.939282

 0.325573

 0.817690

 0.917106

 Sum sq. resids

 0.028003

 0.000488

 4.694272

 0.057245

 0.002500

 S.E. equation

 0.039442

 0.005206

 0.510679

 0.056394

 0.011786

 F-statistic

 2.421833

 25.17113

 1.754281

 8.008050

 18.28676

 Log likelihood

 119.0697

 222.3504

-11.53606

 100.8364

 180.6750

 Akaike AIC

-3.375284

-7.425506

 1.746512

-2.660251

-5.791176

 Schwarz SC

-2.125279

-6.175502

 2.996517

-1.410246

-4.541171

 Mean dependent

 0.001994

 0.015855

 0.008393

-0.024575

-0.007788

 S.D. dependent

 0.054510

 0.021126

 0.621842

 0.132077

 0.040935

 Determinant resid covariance (dof adj.)

 6.37E-16

 Determinant resid covariance

 3.49E-18

 Log likelihood

 663.2049

 Akaike information criterion

-19.53745

 Schwarz criterion

-13.28742

Приложение 3

Индекс sm в названии графика означает, что ряд сезонно сглажен.

Приложение 4

 Vector Autoregression Estimates

 Date: 03/06/16 Time: 11:47

 Sample (adjusted): 2002Q2 2015Q3

 Included observations: 54 after adjustments

 Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

D(LOG(CPC))

D(LOG(EXCH))

D(LOG(GDP_SM))

D(LOG(IPC_SM))

D(LOG(NPLC))

D(LOG(OIL))

D(LOG(SPRD_SM))

D(LOG(CPC(-1)))

0.306221

0.039090

0.001426

-5.08E-05

-1.210606

-0.254121

0.217628

(0.21543)

(0.20190)

(0.01856)

(0.01505)

(1.63528)

(0.43215)

(0.37354)

[ 1.42147]

[ 0.19361]

[ 0.07683]

[-0.00338]

[-0.74030]

[-0.58805]

[ 0.58262]

D(LOG(CPC(-2)))

-0.147051

0.182377

-0.000471

-0.015911

-0.831044

-0.166228

0.001089

(0.17820)

(0.16702)

(0.01535)

(0.01245)

(1.35274)

(0.35748)

(0.30900)

[-0.82518]

[ 1.09198]

[-0.03065]

[-1.27840]

[-0.61434]

[-0.46500]

[ 0.00352]

D(LOG(CPC(-3)))

-0.078083

-0.073430

0.001515

0.010989

1.733305

0.578468

-0.063288

(0.16350)

(0.15324)

(0.01408)

(0.01142)

(1.24115)

(0.32799)

(0.28351)

[-0.47756]

[-0.47919]

[ 0.10758]

[ 0.96229]

[ 1.39654]

[ 1.76368]

[-0.22323]

D(LOG(CPC(-4)))

0.132551

0.008219

0.003956

-0.014040

-2.745021

-0.115805

0.278615

(0.13032)

(0.12214)

(0.01123)

(0.00910)

(0.98927)

(0.26143)

(0.22597)

[ 1.01711]

[ 0.06729]

[ 0.35245]

[-1.54252]

[-2.77480]

[-0.44297]

[ 1.23297]

D(LOG(EXCH(-1)))

-0.369391

-0.535942

-0.006639

-0.005422

0.366893

0.212023

-0.137099

(0.26841)

(0.25156)

(0.02312)

(0.01875)

(2.03750)

(0.53844)

(0.46541)

[-1.37621]

[-2.13047]

[-0.28715]

[-0.28924]

[ 0.18007]

[ 0.39377]

[-0.29458]

D(LOG(EXCH(-2)))

-0.740742

-0.643713

-0.011013

-0.010055

0.013211

-0.070552

0.203698

(0.25614)

(0.24006)

(0.02206)

(0.01789)

(1.94437)

(0.51383)

(0.44414)

[-2.89190]

[-2.68144]

[-0.49915]

[-0.56205]

[ 0.00679]

[-0.13731]

[ 0.45864]

D(LOG(EXCH(-3)))

0.175942

-0.021453

0.000186

0.013796

-4.063347

-0.125763

0.336885

(0.34150)

(0.32006)

(0.02942)

(0.02385)

(2.59231)

(0.68505)

(0.59214)

[ 0.51520]

[-0.06703]

[ 0.00631]

[ 0.57842]

[-1.56746]

[-0.18358]

[ 0.56893]

D(LOG(EXCH(-4)))

0.604618

0.136797

-0.007608

-0.041650

2.213435

-0.472182

0.148356

(0.32646)

(0.30596)

(0.02812)

(0.02280)

(2.47811)

(0.65487)

(0.56606)

[ 1.85207]

[ 0.44711]

[-0.27054]

[-1.82670]

[ 0.89320]

[-0.72103]

[ 0.26209]

D(LOG(GDP_SM(-1)))

-1.878127

-5.205738

1.719937

-0.135533

-24.43560

10.77813

-2.824522

(2.75287)

(2.58004)

(0.23713)

(0.19227)

(20.8969)

(5.52230)

(4.77332)

[-0.68224]

[-2.01770]

[ 7.25326]

[-0.70492]

[-1.16934]

[ 1.95175]

[-0.59173]

D(LOG(GDP_SM(-2)))

5.469647

3.259639

-1.604165

0.216583

24.76536

-4.694546

-1.336316

(4.50870)

(4.22563)

(0.38837)

(0.31490)

(34.2253)

(9.04453)

(7.81784)

[ 1.21313]

[ 0.77140]

[-4.13051]

[ 0.68778]

[ 0.72360]

[-0.51905]

[-0.17093]

D(LOG(GDP_SM(-3)))

-5.171345

-4.153457

0.755526

-0.015276

11.48330

-2.685955

7.244743

(4.70765)

(4.41208)

(0.40551)

(0.32880)

(35.7355)

(9.44361)

(8.16279)

[-1.09850]

[-0.94138]

[ 1.86317]

[-0.04646]

[ 0.32134]

[-0.28442]

[ 0.88753]

D(LOG(GDP_SM(-4)))

0.608236

2.146681

-0.116779

0.052865

5.826779

-2.134662

-3.681060

(2.44678)

(2.29316)

(0.21076)

(0.17089)

(18.5734)

(4.90828)

(4.24258)

[ 0.24859]

[ 0.93612]

[-0.55408]

[ 0.30935]

[ 0.31372]

[-0.43491]

[-0.86765]

D(LOG(IPC_SM(-1)))

0.026642

2.854737

-0.372222

0.856116

-10.28411

4.122599

0.428091

(2.84852)

(2.66968)

(0.24537)

(0.19895)

(21.6230)

(5.71418)

(4.93918)

[ 0.00935]

[ 1.06932]

[-1.51701]

[ 4.30320]

[-0.47561]

[ 0.72147]

[ 0.08667]

D(LOG(IPC_SM(-2)))

3.563684

-1.609862

0.114628

-0.857581

21.73060

5.040044

5.932618

(3.71776)

(3.48435)

(0.32024)

(0.25966)

(28.2214)

(7.45789)

(6.44639)

[ 0.95856]

[-0.46203]

[ 0.35794]

[-3.30272]

[ 0.77001]

[ 0.67580]

[ 0.92030]

D(LOG(IPC_SM(-3)))

-3.431064

-3.656225

0.099092

0.201575

-27.45390

12.44399

-5.769450

(3.70892)

(3.47606)

(0.31948)

(0.25904)

(28.1542)

(7.44015)

(6.43106)

[-0.92508]

[-1.05183]

[ 0.31017]

[ 0.77816]

[-0.97512]

[ 1.67254]

[-0.89712]

D(LOG(IPC_SM(-4)))

-0.846263

-2.560590

-0.212089

-0.114501

47.77791

1.251282

7.169185

(2.81193)

(2.63539)

(0.24221)

(0.19639)

(21.3452)

(5.64078)

(4.87573)

[-0.30095]

[-0.97162]

[-0.87563]

[-0.58302]

[ 2.23834]

[ 0.22183]

[ 1.47038]

D(LOG(NPLC(-1)))

0.035423

0.025751

-0.001322

0.000727

-0.191048

-0.023709

0.005397

(0.02361)

(0.02212)

(0.00203)

(0.00165)

(0.17919)

(0.04735)

(0.04093)

[ 1.50057]

[ 1.16393]

[-0.65008]

[ 0.44091]

[-1.06615]

[-0.50067]

[ 0.13185]

D(LOG(NPLC(-2)))

0.001019

0.013310

0.000876

0.000650

-0.006568

0.065183

0.007805

(0.02205)

(0.02066)

(0.00190)

(0.00154)

(0.16737)

(0.04423)

(0.03823)

[ 0.04620]

[ 0.64407]

[ 0.46128]

[ 0.42237]

[-0.03924]

[ 1.47368]

[ 0.20416]

D(LOG(NPLC(-3)))

-0.008850

-0.004782

0.001252

0.001598

0.072158

0.049004

-0.029491

(0.02169)

(0.02032)

(0.00187)

(0.00151)

(0.16461)

(0.04350)

(0.03760)

[-0.40811]

[-0.23528]

[ 0.67001]

[ 1.05488]

[ 0.43835]

[ 1.12649]

[-0.78431]

D(LOG(NPLC(-4)))

-0.028089

-0.015526

0.001442

0.000991

-0.214772

0.010830

0.037260

(0.02186)

(0.02049)

(0.00188)

(0.00153)

(0.16596)

(0.04386)

(0.03791)

[-1.28476]

[-0.75771]

[ 0.76548]

[ 0.64924]

[-1.29409]

[ 0.24692]

[ 0.98286]

D(LOG(OIL(-1)))

-0.130377

0.043372

-0.008083

-0.000597

0.694771

-0.352397

-0.014155

(0.11155)

(0.10454)

(0.00961)

(0.00779)

(0.84675)

(0.22376)

(0.19342)

[-1.16881]

[ 0.41487]

[-0.84123]

[-0.07659]

[ 0.82052]

[-1.57486]

[-0.07319]

D(LOG(OIL(-2)))

-0.143491

0.232484

-0.017938

0.003059

0.338530

-0.599122

0.002355

(0.10772)

(0.10096)

(0.00928)

(0.00752)

(0.81770)

(0.21609)

(0.18678)

[-1.33207]

[ 2.30280]

[-1.93324]

[ 0.40654]

[ 0.41400]

[-2.77258]

[ 0.01261]

D(LOG(OIL(-3)))

0.083925

0.138303

0.005547

-0.003759

-2.257575

-0.135636

-0.009670

(0.12159)

(0.11396)

(0.01047)

(0.00849)

(0.92300)

(0.24392)

(0.21083)

[ 0.69021]

[ 1.21362]

[ 0.52960]

[-0.44258]

[-2.44590]

[-0.55608]

[-0.04586]

D(LOG(OIL(-4)))

0.125671

0.145255

-0.009356

-0.011875

0.088033

0.166418

-0.161786

(0.11656)

(0.10924)

(0.01004)

(0.00814)

(0.88482)

(0.23383)

(0.20211)

[ 1.07815]

[ 1.32964]

[-0.93181]

[-1.45871]

[ 0.09949]

[ 0.71172]

[-0.80048]

D(LOG(SPRD_SM(-1)))

-0.133904

0.108195

-0.009929

0.003948

0.220273

-0.614411

0.685110

(0.12849)

(0.12042)

(0.01107)

(0.00897)

(0.97534)

(0.25775)

(0.22279)

[-1.04216]

[ 0.89848]

[-0.89716]

[ 0.43992]

[ 0.22584]

[-2.38377]

[ 3.07514]

D(LOG(SPRD_SM(-2)))

0.078523

0.111809

-0.008781

0.006260

0.100389

0.208394

-0.604351

(0.16047)

(0.15040)

(0.01382)

(0.01121)

(1.21812)

(0.32191)

(0.27825)

[ 0.48933]

[ 0.74344]

[-0.63525]

[ 0.55853]

[ 0.08241]

[ 0.64738]

[-2.17200]

D(LOG(SPRD_SM(-3)))

-0.153942

0.090627

-0.003334

-0.001562

-0.149005

-0.395569

-0.023274

(0.16850)

(0.15792)

(0.01451)

(0.01177)

(1.27910)

(0.33802)

(0.29218)

[-0.91358]

[ 0.57386]

[-0.22972]

[-0.13268]

[-0.11649]

[-1.17025]

[-0.07966]

D(LOG(SPRD_SM(-4)))

-0.209276

0.006267

0.002838

0.007367

0.758229

0.022628

-0.078243

(0.14287)

(0.13390)

(0.01231)

(0.00998)

(1.08454)

(0.28661)

(0.24773)

[-1.46477]

[ 0.04680]

[ 0.23064]

[ 0.73831]

[ 0.69912]

[ 0.07895]

[-0.31584]

C

0.048848

0.025622

0.003256

0.001119

0.058080

0.038214

-0.042980

(0.02447)

(0.02293)

(0.00211)

(0.00171)

(0.18573)

(0.04908)

(0.04243)

[ 1.99642]

[ 1.11730]

[ 1.54512]

[ 0.65452]

[ 0.31270]

[ 0.77855]

[-1.01308]

CRISIS08

-0.008116

-0.041165

-0.006341

-0.007343

0.797962

-0.001812

0.136479

(0.05551)

(0.05203)

(0.00478)

(0.00388)

(0.42137)

(0.11135)

(0.09625)

[-0.14620]

[-0.79125]

[-1.32622]

[-1.89405]

[ 1.89371]

[-0.01628]

[ 1.41794]

CRISIS14

0.044771

0.319338

-0.009923

0.003565

0.514905

-0.508795

-0.209107

(0.07322)

(0.06862)

(0.00631)

(0.00511)

(0.55579)

(0.14688)

(0.12695)

[ 0.61148]

[ 4.65369]

[-1.57342]

[ 0.69715]

[ 0.92644]

[-3.46413]

[-1.64710]

 R-squared

 0.806722

 0.814919

 0.960842

 0.789468

 0.765220

 0.816055

 0.804169

 Adj. R-squared

 0.554620

 0.573510

 0.909767

 0.514862

 0.458986

 0.576126

 0.548738

 Sum sq. resids

 0.059373

 0.052152

 0.000441

 0.000290

 3.421247

 0.238924

 0.178510

 S.E. equation

 0.050808

 0.047618

 0.004376

 0.003549

 0.385681

 0.101922

 0.088098

 F-statistic

 3.199985

 3.375671

 18.81224

 2.874906

 2.498806

 3.401242

 3.148279

 Log likelihood

 107.3254

 110.8268

 239.7230

 251.0469

-2.130247

 69.73331

 77.60390

 Akaike AIC

-2.826867

-2.956550

-7.730482

-8.149884

 1.227046

-1.434567

-1.726070

 Schwarz SC

-1.685043

-1.814725

-6.588658

-7.008060

 2.368870

-0.292743

-0.584246

 Mean dependent

 0.052240

 0.013398

 0.008453

-0.000121

 0.079313

 0.014419

-0.018248

 S.D. dependent

 0.076132

 0.072915

 0.014569

 0.005095

 0.524353

 0.156548

 0.131145

 Determinant resid covariance (dof adj.)

 1.65E-21

 Determinant resid covariance

 4.19E-24

 Log likelihood

 917.0013

 Akaike information criterion

-25.92597

 Schwarz criterion

-17.93321

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Анализ системы управления проблемными кредитами на примере АО "Цеснабанк". Характеристика деятельности банка и его экономические показатели. Управление кредитным портфелем банка. Анализ проблемных кредитов в банках второго уровня Республики Казахстан.

    дипломная работа [1,3 M], добавлен 14.03.2015

  • Сущность и классификация финансовых рисков банка. Инструменты управления кредитными рисками и пути их сокращения. Принципы управления кредитным портфелем. Построение моделей оценки надежности коммерческого банка. Определение рейтинга кредитоспособности.

    дипломная работа [501,4 K], добавлен 17.03.2014

  • Сущность и виды кредитных операций банка. Документы по оформлению кредита. Оценка кредитного риска на основе отчетности банка, направления кредитной политики. Анализ экономических нормативов по кредитному риску, погашение и обеспечение выданных ссуд.

    курсовая работа [35,9 K], добавлен 06.11.2011

  • Анализ состояния собственных и привлеченных средств коммерческого банка. Величина кредитных вложений банка в целом и по отдельным видам ссуд. Анализ выполнения экономических нормативов банка, структура депозитной базы. Оценка уровня банковских рисков.

    методичка [265,9 K], добавлен 10.01.2012

  • Понятие о кассовых операциях. Результат работы банка по привлечению вкладов населения за декаду. Расчетная величина резерва на покрытие возможных убытков от кредитной деятельности банка "Мост". Расчет резерва по кредитному портфелю коммерческого банка.

    контрольная работа [18,2 K], добавлен 17.12.2012

  • Группы рисков в банковском деле при проведении расчетов по внешнеторговым и финансовым операциям, валютно-обменным сделкам. Применение современных методик стресс-тестирования, способов их хеджирования. Расчет стресс-тестов, основные стресс-сценарии.

    контрольная работа [37,0 K], добавлен 28.12.2010

  • Система управления и методика анализа кредитного риска. Кредитная политика банка. Организационная структура и характеристика Муромцевского отделения № 2257 Сбербанка РФ. Обеспечение возврата банковских ссуд. Недостатки в управлении кредитным риском.

    дипломная работа [108,7 K], добавлен 09.09.2010

  • Банковские риски в условиях глобализации. Оценка и стратегия риска в банковской деятельности. Мировой опыт предупреждения банковских рисков. Внедрение системы банковского риск-менеджмента в РК. Максимизация прибыли и обеспечение платежеспособности банка.

    реферат [95,7 K], добавлен 23.04.2015

  • Анализ кредитных рисков в банковской системе России. Определение рейтинга кредитоспособности заемщика. Оценка кредитного риска банка с использованием VaR-модели и процедур имитационного моделирования на примере кредитного портфеля ОАО "Сбербанк России".

    дипломная работа [2,1 M], добавлен 18.01.2015

  • Кредитный риск в системе банковских рисков. Виды и формы проявления кредитных рисков. Классификация ссуд, критерии оценки их качества. Формы обеспечения возвратности кредитов. Система, формы и организация управления кредитным риском в ОАО "Акибанк".

    курсовая работа [440,7 K], добавлен 26.11.2010

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.