Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/277680| Title: | Построение гибридной логистической модели для выявления скрытых дефолтов по финансовой отчетности компаний |
| Other Titles: | Building a hybrid logistics model to identify hidden defaults in the financial statements of companies / A. I. Tkatchev |
| Authors: | Ткачёв, А. И. |
| Keywords: | ЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Экономика и экономические науки ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математика |
| Issue Date: | 2021 |
| Publisher: | Минск : БГУ |
| Citation: | Журнал Белорусского государственного университета. Экономика = Journal of the Belarusian State University. Economics. - 2021. - № 2. - С. 26-38 |
| Abstract: | Рассмотрены регрессионные подходы к построению моделей оценки кредитного риска. Разработан и описан процесс создания гибридной логистической модели множественного упорядоченного выбора, которая представляет собой систему, состоящую из двух эконометрических моделей (линейной вероятностной модели и логитмодели). Полученные результаты, как инструмент макропруденциального контроля, имеют практическую значимость при проведении анализа реального сектора на микроданных. |
| Abstract (in another language): | This article explores approaches to the construction of credit risk assessment models. The aim of this work is to study quantitative methods for assessing credit risks. In the course of the study, the financial data of companies were processed and systematised, the analysis and synthesis of data was carried out, economic, mathematical and statistical approaches were applied. The process of creating a hybrid logistic model of multiple ordered choice, which is a system of two econometric models (linear probabilistic model and logit model), is described. The results obtained as a tool for macroprudential control are of practical importance when analysing the real sector using microdata. |
| URI: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/277680 |
| ISSN: | 2520-6206 |
| Licence: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Appears in Collections: | 2021, №2 |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.