Please use this identifier to cite or link to this item: http://eztuir.ztu.edu.ua/123456789/7365
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorДячек, Світлана Михайлівна-
dc.contributor.authorПавловський, Євгеній Володимирович-
dc.contributor.authorDiachek, S.M.-
dc.contributor.authorPavlovskiy, E.V.-
dc.date.accessioned2018-06-04T07:44:49Z-
dc.date.available2018-06-04T07:44:49Z-
dc.date.issued2018-
dc.identifier.urihttp://eztuir.ztu.edu.ua/123456789/7365-
dc.description.abstractУкраїнські банки функціонують у складних соціально-економічних умовах невизначеності та динамічності зовнішнього середовища, за яких виникають чинники зовнішнього та внутрішнього характеру, що дестабілізують банківську діяльність. Впродовж 2014–2016 рр. відбулося більше ніж триразове зростання частки простроченої кредитної заборгованості у загальній сумі банківських кредитів, спричинене не лише об’єктивним зниженням платоспроможності та платіжної дисципліни позичальників, а й нераціональним підходом вітчизняних банків до проведення кредитної політики. Доведено необхідність та доцільність аналізу та прогнозування проблемної кредитної заборгованості з використанням економіко-математичного моделювання для підвищення ефективності політики банків у сфері управління проблемними кредитами. Запропоновано економіко-математичну модель прогнозування частки простроченої кредитної заборгованості у кредитному портфелі банків України з використанням кореляційно-регресійного аналізу. Надано рекомендації щодо механізмів зменшення обсягів проблемних кредитів та скорочення частки простроченої кредитної заборгованості у банківському кредитному портфелі.uk_UA
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherЖДТУuk_UA
dc.relation.ispartofseriesПроблеми теорії та методології бухгалтерського обліку, контролю і аналізу: Міжнародний збірник наукових праць;1(39)-
dc.subjectпрострочена кредитна заборгованістьuk_UA
dc.subjectпрогнозування частки простроченої кредитної заборгованостіuk_UA
dc.subjectкореляційно-регресійний аналізuk_UA
dc.subjectекономіко-математичне моделюванняuk_UA
dc.subjectoverdue accounts payableuk_UA
dc.subjectforecasting the share overdue accounts payableuk_UA
dc.subjectcorrelation and regression analysisuk_UA
dc.subjecteconomic and mathematical modelinguk_UA
dc.titleПрогнозування частки простроченої кредитної заборгованості у кредитному портфелі банків Україниuk_UA
dc.title.alternativeForecasting the part of overdue accounts payable in credit portfolio of banks of Ukraineuk_UA
dc.typeArticleuk_UA
dc.description.abstractenUkrainian banks operate in complex social and economic conditions of uncertainty and dynamism of the external environment, where there are external and internal factors that destabilize banking activity. During 2014–2016, there was more than a threefold increase in the share of overdue credit debt in the total amount of bank loans, caused not only by the objective decrease in solvency and payment discipline of borrowers, but also by the inappropriate approach of domestic banks to the conduction of credit policy. The necessity and expediency of analysis and forecasting problematic credit debt with the use of economic and mathematical modeling for an increasing the efficiency of bank’s policy in the field of problem loans are proved in the work. The economic and mathematical model of prediction of the share of overdue credit indebtedness in the loan portfolio of Ukrainian banks using correlation-regression analysis is proposed. Recommendations on mechanisms for reducing the volume of problem loans and reducing the share of overdue accounts payable in the bank loan portfolio are given.uk_UA
Appears in Collections:Проблеми теорії та методології бухгалтерського обліку, контролю і аналізу

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
38.pdf560.79 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.