Диссертация (1138316), страница 28
Текст из файла (страница 28)
– № 11. –С. 79–84.28.АнтоноваЕ.Н.(2012).Оценкаставкивосстановленияпо российским корпоративным облигациям. // Корпоративныефинансы. – 2012. – № 24(4). – С. 130–143.29. БалакиревИ.(2010).Влияниетипакредитнойставкина вероятность дефолта ипотечного кредита. // Финансы и кредит. –2010.
– № 7(391). – С. 73–78.30. Бондарчук П.К., Тотьмянина К.М. (2012). От Базеля II к Базелю III:шаг вперед? // Деньги и кредит. – 2012. – № 5. – С. 3–17.31. Головачев С.С. (2012). Использование искусственных нейронныхсетей для прогнозирования американского фондового рынкав период кризиса // Управление экономическими системами:электронный научный журнал. – 2012. – № 11.32.Ершов М.В., Татузов В.Ю., Урьева Е.Д. (2013). Инфляцияи монетизация экономики // Деньги и кредит. – 2013. – № 4. –С.
7–12.33.Ильинский В.М., Полтерович В.М., Старков О.Ю. (2014а).Разработка и исследование ссудо-сберегательных программипотечного кредитования: динамическая модель // Экономикаи математические методы. – 2014. – № 50(2). – С. 35–57.34.Ильинский В.М., Полтерович В.М., Старков О.Ю.
(2014b).Линейки ссудо-сберегательных тарифных планов: обобщениеидеи стройсберкасс // Экономика и математические методы. –2014. – № 52(4) – С. 71–88.35. КарминскийвероятностиА.М.,КостровдефолтаА.В.российских179(2013).банков:Моделированиерасширенныевозможности // Журнал Новой Экономической Ассоциации. – 2013.– № 17(1). – С. 64–86.36.
Козловская Э.А., Савруков А.Н. (2013). Интегральная оценкауровня развития ипотечного жилищного кредитования в регионахРоссийской Федерации // Деньги и кредит. – 2013. – № 10. – С. 39–45.37.Коновалихин М.Ю., Кулик В.В., Берестнев Д.А.
(2012).Моделирование риск-профиля заемщиков в условиях изменениямакроэкономики // Управление финансовыми рисками. – 2012. –№ 1(29). – С. 68–77.38. Крил,M.(2008).Некоторыеловушкипараметрическойинференции // Квантиль. – 2008. – №.4. – С. 1–6.39. Кудеев А.С. (2010). Регулирование рынка ипотечного кредитованияи жилищного строительства (на примере Липецкой области) //Вопросы государственного и муниципального управления. –2010. –№ 4. – С. 82–104.40. Кузина О.Е. (2012). Финансовая грамотность россиян (динамикаи перспективы) // Деньги и кредит.
– 2012. – № 1. – С. 68–72.41.Куликов А.Г. (2014). Концептуальные вопросы развитияжилищной сферы и ипотеки в Российской Федерации // Деньгии кредит 2014. – №8. – С. 43–51.42.Лозинская А.М., Ожегов Е.М. (2014). Оценка кредитного рискаприипотечномжилищномкредитовании//Прикладнаяэконометрика. – 2014. – № 35 (3). – С. 3–17.43.Лукашевич И.В., Пустовалова Т.А. (2009). Залог и его оценкав условиях кризиса // Корпоративные финансы. – 2009. –№ 2 (10).
– С. 70–82.44. Лукьянов А.В. (2010). Анализ рынка ипотечного кредитования //Деньги и кредит. – 2010. – № 8. – С. 47–50.18045. Макфадден Д. (2008). Полупараметрический анализ // Квантиль. –2008. – №5. – С. 29–40.46.МаркусМ.Р.(2013).Инструментыриск-менеджментав технологии кредитного конвейера // Управление финансовымирисками. – 2013. – № 3(35). – С. 176–183.47. Ниворожкина Л.И., Овчарова Л.Н., Синявская Т.Г.
(2013).Эконометрическоемоделированиерисканевыплатпо потребительским кредитам // Прикладная эконометрика. –2013. – № 30(2). – С. 65–76.48.Петров Д.А., Помазанов М.В. (2008). Кредитный рискменеджменткакинструментборьбысвозникновениемпроблемной задолженности // Банковское кредитование. – 2008.– № 6. – С. 25–28.49.ПолтеровичВ.М.,СтарковО.Ю.(2007b).Стратегияформирования ипотечного рынка в России // Экономикаи математические методы.
– 2007. – № 43(4). – С. 3–22.50.Помазанов М. В., Гундарь В.В. (2003). Модель блуждающихдефолтов для практического расчета кредитного риска портфеля//ХІІМеждународнаяконференцияповычислительноймеханике и современным программным системам: сборниктезисов докладов.– Владимир. – 2003. – С. 529–531.51.Помазанов М.В., Колоколова О.В. (2004).
Разработка формулывероятностибанкротствабухгалтерскойкомпанийотчетности//набазепоказателейОперативноеуправлениеи стратегический менеджмент в коммерческом банке. – 2004. –№ 6. – С. 65–84.52.Порошина А.М. (2012a). Развитие моделей кредитного рискана рынкеипотечногокредитования181//Управлениеэкономическими системами: электронный научный журнал. –2012. – № 12.53.Порошина А.М.
(2012b). Модели искусственных нейронныхсетей в кредитном скоринге // Динамика сложных систем. –2012. – Т. 6 – № 4. – С. 83–88.54.Порошина А.М. (2012c). Нейросетевой подход в оценкебанковских кредитных рисков // Нейрокомпьютеры: разработка,применение. – 2012. – № 5. – С.
54–60.55.Порошина А.М. (2013). Обзор подходов к моделированиюкредитного риска на портфельном уровне // Финансоваяаналитика: проблемы и решения. – 2013. – № 3 (141). – С. 32–43.56.Славянский А.В., Жуков Е.Д. (2011). Опыт разных странпо реструктуризации ипотечных кредитов // Банковское дело. –2011. – № 2. – С. 45–49.57.Старков О.Ю. (2004). Эволюция и трансплантация институтоврынка ипотечного кредита // Экономика и математическиеметоды. – 2004. – № 40(3). – С. 33–50.58.Столбов М.И.
(2012). Теория финансовогои российскийипотечныйрынок//акселератораЖурналНовойЭкономической Ассоциации. – 2012. – №1(13). – С. 79–98.59.ЭббесП.(2007).Инструментальныепеременныеи эндогенность: нетехнический обзор // Квантиль. – 2007. –№ 2. – С. 3–20.60. Фантаццини Д. (2008). Управление кредитным риском //Прикладная эконометрика. – 2008. – № 4(12). – С. 84 – 137.61. Тотьмянина К.М. (2011). Обзор моделей вероятности дефолта //Управление финансовыми рисками. – 2011. – № 01(25). – С. 12 –24.18262. Acharya V.V., Bharath S.T., Srinivasan A.
(2007). Does industry-widedistress affect defaulted firms? Evidence from creditor recoveries //Journal of Financial Economincs. – 2007. – Vol. 85(3) – P. 787–821.63.Agarwal S., Ambrose B.W., Chomsisengphet S., Sanders A.B.(2012). Thy Neighbor’s Mortgage: Does Living in a SubprimeNeighborhood Affect One’s Probability of Default? // Real EstateEconomics. – 2012. – Vol. 40(1). – P. 1–22.64.Altman E.I., Brady B., Resti A., Sironi A. (2005). The link betweendefaultandrecoveryand implications//Journalrates:ofTheory,empiricalBusiness-Chicago.–evidence,2005.–Vol. 78(6). – P.
2203–2228.65.Altman E., Resti A., Sironi A. (2004). Default recovery ratesin credit risk modelling: a review of the literature and empiricalevidence // Economic Notes. – 2004. – Vol. 33(2) – P. 183–208.66.Ambrose B.W., Capone C.A., Deng Y. (2001). Optimal PutExercise: An Empirical Examination of Conditions for MortgageForeclosure // The Journal of Real Estate Finance and Economics. –2001. – Vol.
23(2). – P. 213–234.67.Ambrose B.W., LaCour-Little M, Husza Z.R. (2005). A noteon hybrid mortgages // Real Estate Economics. – 2005. –Vol. 33(4). – P. 765–782.68.Ambrose B.W., LaCour-Little M., Sanders A.B. (2004). The effectof conforming loan status on mortgage yield spreads: A loan levelanalysis // Real Estate Economics. – 2004. – Vol. 32(4). – P. 541–569.69. An M.Y., Qi Z. (2012). Competing Risks Models using MortgageDuration Data under the Proportional Hazards Assumption // TheJournal of Real Estate Research. – 2012. – Vol. 34(1). – P.
1–26.18370. Angelini E., Tollo G., Roli A. (2008). A neural network approachfor credit risk evaluation // The Quarterly Review of Economicsand Finance. – 2008. – Vol. 48(4). – P. 733–755.71.Araten M., Jacobs M., Varshney P. (2014). Measuring LGD oncommercial loans: an 18-year internal study // RMA Journal. –2004.
– Vol. 86(8). – P. 96–103.72.Archer W.R., Ling D.C., McGill G.A. (1996). The effect of incomeand collateral constraints on residential mortgage terminations. //Regional Science and Urban Economics. – 1996. – Vol. 26(3). –P. 235–261.73.Atiya A. (2001). Bankruptcy prediction for credit risk using neuralnetworks: A survey and new results // Neural Networks, IEEETransactions on. – 2001.
– Vol. 12(4) – P. 929–935.74. Attanasio O.P., Koujianou Goldberg P., Kyriazidou E. (2008).Credit constraints in the market for consumer durables: evidencefrom micro data on car loans // International Economic Review. –2008. – Vol. 49(2). – P. 401–436.75.Bajari P., Chu C.S., Park M. (2008).
An empirical modelof subprime mortgage default from 2000 to 2007. // working paper,National Bureau of Economic Research 14625.76.Bastos J.A. (2010). Forecasting bank loans loss-given-default //Journal of Banking & Finance. – 2010. – Vol. 34(10). – P. 25102517.77.Bellotti T., Crook J. (2012). Loss given default models incorporatingmacroeconomic variables for credit cards // International Journalof Forecasting.
– 2012. – Vol. 28(1). – P. 171–182.78. Bhutta N., Dokko J., Shan H. (2010). The depth of negative equityand mortgage default decisions // Division of Research & Statisticsand Monetary Affairs, Federal Reserve Board.18479.Calabrese R., Zenga M. (2010). Bank loan recovery rates: Measuringand nonparametric density estimation // Journal of Bankingand Finance.
– 2010. – Vol. 34(5). – P. 903–911.80.CalemP.S.,requirementsLaCour-LittleformortgageM.(2004).loans//Risk-basedJournalofcapitalBankingand Finance. – 2004. – Vol. 28(3). – P. 647–672.81.Campbell J.Y. (2013). Mortgage Market Design // Reviewof Finance.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
