umovestСтатистика и ЭкономикаStatistics and Economics2500-3925Plekhanov Russian University of Economics10.21686/2500-3925-2013-5-181-184umovest-283Research ArticleСТАТИСТИКА И МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ЭКОНОМИКЕSTATISTICAL AND MATHEMATICAL METHODS IN ECONOMICSМОДЕЛЬ УПРАВЛЕНИЯ ЛИМИТОМ КРЕДИТОВАНИЯ ПРИ ЗАДАННОМ УРОВНЕ ПОТЕРЬCREDIT MANAGEMENT MODEL WITH A GIVEN LOSS RATEСнеговаЕлена ГеннадьевнаSnegovaElena G.SnegovaLena@yandex.ruМосковский государственный университет экономики, статистики и информатики (МЭСИ)РоссияMoscow State University of Economics, Statistics and Informatics (MESI)Russian Federation20130908201605181184Copyright © Снегова Е.Г., 20162016Снегова Е.Г.Snegova E.G.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://statecon.rea.ru/jour/article/view/283

В статье представлена разработанная автором модель управления лимитом кредитования при заданном уровне потерь. Используя данную модель, возможно увеличить прибыльность банка по продукту для случая экспресс-кредитов, выдаваемых в виде кредитных карт. Автором предложен способ моделирования функции утилизации кредитного лимита и доказана его применимость. Сформулирована и решена задача нахождения оптимального кредитного лимита для заемщика.

This article describes the credit limit model with a given loss rate. Applying this model, it is possible to increase the profitability of the bank’s product in the case of fast loans issued in the form of credit cards. Author offers a method for simulating of credit limit utilization functions. It is formulated and solved the problem of finding the optimal credit limit for the borrower.

экспресс-кредиткредитная картакредитный лимитутилизация лимитауправление лимитом кредитованияfast loancredit cardcredit limitlimit utilizationmanagement of the credit limitReferencesГоремыкина Г.И., Ляшко М.А. Введение в линейное программирование: учебное пособие. - Балашов: Николаев, 2011. - 132 с.Горемыкина Г.И., Ляшко М.А. Введение в линейное программирование: учебное пособие. - Балашов: Николаев, 2011. - 132 с.Кормен Т., Лейзерсон Ч., Ривест Р., Штайн К. Алгоритмы: построение и анализ / Под ред. И. В. Красикова. - 2-е изд. - М.: Вильямс, 2005. - 1296 с.Кормен Т., Лейзерсон Ч., Ривест Р., Штайн К. Алгоритмы: построение и анализ / Под ред. И. В. Красикова. - 2-е изд. - М.: Вильямс, 2005. - 1296 с.Левитин А.В. Алгоритмы: введение в разработку и анализ. - М.: Вильямс, 2006.Левитин А.В. Алгоритмы: введение в разработку и анализ. - М.: Вильямс, 2006.Мастяева И.Н., Семенихина О.Н. Методы оптимизации: учебное пособие. - М.: ЕАОИ, 2011. - 424 с.Мастяева И.Н., Семенихина О.Н. Методы оптимизации: учебное пособие. - М.: ЕАОИ, 2011. - 424 с.Martelo S., Toth P. Knapsack Problems: Algorithms and Computer Implementations / Wiley, Chichester, England, 1990. - 306 с.Martelo S., Toth P. Knapsack Problems: Algorithms and Computer Implementations / Wiley, Chichester, England, 1990. - 306 с.Pisinger D. Algorithms for knapsack problems / Dept. of Computer Science, University of Copenhagen, Denmark. Ph.D. thesis, February 1995.Pisinger D. Algorithms for knapsack problems / Dept. of Computer Science, University of Copenhagen, Denmark. Ph.D. thesis, February 1995.Smithson M., Verkuilen J. A better lemon squeezer? Maximum-likelihood regression with beta-distributed dependent variables. / Psychological Methods, 2006, Том 11, №1, с. 54-71.Smithson M., Verkuilen J. A better lemon squeezer? Maximum-likelihood regression with beta-distributed dependent variables. / Psychological Methods, 2006, Том 11, №1, с. 54-71.Goremykina G.I., Ljashko M.A. Introduction to linear programming: a training manual. - Balashov: Nikolaev, 2011. - 132 p.Goremykina G.I., Ljashko M.A. Introduction to linear programming: a training manual. - Balashov: Nikolaev, 2011. - 132 p.Corman T., Leiserson C., Rivest R., Stein K. Algorithms: construction and analysis / ed. Krasikova I.V. - 2nd ed. - M.: Williams, 2005. - 1296 p.Corman T., Leiserson C., Rivest R., Stein K. Algorithms: construction and analysis / ed. Krasikova I.V. - 2nd ed. - M.: Williams, 2005. - 1296 p.Levitin A.V. Introduction to Algorithms. - M.: Williams, 2006.Levitin A.V. Introduction to Algorithms. - M.: Williams, 2006.Mastyaeva I.N., Semenikhina O.N. Optimization Methods: a training manual. - M.: EAOI, 2011. - 424 p.Mastyaeva I.N., Semenikhina O.N. Optimization Methods: a training manual. - M.: EAOI, 2011. - 424 p.Martelo S., Toth P. Knapsack Problems: Algorithms and Computer Implementations / Wiley, Chichester, England, 1990. - 306 p.Martelo S., Toth P. Knapsack Problems: Algorithms and Computer Implementations / Wiley, Chichester, England, 1990. - 306 p.Pisinger D. Algorithms for knapsack problems / Dept. of Computer Science, University of Copenhagen, Denmark. Ph.D. thesis, February 1995.Pisinger D. Algorithms for knapsack problems / Dept. of Computer Science, University of Copenhagen, Denmark. Ph.D. thesis, February 1995.Smithson M., Verkuilen J. A better lemon squeezer? Maximum-likelihood regression with beta-distributed dependent variables. / Psychological Methods, 2006, Vol. 11, No.1, p. 54-71.Smithson M., Verkuilen J. A better lemon squeezer? Maximum-likelihood regression with beta-distributed dependent variables. / Psychological Methods, 2006, Vol. 11, No.1, p. 54-71.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.