Материал: 2047

118.Рябинин И.А. Надежность и безопасность структурно-сложных систем

/И.А. Рябинин. – СПб.: Политехника, 2000. – 248 с.

119.Селюков В.К. Оптимизация процесса управления кредитным риском в банковских скоринговых системах / В.К. Селюков // Вестник МГУ им. Баумана. Сер. «Естественные науки». – 2006. – №1. – С.107–117.

120. Семенов М. Обслуживание физических лиц – это так просто! / М. Семенов // Банковские технологии. – 2005. – № 5. – С. 50-52.

121.Семенов М.Ю. Особенности отношения к деньгам людей с разным уровнем личностной зрелости: автореф. дис. … канд. психол. наук: 19.00.05 / Ярослав. гос. ун-т им. П.Г. Демидова. – Ярославль, 2004. – 22 с.

122.Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии / Е.В. Сидоренко. – СПб.: ООО «Речь», 2007. – 350 с.

123.Смородинов О. Оценка кредитных рисков в банковском ритейле США / О. Смородинов // Банковские технологии. – 2005. – № 7. – С. 36-40.

124.Соложенцев Е.Д. Прозрачность методик оценки кредитных рисков и рейтингов / Е.Д. Соложенцев, Н.В. Степанова, В.В. Карасев. – CПб.: Изд-во С.- Петерб. ун-та, 2005. – 197 с.

125.Соложенцев Е.Д. Требования к качеству методик оценки кредитных рисков / Е.Д. Соложенцев, Н.В. Степанова // Качество. Инновации, Образование.

–2005. – № 4.

126.Соложенцев Е.Д. Сценарное логико-вероятностное управление риском в бизнесе и технике / Е.Д. Соложенцев. – СПб.: Издательский дом «Бизнеспресса», 2004. – 432 с.

127.Соложенцев Е.Д. Логико-вероятностные модели риска в бизнесе с группами несовместных событий / Е.Д. Соложенцев, В.В. Карасев // Экономика и математические методы. – 2003. – № 1. – С. 90-105.

128.Спасенников В.В. Экономическая психология: учеб. пособие / В.В. Спасенников. – М.: ПЕР СЭ, 2003. – 448 с.

129.Спешнев О. История в кредит / О. Спешнев // Учет, налоги, право. – 2005. – № 9. – С. 13.

130.Спрысков Д. Управление рисками розничного кредитования путем построения скоринговых моделей / Д. Спрысков // Банковские услуги. – 2006. – № 2.– С. 26-27.

131.Стребков Д.О. Основные типы и факторы кредитного поведения населения в современной России / Д.О. Стребков // Вопросы экономики. – 2004. – № 2. – С. 42.

132.Строев А. Решение SAS для кредитного скоринга в банках / А. Строев // Банковские технологии. – 2004. – № 4. – С. 94-96.

133.Сулицкий В.Н. Методы статистического анализа в управлении: учеб. пособие / В.Н. Сулицкий. – М.: Дело, 2002. – 520 с.

134. Суходольский Г.В. Математические методы в психологии / Г.В. Суходольский. – Харьков: Гуманитарный центр, 2002. – 284 с.

135.Тен В.В. Проблемы анализа кредитоспособности заемщика / В.В. Тен

//Банковское дело. – 2006. – № 2. – С. 49–51.

135

136. Теоретические основы системного анализа / под ред. В.И. Новосельцева. – М.: Майор, 2006. – 592 с.

137.Терехина А.Ю. Метод многомерного шкалирования «ПСИ-ФАКТОР» [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://psyfactor.org/lib/terehina.htm, свободный. – Загл. с экрана (дата обращения к ресурсу: 20.04.2009).

138.Типология и классификация в социологических исследованиях / под ред. В.Г. Андреенков, Ю.Н. Толстова. – М.: Наука, 1982. – 296 с.

139.Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. Науч- но-практическое издание. Серия «Информатизация России на пороге XXI века» / Э.А. Трахтенгерц. – М.: СИНТЕГ, 1998. – 376 с.

140.Трахтенгерц Э.А. Методы компьютерной поддержки формирования целей и стратегий в нефтегазовой промышленности. Серия «Системы и проблемы управления» / Э.А. Трахтенгерц, Ю.П. Степин. – М.: СИНТЕГ, 2007. – 344 с.

141. Уилъямсон О. Экономические институты капитализма / О. Уилъямсон. – М.: Экономическая психология, 1996. – 126 с.

142.ФАС России. Рекомендации кредитным организациям по стандартам раскрытия информации при предоставлении потребительских кредитов [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://fas.gov.ru/, свободный. – Загл. с экрана (дата обращения к ресурсу: 20.04.2009).

143.Федеральная служба государственной статистики. Россия в цифрах. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.gks.ru/wps/portal/!ut/p/.cmd/cs/.ce/7_0_A/.s/7_0_37E/_th/J_0_CH/_s.7_0 _A/7_0_FL/_s.7_0_A/7_0_37E, свободный. – Загл. с экрана (дата обращения к ресурсу: 20.04.2009).

144.Федеральный Закон Российской Федерации от 30 декабря 2004 года

№219-ФЗ «О внесении изменений в некоторые законодательные акты Россий-

ской Федерации в связи с принятием Федерального закона «О кредитных историях» (с изм. на 27.07.2005) // СЗ РФ. 2005. № 1. Ст. 44.

145.Финансово-кредитный энциклопедический словарь / под общ. ред. А.В. Грязновой. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 440 с.

146.Хаггарти Р. Дискретная математика для программистов / Р. Хаггарти. – М.: РИЦ Техносфера, 2005. – 400 с.

147.Хан У. Системы автоматического реферирования / У. Хан, И. Мани // Открытые системы. –2000. – № 12. – Официальный портал «Автоматическая Обработка Текста» [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.aot.ru/, свободный. – Загл. с экрана (дата обращения к ресурсу: 20.04.2009).

148.Черняховская Л.Р. Поддержка принятия решений при управлении сложными объектами в критических ситуациях на основе инженерии знаний: дис. … д-ра техн. наук: 05.13.01. – Уфа, 2004. – 380 c.

149.Чекашенко В.Н. Этот «загадочный» скоринг / В.Н. Чекашенко // Банковское дело. – 2006. – № 3.– С. 42-48.

150.Черноруцкий И.Т. Методы оптимизации и принятия решений: учебное пособие / И.Т. Черноруцкий. – СПб.: Издательство «Лань», 2001. – 384 с.

136

151.Чубукова И. А. Data Mining: учебное пособие / И. А. Чубукова. – М.: Интернет-университет информационных технологий; БИНОМ: Лаборатория знаний, 2006. – 382 с.

152.Шампандар А. Искусственный интеллект в компьютерных играх: как

обучить виртуальные персонажи реагировать на внешние воздействия / А. Шампандар. – М.: ООО «И.Д. Вильяме», 2007. – 768 с.

153.Шевченко И.В. Совершенствование качества обслуживания клиентов кредитными организациями путем внедрения новейших банковских технологий / И.В. Шевченко, О.А. Левицкая // Финансы и кредит. – 2004. – № 22(160). – С. 3- 7.

154.Шибзухов З.М. Логико-вероятностные и полиноминальные методы синтеза и оптимизации баз знаний для экспертных систем управления и распознавания: дис. … канд. физ.-мат. наук / СПИИРАН. – СПб., 1996. – 145 с.

155.Шмелёв А.Г. Психодиагностика личностных черт / А.Г. Шмелёв. – СПб.: Речь, 2002. – 472 с.

156.Щур А.Ф. Мошенничество в сфере кредитных платежных банковских карт / А.Ф. Щур, Л.А. Русских, А.Р. Тимошенко // Безопасность и банковский бизнес: материалы Межрегиональной науч.-практ. конф.– Омск: Издательский комплекс «ГЭПИЦентр-II», 2007. – С. 280-283.

157.Энциклопедия финансового риск-менеджмента / под ред. А.А. Лобанова, А.В. Чугунова. – М.: Альпина Паблишер, 2003. – 142 с.

158.Юдин И. Управление риском ритейла: потребительский скоринг / И. Юдин // Банковские услуги. – 2006. – № 5. – С. 29-30.

159.Baesens В. Learning bayesian network classifiers for credit scoring using

Markov chain Monte Carlo search / В. Baesens, M. Egmont-Petersen, R. Castelo,

J.Vanthienen // Proc. International Congress on Pattern Recognition. 2002.

160.Base Group Labs [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://basegroup.ru/, свободный. – Загл. с экрана (дата обращения к ресурсу: 20.04.2009).

161.Belk R.W. The ineluctable mysteries of possessions / R.W. Belk // Journal of Social Behavior and Personality, Special issue. – 1991. – V. 6. – P.17-55.

162.Cohen W. W. A simple, fast and effective rule learner / W. W. Cohen, Y. Singer // Proc. of the 16 National Conference on Artificial Intelligence. – 1999. – P. 335.

163.Credit Scoring Solution [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.prognoz.ru/english/desigion/bank.asp.htm, свободный. – Загл. с экрана (дата обращения к ресурсу: 20.04.2009).

164. Crouhy M. A comparitive analysis of current credit risk models /

M.Crouhy, D. Galai, R. Mark // Journal of Banking & Finance. – 2000. – V. 24.

165.EGAR Application Scoring [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.egartech.ru/, свободный. – Загл. с экрана (дата обращения к ресурсу: 20.04.2009).

166.Hand D.J. Statistical classification methods in consumer credit / D.J. Hand, W.E. Henley // Journal of the Royal Statistical Society, Series A. – 1997. – V. 160. – P. 523-541.

137

167.Herrera F. Hybrid Crossover Operators for Real-Coded Genetic Algorithms: An Experimental Study / F. Herrera, M. Lozano, A.M. Sanchez // Soft Comput. – 2005 – V. 9(4). – P. 280-298.

168.Lynn M. Restaurant tipping: A reflection of customers’ evaluations of a service? / M. Lynn // Journal of Consumer Research. – 1991. – V. 16. – P. 438-448.

169.Martin J.К. An exact probability metric for decision tree splitting and stopping / J.К. Martin // Machine Learning. – 1997. – Vol. 28.– № 2-3. – P. 257-291.

170.Poduska B. Financial counseling using principles of Adlerian Psychology / B. Poduska // Journal of Adlerian Theory Research & Practice. – 1985. – Vol. 41(2). – P.136-146.

171.Ryabinin L.A. Logical-Probabilistic Methods and Their Possibilities / L.A. Ryabinin // Second International Conference on Mathematical Methods in Reliability. – July 4-7, 2000. –V. 2. – P. 920 - 922.

172.Scallan G. Markov models: an introduction, a new approach to bad debt modeling: Technical report / G. Scallan. – ScorePlus Research, June 1990.

173.Scallan G. Bad debt projection models: an overview of modeling approaches: Technical report / G. Scallan. – ScorePlus Research, February 1998.

174. Scorto [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.scorto.ru/scorto_lab.php, свободный. – Загл. с экрана (дата обращения

кресурсу: 20.04.2009).

175.Thomas L.C. Time will tell: behavioural scoring and the 'dynamics of consumer credit assessment / L.C. Thomas, J. Ho, W.T. Scherer // IMA Journal of Management Mathematics. – 2001. – V. 12. – P. 89-103.

176.Wright A. Genetic algorithms for real parameter optimization / A. Wright // Foundations of Genetic Algorithms. – 1991. – V. 1. – P. 205-218.

138

ПРИЛОЖЕНИЕ 1

Таблица П.1.1

Количество участников первого эксперимента с «хорошей» кредитной историей

139