CC BY
153
16. Якубович, З.В. Формування системи економлчноТ безпеки машинобуфвного пщприемства / З.В. Якубович // Вiсник ТНЕУ. - 2010. - № 1. - С. 81-86.
17. Некрасенко, Л.А. Складовi управлшня фiнансовою безпекою пщприемств / Л.А. Некрасенко, Ю.М. Рибалка // Науковi прац Полтавсько'1' державно'1' аграрно'1' академiï. - 2011. - Вип. 3. - Т. 2. - С. 162-167.
18. Васильев, Т.Г. Фiнансово-економiчна безпека пщприемств Украши: стратепя та
механiзми забезпечення: монографiя / Васильцiв Т.Г., Волошин В.1., Бойкевич О.Р.,
Каркавчук В.В. [За ред. Т.Г. Васильева]. - Львiв: Веселка, 2012. - 386 с.
,-, Стаття рекомендована до
Рецензент статл " ,.„,„,,,„,,,
4 .ос .о пубткаци 04.03.2016 р.
д.е.н., проф. Заблодська 1.В. j ч г-
УДК 336.7
О.1. Тищенко
ДОСЛ1ДЖЕННЯ МЕТОД1В ОЦ1НКИ РИЗИК1В СПОЖИВЧОГО КРЕДИТУВАННЯ В БАНКУ
Дослiджено та систематизовано методи оцЫки ризикiв споживчого кредитування. Встановлено прюритетнюты оцiнки кредитного та операцшного ризикiв як таких, що мають найбiльший вплив на процес споживчого кредитування. Вивчено вггчизняний i закордонний досвiд застосування методiв оцiнки ризикiв споживчого кредитування та визначено доц^ы-лсть використання в практична дiялыностi банкiв методiв кредитного скорингу та статистичних моделей. Рис. 1, дж. 11.
Ключовi слова: споживчий кредит, методи оцЫки, кредитний ризик, операцмний ризик, скоринг, статистичн модель
^ 021
Постановка проблеми. За останн роки в банк1всыкому сектор! споживче кредитування набуло значноТ популярности що обумовлено, перш за все, прагненням сусптыства та окремих його верств (особливо молодого поколшня) до сталого та ефективного розвитку. Споживчий кредит розумшты по-р1зному, вид1ляючи при цыому чотири його головн1 ознаки: соц1алына спрямован1сты; надаетыся виключно ф|зичним особам; е кредитуванням к1нцевого споживача та засобом задоволення споживчих потреб населення. Споживче кредитування розглядаюты як один ¡з найдохщшших вид1в баншсыко'Т д1ялыност1, проте одночасно й найбтыш ризикований. Серед основних вид1в ризик1в, на як1 наражаетыся банк при споживчому кредитуванш, вид1ляюты кредитний та операцшний [1]. Характер впливу шших ризик1в на процес банк1всыкого кредитування дозволяе вщнести Тх скор1ше до фактор1в виникнення ризик1в, зазначених вище [1]. Пщ кредитним ризиком розумшты ймов1рн1сты реал1зацГТ негативного сценар1ю розвитку кредитних вщносин, що полягае в зменшенн вартост1 або прибутковост1 частини актив1в банку через неповне або несвоечасне виконання позичалыником своТх зобов'язаны за кредитним договором [2]. Прояв операцшного ризику можливий у певних ненавмисних помилках персоналу, збоях обладнання, а також у р1зного роду шахрайсыких д1ях з використанням кредитних карток. Тлумачення операцшного ризику р1знятыся в залежност в1д специф1ки профтю I системи ризик-менеджменту певного банку. До того ж операцшний ризик мае певш особливостк По-перше, вш належиты до внутр1шн1х ризик1в банку, що ускладнюе можлив1сты створення ушверсалыного перел1ку причин його виникнення та метод1в управл1ння ним для конкретних ситуацш. По-друге,
76
"Управлшня проектами та розвиток виробництва", 2016, №1(57)
невелика частота прояву операцшного ризику та приховування банками наслщш його прояву унеможливлюе формування повноцшноТ статистичноТ вибiрки.
Значний вплив кредитного та операцшного ризиш на процес споживчого кредитування та загалом на результати роботи банку викликае необхщнють вибору доцтьних методiв управлiння ними. В процес вибору е недостатнiм лише виявлення причини та можливих особливостей реалiзацiТ ризикiв, необхiдною умовою е Тхня повноцiнна оцiнка [3].
При цьому слщ зазначити, що вплив значноТ кiлькостi факторiв на процес споживчого кредитування робить майже не можливим повний прорахунок Т'хжх наслiдкiв. Тому при виборi методiв оцiнки ризиш слщ орiентуватися не стiльки на мiнiмiзацiю збиткiв, скiльки на забезпечення Тх прогнозованостi [4, с. 46].
Аналiз ocTaHHix дослiджень i публiкацiй. Питання, що управлiння ризиками споживчого кредитування та його методичноТ бази висв^лено в працях украТнських та зарубiжних вчених, таких як: Н.А. АнттовоТ', В.Я. Вовк, О. Дзюблюка, А.О. eпiфанова, В.Д. Лагутiна, 1.В. МеркуловоТ, 1.В. Сала, П.С. Роулза.
Видшення не вирiшениx рaнiше частин загально! проблеми. Негативнi наслiдки загальноекономiчноТ та полiтичноТ кризи в баншському секторi вимагають пошуку доцiльних методiв оцiнки ризикiв споживчого кредитування шляхом узагальнення в^чизняного та закордонного досвщу у цiй сферi.
Мета статл. Головною метою цiеТ статтi е узагальнення юнуючих методiв оцiнки операцшного та кредитного ризиш як таких, що мають найбтьший вплив на процес споживчого кредитування.
Методи та методики дослщження. Теоретичною базою дослщжень е методи емшричного та теоретичного дослщження. У роботi використанi методи порiвняльного аналiзу (при дослiдженнi рiзних методiв оцiнки ризикiв), систематизацГТ (при визначенн особливостей методiв операцiйного та кредитного ризиш), системного пщходу.
Виклад основного мaтерiaлу дослiдження. Пiд оцшкою ризику розумiють процес вимiрювання його рiвня, результатом чого стае характеристика масштабiв впливу та ймовiрностi настання ризику. В основi такоТ оцшки - пошук залежностi мiж розмiром можливих втрат та ймовiрнiстю Тх настання окремо за кредитом, портфелем креди^в та в процеа операцшноТ дiяльностi. 1Т метою е встановлення прийнятного рiвня ризику для банку. Важливим завданням у процесi оцшки ризику е порiвняння його значення з допустимим рiвнем. Оцiнка ступеня ризику проводиться за допомогою двох основних методiв: якюного та ктькюного.
Якюний аналiз ризику передбачае оцшку факторiв, що впливають на величину ризику за допомогою експертних оцшок. Точнють подiбних оцiнок знижуеться через Тх суб'ективнють. Пiдвищення достовiрностi отриманих результат можливе шляхом застосування ктьмсних методiв оцiнки. Кiлькiсний аналiз ризику формалiзуе рiвень ризику, виражаючи його в абсолютних або вщносних показниках.
При цьому слщ вщзначити, що точнють пiдходiв до оцiнки операцшних ризикiв менша, нiж до кредитних. Це пояснюеться вщносно недавнiм пщвищенням iнтересу до управлiння операцiйними ризиками, та, як наслщок, -меншою розвиненiстю методичного iнструментарiю оцiнки.
Розглянемо основi методи оцiнки кредитного та операцшного ризиш в споживчому кредитуванш (рис. 1). При цьому слщ зазначити, що ктькюна оцiнка операцшного ризику носить iмовiрнiсний (прогнозний) характер, розрахунок фунтуеться на статистичних методах, яю спираються на розмiри операцшних
"Управлшня проектами та розвиток виробництва", 2016, №1(57) 77
збитш банку в минулому, а величина залежить вщ рiвня прийнято' довiрчоï ймовiрностi.
При оцiнцi операцiйного ризику використовуються статистичнi методи за значно'Г ймовiрностi настання конкретного виду операцшного ризику в банку, особливо, якщо на ринку ця тенден^я масова. Для повноти оцшки операцшного ризику також необхщш експертн опитування [5, с. 65]. Якюна оцшка операцшного ризику застосовуеться для оцiнки якюного рiвня процедур i технологiй здшснення окремих операцiй та процесiв, а також тих джерел i об'ек^в операцшного ризику, рiвень яких не можна однозначно виразити через певне число, що характеризуе можливий рiвень втрат. Якюна оцшка проводиться експертно за 3-, 5-, 10-бальною шкалою, для чого розробляються спе^альш таблицi критери'в i факторiв ризику зi шкалами оцiнок.
Важливим етапом при кредитуванн являеться оцiнка ризику невиплати, адже, якщо не правильно оцшити кредитоспроможнють клiента банк може понести значн збитки. Тому юнуе декiлька методiв оцiнки ризикiв при видачi кредиту, такi як (рис.1):
1) метод експертних оцшок;
2) нормативний метод;
3) метод дерева ршень;
4) скоринг;
5) метод кредитного рейтингу;
6) статистичн моделк
Рис. 1. Основы методи оцшки ризиш споживчого кредитування Джерело: складено автором на основi [2].
Розглянемо бтьш детально основы методи оцшки кредитного ризику та визначимо бтьш доцтьш щодо використання в практичнш дiяльностi банкiв.
Найбтьш популярним та простим методом оцшки кредитного ризику е метод експертноГ оцшки, який фунтуеться на ще'Г обговорення проблеми кiлькома особами, як вважаються спецiалiстами у цьому питаны. Проблема, яка виникае при цьому, полягае в тому, що в результат прийняття ршення ймовiрнiсть правильно' оцшки знижуеться. Парадоксальнють цього явища випливае з самого процесу обговорення. У переважнш бшьшосп випадкiв погляд експер^в-аналiтикiв вiдрiзняеться вiд погляду практиш. Ця розбiжнiсть може бути формалiзована через так званий коефiцiент розбiжностi. Задавши цьому
78
"Управлшня проектами та розвиток виробництва", 2016, №1(57)
коефiцiенту дектька практичних значень, можна одержати ряд можливих ймовiрностей розробки точно'' оцiнки. Метод експертних оцiнок мае певш особливостi, якi слiд ураховувати при отриманш його результатiв. По-перше, експертна оцiнка та експертний прогноз належить до особливо' сфери людсько'' дiяльностi, яка вимагае використання спе^альних методiв. По-друге, експертний метод оцшки кредитного ризику в бiльшiй ступен пов'язаний з усередненням думок фахiвцiв. Експерти, якi е фахiвцями у вузькш галузi, висловлюються з точки зору ймовiрнiсного пiдходу, що побудований на принцип незалежностi подiй [2].
Нормативний метод оцшки ризику дае змогу визначити ступшь ризику з максимальною точнютю шляхом порiвняння отриманого результату з нормативом. Цей процес вщбуваеться за певною за шкалою, згщно яко'' ступiнь ризику розподтено на три групи: «низький ризик», «нормальний ризик», «високий ризик». Отже, цей метод не дае можливост врахування вах нюансiв конкретно'ситуаци.
Ще одним методом оцiнки кредитного ризику е дерево ршень (рис. 1). Головним завданням даного методу е застосування алгоритмiв, що виршують завдання класифкаци. Завдання класифкаци - це завдання вщнесення якого-небудь об'екта, тобто потенцшного позичальника до одного iз заздалегiдь вiдомих клаав (надати кредит або вiдмовити в наданш кредиту).
Сутнiсть цього методу полягае в наступному. На основi даних за минулi перiоди будуеться дерево. При цьому клас кожно' iз ситуацiй, на основi яких будуеться дерево, заздалепдь вiдомий. Визначаеться шформа^я щодо повернення основно' суми боргу й вщсотмв, наявнiсть прострочень по платежах. При побудовi дерева вс вiдомi ситуаци вибiрки спочатку попадають у верхнiй вузол, а по™ розподiляються по вузлах, ям, у свою чергу, також можуть бути розбитi на дочiрнi вузли. Основний критерш класифкаци - це рiзнi значення певного вхiдного фактору. Для визначення поля, за яким буде вщбуватися класифка^я, використовуеться показник, що iменуеться ентропiя, тобто мiра невизначеностi. Вибираеться те поле, при класифкаци за яким усуваеться бтьше невизначеностi. Невизначенiсть тим вище, чим бтьше домiшок (об'ектiв, що належать до рiзних класiв) перебувають в одному вузлк Ентропiя дорiвнюе нулю, якщо у вузлi будуть перебувати об'екти, що належать до одного класу.
Даний метод оцшки кредитного ризику можна використовувати для визначення класу позичальника при отриманш заявки на одержання кредиту. Його результатом е прийняття ршення щодо надання або ненадання кредиту позичальнику. При ютотнш зм^ поточно' ситуаци на ринку дерево можна перебудувати, тобто адаптувати до юнуючих обставин [6].
У той час у зарубiжнiй баншський практик найбтьш поширеним методом оцшки ризиш споживчого кредитування е скоринг. Скоринг являе собою математичну або статистичну модель у виглядi зважено' суми певних характеристик, за допомогою яко' на основi минулого досвщу банк визначае ймовiрнiсть неповернення певним позичальником кредиту. Score - штегральний показник, який характеризуе ступшь кредитоспроможносп позичальника, який порiвнюють з певним критерiальним значенням. Позичальникам з штегральним показником, вищим за критерiальне значення, видаеться кредит, а позичальникам iз показником, нижчим вiд критерiального значення -вiдмовляють у наданш кредиту. Основна проблема при побудовi скоринг-системи полягае у визначенш основних характеристик, необхщних для включення в модель i вагових коефiцiентiв, що мають 'м вiдповiдати. Як правило, у скорингових моделях враховуються там характеристики ^ента: вк, стать, строк проживання в данiй мiсцевостi, профеая, трудовий стаж, наявнiсть банкiвських
"Управлшня проектами та розвиток виробництва", 2016, №1(57) 79
рахунш, володшня нерухомiстю, наявнiсть полiсу страхування життя. У типовш скоринговiй моделi для споживчого кредитування застосовуеться 13 параметрiв. На думку експертiв, у нашш краМ параметри скорингово' оцшки i 'х ваги повиннi бути рiзними як мiнiмум для трьох регюшв: Киева, а також схщних i захiдних областей. Крiм того, необхщно використовувати рiзнi скоринговi моделi для чотирьох основних роздрiбних продуклв: кредитних карт, споживчих позик, авто кредитування й тотеки.
Основними шформацшними джерелами аналiзу кредитоспроможностi потенцiального позичальника може бути анкета, заповнена позичальником; шформа^я щодо певного позичальника, що знаходиться в кредитному бюро а також дан рухiв за рахунками (для дшчих ^ен^в банку). Для одержання точних прогнозiв банку потрiбнi данi про клiентiв i кредити за тривалий перюд часу.
Фiлософiя скорингу полягае не в пошуку пояснень неплатоспроможностi клiента, а визначенш характеристик, якi найбiльше тiсно пов'язан з ненадiйнiстю або, навпаки, з надшнютю клiента. Банк не може бути повнютю впевнений у повному поверненн позичальником кредиту, але вш знае ймовiрнiсть неповернення кредиту людей певного вку, професiï, з визначеним рiвнем освiти й iз числом утриман^в. На пiдставi ^е' шформаци' банк ухвалюе рiшення видавати або не видавати кредит даному шентов^ характеристики якого були врахован при ухваленш рiшення. У цьому полягае дискримшацшний (не в статистичному, а в со^альному значеннi цього слова) характер скорингу, тобто якщо ^ент за формальними ознаками близький до групи з поганою кредитною iсторiею, то йому буде вщмовлено у видачi кредиту. Тому нав^ь при дуже високому ступен використання автоматизованих систем скорингу здшснюеться суб'ективне втручання у випадку, коли кредитний шспектор мае додаткову шформацш, що доводить, що ^ент, класифiкований як «ненадшний», в змозi повернути кредит.
^м оцiнки кредитоспроможностi клiента скоринг виршуе ще одне, не менш важливе для банку завдання - максимальне скорочення часу розгляду заявки.
На думку експер^в, на створення ефективно' скорингово' системи в середньому йде не менше трьох мiсяцiв. Добре побудована скорингова модель вщавае до 90% неплатоспроможних ^ен^в, однак при цьому заважае в одержаны кредиту 10% якюних позичальнимв. Це стввщношення залежить вiд того, який рiвень ризикiв банк готовий прийняти [7].
Сьогодш бiльшiсть банкiв автоматизувала процес аналiзу кредитоспроможностi позичальника. Скоринговi системи вже е в таких баншських установах: «Райффайзен Банк Аваль», «ЮшКредит Банк», «Universal Bank», «Альфа Банк» (Укра'на), «OTP Bank», «VAB Банк», банк «Фшанси та Кредит», «УкрСиббанк». Однак слiд враховувати, що отримання бажаних результат вiд використання скоринг-моделей багато в чому залежить вщ повноти шформаци про ^ента, отримання яко' ускладнене нестабiльнiстю соцiально-економiчних умов та зниженням обсяпв споживчого кредитування. Варто особливо пщкреслити, що скоринг оцшюе iнформацiю, а не людину. Системи ухвалюють р^ення на пiдставi даних про попереднi видачi кредиту, а особисп обставини, гарантiï, общянки клiента не приймають до уваги. I такий факт може розумггися як позитивний або негативний.
На врахування шдивщуальносп конкретно' ситуаци, де вибiр рiшення пов'язаний iз ризиком, бтьше спрямований рейтинговий метод оцшки (див. рис.1), який набув поширення у багатьох захщних кра'нах. Головна його перевага полягае в можливосп добору коефiцiентiв, виходячи з певно' мети аналiзу. Отже, система рейтингово' оцiнки складаеться з таких елемен^в: системи оцiночних
80
"Управл1ння проектами та розвиток виробництва", 2016, №1(57)
коефщiентiв; шкали ваги цих коефiцieнтiв (якщо у нш е необхiднiсть); шкали оцiнки значень одержаних показникiв; формули розрахунку остаточного рейтингу. Для визначення узагальненого показника фшансового стану позичальника необхщно розрахувати показники, значення кожного помножити на вагоме значення та знайти суму bcíx значень. Отриманий в результат ^ерацш штегральний показник е пщставою для визначення класу позичальника за рейтинговою шкалою. Критери, згiдно яких проводиться оцiнка позичальника iндивiдуальнi для кожного банку, базуються на його практичному досвiдi i постшно переглядаються [8]. В якост оцiночних коефiцiентiв фiнансового стану позичальника можуть використовуватися такi: платоспроможнiсть позичальника; платоспроможнють сiм'T; вiк позичальника; наявнють власноТ нерухомостi; наявнiсть постшно'Т роботи; безперервний трудовий стаж; частота погашення кредилв у минулому та ш.
Методика рейтинговоТ оцiнки кредитоспроможностi фiзичноТ особи позичальника розроблена для умов в^чизняного середовища, у зв'язку з чим може широко застосовуватися в банках УкраТни.
Останшм часом у банках розроблюються методи оцiнки якост потенцiйних позичальникiв за допомогою рiзного роду статистичних моделей (рис. 1). 1х мета полягае в розробц стандартних пiдходiв для об'ективноТ характеристики позичальниш, знаходженнi числових критерiТв для розподту майбутнiх клiентiв на пiдставi наданих ними матерiалiв на надшних i ненадiйних, пiдтвердження ризику банкрутства та тих, для кого небезпека банкрутства малоймовiрна.
Одним iз прикладiв використання статистичних моделей може бути «модель Зета» (Zeta model), яка розроблена групою американських економiстiв (Альтманом, Холдменом та Нараянаном) та застосовуеться банками при кредитному аналiзi [9]. Модель дозволяе спрогнозувати банкрутство пщприемства з точнютю до 90% за один рк та з точнютю понад 70% за п'ять рош до потенцiйного банкрутства. Значення ключового параметра «Z» визначаеться за допомогою рiвняння, змiннi якого вiдображають деяк ключовi характеристики аналiзованоТ фiрми - ТТ лiквiднiсть, швидкiсть обороту кашталу i т.д. Якщо для даноТ фiрми коефiцiент перевищуе певну межу величину, то фiрма зараховуеться до розряду надшних, якщо ж отриманий коефiцiент нижче критичноТ величини, то згщно моделi фiнансовий стан такого пщприемства викликае побоювання i видавати кредит Тй не рекомендуеться.
В моделi спочатку було запропоновано використання 27 показниш, ктькють яких по™ було зменшено до семи (рентабельнють активiв; стабiльнiсть отримання прибутку; показник вщсоткового покриття; сукупна прибутковiсть; коефiцiент поточноТ лiквiдностi; вiдношення ринковоТ капiталiзацiТ до балансовоТ вартостi капiталу та розмiр компани). «Модель Зета» мае досить широке коло застосування. N використовують при формуваннi кредитноТ пол^ики банку, формуваннi цiни кредиту, здшсненш кредитного монiторингу та для оцшки кредитного ризику. Проте ця модель е виключно емтричною i не засновуеться на самостшнш теоретичнiй економiчнiй концепцiТ. lнформацiя, що використовуеться в моделi заснована на даних фшансовоТ' звiтностi банку, якi можуть лише частково вщображати реальний стан справ пщприемства [10].
При оцiнцi кредитного ризику використовують ще одну модель, запропоновану американським економютом Чессером, яка прогнозуе випадки невиконання Тентом умов договору про кредит. При цьому пщ «невиконанням умов» маеться на увазi не ттьки непогашення позики, але i будь-яю iншi вщхилення, що роблять позику менш вигщною для кредитора, нiж було передбачено спочатку. Ця модель включае шють змшних, об'еднаних в лiнiйну
"Управлшня проектами та розвиток виробництва", 2016, №1(57) 81
залежнють, як використовуються для розрахунку загального показника вiрогiдностi невиконання позичальником умов договору [11].
Висновки та перспективи подальших дослiджень у даному напрямку.
Таким чином, за результатами проведеного дослщження щодо перспектив використання методiв оцшки ризику споживчого кредитування в практичнш дiяльностi в^чизняних банкiв слщ зазначити наступне. Негативн наслiдки економiчноï кризи зумовили необхiднiсть пошуку бтьш ефективних методiв оцiнки ризикiв споживчого кредитування, до яких вщносять кредитний та операцшш ризики. Усi проаналiзованi методи оцiнки ризику спрощують процедуру вивчення потенцшних позичальникiв споживчих кредилв. Комерцiйний банк може застосовувати кожний з цих методiв, але при аналiзi та порiвняннi 'х мiж собою виявлено, що одним з найкращих i перспективних методiв оцшки ризиш та кредитоспроможност клiентiв е скоринговий метод. На даний момент складаеться сприятлива ситуа^я для повноцшно' роботи банш зi скоринговими ршеннями, оскiльки на сьогоднi технологiчний рiвень забезпечення кредитних органiзацiй достатньо високий. До того ж набувають популярност статистичш моделi оцiнки ризику споживчого кредитування, що подтвердили свою дiездатнiсть за кордоном, такi як «модель Зета» та «модель Чессерона». Проте, в УкраМ впровадження нових методiв оцiнки уповiльнюеться не стiльки об'ективними, сктьки суб'ективними причинами, пов'язаними з недовiрливим ставленням банкiвських менеджерiв до математичних та статистичних методiв. Отже подальшi дослiдження слiд спрямувати на бтьш детальне вивчення особливостей впровадження в практичну дiяльнiсть банкiв саме скорингових систем та статистичних моделей для оцшки ризиш споживчого кредитування.
Л1ТЕРАТУРА
1. Лункша, T.I. Методи управлЫня ризиками споживчого кредитування / T.I. Лунк1на, К.О. Вельховацька // «Молодий вчений». - 2015. - № 2 (17). - С.157-160.
2. Шаповал, А.А. Система управлЫня ризиком споживчого кредитування / А.А. Шаповал [Електроний ресурс]. - Режим доступу: fkd.khibs.edu.ua>pdf/2013_2/7.pdf.
3. Васюренко, О.В. Баншсьга операцп: навч. пос1бн. / О.В. Васюренко - К.: «Знання», 2000. - 243с.
4. В Украш1 почався бум споживчих кредит1в [Електроний ресурс]. - Режим доступу: http://tsn.ua/groshi/v-ukrayini-pochavsya-bum-spozhivchih-kreditiv.html.
5. Андр1енко, Н. ОцЫювання кредитоспроможност1 позичальника як метод м1н1м1заци кредитного ризику банку / Н. Андр1енко // Наука молода. - 2007. - №8. - С. 70-75.
6. Шевченко Р.1. Кредитування i контроль: [навч.-метод. пос1бн. для самост. вивч. дисц.] -К.: КНЕУ, 2002. - 183 с.
7. Пятковский, О.И. Скоринговая система оценки кредитоспособности физических лиц на основе гибридных экспертных систем / О.И. Пятковский, Д.В. Лепчугов, В.В. Бондаренко [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://elib.altstu.ru/elib/books/Files/pa2008_2/pdf/127%20piatkovskii.pdf.
8. Денисенко, М.П. Грошово-кредитна дiяльнiсть банюв: навч. поабн. / М. П. Денисенко, В. Г. Кабанов, Л. М. Худолм та шш. - К.: Вид-во Свропейського ун-ту, 2004. - 339 с.
9. Бутенко, О. Оргаыза^я регулювання процеав споживчого кредитування у кра'нах Центрально' та СхщноТ Свропи / О. Бутенко // Банювська справа. - 2008. - № 1. - С. 1823.
10. Энциклопедия финансового риск-менеджмента / под. ред. А.А. Лобанова, А.В. Чугунова [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.alt-invest.ru/files/Enciklopedia_finrisk-2008_gl5.pdf.
11. Фролова, Т.А. Банковское дело: конспект лекций / Т.А. Фролова [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.aup.ru/books/m200/4 6.htm.
,-, Стаття рекомендована до
Рецензент статп " ... „ „ ,.,„„ _
4 , .. публ^ацп 10.03.2016 р.
д.е.н., проф. Чиж В.1. j "i г
82
"Управлiння проектами та розвиток виробництва", 2016, №1(57)
