Скоринг как метод оценки кредитного риска на примере республики Кот-д’Ивуар

Обложка

Цитировать

Аннотация

кредитный скоринг традиционно используется в банковском секторе для снижения вероятности дефолта по кредитам. Однако данный метод не применялся в управлении государственными финансами. В представленном исследовании предложена адаптация модели кредитного скоринга для государственного сектора Кот-д'Ивуара, что позволяет количественно оценивать риски невыполнения платежных обязательств. Научная новизна работы заключается в трансформации подходов к анализу платежеспособности государственных структур с учетом специфики макроэкономических факторов. Решается проблема отсутствия формализованных инструментов оценки рисков в управлении государственными финансами. Представленный метод способствует более эффективному бюджетному планированию и снижению фискальных рисков, что делает его перспективным для дальнейшего внедрения. Кредитный скоринг давно зарекомендовал себя как эффективный инструмент управления рисками в банковской сфере. Он помогает финансовым учреждениям прогнозировать вероятность невозврата кредита, основываясь на данных о предыдущих заемщиках. Однако, несмотря на его успешное применение в коммерческом секторе, этот метод практически не используется в управлении государственными финансами, в том числе в Кот-д'Ивуаре. Сегодня проблема устойчивости государственного долга и бюджетного планирования особенно актуальна для развивающихся стран. Рост зависимости от внешних и внутренних заимствований требует новых инструментов оценки платежеспособности государственных органов. Внедрение модели кредитного скоринга в управление государственными финансами могло бы обеспечить более точные прогнозы по обслуживанию долга и помочь в снижении фискальных рисков.

Об авторах

Ги Кпакпо

Российский университет дружбы народов им. Патриса Лумумбы

ORCID iD: 0009-0005-2911-0523

Список литературы

  1. Altman E.I. Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy // Journal of Finance. 1968, September. P. 30 – 60.
  2. Altman E.I., Haldeman R.G., Narayanan P. Zeta analysis. A new model to identify bankruptcy risk of corporation // Journal of Banking and Finance. 1977. Vol. 1, June. P. 29 – 51.
  3. Bardos M. Analyse discriminante, application au risque et scoring financier. Paris, Dunod, 2001. 210 p.
  4. Bardos M., Zhu W. Comparaison de l’analyse discriminante lin?aire et r?seaux de neurones, applications ? la d?tection de d?faillance des entreprises // Revue de statistique appliqu?e. 1997. XLV4. P. 65 – 92.
  5. Casta J.F., Zerbib J.P. Pr?voir la d?faillance des entreprises // Revue Fran?aise de Comptabilit?. 1979. October, P. 506 – 527.
  6. Collongues Y. Ratios financiers et pr?vision des faillites des petites et moyennes entreprises // Revue Banque. 1977. No. 365, September. P. 963 – 970.
  7. Conan J., Holder M. Variables explicatives de performances et contr?le de gestion dans les PMI. Th?se de Doctorat en sciences de gestion // Universit? de Paris. 1979. № IX. 320 p.
  8. Diallo B. Un mod?le de cr?dit scoring pour une institution de microfinance africaine: le cas de Nyesigiso au Mali. 2006. 180 p.
  9. Diallo Boubacar. Un mod?le de "credit scoring" pour une institution de micro-finance africaine: Le cas de NYESIGISO au Mali. 2006.
  10. Dietsch M., Petey J. Mesure et gestion du risque de cr?dit dans les institutions financi?res. Paris, Revue Banque Edition, 2003. 250 p.
  11. Edighoffer J.R. Cr?dit management : pr?vention et gestion des risques d’impay?s dans l’entreprise. Paris, Nathan, 1993. 190 p.
  12. OECD. Taxing wages 2009-2010. Paris, Organisation de coop?ration et de d?veloppement ?conomiques, 2011. 300 p.
  13. Pinsonneault D., St Cyr L. Mesure et analyse du risque de l’insolvabilit?. Document p?dagogique. Montr?al, Ecole des hautes ?tudes commerciales de Montr?al, 1997. 150 p.
  14. Rakotomalala R. Pratique de la R?gression: Logistique R?gression Logistique Binaire et Polytomique. Lyon, Universit? Lumi?re Lyon 2, 2011. 220 p.
  15. United Nations Conference on Trade and Development. SYGADE 6. UNCTAD.
  16. Verbeek M.A Guide to Modern Econometrics. 2nd Edition. Chichester, John Wiley and Sons, Ltd., 2004. 350 p.
  17. Wallace T.D., Hussain A. The Use of Error Components Models in Combining Cross-section and Time-series Data // Econometrica. 1969. Vol. 37. P. 55 – 72.
  18. Wooldridge J.M. Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data. Cambridge, MA, MIT Press, 2002. 400 p.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).