Quantitative and qualitative characteristics in scoring models of creditworthiness assessment

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

this scientific article is devoted to a comprehensive study of the role and significance of quantitative and qualitative characteristics in the process of constructing and applying scoring models for assessing borrowers' creditworthiness. In the context of increasing competition and dynamic changes in the financial market, the accuracy and reliability of credit risk assessment is of paramount importance for the sustainable development of credit institutions. The purpose of the study is to identify key predictors of creditworthiness, both based on measurable financial indicators and credit history (quantitative characteristics), and taking into account socio-demographic parameters, behavioral characteristics and other non-financial factors (qualitative characteristics). Special attention is paid to the development of methods for integrating heterogeneous data, allowing for the synergetic effect of sharing quantitative and qualitative information.

About the authors

E. Sh Eroglu

Orenburg State University

References

  1. Адаменко А.А., Хорольская Т.Е., Петров Д.В. Виды задолженности организации и ее влияние на финансовую устойчивость // Деловой вестник предпринимателя. 2020. № 2 (2). С. 6 – 9.
  2. Алтунина Л.Н., Хорольская Т.Е., Смирнова А.И. Оценка эффективности управления денежными потоками коммерческой организации // Вестник академии знаний. 2020. № 4 (39). С. 41 – 46.
  3. Лазарян А.В. Margin Assurance – метод повышения эффективности бизнеса // Вестник связи. 2024. № 5. С. 15 – 18.
  4. Малюгин В.И., Гринь Н.В. Об эффективности статистических алгоритмов кредитного скоринга // Банковский вестник. 2010. № 31. C. 39 – 46.
  5. Минаков А.В. Актуальные аспекты оценки эффективности управления государственным внешним долгом Российской Федерации как важного условия обеспечения экономической безопасности // Экономика и предпринимательство. 2015. № 9-2 (62). С. 66 – 68.
  6. Минаков А.В. Особенности существующих методов диагностики несостоятельности организаций // Экономика и предпринимательство. 2014. № 11-2 (52). С. 799 – 804.
  7. Тимошенко Н.В., Хаджиев М.Р., Еремина Н.В. Применение скоринговых моделей при оценке кредитоспособности потенциального заемщика // Вестник Академии знаний, 2021. С. 394 – 399.
  8. Толмачев О.Л. Закон самоэксплуатации работника // Вестник Челябинского государственного университета. 2024. № 6 (488). С. 11 – 22.
  9. Турьян К.В. «Роль и возможности технологий блокчейна и смарт-контрактов в управлении финансовыми потоками и рисками, связанными с централизованным регулированием.», «Экономика: вчера, сегодня, завтра» журнал. 2023. Т. 13. № 8A. С. 293 – 300. г. Ногинск. ISSN 2222-9167, doi: 10.34670/AR.2023.36.79.061
  10. Турьян К.В. «Является ли криптовалюта деньгами?» // Научные горизонты. 2023. № 1 (65). С. 30 – 40. ISSN 2587-618Х

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

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).