Ф.И.О.
Пелипенко Екатерина Юрьевна
Ученая степень
—
Ученое звание
—
Почетное звание
—
Организация, должность
• Кубанский государственный университет
кафедра прикладной математики
преподаватель
Научные интересы
Статистический анализ данных
Адрес веб-сайта
—
Электропочта
Текущий рейтинг (суммарный рейтинг статей)
0
TOP5 соавторов
Статей в журнале: 2 шт
Сформировать список работ, опубликованных в Научном журнале КубГАУ
-
Краткое описание
В статье предложен метод определения величины риска банкротства российского предприятия на основе статистических методов классификационного анализа, если известны определенные экономические показатели предприятия. Для автоматизации процесса классификации создан программный модуль на языке STATISTICA VISUAL BASIC (SVB)
-
Краткое описание
Дестабилизация экономической ситуации в России в конце 2014 – начале 2015 годах в первую очередь отразилась на кредитовании малого и среднего бизнеса (МСБ). Одной из существенных причин высоких рисков в кредитовании МСБ, а значит, и высоких ставок кредитования, является отсутствие надежных информационных систем для оценки риска дефолта предприятий МСБ посредством всестороннего анализа результатов его финансово-экономической деятельности. Поэтому в настоящее время достоверная оценка платежеспособности предприятий МСБ – это фундаментальная научная проблема, которая в высшей степени актуальна для всех кредитных учреждений, так как напрямую связана с возможностью банкротства самой кредитной организации. В то же время, высокая конкуренция на рынке кредитования приводит к необходимости появления индивидуальных кредитных продуктов, учитывающих обоюдную выгоду заемщика и кредитора. Данная статья описывает методологию создания эффективных информационно-аналитических систем для оценки платежеспособности предприятий МСБ посредством мониторинга и анализа их финансово-экономического состояния. В основу разработанной системы легла интеграция вероятностно-статистических методов классификационного анализа (дискриминантного анализа, логистической регрессии, деревьев классификации), эвристических процедур (нейронных сетей) в интерактивную оболочку системы с использованием облачных технологий. Авторами была решена проблема малого объема данных, наличия выбросов и несоответствия нормальному закону распределения выборочной совокупности путем генерации модельной базы данных финансовой деятельности предприятий