Работу сдали, спасибо автору))
Информация о работе
Подробнее о работе
Клиринговый процесс. Имитационные модели. Контрольная работа
- 31 страниц
- 2025 год
- 1 просмотр
- 0 покупок
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
Ответ на Теоретическое задание
Клиринг – это совокупность взаимосвязанных безналичных расчётов, в основе которых лежит зачёт взаимных требований и обязательств, благодаря чему у экономических субъектов снижается потребность в оборотных средствах и в целом упрощается процедура обмена платежами.
В настоящее время в эпоху массового распространения и повсеместного внедрения современных информационно-телекоммуникационных технологий увеличивается количество и объём расчётов, проводимых в безналичной форме. Существует несколько разновидностей безналичных расчётов, одним из которых является клиринг.
Теоретическое задание
Имитационное моделирование клиринговых процессов.
Описать основные понятия клиринговых процессов. Представить классификацию клиринговых процессов. Показать возможность использования имитационных моделей для управления клиринговыми процессами на конкретных примерах.
Ситуационное (практическое) задание
Имитационное моделирование продуктов цифрового банка.
Список использованных источников
1. Бекларян, A. Л. Имитационная модель оптимального распределения
потока кредитных заявок для межрегионального центра андеррайтинга
коммерческого банка / A.Л. Бекларян, А.С. Акопов // Вестник компьютерных и
информационных технологий. – 2018. – № 11(173). – С. 46-56.
DOI: 10.14489/vkit.2018.11.pp.046-056
2. Гоглев, Н.Н. Управление рисками с применением современных
технологий искусственного интеллекта и анализа больших данных /
Н.Н. Гоглев, Е.В. Касаткина, С.А. Мигалин, О.И. Муштак // Научно-
публицистический журнал Цифровая экономика, – 2022. – 22 c. URL:
http :// digital - economy . ru / images / easyblog articles /860/20220412-
060909 BigData . pdf
3. Долгова, О.И. Имитационное моделирование бизнес-процессов
сервисной поддержки продуктов эквайринга в программной среде Anylogic /
Долгова О.И., Крюков С.В. // Научно-технические ведомости СПбГПУ.
Экономические науки. 2021. – Т. 14, № 6. – С. 117-133. DOI:
https://doi.org/10.18721/JE.14609
4. Емельянов, А.А. Информационные технологии прогнозирования
экономических процессов управления финансовыми пузырями / Г.В. Росс, А.А.Емельянов // Прикладная информатика. – 2019. – Т. 14. № 2 (80). –С. 5-15. DOI:10.24411/1993-8314-2019-10001
5. Кислицын, Е.В. Имитационное моделирование процесса кредитования
физических лиц с использованием кредитного рейтинга / Е.В.Кислицын //
Вестник ВГУ. Серия: Экономика и управление, 2018. – № 3. – С.112-118.
6. Корнев, В.А. Моделирование процесса кредитования в частном
банке второго уровня / В.А. Корнев, А.К. Алипова, О.В. Морозова //
Экономика. Право. Общество. – 2016. – № 2 (6). – С. 82-87.
https://epo.rea.ru/jour/article/view/57
7. Лавришко, А.С. Развитие банковского кредитования физических лиц:
границы и влияние на экономическое развитие страны / А.С. Лавришко //
Российский экономический интернет-журнал. – 2017. – № 1. URL: http://www.erej.ru/upload/iblock/cb1/cb1504abc2c946cd71e012 f059733a57.pdf
8. Меденников, В.И. Имитационная динамическая модель
стратегического управления организацией в цифровой экономике /
В.И. Меденников //Цифровая экономика. – 2020. – № 4(12). – С. 34-48.
DOI: 10.34706/DE-2020-04-05
9. Новицкая, Л.Ю. Некоторые проблемы, связанные с ипотечным
кредитованием в Российской Федерации / Л.Ю. Новицкая, М.В. Кошелева //
Экономика. Право. Общество. – 2017. – № 3 (11). – С. 57-63.
10. Риск-менеджмент в коммерческом банке, под ред. И.В. Ларионовой.
М.: КНОРУС, 2016. – 456с.
11. Терновская, Е.П. Перспективы финансово-кредитной поддержки
инвестиционного потенциала российской экономики / Е.П. Терновская //
Финансы и кредит, – 2017. – Том 23. – № 4(724). – С. 217-232.
DOI: 10.24891/fc.23.4.217
12. Терновская, Е.П. Тенденции развития продуктов кредитования
физических лиц в российской экономике и направления их модернизации / Е.П.Терновская, А.С. Лавришко// Вестник Евразийской науки. –2018. – Т. 10. – № 5.– 10 с. URL: https://esj.today/PDF/71ECVN518.pdf
13. Ermolova M., Leonidov A., Nechitailo V., Penikas H., Pilnik N.,
Serebryannikova E. Agent-based model of the Russian banking system: Calibration
for maturity, interest rate spread, credit risk, and capital regulation, Journal of
Simulation. – 2021. – Т. 15 – № 1-2. – С. 82-92. DOI:
10.1080/17477778.2020.1774430
14. Penikas H. Why the conservative IRB credit risk model underestimates
losses? / CEUR Workshop Proceedings Series. Vol-2795 Conference «Proceedings
of the Conference on Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes
2020 (MACSPro 2020)». – 2020. – p. 69-78. URLhttp://ceur-ws.org/Vol-2795/paper7.pdf
15. Penikas H. History of the Basel internal-ratings-based (IRB) credit risk
regulation. Model Assisted Statistics and Applications. – 2020. – № 15. – Pp. 81-98.
Doi: 10.3233/MAS-190480.
16. Ternovskaya H.P., Lavrishko A.S. The Influence of the Credit Policy of
Commercial Banks on the Modernization of the Russian Economy Structure =
Влияние кредитной политики коммерческих банков на модернизацию
структуры российской экономики. Journal of Reviews on Global Economics. –
2018. – №7. – p. 433-441. DOI: 10.6000/1929-7092.2018.07.37
17. Yarkova O.N., Renner A.G. Modeling the ruin probability of a non-state
pension fund taking into account risky investments. Smart Innovation, Systems and
Technologies. – 2020. – Vol. 138. – P. 528-538.
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-15577-3_50
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
