ОПТИМИЗАЦИЯ ПОРТФЕЛЯ КРЕДИТОВ КОММЕРЧЕСКИХ БАНКОВ: ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ
DOI:
https://doi.org/10.47390/SPR1342V3SI8Y2023N14Ключевые слова:
коммерческий банк, кредит, кредитный портфель, оптимизация, риски, обзор литературы.Аннотация
В данной работе рассматривается оптимизация портфеля кредитов коммерческих банков с акцентом на эффективность банковского сектора. В результате кризиса с ипотечными облигациями банки стали более осторожными в распределении финансовых ресурсов и оценке рисков. Оценка эффективности и качества кредитного портфеля играет важную роль в определении роли кредитных операций, эффективного использования кредитного потенциала, уровня риска кредитных операций, анализа процентных ставок, доходности от кредитов, процентной маржи и просроченных кредитов. Оптимальный кредитный портфель в банковской системе Узбекистана зависит от таких факторов, как экономические условия, риск терпимость, регулирование и кредитоспособность заемщиков. В целом, оптимальный кредитный портфель для узбекских банков должен быть хорошо диверсифицирован, сбалансирован и соответствовать приоритетам экономического развития страны.
Библиографические ссылки
Abdullaeva Sh., (2007), “Money, Credit and Banks”, Economy-Finance, Tashkent, Uzbekistan, p. 213-215;
Agarana, M. C., Bishop, S. A., & Odetunmibi, O. A. (2014). Optimization of banks loan portfolio management using goal programming technique. International Journal of Research in Applied, Natural and Social Sciences, 2(8), p.43-52. Retrieved
Kamali, S. (2014). Portfolio optimization using particle swarm optimization and genetic algorithm. Journal of Mathematics and Computer Science, 10(2), p.85-90.
Orlova, E. (2020). Decision Making Techniques for Credit Resource Management Using Machine Learning and Optimization. 11(3), p.144.
Nataliya, D. (2014). “Optimization Model of Credit Strategy of Commercial Bank”, The Russian Academic Journal | Vol. 28-2, p.31-37
Metawa, N., Hassan, M. K., & Elhoseny, M. (2017). Genetic Algorithm Based Model for Optimizing Bank Lending decision. Expert Systems with Applications, 80, p.75-82.
Khalifa H. A., & ZeinEldin R. A. (2014). Fuzzy programming approach for portfolio selection problems with fuzzy coefficients. International Journal of Scientific Knowledge, 4(7), p.40-47.
Dubinskas P., & Urbšienė L. (2017). Investment portfolio optimization by applying a genetic algorithm-based approach. Ekonomika, 96(2), p.66-78.
Lester, A. (2019). On the Theory and Practice of Multifactor Portfolio. The Journal of Portfolio Management Quantitative, 45(3), p.87-100.