Управление

В статье определяются характеристики процесса обеспечения государственных (муниципальных) нужд в условиях информационной экономики. Выявляются проблемы (управленческие риски), препятствующие достижению качества процесса размещения заказов и качества его результата на разных этапах закупочного цикла. Обосновываются необходимость оптимизации действующей институциональной модели размещения заказов на основе формирования федеральной контрактной системы, задачи и механизмы повышения эффективности управления обеспечением государственных (муниципальных) нужд.

Совершенствование системы индикаторов и показателей, позволяющих объективно оценить уровень пространственной неоднородности социально-экономического развития му- ниципальных районов на территории субъекта Российской Федерации составляет предмет обсуждения в настоящей статье. Предлагается использовать созданные в геоинформационной системе (ГИС) простые и сложные ранговые картограммы как средство оценки со- стояния пространственной социально-экономической и природно-ресурсной асимметрии в регионе. Реализация геоинформационного подхода к оценке неоднородности внутрирегионального развития обеспечит создание эффективной системы диагностики и прогнозирования конкурентоспособности, устойчивости и безопасности развития муниципальных образований на территории региона.

Введение. После кризисов кредиторы осознали важность оценки риска дефолта по портфелям займов в различных экономических условиях. Моделирование оценки кредитного риска происходит преимущественно с использованием внутренних рейтингов банков, основанных на вероятностных моделях дефолтов заемщиков за определенный период времени. Теоретические модели. Рассмотрены три модели. Первая – наивная марковская модель с R состояниями. Приводится матрица переходов. Вторая – марковская модель со множеством состояний с ковариатами. В качестве ковариат предложены макроэкономические показатели. Третья модель – мультиномиальная логит-регрессия. Апробация марковских моделей и мультиномиальной регрессии на симулированных и реальных данных о дефолтах заемщиков. Исследуется возможность использования марковских моделей с несколькими состояниями для предсказания дефолтов заемщиков в финансовых учреждениях с течением времени. Рассматриваются три подхода для моделирования кредитного риска. Первый подход предполагает, что матрица вероятностей переходов постоянна стечением времени, а остатки марковской модели и логистической регрессии учитываются в дальнейшем при прогнозировании на временной горизонт. Второй дополнен моделью Маркова, которая учитывает влияние на миграцию рисков дефолтов, как индивидуальных факторов заемщиков, так и экономической обстановки в стране. Используя ковариаты, модели позволили одновременно оценить скорость перехода и вероятности ошибочной классификации состояний. Рассмотрена модель мультиномиальной логистической регрессии для сравнения результатов, полученных с использованием марковских моделей с несколькими состояниями. Предлагаемые модели тестируются как на реальных, так и на симулированных данных. Выводы. Представленные модели показывают хорошие прогностические результаты с высокой точностью оценки дефолтов. Модели достаточно хорошо воспроизводят структуру сгенерированных данных. Особенностью модели мультиномиальной регрессии в предсказании дефолтов можно считать то, что она хорошо настраивается, а марковские модели оценивают вероятности дефолтов. Для реализации модели было использовано программное обеспечение – пакет R.

Введение. Мисселинг на сегодняшний день стал проблемой для клиентов коммерческих банков. Мисселинг можно встретить как в крупных кредитных организациях, так и мелких банках. Формально это не нарушение закона, но, по сути введение клиента в заблуждение. На деле происходит банковское мошенничество при продаже банковского продукта или услуги. Несмотря на то что данное явление в разной степени участия можно встретить практически в любом банке, с научной точки зрения оно пока недостаточно изучено, хотя в последнее время Банк России законодательно начал пытаться регулировать данный процесс. Теоретический анализ. В статье проводится анализ понятия «мисселинг» и его место в технике недобросовестных продаж банковских продуктов и услуг в коммерческих банках. Выделяются современные виды мисселинга: недобросовестное информирование, связанная продажа, непрозрачное ценообразование, продажа неподходящих продуктов, подмена продукта. Эмпирический анализ. Выявлено, что число случаев мисселинга в банковской сфере в анализируемом периоде увеличилось, одними из причин стали значительное снижение ключевой ставки после высокого ее значения, низкий уровень финансовой грамотности населения. На фоне значительного снижения жалоб, связанных с инвестиционным страхованием жизни, произошло увеличение жалоб, связанных с накопительным страхованием жизни, а также всех остальных жалоб по различным тематикам. Результаты. Сформулированы и описаны направления совершенствования противодействия мисселингусо стороны Банка России, коммерческих банков и клиентов. Одним из таких направлений стало введение новых правил продажи финансовых продуктов Банком России. Если ЦБ РФ выявит со стороны коммерческого банка нарушение, то он вправе выдать финансовой организации предписание о приостановке продажи продукта до тех пор, пока замечания не будут устранены. В некоторых случаях Банк России может обязать банк выкупить у клиентов все проданные с нарушением продукты и вернуть за них деньги в полном объеме.