СОСТОЯНИЕ И ПРОБЛЕМЫ РЫНКА ИПОТЕЧНОГО КРЕДИТОВАНИЯ

  • Надежда Николаевна Кулакова Калужский филиал Финансового университета при правительстве Российской Федерации
  • Марина Геннадиевна Семененко Калужский филиал МГТУ им. Н.Э. Баумана
Ключевые слова: ипотечный жилищный кредит, оценка кредитоспособности, нечеткая логика

Аннотация

Часто обсуждаемой темой в экономике является существующая в России система ипотечного жилищного кредитования. Данная тема постоянно дискутируется на научном и государственном уровнях, так как решение жилищной проблемы, как одной из наиболее насущной социально-экономической проблемы в стране, влияет на демографическую ситуацию и социально-экономическое развитие общества. Проведенный авторами анализ статистических данных Центрального банка показывает, что в России по-прежнему остается актуальным вопрос улучшения жилищных условий, причем, с учетом постоянного роста цен на жилье, ипотека является одним из основных способов решения жилищной проблемы. Статистика показывает, что наблюдается увеличение как объемов выданных ипотечных жилищных кредитов, так и задолженности по этим кредитам, в том числе просроченной.

Ипотеку можно рассматривать как систему долгосрочных кредитов, которые выдают коммерческие банки с целью приобретения жилья на первичном или вторичном рынках, часто под залог приобретаемого жилья. В связи с этим возникает проблема оценки финансовой состоятельности заемщика и ликвидности приобретаемого им жилья. Используемые с этой целью стандартные статистические методы показали не вполне адекватные результаты. Поэтому было предложено использовать методы, основанные на формализме нечеткой логики. Приведены результаты сравнительного анализа двух моделей оценки кредитоспособности заемщика на основе использования методов нечеткой логики. Показано, что эти модели качественно и количественно согласуются друг с другом, однако преимуществом одной из моделей является простота компьютерной реализации в электронных таблицах Excel.

Биографии авторов

Надежда Николаевна Кулакова, Калужский филиал Финансового университета при правительстве Российской Федерации
кандидат экономических наук, доцент кафедры «Экономика»
Марина Геннадиевна Семененко, Калужский филиал МГТУ им. Н.Э. Баумана
кандидат физико-математических наук, доцент кафедры «Высшая математика»

Литература

1. Чепенко Е.В. 10 лет ипотеке в России: история, состояние и перспективы // Имущественные отношения в Российской Федерации. 2008. № 12. С. 10–31.
2. Саакян Р. Ипотеке в России 10 лет: как это начиналось // Имущественные отношения в Российской Федерации. 2008. № 12. С. 32–34.
3. Осипов А.Ю. Как сделать ипотеку в России доступной? Мировой опыт // Российское предпринимательство. 2012. № 12. С. 10–16.
4. Гончаренко Е.А. Особенности заключения кредитного договора, исполнение которого обеспечено ипотекой // Наука. Инновации. Технологии. 2011. № 2. С. 218–221.
5. Коваленко О.А. Методический подход к оценке кредитоспособности физических лиц : дис. … канд. экон. наук. Барнаул, 2011. 187 с.
6. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. СПб.: BHV-СПб, 2003. 736 с.
7. Сайт Центрального банка Российской Федерации. URL: cbr.ru.
8. Ильясов С.М. Об оценке кредитоспособности банковского заемщика // Деньги и кредит. 2005. № 9. С. 28–34.
9. Дуболазов В.А., Лукашевич Н.С. Нечетко-множественный подход к оценке кредитоспособности физических лиц // Финансы и кредит. 2009. № 13. С. 35–45.
10. Ломакин Н.И., Лысова М.В. Применение нейронных сетей для оценки кредитоспособности физических лиц // Гуманитарные научные исследования. 2014. № 7. С. 176–180.
11. Бамадио Б., Семенчин Е.А. Применение нейросетевых технологий для оценки кредитоспособности предприятий // Фундаментальные исследования. 2013. № 11-4. С. 651–655.
12. Ли В.О. Об оценке кредитоспособности заемщика (российский и зарубежный опыт) // Деньги и кредит. 2005. № 2. С. 50–54.
13. Zadeh L.A. Fuzzy sets // Information and control. 1965. Vol. 8. № 3. P. 338–353.
14. Семененко М.Г., Лесина Т.В. Оценка эффективности инвестиционных проектов на основе формализма нечеткой логики // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2011. № 29. С. 63–68.
15. Соловьева И.А. Нечетко-множественный подход к финансовой оценке инвестиционных проектов // Финансы и кредит. 2009. № 45. С. 57–62.
16. Мамий Е.А., Байбуртян М.А. Нечетко-множественный подход к оценке инвестиционной привлекательности инновационных проектов // Экономический анализ: теория и практика. 2011. № 30. С. 36–41.
17. Семененко М.Г., Князева И.В., Черняев С.И. Проблемы выбора функций принадлежности нечетких множеств // Современные проблемы науки и образования. 2013. № 5. С. 588.
18. Недосекин А.О. Методологические основы моделирования финансовой деятельности с использованием нечетко-множественных описаний : дис. … д-ра экон. наук. СПб., 2003. 302 с.
19. Недосекин А.О., Абдулаева З.И. Применение нечётко-множественных моделей и методов в исследованиях экономических систем // Системная экономика, экономическая кибернетика, мягкие измерения: сб. трудов XVII междунар. конференции. СПб., 2014. С. 129–133.
20. Семененко М.Г., Черняев С.И. Функции пользователя в Excel 2013: разработка приложений нечеткой логики // Успехи современного естествознания. 2014. № 3. С. 114–117.
21. Кулакова Н.Н., Семененко М.Г., Черняев С.И., Унтилова Л.А. Анализ финансовой устойчивости предприятия // Вектор науки Тольяттинского государственного университета. 2014. № 1. С. 127–129.
Выпуск
Раздел
Экономические науки