8 ноября 2016 года состоится научный семинар департамента финансов

8 ноября 2016 года в 15-00  по адресу Кантемировская, д.3, в рамках научного семинара департамента финансов состоятся выступления:
 1. Ичкитидзе Юрий Роландович. Финансирование и инфраструктура НИОКР в новых отраслях мировой промышленности после 2008 года  
2. Романюк Кирилл Андреевич. Модель и метод классификации объектов по непрерывной шкале для определения параметров кредитования физических лиц

1. Ичкитидзе Юрий Роландович

Финансирование и инфраструктура НИОКР в новых отраслях мировой промышленности после 2008 года

 

Аннотация

Глобализация мировой экономики и кризис 2008 года способствовали усилению международной конкуренции за инновационные производства и привели к значительному увеличению программ государственной поддержки новых отраслей и технологий. Учитывая, что достигнутый уровень научно-технического развития открывает перспективы для кардинальных изменений в мировой промышленности (шестой технологический уклад по С. Глазьеву), ближайшее десятилетие будет важнейшим для создания конкурентных преимуществ на макроэкономическом уровне. На примере таких отраслей инновационной промышленности как полупроводники, светодиоды, дисплеи на органических светодиодах, фотогальваника, аккумуляторы нового поколения и биотехнологии в исследовании показаны:

1)тенденции развития этих отраслей, а именно, масштаб и сегментация рынков, уровень конкуренции, эволюция продуктов и технологий, тенденции в сфере финансирования НИОКР;

2)ключевые меры государственного стимулирования НИОКР, в частности, способствующие трансферу технологий из научно-исследовательских институтов в промышленность, усилению инновационной активности бизнеса и формированию институциональной среды нового рынка;

3)примеры из мировой практики по созданию научно-технических парков, экспериментальных лабораторий и программ поддержки прикладных исследований.

На основе проведенного исследования предложены рекомендации для увеличения интенсивности научно-технической деятельности в России с целью создания конкурентоспособной высокотехнологичной промышленности.

 

2. Романюк Кирилл Андреевич

Модель и метод классификации объектов по непрерывной шкале для определения параметров кредитования физических лиц

 

Аннотация

За последние два года, после введения рядом стран ограничительных мер в отношении россий­ской экономики, и снижении финансовых поступлений в страну, после паде­ния цен на нефть, число отозванных лицензий у банков в России многократ­но увеличилось. Данный факт свидетельствует о низком качестве управле­ния кредитным риском, то есть банковская система не способна своевременно адаптироваться относительно колебаний рыночной конъюнктуры.

Рынок по­требительского кредитования является весомой частью банковской деятель­ности. На рынке потребительского кредитования существует проблема усред­нённого ценообразования. Физические лица, которые подают заявку на один тип кредита, получают одинаковую процентную ставку вне зависимости от кредитоспособности. Причиной является ограниченность методов классифи­кации объектов, используемых при определении кредитоспособности физиче­ских лиц. Большинство подобных методов позволяет классифицировать фи­зических лиц по бинарной шкале: «кредитоспособен», «некредитоспособен». «Некредитоспособные» клиенты банка не получают кредит, как обладатели наибольшего кредитного риска. «Кредитоспособные» клиенты банка получа­ют кредит по единой процентной ставке. Указанная ограниченность методов классификации является препятствием для автоматизации взаимодействия банка с клиентом, которая необходима, как для снижения затрат на ведение банковской деятельности, так и для своевременного управления кредитным риском, а так же порождает неблагоприятный отбор клиентов.

Множество значений, которое может принимать кредитоспособность, является континуумом. Для дифференциации процентной ставки физиче­скому лицу в соответствии с действительной кредитоспособностью класси­фикация физических лиц по кредитоспособности должна осуществляться по непрерывной шкале. В связи с этим актуальна разработка систем поддерж­ки принятия решений для дифференциации процентной ставки по кредиту физическим лицам и моделей и методов классификации фи­зических лиц по кредитоспособности по непрерывной шкале. Дифференцирование условий кре­дитования в зависимости от кредитоспособности клиента позволит банкам качественнее распределять финансовые ресурсы, снижая потери по ссудам и риск отзыва лицензии при колебаниях рыночной конъюнктуры.