Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Модели принятия решений при управлении просроченной задолженностью физических лиц в банковских системах

Диссертация: Модели принятия решений при управлении просроченной задолженностью физических лиц в банковских системах
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Практическая значимость и результаты внедрения. На основании выполненных автором исследований разработаны и применены модели и алгоритмы принятия решений в средствах автоматизации управления просроченной задолженностью, позволяющих эффективно управлять уровнем просроченной задолженностью физических лиц в финансовой организации. Имеющиеся на рынке системы автоматизации коллекторской деятельности… Читать ещё >

Модели принятия решений при управлении просроченной задолженностью физических лиц в банковских системах (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 1. Анализ средств и методов управления просроченной задолженностью физических лиц
    • 1. 1. Постановка задачи по разработке средств оптимизации процесса управления просроченной задолженностью физических лиц
    • 1. 2. Понятие управления просроченной задолженностью. Основные определения
    • 1. 3. Исследование рычагов управления коллекторской деятельностью
    • 1. 4. Обзор и критический анализ существующих систем автоматизации управления коллекторской деятельностью
    • 1. 5. Подходы к решению задачи автоматизации управления просроченной задолженностью физических лиц
    • 1. 6. Цели и задачи исследования
  • 2. Моделирование эффективного управления просроченной задолженностью физических лиц в банке
    • 2. 1. Формирование структурной модели управления просроченной задолженностью в банке
    • 2. 2. Обоснование применения автоинтерактивных методов принятия решения в управлении просроченной задолженностью

    2.3 Повышение эффективности управления просроченной задолженностью с помощью унификации схемы контроля в автоинтерактивной скоринговой процедуре принятия решения об оптимальном способе снижения просроченной задолженности.

    2.4 Построение методики стимулирования в рамках коллектора на основе ключевых показателей эффективности.

    2.5 Модель принятия управленческих решений по выбору системы стимулирования в рамках коллекторской деятельности.

    2.6 Выводы.

    3 Разработка скоринговых моделей и алгоритмов принятия решений при управлении просроченной задолженностью.

    3.1 Многокритериальная модель скоринговой оценки уровня проблем-ности кредитных договоров с просроченной задолженностью.

    3.2 Алгоритм получения скоринговой оценки способов борьбы с просроченной задолженностью физических лиц на ранних сроках, на основе методов построения деревьев решения.

    3.3 Применение генетического алгоритма для достижения оптимальной скоринговой оценки клиента банка допустившего просроченную задолженность

    3.4 Выводы.

    4 Применение методов и алгоритмов принятия решения для оптимизации процесса управления просроченной задолженностью.

    4.1 Сравнение эффективности применения управления просроченной задолженностью с типовым алгоритмом работы с просроченной задолженностью

    4.2 Обоснование состава и структуры средств автоматизации управления просроченной задолженностью физических лиц в коллекторе.

    4.3 Основные научные положения диссертации в средствах автоматизации принятия решений при управлении просроченной задолженностью

    4.4 Методика внедрения средств автоматизации методов и алгоритмов принятия решения в процессе управления просроченной задолженностью физических лиц.

    4.5 Оценка результатов внедрения средств принятия решения в финансовой организации на основе анализа динамики сокращения удельного веса просроченной задолженности.

    4.6 Выводы.

Актуальность темы

Проблема роста просроченной задолженности кредитования частых клиентов в различных банках растет с каждым годом. Необходимо срочное принятие мер по стабилизации процесса роста. Анализ причин лавинообразного возрастания просроченной задолженности показал, что существенную роль играет в несогласованности и отсутствие систематизации в порядке работ подразделениями банковской структуры, а также в отсутствии постоянного контроля со стороны руководства на всех этапах выполнения работ по снижению просроченной задолженности. Приведем список основных проблем возникающих при работе с просроченной задолженностью:

1. Отсутствие системы координации и взаимодействия, привлеченных к работе с просроченной задолженностью подразделений;

2. Несовершенство системы постановки задач и системного контроля за их исполнением ответственными подразделениями;

3. Отработка планов, отчетов в ручном режиме. Высокая трудоемкость исполнения документов, поручений, извещений;

4. Отсутствие единой автоматизированной базы данных по работе с должниками;

5. Отсутствие автоматизированной подготовки отчетов о работе с просроченной задолженностью в целом по банку;

6. Низкая эффективность системы выявления причин возникновения просроченной задолженности;

7. Отсутствие интеграции между системой мотивации в коллекторском подразделении и результатами его работы.

Для сокращения процесса роста просроченной задолженности в кредитных организациях предлагается:

1. Выделить отдельное подразделение в кредитной организации, которое будет работать с просроченной задолженностью частных клиентов или передать работу по возврату просроченной задолженности в коллекторское агентство;

2. Разработать унифицированную схему работы с просроченной задолженностью в кредитных организациях;

3. Обеспечить контроль за строгим соблюдением порядка работы с просроченной задолженностью в кредитной организации описанного в унифицированной схеме;

4. Разработать совокупность моделей и алгоритмов принятия решения в управлении просроченной задолженностью физических лиц;

5. Реализовать предложенные модели и алгоритмы в средствах автоматизации управления просроченной задолженностью физических лиц, которые послужат инструментом, помогающим руководству подразделений кредитной организации наиболее эффективно достигать снижения уровня просроченной задолженности.

Имеющиеся на рынке системы автоматизации коллекторской деятельности не позволяют полномасштабно и эффективно выстроить систему управления просроченной задолженностью физических лиц в банке. Создание методики и реализующих ее постулаты автоматизированной системы подобного уровня в настоящее время является чрезвычайно актуальным.

Работа выполнена в соответствии с межвузовской комплексной научно-технической программой ГРНТИ:50.51.15,50.51.17 (ГБ 04.07) «Оптимизация и моделирование сложных систем» в рамках основного научного направления ВГТУ. «Проблемно-ориентированные системы управления».

Цель исследования. Целью диссертационной работы является разработка и применение моделей и алгоритмов принятия решения в средствах автоматизации управления просроченной задолженностью, позволяющих эффективно управлять уровнем просроченной задолженности физических лиц в финансовой организации.

Достижение поставленной цели потребовало решения следующих основных задач:

1. провести анализ основных проблем управления просроченной задолженностью;

2. разработать унифицированную модель управления уровнем просроченной задолженности в кредитных организациях с элементами вариативности и возможностью автоинтерактивной подстройки схемы для повышения эффективности работы с каждым клиентом;

3. разработать и обосновать структурную модель управления работы с просроченной задолженностью по конкретному кредитному договору;

4. адаптировать коллекшен-скоринговые модели для использования их на этапе формирования и оптимизации индивидуальной схемы работ по возврату кредитного долга конкретного заемщика;

5. разработать методику мотивации сотрудников коллектора, участвующих в управлении просроченной задолженностью;

6. обосновать совокупность средств и методов принятия решения при управлении просроченной задолженностью физических лиц;

7. предложить методику внедрения средств повышения эффективности работы с просроченной задолженностью физических лиц.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе использованы методология системного анализа, теория принятия решений, методика скоринговой оценки, методы многокритериальной оптимизации, математический аппарат деревьев решения, генетические алгоритмы, система мотивации на основе анализа ключевых показателей эффективности.

Научная новизна. В соответствии с проведенным диссертационным исследованием получены и выносятся на защиту следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

1. разработан алгоритм получения скоринговой оценки способов сокращения просроченной задолженностью физических лиц на ранних сроках, на основе методов построения деревьев решения, отличающийся высокой скоростью работы по классификации договора заемщика с целью принятия решения по выбору схемы борьбы с просроченной задолженностью на ранних сроках;

2. разработана многокритериальная модель скоринговой оценки уровня проблемности кредитных договоров с просроченной задолженностью, отличающаяся возможностью принятия решения в сложных случаях просроченной задолженности, за счет многопараметрического описания просроченной задолженности и возможности выбирать лучший вариант по нескольким критериям совокупно;

3. применена унифицированная структурная модель управления просроченной задолженностью в рамках коллекторской деятельности.

4. применены процедуры достижения оптимальной скоринговой оценки клиента банка допустившего просроченную задолженность, отличающиеся возможностью самообучения модели принятия решения по выбору эффективной схемы работы с просроченной задолженностью на основе генетического алгоритма.

5. применены скоринговые методы оценки для выбора более эффективной схемы работы с клиентом, допустившим просроченную задолженность по кредиту, отличающееся возможностью индивидуального подхода к решению задачи возвращения средств по кредиту;

Достоверность научных результатов. Научные положения, теоретические выводы и практические рекомендации, включенные в диссертацию, обоснованы математическими доказательствами. Они подтверждены расчетами на примерах, производственными экспериментами и многократной проверкой при внедрении в практику управления.

Практическая значимость и результаты внедрения. На основании выполненных автором исследований разработаны и применены модели и алгоритмы принятия решений в средствах автоматизации управления просроченной задолженностью, позволяющих эффективно управлять уровнем просроченной задолженностью физических лиц в финансовой организации.

Использование разработанных в диссертации моделей и механизмов позволяет многократно применять разработки, тиражировать их и осуществлять их массовое внедрение с существенным сокращением продолжительности трудозатрат и средств.

Разработанные модели используются в практической деятельности в филиале ОАО «Сбербанка России» Центрально-Черноземном банке.

Модели, алгоритмы и механизмы включены в состав учебного курса «Банковские информационные системы», читаемого в Воронежском государственном техническом университете.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались на следующих конференциях, семинарах и совещаниях: на семинарах в Воронежском государственном техническом университете (Воронеж, 2008, 2009, 2010, 2011) — Всероссийской конференции «Управление в социальных и экономических системах» (Воронеж, 2009) — Всероссийской конференции «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» (Воронеж, 2010), на XXXVI Международной конференции VII Международной конференции молодых ученых. Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе 1 Т + 8&-Е" 10 (Украина, Крым, г. Ялта-Гурзуф 2010), Всероссийская научная школа «Информационно-телекоммуникационные системы и управление» (Воронеж, 2011, Воронежский институт высоких технологий).

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 15 печатных работ, в том числе 3 работы опубликованы в изданиях, рекомендованных ВАК РФ. В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично аспирантом предложены: скоринговых методы оценки для выбора более эффективной схемы работы с клиентом при управлении просроченной задолженности: [8,9,10,11]- многокритериальная модель скоринговой оценки уровня проблемности кредитных договоров с просроченной задолженностью [9]- применение генетического алгоритма для достижения оптимальной скоринговой оценки клиента банка допустившего просроченную задолженность [10].

Объем и структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав с выводами, заключения, изложена на 149 страницах и содержит 106 страницы машинописного текста, 20 рисунков, 8 таблиц, списка литературы из 111 наименований, 5 приложений.

4.6 Выводы.

Целью диссертационной работы является разработка и применение моделей и алгоритмов принятия решения в средствах автоматизации управления просроченной задолженностью, позволяющих эффективно управлять уровнем просроченной задолженности физических лиц в финансовой организации. Достижение поставленной цели потребовало решения следующих основных задач:

1. провести анализ основных проблем управления просроченной задолженностью;

2. разработать унифицированную модель управления уровнем просроченной задолженности в кредитных организациях с элементами вариативности и возможностью автоинтерактивной подстройки схемы для повышения эффективности работы с каждым клиентом;

3. разработать и обосновать структурную модель управления работы с просроченной задолженностью по конкретному кредитному договору;

4. адаптировать коллекшен-скоринговые модели для использования их на этапе формирования и оптимизации индивидуальной схемы работ по возврату кредитного долга конкретного заемщика;

5. разработать методику мотивации сотрудников коллектора, участвующих в управлении просроченной задолженностью;

6. обосновать совокупность средств и методов принятия решения при управлении просроченной задолженностью физических лиц;

7. предложить методику внедрения средств повышения эффективности работы с просроченной задолженностью физических лиц.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В ходе выполнения диссертационного исследования получены следующие основные результаты:

1. Проведен анализ типовых проблем, возникающих при управлении просроченной задолженностью физических лиц;

2. Предложена структурная модель управления просроченной задолженностью в банке;

3. Исследованы и предложены модели управления в коллекторской деятельности;

4. Разработаны скоринговые модели выбора эффективной схемы работы с клиентом при управлении просроченной задолженностью физических лиц на основе методов оптимизации и генетических алгоритмов;

5. Предложена адаптация скоринговых моделей для борьбы с простроченной задолженностью на основе методов построения деревьев решения.

6. Разработана методика внедрения средств автоматизации управлением просроченной задолженностью физических лиц;

7. Обоснован состав и структура средств автоматизации управления просроченной задолженностью физических лиц в коллекторе;

8. Предложена методика стимулирования в рамках коллектора на основе ключевых показателей эффективности интегрированная с автоматизированной системой управления просроченной задолженностью физических лиц;

Показать весь текст

Список литературы

  1. Beggs A. W. Queues and Hierarchies Текст.// The Review of Economic Studies. 2001. Vol. 68. № 2. P. 297 322.
  2. Bolton P., Dewatripont M. Contract Theory Текст./. Cambridge and London: MIT Press, 2005. P. 235 — 273.
  3. Buntine. W. A theory of classification rules. Текст./ 1992. P. 145−164
  4. Garicano L. Hierarchies and Organization of Knowledge in Produc-tionTeKCT.// The Journal of Political Economy. 2000. Vol. 108. № 5. P. 874- 904.
  5. Hart O. Moore J. On the Design of Hierarchies: Coordination vs Specialization Текст.// The Journal of Political Economy. 2005. Vol. 113. P.675 -702.
  6. Ioannides Y. Compexity and Organizational Architecture Текст./. -Working Paper, Dep. of Economics. Taft Univ., 2003. 281 P.
  7. J. Ross Quinlan. C4.5: Programs for Machine learningTeKCT./. Morgan Kaufmann Publishers 1993. 121 P.
  8. J.R. Quinlan. C4.5 Programs for Machine Learning Текст./. Morgan Kaufmann, San Mateo, California, 1993.-221 P.
  9. L. Breiman, J.H. Friedman, R.A. Olshen, and C.T. Stone. Classification and Regression TreesTeKCT./. Wadsworth, Belmont, California, 1984. 111 P.
  10. Machine Learning, Neural and Statistical ClassificationTeKCT./. Editors: D. Michie, D.J. Spiegelhalter, C.C. Taylor, 02/17/1994. 311 P.
  11. Mas-Collel A., Whinston M. D., Green J. R. Microeconomic theory Текст./. N.Y.: Oxford Univ. Press, 1995.-981 P.
  12. Maskin E., Qian Y., Xu C. Incentives, Information and Organizational Form Текст.// The Review of Economic Studies. 2000. № 67(2). P. 359 -378.
  13. Melumad D.N., Mookherjee D., Reichelstein S. Hierarchical Decentralization of Incentive Contracts Текст.// The RAND Journal of Economics. 1995. Vol. 26. № 4. P. 654 672.
  14. Murthy S. Automatic construction of decision trees from data: A Multi-disciplinary survey Текст. // Data Mining and Knowledge Discovery (Kluwer Academic Publishers, USA). 1998. V. 2. № 4. P. 345 389.
  15. R. В. Game theory: analysis of conflictTeKCT./. -London: Harvard Univ. Press, 1991.-568 P.
  16. Qian Y. Incentives and Loss of Control in an Optimal Hierarchy Текст. // The Review of Econ. Studies. 1994. Vol. 61. № 3. P. 527 544.
  17. Radner R. Hierarchy: The Economics of Managing Текст.// The Journal of Economic Literature. 1992. Vol. 30. № 3. P. 1382 1415.
  18. Rosen S. Authority, Control, and the Distribution of Earnings Текст.//The Bell Journal of Economics. 1982. Vol. 13. № 2. P. 311 323.
  19. Ross J. Quinlan. С 4.5: Programs for Machine learning. Morgan Kaufmann Publishers 1993- 302 P.
  20. Sah R. K., Stiglitz J.E. The Quality of Managers in Centralized Versus Decentralized Organizations Текст.// The Quarterly Journal of Economics. 1991. Vol. 106. № l.P. 289−295.
  21. Sah R.K., Stiglitz J.E. Committees, Hierarchies and Polyarchies Текст.// The Economic Journal. 1988. Vol. 98. № 391. P. 451 470.
  22. Van Zandt T. Efficient Parallel Addition / Unpub. ms. AT&TBell Laboratories, Murray Hill, NJТекст./, 1990. 242 P.
  23. Williamson O. Hierarchical Control and Optimal Firm Size Текст.//ТЬе Journal of Political Economy. 1967. Vol. 75. № 2. P.355
  24. Williamson O. Markets and HierarchiesTeKCT./. New York: Free Press, 1975.-295 P.
  25. Zhou X. CEO Pay, Firm Size, and Corporate Performance: Evidence from Canada Текст.// The Canadian Journal of Economics. 2000. Vol.33. № 1. P. 213−251.
  26. C.A., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. Текст./ М.: ЮНИТИ, 1998. 295 с.
  27. Аналитический обзор. Взгляд на рынок коллекторских услугв посткризисный период Электронный ресурс.//Интернет портал ЗАО «Секвойя Кредит Консолидейшн» 2010 г. www.bankdelo.ru/mneniyeexperta/obzor.pdf
  28. А.В., Галкин С. В., Зарубин B.C. Методы оптимизацииТекст./. М.: ООО «Вершина», 2003−441 с.
  29. С.Г. Управление дебиторской задолженностью. Текст./-М.: ООО «ACT», 2007−256 с.
  30. В. Н. Основы математической теории активных систем. Текст./ М.: Наука, 1977. — 255 с.
  31. В. Н., Новиков Д. А. Теория активных систем: состояние и перспективы. Текст./ М.: СИНТЕГ, 1999. -128 с.
  32. В.Н., Новиков Д. А. Как управлять проектами. Текст./ М.: Синтег, 1997. 188 с.
  33. Д. К., Заложнев А. Ю., Новиков Д. А., Цветков А. В. Типовые решения в управлении проектами. Текст./ М.: ИЛУ РАН, 2003. -74 с.
  34. Ф.П. Методы оптимизации. Текст./ М.: Факториал Пресс, 2002. 824 с.
  35. Е.С. Исследование операций. Текст./ М.:Наука, 1980.208 с.
  36. Д.А. Долги. Эффективное взыскание. Исполнительное производство. Нормативные акты. Комментарии. Рекомендации. Текст./ -М.: «Право и Закон», 2001.304 с.
  37. М. В., Новиков Д. А. Теория игр в управлении организационными системами. Текст./ — М.: Синтег, 2002. 148 с.
  38. М.В., Коргин H.A., Новиков Д. А. Классификация моделей анализа и синтеза организационных структур Текст.// Управление большими системами. 2004. Вып. 6. с. 5 21.
  39. М. С. Устьянцев С.Е. Ярков В. В. Обращение взыскания на имущество коммерческих организаций. Текст./ Учебно-практический курс. СПбГУ, 2006.488 с.
  40. Д.Ю. Практика коллкеторской деятельности. Как взыскать долги. Текст./-М.: ООО «Ростнадзор», 2009.244 с.
  41. Е. В., Новиков Д. А. Модели и методы оперативного управления проектами. Текст./ М.: ИЛУ РАН, 2004. — 63 с.
  42. Т. Б., Новиков Д. А. Базовые системы стимулирования. Текст./ М.: Апостроф, 2000. — 108 с.
  43. Н. С., Морозов В. В. Теория неантагонистических игр. Текст./ М.: МГУ, 1984. — 104 с.
  44. С. А. Жмячкин В.М. Особенности обращения взыскания на ценные бумаги и дебиторскую задолженность в исполнительном производстве. Справочник судебного пристава-исполнителя. Текст./. -М.: «Городец-издат», 2002−352 с.
  45. О.И. Теория и методы принятия решений. Текст./ М.: Логос, 2000 108 с.
  46. О.И., Мошкович Е. М. Качественные методы принятия анализа: Многокритериальная и нечеткая оптимизация, моделирование и экспертные оценки. Текст./М.: Экономика, 1999.-223 с.
  47. Т.Н. Система ключевых показателей эффективности деятельности банка Текст. // Аналитический журнал «Управление в кредитной организации». 2008. № 4.с.5−10.
  48. О.Ю. Управление задолженностью. Стратегии взыскания долгов и защиты от кредиторов. Текст./ М.: ООО «Вершина», 2008 — 208 с.
  49. С.П. Оптимальное стимулирование в многоуровневых иерархических структурах Текст.//Автоматика и телемеханика. 2004. № 5. с. 96−119.
  50. Э. Кооперативное принятие решений: аксиомы и модели. Текст./ М.: Мир, 1991.-464 с.
  51. Д., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. Текст./ М.: Наука, 1970. — 708 с.
  52. А. М., Новиков Д. А. Образовательный проект. Текст./ -М.: Эгвес, 2004.- 120 с.
  53. Д. А. Институциональное управление организационными системами. Текст./ М.: ИЛУ РАН, 2003. — 68 с.
  54. Д. А. Механизмы функционирования многоуровневых организационных систем. Текст./-М.: Фонд «Проблемы управления», 1999. -150 с.
  55. Д. А. Модели и методы управления развитием региональных образовательных систем. Текст./ — М.: ИУО РАО, 2001. 83 с.
  56. Д. А. Обобщенные решения задач стимулирования в активных системах. Текст./ М.: ИЛУ РАН, 1998. — 68 с.
  57. Д. А. Сетевые структуры и организационные системы. Текст./ М.: ИПУ РАН, 2003. — 102 с.
  58. Д. А. Статистические методы в педагогических исследованияхТекст./. М.: МЗ-Пресс. — 68 с.
  59. Д. А. Стимулирование в организационных системах. Текст./ М.: Синтег, 2003. — 312 с.
  60. Д. А. Стимулирование в социально-экономических системах (базовые математические модели). Текст./ М.: ИПУ РАН, 1998. -216 с.
  61. Д. А. Теория управления организационными системами: вводный курс. Текст./ М.: ИПУ РАН, 2004. -81 с.
  62. Д. А., Глотова Н. П. Модели и механизмы управления образовательными сетями и комплексами. Текст./ -М.: ИУО РАО, 2004. -142 с.
  63. Д. А., Петраков С. Н. Курс теории активных систем. Текст./ М.: Синтег, 1999. — 108 с.
  64. Д. А., Смирнов И. М., Шохина Т. Е. Механизмы управления динамическими активными системами. Текст./ М.: ИПУ РАН, 2002. — 124 с.
  65. Д. А., Цветков А. В. Механизмы стимулирования в многоэлементных организационных системах. Текст./ М.: Апостроф, 2000. — 184 с.
  66. Д. А., Цветков А. В. Механизмы функционирования организационных систем с распределенным контролем. Текст./ М.: ИПУ РАН, 2001.- 118 с.
  67. Д. А., Чхартишвили А. Г. Активный прогноз. Текст./ -М.: ИЛУ РАН, 2002.-101с.
  68. Д. А., Чхартишвили А. Г. Прикладные модели информационного управления. Текст./ М.: ИПУ РАН, 2004. — 130 с.
  69. Д. А., Чхартишвили А. Г. Рефлексивные игры. Текст./ -М.: Синтег, 2003.- 160 с.
  70. Д.А. Математические модели формирования и функционирования команд. Текст./ М.: Физматлит, 2008 — 245.С.
  71. Д.А. Механизмы функционирования многоуровневых организационных систем. Текст./ М.: Фонд «Проблемы управления», 1999. -135.с.
  72. Д.А. Теория управления организационными системами. 2-е изд. Текст./ М.: Физматлит, 2007. — 223 с
  73. С.И. Толковый словарь русского языка. Текст./ М.: Оникс, 2011.-736 с.
  74. Описание программных средств для работы коллекторских агентств Электронный ресурс.//Интернет портал Коллектор .http://www.collectori.ru/kollektorssoft.html
  75. Организационное управление / Н. И. Архипова, В. В. Кульба, С. А. Косяченко, Ф. Ю. Чанхиева, А. Б. Шелков. Текст./ М.: «Издательство ПРИОР», 1998.- 137.С.
  76. Оре О. Теория графов. Текст./ М.: Наука, 1968. — 352 с.
  77. С. А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. Текст./ М.: Наука, 1981. — 206 с.
  78. Г. Теория игр. Текст./ М.: Мир, 1971. — 230 с.
  79. С. Н. Механизмы планирования в активных системах: неманипулируемость и множества диктаторства. Текст./ М.: ИПУ РАН, 2001.- 135 с.
  80. Л.А., Зенкевич H.A., Семина Е. А. Теория игр. Текст./ М.: Высш. шк., 1999. 304 с.
  81. A.B. Как управлять дебиторской задолженностью. Текст./. М.: ООО «Эксмо», 2007. — 160 с.
  82. Разработка системы мотивации структурных подразделений и должностей на основе ключевых показателей результативности KPI/BSC Электронный ресурс.//Интернет портал компании БИТЕК — 2011 г. http://www.betec.ru
  83. А.П. «Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети.» Текст./ -Винница: УНИВЕРСУМ-Винница, 1999. 320 с.
  84. A.C. Методы системного анализа: Оптимизация. Текст./ М.: Экономика, 1999. 160 с.
  85. Р.В. Актуальность разработки средств автоматизации управления просроченной задолженностью физических лиц. Текст. Рындин Р. В. Андреищев С.Н., // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах. г. Воронеж ВГТУ, 2010 с.42−43.
  86. Р.В. Анализ средств автоматизации коллекторской деятельности. Текст./ Рындин Р. В., // Управление в социальных и экономических системах. г. Воронеж ВГТУ, 2009 с.439−444.
  87. Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе IT + S&E' 10 Украина, Крым, г. Ялта-Гурзуф 2010 с.176−177.
  88. Р.В. Многокритериальная модель скоринговой оценки уровня проблемности кредитных договоров с просроченной задолженностью. Текст. Рындин Р. В., Ландсберг С. Е., Рындин A.A. Андреищев С. Н., // Вестник г. Воронеж ВГТУ, 2010 Том 6 № 1 с. 177−179.
  89. Р.В. Модель принятия решения при управлении коллекторским агентством. Текст./ Ландсберг С. Е., Рындин Р. В. Андреищев С.Н., // Управление в социальных и экономических системах. г. Воронеж ВГТУ, 2009 с.435−438.
  90. Р.В. Принципы принятия решения о варианте взаимодействия с клиентом при возврате просроченной задолженности. Текст. Рындин Р. В., Ландсберг С. Е., Рындин A.A. Андреищев С. Н., // Вестник г. Воронеж ВГТУ, 2010 Том 6 № 2 с. 10−13.
  91. М. Т. Взыскание долгов. От профилактики до принуждения 2010 г. 508 с.
  92. П. А. Взыскание долгов и криминал. Текст./ М.: «Юристъ», 1999.160 с.
  93. П. А. Злостное уклонение от погашения кредиторской задолженности. Практика и теория противодействия. Текст./ М.: ООО «Норма», 2008.160 с.
  94. Н. Е. Смулов A.M. Предприятия и Банки Текст./ М.: «Издательство Дело», 2002.- 454 с.
  95. Е.Ю. Управление дебиторской задолженностью. От превентивных мер до взыскания. Текст./ М.: «Издательство Гревцова», 2007.- 176 с.
  96. Е.П. Дебиторская и кредиторская задолженность. Текст./ М.: «Горячая линия бухгалтера», 2008. — 80 с.
  97. П. Теория полезности для принятия решений. Текст./ -М.: Наука, 1978.-352 с.
  98. А. В. Стимулирование в управлении проектами. Текст./ -М.: Апостроф, 2001.- 144 с.
  99. В. В. Адаптивные механизмы в отраслевом управлении. Текст./-М.: Наука, 1991. 166 с.
  100. А. Г. Теоретико-игровые модели информационного управления. Текст./ М.: ПМСОФТ, 2004. — 227 с.
  101. Ю. А. Равенство, сходство, порядок. Текст./ -М.: Наука, 1971.-252 с.
  102. Р. Многокритериальная оптимизация. Теория, вычисления и приложения / Р. Штойер Текст./ М.: Радио и связь, 1992.504 с.
  103. A.C. 100 шагов по сбору долгов. Практическое руководство по работе с должниками Текст. М.: Издательство: Манн, Иванов и Фербер, 2007 — 240 стр.
  104. А. В. Механизмы внутрифирменного управления. Текст./ М.: ИПУ РАН, 2001. — 80 с.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!