Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ КРЕДИТОВАНИЯ ЖИЛЬЯ

Работа №92345

Тип работы

Магистерская диссертация

Предмет

математика

Объем работы35
Год сдачи2017
Стоимость4970 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
60
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


ВВЕДЕНИЕ 4
1 ОПИСАНИЕ СИСТЕМЫ ИПОТЕЧНОГО КРЕДИТОВАНИЯ 7
1.1 Общие сведения об ипотечном кредитовании 7
1.2 Механизм ипотечного кредитования 9
2. ПОСТРОЕНИЕ РЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ ФУНКЦИИ ВЕЛИЧИНЫ
ИПОТЕЧНОГО ЗАЙМА 12
2.1 Линейная регрессионная модель величины ипотечного кредита 12
2.2 Построение доверительных интервалов 14
2.3 Оценка адекватности регрессионной модели ипотечного
кредитования 15
3. ПОСТРОЕНИЕ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ФУНКЦИИ
ИПОТЕЧНОГО КРЕДИТОВАНИЯ 18
3.1 Создание экспертной системы в Fuzzy Logic Toolbox 18
3.2. Тестирование работы системы 26
Заключение 30
Библиографический список 31
Приложение 1

Актуальность темы исследования. Проблема доступности жилья в России стояла остро на протяжении многих десятилетий, поэтому с появлением ипотечного жилищного кредитования (ИЖК) на рынке недвижимости весомая доля сделок стала осуществляться с ее помощью.
Ипотека должна стать доступным способом решения проблем для людей со средними доходами. Высокая стоимость (в среднем от 13 до 15% годовых, руб.), препятствует достижению поставленной цели. Наиболее выгодными являются жилищные кредиты, предоставляемые Сбербанком России (с процентной ставкой около 10% годовых). Тем не менее решение жилищных проблем с их помощью остается невозможным для большинства потенциальных заемщиков из-за большого размера первоначального взноса (от 20%) [6].
Отсутствие приемлемых условий кредитования и высокая стоимость ипотечного кредитования обусловлены рядом нерешенных проблем в данной сфере. В настоящее время важнейшей из них остается оценка целесообразности и условий предоставления ссуды конкретному потенциальному заемщику под залог объекта жилой недвижимости.
Степень научной разработанности проблемы. Вопросы развития ипотечного жилищного кредитования, значимость и уникальность его функционирования являются предметом активных исследований и рассматриваются как с позиции экономической сущности ипотечного кредитования, так и с позиции механизма формирования финансовых ресурсов и определения их источников.
Среди зарубежных исследователей, которые внесли весомый вклад в изучение и развитие теории и практики ипотечного жилищного кредитования, можно отметить С. Добсона, Дж. Долана, Р. Дж. Страйка, Р. Дорнбуша, С. Фишера, К. Кэмпбелла, Д. Линдсея, С. Полфремана и др.
Развитию теории ипотечного кредита посвящены работы И.Т. Балабанова, Г.Н. Белоглазовой, З.Л. Гариповой, В.А. Горемыкина, Л.В. Донцовой, В.А. Каменецкого, В.А. Кудрявцева, О.И. Лаврушина, М.П. Логинова, И.В. Павловой, И.А. Разумовой, В.А. Савиновой, О.Г. Семенюта, М.Г. Сорокиной, Н.Ю. Яськовой и др.
Проблемы становления, развития ипотечного кредитования и его регулирования являлись объектом изучения для многих отечественных исследователей, среди которых можно выделить И.В. Довдиенко, Н.Б. Косареву, В.И. Лиморенко, С.М. Печатникову, Н.И. Яшину и др.
Вместе с тем, по результатам анализа указанных исследований можно констатировать, что в научной литературе не сложилось единого мнения относительно математических моделей оценки размера ипотечного займа для потенциального заемщика. Важность данного вопроса обусловила выбор темы исследовательской работы, а также постановку цели и задач исследования.
Целью магистерской диссертации является исследование математических моделей функции ипотечного кредитования. Данная цель обусловила решение следующих основных задач исследования:
- рассмотреть теоретические основы ипотечного кредитования;
- построить классические и нечеткие математические модели зависимости величины ипотечного займа от различных факторов;
- проанализировать полученные результаты.
Объектом исследования является ипотечного кредитования.
Предметом исследования - классические и нечеткие математические модели ипотечного кредитования.
Методологической основой исследовательской работы является теоретические наработки мировой экономической науки, опытно-поисковая и научная литература, труды известных отечественных и зарубежных ученых-экономистов и специалистов-практиков в сфере ипотеки.
Практическая значимость работы определяется актуальностью поставленных задач и достигнутым уровнем теоретической и практической разработки проблем. Результаты исследования могут быть применены в работе государственных и коммерческих кредитных организациях для определения размера ипотечного займа для потенциальных заемщиков.
Работа состоит из трех глав, введения, заключения, списка литературы и приложения.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


В ходе написания данной магистерской диссертации были рассмотрены классические и нечеткие математические модели ипотечного жилищного кредитования.
В первой главе были рассмотрены теоретические основы системы ипотечного кредитования, включающие общие сведения об ипотечном кредитовании, а также механизм его предоставления.
Во второй главе были отобраны факторы ипотечного кредитования, а также построена классическая математическая модель величины ипотечного займа с помощью многофакторного регрессионного анализа. После этого, были найдены доверительные интервалы для полученных коэффициентов регрессии, найден коэффициент детерминации и произведена оценка значимости модели.
В третьей главе была построена экспертная система ипотечного кредитования с помощью нечетких математических моделей. Для ее построения сначала были определены переменные, определяющие и влияющие на величину ипотечного займа и изменение процентной ставки, а также выбраны функции принадлежности для каждой из них. После этого были сформированы экспертные правила и смоделирована экспертная система с помощью инструмента Fuzzy Logic Toolbox в среде MATLAB. Проведена оценка полученной системы с помощью средней ошибки аппроксимации.
На основе результатов, полученных во второй и третьей главе, можно сделать вывод, что значения, полученные с помощью нечетких математических моделей, больше приближены к фактическим значениям. Это связано с тем, что значение средней ошибки аппроксимации для нечетких моделей меньше, чем для классических.
В целом можно утверждать, что цель магистерской диссертации достигнута. Результатом являются готовые к использованию регрессионная модель и экспертная система ипотечного жилищного кредитования



1. Об ипотеке (залоге недвижимости) [Электронный ресурс]: [федер. закон от 16 июля 1998 г. № 102-ФЗ: [в ред. от 7 мая 2008 г. № 101- ФЗ]. - Режим доступа: http://www.consultant.ru.
2. Вагапова, Д.З. Перспективы развития ипотечного кредитования [Текст] / Д.З. Вагапова // Экон. науки. - 2005. - № 2. - С. 59-67.
3. Воробьева А.А. Магистерская диссертация на тему «Разработка экспертной системы управления лимитами кредитования и процентными ставками по кредитным картам» - СПб: СПбГПУ, 2014. - 67 c.
4. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и её применение к принятию приближенных решений. - М.: Мир, 1976. - 167 с.
5. Зарецкая В.Г., Коровина Е.А. Многомерный корреляционно¬
регрессионный анализ зависимости объемов ипотечных кредитов от факторов макроэкономического развития // Финансы и кредит. 2007. Том . №36 (276) :- С.12-17
6. Казаков А. Проблемы развития системы ипотечного кредитования на современном этапе // Рынок ценных бумаг. - 2004. - № 3. - с. 22 - 24.
7. Леоненков А. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTech. - СПб.: БХВ-Петербург, 2003. - 736 с.
8. Пархатская А.М. Математические модели социальной значимости кредитной политики/ А.М. Пархатская// Математика и ее приложения: фундаментальные проблемы науки и техники: сборник трудов всероссийской конференции. - Барнаул, 2015. - С. 383-386.
9. Петриков В. П. Анализ возможностей использования информационных технологий при проведении эконометрических исследований // Научно-методический электронный журнал «Концепт». - 2017. - Т. 3. - С. 86-90.
10. Райзберг Б.А. Современный экономический словарь / Б.А. Райзберг, Л.Ш. Лозовский,Е.Б. Стародубцева. - 2-е изд., испр. М.: ИНФРА-М, 1999. - 479 с.
11. Савруков А. Н. Оценка факторов и прогнозирование динамики ипотечного жилищного кредитования в Российской Федерации // Финансы и кредит. 2012. № 26. С. 11-16.
12. Татарова А.В. Оценка недвижимости и управление собственностью: учебное пособие. - Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2003.
13. Фиронов А. Н. Fuzzy-моделирование принятия решений в
банковской практике / Анатолий Фиронов, Елена Фиронова // Банковские технологии. - 2006 . - № 2 . - С. 34-40.
14. Фиронов А. Н., Люшина Е. А. Нечеткая логика в анализе корпоративных клиентов // Банковские технологии. - 2003. - № 5. - С. 22-31.
15.Чернов В.Г., Ганьшина, С.И. Экспертная система поддержки принятия решений в ипотечном жилищном кредитовании, построенная на базе нечеткого логического вывода / В.Г. Чернов, С.И. Ганьшина// Научно-практический и информационно-аналитический журнал финансовая аналитика проблемы и решения. - 2012. - №2(92). - С.2-7.
16. Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средствами
MATLAB. - М.: Горячая линия - Телеком, 2007, - 288с.
17. Штовба С.Д. "Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую
логику" [Электронный ресурс] - Режим доступа:
http://matlab.exponenta.ru/ fuzzylogic/ /book1//, свободный. - Загл. с экрана. (дата обращения: 10.05.2017).
18. Экономика и финансы. Финансовая аналитика, теория и практика [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://portfinance.ru/, свободный. - Загл. с экрана. (дата обращения: 29.05.2017).
19. Ярушкина Н. Г. Основы теории нечетких и гибридных систем: [учебное пособие для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности 351400 «Прикладная информатика в экономике» и другим междисциплинарным специальностям] / Н. Г. Ярушкина. - М. : Финансы и статистика, 2004 . - с. 320
20. Mamdani E.N. An Experiment in Linguistic Synthesis with a Fuzzy Logic Controller/ E.N. Mamdani, S. Assilian // International Journal of Man-Machine Studies. - 1975. - Vol. 7, No. 1. - P 1-13.
21. Sanches A.; Pamplona E., Jose A. Capital Budgeting Using Triangular Fuzzy Numbers. V Encuentro International de Finanzas. Santiago, Chile, 2005
22. Sivanandam S.N., Sumathi s., Deepa S.N. Introduction to fuzzy logic using MATLAB. Springer, 2007. - P. 441
23. Zadeh L., Bellman R. Decision-making in a fuzzy environment. Management Science, vol.17. No. 4, 1970
24. Zimmerman H.-J. Fuzzy Set Theory and its Applications. Dordrecht:
Kluwer Academic Publishers. 1996.


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ