MODEL DE EVALUARE A POTENȚIALILOR CLIENȚI AI INSTITUȚIILOR DE CREDIT, BENEFICIARI AI FINANȚĂRII PRIN FACTORING

Daniela BUMBAC, Lilian HÎNCU

Abstract


Sectorul bancar, de microfinanțare și de leasing reprezintă principala sursă de finanțare pentru afaceri în Republica Moldova. Sectoarele de microfinanțare și leasing, în pofida creșterii, joacă un rol limitat în furnizarea de fonduri pentru întreprinderi și nu reprezintă, deocamdată, o alternativă viabilă creditelor bancare. Decizia de finanțare a potențialului client este una destul de complexă. Pentru evaluarea bonității clientului instituțiile financiare apelează la modelele eco­no­metrice de evaluare ce permit gruparea clienților în trei mari categorii: clienți solvabili, clienți insolvabili și clienți plasați în zona de incertitudine. Din practica națională se poate stabili cu certitudine ca băncile comerciale au elaborat modele de evaluare a potențialilor clienți pentru solicitarea creditelor bancare. Pentru finanțarea prin factoring modelele de evaluare sunt foarte limitate. Necesitatea elaborării unui model econometric de evaluare a potențialului client ce solicită factoring este una importantă și foarte actuală.

MODEL FOR THE ASSESSMENT OF THE CLIENTS OF THE FINANCIAL INSTITUTIONS,

BENEFICIARIES OF THE FACTORING FINANCING

The banking, microfinance and leasing sector is the main source of financing for business in Moldova. The micro­finance and leasing sectors, despite growth, play a limited role in providing business funds and are not yet a viable alternative to bank loans. The financing decision of the potential client is quite complex. In order to assess the client's creditworthiness, financial institutions use econometric valuation models to group customers into three broad categories: solvent clients, insolvent clients, and customers placed in the uncertainty area. From national practice, it is possible to establish with certainty that commercial banks have developed models for assessing potential clients to apply for bank loans. For factoring financing, evaluation models are very limited. The need to develop an econometric model of valuation of the potential client asking for factoring is an important and very current one.


Keywords


creditworthiness, financing decision, factoring, multiple linear regression.

Full Text:

PDF

References


SĂVOIU, GH., MANEA, C. De la economia financiară la econometria financiară. În: Revista Română de Statistică, 2013, nr.3, p.55-65.

ДРЕЙПЕР, Н., СМИТ, Г. Прикладной регрессионный анализ. Множественная регрессия = Applied Regression Analysis. 3-е изд. Москва: Диалектика, 2007, c.912. ISBN 0-471-17082-8

ANGHELACHE, C., PAGLIACCI, M. PRODAN, L. Model de analiză macroeconomică bazat pe funcția de regresie. În: Revista Română de Statistică, 2013, nr.1, p.5-17.

АЛЕКСАНДРОВА, Н.В. История математических терминов, понятий, обозначений: словарь-справочник. 3-е изд. Москва: ЛКИ, 2008. 248 с. ISBN 978-5-382-00839-4

VOGELVANG, B. Econometrics. Theory and Applications with EViews. Pearson Education Limited, 2005, p.70

МАГНУС, Я.Р., КАТЫШЕВ, П.К., ПЕРЕСЕЦКИЙ, А.А. Эконометрика. Начальный курс. Москва: Дело, 2007. 504 с. ISBN 978-5-7749-0473-0

ЛИННИК, Ю.В. Метод наименьших квадратов и основы математико-статистической теории обработки наблюдений. 2-е изд. Москва, 1962.

PINDYCK, R.S., RUBINFELD, D.L. Econometric Models and Economic Forecasts. Fourth Edition. McGraw – Hill, 1998, p.57-66.

ФЁРСТЕР, Э., РЁНЦ, Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа = Methoden der Korrelation - und Regressiolynsanalyse. Москва: Финансы и статистика, 1981. 302 с.

ANGHELACHE, G.-V., ANGHELACHE, C. și col. Elemente teoretice privind utilizarea modelului econometric de regresie multifactorială. În: Revista Română de Statistică, 2012. Trim III. Supliment. Bucuresti, 2003, p.221-232.

ЕРШОВ, Э.Б. Распространение коэффициента детерминации на общий случай линейной регрессии, оцениваемой с помощью различных версий метода наименьших квадратов (рус., англ.). Москва: ЦЭМИ РАН, 2002. Т.38, вып.3, c.107-120.

ANDERSON-SPRECHER, R. Model Comparisons and R2. In: The American Statistician, 1994, volume 48, issue 2, p.113-117.

HUGHES, A., GRAWOIG, D. Statistics: A Foundation for Analysis. Reading: Addison-Wesley, 1971, p.344–348. ISBN 0-201-03021-7

ЕРШОВ, Э.Б. Выбор регрессии максимизирующий несмещённую оценку коэффициента детерминации (рус., англ.). В: Айвазян С.А. Прикладная эконометрика. Москва: Маркет ДС, 2008. Т.12, вып.4, c.71-83.

ДРЕЙПЕР, Н., СМИТ, Г. Прикладной регрессионный анализ. Множественная регрессия = Applied Regression Analysis. 3-е изд. Москва: Диалектика, 2007, c.912. ISBN 0-471-17082-8

MADDALA, G.S., LAHIRI, K. Introduction to Econometrics. Fourth ed. Chichester: Wiley. 2009, p.155-160. ISBN 978-0-470-01512-4

STOCK JAMES, H., WATSON, M.W. Introduction to Econometrics. Pearson Addison Wesley. 2d ed. 2008, p.532. [Disponibil: https://econometricsweb.files.wordpress.com/2016/11/stock-watson-econometrics-3rd-edition-ilovepdf-compressed.pdf] [Accesat: 12.05.2019]

HAJIVASSILIOU, V.A. Statistical Foundations of Econometric Modelling Aris Spanos. Cambridge University Press, 1986, p.341-348. [Disponibil: https://www.cambridge.org/core/journals/econometric-theory/article/statistical-foundations- of-econometric-modellingaris-spanos-cambridge-university-press-1986/6933BDEDF937E79FAA6145EEEFF16ACD] [Accesat: 12.05.2019]


Refbacks

  • There are currently no refbacks.