У дослідженні пропонується модель прогнозування очікуваної використаної суми за кредитними лініями. При моделюванні підтверджених кредитних ліній автор спирається на умовний очікуваний коефіцієнт використання кредитних ліній, отриманий на основі спільного усіченого двовимірного розподілу ймовірностей. Очікувані коефіцієнти щомісячної конверсії ліквідності за кредитними лініями юридичним особам порівнюються з фактичними даними, і використання двовимірного нормального розподілу вважається доцільним для оцінювання майбутнього коефіцієнта використання кредитних ліній на практиці.
BIS (2001). The standardised approach to credit risk. Supporting document to the New Basel capital accord. Basel Committee on Banking Supervision. Retrieved from http://www.bis.org/publ/bcbsca04.pdf
BIS (2013). Basel III: The liquidity coverage ratio and liquidity risk monitoring tools. Basel Committee on Banking Supervision. Retrieved from http://www.bis.org/publ/bcbs238.pdf
GPPC (2016). The implementation of IFRS 9 impairment requirements by banks. Considerations for those charged with governance of systemically important banks. Global Public Policy Committee of representatives of the six largest accounting networks. Retrieved from https://assets.kpmg.com/content/dam/kpmg/pdf/2016/06/gppc-ifrs9-implementation-considerations-20160617.pdf
Deloitte (2014). IFRS 9 Financial Instruments (replacement of IAS 39). Retrieved from https://www.iasplus.com/en/standards/ifrs/ifrs9#link0
Jacobs, M. (2009). An empirical study of exposure at default. Risk Analysis, Division / Credit Risk Modelling Moody's KMV Credit Practitioner's Conference. September 9, 2009.
Kim, H., DeVaney, S. A. (2001). The determinants of outstanding balances among credit card revolvers. Association for Financial Counseling and Planning Education. Retrieved from https://afcpe.org/assets/pdf/vol1216.pdf
Korn, G. A., Korn, T. M. (1968). Mathematical handbook for scientists and engineers: Definitions, theorems, and formulas for reference and review. Mineola, New York: Dover Publications, Inc.
Moral, G., de Espa-a, B. (2006). EAD Estimates for Facilities with Explicit Limits. The Basel II Risk Parameters, 201-246. https://doi.org/10.1007/978-3-642-16114-8_11
National Bank of Ukraine (2016). Regulation for Measuring Credit Risk Generated by Banks' Asset Operations (In Ukrainian). Resolution NBU No. 351. Retrieved from https://bank.gov.ua/document/download?docId=33378802
Osipenko, D., Crook, J. (2015). The comparative analysis of predictive models for credit limit utilization rate with SAS/STAT. Paper, 3328-2015. Retrieved from https://support.sas.com/resources/papers/proceedings15/3328-2015.pdf
EU (2013). Regulation EU No. 575/2013 of the European Parliament and the Council on prudential requirements for credit institutions and investment firms and amending regulation (EU) No. 648-2012. Official Journal of the European Union, 56, 1-337. Retrieved from https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=uriserv:OJ.L_.2013.176.01.0001.01.ENG
Taplin, R., To, H. M., Hee, J. (2007). Modeling exposure at default, credit conversion factors, and the Basel II Accord. Journal of Credit Risk, 3(2), 75-84. https://doi.org/10.21314/JCR.2007.064
Tong, E. N. C., Mues, C., Brown, I., Thomas, L. C. (2016). Exposure at default models with and without the credit conversion factor. European Journal of Operational Research, 252(3), 910-920. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2016.01.054
Wilhelm, S., Manjunath, B. G. (2010). tmvtnorm: A package for the truncated multivariate normal distribution. Contributed research articles. The R Journal, 2/1, 25-29. https://doi.org/10.32614/rj-2010-005
Yang, B. H., Tkachenko, M. (2012). Modeling of EAD and LGD: Empirical approaches and technical implementation. Retrieved from https://mpra.ub.uni-muenchen.de/id/eprint/57298
