Kredītrisks tīklu ekonomikā

Abstract

Lai gūtu lielāku ekonomisko stabilitāti, labāku pārvaldību un iespēju gūt lielāku peļņu, da- žādas iestādes, piemēram, valdības, finanšu institūcijas vai uzņēmumi savā starpā tur viena otra akcijas, aizdevumus un citas obligācijas. Šādās sarežģītu darījuma partneru attiecībās viens uz- ņēmums var netieši ietekmēt cita uzņēmuma kredītrisku. Uzņēmumu savstarpējās atkarības var novest uz sistemātiskām maksātnespējām un citiem finansiāliem izgāšanās veidiem, kas bie- ži vien tiek apieti ar apjomīgām glābšanas operācijām, kuras glābšanas institūcijas uzskata par pārāk apjomīgu zaudējumu.[3] Darbs ir veltīts masu apkalpošanas sistēmu teorijas pielietošanai finanšu nozarē. Uzņēmumi kā darījuma partneri veido tīklu ekonomiku jeb masu apkalpošanas sistēmu tīklu. Šādos tīklos var tikt pielāgota masu apkalpošanas sistēmas rādītāju pētīšanas metode uzņēmumu kredītriska atspoguļošanai atsakoties no pieņēmuma par uzņēmuma nošķirtību no netiešiem darījuma partneriem. Darbā aprakstīta uzņēmumu savstarpējā atkarība tīklu ekonomikā un pielāgota metode kredītriska rādītāju novērtēšanai. Tiek aplūkoti šīs metodes pielietojumi skaitliskam piemēram.

Under the influence of modern globalization, various institutions, such as governments, financial institutions or a network of firms, holding each other's shares, loans and other bonds. In such a complex relationship between counterparties, one firm may indirectly affect the credit risk of another company. Interdependencies between companies can lead to systematic insolvencies and other forms of financial failure, which are often circumvented by massive rescue operations, which rescue institutions consider excessive loss.[3] The main purpose of this work is devoted to the application of the queueing theory in the financial sector. Companies as counterparties make up the network economy or the network of mass service systems. Such networks may adapt the method of studying the indicators of the mass service system to reflect the credit risk of firms by giving up the assumption that the company is remote from indirect counterparties. The thesis describes the interdependence of firms in the network economy and an adapted method for assessing credit risk indicators.