Preview

Economy: strategy and practice

Расширенный поиск

Проектный подход к управлению проблемными ипотечными кредитами: сравнительный анализ Европы и Азии

https://doi.org/10.51176/1997-9967-2026-1-65-78

Аннотация

В условиях усиления макроэкономической нестабильности и роста кредитных рисков особую актуальность приобретает анализ факторов формирования проблемных ипотечных кредитов в банковской системе. Данное исследование направлено на разработку и предложение концептуальной проектной модели управления проблемной задолженностью (NPL), которая рассматривает управление проблемными ипотечными кредитами как интегрированный проектный цикл. Методологическую основу исследования составляют методы описательной статистики, корреляционного анализа и множественного регрессионного моделирования. Эмпирическую базу исследования составляют данные, собранные из Бюро национальной статистики и Национального банка Республики Казахстан за период 2020–2024 гг., включая показатели доходов населения, валового внутреннего продукта, уровня инфляции, процентных ставок, объема депозитов и просроченной задолженности. Результаты анализа показывают, что средний уровень проблемных кредитов в Европейском союзе снизился с 2,6% в 2020 г. до 1,9% в 2024 г., что отражает повышение эффективности систем управления кредитным риском. В странах Центральной Азии уровень проблемных кредитов в Казахстане сократился с 6,9% в 2020 г. до 3,1% в 2024 г., что свидетельствует о частичном улучшении качества кредитного портфеля, однако сохраняется чувствительность к росту ипотечного кредитования. Перспективы дальнейших исследований включают эмпирическую проверку модели на основе кейс-исследований банков развивающихся рынков, количественную оценку ее влияния на показатели кредитного портфеля, а также адаптацию подхода к другим сегментам кредитования, не связанным с ипотекой. 

Об авторах

Ж. Ш. Мухамедов
Казахский национальный университет им. аль-Фараби
Казахстан
Мухамедов Ж.Ш. – PhD докторант

про. Аль-Фараби 71, Алматы



Т. С. Сокира
Казахский национальный университет им. аль-Фараби
Казахстан
Сокира Т.С. – к.э.н., доцент

про. Аль-Фараби 71, Алматы



З. Кулдашева
Ташкентский государственный экономический университет
Узбекистан
Кулдашева З. – д.э.н., доцент

ул. Ислама Каримова 49, Ташкент



Список литературы

1. Altman, E. I. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. The Journal of Finance, 23(4), 589–609. https://doi.org/10.2307/2978933

2. Altman, E. I., Iwanicz Drozdowska, M., Laitinen, E. K., & Suvas, A. (2017). Financial distress prediction in an international context: A review and empirical analysis of Altman’s Zscore model. Journal of International Financial Management & Accounting, 28(2), 131–171. https://doi.org/10.1111/jifm.12053

3. Ari, A., Chen, S., & Ratnovski, L. (2019). The dynamics of non performing loans during banking crises: A new database (IMF Working Paper 19/272). International Monetary Fund. https://doi.org/10.5089/9781513521152.001

4. ADB. (2025). Nonperforming loans watch in Asia 2025. https://doi.org/10.22617/TCS250316-2

5. Asian Development Bank, & European Central Bank. (2021). Nonperforming loans in Asia and Europe—Causes, impacts, and resolution strategies. Asian Development Bank. http://dx.doi.org/10.22617/TCS210412-2

6. Balcılar, M., Usman, O., Yülek, M., Ağan, B., & Er dal, B. (2024). House price connectedness and consumer sentiment in an era of destabilizing macroeconomic conditions: Empirical evidence from Türkiye. Borsa Istanbul Review, 24(1), 14–34. https://doi.org/10.1016/j.bir.2023.08.006

7. BCBS. (1999). Credit risk modeling: Current practices and applications. Bank for International Settlements. Retrieved January 30, 2026 https://www.bis.org/publ/bcbs49.pdf

8. Bauze, K. (2021). NPL resolution: Country cases. Regulatory framework for NPL resolution and private sector participation [Conference presentation]. IFC Workshop on NPL Resolution, FinSAC, World Bank Group, Vietnam. Retrieved January 30, 2026 https://www.ifc.org/content/dam/ifc/doc/mgrt/2-npl-resolution country-cases-karlis-bauze-eng.pdf

9. Bermpei, T., Degl’Innocenti, M., Kalyvas, A. N., & Zhou, S. (2023). Lender individualism and monitoring: Evidence from syndicated loans. Journal of Financial Stability, 66, 101123. https://doi.org/10.1016/j.jfs.2023.101123

10. Bertay, A. C., & Huizinga, H. (2021). Non-performing loans – New risks and policies? NPL resolution after COVID 19: Main differences to previous crises [In-depth analysis]. Economic Governance Support Unit, European Parliament. Retrieved January 30, 2026 https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/IDAN/2021/659648/IPOL_IDA(2021)659648_EN.pdf

11. Bianco, T., Cornwall, G., & Sauley, B. (2025). Financial reform and mortgage lending by systemically important financial institutions. Economics Letters, 256, 112633. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2025.112633

12. Bosker, J., Gürtler, M., & Zöllner, M. (2025). Machine learning–based variable selection for clustered credit risk modeling. Journal of Business Economics, 95, 617–652. https://doi.org/10.1007/s11573-024-01213-8

13. Cenzon, J., & Szabó, B. E. (2024). Mortgage choice and inflation experiences in the Eurozone. Journal of Monetary Economics, 147, 103611. https://doi.org/10.1016/j.jmoneco.2024.103611

14. Chai, N., Shi, B., & Dong, Y. (2023). Default feature selection in credit risk modeling: Evidence from Chinese small enterprises. SAGE Open, 13(2). https://doi.org/10.1177/21582440231165224

15. Chen, G., Chutiman, N., Suraphee, S., Busababodhin, P., & Volodin, A. (2025). Gradient Descent Decision Tree Algorithm and Nonlinear Programming for Credit Risk Assessment and Credit Strategy. Emerging Science Journal, 9(4), 04–05. https://doi.org/10.28991/ESJ-2025-0904-05

16. Christou, I., Ponis, S., & Palaiologou, E. (2010). Using the Agile Unified Process in banking. IEEE Software, 27(3), 72–79. https://doi.org/10.1109/MS.2009.156

17. Crosato, L., Domenech, J., & Liberati, C. (2024). Websites’ data: A new asset for enhancing credit risk modeling. Annals of Operations Research, 342, 1671– 1686. https://doi.org/10.1007/s10479-023-05306-5

18. Crouhy, M., Galai, D., & Mark, R. (2000). A comparative analysis of current credit risk models. Journal of Banking & Finance, 24(1–2), 59–117. https://doi.org/10.1016/S0378-4266(99)00053-9

19. EBRD. (2025). NPL monitor: H1 2025. Vienna Initiative. Retrieved January 30, 2026 https://npl.vienna-initiative.com/assets/Uploads/2025/NPL-Monitor-H1-2025fv.pdf

20. Forster, R., & Sun, X. (2022). Taming the housing crisis: An LTV macroprudential policy. Economic Modeling, 108, 105761. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2022.105761

21. Gutkowski, V. A. (2021). Sovereign debt restructuring and credit recovery. Economía LACEA Journal, 23(1), 230–258. https://doi.org/10.31389/eco.409

22. Han, X., Yang, Y., Chen, J., Wang, M., & Zhou, M. (2025). Symmetry-Aware Credit Risk Modeling: A Deep Learning Framework Exploiting Financial Data Balance and Invariance. Symmetry, 17(3), 341. https://doi.org/10.3390/sym17030341

23. Holtermans, R., Kahn, M. E., & Kok, N. (2024). Climate risk and commercial mortgage delinquency. Journal of Regional Science, 64(4), 994–1037. https://doi.org/10.1111/jors.12681

24. Iljins, J., & Skvarciany, V. (2015). The role of change management in trust formation in commercial banks. Business: Theory and Practice, 16(4), 373–378. https://doi.org/10.3846/btp.2015.557

25. Instefjord, N., & Nakata, H. (2022). Micro-prudential regulation and loan monitoring. Journal of Financial Services Research, 63, 339–362. https://doi.org/10.1007/s10693-021-00376-7

26. IPAF Asia. (2025). NPLs in Asia: 2024 Data Analysis. International Public AMC Forum. Retrieved from https://ipafasia.org/news-and-data/npl-data&rid=4

27. Jakubik, P., & Teleu, S. (2025). Improving Credit Risk Assessment in Uncertain Times: Insights from IFRS 9. Risks, 13(2), 38. https://doi.org/10.3390/risks13020038

28. Li, Y., Ni, Z., & Xiao, B. (2025). Domain Knowledge-Enhanced Process Mining for Anomaly Detection in Commercial Bank Business Processes. Systems, 13(7), 545. https://doi.org/10.3390/systems13070545

29. Merton, R. C. (1974). On the pricing of corporate debt: The risk structure of interest rates. Journal of Finance, 29(2), 449–470. https://doi.org/10.2307/2978814

30. Noriega, J., Rivera, L., Castañeda, J., & Herrera, J. (2025). From Crisis to Algorithm: Credit Delinquency Prediction in Peru Under Critical External Factors Using Machine Learning. Data, 10(5), 63. https://doi.org/10.3390/data10050063

31. Rahman, H. U., Arian, A., & Sands, J. (2023). Does fiscal consolidation affect non-performing loans? Global evidence from heavily indebted countries (HICs). Journal of Risk and Financial Management, 16(9), 417. https://doi.org/10.3390/jrfm16090417

32. Rodrigues, L. F., Oliveira, A., & Rodrigues, H. (2023). Technology management has a significant impact on digital transformation in the banking sector. International Review of Economics & Finance, 88, 1375–1388. https://doi.org/10.1016/j.iref.2023.07.040

33. Sanz-Guerrero, M., & Arroyo, J. (2025). Credit Risk Meets Large Language Models: Building a Risk Indicator from Loan Descriptions in P2P Lending. Inteligencia Artificial, 28(75), 220–247. https://doi.org/10.4114/intartif.vol28iss75pp220-247

34. Sarfraz, M., Qun, W., Hui, L., & Abdullah, M. I. (2018). Environmental risk management strategies and the moderating role of corporate social responsibility in project financing decisions. Sustainability, 10(8), 2771. https://doi.org/10.3390/su10082771

35. Scope Ratings GmbH. (2025). European Bank NPL Monitor. Retrieved January 30, 2026 https://www.scoperatings.com/ScopeRatingsApi/api/download study?id=a4f8e84c-d1d8-4446-90ad-9cb1b0e1dc92

36. Silva, S. A., de Abreu, P. H. C., de Amorim, F. R., & Santos, D. F. L. (2019). Application of Monte Carlo simulation for analysis of costs and economic risks in a banking agency. IEEE Latin America Transactions, 17(3), 418–425. https://doi.org/10.1109/TLA.2019.8863311

37. Simonović, I., & Todorović, M. (2019). Banking product and services development projects: The way to implement innovations. European Project Management Journal, 9(1), 3–9. https://doi.org/10.18485/epmj.2019.9.1.1

38. Smith, B. C., & Yezer, A. M. (2025). A Lucas Critique of Mortgage Lending: Theory, Evidence, and Implications. The Journal of Real Estate Finance and Economics, 70, 637–676. https://doi.org/10.1007/s11146-02309951-2

39. Suryanto, H., Mahidadia, A., Bain, M., Guan, C., & Guan, A. (2022). Credit Risk Modeling Using Transfer Learning and Domain Adaptation. Frontiers in Artificial Intelligence, 5, 868232. https://doi.org/10.3389/frai.2022.868232

40. Van Zwieten, K. (2019). Managing Non-Performing Loans in Banks: A Review of the Evidence of the Impact of Insolvency and Creditor Rights Regimes (English). Washington, D.C.: World Bank Group. Retrieved January 30, 2026 http://documents.worldbank.org/curated/en/389811561742153005

41. Witzany, J., & Kozina, A. (2022). Recovery process optimization using survival regression. Operational Research, 22, 5269–5296. https://doi.org/10.1007/s12351022-00703-3


Рецензия

Для цитирования:


Мухамедов Ж.Ш., Сокира Т.С., Кулдашева З. Проектный подход к управлению проблемными ипотечными кредитами: сравнительный анализ Европы и Азии. Economy: strategy and practice. 2026;21(1):65-78. https://doi.org/10.51176/1997-9967-2026-1-65-78

For citation:


Mukhamedov J.S., Sokira T.S., Kuldasheva Z. A Project-Based Approach to Managing Non-Performing Mortgage Loans: Evidence from Europe and Asia. Economy: strategy and practice. 2026;21(1):65-78. https://doi.org/10.51176/1997-9967-2026-1-65-78

Просмотров: 728

JATS XML


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International.


ISSN 1997-9967 (Print)
ISSN 2663-550X (Online)