رتبه بندی اعتباری مشتریان بانک با استفاده از الگوریتم ژنتیک . سیستم خبره فازی (مورد مطالعه:موسسه مالی و اعتباری قوامین)
پایان نامه
- وزارت علوم، تحقیقات و فناوری - دانشگاه علامه طباطبایی - دانشکده مدیریت و حسابداری
- نویسنده فریبا سادات حسینی
- استاد راهنما محمدتقی تقوی فرد محمدرضا تقوا
- تعداد صفحات: ۱۵ صفحه ی اول
- سال انتشار 1391
چکیده
هدف این تحقیق، ارائه یک مدل رتبه بندی اعتباری هیبریدی با ترکیب روش انتخاب ویژگی ها مبتنی بر الگوریتم ژنتیک و سیستم خبره فازی است که به مدیران اعتباری بانک ها و موسسات مالی جهت اخذ تصمیمات اعتباری کمک نماید. سیستم های خبره به عنوان یکی از تکنیک های هوش مصنوعی می توانند به ساخت مدل های رتبه بندی اعتباری مشتریان بانک ها بپردازند. ویژگی های مهم در رتبه بندی اعتباری شناسایی شدند. الگوریتم های ژنتیک با انتخاب مناسب ویژگی ها به بهبود سیستم خبره فازی رتبه بندی اعتباری کمک می نمایند. پس از انتخاب ویژگی ها توسط الگوریتم ژنتیک، به ساخت سیستم خبره فازی به کمک نظرات خبرگان و به کارگیری روش منطق فازی در فازی سازی مقادیر ویژگی ها و تولید قوانین رتبه بندی اعتباری فازی پرداخته شده است. در نهایت قوانین فازی ایجاد شده می توانند به کارشناسان بانکی در رتبه بندی اعتباری مشتریان خود کمک نمایند. در این تحقیق از اطلاعات موجود در پایگاه داده های اعتباری مشتریان حقیقی موسسه مالی و اعتباری قوامین، که در سالهای 88 و 89 از بانک تسهیلات اعتباری دریافت کرده اند استفاده شده است. نتایج حاصل از تحقیق موید این نکته است که مدل حاضر با درصد بالایی می تواند رتبه اعتباری مشتریان بانک را تفسیر نماید. مشتریانی که درجه ریسک اعتباری آن ها بالا باشد احتمال نکول وام توسط آن ها زیاد است و مدل تحقیق پیش بینی می کند که فرد جز دسته مشتریان "بدحساب" قرار می گیرد. مشتریانی که درجه ریسک اعتباری آن ها پایین باشد احتمال نکول وامشان پایین است و پیش بینی می شود جز دسته مشتریان "خوش حساب" قرار گیرند. ضمن این که سیستم حد وسطی هم برای درجه ریسک اعتباری مشتریان درنظر گرفته است. این سیستم به عنوان مشاور در امر تصمیم گیری به مسئولین بانکی عمل می کند و پیشنهاد می کند در مورد مشتریانی که درجه ریسک اعتباری آن ها متوسط و بالا است مسئولین بانکی با احتیاط بیشتری عمل کرده و بدین وسیله با دریافت تضمین بیشتر از این دسته متقاضیان، از ضرر و زیانی که احتملاً متوجه بانک خواهد شد جلوگیری به عمل آید.
منابع مشابه
رتبه بندی اعتباری مشتریان حقوقی بانک پارسیان
این مقاله با هدف مدلسازی سنجش ریسک اعتباری و اعتبارسنجی مشتریان در بانک پارسیان به روش رگرسیون لاجیت وپروبیت و مدل شبکههای عصبی هوشمند GMDH انجام میشود. بدین منظور اطلاعات و دادههای مالی و کیفی یک نمونه تصادفی 400 تایی از مشتریان که تسهیلات دریافت نموده اند مورد بررسی قرار میگیرد. این حجم نمونه از مشتریان دارای حساب منتهی به سال 1388 انتخاب شدهاند. در این مقاله پس از بررسی پروندههای اعتبا...
متن کاملرتبه بندی اعتباری مشتریان حقوقی بانک پارسیان
این مقاله با هدف مدلسازی سنجش ریسک اعتباری و اعتبارسنجی مشتریان در بانک پارسیان به روش رگرسیون لاجیت وپروبیت و مدل شبکههای عصبی هوشمند GMDH انجام میشود. بدین منظور اطلاعات و دادههای مالی و کیفی یک نمونه تصادفی 400 تایی از مشتریان که تسهیلات دریافت نموده اند مورد بررسی قرار میگیرد. این حجم نمونه از مشتریان دارای حساب منتهی به سال 1388 انتخاب شدهاند. در این مقاله پس از بررسی پروندههای اعتبا...
متن کاملمدل رتبهبندی اعتباری هیبریدی با استفاده از الگوریتمهای ژنتیک و سیستمهای خبرۀ فازی (مطالعۀ موردی: مؤسسۀ مالی و اعتباری قوامین)
سیستمهای خبره میتوانند به ساخت مدلهای رتبهبندی اعتباری مشتریان بانکها کمک کنند. در اینجا، انتخاب ویژگیهای مهم در رتبهبندی اعتباری اهمیت دارد. همچنین ممکن است مقادیر ویژگیها، بهصورت فازی بیان شوند. مسئله این است، چگونه میتوان بهکمک الگوریتم ژنتیک، انتخاب ویژگیها را بهبود بخشید؛ بهگونهای که این ویژگیها بهمنزلۀ ورودی در سیستم خبرۀ فازی مورد استفاده قرار گیرند. این نوشتار به ارائۀ م...
متن کاملطراحی سیستم هوشمند ترکیبی رتبه بندی اعتباری مشتریان بانک ها با استفاده از مدل های استدلالی فازی ترکیبی
هدف اصلی تمام بانک های تجاری جمع آوری پس اندازهای افراد حقیقی و حقوقی و تخصیص آن ها به صورت تسهیلات به شرکت های صنعتی، خدماتی و تولیدی است . عدم بازپرداخت تسهیلات از جانب این مشتریان، بانک ها را دچار م شکلات عدیده ای از جمله ناتوانی در بازپرداخت وام های بانک مرکزی، بیشتر شدن مقدار تسهیلات از مقدار باز پرداختی های مشتریان و عدم توانایی اعطای تسهیلات می کند . اهمیت اعطای تسهیلات در صنعت بانکداری ...
متن کاملارائه یک الگوریتم فرا ابتکاری چند هدفه فازی سیمپلکس- ژنتیک برای پیش بینی رتبه اعتباری مشتریان بانک ها
This study examines a multi-objective fuzzy simplex-genetic algorithm which was developed to predict bank legal customers financial performance. Prediction performance of the model was examined based on its ability to accurately identify credit default. Using available data from KESHVARZI bank over 2001-2006, debt ratio, operational ratio, and return on equity are selected as descriptive vari...
متن کاملرتبه بندی اعتباری مشتریان حقوقی بانک پارسیان
این مقاله با هدف مدلسازی سنجش ریسک اعتباری و اعتبارسنجی مشتریان در بانک پارسیان به روش رگرسیون لاجیت وپروبیت و مدل شبکه های عصبی هوشمند gmdh انجام می شود. بدین منظور اطلاعات و داده های مالی و کیفی یک نمونه تصادفی 400 تایی از مشتریان که تسهیلات دریافت نموده اند مورد بررسی قرار می گیرد. این حجم نمونه از مشتریان دارای حساب منتهی به سال 1388 انتخاب شده اند. در این مقاله پس از بررسی پرونده های اعتبا...
متن کاملمنابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ذخیره در منابع من قبلا به منابع من ذحیره شده{@ msg_add @}
نوع سند: پایان نامه
وزارت علوم، تحقیقات و فناوری - دانشگاه علامه طباطبایی - دانشکده مدیریت و حسابداری
کلمات کلیدی
میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com
copyright © 2015-2023