2014 рік

Permanent URI for this community

https://ir.kneu.edu.ua/handle/2010/5147

Browse

Browsing 2014 рік by Author "Trokoz, Liubov"

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    Нейро-нечітка модель оцінювання прострочених позик комерційного банку
    (ДВНЗ «Київський національний університет імені Вадима Гетьмана», 2014-01-17) Великоіваненко, Галина Іванівна; Velykoivanenko, Halyna; Трокоз, Любов О.; Trokoz, Liubov
    У статті досліджено проблеми простроченої кредитної заборгованості та створення ефективних методів управління проблемними боргами у фінансових закладах. Розглянуто сутність і методологічні особливості процесу скорингового оцінювання позичальників комерційних банків, зокрема, колекторського скорингу.Авторами розроблено економіко-математичну модель колекторського скорингу, що ґрунтується на поєднанні інструментарію теорії нечіткої логіки та штучних нейронних мереж. Розроблена модель має ієрархічну структуру, ураховує кількісні та якісні змінні, що характеризують позичальників. Особливістю побудованої моделі є залучення карт самоорганізації Кохонена для встановлення параметрів функцій належності у процесі фаззифікації кількісних змінних, а також для автоматичної побудови бази знань у процесі оброблення якісних змінних. Для агрегації лінгвістичних змінних на кожному з рівнів ієрархії авторами використано композиційне правило згортки, яке дозволяє сформувати базу нечітких знань без залучення експертної думки в умовах багатокритеріальності та відсутності бази порів-няння для інтегральних змінних вищого рівня ієрархії.Практична цінність побудованої моделі колекторського скорингу щодо стягнення простроченої заборгованості полягає у мож-ливості розроблення рекомендацій щодо роботи з кожним сегментом портфеля прострочених кредитів відповідно до розрахованого рівня кредитного ризику. Впровадження у роботу фінансових установ моделей оцінювання кредитних ризиків на підґрунті нейро-нечітких технологій матиме позитивний вплив на фінансові результати від кредитної діяльності комерційних банків і сприятиме стабільності фінансової системи в цілому.