Нейро-нечітка модель оцінювання прострочених позик комерційного банку
| dc.contributor.author | Великоіваненко, Галина Іванівна | uk |
| dc.contributor.author | Velykoivanenko, Halyna | en |
| dc.contributor.author | Трокоз, Любов О. | uk |
| dc.contributor.author | Trokoz, Liubov | en |
| dc.date.accessioned | 2014-12-02T11:53:42Z | |
| dc.date.available | 2014-12-02T11:53:42Z | |
| dc.date.issued | 2014-01-17 | |
| dc.description.abstract | 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. | uk |
| dc.description.abstract | В статье исследуются проблемы просроченной кредитной задолженности и создание эффективных методов управления проблемными долгами в финансовых учреждениях.Рассмотрены сущность и методологические особенности процесса скорингового оценивания заемщиков коммерческих банков, в частности, коллекторского скоринга. Авторами разработана экономико-математическая модель коллекторского скоринга, основанного на сочетании инструментария теории нечеткой логики и искусственных нейронных сетей. Разработанная модель имеет иерархическую структуру, учитывает количественные и качественные переменные, характеризующие заемщиков.Особенностью построенной модели является привлечение карт самоорганизации Кохонена для установки параметров функций принадлежности в процессе фаззификации количественных переменных, а также для автоматического построения базы знаний в процессе обработки качественных переменных. Для агрегации лингвистических переменных на каждом из уровней иерархии авторами используется композиционное правило свертки, которое позволяет сформировать базу нечетких знаний без привлечения экспертного мнения в условиях многокритериальности и отсутствия базы сравнения для интегральных переменных высшего уровня иерархии.Практическая ценность построенной модели коллекторского скоринга по взысканию просроченной задолженности заключается в возможности разработки рекомендаций по работе с каждым сегментом портфеля просроченных кредитов в соответствии с рассчитанным уровнем кредитного риска.Внедрение в работу финансовых учреждений моделей оценки кредитных рисков на основе нейро-нечетких технологий окажет положительное влияние на финансовые результаты от кредитной деятельности коммерческих банков и будет способствовать стабильности финансовой системы в целом. | ru |
| dc.description.abstract | The article deals with the problem of overdue credit debt and establishment of effective management of problem debts in the financial institutions. The essence and methodological features of the scoring assessment of borrowers of commercial banks, including collection scoring, are considered in the work. The authors develope a mathematical model of collection scoring, based on a combination of tools of theories of fuzzy logic and artificial neural networks. The model has a hierarchical structure that takes into account the qualitative and quantitative variables which characterize the borrowers. The feature of the model is attracting of Kohonen self organizing maps for setting the parameters of membership functions in the process of quantitative variables of the fuzzyfication, as well as for the automatic construction of a knowledge base at processing the qualitative variables. For aggregation of linguistic variables at each level of the hierarchy the authors use compositional integration rule, which allows generating the fuzzy knowledge base without getting expert opinions in terms of multi criterion and absence of comparison base for integral variables of top level hierarchy. The practical value of the constructed model of collection scoring is the ability to develop recommendations for working with each segment of the portfolio of overdue loans in accordance with the calculated level of credit risk. Introduction to the work of financial institutions the credit risk assessment models on the basis of neuro-fuzzy techniques shall have a positive impact on income from lending activities of commercial banks and contribute to the stability of the financial system as a whole. | uk |
| dc.identifier.citation | Великоіваненко Г. І. Нейро-нечітка модель оцінювання прострочених позик комерційного банку / Г. І. Великоіваненко, Л. О. Трокоз // Нейро-нечіткі технології моделювання в економіці : наук.-анал. журн. / М-во освіти і науки України, ДВНЗ «Київ. нац. екон. ун-т ім. Вадима Гетьмана» ; редкол.: А. В. Матвійчук (голов. ред.) [та ін.]. – Київ : КНЕУ, 2014. – № 3. – С. 23–66. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.kneu.edu.ua:443/handle/2010/5419 | |
| dc.language.iso | uk | uk |
| dc.publisher | ДВНЗ «Київський національний університет імені Вадима Гетьмана» | uk |
| dc.subject | прострочена кредитна заборгованість | uk |
| dc.subject | колекторський скоринг | uk |
| dc.subject | модель скорингового оцінювання | uk |
| dc.subject | теорія нечіткої логіки | uk |
| dc.subject | карти самоорганізації Кохонена | uk |
| dc.subject | управління портфелем проблемних кредитів | uk |
| dc.subject | просроченная кредитная задолженность | ru |
| dc.subject | коллекторский скоринг | ru |
| dc.subject | модель скорингового оценивания | ru |
| dc.subject | теория нечеткой логики | ru |
| dc.subject | карты самоорганизации Кохонена | ru |
| dc.subject | управления портфелем проблемных кредитов | ru |
| dc.subject | Overdue credit debt | en |
| dc.subject | collection scoring | en |
| dc.subject | scoring evaluation model | en |
| dc.subject | theory of fuzzy logic | en |
| dc.subject | Kohonen self-organizing maps | en |
| dc.subject | managing the portfolio of problem loans | en |
| dc.subject.udc | 519.86 | uk |
| dc.title | Нейро-нечітка модель оцінювання прострочених позик комерційного банку | uk |
| dc.title.alternative | Neuro-Fuzzy Evaluation Model of Overdue Loans of Commercial Banks | en |
| dc.type | Article | uk |