طبقه بندی اعتباری مشتریان حقوقی یک بانک ایرانی با استفاده از KFP-MCOC
Publish Year: 1397
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: Persian
View: 52
This Paper With 20 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JQE-15-1_007
تاریخ نمایه سازی: 27 آبان 1402
Abstract:
ریسک اعتباری یکی از مهم ترین ریسک های بانک داری است که ناشی از عدم پرداخت به موقع اصل و فرع تسهیلات اعطایی می باشد. اهمیت اندازه گیری این ریسک به این دلیل است که عدم اندازه گیری و مدیریت آن، منجر به افزایش حجم مطالبات مشکوک الوصول می شود و زیان های غیر منتظره آتی را برای بانک ها به همراه دارد. در پژوهش حاضر به ارائه یک مدل مبتنی بر بهینه سازی خطی و غیرخطی پرداخته شده است. این مدل ریاضی به دنبال یافتن یک ابرصفحه جداکننده است تا بتواند به کمک آن ۸۵ مشتری خوش حساب و بدحساب موجود در بازار بورس اوراق بهادار تهران را که از یک بانک ایرانی وام گرفته اند، از یکدیگر تفکیک نماید. همچنین در این راه، از توابع کرنل، فازی سازی داده ها و ضرایب جریمه به منظور بهبود مدل ریاضی استفاده شده است. نتایج این تحقیق بیان گر این است که مدل بهینه سازی خطی با تابع کرنل سیگموئیدی بهترین نتایج را در مقایسه با مدل های بهینه سازی خطی و غیرخطی با کرنل های خطی، چندجمله ای، سیگموئیدی و پایه شعاعی می دهد. مدل مذکور مشتریان بدحساب را کاملا شناسایی می کند؛ لیکن در خصوص مشتریان خوش حساب و بدحساب با هم، کارایی ۸۰ درصدی دارد.
Keywords:
Authors
سجاد جبینی
مهندسی مالی، دانشکده مهندسی صنایع و سیستمها، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران
محمدعلی رستگار
مهندسی مالی، دانشکده مهندسی صنایع و سیستمها، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :