Оценка текущей кредитоспособности физических лиц на основе экспертных оценок их показателей платёжеспособности

Предлагается сбалансированный подход к оценке кредитоспособности физических лиц, основанный на применении трёх методов оценки текущей платёжеспособности, включая метод взвешенного суммирования экспертных оценок платёжеспособности, а также нечётких методов логического вывода и максиминной свёртки. Пр...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Математичні машини і системи
Дата:2018
Автор: Алиев, А.А.
Формат: Стаття
Мова:Російська
Опубліковано: Інститут проблем математичних машин і систем НАН України 2018
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/144944
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Оценка текущей кредитоспособности физических лиц на основе экспертных оценок их показателей платёжеспособности / А.А. Алиев // Математичні машини і системи. — 2018. — № 2. — С. 119-132. — Бібліогр.: 8 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме:Предлагается сбалансированный подход к оценке кредитоспособности физических лиц, основанный на применении трёх методов оценки текущей платёжеспособности, включая метод взвешенного суммирования экспертных оценок платёжеспособности, а также нечётких методов логического вывода и максиминной свёртки. Пропонується збалансований підхід до оцінки кредитоспроможності фізичних осіб, оснований на застосуванні трьох методів оцінки поточної платежеспроможності, включаючи метод зваженого підсумовування експертних оцінок платоспроможності, а також нечітких методів логічного висновку і максимінної згортки. It is proposed a balanced approach to the assessment of the credit capacity of individuals, which is based on the use of three methods of assessing their current solvency, including a weighted summation of expert assessments of solvency, as well as fuzzy methods of inference and maximin convolution.
ISSN:1028-9763