Оценка кредитных банковских рисков с использованием нечеткой логики

• Published in: Системні дослідження та інформаційні технології
• Date: 2010
• Main Author: Зайченко, Ю.П.
• Format: Article
• Language: Russian
• Published: Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України 2010
• Subjects: Проблеми прийняття рішень і управління в економічних, технічних, екологічних і соціальних системах
• Online Access: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50042
• Journal Title: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Cite this: Оценка кредитных банковских рисков с использованием нечеткой логики / Ю.П. Зайченко // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2010. — № 2. — С. 37-54. — Бібліогр.: 2 назв. — рос.

Рассмотрены проблемы оценки кредитных рисков заемщиков банков. Изложен классический метод оценки кредитных рисков на основе определения кредитного рейтинга заемщиков, а также оценки кредитного обеспечения. Предложен метод определения кредитоспособности заемщиков на основе использования систем с нечеткой логикой (алгоритм нечеткого вывода Мамдани). Сформулированы правила нечеткого вывода для оценки кредитного рейтинга и определения итогового класса заемщиков. Приведены примеры применения изложенного нечеткого метода. Розглянуто проблеми оцінки кредитних ризиків позичальників у банках. Викладено класичний метод оцінки кредитних ризиків на основі визначення кредитного рейтингу позичальників, а також оцінки забезпечення кредитної операції. Запропоновано новий метод визначення кредитоспроможності на основі використання систем із нечіткою логікою (алгоритм нечіткого висновку Мамдані). Сформульовано правила нечіткого висновку для оцінки кредитного рейтингу та загального класу позичальників. Наведено приклади застосування викладеного нечіткого методу. The problem of credit risk estimation is considered. The classical method of credit risk estimation based on borrower’s credit rating determination is presented. A novel method of credits rating determination based on fuzzy logic systems (Mamdani algorithm) is suggested. Rules for fuzzy credit rating determination and general class of borrower’s are formulated. Some applications of the suggested fuzzy method are presented.