БАГАТОФАКТОРНА ОЦІНКА КРЕДИТОСПРОМОЖНОСТІ ФІЗИЧНИХ ОСІБ ЗА ДОПОМОГОЮ ІНТЕГРАЦІЇ ЕКСПЕРТНИХ ЗНАНЬ

БАГАТОФАКТОРНА ОЦІНКА КРЕДИТОСПРОМОЖНОСТІ ФІЗИЧНИХ ОСІБ ЗА ДОПОМОГОЮ ІНТЕГРАЦІЇ ЕКСПЕРТНИХ ЗНАНЬ

The observed trend of active development of consumer, educational, mortgage and other crediting, along with high competition in the modern crediting market, makes it necessary to pay even more attention to mathematical modeling of the assessment of the current and future solvency of natural persons,...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2020
Автор: Aliyev, A.A.
Формат: Стаття
Мова:English
Опубліковано: V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine 2020
Теми:
кредитування фізичної особи
показник платоспроможності
експертні оцінки
нечітка множина
максиміна згортка
нейронна мережа
Онлайн доступ:https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/459
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Problems of Control and Informatics

Репозитарії

Problems of Control and Informatics
id oai:ojs2.jais.net.ua:article-459
record_format ojs
institution Problems of Control and Informatics
baseUrl_str
datestamp_date 2025-03-14T15:38:27Z
collection OJS
language English
topic кредитування фізичної особи
показник платоспроможності
експертні оцінки
нечітка множина
максиміна згортка
нейронна мережа
spellingShingle кредитування фізичної особи
показник платоспроможності
експертні оцінки
нечітка множина
максиміна згортка
нейронна мережа
Aliyev, A.A.
БАГАТОФАКТОРНА ОЦІНКА КРЕДИТОСПРОМОЖНОСТІ ФІЗИЧНИХ ОСІБ ЗА ДОПОМОГОЮ ІНТЕГРАЦІЇ ЕКСПЕРТНИХ ЗНАНЬ
topic_facet crediting of natural persons
solvency ratio
expert estimates
fuzzy set
maxmin convolution
neural network
кредитування фізичної особи
показник платоспроможності
експертні оцінки
нечітка множина
максиміна згортка
нейронна мережа
format Article
author Aliyev, A.A.
author_facet Aliyev, A.A.
author_sort Aliyev, A.A.
title БАГАТОФАКТОРНА ОЦІНКА КРЕДИТОСПРОМОЖНОСТІ ФІЗИЧНИХ ОСІБ ЗА ДОПОМОГОЮ ІНТЕГРАЦІЇ ЕКСПЕРТНИХ ЗНАНЬ
title_short БАГАТОФАКТОРНА ОЦІНКА КРЕДИТОСПРОМОЖНОСТІ ФІЗИЧНИХ ОСІБ ЗА ДОПОМОГОЮ ІНТЕГРАЦІЇ ЕКСПЕРТНИХ ЗНАНЬ
title_full БАГАТОФАКТОРНА ОЦІНКА КРЕДИТОСПРОМОЖНОСТІ ФІЗИЧНИХ ОСІБ ЗА ДОПОМОГОЮ ІНТЕГРАЦІЇ ЕКСПЕРТНИХ ЗНАНЬ
title_fullStr БАГАТОФАКТОРНА ОЦІНКА КРЕДИТОСПРОМОЖНОСТІ ФІЗИЧНИХ ОСІБ ЗА ДОПОМОГОЮ ІНТЕГРАЦІЇ ЕКСПЕРТНИХ ЗНАНЬ
title_full_unstemmed БАГАТОФАКТОРНА ОЦІНКА КРЕДИТОСПРОМОЖНОСТІ ФІЗИЧНИХ ОСІБ ЗА ДОПОМОГОЮ ІНТЕГРАЦІЇ ЕКСПЕРТНИХ ЗНАНЬ
title_sort багатофакторна оцінка кредитоспроможності фізичних осіб за допомогою інтеграції експертних знань
title_alt MULTI-FACTOR EVALUATION OF NATURAL PERSONS SOLVENCY BY EXPERT KNOWLEDGE INTEGRATION
description The observed trend of active development of consumer, educational, mortgage and other crediting, along with high competition in the modern crediting market, makes it necessary to pay even more attention to mathematical modeling of the assessment of the current and future solvency of natural persons, and hence the credit risk management process of a commercial bank directed to reduce losses associated with a significant increase in overdue loans. The article presents approaches to the assessment of the solvency of natural persons, based on the analysis of factors related to the relations of lenders and borrowers on the parameters of their solvency and reliability based on multi-factor expert, neural network and fuzzy types of modeling. The developed tools can serve as the basis of a management decision support system in financial institutions, it is distinguished by the ability to reliably highlight the characteristics of a potential client related to the high risk area. Within the framework of this tools, a method of balanced multicriteria credit assessment of natural persons is proposed, which provides for the compilation of expert estimates regarding the priority of indicators of credit worthiness, in general, and current indicators of solvency of natural persons, in particular. The compilation of acquired expertise is carried out by means of neural network modeling and the fuzzy maximin convolution method of qualitative criteria for assessing the solvency of natural persons. Selected assessment criteria of natural persons solvency are differentiated by degrees of their priorities, which at the initial stage of the examination are identified on the basis of an agreed opinion of specially invited experts in the form of generalized weights of their relative influence on the solvency level of the natural persons.
publisher V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine
publishDate 2020
url https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/459
work_keys_str_mv AT aliyevaa multifactorevaluationofnaturalpersonssolvencybyexpertknowledgeintegration
AT aliyevaa bagatofaktornaocínkakreditospromožnostífízičnihosíbzadopomogoûíntegracííekspertnihznanʹ
first_indexed 2025-10-30T02:49:13Z
last_indexed 2025-10-30T02:49:13Z
_version_ 1847373388322963456
spelling oai:ojs2.jais.net.ua:article-4592025-03-14T15:38:27Z MULTI-FACTOR EVALUATION OF NATURAL PERSONS SOLVENCY BY EXPERT KNOWLEDGE INTEGRATION БАГАТОФАКТОРНА ОЦІНКА КРЕДИТОСПРОМОЖНОСТІ ФІЗИЧНИХ ОСІБ ЗА ДОПОМОГОЮ ІНТЕГРАЦІЇ ЕКСПЕРТНИХ ЗНАНЬ Aliyev, A.A. crediting of natural persons solvency ratio expert estimates fuzzy set maxmin convolution neural network кредитування фізичної особи показник платоспроможності експертні оцінки нечітка множина максиміна згортка нейронна мережа The observed trend of active development of consumer, educational, mortgage and other crediting, along with high competition in the modern crediting market, makes it necessary to pay even more attention to mathematical modeling of the assessment of the current and future solvency of natural persons, and hence the credit risk management process of a commercial bank directed to reduce losses associated with a significant increase in overdue loans. The article presents approaches to the assessment of the solvency of natural persons, based on the analysis of factors related to the relations of lenders and borrowers on the parameters of their solvency and reliability based on multi-factor expert, neural network and fuzzy types of modeling. The developed tools can serve as the basis of a management decision support system in financial institutions, it is distinguished by the ability to reliably highlight the characteristics of a potential client related to the high risk area. Within the framework of this tools, a method of balanced multicriteria credit assessment of natural persons is proposed, which provides for the compilation of expert estimates regarding the priority of indicators of credit worthiness, in general, and current indicators of solvency of natural persons, in particular. The compilation of acquired expertise is carried out by means of neural network modeling and the fuzzy maximin convolution method of qualitative criteria for assessing the solvency of natural persons. Selected assessment criteria of natural persons solvency are differentiated by degrees of their priorities, which at the initial stage of the examination are identified on the basis of an agreed opinion of specially invited experts in the form of generalized weights of their relative influence on the solvency level of the natural persons. На сучасному ринку кредитування поряд з високою конкуренцією видима тенденція активного розвитку споживчого, освітнього, іпотечного та іншого кредитування змушує звернути ще більшу увагу на математичне моделювання оцінки поточної і перспективної платоспроможності фізичних осіб, а значить, і на процес управління кредитним ризиком комерційного банку, що спрямовано на зниження втрат, пов’язаних зі значним зростанням простроченої заборгованості по позикам. Представлено підходи до оцінки кредитоспроможності фізичних осіб, що базуються на аналізі чинників, пов’язаних з відносинами кредиторів і позичальників за параметрами їх платоспроможності і надійності на основі багатофакторного експертного, нейромережевого і нечіткого видів моделювання. Розроблений інструментарій може бути базисом системи підтримки прийняття управлінських рішень в фінансових установах, відрізняється можливістю вірогідно виділити характеристики потенційного клієнта, які стосуються зони підвищеного ризику. В рамках даного інструментарію пропонується методика збалансованої багатокритеріальної оцінки кредитоспроможності фізичних осіб, яка передбачає компіляцію експертних оцінок щодо пріоритетності показників кредитоспроможності взагалі і поточних показників платоспроможності фізичних осіб зокрема. Компіляція придбаних експертних знань здійснюється за допомогою нейромережевого моделювання та нечіткого методу максимінної згортки якісних критеріїв оцінки платоспроможності фізичних осіб. Вибрані критерії оцінки платоспроможності фізичних осіб диференціюються за ступенями пріоритетності, які на початковому етапі експертизи ідентифікуються на основі узгодженої думки спеціально залучених для цього експертів у вигляді узагальнених ваг їх відносного впливу на рівень кредитоспроможності фізичної особи. V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine 2020-04-20 Article Article application/pdf https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/459 10.1615/JAutomatInfScien.v52.i3.50 Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; Том 65 № 2 (2020): Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; 70-81 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics; Том 65 № 2 (2020): International Scientific Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 70-81 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics"; Vol. 65 No. 2 (2020): International Scientific Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 70-81 2786-6505 2786-6491 en https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/459/527 Copyright (c) 2020 A.A. Aliyev https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0

Схожі ресурси