Оценка кредитоспособности заемщиков на основе нечеткого логического вывода

Кирилл Дмитриевич Шаров; Ольга Александровна Медведева

doi:10.17308/sait.2019.1/1280

Кирилл Дмитриевич Шаров Воронежский государственный университет
Ольга Александровна Медведева Воронежский государственный университет

DOI: https://doi.org/10.17308/sait.2019.1/1280

Ключевые слова: оценка кредитоспособности, лингвистическая переменная, нечеткий логический вывод, дерево решений

Аннотация

В статье рассматривается задача определения кредитоспособности заемщика по его известным характеристикам. Рассматривается подход для ее решения с использованием математического аппарата нечеткой логики, который позволяет формализовать как лингвистические параметры, так и данные, заданные приближенно. Для полноценной реализации предложенной модели оценки кредитоспособности потенциальных клиентов банка необходимо создать базу знаний, которая состоит из базы данных и базы правил. Наиболее важным этапом разработки базы знаний является создание базы правил. Для ее формирования, при использовании методики нечеткого моделирования для решения задачи оценки кредитоспособности заемщиков, уместно использовать дерево решений, позволяющее упорядочить список критериев, которые заемщик должен сообщить кредитодателю, чтобы тот оценил его кредитоспособность. В итоге предлагается модель оценки кредитоспособности заемщиков на основе нечеткой логики, реализованная с применением метода Сугено. В статье описана программная реализация предложенной модели, а также показана её работа на иллюстративном примере.

Скачивания

Данные скачивания пока не доступны.

Биографии авторов

Кирилл Дмитриевич Шаров, Воронежский государственный университет

магистр кафедры вычислительной математики и прикладных информационных технологий факультета прикладной математики, информатики и механики Воронежского государственного университета

Ольга Александровна Медведева, Воронежский государственный университет

канд. физ.-мат. наук, доцент кафедры вычислительной математики и прикладных информационных технологий факультета прикладной математики, информатики и механики Воронежского государственного университета

Литература

1. Ендовицкий, Д. А. Анализ и оценка кредитоспособности заемщика: учебно-практическое пособие / Д. А. Ендовицкий, М. А. Бочарова. – М. : КНОРУС, 2005. – 268 с.
2. Лобанова, А. А. Энциклопедия финансового риск-менеджмента / А. А. Лобанова, А. В. Чугунова. – М. : Альпина Бизнес Букс, 2009. – 932 с.
3. Леденева, Т. М. Обработка нечеткой ин-формации : учеб. пособие / Т. М. Леденева. – Воронеж : Воронеж. гос. ун-т, 2006. – 233 с.
4. Пегат, А. Нечеткое моделирование и управление / А. Пегат. – М. : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2013. – 798 с.
5. Леденева, Т. М. Основы нечеткого моделирования в среде MatLab : учеб. пособие / Т. М. Леденева, Д. С. Татаркин, А. С. Тарасова. – Воронеж : Издательско-полиграфический центр ВГУ, 2006. – 51 с.
6. Татаркин, Д. С. Исследование моделей нечеткого логического вывода / Д. С. Татаркин, Т. М. Леденева // Вест. Воронежского гос. ун-та. Серия: Системный анализ и информационные технологии, 2006. – No 2. – С. 110–118.
7. Сергиенко, М. А. Оптимальное построение нечеткой базы правил / М. А. Сергиенко, Т. М. Леденева // Системы управление и информационные технологии, 2008. – No4(34). – С. 34–38.
8. Шеннон, К. Работы по теории информации и кибернетике / К. Шеннон. – М. : Изд-во иностран. лит., 1963. – 830 с.
9. Леденева, Т. М. Нечеткое моделирование медицинских экспертных систем / Т. М. Леденева, С. Л. Подвальный, Р. К. Стрюков, С. В. Дегтярев // Биомедицинская радиоэлектроника, 2016. – No 9. – С. 16–24.
10. Чернов, В. Г. Экспертная система для ипотечного кредитования, основанная на нечетких продукционных правилах / В. Г. Чернов, С. И. Ганьшина. – М. : Синергия ПРЕСС, 2012. – 99 c.