Оценка кредитоспособности заемщиков на основе нечеткого логического вывода
DOI:
https://doi.org/10.17308/sait.2019.1/1280Ключевые слова:
оценка кредитоспособности, лингвистическая переменная, нечеткий логический вывод, дерево решенийАннотация
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.
Библиографические ссылки
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
- Авторы сохраняют за собой авторские права и предоставляют журналу право первой публикации работы, которая по истечении 6 месяцев после публикации автоматически лицензируется на условиях Creative Commons Attribution License , которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.
- Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).













