Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics

Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics

Нейро-нечітка модель оцінювання прострочених позик комерційного банку

Neuro-fuzzy evaluation model of overdue loans of commercial banks

DOI:

10.33111/nfmte.2014.023

Анотація: У статті досліджено проблеми простроченої кредитної заборгованості та створення ефективних методів управління проблемними боргами у фінансових закладах. Розглянуто сутність і методологічні особливості процесу скорингового оцінювання позичальників комерційних банків, зокрема, колекторського скорингу.
Авторами розроблено економіко-математичну модель колекторського скорингу, що ґрунтується на поєднанні інструментарію теорії нечіткої логіки та штучних нейронних мереж. Розроблена модель має ієрархічну структуру, ураховує кількісні та якісні змінні, що характеризують позичальників.
Особливістю побудованої моделі є залучення карт самоорганізації Кохонена для встановлення параметрів функцій належності у процесі фаззифікації кількісних змінних, а також для автоматичної побудови бази знань у процесі оброблення якісних змінних.
Для агрегації лінгвістичних змінних на кожному з рівнів ієрархії авторами використано композиційне правило згортки, яке дозволяє сформувати базу нечітких знань без залучення експертної думки в умовах багатокритеріальності та відсутності бази порівняння для інтегральних змінних вищого рівня ієрархії.
Практична цінність побудованої моделі колекторського скорингу щодо стягнення простроченої заборгованості полягає у можливості розроблення рекомендацій щодо роботи з кожним сегментом портфеля прострочених кредитів відповідно до розрахованого рівня кредитного ризику.
Впровадження у роботу фінансових установ моделей оцінювання кредитних ризиків на підґрунті нейро-нечітких технологій матиме позитивний вплив на фінансові результати від кредитної діяльності комерційних банків і сприятиме стабільності фінансової системи в цілому
Abstract: The article deals with the problem of overdue credit debt and establishing effective management of problem debts in the financial institutions. The essence and methodological features of the scoring assessment of borrowers of commercial banks, including collection scoring, are considered.
The authors developed a mathematical model of collection scoring, based on a combination of tools of theories of fuzzy logic and artificial neural networks. The model has a hierarchical structure that takes into account the qualitative and quantitative variables which characterize the borrowers.
The feature of the model is attracting of Kohonen self-organizing maps for setting the parameters of membership functions in the process of quantitative variables fuzzyfication, as well as for the automatic construction of a knowledge base at processing of qualitative variables. For aggregation of linguistic variables at each level of the hierarchy the authors used compositional integration rule, which allows generating fuzzy knowledge base without getting expert opinions in terms of multi criterion and absence of comparison base for integral variables of top-level hierarchy.
The practical value of the constructed model of collection scoring is the ability to develop recommendations for working with each segment of the portfolio of overdue loans in accordance with the calculated level of credit risk.
Introduction to the work of financial institutions the credit risk assessment models on the basis of neuro-fuzzy techniques will have a positive impact on income from lending activities of commercial banks and contribute to the stability of the financial system as a whol
Ключові слова: Прострочена кредитна заборгованість; колекторський скоринг; модель скорингового оцінювання; теорія нечіткої логіки; карти самоорганізації Кохонена, управління портфелем проблемних кредитів.
Key words: Overdue credit debt; collection scoring; scoring evaluation model; theory of fuzzy logic; Kohonen self-organizing maps, managing of portfolio of problem loans
УДК: 519.86
UDC: 519.86

JEL: C45 G21

To cite paper
In APA style
Velykoivanenko, H., & Trokoz, L. (2014). Neuro-fuzzy evaluation model of overdue loans of commercial banks. Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics, 3, 23-66. http://doi.org/10.33111/nfmte.2014.023
In MON style
Великоіваненко Г., Трокоз Л. Нейро-нечітка модель оцінювання прострочених позик комерційного банку. Нейро-нечіткі технології моделювання в економіці. 2014. № 3. С. 23-66. http://doi.org/10.33111/nfmte.2014.023 (дата звернення: 22.02.2024).
With transliteration
Velykoivanenko, H., Trokoz, L. (2014) Neiro-nechitka model otsiniuvannia prostrochenykh pozyk komertsiinoho banku [Neuro-fuzzy evaluation model of overdue loans of commercial banks]. Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics, no. 3. pp. 23-66. http://doi.org/10.33111/nfmte.2014.023 [in Ukrainian] (accessed 22 Feb 2024).
# 3 / 2014 # 3 / 2014
57
Views
1
Downloads
0
Cited by