Оцінювання кредитоспроможності позичальників кредитів методами інтелектуального анализу даних

Abstract

Розглянуто актуальне завдання оцінювання кредитоспроможності на основі експертного та скорингово підходів. Виконано аналіз предметної галузі та проаналізовано основні методи математичного моделювання і оцінювання кредитних ризиків, запропоновано математичні моделі для аналізу кредитних ризиків індивідуальних позичальників на основі альтернативних методів, розроблено математичні моделі для аналізу кредитних ризиків індивідуальних позичальників на основі дерев рішень, логістичної регресії, мереж Байєса та нечіткої логіки. Установлено, що модель на основі нечіткої логіки для розв’язання задачі визначення ймовірності дефолту для кредитного позичальника є більш точною, на що вказують пораховані точності моделей. Це зумовлено можливістю з використання методу нечіткої логіки з нечітким висновком Мамдані точніше встановлювати причинно-наслідкові зв’язки між характеристиками-факторами задачі та їх вплив на вихідну змінну.

Keywords

• дерева рішень
• логістична регресія
• мережа Байєса
• нечітка логіка
• імовірність дефолту
• висновок Мамдані