| تعداد نشریات | 61 |
| تعداد شمارهها | 2,223 |
| تعداد مقالات | 18,061 |
| تعداد مشاهده مقاله | 55,782,416 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 28,991,711 |
انتخاب ویژگیهای بهینه بهمنظور تعیین ریسک اعتباری مشتریان بانکی | ||
| مطالعات مدیریت کسب و کار هوشمند | ||
| مقاله 6، دوره 6، شماره 22، اسفند 1396، صفحه 129-154 اصل مقاله (3.08 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22054/ims.2018.8523 | ||
| نویسندگان | ||
| مجتبی صالحی* 1؛ علیرضا کرد کتولی2 | ||
| 1استادیار، گروه مهندسی صنایع، دانشکدۀ فنی و مهندسی، دانشگاه پیام نور (نویسنده مسئول)؛ | ||
| 2کارشناسی ارشد، مهندسی صنایع، دانشکدۀ فنی و مهندسی، دانشگاه پیام نور | ||
| چکیده | ||
| ریسک اعتباری که به معنی احتمال عدم بازپرداخت تعهدات توسط مشتریان در سررسید تعبیر میشود بهعنوان یکی از عوامل ورشکستگی مؤسسات مالی قلمداد میشود. بدین منظور از تکنیکهای دادهکاوی نظیر شبکه عصبی، درخت تصمیم، شبکه بیز، k نزدیکترین همسایه و ماشین بردار پشتیبان برای دستهبندی مشتریان به مشتریان پر ریسک و کم ریسک استفاده شده است. در این مقاله یک روش ترکیبی از الگوریتم بهینهسازی رقابت استعماری و شبکه عصبی برای افزایش دقت دستهبندی در ارزیابی و سنجش ریسک اعتباری مشتریان بانکی ارائه میدهد. این روش با شناسایی زیرمجموعهی ویژگیهای بهینه و حذف ویژگیهای غیرضروری از تمامی ویژگیهای موجود در دادهها به کاهش ابعاد مسئله و افزایش دقت طبقهبندی میپردازد. رویکرد پیشنهادشده بر روی مجموعه دادههای واقعی پایگاه داده UCI و همچنین دادههای واقعی یک بانک خصوصی ایرانی بهمنظور اعتبارسنجی اعمال شد. نتایج تجربی بهدستآمده نشان داد میزان خطای شبکه عصبی برای مجموعه آزمون با انتخاب ویژگیهای مؤثر و حذف ویژگیهای کم اثر توسط الگوریتم بهینهسازی صفر و یک رقابت استعماری کاهش مییابد. بعلاوه، برای سایر روشها طبقهبندی استفاده شده، میزان خطای داده آزمون در حد قابل قبولی باقی میماند. برای اولین بار در این مقاله از الگوریتم رقابت استعماری برای ارزیابی ریسک اعتباری مشتریان بانکی استفاده شده است. | ||
| کلیدواژهها | ||
| ریسک اعتباری؛ انتخاب ویژگی؛ طبقهبندی؛ دادهکاوی | ||
| مراجع | ||
|
[1] “اصول مدیریت ریسک اعتباری کمیته بال” , بانک و اقتصاد(78), 78, 27–29, 1385.
[2] Kohavi R., Kohavi R., “Wrappers for feature subset selection” , Artificial Intelligence, 97, 1-2, 273–324, 1997.
[3] Blum A. L., Rivest R. L., “Training a 3-node neural network is NP-complete” , Neural Networks, 5, 1, 117–127, 1992.
[4] Oreski S., Oreski G., “Genetic algorithm-based heuristic for feature selection in credit risk assessment” , Expert Systems with Applications, Elsevier Ltd, 41, 4 PART 2, 2052–2064, 2014.
[5] Marinaki M., Marinakis Y., Zopounidis C., “Honey Bees Mating Optimization algorithm for financial classification problems” , Applied Soft Computing Journal, Elsevier B.V., 10, 3, 806–812, 2010.
[6] Oreski S., Oreski G., “Genetic algorithm-based heuristic for feature selection in credit risk assessment” , Expert Systems with Applications, Elsevier Ltd, 41, 4, 2052–2064, 2014.
[7] Hsieh N.-C., “An integrated data mining and behavioral scoring model for analyzing bank customers” , Expert Systems with Applications, 27, 4, 623–633, 2004.
[8] Piramuthu S., “On preprocessing data for financial credit risk evaluation” , Expert Systems with Applications, 30, 3, 489–497, 2006.
[9] Carling K., Jacobson T., Lindé J., Roszbach K., “Corporate credit risk modeling and the macroeconomy” , Journal of Banking & Finance, 31, 3, 845–868, 2007.
[10] Finlay S., “Multiple classifier architectures and their application to credit risk assessment” , European Journal of Operational Research, Elsevier B.V., 210, 2, 368–378, 2011.
[11] Yap B. W., Ong S. H., Husain N. H. M., “Using data mining to improve assessment of credit worthiness via credit scoring models” , Expert Systems with Applications, Elsevier Ltd, 38, 10, 13274–13283, 2011.
[12] Oreski S., Oreski D., Oreski G., “Hybrid system with genetic algorithm and artificial neural networks and its application to retail credit risk assessment” , Expert Systems with Applications, Elsevier Ltd, 39, 16, 12605–12617, 2012.
[13] Mandala I. G. N. N., Nawangpalupi C. B., Praktikto F. R., “Assessing Credit Risk: An Application of Data Mining in a Rural Bank” , Procedia Economics and Finance, The Authors, 4, Icsmed, 406–412, 2012.
[14] Chen W., Xiang G., Liu Y., Wang K., “Credit risk Evaluation by hybrid data mining technique” , Systems Engineering Procedia, 3, 194–200, 2012.
[15] Mohamad S. K., Tasir Z., “Educational Data Mining: A Review” , Procedia - Social and Behavioral Sciences, Elsevier B.V., 97, 320–324, 2013.
[16] Bekhet H., Eletter S., “Credit risk assessment model for Jordanian commercial banks: Neural scoring approach” , Review of Development Finance, University of Cairo., 4, 20–28, 2014.
[17] Florez-Lopez R., Ramon-Jeronimo J. M., “Enhancing accuracy and interpretability of ensemble strategies in credit risk assessment. A correlated-adjusted decision forest proposal” , Expert Systems with Applications, Elsevier, March, 2015.
[18] Danenas P., Garsva G., “Selection of Support Vector Machines based classifiers for credit risk domain” , Expert Systems with Applications, Elsevier Ltd, 42, 6, 3194–3204, 2015.
[19] Harris T., “Expert Systems with Applications Credit scoring using the clustered support vector machine” , Elsevier Ltd, 42, 741–750, 2015.
| ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,339 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 2,274 |
||