| تعداد نشریات | 61 |
| تعداد شمارهها | 2,223 |
| تعداد مقالات | 18,068 |
| تعداد مشاهده مقاله | 55,793,744 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 28,993,577 |
طبقه بندی متقاضیان تسهیلات اعتباری بانکی با استفاده از داده کاوی و منطق فازی | ||
| مطالعات مدیریت صنعتی | ||
| مقاله 4، دوره 9، شماره 25، تیر 1391، صفحه 85-107 اصل مقاله (2.99 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| نویسندگان | ||
| محمد تقی تقوی فرد1؛ احمد نادعلی2 | ||
| 1استادیار، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه علامه طباطبایی تهران | ||
| 2کارشناسی ارشد مدیریت فناوری اطلاعات، دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم و تحقیقات تهران | ||
| چکیده | ||
| در این پژوهش، هدف، بهره گیری از ابزارهای داده کاوی و منطق فازی برای طبقه بندی مشتریان تسهیلات اعتباری می باشد به طوریکه ابهامات و عدم قطعیت را در خصوص طبقات مشتریان و نیز متغیرهای تاثیر گذار در رفتار آنها را پوشش دهد. روش کار بدین شکل می باشد که طبق یک فرایند استاندارد داده کاوی، داده های مشتریان سابق بانک سامان جمع آوری و پالایش شده و سپس طبقات و متغیرهایی که قابلیت فازی کردن داشتند، طبق نظر کارشناسان بانک و با توجه به اصطلاحات کلامی آنها برای این متغیرها، فازی شده و با استفاده از تکنیک درخت تصمیم فازی، داده های نهایی مدلسازی گردیدند. همچنین داده های غیر فازی نیز با چند الگوریتم دیگر مدلسازی شدند. نتیجه حاصل شده نشان داد که درخت تصمیم فازی نتایج بهتری را به لحاظ دقت تفکیک مشتریان نسبت به درختهای سنتی، شبکه های عصبی و روش های آماری از قبیل رگرسیون لجستیک و شبکه های بیزین دارد؛ ولی نسبت به مدل های درخت ژنتیکی و ماشین بردار پشتیبان دقت کمتری دارد. از طرفی تکنیک درخت تصمیم فازی نسبت به عملکرد پیش بینی کارشناسان اعتبارسنج بانک نیز قدرت پیش بینی بهتری حاصل نموده است. | ||
| کلیدواژهها | ||
| امتیازدهی اعتباری؛ طبقه بندی؛ داده کاوی؛ منطق فازی؛ درخت تصمیم فازی | ||
| مراجع | ||
|
روئین تن، پونه، ) 3343 ( پایان نامه "بررسی عوامل موثر بر ریسک اعتباری مشتریان حقوقی بانک )بررسی موردی بانک کشاورزی(" ، کارشناسی ارشد، دانشگاه شهید بهشتی. 2. سبزواری، حسن، ) 3343 ( "برآورد و مقایسه مدل امتیازدهی اعتباری لاجیت و روش مطالعه موردی: مشتریان حقوقی بانک پارسیان(" ، پایان نامه کارشناسی ارشد، ( AHP دانشگاه صنعتی شریف. 3. گودرزی، محمد رضا، ) 3343 ( "استفاده از منطق فازی در یادگیری درخت تصمیم فازی و هرس کردن آن در محیط های مغشوش"، پایان نامه کارشناسی ارشد، دانشگاه علم و صنعت. 3. مروج، مصطفی، ) 3343 (" افزودن قابلیت داده کاوی فازی به بانکهای اطلاعاتی رابطه ای "، پایان نامه کارشناسی ارشد، دانشگاه صنعتی امیر کبیر. 4. مشکانی، علی؛ ناظمی، عبدالرضا، ) 3344 ( "داده کاوی کاربردی"، دانشگاه آزاد اسلامی واحد نیشابور. 7. موسوی، ابتهاج، ) 3347 ( "بررسی عوامل موثر بر رتبه بندی اعتباری مشتریان" ، پایان نامه کارشناسی ارشد، موسسه عالی بانکداری ایران. 7. Altman E.I, (1968) “Financial ratios discriminate analysis and the prediction of corporate Bankruptcy”, The Journal of finance 23. 8. Banasik, J., Crook, J. and Thomas,L., (2003) “ Sample selection bias in credit scoring models ”,Journal of the Operational Research Society, vol.54, pp. 822–832. 9. Beaver W.H., (1967) “Financial ratios as Predictors of Failure”, Journal Of Accounting Reserch. 10. Bird R.,(2003) “Fuzzy data analysis method for large volume of data”, Project report in support of degree of master of engineering, University of Bristol, Department of Engineering Mathematics. 11. Boggess W.B, (1967) “Screen-Test your credit Risks”, journal Of Accounting Research 4. 12. Chapman. Pete & et al. (1999) “CRISP-DM 1.0: Step-by-step data mining guide”, http://www.crisp-dm.org/CRISPwP-0800.pdf. 13. Chen J.H., Ho S.Y., (2002) “Intelligent Multi-Objective Evolutionary Algorithm for Editing Minimum Reference Set”, Proceedings of the 6th 998 مطالعات مدیریت صنعتی، سال نهم، شماره 52 ، تابستان 19 Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, Communications of the Institute of Information and Computing Machinery, V. 5, No. 2, pp. 4-13. 14. Chiang I.J., and Hsu J.Y., (2002) “Fuzzy Classification Trees for Data Analysis,” Fuzzy Sets and Systems, vol.130, no.1, pp.87-99. 15. Deakin E.B, (1972) “A Discriminate analysis of predictors of business failure”, journal Of Accounting Research 10(1). 16. Deakin E.B, (1989) “Rational Economics Behavior and lobbying on Accounting Issues: Evidence from the Oil and Gas Industry”, the Accounting Review 66(1). 17. Durand D, (1941) “Risk element in consumer installment lending”, National bureau of economic research, New york,vol.study#8. 18. Edward F.R , Mishkin F.S.,(1995) “the decline of traditional banking: implication for financial stability and regulatory policy”, Federal reserve bank of New York policy Review, pp.27-45. 19. Fisher R.A, (1936) “The Use-of multiple measurement in Taxonomic problem”, Annals of Eugenics. 20. Gehrke J., Ramakrishnan R., Ganti V., RainForest (1998) “A Framework for Fast Decision Tree Construction of Large Datasets”, Proc. 24th International Conference on Very Large Data Bases (VLDB). 21. Kiss, France, (2003) “credit scoring process from a knowledge management prospective”, Budapest University of Technology And Economics, pp:96-108. 22. Janikow C.Z., (1998) “Fuzzy Decision Trees: Issues and Methods,” IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics, vol.28, no.1, pp.1-14. 23. Meier A.Savary C., Schindler G., Veryha Y, (2001) “Database Schema with Fuzzy Classification and Classification Query Languag”, Proc. Of the International Congress on Computational Intelligence-Mehods and Applications. Bangor U.K. 24. Mikut R., Jens J., (2004) “Interpretability in Data-based Learning of Fuzzy Systems”, Fuzzy Set and Systems, Elsevier. 25. Moon, C. G. and Stotsky, J. G., (1993) “Testing the Differences Between the Determinants of Moody's and Standard & Poor's Ratings: An Application of Smooth Simulated Maximum Likelihood Estimation”, Journal of Applied Econometrics, Vol. 8, No. 1, pp. 51-69. 26. Morgan, Guaranty, (1994) “Risk Metrics Technical Document” ,2nd Edition,New York: Morgan Guaranty. 27. Olaru C. and Wehenkel L.,(2003) “A Complete Fuzzy Decision Tree Technique,” Fuzzy Sets and Systems, vol.138, no.2, pp.221-254. 28. Shafer J. ,Agrawal R., Mehta M.,(1996) “SPRINT: A Scalable Parallel Classifier for Data Mining”, Proc. 22nd International Conference on طبقه بندی متقاضیان تسهیلات اعتباری بانکی با... 998 Very Large Data Bases (VLDB). 29. Sahraoui H., Boukadoum M., Lounis H., (2000) “Using Fuzzy Threshold Values for Predicting Class Libraby Interface Eolution”, In Proceedings of the 4th International ECOOP workshop on Quantitative Approaches in Object-Oriented Software Engineering, Nice (France). 30. Sattler K., Dunemann O.,(2001) “SQL Database Primitives for Decision Tree Classifiers”, In Proc. of the 10th ACM CIKM Int. Conf. on Information and Knowledge Management, November 5-10, Atlanta, Georgia, USA. 31. Weber R., (1992) “Automatic Knowledge Acquisition for Fuzzy Control Applications”, Proc. lnternat. Symp. on Fuzzy Systems (lizuka, Japan,12 15 July 1992), pp. 9-12. 32. Weber R., (1992) “Fuzzy-ID3: A Class of Methods for Automatic Knowledge Acquisition”, Proc. 2nd Internat. Con[i on Fuzzy Logic & Neural Networks, pp.265-268. 33. William F.Treacy &Mark S.Carey, (1998) “Credit risk rating at large U.S.bank,” Federal Reserve Bulletin, Board of Governors of Federal reserve System (U.S). 34. Yang, Lui, (2001) “New Issues In Credit Scoring Applications”, George-August ,University Gottingen, Institute For Wirtschafts informatics, pp.3 . 35. Zimmerman H.J.,(1992) “Fuzzy set theory and its application”,Kluwer Academic Publishers, London. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 3,019 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 2,702 |
||