انتخاب ویژگی‌های بهینه به‌منظور تعیین ریسک اعتباری مشتریان بانکی | ||
| مطالعات مدیریت کسب و کار هوشمند | ||
| مقاله 6، دوره 6، شماره 22، زمستان 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 | ||
|
| ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,568 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 2,550 |
||