دانشگاه علامه طباطبایی

  اخبار و اعلانات

 آمار

تعداد نشریات57
تعداد شماره‌ها1,930
تعداد مقالات15,348
تعداد مشاهده مقاله35,739,957
تعداد دریافت فایل اصل مقاله21,719,833
اصغری, فرزاد, احمدی, فرید. (1397). ارائه مدلی ترکیبی برای خوشه‌بندی، رتبه‌بندی و پیش‌بینی عملکرد تسهیلات اعطایی موسسات مالی- اعتباری از منظر بازپرداخت بدهی تسهیلات (مورد مطالعه: صندوق کارآفرینی امید). سامانه مدیریت نشریات علمی, 18(71), 185-223. doi: 10.22054/joer.2018.9833
فرزاد اصغری; فرید احمدی. "ارائه مدلی ترکیبی برای خوشه‌بندی، رتبه‌بندی و پیش‌بینی عملکرد تسهیلات اعطایی موسسات مالی- اعتباری از منظر بازپرداخت بدهی تسهیلات (مورد مطالعه: صندوق کارآفرینی امید)". سامانه مدیریت نشریات علمی, 18, 71, 1397, 185-223. doi: 10.22054/joer.2018.9833
اصغری, فرزاد, احمدی, فرید. (1397). 'ارائه مدلی ترکیبی برای خوشه‌بندی، رتبه‌بندی و پیش‌بینی عملکرد تسهیلات اعطایی موسسات مالی- اعتباری از منظر بازپرداخت بدهی تسهیلات (مورد مطالعه: صندوق کارآفرینی امید)', سامانه مدیریت نشریات علمی, 18(71), pp. 185-223. doi: 10.22054/joer.2018.9833
اصغری, فرزاد, احمدی, فرید. ارائه مدلی ترکیبی برای خوشه‌بندی، رتبه‌بندی و پیش‌بینی عملکرد تسهیلات اعطایی موسسات مالی- اعتباری از منظر بازپرداخت بدهی تسهیلات (مورد مطالعه: صندوق کارآفرینی امید). سامانه مدیریت نشریات علمی, 1397; 18(71): 185-223. doi: 10.22054/joer.2018.9833

ارائه مدلی ترکیبی برای خوشه‌بندی، رتبه‌بندی و پیش‌بینی عملکرد تسهیلات اعطایی موسسات مالی- اعتباری از منظر بازپرداخت بدهی تسهیلات (مورد مطالعه: صندوق کارآفرینی امید)

پژوهشنامه اقتصادی
مقاله 7، دوره 18، شماره 71، دی 1397، صفحه 185-223    اصل مقاله (625.46 K)
نوع مقاله: مقاله پژوهشی
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22054/joer.2018.9833
نویسندگان
فرزاد اصغری1؛ فرید احمدی* 2
1کارشناس ارشد، مهندسی فناوری اطلاعات، دانشگاه صنعتی ارومیه
2دانشیار گروه مهندسی فناوری اطلاعات و کامپیوتر دانشگاه صنعتی ارومیه
چکیده
هدف  این مقاله  ارائه مدلی ترکیبی است تا ضمن ارزیابی عملکرد تسهیلات سیستم بانکی از منظر بازپرداخت بدهی تسهیلات، امکان پیش‌بینی وضعیت اعتباری متقاضیان تسهیلات را فراهم اورد.در این راستا در ابتدا با اتخاذ رویکرد مدیریت اعطای تسهیلات توسط بانک‌ها به خوشه‌بندی و رتبه‌بندی 100224 فقره از تسهیلات صندوق کارآفرینی امید پرداخته‌ شده اسـت. تمامی اطلاعات مربوط به تسهیلات اعطایی به مشتریان فوق از نرم‌افزار بانکداری متمرکز صندوق استخراج شده است و با اتکا به این مجموعه داده کمی ارزشمند و دارای روایی بالا از روش‌های کیفی برای گردآوری داده‌ها استفاده نشده است. در این مقاله  از روش تحلیل عاملی «رب پی سی ای»  برای طبقه‌بندی و از الگوریتم دو مرحله‌ای «کی-مینز»  برای خوشه بندی استفاده می‌شود. همچنین غیر از روش‌های خوشه‌بندی اشاره شده از روش «سی سی ار»  نیز برای ارزیابی عملکرد تسهیلات صندوق استفاده شده است. در ادامه با هدف ایجاد زمینه پیش‌بینی وضعیت اعتباری متقاضیان پیش از اعطای تسهیلات به ارائه مدلی برای پیش‌بینی اعتبار با استفاده از دو  الگوریتم ماشین بردار پشتیبان و الگوریتم ترکیبی فراابتکاری شبکه عصبی-ژنتیک پرداخته شده است. نتایج به‌دست ‌آمده از پیش‌بینی وضعیت اعتباری متقاضیان تسهیلات نشان می‌دهد که مدل به‌دست‌ آمده از روش ترکیبی شبکه عصبی-ژنتیک با میانگین مربعات خطا 23/0 و ضریب تعیین  78 درصد از صحت پیش‌بینی بیشتری در مقایسه با مدل ماشین بردار پشتیبان برخوردار است. بنابراین، مدل ارائه شده برای پیش‌بینی وضعیت اعتباری در این مقاله، می‌تواند پیش‌بینی به نسبت مناسبی از عملکرد متقاضیان تسهیلات داشته باشد. روشی جدید که در قالب یک نرم‌افزار داده‌کاوی امکان پیش‌بینی اعتبار متقاضیان از منظر بازپرداخت بدهی تسهیلات را برای موسسات مالی-اعتباری فراهم می‌آورد.
کلیدواژه‌ها
خوشه‌بندی مشتریان؛ رتبه‌بندی مشتریان؛ پیش‌بینی وضعیت اعتباری متقاضیان تسهیلات؛ صندوق کارآفرینی امید؛ تحلیل عاملی رب پی سی ای؛ الگوریتم دو مرحله‌ای «کی-مینز»
مراجع

آجرلو، نصیبه (1392)، الگویی جهت تعیین ارزش چرخه عمر مشتریان (CLV) در بانک ملت، پایان‌نامه کارشناسی ارشد، موسسه عالی بانکداری ایران.

اداره آموزش و مدیریت بانک ملی (1387)، بانکداری الکترونیکی بانک ملی، تهران، بانک ملی

اسلامی علیشاه، حسن (1387)، «مهارت‌های بازاریابی در شعب بانک‌ها؛ بانک مسکن»، ماهنامه اقتصادی و اجتماعی، شماره92.

آذر، عادل، پرویز احمدی و محمدوحید سبط (1389)، «طراحـی مـدل انتخـاب نیـروی انسـانی بـا رویکـرد داده‌کاوی (استخدام داوطلبان آزمون های ورودی یک بانک تجاری در ایران)»، مدیریت فناوری اطلاعات، 2 (4)، 22-3.

 البرزی، محمود، محمدابراهیم محمد پورزرندی و محمد خان بابایی (1389)، «به‌کارگیری الگـوریتم ژنتیـک در بهینه‌سازی درختان تصمیم‌گیری برای اعتبارسنجی مشتریان بانک‌ها»، مـدیریت فنـاوری اطلاعـات، 2(4)، 23-28.

امیری، فهیمه (1392)، بررسی رفتار مشتریان در استفاده از ابزارهای بانکداری الکترونیک با رویکرد داده‌کاوی (مورد کاوی: بانک صادرات ایران)، پایان‌نامه کارشناسی ارشد، دانشکده علوم اجتماعی و اقتصاد دانشگاه الزهرا (س).

 امیری، سیدعلی (1391)، مدیریت دانش مشتریان بانک مهر اقتصاد با استفاده از تکنیک‌های داده‌کاوی، مازندران، پایان‌نامه کارشناسی ارشد، دانشگاه علوم و فنون مازندران.

تقوی‌فرد، محمدتقی و سعید خواجوند (1393)، «بخش‌بندی خوشه‌ای مشتریان بانک (مورد مطالعه: بانک صادرات ایران)»، دو فصلنامه علمی- پژوهشی کاوش­های مدیریت بازرگانی، سال پنجم، شماره 9، 64 – 39.

حسینی بامکان، سیدمحمد (1390)، پایان‌نامه کارشناسی ارشد، به‌کارگیری تکنیک‌های داده‌کاوی جهت بهبود مدیریت ارتباط با مشتری در صنعت بانکداری (مطالعه موردی: بانک پارسیان)، استاد راهنما، دکتر محمد رضا تقوا، دانشکده حسابداری و مدیریت، دانشگاه علامه طباطبایی.

حسینی، سید صفدر،‌ حبیب جهانگرد و حلیمه شهبازی (1388)، «پیش‌بینی تقاضای پول در افق 1404 در ایران (کاربرد الگوی سری زمانی)»، پژوهشنامه اقتصادی، 10، 38، 86-67.

حسینی و همکاران (1389)، «تحلیل اهمیت- عملکـرد ویژگی‌های خـدمت بر پایه بخش‌بندی مشتریان با رویکرد داده‌کاوی (پژوهشی در بانک مسکن در اسـتان یزد)»، مدیریت فناوری اطلاعات، (13)، 70-45.

فلاح شمس، میرفیض و حمید مهدوی‌راد (1390)، «طراحی مدل اعتبارسنجی و پیش‌بینی ریسک اعتباری مشتریان تسهیلات لیزینگ(مورد مطالعه : شرکت لیزینگ ایران خودرو)»، پژوهشنامه اقتصادی، 12، 44، 234-213.

عیسی‌زاده، سعید و بهرام عریانی (1392)، «رتبه‌بندی مشتریان حقوقی بانک‌ها برحسب ریسک اعتباری به روش تحلیل پوشی داده‌ها: مطالعه موردی شعب بانک کشاورزی»، فصلنامه پژوهش‌ها و سیاست‌های اقتصادی، سال هجدهم، شماره 55، صفحات 86-59.

مهدوی، غلامحسین و کاظم گودرزی (1389)، «ارائه یک شبکه عصبی مصنوعی جهت پیش‌بینی ریسک سیستماتیک با استفاده از متغیرهای کلان اقتصادی (مطالعه موردی: شرکت سایپا)»، پژوهشنامه اقتصادی، 11، 43، 237-219.

مدیریت تلفیق برنامه و فناوری اطلاعات (1395)، تبیین عملکرد صندوق کارآفرینی امید، تهران: صندوق کارآفرینی امید کشور.

هاشمیان، مژده، محمدتقی عیسایی، فتاح میکائیلی و محسن طباطبائی (1391)، «عوامل مـوثر بـر پـذیرش ابزارهـای بانکداری الکترونیک از سوی مشتریان (پیمایشی درباره بانک سامان)»، مدیریت فناوری اطلاعات، 4 (11)، 155-174.

Amin, H., Abdul Hamdi, M.R., Lada, S., and Baba, R., (2013), “Cluster Analysis for Bank Customers’ Selection of Islamic Mortgages in Eastern Malaysia an Empirical Investigation”, International Journal of Islamic and Middle Eastern Finance and Management, No. 82, 277-294.

Bošnjak, Z., and Grljevic, O. (2011), Credit User’s Segmentation for Improved Customer Relationship Management in Banking, In Applied Computational Intelligence and  Informatics. Proceedings (pp. 379-384). IEEE.

Chen, F. L., and Li, F. C. (2010), “Combination of Feature Selection Approaches with SVM in Credit Scoring”, Expert Systems with Applications, 37(7), 4902-4909.

Chiraphadhanakul, S., Dangprasert, P., and Avatchanakorn, V. (2013), Genetic Forecasting Algorithm with Financial Applications, InIntelligent Information Systems, IIS'97. Proceedings (pp. 174-178). IEEE.

Fang, B., and Ma, S. (2009), Data Mining Technology and its Application in CRM of Commercial Banks, In 2009 First International Workshop on Database Technology and Applications (pp. 243-246). IEEE.

Hendalianpour, A., Razmi, J., and Gheitasi, M. (2017), “Comparing Clustering Models in Bank Customers: Based on Fuzzy Relational Clustering Approach”, Accounting, 3(2), 81-94.

Herrera-Restrepo, O., Triantis, K., Seaver, W. L., Paradi, J. C., and Zhu, H. (2016), “Bank Branch Operational Performance: A Robust Multivariate and Clustering Approach”, Expert Systems with Applications, 50, 107-119.

Haenlein, M., Kaplan, A. M., and Beeser, A. J. (2015), “A Model to Determine Customer Lifetime Value in a Retail Banking Context”, European Management Journal, 25(3), 221-234.

Hubert, M., Rousseeuw, P. J., and Vanden Branden, K. (2005), “ROBPCA: A New Approach to Robust Principal Component Analysis”, Technometrics, 47(1), 64-79.

Kumar, V., Shah, D., and Venkatesan, R. (2014), “Managing Retailer Profitability-one Customer at a Time!”, Journal of Retailing, 82(4), 277-294.

Lee, B., Cho, H., Chae, M., And Shim, S. (2010), “Empirical Analysis of Online Auction Fraud: Credit Card Phantom Transactions”, Expert Systems with Applications, 37(4), 2991-2999.

Lin, C. S., Tzeng, G. H., and Chin, Y. C. (2011), “Combined Rough set Theory and Flow Network Graph to Predict Customer Churn in Credit card Accounts”, Expert Systems with Applications, 38(1), 8-15.

Ngai, E. W., Xiu, L., and Chau, D. C. (2009), “Application of Data Mining Techniques in Customer Relationship Management: A Literature Review and Classification”, Expert Systems with Applications, 36(2), 2592-2602.

Purba, I. Permanasari, A.E. Setiawan, N.A.(2014), Optimization of Neural Using Genetic Algorithm in Forecasting Third Party Funds Bank, Electrical Engineering and Informatics (MICEEI), Makassar International Conference on.IEEE.pp184-188.

Saar, D. Yagil, Y. (2015), “Forecasting Sectorial Profitability and Credit Spreads Using Bond Yields”, International Review of Economics and Finance, vol (38), pp29-43.

Xie, Y., Li, X., Ngai, E. W. T., and Ying, W. (2009), “Customer Churn Prediction Using Improved Balanced Random Forests”, Expert Systems with Applications, 36(3), 5445-5449.

آمار
تعداد مشاهده مقاله: 535
تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 771


سامانه مدیریت نشریات علمی. قدرت گرفته از سیناوب
login