Моделювання кредитоспроможності юридичних осіб на основі дисримінантного аналізу та нейронних мереж
Dspace iRKNEU
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Title |
Моделювання кредитоспроможності юридичних осіб на основі дисримінантного аналізу та нейронних мереж
Legal Entities Creditworthiness Modeling Using Discriminant Analysis and Neural Networks |
|
| Creator |
Новоселецький, Олександр М.
Novoseletskyy, Olexandr Якубець, Ольга В. Yakubets, Olga |
|
| Subject |
Кредитоспроможність
моделювання дискримінантний аналіз нейронна мережа багатошаровий персептрон радіально-базисна функція фінансові коефіцієнти Кредитоспособность моделирование дискриминантный анализ нейронная сеть многослойный персептрон радиально-базисная функция финансовые коэффициенты Creditworthiness modeling discriminant analysis neural network multilayer perceptron radial basis functions financial ratios 519.86:336.77 |
|
| Description |
Метою проведеного в статті дослідження була розробка ефективних економіко-математичних методів і моделей оцінювання кредитоспроможності юридичних осіб — позичальників банківських установ, призначених для зниження їх кредитних ризиків. У статті визначено концептуальні аспекти моделювання кредитоспроможності юридичної особи на основі системи фінансових коефіцієнтів. Обґрунтовано, що для оцінки кредитоспроможності вітчизняних підприємств є достатнім використання кількох фінансових коефіцієнтів, зокрема, коефіцієнтів миттєвої та загальної ліквідності, співвідношення дебіторської і кредиторської заборгованості, рентабельності продажу, оборотності кредиторської заборгованості, автономії та кредитоспроможності. У дослідженні дістав подальшого розвитку синтез кількох підходів до оцінки кредитоспроможності позичальників, що ґрунтуються на застосуванні методів дискримінантного аналізу, класифікаційних функцій, а також нейронних мереж персептронного типу та на базі радіально-базисних функцій. Для оцінки кредитоспроможності множина юридичних осіб розподіляється на 4 класи: підприємства з високою, задовільною, низькою та незадовільною кредитоспроможністю. Якщо кредитоспроможність позичальника є високою, банківській установі рекомендовано прийняти рішення про надання кредиту, задовільною — надати кредит за умови забезпечення його ліквідною заставою, низькою або незадовільною — відмовити юридичній особі у наданні кредиту. Тестування побудованих моделей підтвердило високий рівень їх ефективності. Побудовані в дослідженні економіко-математичні моделі дозволяють істотно підвищити точність оцінювання кредитоспроможності потенційного позичальника та мінімізувати рівень кредитного ризику банківської установи.
Целью проведённого в статье исследования была разработка эффективных экономико-математических методов и моделей оценки кредитоспособности юридических лиц — заёмщиков банковских учреждений, предназначенных для снижения их кредитных рисков. В статье определены концептуальные аспекты моделирования кредитоспособности юридического лица на основе системы финансовых коэффициентов. Обосновано, что для оценки кредитоспособности отечественных предприятий является достаточным использование нескольких финансовых коэффициентов, в частности, коэффициентов мгновенной и общей ликвидности, соотношения дебиторской и кредиторской задолженности, рентабельности продаж, оборачиваемости кредиторской задолженности, автономии и кредитоспособности. В исследовании получил дальнейшее развитие синтез нескольких подходов к оценке кредитоспособности заёмщиков, основанный на применении методов дискриминантного анализа, классификационных функций, а также нейронных сетей персептронного типа и на основе радиально-базисных функций. Для оценки кредитоспособности множество юридических лиц распределяется на 4 класса: предприятия с высокой, удовлетворительной, низкой и неудовлетворительной кредитоспособностью. Если кредитоспособность заёмщика является высокой, для банковского учреждения следует принять решение о предоставлении кредита, удовлетворительной — предоставить кредит при условии обеспечения его ликвидным залогом, низкой или неудовлетво-рительной — отказать в предоставлении кредита. Тестирование построенных моделей подтвердило высокий уровень их эффективности. Построенные в исследовании экономико-математические модели позволяют существенно повысить точность оценки кредитоспособности потенциального заёмщика и минимизировать уровень кредитного риска банковского учреждения. The aim of the article is to develop effective economic and mathematical methods and models of assessment of legal entities credit-worthiness, aimed at reducing of credit risk of borrowers of banking institutions. There are determined the conceptual aspects of modeling of legal entity creditworthiness on the basis of the system of fi-nancial ratios. The article proves that it is enough to use such financial ratios as instant and overall liquidity, ratio of accounts receivable and payable, return on sales, payable turnover, autonomy and solvency ratio in order to assess the creditworthiness of domestic enterprises. The synthesis of several approaches to the assessment of creditworthiness of a borrower, based on the use of methods of discriminant analysis, classification functions and neural networks of perceptron type, as well as on radial basis functions is developed in the article. For the purpose of assessment of credit-worthiness the set of legal entities is divided into 4 classes: companies with high, satisfactory, low and unsatisfactory creditworthiness. If the creditworthiness is high it’s recommended to bank to grant loan, if it is satisfactory — to lend provided that the loan is secured by liquid collateral, if it is low or unsatisfactory — to deny loan. Testing of the developed models proved the effectiveness of the proposed approach. So, built in research the economic and mathematical models allow to improve essentially the accuracy of assessing the creditworthiness of potential borrowers and minimize credit risk of the banking institution. |
|
| Publisher |
ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана»
|
|
| Date |
2014-12-03T14:06:15Z
2014-12-03T14:06:15Z 2014-02-10 |
|
| Type |
Article
|
|
| Identifier |
Новоселецький О. М. Моделювання кредитоспроможності юридичних осіб на основі дисримінантного аналізу та нейронних мереж / О. М. Новоселецький, О. В. Якубець // Нейро-нечіткі технології моделювання в економіці : наук.-анал. журн. / М-во освіти і науки України, ДВНЗ «Київ. нац. екон. ун-т ім. Вадима Гетьмана» ; редкол.: А. В. Матвійчук (голов. ред.) [та ін.]. – Київ : КНЕУ, 2014. – № 3. – С. 120–150.
http://ir.kneu.edu.ua/handle/2010/5446 |
|
| Language |
uk
|
|