Электронная библиотека Веда
Цели библиотеки
Скачать бесплатно
Доставка литературы
Доставка диссертаций
Размещение литературы
Контактные данные
Я ищу:
Библиотечный каталог российских и украинских диссертаций

Вы находитесь:
Диссертационные работы России
Технические науки
Управление в социальных и экономических системах

Диссертационная работа:

Андиева Елена Юрьевна. Метод и алгоритмы интеллектуальной поддержки принятия решений в системе розничного кредитования : диссертация ... кандидата технических наук : 05.13.10 / Андиева Елена Юрьевна; [Место защиты: Уфим. гос. авиац.-техн. ун-т].- Омск, 2009.- 196 с.: ил. РГБ ОД, 61 09-5/1989

смотреть содержание
смотреть введение
Содержание к работе:

Введение 7

Глава 1. Анализ состояния услуг розничного кредитования

и задачи исследования 15

  1. Анализ состояния услуг розничного кредитования 15

  2. Сравнительный анализ методик для оценки рисков розничного кредитования 23

  3. Цель и задачи исследования 29

Глава 2. Разработка концепции системы оценки рисков розничного
кредитования, структуры ИСППР, поддерживающей ее, и алгоритма
извлечения и структурирования знаний, отражающих субъективное
кредитное поведение 32

  1. Концепция оценки рисков розничного кредитования 32

  2. Разработка структуры ИСППР 40

  3. Разработка алгоритма извлечения и структурирования знаний, отражающих субъективное кредитное поведение 43

  1. Определение структуры СПОП для формирования анкеты КЗ 43

  2. Разработка алгоритма извлечения и структурирования знаний с целью

автоматизированного формирования анкеты КЗ 51

Выводы по 2 главе 78

Глава 3. Разработка метода построения модели знаний и алгоритма интеллектуальной поддержки принятия решений о возможности выдачи кредита на основе оценки кредитоспособности с ситуационным

управлением системой оценки рисков 81

3.1 Разработка метода построения модели знаний 81

  1. Определение подхода к решению задачи оценки рисков 81

  2. Определение формы представления данных для построения модели знаний 84

  3. Построение модели знаний 91

3.2 Разработка алгоритма интеллектуальной поддержки принятия решений на основе оценки кредитоспособности с ситуационным управлением

системой оценки рисков 100

Выводы по 3 главе 112

Глава 4. Разработка программного обеспечения ИСППР о возможности
выдачи кредита на основе оценки кредитоспособности и анализ
эффективности разработанного метода и алгоритмов 114

4.1 Анализ программного обеспечения, используемого банками

для принятия решения о выдаче кредита физическому лицу 114

  1. Описание состава разрабатываемого программного обеспечения в соответствии со структурой ИСППР и функциями аналитика и кредитного инспектора 117

  2. Анализ эффективности разработанного метода и алгоритмов 128

Выводы по 4 главе 131

Заключение 132

Список использованных источников 135

ПРИЛОЖЕНИЯ 151

Введение к работе:

Актуальность темы

Как наиболее массовый вид банковских услуг, потребительский кредит, несомненно, оказывает большое влияние на состояние всей банковской системы, развитие среднего и малого бизнеса.

В работе рассматривается вид потребительского кредита - розничный кредит, выдача которого осуществляется через торговые сети или филиалы банка (иначе эксресс-кредит, необеспеченный, беззалоговый или нецелевой кредит). Главная составляющая повышения эффективности системы розничного кредитования - эффективность оценки риска данного вида услуг.

Анализ работ, посвященных кредитному скорингу (Э. Мэйз, А.П. Ковалев, А. Меленкин, В.Н. Чекашенко, Т. Петренко, Е.Д. Соложенцев и др.), как системе, приоритетно регулирующей деятельность коммерческих банков, а также, основываясь на заявленных данных разработчиками программного обеспечения (Credit Scoring Solution, EGAR Application Scoring, AC POCHO, dm-Score, Лаборатория HTP, Base Group Labs и др.) и анализе анкет банков (Home Credit & Finance Bank, АБ «Газпромбанк», банк «ЦентроКредит», СБ России, Альфа-Банк и др.), следует отметить, что основным методом, который лежит в основе скоринговых систем, является метод коэффициентов, использование которого приводит к ошибкам классификации кредитных заемщиков на «хороших» и «плохих».

На основании выводов из подробного анализа работ, раскрывающих вопросы экономической, социальной психологии (B.C. Автономов, Е.Ю. Артемьева, В.И. Верховин, В.А. Ганзен, О.С. Дайнека и др.) и финансовых рисков (А.П. Альгин, X. Грюнинг, СБ. Братанович, М. Гэвин, Р. Хаусман, Т.Н. Данилова, И.А. Киселева), следует, что риск-менеджерам необходимо анализировать риски, в основе которых лежит симбиоз внешних воздействий и субъективного принятия решения, часто отличного от рационального. Наибольшими перспективами обладают рассматриваемые вопросы в проектировании интеллектуальных информационных систем, как систем, направленных, в том числе, на изучение и моделирование субъективного поведения человека (А.И. Башмаков, И.А. Башмаков, Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский).

Таким образом, вопрос о разработке метода и алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия решений на основе оценки рисков в системе розничного кредитования с учетом аспектов субъективного кредитного поведения является актуальным. Работа посвящена решению данного вопроса.

Цель работы и задачи исследования

Целью настоящей работы является разработка метода и алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия решений в системе розничного кредитования с учетом аспектов субъективного кредитного поведения, а также программного обеспечения, реализующего данный метод и алгоритмы.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

  1. Разработать концепцию системы оценки рисков розничного кредитования на основе оценки кредитоспособности заемщика (с учетом аспектов его субъективного кредитного поведения) и структуру интеллектуальной системы поддержки принятия решений (ИСППР), поддерживающую предложенную концепцию.

  2. Разработать алгоритм извлечения и структурирования знаний, отражающих субъективное кредитное поведение заемщика, с целью автоматизированного формирования анкеты кредитного заемщика (КЗ).

  3. Разработать метод построения модели знаний, отражающей оценку рисков на основе оценки субъективного кредитного поведения заемщика.

  4. Разработать алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений о возможности выдачи кредита.

  5. Разработать программное обеспечение ИСППР и провести анализ эффективности разработанного метода и алгоритмов.

Методы исследований В диссертации приведены результаты исследований, полученные с использованием методов системного анализа, искусственного интеллекта, теории управления, социальной психологии, психодиагностики, математической статистики, теории вероятностей, математической логики, комбинаторики, теории надежности систем, теории принятия решений, теории алгоритмов и языков программирования, теории проектирования автоматизированных систем.

Результаты, выносимые на защиту

  1. Концепция системы оценки рисков розничного кредитования на основе оценки кредитоспособности заемщика, как совокупной оценки платежеспособности и оценки его субъективного кредитного поведения, и структура ИСППР, поддерживающая ее.

  2. Алгоритм извлечения и структурирования знаний, отражающих субъективного кредитное поведение заемщика, с целью автоматизированного формирования анкеты кредитного заемщика.

  3. Метод построения модели знаний, отражающей оценку рисков на основе оценки субъективного кредитного поведения заемщика.

  4. Алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений о возможности выдачи кредита на основе оценки кредитоспособности с ситуационным управлением системой оценки рисков.

Научная новизна результатов 1. Новизна концепции состоит в определении альтернативного пространства признаков оценки соискателя кредита, применении и адаптации методов социальной и экономической психологии (положений семантического эксперимента) в системе кредитно-монетарных отношений, а именно в системе розничного кредитования, что предопределяет при оценке рисков данного вида услуг переход от оценки платежеспособности к оценке кредитоспособности.

Новизна структуры ИСППР, поддерживающей концепцию, состоит в том, что в
нее включен блок извлечения и структурирования знаний, отражающих субъек
тивное кредитное поведение заемщика, который, по сути, выполняет работу
экспертов-психологов, что полностью снимает наиболее существенную про
блему субъективного подхода уже на первом этапе оценки соискателя кредита.
Результат работы данного блока - инструментарий для блока приобретения
знаний, что предопределяет адаптивность системы оценки рисков с учетом со
циально-экономических факторов, а также структура ИСППР учитывает есте
ственное наличие противоречий оценок кредитоспособно
сти/платежеспособности, что обеспечивает возможность реализации гибкой по
литики банка.

  1. Новизна алгоритма извлечения и структурирования знаний, отражающих субъективное кредитное поведение заемщика, в назначении данного алгоритма - в определении пространства признаков, отражающих кредитное поведение, через собственные убеждения кредитного заемщика (КЗ) путем выделения семантического (ментального, смыслового) пространства признаков (СПП) с идентификацией и интерпретацией определяющих слов-значений-признаков (СПЗ) для получения типологии СПП КЗ, что обуславливает наличие проблем и противоречий при обработке плохоформализованных и слабоструктурированных данных, решение заключается в обработке предложенной графовой модели типологии КЗ с применением продукционной базы правил (БП) древовидной структуры.

  2. Новизна метода оценки рисков заключается в синтезе модифицированного метода многомерного шкалирования и адаптированного и модифицированного метода логико-вероятностного моделирования (ЛВ-моделирования) с формированием базы знаний (БЗ), отражающей субъективное кредитное поведение заемщика, что позволяет оценить риски на основании оценки субъективного кредитного поведения путем расчета рангового коэффициента корреляции Спирмена и/или интервальной оценки с введением коэффициента репрезентативности выборки в зависимости от стадии внедрения ИСППР.

  3. Новизна алгоритма интеллектуальной поддержки принятия решений заключается в реализации нового метода с применением разработанной продукционной БП древовидной структуры, в которой заложены также правила ситуационного управления системой оценки рисков. Алгоритм отличает наличие возможности приобретения знаний и построения актуальной БЗ, отражающей субъективное кредитное поведение заемщика, с осуществлением обратной связи в целях актуализации анкеты КЗ, предопределяющей БЗ.

Практическая ценность и внедрение результатов Практическая значимость диссертационного исследования заключается в повышении эффективности оценки рисков как главной составляющей эффективной работы системы розничного кредитования за счет повышения эффек-

тивности самого процесса классификации КЗ, а также сокращения количества данных, требующих документального подтверждения финансовой состоятельности соискателя, сокращения доли участия кредитного инспектора в процессе оценки риска, возможности не хранить кредитную историю КЗ после погашения кредита, т.к. это теряет смысл для ее кражи в корыстных целях или мошенничества, и в возможности выявлять с большой долей вероятности случаи мошенничества. ИСППР, разработанная на базе предложенных метода и алгоритмов, интегрируется с принятой системой оценки рисков на основе оценки платежеспособности соискателя кредита, поддерживает адаптацию и модернизацию системы оценки рисков с учетом кредитной политики, а также направленности ее использования.

Результаты работы апробированы и приняты к использованию в банках при разработке программы оказания исследуемого вида услуг, что подтверждено актами, а также результаты внедрены в учебном процессе ГОУ «СибАДИ».

Апробация работы и публикации

Основные положения работы докладывались и обсуждались на 8-й Международной научно-практической конференции в СПбГПУ «Финансовые проблемы РФ и пути их решения: теория и практика» (Санкт-Петербург, 2007), на II Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых в СибАДИ (Омск, 2007), на Межрегиональной практической конференции «Безопасность и банковский бизнес» (Омск, 2007), на IX Международной научно-технической конференции в СПбГПУ «Компьютерное моделирование 2008» (Санкт-Петербург, 2008), на научно-практической конференции «Инновационные технологии в банковской деятельности» (Омск, 2008).

По теме диссертации опубликовано 14 работ: 9 статей, в том числе 3 статьи в журналах, рекомендованных ВАК, 5 докладов на конференциях.

Структура работы

Диссертационная работа изложена на 196 страницах машинописного текста и включает в себя введение, четыре главы основного материала, заключение, библиографический список из 176 наименований, приложения на 46 страницах.


© Научная электронная библиотека «Веда», 2003-2013.
info@lib.ua-ru.net