Автоматизированный системно-когнитивный анализ кредитных историй физических лиц

ВВЕДЕНИЕ 6
1 ПРЕДМЕТНАЯ ОБЛАСТЬ 7
1.1 АКТУАЛЬНОСТЬ, ОБЪЕКТ И ПРЕДМЕТ ИССЛЕДОВАНИЯ 7
1.2 ОПИСАНИЕ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ 7
1.3 ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ 9
2 МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ 10
2.1ВЫБОР МЕТОДА ИССЛЕДОВАНИЯ 10
2.2 АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ СИСТЕМНО-КОГНИТИВНЫЙ АНАЛИЗ (АСК-АНАЛИЗ) 13
2.3 СИСТЕМА «ЭЙДОС» - ИНСТРУМЕНТАРИЙ АСК-АНАЛИЗА 14
3 РЕЗУЛЬТАТЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ 21
3.1 КОГНИТИВНАЯ СТРУКТУРИЗАЦИЯ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ. ДВЕ ИНТЕРПРЕТАЦИИ КЛАССИФИКАЦИОННЫХ И ОПИСАТЕЛЬНЫХ ШКАЛ И ГРАДАЦИЙ 21
3.2 ФОРМАЛИЗАЦИЯ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ 22
3.3 СИНТЕЗ СТАТИСТИЧЕСКИХ И СИСТЕМНО-КОГНИТИВНЫХ МОДЕЛЕЙ. МНОГОПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ТИПИЗАЦИЯ И ЧАСТНЫЕ КРИТЕРИИ ЗНАНИЙ 27
3.4 ВЕРИФИКАЦИЯ МОДЕЛЕЙ 38
3.5 ВЫБОР НАИБОЛЕЕ ДОСТОВЕРНОЙ МОДЕЛИ 41
3.6 СИСТЕМНАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ 43
3.6.1 Интегральный критерий «Сумма знаний» 45
3.6.2 Интегральный критерий «Семантический резонанс знаний» 46
3.6.3 Важные математические свойства интегральных критериев 47
3.7 ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ 48
3.7.1 Упрощенный вариант принятия решений как обратная задача прогнозирования, позитивный и негативный информационные портреты классов, SWOT-анализ 48
3.7.2 Развитый алгоритм принятия решений в адаптивных интеллектуальных системах управления на основе АСК-анализа и системы «Эйдос» 49
3.8 ИССЛЕДОВАНИЕ ОБЪЕКТА МОДЕЛИРОВАНИЯ ПУТЕМ ИССЛЕДОВАНИЯ ЕГО МОДЕЛИ 50
3.8.1 Инвертированные SWOT-диаграммы значений описательных шкал (семантические потенциалы) 50
3.8.2 Кластерно-конструктивный анализ классов 51
3.8.3 Кластерно-конструктивный анализ значений описательных шкал 54
3.8.4 Модель знаний системы «Эйдос» и нелокальные нейроны 56
3.8.5 Нелокальная нейронная сеть 59
3.8.6 3D-интегральные когнитивные карты 61
3.8.7 2D-интегральные когнитивные карты содержательного сравнения классов (опосредованные нечеткие правдоподобные рассуждения) 62
3.8.8 2D-интегральные когнитивные карты содержательного сравнения значений факторов (опосредованные нечетки правдоподобные рассуждения) 64
3.8.9 Когнитивные функции 66
3.8.10 Значимость описательных шкал и градаций 68
3.8.11 Степень детерминированности классов и классификационных шкал 70
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 71
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 72

Весь текст будет доступен после покупки

В настоящей работе представлен автоматизированный системно-когнитивный анализ кредитных историй с использованием системы «Эйдос». Цель исследования заключается в проведении анализа кредитных историй физических лиц с целью определения факторов, влияющих на принятие решения по выдаче кредита. Для достижения поставленной цели предполагается провести анализ методов формирования обобщенных образов классов, а также разработать решения для задач идентификации конкретных объектов с учетом классов принятия решений.
В рамках исследования предполагается провести системно-когнитивный анализ, включающий в себя изучение методов формирования обобщенных образов классов в контексте выдачи потребительских кредитов. Также планируется провести исследование моделируемой предметной области с использованием системы «Эйдос», фокусируясь на анализе решений, принимаемых в различных ситуациях.

Весь текст будет доступен после покупки

1 ПРЕДМЕТНАЯ ОБЛАСТЬ

1.1 Актуальность, объект и предмет исследования

В современных условиях существования целью деятельности любого коммерческого банка является получение прибыли за счет осуществления банковских операций. Наибольшую долю в структуре активов коммерческих банков составляет статья кредитования, поэтому в каждом коммерческом банке разработана система оценки кредитоспособности заемщиков.
Актуальность темы исследования: Создание эффективной системы оценки кредитоспособности заемщиков приводящей к повышению прибыли банков.
Объект исследования: Кредитование физических лиц в «Публичном акционерном обществе "Сбербанк России" (ПАО Сбербанк).
Предмет исследования: Оценка кредитоспособности физического лица на основе анализа кредитной истории заемщика.

1.2. Описание используемой предметной области
«Сберба?нк» (полное наименование — Публи?чное акционе?рное о?бщество «Сбербанк Росси?и», зарегистрированная торговая марка «Сбер») — российский финансовый конгломерат, крупнейший универсальный банк России и Восточной Европы.
Потребительские кредиты занимают важное место в системе национального кредитования. В ПАО Сбербанк можно получить кредит для физических лиц на приобретение товаров и услуг, а также для покрытия краткосрочного дефицита в личном бюджете. Беззалоговый потребительский кредит предоставляется на любые цели, без поручительства и валюта кредитования – российский рубль. Минимальная сумма кредита составляет 10000 руб., а максимальная – 750 000 руб. Срок кредита может достигать до 5 лет. Тем, кто работает на предприятиях участников зарплатного проекта ПАО Сбербанк и получает зарплату на счет в этом банке не менее 6 месяцев, может быть предоставлена максимальная сумма кредита в размере 11 500 000 руб. Срок кредита составляет до 7 лет, а также для «надежных» клиентов ПАО Сбербанк, работников бюджетных организаций. Кроме того, предлагаются кредиты для пенсионеров «Пенсионный», кредит «Ипотека», кредит на развитие личного подсобного хозяйства, кредит для садоводов и автокредиты. Для получения кредита выдвигаются определенные требования.

Весь текст будет доступен после покупки

1. Елкин П.С. Скоринг, как метод оценки заемщика: учебник. – М.: Экономика, 2018 – 309 с.
2. Аникина О.Б. Анализ кредитоспособности и платежеспособности клиента банка: учебник. – М.: Инфра-М., 2018 – 511 с
3. Петрова Е.В. Оценка кредитоспособности физического лица: учебник. – М.: Инфра – М, 2017 – 229 с.
4. Пушкарева А.П. Оценка кредитоспособности: учебник. – М.: Экономика, 2016 – 314 с.
5. Сайт профессора Е.В.Луценко [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://lc.kubagro.ru/, свободный. - Загл. с экрана. Яз.рус.

Весь текст будет доступен после покупки