ИСТИФОДАИ АЛГОРИТМҲОИ ОМӮЗИШИ МОШИНӢ БАРОИ ПЕШГӮЙИИ ЭҲТИМОЛИЯТИ ПАРДОХТИ ҚАРЗҲОИ КРЕДИТӢ

ilhomjonqodirov02

Муаллифон

     Низомитдинов А.И. – доктори фалсафа аз рӯйи ихтисос (PhD), омӯзгори калон, кафедраи иқтисоди рақамӣ, Донишкадаи политехникии Донишгоҳи техникии Тоҷикистон ба номи академик М.С.Осимӣ, ш.Хуҷанд, Ҷумҳурии Тоҷикистон, ahlidin@gmail.com

      Сангинов С.И. – магистранти курси 2-юм, ихтисоси 1_400301 – Зеҳни сунъӣ, Донишкадаи политехникии Донишгоҳи техникии Тоҷикистон ба номи академик М.С.Осимӣ, ш.Хуҷанд, Ҷумҳурии Тоҷикистон, saidikbols@gmail.com

 Чакида

    Дар мақолаи мазкур раванди пешгӯйии эҳтимолияти хавфи насупоридани қарз аз ҷониби муштариёни бонк баррасӣ карда шудааст. Дар робита бо афзоиши рақобат дар бозори хизматрасонии қарздиҳӣ таҳияи унсурҳои нави ин раванд ва баҳодиҳии дақиқтари хавфи пардохтпазирии қарзҳо, масъалаи актуалӣ мебошад. Ҳадафи кор такмил додани методологияи пешгӯйии эҳтимолияти пардохтпазирии қарзҳои муштариёни бонк дар асоси истифодаи усулҳои муосири омӯзиши мошинӣ ва ташаккули қабули қарори оптималии додани қарз мебошад. Эҳтимолияти пардохтпазирии қарзҳо дар асоси хусусиятҳои маълуми қарзгиранда бо воситаи алгоритмҳои пешгӯйикунандаи омӯзиши мошинӣ (кластерсозӣ, таҳлили регрессионӣ ва тасниф) таҳлил карда мешавад. Ин алгоритмҳо имконият медиҳанд, ки моделҳои инфиродӣ ва комбинатсияҳои имконпазири онҳо истифода карда шаванд. Дар мақола алгоритмҳои маъмули омӯзиши мошинӣ барои ҳалли масъалаҳои классификатсионӣ ба монанди, регрессияи логистикӣ, классификатори содаи Байесӣ, дастгирии мошини векторӣ, дарахтҳои қабули қарор истифода бурда шудаанд. Комбинатсияи моделҳо бо истифода аз алгоритмҳои омӯзиши мошинӣ, иҷрои пешгӯйии эҳтимолияти пардохтпазирии қарзҳоро дақиқтар намуда, сифати арзёбии хавфҳо беҳтар ва раванди додани қарзҳоро оптимизатсия менамояд.

Калидвожаҳо

   алгоритмҳои омӯзиши мошинӣ, қобилияти пардохтпазирӣ, қарзҳои кредитӣ, зеҳни сунъӣ, омӯзиши мошинӣ, таҳлили дискриминантҳо, регрессияи логистикӣ.

Забон

тоҷикӣ

Намуд

техникӣ

Сол

2021

Саҳифа

7-17

Рӯйхати адабиётҳои истифодашуда

    1. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989. 607 с.
    2. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983. 471 с.
    3. Андреева Г.В. Скоринг как метод оценки кредитного риска // Банковские технологии. 2000. № 6. С. 14–19.
    4. Вагин В.Н., Головина Е.Ю., Загорянская А.А., Фомина М.В. Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах / под ред. В.Н. Вагина, Д.А. Поспелова. М.: ФИЗМАТ ЛИТ, 2004. 704 с.
    5. Валеев С.Г. Регрессионное моделирование при обработке данных. Казань: ФЭН, 2001. 296 с.
    6. Вапник В.Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. М.: Наука, 1979. 448 с.
    7. Васильев Н.П., Егоров А.А. Опыт расчета параметров логистической регрессии методом Ньютона — Рафсона для оценки зимостойкости растений // Математическая биология и биоинформатика. Т. 6. № 2. С. 190–199.
    8. Готовкин И. Комплексная скоринговая модель оценки дефолта клиента // Банковские технологии. № 1. С. 27–35.
    9. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Множественная регрессия. М.: Диалектика, 912 c.
    10. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы: учеб. М.: Финансы и статистика, 2003. 352 с.
    11. Ишина И.В., Сазонова М.Н. Скоринг — модель оценки кредитного риска // Аудит и финансовый анализ. 2007. № 4. С. 297–304.
    12. Литвинова С.А. Скоринговые системы как средство минимизации кредитного риска банка // Аудит и финансовый анализ. 2010. № 2. С. 396–397.
    13. Литтл Р.Дж. А., Рубин Д.Б. Статистический анализ данных с пропусками. М.: Финансы и статистика, 336 с.
    14. Малюгин В.И., Гринь Н.В. Об эффективности статистических алгоритмов кредитного скоринга // Банкаўскі веснік. № 31. 2010. С. 39–46.
    15. Сорокин А.С. Построение скоринговых карт с использованием модели логистической регрессии // Науковедение. URL: http://naukovedenie.ru/PDF/180EVN214.pdf.
    16. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. М.: Мир, 1992. 184 с.
    17. Черный И.М. Кредитный скоринг: российский вариант развития // Банковские услуги. 2006. № 4. С. 12–17.
    18. Якупов А.И. Применение деревьев решений для моделирования кредитоспособности клиентов коммерческого банка // Искусственный интеллект. 2008. № 4. С. 208–213.
    19. Dingyu Xue, Yangquan Chen. Solving applied mathematical Problems with MATLAB. London: Taylor & Francis Group, 2009. 418 p.
    20. Powers D.M.W. Evaluation: from Precision, Recall and F-measure to ROC, Informedness, Markedness and Correlation // Journal of Machine Learning Technologies. 2011. Vol. 2. Iss. 1. P. 37–63.

Таърихи нашр

2023-10-02