Нейро-нечеткое моделирование функционирования рисков банковского механизма при кредитовании организаций

Научный журнал "Доклады Башкирского университета", 2016. Т. 1, № 1. С. 206-213.

Авторы


Бирюков А. Н.*
Башкирский государственный университет, Стерлитамакский филиал
Россия, Республика Башкортостан, 453103,г. Стерлитамак, пр. Ленина ,49
Касимова Л. И.
Башкирский государственный университет, Стерлитамакский филиал
Россия, Республика Башкортостан, 453103,г. Стерлитамак, пр. Ленина ,49

Абстракт


В данной статье рассмотрены вопросы и представлены результаты исследований по управлению кредитным портфелем банка с применением нейросетевых моделей, которые дают новые возможности снижать риски на стадии банкротства организаций при различной динамике изменения финансово-экономического состояния заемщиков. Сделаны предложения по обобщенному управлению кредитным портфелем банка.

Ключевые слова


  • банк
  • концепции
  • кредитоспособность заемщиков
  • нейросетевая модель
  • нечеткая модель
  • кредитный портфель
  • факторные модели банкротства

Литература


  1. Горбатков С. А., Белолипцев И. И., Макеева Е. Ю. Выбор системы экономических показателей для диагностики и прогнозирования банкротств на основе нейросетевого байесовского подхода // Вестник Финансового университета. - 2013. - №4 (76). С. 50-61.
  2. Жданов В. Ю. Диагностика риска банкротства предприятия в трехмерном пространстве//Управление экономическими системами. - 2011. - №8. №. гос. регистрации статьи 0421100034/0277 от 31.08.11.-20 с.
  3. Бирюков А. Н. Теоретические основы разработки нейросетевых моделей в системе налогового администрирования. - Уфа: Академия наук РБ, Издательство «Гилем», 2011. - 380 с.
  4. Горбатков С. А., Полупанов Д. В., Макеева Е. Ю., Бирюков А. Н. Методологические основы разработки нейросетевых моделей экономических объектов в условиях неопределенности: Монография. - М.: Издательский дом «Экономическая газета», 2012. - 494 с.
  5. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений: Монография. - М.: Мир, 1976. - 164 с.
  6. Горбатков С. А. , Касимова Л. И. , Фарваев И. Р. Оценка чувствительности нейросетевого метода построения динамической модели банкротства к выявлению признаков развивающегося процесса кризиса корпорации// Современные технологии управления. ISSN 2226-9339. - №11 (59). Номер статьи: 5902. Дата публикации: 2015-11-08. Режим доступа: http://sovman.ru/article/5902/
  7. Бирюков А. Н. Байесовская регуляризация нейросетевых моделей ранжирования и кластеризации экономических объектов. - Уфа: Академия наук РБ, Издательство «Гилем», 2011. - 292 с.

Neuro-fuzzy modeling of risk the functioning of the banking mechanism in the lending organizations

Authors


Biryukov A. N.*
Bashkir state University, Sterlitamak branch
Russia, Republic Bashkortostan, 453103,Sterlitamak, PR. of Lenina ,49
Kasimova L. I.
Bashkir state University, Sterlitamak branch
Russia, Republic Bashkortostan, 453103,Sterlitamak, PR. of Lenina ,49

Abstract


This article discusses the issues and presents the results of research on the management of credit portfolio of the Bank with the use of neural network models that provide new opportunities to reduce risks at the stage of bankruptcy of organizations with different change dynamics of financial-economic condition of borrowers. Made proposals for a consolidated management of credit portfolio of the Bank. Conducted testing of the proposed ideas in computational experiments on real data of the construction companies of Russia.

Keywords


  • Bank
  • concepts
  • credit-worthiness of borrowers
  • neural network model
  • fuzzy model
  • loan portfolio
  • factor models of bankruptcy