Оценивание кредитных рисков
Курсовой проект - Компьютеры, программирование
Другие курсовые по предмету Компьютеры, программирование
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования
Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения
КАФЕДРА ПРИКЛАДНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ЭКОНОМИКЕ И МЕНЕДЖМЕНТЕ
ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА
К КУРСОВОМУ ПРОЕКТУ
Оценивание кредитных рисков
по дисциплине: ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ
г. Санкт-Петербург
Содержание
Реферат
Этап идентификации
Взаимодействие инженера по знаниям с экспертом
Формирование многомерной модели данных
Data Mining
Формирование базы и системы поддержки знаний
Математические модели и вычислительные алгоритмы решения задач классификации и кластеризации
.1Математическая модель и вычислительный алгоритм решения задачи классификации
.2Математическая модель и вычислительный алгоритм решения задачи кластеризации
Решение задач и интерпретация результатов
.1Решение задачи классификации и интерпретация результатов
.2Решение задачи кластеризации и интерпретация результатов
.3Формирование оценки риска кредита и интерпретация результатов
Заключение
Список используемой литературы
Реферат
В настоящее время кредитование населения и малого бизнеса становится одним из основных направлений активности в банковском секторе. Предоставление кредита является достаточно рискованной операцией, поэтому желание максимально уменьшить связанные с ней риски вполне естественно. Среди многих банковских рисков кредитный риск имеет важнейшее значение. Поэтому повышение доходности банков во многом связано с качеством оценки кредитного риска. В зависимости от классификации заемщика банка по группам риска банк принимает решение, стоит ли выдавать кредит или нет, какой лимит кредитования и проценты следует устанавливать.
Для оценки кредитного риска должен быть произведён корректный анализ кредитоспособности заемщика.
Целью данной курсовой работы является разработка самообучающейся интеллектуальной информационной системы для анализа кредитоспособности заемщика и оценки кредитных рисков на основе подхода иммунокомпьютинга. Информационная система будет реализована с помощью системы Matlab, по средствам которой будут разработаны 3 основных модуля информационной системы, содержащие процедуру вычислительных алгоритмов обучения с экспертом и самообучения, а так же модуль процедуры формирования оценки кредитного риска.
Данная информационная система может быть рассмотрена как один из подходов к оценке кредитных рисков для работы кредитного специалиста, принимающего решение о выдачи кредита.
1Этап идентификации
Дадим основные определения из исследуемой предметной области для четкого представления проблемы.
Банковский риск - присущая банковской деятельности вероятность возникновения потерь у кредитной организацией и (или) ухудшения ликвидности вследствие наступления неблагоприятных событий.
Различают следующие виды банковских рисков: кредитный риск, валютный риск, процентный риск, риск несбалансированной ликвидности и риск банковских злоупотреблений. Из всех перечисленных именно кредитный риск имеет важнейшее значение.
Кредитный риск - риск возникновения у кредитной организации убытков вследствие неисполнения, несвоевременного либо неполного исполнения должником финансовых обязательств перед кредитной организацией в соответствии с условиями договора.
Для кредитных организаций необходимо максимально быстро и достоверно распознать правдивость предоставляемой заемщиками информации и оценить кредитоспособность заемщика, чтобы уберечь себя от ущерба.
Сейчас основным инструментом оценки кредитоспособности заемщиков в российских банках остаются скоринговые системы. Но скоринг не только пропускает значительное количество плохих кредитов, но может и отвергнуть хороший, большая ответственность ложится на кредитного специалиста, который вместе с системой должен распознать клиента.
К группе высокого риска относятся заемщики, которые:
в момент обращения за кредитом, знают, что они не намерены выплачивать кредит;
в момент обращения за кредитом знают, что у них нет возможности выплачивать кредит;
сознательно лгут при тестировании в отношении своей кредитной истории за последние два года.
Целью разработки данной интеллектуальной информационной системы является создание программного продукта, способного анализировать надежность заемщиков и оценивать кредитные риски для банка, на основе имеющейся информации о выданных кредитах, в помощь кредитному специалисту, принимающему решение, для снижения потерь связанных с выдачей кредитов
При реализации данного программного продукта необходимо решить следующие задачи:
классификация и кластеризация кредитов на основе знаний эксперта о прошлых кредитах на хорошие и плохие , т.е создание эталонных классов;
распознавания характеристик исследуемого кредита, на основе созданных эталонных классов;
формирование оценки риска кредитов.
Участниками являются кредитный специалист, принимающий решение и заемщик.
Заемщик заполняет анкету, составленную ?/p>