Оценка кредитоспособности заемщиков БИНБАНК методами нейросетевого моделирования
Дипломная работа - Компьютеры, программирование
Другие дипломы по предмету Компьютеры, программирование
с использованием нейропакета - нейросимулятора NSim3.
В качестве ключевых параметров в модель были включены как количественные, так и качественные переменные, отражающие финансовое состояние заемщика (объем годовой выручки, класс кредитоспособности), параметры кредитной сделки (год выдачи и погашения кредита, срок, сумма кредита, тип обеспечения). Базой данных для конструирования модели служила статистическая выборка заемщиков, кредитовавшихся в ОАО БИНБАНК Пермский филиал за период с 2010 - 2012 гг. Задача построения нейросетевой модели сводилась к необходимости определения кредитоспособности заемщика, т.е. классификации заемщиков (индивидуальных предпринимателей) на благонадежных и неблагонадежных.
В результате, была получена нейронная сеть, которая содержит 8 параметров на входе и 4 нейронов на скрытом слое и 1 нейрон на выходе. При этом персептрон показывал неплохие результаты прогнозирования наступления кредитного риска. Но также и был громоздким, и требовалось подiитывать большое количество коэффициентов. В связи с этим, была упрощена нейронная сеть, за iет удаления наименее значимых параметров. При этом своих свойств прогнозирования данная модель не потеряла. В итоге была получена нейронная сеть с 7 параметрами на входе, 4 нейронов на скрытом слое, и 1 нейрон на выходе.
Приложение 1
Приложение 2
Приложение 3
Приложение 4