Разработка системы поддержки принятия решения по активным операциям финансово-инвестиционных институтов

• Автор: Фролов, Юрий Игоревич
• Шифр специальности: 08.00.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1997
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 127 с.

Оглавление
Введение

1. Применение экспертных систем в экономике

1.1. Этапы анализа финансового состояния хозяйствующего субъекта

1.1.1. Зарубежные методы оценки кредитоспособности

1.1.2. Отечественные методы оценки кредитоспособности

1.2. Экспертные системы в финансовоэкономической деятельности

1.3. Диагностические системы и индуктивное приобретение знаний

2. Математическая модель процесса классификации хозяйствующих субъектов

2.1. Математическая постановка задачи

2.2. Использование методов дискриминантного анализа для интерпретации и классификации данных
2.3. Эвристические методы классификации
2.4. Экспертиза как способ устранения неполноты исходных данных. Шкалирование и методы обработки экспертных оценок
3. Программноинструментальный комплекс поддержки принятия решений АРМ Консалт
3.1. Архитектура и функциональные возможности экспертной системы АРМ Консалт
3.2. Использование данных статистической отчетности для оценки работоспособности системы
3.3. Устранение неполноты и использование избыточности информации ПО
Заключение
Приложения
Список литературы


Предоставление банком различных видов денежных ссуд является краеугольным камнем банковского бизнеса. В кредитных операциях банк оперирует в основном заемным капиталом, значительная часть которого может быть востребована вкладчиками в краткие сроки и без предварительного уведомления. Кредитоспособность клиента в мировой банковской практике являлась и является одним из основных объектов оценки при определении целесообразности и форм кредитных отношений. В нашей стране в условиях централизованного планового управления экономикой, банк при оценке финансовой устойчивости клиента, при разделении на хорошо и плохо работающих, т. Критерий финансовой устойчивости клиента не редко уступал место критерию народнохозяйственной необходимости поддержания данного вида производственной деятельности, когда решался вопрос о возмож ности и режиме кредитования. В условиях рыночной экономики на первое место выдвигается необходимость разработки объективного, научного подхода к определению кредитоспособности заемщика банка с учетом сложившейся отечественной и зарубежной практики. Объективная оценка финансового состояния заемщика и учет возможных рисков по кредитным операциям позволят банку эффективно управлять кредитными ресурсами. В условиях стабильной рыночной экономики оценка кредитоспособности представляет собой частично формализуемую проблему с наработанным математическим аппаратом. В этой связи наиболее актуальным представляется использование методов искусственного интеллекта методов автоматического обучения на примерах. Основная особенность этих методов состоит в возможности полной автоматизации построения модели знаний, которая производится на основе обработки фактического материала с минимальным субъективным влиянием на этот процесс специалистов и экспертов. Применяемые и рекомендуемые в настоящее время способы оценки кредитоспособности опираются главным образом на анализ данных о деятельности заемщика в предшествующем периоде. Такая оценка не может характеризовать поведение клиента в будущем, ее можно принимать во внимание только как предварительную. Провести качественную оценку может только специалист высокого класса, причем ему ирийдется выполнять очень трудоемкую работу, анализируя данные балансов предприятия и другую финансовую отчетность. При разработке подходов оценки кредитоспособности заемщика специалисты сталкиваются с подзадачами, которые не поддаются полной формализации. Анализируя перечисленные особенности, можно сделать вывод, что для решения такого рода задач следует использовать возможности интеллектуальных систем и эвристические методы классификации. Такие системы явились результатом возникновения и развития нового направления в исследованиях по искусственному интеллекту, получившего название экспертные системы или системы поддержки принятия решений. Данные системы способны эффективно и быстро решать задачи принятия решений в условиях нечеткого определения свойств объекта и внешних воздействий, при неполноте и недостаточности информации о состоянии объекта. Исходя из всего вышесказанного, можно сформулировать основную цель исследования создание системы поддержки принятия решения для оценки кредитоспособности клиентов банка. АРМ Консалт на базе разработанных алгоритмов и созданной базы знаний кредитного отдела банка, позволяющий проводить комплексный анализ экономических показателей его клиентов. В соответствии с поставленной целью предметом исследования является процесс принятия решения о выдаче кредита в банковской практике, а целыо исследования совершенствование теоретических, методологических и практических аспектов этого процесса. Методологической основой исследования явились научные труды в области финансового и банковского менеджмента, моделирования экономических процессов, компьютерной обработки экономической информации. Научная новизна работы заключается в совершенствовании методов управления кредитными ресурсами банка за счет создания и использования системы поддержки принятия решений для оценки кредитоспособности заемщиков.