Over the years, banks have faced many difficulties, related mainly to lax credit standards for borrowers and counterparties. The goal of credit risk management is to maintain the volume of credit risk at acceptable level as it is a vital feature in risk management. Credit analysts take into consideration factors of a wider spectrum, e.g., the prospects of the line of business, the experience of board members, credibility of suppliers, etc. Those factors are often considered on the linguistic scale, which includes such imprecise and inaccurate phrases, for instance, such as: more/less experienced, better/worse prospects, etc., which, for the experts and decision makers, are justified and result from their personal experience, preferences and human nature. The paper presents the approach of supporting methods in the credit risk decision-making process. It presents evaluation scales of imprecise phrases commonly used during the process of credit risk assessment based on experts’ preferences. Due to the imprecision, the oriented fuzzy numbers are a useful tool. For such described evaluation scales, we use a scoring function determined with the use of an adapted Simple Additive Weighting (SAW) method.
Streszczenie: Banki uważane są za instytucje zaufania publicznego. Zaufanie to zostało nadwyrężone przez ostatni kryzys finansowy w 2007 r. W związku ze wzrostem zanotowanych bankructw banki zaczęły przywiązywać większą wagę do oceny ryzyka kredytowego, które w skrajnych przypadkach może doprowadzić do bankructwa banku. Basel III skupia się na potrzebie uściślenia regulacji dotyczących zarządzania ryzykiem i modeli wywodzących się z ratingów wewnętrznych. Jednocześnie coraz większą popularność w klasyfikacji kredytobiorców zyskują sieci neuronowe. Celem artykułu jest przedstawienie zastosowania perceptronu wielowarstwowego ze wsteczną propagacją w klasyfikacji kredytobiorców i porównanie jakości klasyfikacji z modelem ratingów wewnętrznych. Na podstawie przeprowadzonych badań można stwierdzić, że sieci neuronowe ze względu na łatwość adaptacji i możliwość dynamicznego kształtowania zbioru zmiennych wejściowych (input) osiągają lepsze wyniki klasyfikacji kredytobiorców niż mniej elastyczne metody, takie jak testowana metoda IRB.
Identifying potential healthy and unsound customers is an important task. The reduction of loans granted to companies of questionable credibility can influence banks' performance. A prior identification of factors that affect the condition of companies is a vital element. Among the most commonly used methods we can enumerate discriminant analysis (DA), scoring methods, neural networks (NN), etc. This paper investigates the use of different structure NN and DA in the process of the classification of banks' potential clients. The results of those different methods are juxtaposed and their performance compared.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.