Наряду с высокой конкуренцией на современном рынке кредитования наблюдаемая тенденция активного развития потребительского, образовательного, ипотечного и прочего кредитования заставляет обратить еще большее внимание на математическое моделирование оценки текущей и перспективной платежеспособности (ПС) физических лиц (ФЛ), а значит, и процесс управления кредитным риском коммерческого банка, направленные на снижение потерь, связанных со значительным ростом просроченной задолженности по ссудам. Приведены подходы к оценке кредитоспособности (КС) ФЛ, базирующиеся на анализе факторов, связанных с отношениями кредиторов и заемщиков по параметрам их ПС и надежности на основе многофакторного экспертного, нейросетевого и нечеткого видов моделирования. Разработанный инструментарий может служить базисом системы поддержки принятия управленческих решений в финансовых учреждениях, отличается возможностью достоверно выделить характеристики потенциального клиента, относящиеся к зоне повышенного риска. В рамках данного инструментария предлагается методика сбалансированной многокритериальной оценки КС ФЛ, предусматривающая компиляцию экспертных оценок относительно приоритетности показателей КС вообще и текущих показателей ПС ФЛ в частности. Компиляция приобретенных экспертных знаний осуществляется с помощью нейросетевого моделирования и нечеткого метода максиминной свертки качественных критериев оценки ПС ФЛ. Выбранные критерии оценки ПС ФЛ дифференцируются по степеням приоритетности, которые на начальном этапе экспертизы идентифицируются на основе согласованного мнения специально привлекаемых для этого экспертов в виде обобщенных весов их относительного влияния на уровень КС ФЛ.

 Наукова періодика України 

---

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"