СКОРИНГОВЕ МОДЕЛЮВАННЯ НА ОСНОВІ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ДЛЯ ВИЗНАЧЕННЯ РЕЙТИНГУ ПОЗИЧАЛЬНИКА БАНКУ - ВАСИЛЬЄВ , Олексій (Економіка України, 2020)
Розглянуто проблему застосування нейронних мереж для розрахунку рейтингових оцінок, які використовуються в банківській діяльності у процесі прийняття рішень щодо надання чи ненадання кредитів позичальникам. Задача полягає у визначенні рейтингової функції позичальника на основі набору статистичних даних щодо ефективності наданих банком кредитів. За умови побудови регресійної моделі для розрахунку рейтингової функції необхідно знати її загальний вигляд. Якщо так, то задача зводиться до розрахунку параметрів, які входять у вираз для рейтингової функції. На противагу даному підходу, у випадку використання нейронних мереж немає необхідності конкретизувати загальний вигляд для рейтингової функції. Замість цього обирається певна архітектура нейронної мережі й на основі статистичних даних для неї розраховуються параметри. Важливою є та обставина, що одну й ту саму архітектуру нейронної мережі можна застосовувати для обробки різних наборів статистичних даних. До недоліків використання нейронних мереж можна віднести необхідність розраховувати велику кількість параметрів. Також не існує універсального алгоритму, який би дозволив визначити оптимальну архітектуру нейронної мережі. Як приклад застосування нейронних мереж для визначення рейтингу позичальника розглянуто модельну систему, в якій рейтинг позичальника визначається відомою неаналітичною рейтинговою функцією. Для моделювання використано нейронну мережу з двома внутрішніми прошарками, які містять, відповідно, три і два нейрони і мають сигмоїдну функцію активації. Показано, що використання нейронної мережі дозволяє відновити рейтингову функцію позичальника з цілком прийнятною точністю.