Zastosowanie wnioskowania rozmytego do oceny ryzyka kredytowego przedsiębiorstw

• Autorzy: Paweł Konopka

Warianty tytułu

Application of Fuzzy Inference to Assess the Credit Risk of Enterprises

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W artykule przedstawiono teoretyczną koncepcję modelu oceny zdolności przedsiębiorstwa do terminowego wywiązywania się z zobowiązań kredytowych, opartą na koncepcji wnioskowania rozmytego. Do weryfikacji empirycznej zaproponowanego modelu wykorzystano dane o 37 kredytach inwestycyjnych zaciągniętych w jednym z największych banków spółdzielczych w województwie podlaskim.(fragment tekstu)

EN

The article presents the credit risk assessment models based businesses on fuzzy logic. The starting point for the construction of models was to obtain data on 37 loans taken out by businesses in one of the largest co-operative bank, in Podlaskie. Bank in question does not use any statistical model to make credit decisions. The results of the classification in both the first and second fuzzy model provide a basis to conclude that a systematic approach expertise in fuzzy model based on historical data gives satisfactory results of the classification of borrowers.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Wnioskowanie statystyczne; Ryzyko kredytowe; Kredytowanie działalności przedsiębiorstwa; Kredytowanie inwestycji

EN

Inferential statistics; Credit risk; Business activity lending; Investment crediting

• Czasopismo: Studia Ekonomiczne / Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
• Rocznik: 2013
• Numer: nr 163 Modelowanie preferencji a ryzyko '13
• Strony: 285--299

Twórcy

autor

Paweł Konopka

• Uniwersytet w Białymstoku

Bibliografia

• Altman E.I.: Financial Rations. Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy. "Journal of Finance" 1968.
• Driankov D., Hellendoorn H., Reinfrank M.: Wprowadzenie do sterowania rozmytego. WNT, Warszawa 1996.
• Gątarek D., Maksymiuk R., Krysiak M., Witkowski Ł.: Nowoczesne metody zarządzania ryzykiem finansowym. WIG-Press, Warszawa 2001.
• Janc A., Kraska M.: Credit-scoring. Nowoczesna metoda oceny zdolności kredytowej. Biblioteka Menedżera i Bankowca, Warszawa 2001.
• Jóźwiak J., Podgórski J.: Statystyka od podstaw. PWE, Warszawa 1997.
• Krysiak A., Staniszewska A., Wiatr M.S.: Zarządzanie portfelem kredytowym banku. SGH, Warszawa 2012.
• Lin Ch.-T., Lee C.S.G.: Neural Fuzzy Systems. A Neuro-fuzzy Synergism to Intelligent Systems. Prentice-Hall Inc., Upper Saddle River 1996.
• Łachwa A.: Rozmyty świat zbiorów, liczb, relacji, faktów, reguł i decyzji. Akademicka Oficyna Wydawnicza Exit, Warszawa 2001.
• Matuszyk A.: Credit Scoring. CeDeWu, Warszawa 2008.
• Nowak E.: Zarys metod ekonometrii. PWN, Warszawa 1997.
• Peters J.: A Cognititve Computational Model of Risk Hypothesis Generation. "Journal of Accounting Research" 1990, No. 28.
• Piegat A.: Modelowanie i sterowanie rozmyte. Akademicka Oficyna Wydawnicza Exit, Warszawa 1999.
• Paiva R.P., Douranto A.: Structure and Parametr Learning of Neuro-Fuzzy Systems: A Metohodology and Comparative Study. "Journal of Intelligent & Fuzzy Systems" 2001, No. 11.
• Rejer I.: Integracja wiedzy w modelach rozmytych zależności ekonomicznych. Rozprawy i Studia. Uniwersytet Szczeciński, Szczecin 2008.
• Turlej J.: Strategia i taktyka zarządzania ryzykiem kredytowym. "Bank i Kredyt" 1994, No. 1.
• Tanaka K.: An Introduction to Fuzzy Logic for Practical Applications. Springer, Berlin 1997.
• Yager R.R.: Filev D.P.: Podstawy modelowania i sterowania rozmytego. WNT, Warszawa 1995.
• Zadeh L.A.: Fuzzy Sets. "Information and Control" 1965, No. 8.
• Zadeh L.A.: The Concept of a Linguistic Variable and its Application to Approximate Reasoning-III. Information Sciences 9, American Elsevier Publishing Company, Inc. 1975.