[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی
فرم ثبت‌ نام
فرم ارسال مقاله
اطلاعیه‌ها
برای نویسندگان و داوران
موضوع مقالات قابل چاپ
انواع مقالات قابل چاپ
ویژگی‌های فایل مقاله
ویژگی‌های باطن مقالات
ویژگی‌های ظاهر مقالات
صفحه‌کلید استاندارد فارسی
فرایند داوری و چاپ مقالات
فرم تعارض منافع
راهنما
راهنمای ثبت نام
راهنمای ارسال مقاله
راهنمای داوری مقالات
آرشیو مجله و مقالات
کلیه شماره‌های مجله
آخرین شماره
مقالات آماده انتشار
نمایه نویسندگان
نمایه واژه های کلیدی
اطلاعات نشریه
اهداف و زمینه‌ها
هیات تحریریه
اطلاعات نشریه
پیشینه نشریه
اصول اخلاقی نشریه
اسامی داوران
تماس با ما
اطلاعات تماس
فرم برقراری ارتباط
::
شبکه‌های اجتماعی


..
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات از پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
آمار نشریه
تعداد دوره های نشریه: 18
تعداد شماره ها: 65
تعداد مشاهده ی مقالات: 1314566

مقالات دریافت شده: 2164
مقالات پذیرفته شده: 412
مقالات رد شده: 1637
مقالات منتشر شده: 396

نرخ پذیرش: 19.04
نرخ رد: 75.65

میانگین دریافت تا پذیرش: 243 روز
میانگین پذیرش تا انتشار: 71 روز
____
..
نشریات مرتبط

پژوهش‌های مالیه اسلامی

AWT IMAGE

(دوفصلنامه)

..
:: سال 18، شماره 63 - ( 3-1404 ) ::
سال 18 شماره 63 صفحات 117-93 برگشت به فهرست نسخه ها
مدلسازی آستانه های اعطای اعتبار در بانک ها: رویکردی نوین مبتنی بر الگوریتم هوش مصنوعی BN
مهرداد جیحونی پور*1 ، سمیه اعظمی1 ، سهراب دل انگیزان1
1- دانشگاه رازی
چکیده:   (693 مشاهده)
در فضای نظارتی و رقابتی پیچیده صنعت بانکداری، بهبود مستمر مدل‌های رتبه‌بندی داخلی به یک ضرورت راهبردی برای مؤسسات مالی تبدیل شده است. علی‌رغم پیشرفت‌های قابل‌توجه در روش‌های آماری و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، تخصیص بهینه تسهیلات اعتباری و تعیین سقف اعتباری متقاضیان همچنان از چالش‌های اساسی مدیران ریسک و اعتباری محسوب می‌شود. این مقاله یک رویکرد آماری نوین مبتنی بر هوش مصنوعی ارائه می‌دهد که امکان تخمین حداکثر اعتبار مجاز و شناسایی عوامل مؤثر بر آن را فراهم می‌کند. هدف پژوهش، مشخص نمودن حدود آستانه‌ای برای اعطای اعتبار، بر اساس سیاست‌های اعتباری بانک از طریق تعیین دامنه قابل قبول احتمال نکول و میزان ریسکی است که در اعطای تسهیلات می‌پذیرد. در این مطالعه، دو سناریو با روابط علی متفاوت بین متغیرهای تأثیرگذار بر نکول بررسی شده است که به مدیران بانک در تصمیم‌گیری آگاهانه کمک می‌کند. مدل ارائه‌شده ابزاری برای محاسبه احتمال نکول و تعیین اعتبار قابل تخصیص است. خروجی این مدل به گونه‌ای طراحی شده که به راحتی در شعب بانک پیاده‌سازی شود و به مدیران در بهینه‌سازی تصمیمات اعتباری کمک کند.
 
شماره‌ی مقاله: 4
واژه‌های کلیدی: نکول پرداخت، رتبه‌بندی اعتباری، هوش مصنوعی، حد آستانه‌ای
متن کامل [PDF 2181 kb]   (163 دریافت)    
نوع مطالعه: مطالعه تجربی | موضوع مقاله: سیاست پولی، بانکداری مرکزی و عرضه پول و اعتبارات (E5)
دریافت: 1403/12/25 | پذیرش: 1404/3/4 | انتشار: 1404/3/15
فهرست منابع
1. Anastasiou, D., Louri, H., & Tsionas, M. (2016). Determinants of non-performing Loans: Evidence from Euro-area countries. International Journal of Finance and Economics, 18(C): 116-119. [DOI:10.1016/j.frl.2016.04.008]
2. Abid, L., Masmoudi, A., & Zouari-Ghorbel, S. (2016). The consumer loans payment default predictive model: An application of the logistic regression and the dis- criminant analysis in a tunisian commercial bank. Journal of the Knowledge Econ- omy, 1-15. [DOI:10.1007/s13132-016-0382-8]
3. Altman, E. I. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of cor- porate bankruptcy. The Journal of Finance, 23(4): 589-609. [DOI:10.1111/j.1540-6261.1968.tb00843.x]
4. Anginer, D., Demirguc-Kunt, A., & Zhu, M. (2014). How does competition Affect Bank Systemic Risk? Journal of Financial Intermediation, 23: 1-26. [DOI:10.1016/j.jfi.2013.11.001]
5. Hamerle, A., Liebig, T. & Rosch, D. (2003). Credit risk factor modeling and the Basel II IRB approach banking and financial supervision, 2(02/2003). [DOI:10.2139/ssrn.2793952]
6. Baesens, B., & Smedts, K. (2023). Boosting credit risk models. Journal of the British Accounting Review. Published by Elsevier Ltd.
7. Bakhtiar, M., Moayedfar, R., Vaez Barzani, M., & Mojab, R. (2022). Investigating the three dimensions of credit risk of banks in Iran with an emphasis on the geographical location of the enterprise. Quarterly Journal of The Economic Research (Sustainable Growth and Development), 23(1): 221-247 (in Persian).
8. Beck, R., Jakubik, P., & Piloiu, A. (2015). Key determinants of non-performing loans: New evidence from a global sample. Open Economies Review, 26(3): 525-550. [DOI:10.1007/s11079-015-9358-8]
9. Bijak, K., & Thomas, L. C. (2012). Does segmentation always improve model performance in credit scoring? Expert Systems with Applications, 39(3): 2433-2442. [DOI:10.1016/j.eswa.2011.08.093]
10. Cheng, J., R., Greiner, J., Kelly, D.A. Bell, & W. Liu. (2002). Learning Bayesian networks from data: An information theory based approach. Artificial Intelligence, 137: 43- 90. [DOI:10.1016/S0004-3702(02)00191-1]
11. Espinoza, R., & Prasad, A. (2010). Nonperforming loans in the GCC banking system and their macroeconomic effects. Working Paper 224: International Monetary Fund. [DOI:10.5089/9781455208890.001]
12. García, V., Marqués, A. I., & Sánchez, J. S. (2015). An insight into the experimental design for credit risk and corporate bankruptcy prediction systems. Journal of Intelligent Information Systems, 44(1): 159-189. [DOI:10.1007/s10844-014-0333-4]
13. Ghosh, A. (2015). Banking-industry specific and regional economic determinants of non-performing loans: Evidence from US states. Journal of Financial Stability, 20: 93-104. [DOI:10.1016/j.jfs.2015.08.004]
14. Heckerman, D, Geiger, D & Chickering, D. M. (1995). Learning BNs: The combination of knowledge and statistical data. Machine Learning, 20: 197-243. [DOI:10.1023/A:1022623210503]
15. Hand, D. J., & Henley, W. E. (1997). Statistical classification methods in consumer credit scoring: A review. Journal of the Royal Statistical Society: Series A, 160(3): 523-541. [DOI:10.1111/j.1467-985X.1997.00078.x]
16. Harris, T. (2015). Credit scoring using the clustered support vector machine. Expert Systems with Applications, 42(2): 741-750. [DOI:10.1016/j.eswa.2014.08.029]
17. Jeyhoonipour, M., Azami, S., & Delangizan, S., (2025). Modeling and identification of causal relationships between the main factors of credit risk in the banking system using the Dematel decision making technique, The Journal of Economic Policy, 17(33): 180-211(in Persian).
18. Jimenez, G., & Saurina, J. (2006). Credit cycles, credit risk, and prudential regulation. International Journal of Central Banking, 2(2): 65-98.
19. Karadima, M., & Louri, H. (2021). Determinants of non-performing loans in Greece: The intricate role of fiscal expansion. Hellenic Observatory Papers on Greece and Southeast Europe. Greese Paper, No. 160.
20. Kauko, K. (2012). External deficits and non-performing loans in the recent financial crisis. Economics Letters, 115: 196-199. [DOI:10.1016/j.econlet.2011.12.018]
21. Keshavarz hadad, GH., & Ayati Gazar, H. (2007). Comparison between regression and classification trees logit model and in the process of credit scoring for individual customers of a bank. Quarterly Journal of The Economic Research (Sustainable Growth and Development), 7(4): 71-97. (in Persian).
22. Kick, T., & Prieto, E. (2015). Bank risk taking and competition: Evidence from regional banking markets. Review of Finance, 19(3): 1185-1222. [DOI:10.1093/rof/rfu019]
23. Klein, N. (2013). Non-performing Loans in CESEE: Determinants and Impact on Macroeconomic Performance. IMF Working Paper, 01, 27. [DOI:10.5089/9781484318522.001]
24. Koju, L., Koju, R., & Wang, S. (2018). Macroeconomic and bank-specific determinants of non-performing loans: Evidence from Nepalese banking system. Journal of Central Banking Theory and Practice, 3: 111-138. [DOI:10.2478/jcbtp-2018-0026]
25. Koller, D. & N. Friedman. (2010). Probabilistic graphical models: Principles and techniques. Cambridge, MA/London, England, The MIT Press.
26. Leong, C. K. (2016). Credit risk scoring with Bayesian network models. Computational Economics, 47(3): 423-446. [DOI:10.1007/s10614-015-9505-8]
27. Lessmann, S., Baesens, B., Seow, H.-V., & Thomas, L. C. (2015). Benchmarking state-of-the-art classification algorithms for credit scoring: An update of re- search. European Journal of Operational Research, 247(1): 124-136. [DOI:10.1016/j.ejor.2015.05.030]
28. Louzada, F., Ara, A., & Fernandes, G. B. (2016). Classification methods applied to credit scoring: systematic review and overall comparison. Surveys in Operations Research and Management Science. [DOI:10.1016/j.sorms.2016.10.001]
29. Louzis, D., Vouldis., A., & Metaxas, V. (2012). Macroeconomic and bankspecific determinants of Npls in Greece: A Comparative study of mortgage, business and consumer loan portfolios. Journal of Banking and Finance, 36: 1012-1027. [DOI:10.1016/j.jbankfin.2011.10.012]
30. Makri, V., Tsagkanos, A., & Bellas, A. (2014). Determinants of non-performing loans: The case of Eurozone. Panoeconomicus, 61(2): 193-206. [DOI:10.2298/PAN1402193M]
31. Mancisidor, R, A., Kampffmeyer, M., Aas, K., & Jenssen, R. (2022). Generating customer's credit behavior with deep generative models. Journal of Knowledge-Based Systems, 245. [DOI:10.1016/j.knosys.2022.108568]
32. Margaritis, D. (2003). Learning bayesian network model structure from data (PhD Thesis of CMU-CS :03-153).
33. Masmoudi, Kh., Abid, L., & Masmoudi, A. (2019). Credit risk modeling using Bayesian network with a latent variable. Expert Systems with Applications, 127: 157-166. [DOI:10.1016/j.eswa.2019.03.014]
34. Mehrara, M., Mosaee, M., Tasavori, M., & Hasanzadeh, A. (2011). Credit ranking of parsian bank legal customers. Quarterly Journal of The Economic Modeling, 3(3): 121-150. (in Persian).
35. Mehrara, M., Mohamadi, F., & Jadidzadeh, A. (2024). Credit risk management for enhancing facilities allocation to bank customers. Quarterly Journal of monetary and banking research, 17(61): 477-497 (in Persian). [DOI:10.61186/jmbr.17.61.535]
36. Nkusu, M. M. (2011). Nonperforming loans and macrofinancial vulnerabilities in advanced economies. International Monetary Fund. [DOI:10.5089/9781455297740.001]
37. Ozturk, H., Namli, E., & Erdal, H.I. (2016). Modelling sovereign credit ratings: The accuracy of models in a heterogeneous sample. Economic Modelling, 54: 469-478. [DOI:10.1016/j.econmod.2016.01.012]
38. Pearl, J. (1988). Morgan Kaufmann series in representation and reasoning. proba-bilistic reasoning in intelligent systems: Networks of plausible inference.
39. Podpiera J., & Weill, L. (2008). Bad Luck or Bad Management? emerging banking market experience. Journal of Financial Stability, 4: 135-148. [DOI:10.1016/j.jfs.2008.01.005]
40. Rinaldi, L., & Sanchis-Arellano, A. (2006). Household debt sustainability: what explains household non-performing loans? An empirical analysis. Working Paper No. 570, European Central Bank. [DOI:10.2139/ssrn.872528]
41. Sucar, L.E. & Martinez-Arroyo, M. (1998). Interactive structural learning of bayesian networks. Expert Systems with Applications, 15(3-4): 325-332. [DOI:10.1016/S0957-4174(98)00050-5]
42. Tari, F., Ebrahimi, S, A., Mosavi, S, J., & Kalantari, M. (2017). Comparison of neural network, genetic algorithm and logit models in evaluating customers' credit risk. Quarterly Journal of monetary and banking research, 10(34): 657-680 (in Persian).
43. Tavana, M., Abtahi, A.-R., Di Caprio, D., & Poortarigh, M. (2018). An artificial neural network and Bayesian network model for liquidity risk assessment in banking. Neurocomputing, 275: 2525-2554. [DOI:10.1016/j.neucom.2017.11.034]
44. Thomas, L. C., Edelman, D., & Crook, J. (2002). Credit scoring and its applications: Siam monographs on mathematical modeling and computation. Philadelphia: Uni-versity City Science Center, SIAM. [DOI:10.1137/1.9780898718317]
45. Tomczak, J. M., & Zieba, M. (2015). Classification restricted Boltzmann machine for comprehensible credit scoring model. Expert Systems with Applications, 42(4): 1789-1796. [DOI:10.1016/j.eswa.2014.10.016]
46. Vithessonthi, C. (2016). Deflation, bank credit growth, and non-performing loans: Evidence from Japan. International Review of Financial Analysis, 45: 295-305. [DOI:10.1016/j.irfa.2016.04.003]
47. Wang, Y., Zhang, Y., Lu, Y & Yu, X. (2020). A comparative assessment of credit risk model based on machine learning: A case study of bank loan data. Procedia Computer Science, 174: 141-149. [DOI:10.1016/j.procs.2020.06.069]
48. Yurttadur, M, Celiktas, E & Celiktas, E. (2019). The place of non-performing loans in the Turkish banking sector. Procedia Computer Science, 158: 766-771. [DOI:10.1016/j.procs.2019.09.113]
49. Zhao, Z., Xu, S., Kang, B. H., Kabir, M. M. J., Liu, Y., & Wasinger, R. (2015). Investi- gation and improvement of multi-layer perceptron neural networks for credit scoring. Expert Systems with Applications, 42(7): 3508-3516. [DOI:10.1016/j.eswa.2014.12.006]
ارسال پیام به نویسنده مسئول



XML   English Abstract   Print



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
سال 18، شماره 63 - ( 3-1404 ) برگشت به فهرست نسخه ها
فصلنامه پژوهش‌های پولی-بانکی Journal of Monetary & Banking Research
Persian site map - English site map - Created in 0.13 seconds with 40 queries by YEKTAWEB 4725