English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Аннотация. В статье рассматривается задача определения кредитоспособности заемщика по его известным характеристикам. Рассматривается подход для ее решения с использованием математического аппарата нечеткой логики, который позволяет формализовать как лингвистические параметры, так и данные, заданные приближенно. Для полноценной реализации предложенной модели оценки кредитоспособности потенциальных клиентов банка необходимо создать базу знаний, которая состоит из базы данных и базы правил. Наиболее важным этапом разработки базы знаний является создание базы правил. Для ее формирования, при использовании методики нечеткого моделирования для решения задачи оценки кредитоспособности заемщиков, уместно использовать дерево решений, позволяющее упорядочить список критериев, которые заемщик должен сообщить кредитодателю, чтобы тот оценил его кредитоспособность. В итоге предлагается модель оценки кредитоспособности заемщиков на основе нечеткой логики, реализованная с применением метода Сугено. В статье описана программная реализация предложенной модели, а также показана её работа на иллюстративном примере. Ключевые слова: оценка кредитоспособности, лингвистическая переменная, нечеткий логический вывод, дерево решений. Annotation. The paper describes the problem of determining the borrower’s creditworthiness according to its known characteristics. An approach for its solution is considered using the mathematical apparatus of fuzzy logic, which allows to formalize both linguistic parameters and the data given approximately. To fully implement the proposed model for assessing the creditworthiness of potential bank customers, it is necessary to create a knowledge base, which consists of a database and a rule base. The most important step in the development of a knowledge base is the creation of a rule base. For its formation, when using the fuzzy modeling methodology to solve the problem of assessing the creditworthiness of borrowers, it is appropriate to use a decision tree that allows you to streamline the list of criteria that the borrower must inform the lender to evaluate its creditworthiness. As a result, a model for assessing the creditworthiness of borrowers based on fuzzy logic, implemented using the Sugeno method, is proposed. The paper describes the software implementation of the proposed model, and also shows its work on an illustrative example.

Оценка кредитоспособности заемщиков на основе нечеткого логического вывода