بهروز مینایی بیدگلی؛ امیر افسر؛ رحمت هوشدارمحجوب
دوره 17، شماره 4 ، دی 1392، ، صفحه 1-24
چکیده
مؤسسات اعتباری برای در اختیار قرار دادن انواع تسهیلات اعطایی به مشتریان خود ، نیاز به انجام بررسی های کاملی به منظور شناخت متقاضیان از ابعاد کیفی و کمّی دارند، تا از این طریق، ارزیابی کاملی از سنجش توان بازپرداخت و محاسبه احتمال عدم بازپرداخت تسهیلات و خدمات تأمین مالی از سوی آنان، به عمل آید، این بررسی ها را به طور عام اعتبارسنجی ...
بیشتر
مؤسسات اعتباری برای در اختیار قرار دادن انواع تسهیلات اعطایی به مشتریان خود ، نیاز به انجام بررسی های کاملی به منظور شناخت متقاضیان از ابعاد کیفی و کمّی دارند، تا از این طریق، ارزیابی کاملی از سنجش توان بازپرداخت و محاسبه احتمال عدم بازپرداخت تسهیلات و خدمات تأمین مالی از سوی آنان، به عمل آید، این بررسی ها را به طور عام اعتبارسنجی گویند. هدف از انجام این تحقیق رتبه بندی گروه های مشتریان و تعیین بخش های برتر از آنها می باشد تا با استفاده از آن شرکت کارگزاری بتواند عملیات تخصیص اعتبار را به نحوی مکانیزه انجام دهد. در اینجا پس از پیش پردازش اولیه از داده ها ،آنها به شکل مدل RFM پردازش می شوند. سپس با استفاده از شبکه عصبی SOM به عنوان یکی از الگوریتم های خوشه بندی، مشتریان به 10 خوشه تبدیل خواهند شد. در ادامه با استفاده از مدل پیشنهادی، خوشه ها رتبه بندی می شوند. خوشه های برتر شناسایی و عملیات اعطای تسهیلات برای اعضای این خوشه ها انجام می شود. در نهایت سه خوشه 5، 1 و 7 به عنوان خوشه های برتر تعیین شدند که به عنوان مشتریان هدف می باشند. ضریب تسهیلات اعطایی به این سه خوشه برتر به ترتیب 0.271 ، 0.173 و 0.556 می باشد.
