Побудова скорингової моделі на основі нейронної мережі типу Персептрон

Abstract

У статті побудовано скорингову модель оцінювання надійності позичальників банку. Проведено аналіз та нормалізацію статистичних, анкетних даних позичальників. На основі цих даних побудовано нейронну мережу типу персептрон та досліджено ефективність та якість її прогнозних властивостей при зміні її конфігурації. Скорингові моделі, засновані на нейронних мережах, можуть бути застосовані для оцінювання надійності позичальників у банківський сфері, для визначення доцільності надання кредитів. The scoring model of evaluation of the reliability of bank borrowers has been constructed. The analysis and normalization of statistics personal data of borrowers has been conducted. On the basis of these data it has been constructed the neural network of perceptron type. The effectiveness and quality of its forecasting properties by changing its configuration have been investigated. Scoring models which are based on neural networks can be used to evaluate the reliability of borrowers in the banking sector and to determine the feasibility of granting loans.