文件名称：商业银行企业客户信用风险评估软数据分析的模糊逻辑模型-研究论文
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更新时间：2024-06-29 21:18:40
fuzzy logic credit
本文涉及使用模糊逻辑作为评估商业银行环境中企业客户信用风险的支持工具。 它通过应用模糊逻辑建模定义了用于企业客户信用风险评估的软数据的可能性分布，主要目标是开发一种新的专家决策模糊模型来评估银行企业客户的信用风险。 目前，对企业信用风险的预测不准确、模糊不清，并且受到许多无法准确界定的内外部因素的影响。 与传统的信用风险评估方法不同，模糊逻辑可以轻松地结合语言术语和专家意见，使其更适合硬数据不足和不精确的情况，以及对未完全理解的风险建模。 本文提出的软数据模糊模型是根据波斯尼亚和黑塞哥维那一家商业银行的企业贷款专家经验创建的。 这个市场非常小，它的行为不合理而且经常不稳定，因此使风险评估和管理决策过程非常复杂和不确定，这需要新的风险建模方法进行评估。 专家们接受了关于用于企业客户信用风险评估的软变量类型以及为生成这些软变量的隶属函数提供输入的问题。 所有已识别的软变量可分为以下几部分：稳定性、能力和客户偿还贷款的准备/意愿。 这项工作的结果代表了一种新的软数据使用/评估方法，旨在将其纳入新的、卓越的软硬数据融合模型，用于客户信用风险评估。