Разработка моделей и инструментальных средств анализа кредитного риска на основе технологии нечётких нейронных сетей

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение
Глава 1. Теоретические аспекты оценки банковского кредитного риска. Анализ существующих методик .
1.1. Понятие риска.
1.2. Классификация рисков коммерческого банка. Понятие кредитного риска
1.3. Обзор методик оценки кредитного риска.
1.3.1. V методика .
1.3.2. Скоринг
1.3.2.1. Рейтинговая оценка
1.3.2.2. Линейная и логистическая регрессия
1.3.2.3. Метод деревьев решений .
1.3.2.4. Искусственные нейронные сети
Выводы по главе 1
Глава 2. Автоматизация кредитного процесса и методика оценки кредитного риска
2.1. Процесс кредитования в коммерческом банке.
2.1.1. Кредитный договор
2.1.2. Этапы кредитного процесса.
2.2. Применение нечткой нейронной сети для оценки банковского кредитного риска .
2.3. Использование генетического алгоритма для обучения нейронной сети
2.4. Оптимизация структуры нечткой нейронной сети.
2.5. Методика оптимизации генетического алгоритма
2.6. Описание параметров модели кредитного риска
2.6.1. Категории качества ссуд
2.6.2. Обеспечение.
2.6.3. Потребительское кредитование
2.6.4. Кредитование предприятий и организаций
2.6.5. Межбанковское кредитование.
Выводы по главе 2.
Глава 3. Описание автоматизированной системы оценки кредитного риска с приведением примеров е функционирования.
3.1. Автоматизированная система оценки кредитного риска
3.2. Пример использования автоматизированной системы оценки
риска.
Выводы по главе 3.
Заключение .
Список литературы