Модель оценки кредитоспособности физического лица на основе нечётких множеств

Следует иметь ввиду, что временные рамки, на которые производится расчет необходимо уравнять со сроком окупаемости проекта.

Кроме этого при расчетах следует так же учитывать отраслевую рентабельность и дисконтирование денежных потоков.

В заключении следует отметить, что вопрос оценки эффективности налоговых преференций

не является однозначным, особенно с точки зрения государства. Налогоплательщик имеет налоговую выгоду в количественном выражении в части снижения налоговых обязательств. Двойственная позиция государства заключается, с одной стороны, в привлечении в регионы инвестиций, с другой стороны, в условиях финансового кризиса возможно снижение поступлений в доходную часть бюджета.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Налоговый словарь. М.: Налог-ИНФО, 2004.

2. Малько А.В. "Стимулы и ограничения в праве". М.: Юрист, 2003.

3. Портер Майкл "Конкурентная стратегия". М.: Альпина, 2006.

4. Шмакова Н.В. "К вопросу об оценке эффективности налоговых преференций". Журнал "Налоги и налогообложение" № 6, 2007.

5. Ильин А.В. Российское взаимосвязанное налогообложение: проблемы функционирования и перспективы развития / Екатеринбург "Налоги и финансовое право", 2004.

6. Гусева Т. А. "Зависимость налоговых преференций от наличия госрегистрации юридического лица". Журнал "Налоговые споры: теория и практика" № 7, 2006.

7. www.rosbaltvolga.ru/2007/07/26/325426.html.

Лукашевич Н.С.

модель оценки кредитоспособности физического лица на основе теории нечетких множеств

Статья является продолжением исследования [3], в котором обоснована необходимость применения в потребительском кредитовании инновационных моделей оценки кредитоспособности физических лиц, отмечена проблема отсутствия алгоритмов проектирования подобных моделей. Результатом исследования стал алгоритм проектирования и моделей оценки кредитоспособности физических лиц.

Целью настоящей статьи является разработка модели оценки кредитоспособности физического лица. Модель оценки кредитоспособности в общем виде можно представить следующим образом

< 10 I, Ф, А); К (I); Т >, где 1д - кредитный рейтинг, интегральный показатель кредитоспособности заемщика; О - набор факторов кредитоспособности заемщика; Ь - набор оценок каждого фактора из набора О; Ф - набор весов, задающих значимость каждого фактора из набора О; А - подход (метод), заложенный в основу расчета 1д; К - модель определения условий кредитования на базе 1д; Т- налагаемые модельные ограничения.

В качестве метода построению модели выбрана теория нечетких множеств. В исследова-

нии [3] рассмотрены четыре группы методов, которые могут стать основой моделей оценки кредитоспособности. Для разработки модели на базе статистических методов необходима историческая выборка данных, к которой предъявляется жесткие требования однородности, достаточного размера и неизменности силы влияния значимых факторов в выборке на некотором временном интервале. Нейронные сети, способные к адаптации, запоминанию и моделированию поведения сложных, многосвязных и нелинейных систем, обладают недостатком, связанным с отсутствием строгих обоснований выбора структуры нейронной сети и алгоритма обучения и практической невозможностью извлечения приобретенных ею знаний [2]. Ограниченность методов на базе экспертных оценок в том, что в них присутствует субъективный элемент и возможность ошибочного суждения. У нечетко - множественных описаний есть главный недостаток, заключающийся в том, что параметры функций принадлежности и их вид, выбираются субъективно. В контексте решаемой задачи определяющими являются такие сильные стороны данного подхода как: возможность описания условий и решения задач на языке, близком

Второй уровень Первый уровень Нулевой уровень

Рис. 1. Взаимосвязь кредитного рейтинга и частных показателей

ределить метрику в пространстве ранжирования. В качестве метрики принимается расстояние Евклида [1].

Построение нечетко - множественного классификатора

Базовые формализмы теории нечетких множеств, необходимые для изложения результатов исследования, представлены в [4, 5]. Для произ-

вистическую переменную В = {"уровень фактора

V

X" на нижеследующем терм-множестве значений: В1 ^ - подмножество "низкий уровень фактора

X"; В2.. - подмножество "средний уровень фактора

и и

X.В3.. - подмножество "высокий уровень фактора X". Далее необходимо каждому значению лингвистической переменной, которое, по своему построению, является нечетким подмножеством значений интервала [а.., Ъ ] - области значений

вольного фактора второго уровня X задаем линг- фактораX., сопоставить функцию принадлежнос-

^Научно-технические ведомости СПбГПУ 6' 2008. Экономические науки

Рис. 2. Последовательность определения кредитного рейтинга заемщика

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Ахрамейко А. А., Железко Б. А., Ксеневич Д.В.

Построение рейтинга банков с использованием методики расчета многоуровнего агрегированного показателя банка. www.sedok.narod.ru/sc_group.html.

2. Дуболазов В. А., Павлов Н. В. Принятие управленческих решений в маркетинге с помощью компьютерных средств. СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2005. 210 с.

3. Лукашевич Н. С. Разработка моделей оценки кредитоспособности заемщиков - физических лиц / Н. С. Лукашевич // Научно-технические ведомости СПбГТУ СПб., 2006. № 5, Т. 2: Экономические и гу-

манитарные науки. С. 269-273.

4. Heдoсeкин А. О., Фpoлoв С.Н. Лингвистический анализ гистограмм экономических факторов. www. sedok.narod.ru/s_files/2003/Art_040703.doc.

5. Heдoсeкин А.О. Комплексная оценка риска банкротства корпорации на основе нечетких описаний. www.sedok.narod.ru/sc_group.html.

6. Cole R.H. Consumer and Commercial Credit Management, Boston: Irwin, 1988. 468 p.

7. Yager R. Families of OWA Operators // Fuzzy Sets and Systems, 59, 1993.