فاطمه گروسی

یکی از مهم ترین مسائلی که همواره بانک ها و موسسات مالی با آن مواجه هستند، مسئله ریسک اعتباری می باشد. رقم قابل توجه مطالبات معوق بانک ها در سراسر جهان نشان دهنده اهمیت این موضوع و لزوم توجه به آن می باشد. از این رو تاکنون تلاش های بسیاری به منظور ارائه مدلی کارا جهت ارزیابی و طبقه بندی هر چه دقیق تر متقاضیان تسهیلات اعتباری صورت گرفته است. در این راستا، پژوهش حاضر سعی در ارائه رویکردی نو برای ارزیابی ریسک اعتباری مشتریان بانکی دارد. روش ماشین بردار پشتیبان ( SVM ) به عنوان طبقه بندی کننده ی اصلی با یک روش انتخاب ویژگی به نام الگوریتم مورچگان باینری ( BACO-SVM ) ترکیب می گردد. به منظور نشان دادن اثر بخشی روش پیشنهادی از داده های مربوط به 85 شرکت از تسهیلات گیرندگان حقوقی یک بانک ایرانی در یک بازه ی 5 ساله (1389-1393) به همراه 16 ویژگی مربوط به هر یک از آن ها استفاده نموده ایم. نتایج روش BACO-SVM با روش PSO-SVM، GA-SVM و روش SVM به تنهایی مقایسه گردیده است. یافته های پژوهش دلالت بر آن داشته که در ارزیابی ریسک اعتباری، مدل BACO-SVM نسبت به روش های دیگر از عملکرد خوبی برخوردار است. در نتیجه با استفاده از روش BACO-SVM به طبقه بندی مشتریان به دو گروه مشتریان خوش حساب و بدحساب می پردازیم. و در نهایت جهت افزایش انعطاف پذیری در تصمیم گیری، مشتریان خوش حساب را با استفاده از روش VIKOR رتبه بندی می کنیم. این رتبه بندی منجر به آن می شود که قضاوت دقیق تری درباره ی وضعیت ریسک اعتباری متقاضیان خوش حساب صورت گیرد.