2047
.pdfторов, влияющих на принятие решений, выбор цели и алгоритмизацию самого процесса выработки решения [26, 27, 99, 106].
Таким образом, метод построения модели знаний, отражающей оценку рисков на основе оценки субъективного кредитного поведения путем синтеза модифицированного метода многомерного шкалирования и адаптированного и модифицированного метода ЛВмоделирования, позволяет анализировать «значимость» того или иного СЗП в соответствии с типологией КЗ в условиях, когда разнородные дискретные данные имеют многомерное распределение. Сценарий риска является ассоциативным и рассматривается только как гипотеза, что является большим преимуществом при оценке психологических аспектов. Инициирующие события-признаки могут иметь больше двух состояний, что дает возможность увеличения динамически меняющегося многомерного множества разнородных признаков. Реализованы два метода принятия решения: на основе расчета рангового коэффициента корреляции Спирмена и на основе интервальной оценки, что позволяет, в первом случае, принимать решения в период накопления статистических данных на этапе тестирования и ввода в
эксплуатацию ИСППР, а также в периоды накопления данных по анкетам с новыми СЗП, во втором случае – варьировать уровни риска и использовать большое количество исследуемых признаков.
90
Глава 5. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ С СИТУАЦИОННЫМ УПРАВЛЕНИЕМ СИСТЕМОЙ ОЦЕНКИ РИСКОВ
Рассматриваемый алгоритм направлен на оценку риска соискателя кредита с учетом его возможных рисков, связанных с субъективным кредитным поведением в связи с риском, основанным на оценке платежеспособности.
Алгоритм реализации метода должен учитывать отличительные особенности риска на основании оценки кредитоспособности соискателя на базе данных, полученных в результате оценки соискателя методом многомерного шкалирования на сформированной анкете КЗ, и значения риска на основании оценки платежеспособности соискателя, которые берутся из системы оценки рисков банка. Из анализа актуальности проблемы оценки риска в розничном кредитовании (глава 1) следует наличие противоречий при принятии решений о выдаче кредита и кредитного риска при рассмотрении его с двух точек зрения.
В данном случае следует придерживаться принципа ситуационного управления [66], который позволяет анализировать возникшую ситуацию, связанную с внутренним состоянием самой системы и состоянием внешней среды, формировать такие управляющие воздействия на систему, реализация которых обеспечивает ее эффективное функционирование в данной ситуации. Имеем типовые, известные заранее ситуации, которым должны соответствовать типовые управленческие решения.
Рассмотрим реализованные в работе основные принципы организации выбора решений в соответствии с технологией организации задачи выбора решений, изложенной в работе [69].
Определим исходное множество элементов, при которых обеспечивается удовлетворение требований-ограничений, обусловленных заданными условиями:
Rf max – максимально допустимый риск невозврата кредитных
средств, рассчитанный согласно политике банка (отражает платежеспособность);
Rf min – минимально допустимый риск невозврата кредитных
средств, рассчитанный согласно политике банка (отражает платежеспособность);
91
RSf – риск невозврата кредитных средств соискателем, рассчитан-
ный согласно политике банка (отражает платежеспособность конкретного соискателя);
RPhS – риск невозврата заемных средств соискателем согласно оценке субъективного кредитного поведения (отражает кредитоспособность конкретного соискателя);
RPh – риск невозврата заемных средств согласно оценке субъективного кредитного поведения (отражает кредитоспособность);
RPh5 – риск невозврата заемных средств согласно оценке субъек-
тивного кредитного поведения, 5 %;
RPh10 – риск невозврата заемных средств согласно оценке субъ-
ективного кредитного поведения, 10 %;
RPhS 5– означает, что соискатель «хороший» и риск невозврата заемных средств, согласно оценке субъективного кредитного поведения
5 %;
RPhS 10 – означает, что соискатель «хороший» и риск невозврата заемных средств согласно оценке субъективного кредитного поведе-
ния 10 %;
RPhS 95 – соискатель «плохой» и риск невозврата заемных средств согласно оценке субъективного кредитного поведения 95 %;
RPhS 90 – соискатель «плохой» и риск невозврата заемных средств согласно оценке субъективного кредитного поведения 90 %.
Определим предпочтения или выбор наилучшего элемента, упорядочив элементы по предпочтительности.
Вслучае жесткого приоритета (выбор делает ЛПР) возможны варианты когда:
в ситуации наличия противоречия решение принимается при предпочтении XRf YRPh ;
в ситуации наличия противоречия решение принимается при предпочтении YRPh XRf .
Всоответствии с правилом простого большинства (в случае работы системы в режиме автоматического управления при накоплении статистики по количеству правильно/неправильно принятых решений) возможны ситуации:
92
если l XRf ,YRPh – количество правильно принятых решений
при предпочтении альтернативы |
XRf (количество ошибок в случае |
||
такого |
предпочтения |
меньше), |
то |
XRf YRPh l XRf ,YRPh l YRPh ,XRf ; |
|
||
если |
l YRPh ,XRf – количество правильно принятых решений |
||
при предпочтении альтернативы YRPh (количество ошибок в случае
такого |
предпочтения |
меньше), |
то |
YRPh XRf |
l YRPh ,XRf l XRf ,YRPh . |
|
|
Обозначим конечное множество исходов Di D, i 1, ,17 |
на |
||
конечном множестве прецедентов Aj |
A, j 1, ,88. Тогда, напри- |
||
мер, при задании ЛПР жесткого приоритета, при предпочтении
XRf |
|
YRPh , возможны ситуации: |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||
|
|
если XRf |
YRPh , то: |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||
|
|
|
A : |
если |
RS |
R |
|
|
|
, |
|
то перейти |
к |
|
R |
Ph5 |
, если |
|
RS |
|
R |
Ph5 |
, то |
||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|
f |
|
|
|
|
min f |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Ph |
|
|
|
||||||||
D :R |
s |
R |
(1 0,95); |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||
|
1 |
|
|
|
|
|
min f |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
A : если RS |
R |
min f |
, |
то перейти к R |
Ph5 |
, |
если RS |
|
R |
Ph |
5 |
, |
|
перейти к |
||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
f |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Ph |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
R |
Ph10 |
, если RS |
R |
Ph10 |
, |
тоD |
2 |
: |
R s |
R |
|
|
|
|
(1 0,9); |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
Ph |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
min f |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||
|
|
|
A : если RS |
R |
min f |
, |
то перейти к R |
Ph5 |
, |
если RS |
|
R |
Ph |
5 |
, |
|
перейти к |
||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
3 |
|
|
|
f |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Ph |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
RPh10, |
|
если RPhS |
RPh10 , |
|
то |
перейти |
|
к |
|
|
|
RPh90, если |
|
|
RPhS |
RPh90 , то |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||
D :R |
s |
R |
min f |
(1 0,9); |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
|
3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
A : если RS R |
min f |
, то перейти к R |
Ph5 |
|
, если RS |
|
R |
Ph5 |
, перейти к |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
4 |
|
|
f |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Ph |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||
R |
Ph |
|
, если RS |
R |
Ph10 |
, |
то перейти к R |
Ph |
|
|
, если RS |
R |
Ph90 |
, то перейти |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
Ph |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
90 |
|
|
|
|
|
|
|
|
Ph |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||
|
|
10 |
|
|
, если RPhS |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
к R |
Ph |
95 |
RPh95 , то D |
4 |
:R s |
R |
min f |
(1 0,95); |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||
|
|
|
A : если RS |
R |
min f |
, |
то перейти к R |
Ph5 |
, |
если RS |
|
R |
Ph |
5 |
, |
|
перейти к |
||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
5 |
|
|
|
f |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Ph |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
RPh10, если RPhS |
RPh10 , |
то перейти к RPh90 , если RPhS RPh90 , то перейти |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
к R |
Ph95 |
, если |
RS |
|
|
R |
Ph95 |
, |
|
то D :R |
|
s |
R |
min f |
(1 0,95), |
|
предупредить |
||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
Ph |
|
|
|
|
|
|
|
|
5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||
ЛПР; |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
A : если RS |
R |
min f |
, |
то перейти к R |
max f |
, |
|
если RS |
R |
|
|
|
|
, |
то D : |
|||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
6 |
|
|
|
f |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
f |
|
|
|
max f |
|
|
6 |
||||||||||||
отказать в выдаче кредита;
93
|
A : если RS |
R |
min f |
, |
то перейти к R |
max f |
, |
если RS R |
max f |
, |
то перей- |
||||||||||||||||||||
|
7 |
|
|
|
|
|
f |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
f |
|
|
||||||||||
ти к R |
Ph5 |
, если RS |
R |
Ph5 |
, то D |
7 |
:R s |
R |
max f |
(1 0,95); |
|
|
|
||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
Ph |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||
|
A : если RS |
R |
min f |
, |
то перейти к R |
max f |
, |
если RS R |
max f |
, |
то перей- |
||||||||||||||||||||
|
8 |
|
|
|
|
|
f |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
f |
|
|
||||||||||
ти к RPh5 , если |
RPhS |
RPh5, то перейти к |
RPh10, если |
RPhS |
RPh10 , то |
||||||||||||||||||||||||||
D :R s |
R |
|
(1 0,9); |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||
8 |
|
|
|
|
max f |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
A : если RS |
R |
min f |
, |
то перейти к R |
max f |
, |
если RS R |
max f |
, |
то перей- |
||||||||||||||||||||
|
9 |
|
|
|
|
|
f |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
f |
|
|
||||||||||
ти к RPh5 , если RPhS |
|
RPh5, то перейти к RPh10, |
если RPhS RPh10 , то перей- |
||||||||||||||||||||||||||||
ти к R |
Ph90 |
, если RS |
|
R |
Ph90 |
, то D :R |
s R |
|
|
|
(1 0,9); |
|
|
|
|||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
Ph |
|
|
|
|
|
|
|
9 |
|
|
max f |
|
|
|
|
|
|||||||||
|
A |
|
: если RS R |
min f |
, то перейти к R |
max f |
, если RS R |
max f |
, то перей- |
||||||||||||||||||||||
|
10 |
|
|
|
|
|
f |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
f |
|
|
|||||||
ти к RPh5 , если RPhS RPh5, то перейти к |
|
RPh10, если RPhS RPh10 , то пе- |
|||||||||||||||||||||||||||||
рейти к RPh90 , если RPhS |
RPh90 , |
то перейти к RPh95 , если RPhS |
RPh95 , то |
||||||||||||||||||||||||||||
D :R |
s |
R |
max f |
(1 0,95), предупредить ЛПР; |
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||
10 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
A : если RS |
R |
min f |
, то перейти к R |
max f |
, если RS R |
max f |
, то перей- |
|||||||||||||||||||||||
|
11 |
|
|
|
|
|
f |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
f |
|
|
||||||||
ти к RPh5 , если RPhS |
|
RPh5, то перейти к RPh10, |
если RPhS RPh10 , то перей- |
||||||||||||||||||||||||||||
ти к RPh90 , если |
RPhS RPh90 , то перейти к |
RPh95 , если |
RPhS |
RPh95 , то |
|||||||||||||||||||||||||||
D :R |
s |
R |
max f |
(1 0,95), предупредить ЛПР. |
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||
10 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
Далее, представим алгоритм, как алгоритм анализа данных на основе модели субъективного поведения КЗ с применением БП древовидной структуры. Оценка риска аналогично производится для всех возможных ситуаций в соответствии с обходом дерева принятия решений (рис. 5.1). Имеем следующий перечень возможных исходов:
D1:R s Rmin f (1 0,95);
D2 :R s Rmin f (1 0,9);
D3 :R s Rmin f (1 0,9) предупредить ЛПР;
D4 :R s Rmin f (1 0,95) предупредить ЛПР; D5:R s Rmin f (1 0,95), предупредить ЛПР; D6: отказать в выдаче кредита;
D7 :R s Rmax f (1 0,95);
D8 :R s Rmax f (1 0,9);
94
D9 :R s Rmax f (1 0,9), предупредить ЛПР;
D10 :R s Rmax f (1 0,95), предупредить ЛПР;
D11:R s Rmax f (1 0,95), предупредить ЛПР;
D12: R s Rmax f (1 0,95), предупредить ЛПР;
D13 : R s Rmax f (1 0,90), предупредить ЛПР;
D14: R s Rmin f ;
D15: R s Rmax f ;
D16: R s Rmin f , предупредить ЛПР – «изменить анкету»;
D17: R s Rmax f , предупредить ЛПР, – «изменить анкету». Применение древовидной иерархической структуры при реализа-
ции продукционной модели оценки рисков объясняется наличием противоречивых ситуаций при принятии решений, основанных на оценках платежеспособности и кредитоспособности. Древовидная иерархическая структура БП позволяет не только решить противоречия, но и избавиться от переборов. Алгоритм учитывает возможность решения проблем по умолчанию или действиями, согласно плану активного вмешательства ЛПР. БП выбора решений с учетом установления предпочтений при наличии противоречий и всеми возможными прецедентами представлена на рис. 5.1.
Рис. 5.1. Дерево поддержки принятия решения о выдаче кредита с набором управляющих воздействий на интеллектуальную подсистему формирования
СПП и подсистему предпочтений в зависимости от ситуаций (начало)
95
Рис. 5.1. Дерево поддержки принятия решения (продолжение)
96
Рис. 5.1. Дерево поддержки принятия решения (продолжение)
97
2
|
|
|
|
|
|
|
|
Наличие |
|
|
|
|
RS |
RS |
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
противоречий |
|
|
Ph |
|
f |
|
|
|
|
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
T |
|
|
|
|
F |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
X |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
XRf |
YRPh |
|
|
|
|
|
2.1 |
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
T |
|
F |
|
|
S |
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
X |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
Оценить wm, R Ph5 |
|
|
|
|
|
|
||||||||
|
|
|
RS |
|
R |
minf |
|
|
RS |
R |
Ph 5 |
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
f |
|
|
|
|
Ph |
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
|
|
|
T |
|
|
|
F |
|
|
T |
|
|
|
F |
|
|
|
|
|
|
|
|
Оценить |
S |
|
|
|
X |
|
X |
|
ОценитьS |
|
|
|
|
|
|
|
||||||
|
wm, R Ph5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
wm , R Ph 10 |
|
|
|
|
|
|||||||
S |
R Ph 5 |
|
|
RS |
R |
maxf |
|
|
S |
|
|
|
|
|
|
S |
RPh10 |
|
||||
R Ph |
|
|
|
f |
|
|
|
Rf Rminf |
|
|
|
RPh |
|
|||||||||
T |
F |
|
|
|
|
|
T |
|
F |
|
|
T |
|
|
F |
|
|
|
T |
F |
|
|
D1 |
Оценить |
|
Оценить |
D6 |
|
D1 |
|
|
X |
|
|
X |
Оценитьr |
|
||||||||
|
S |
|
|
|
|
S |
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||
|
wm , RPh10 |
wm, RPh5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
sm |
|
|||||||
|
RS |
R |
|
|
S |
|
|
|
|
RS |
R |
|
|
|
|
RS |
R |
|
|
r |
|
r |
|
RPh R Ph 5 |
max f |
|
|
minf |
|
||||||||||||||||
|
Ph |
|
Ph10 |
|
|
T |
|
|
F |
f |
|
|
|
f |
|
s m |
s |
|||||
T |
F |
|
|
|
|
|
|
T |
|
|
F |
|
T |
|
F |
|
T |
F |
||||
D2 |
Оценить r |
|
D7 |
|
Оценить |
|
D7 |
|
D12 |
D2 |
|
X |
D6 |
X |
||||||||
|
|
|
|
S |
|
|
|
|||||||||||||||
|
|
|
s m |
|
|
|
|
wm , R Ph10 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
rs m |
rs |
|
|
|
|
|
|
S |
RPh10 |
|
|
|
|
S |
Rmaxf |
S |
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
RPh |
|
|
|
Rf |
Rf |
Rminf |
|||||||||
|
T |
|
F |
|
|
|
|
|
T |
|
|
F |
|
|
rs m |
|
|
T |
F |
|
T |
F |
|
D3 |
|
D14 |
|
|
|
|
D8 |
Оценить |
|
|
D8 |
D13 |
D14 |
X |
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
r |
|
r |
|
|
|
|
|
|
S |
R maxf |
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Rf |
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
s m |
|
s |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
T |
|
F |
|
|
|
|
|
T |
F |
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
D9 |
D15 |
|
|
|
|
D15 |
D6 |
||||
Рис. 5.1. Дерево поддержки принятия решения (продолжение)
98
2.1
Оценить l
XRf ,YRPh
иl
YRPh , XRf
l
XRf ,YRPh 
l
YRPh , XRf 
T F
X
RSf 
Rminf
T F
D14 X
RSf 
Rmaxf
T F
D15 D6
|
|
|
|
|
S |
|
|
|
Оценить wm, RPh5 |
|
|||||||
|
R S |
R |
Ph5 |
|
|
|
|
|
|
|
Ph |
|
|
|
|
|
|
|
|
T |
|
F |
|
|
S |
|
|
|
X |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Оценить wm , RPh10 |
|||||
S |
|
|
|
S |
|
RPh10 |
||
Rf |
|
Rmin f RPh |
|
|||||
|
|
T |
F |
|
|
|
T |
F |
D1 |
|
X |
|
|
X |
D6 |
||
S |
|
Rmaxf |
S |
|
Rminf |
|||
Rf |
|
Rf |
|
|||||
|
|
T |
F |
T |
|
|
F |
|
D7 |
D12 |
D2 |
|
X |
||||
|
|
|
|
R S |
R |
max f |
||
|
|
|
|
f |
|
|||
T
F
D8 D13
Рис. 5.1. Дерево поддержки принятия решения (продолжение)
99