Статья опубликована в журнале "Научно-технический вестник" МГТУ им. Баумана - 2015 - №77 - С. 16-25
Основываясь на комплексном анализе используемых методов оценки кредитоспособности, в статье приводится альтернативное применение искусственной нейронной сети в качестве статистической модели для общей котировки платёжеспособности. Любое кредитное учреждение, прежде чем выдать под процент свои финансовые ресурсы, проводит тщательную оценку вероятности того, что заёмщик окажется в состоянии своевременно вернуть полученную им ссуду. Для этого рассматриваются факторы, характеризующие финансовую деятельность заёмщика, как правило, в предшествующем периоде. Однако современный уровень развития технических средств позволяет осуществлять статистическое прогнозирование финансового положения заёмщика, основываясь при этом не только на данных бухгалтерской отчетности, но также учитывая побочные факторы кредитоспособности. Одним из самых перспективных инструментов прогностики являются искусственные нейронные сети. На примере расширенной сети Кохонена показано, как нейронная сеть, обучившись на статистических данных прежних кредитных сделок, решает задачу классификации заёмщиков по признаку платежеспособности.
