Publikace detail

Adaptive fuzzy rule-based systems for credit rating analysis

Autoři: Hájek Petr

Rok: 2010

Druh publikace: článek ve sborníku

Název zdroje: Proceedings of International Conference Mathematical Methods in Economics - Vol. I

Název nakladatele: Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích

Místo vydání: České Budějovice

Strana od-do: 177-182

Tituly:

Jazyk	Název	Abstrakt	Klíčová slova
cze	Adaptivní fuzzy systémy založené na pravidlech pro analýzu úvěrového ratingu	Příspěvek prezentuje analýzu procesu vydávání úvěrových ratingů za použití adaptivních fuzzy systémů založených na pravidlech. Za prvé, jsou shrnuty předchozí studie v oblasti analýzy úvěrového ratingu. Nevýhoda modelů používaných v těchto studiích spočívá v tom, že je obtížné z nich získat srozumitelné znalosti. Tento problém se zdá být zásadní také proto, že používání přirozeného jazyka pro zpracování ratingu je typické. To lze vyřešit pomocí fuzzy logiky, která umožňuje uživateli modelování významu slov přirozeného jazyka. Model obsahuje předzpracování dat, výběr vstupních proměnných a navrhování různých adaptivních fuzzy systémů založených na pravidlech pro klasifikaci. Proces výběru vstupních proměnných je realizován pomocí genetických algoritmů. Cílem tohoto procesu je vybrat pouze významné proměnné s cílem zlepšit výkon systémů. Vstupní proměnné jsou získávány z účetní závěrky a kapitálových trhů v souladu s předchozími studiemi.	úvěrový rating; adaptivní fuzzy systémy založené na pravidlech; fuzzy logika
eng	Adaptive fuzzy rule-based systems for credit rating analysis	The paper presents an analysis of credit rating process by using adaptive fuzzy rule-based systems. First, previous studies in credit rating analysis are reviewed. The disadvantage of the models used in these studies consists in the fact that it is difficult to extract understandable knowledge from them. This problem appears to be crucial also because the use of natural language is typical for the credit rating process. It can be solved by using fuzzy logic, enabling its user to model the meaning of natural language words. The model includes data pre-processing, the selection process of input variables, and the design of various adaptive fuzzy rule-based systems for classification. The selection of input variables is realized using genetic algorithms. The objective of this process is to select only significant variables in order to improve the performance of adaptive fuzzy rule-based systems. Input variables are extracted from financial statements and capital markets in line with previous studies.	credit rating; adaptive fuzzy rule-based system; fuzzy logic

Vyhledávání

Přihlášení pro studenty

Přihlášení pro zaměstnance

Publikace detail

Ústavy

Pracoviště

Jak nás najdete?

Služby

Často hledáte