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Universitas Padjadjaran:因子分析与Tsukamoto模糊逻辑方法相结合的农村银行信贷投放质量控制

论论资讯 | 2023-01-01 3热度

Decision Science Letters

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Integration of factor analysis and Tsukamoto’s fuzzy logic method for quality control of credit provisions in rural banks

Hidayat Y.; Sukono; Hartanto P.; Purwandari T.; Ibrahim R.A.; Saputra M.P.A.; Saputra J.

Published:2023-01-01
DOI:10.5267/j.dsl.2023.1.008

研究背景

信贷是一个社会性话题,它涉及到许多人的生计和经济发展。然而,信贷给债务人带来的违约风险可能会给银行带来不良影响。因此,如何降低信贷违约风险一直是金融领域的研究热点。

研究内容

一篇发表在《Decision Science Letters》期刊上的论文提出了一种新的方法来分析债务人的信贷风险率,从而降低信贷违约风险。该方法结合了因子分析和Tsukamoto模糊逻辑方法,将许多信贷评估变量分组为几个决定性因素,并根据每个基本规则的α谓词牢固地估计信贷风险率。该分析框架在印度尼西亚的一家农村银行的信贷申请数据上进行了模拟。模拟结果表明,有三个因素和一个变量来衡量信贷风险率,分别是:因素1代表偿还能力、经营年限、营运资本和流动性价值;因素2代表年龄和授予与建议贷款金额之间的差异;因素3代表居住年限、品格和信用历史;一个变量代表一个依赖数。

研究意义

该研究的创新点在于将因子分析和模糊逻辑方法相结合,提出了一种新的信贷评估框架,可以帮助信贷机构在为潜在债务人做出信贷决策时减少信贷违约风险。这个方法可以帮助银行更好地了解债务人的信贷风险,从而更好地管理风险,保护银行和债务人的利益。

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