Modeling the Credit Risk Assessment of the Clients of the Export Guarantee Fund of Iran (EGFI) Using Machine Learning Methods and Neural Network

Document Type : Research Paper

Authors

1 Economics department,Economy faculty,Tehran university,Tehran,Iran

2 Economics Department, Economy Faculty, Tehran University, Tehran, Iran

3 PhD candidate of Economics science, University of Tehran, Alborz Campus,Tehran,Iran

Abstract

One of the most important issues that credit & financial institutions are faced with, is the probability of non-fulfillment of obligations by the receivers of credit facilities on due dates. With an accurate forecast of risks, we will not only be able to do the relevant estimation of the premium and the percentage of required collaterals more precisely, we will also witness a meaningful decline in the volume of claims related to non-fulfillment of obligations covered under credit guarantees, a decrease in the debt recovery costs and increased efficiency, which all together, will pave the ground for more competitive operation of credit institutions. This research has been conducted with the aim of modeling the credit risk assessment of the clients of the Export Guarantee Fund of Iran (EGFI) using Kernel Support Vector Machines (KSVM- SVM) and Group Method Data Handling (GMDH) . The results of this research indicate that in credit risk assessment of the applicants of credit facilities, the KSVM based modeling is more reliable and accurate in comparison with other studied models. Also with regards to the model’s output ratios, 5 variables such as history of company (years in operation since foundation), credit tenor (term of the credit received), average of export operations (amount of exports made by the company since foundation), payment records and the company’s turnover and its balance of debt (financial stability of the client) have the highest impacts on the client’s credit assessment.

Keywords


احمدی‌زاده، کوروش(1385). "لزوم تاسیس مراکز اعتبارسنجی و رتبه بندی"، فصلنامه حسابرس ،شماره34
بابایی، محمدعلی و  حمیدرضا وزیرزنجانی(1385)،"رویکردی نوین برای ارتقای اثربخشی سازمان‌ها" مجله تدبیر،شماره 170
پویان‌فر احمد، سعید فلاح پور و محمدرضا عزیزی (1392)."رویکرد حداقل مربعات ماشین بردار پشتیبان مبتنی بر الگوریتم ژنتیک جهت تخمین رتبه اعتباری مشتریان بانک‌ها"، فصلنامه مهندسی مالی و مدیریت اوراق بهادار، دوره 5، شماره 17، صفحه 133-158
خانلری امیر ؛ مهدی احراری و سمیه میرپور (1395)."‌پیش‌بینی ارزش طول عمر مشتریان بانکی با استفاده از تکنیک دسته‎بندی گروهی داده‎ها (GMDH) در شبکه عصبی"، نشریه مدیریت بازرگانی، دوره 8، شماره 4، زمستان 1395، صفحه 833-860 
خداویردی، امید(1388)." امتیاز‌دهی ریسک اعتباری بیمه شدگان با استفاده از روش‌های هوشمند(مطالعه موردی در یک موسسه اعتبار‌صارداتی)" پایان‌نامه کارشناسی ارشد دانشگاه تهران
جلیلی محمد, محمد خدایی وله زاقرد و مهدیه کنشلو (1389)، اعتبارسنجی مشتریان حقیقی در سیستم بانکی کشور، فصلنامه مطالعات کمّی در مدیریت، دوره 1, شماره 3 ، صفحه 147 - 127
جعفری اسکندری و میلاد روحی(1396). در پژوهش تحت عنوان"مدیریت ریسک اعتباری مشتریان بانکی با استفاده از روش ماشین بردار تصمیم بهبودیافته با الگوریتم ژنتیک با رویکرد داده‌کاوی دوره 5، شماره 4 ‌شماره پیاپی 19، زمستان 1396، صفحه 17-32   
ستاره، سوگند، صفایی، علی‌اصغر و نجفی، فرید، (1393). استفاده از روش‌های یادگیری ماشین در افتراق بیماری‌های سندروم کرونری حاد، ماهنامه علمی پژوهشی دانشگاه علوم پزشکی کرمانشاه- سال هیجدهم، شماره یازدهم، بهمن 1393
طلوعی اشلقی عباس، هاشم نیکومرام و فرنازمقدوری شربیانی(1389)."طبقه‌بندی متقاضیان تسهیلات اعتباری بانک‌ها با استفاده از تکنیک ماشین بردار پشتیبان"،مجله پژوهش‌های مدیریت،شماره 84 صفحه 1-19
صمدزادگان فرهاد و حدیثه سادات حسنی(1391)." تعیین ماشین‌های بردار پشتیبان بهینه در طبقه‌بندی تصاویر فرا‌طیفی بر مبنای الگوریتم ژنتیک"،فصلنامه فناوری اطلاعات و ارتباطات، دوره 4, شماره 13-14  صفحه 9-23
عرب‌مازار عباس و پونه رویین‌تن (1385)."عوامل موثر بر ریسک اعتباری مشتریان بانکی، مطالعه موردی بانک کشاورزی"، جستارهای اقتصادی، دوره 3 ، شماره 6 ، صفحه 45-80
علیزاده (1395)."‌ ارائه چارچوب مبتنی بر روش‌های شبکه‌ عصبی ‌مصنوعی و ماشین بردار پشتیبان برای مدل‌سازی و پیش‌بینی ریسک‌اعتباری مشتریان بانک‌(بانک‌های‌خصوصی)، پایان‌نامه کارشناسی‌ارشد دانشگاه پیام‌نور
فتاحی، مزدک (2015). مروری بر ماشین‌های بردار پشتیبان، دانشگاه رازی
کیقبادی امیررضا و وحید خدامی(1392)."داده کاوی صورت‌های مالی جهت اعطای تسهیلات مالی"، پژوهش‌های حسابداری مالی و حسابرسی، دوره 5، شماره 17، صفحه 179-211
ماجد، وحید( 1385)."انتخاب نامساعد و امکان استقرار قراردادهای سازگار اطلاعاتی ، شواهدی از بازار بیمه تصادفات اتوموبیل، پایان نامه کارشناسی ارشد دانشکده اقتصاد دانشگاه تهران.
محمود زاده، محبوبه(1390)." ارائه مدلی برای شرکت‌ها و موسسات اعتبار سنجی جهت رتبه‌بندی مشتریان  بانکی با رویکرد شبکه عصبی و رگرسیون لجستیک"، پایان نامه کارشناسی ارشد دانشکده مدیریت دانشگاه تهران
مهرآرا محسن, میثم موسایی, مهسا تصوری و حسن زاده آیت(1388). "رتبه‌بندی اعتباری مشتریان حقوقی بانک پارسیان"، مدل‌سازی اقتصادی, دوره 3 , شماره 4 صفحه 121-150
معینی،علی،نفیسه بهرادمهر، مهدی احراری وسمیه خادم شریعت (1391)."استخراج شاخص‌های ارزش‌گذاری و امتیازدهی مشتریان در بازاریابی خدمات بانکی"، فصلنامه پژوهش‌های بازرگانی، شماره 64، صفحه 1-26
میرزائی حسین, رافیک نظریان و رعنا باقری (1390)."بررسی عوامل موثر بر ریسک اعتباری اشخاص حقوقی بانک‌ها (مطالعه موردی شعب بانک ملی ایران، شهر تهران)"، فصلنامه روند ، دوره 19 , شماره  58 ، صفحه 67-98
نقی‌زاده ثقفی، شهریار(1391). " بررسی تأثیر ضمانت‌نامه و بیمه نامه‌های صندوق ضمانت صادرات ایران در رشد صادرات غیر‌نفتی"، پایان‌نامه کارشناسی‌ارشد دانشگاه پیام‌نور
وکیل‌زاده، امید(1391). "بررسی و ارزیابی عملکرد صندوق ضمانت صادرات در حمایت از شرکت‌های کارآفرین بین‌المللی"، پایان نامه کارشناسی ارشد دانشگاه شهید بهشتی
Akerlof, G. A. (1978). The market for “lemons”: Quality uncertainty and the market mechanism. In Uncertainty in Economics, pp. 235-251.
.‏ Altman, E. I., Bharath, S. T., & Saunders, A. (2002). Credit ratings and the BIS capital adequacy reform agenda. Journal of Banking & Finance, 26(5), 909-921.‏
Chang, C. C., & Lin, C. J. (2011). LIBSVM: a library for support vector machines. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST), 2(3), 27
 Chang, C. C., & Lin, C. J. (2001). Training v-support vector classifiers: theory and algorithms. Neural Computation, 13(9), 2119-2147.‏
Smola, A. J., & Schölkopf, B. (2004). A tutorial on support vector regression. Statistics and Computing, 14(3), 199-222.‏
Hsu, C. W., & Lin, C. J. (2002). A simple decomposition method for support vector machines. Machine Learning, 46(1-3), 291-314.‏
Hsu, C. W., & Lin, C. J. (2002). A comparison of methods for multiclass support vector machines. IEEE Transactions on Neural Networks, 13(2), 415-425.‏
Haltuf, M. (2014).Support Vector Machines. University of Economics in Prague Faculty of  Finance.
Harris, T. (2015). Credit scoring using the clustered support vector machine. Expert Systems with Applications, 42(2), 741-750.‏
Huang, S. C., & Day, M. Y. (2013, August). A comparative study of data mining techniques for credit scoring in banking. In Information Reuse and Integration (IRI), 2013 IEEE 14th International Conference on (pp. 684-691). IEEE.‏
Huang, C. L., Chen, M. C., & Wang, C. J. (2007). Credit scoring with a data mining approach based on support vector machines. Expert Systems with Applications, 33(4), 847-856.‏
Kim, K. J., & Ahn, H. (2012). A corporate credit rating model using multi-class support vector machines with an ordinal pairwise partitioning approach. Computers & Operations Research, 39(8), 1800-1811.‏
Knerr, S., Personnaz, L., & Dreyfus, G. (1990). Single-layer learning revisited: a stepwise procedure for building and training a neural network. In Neurocomputing (pp. 41-50). Springer, Berlin, Heidelberg.‏
Krebel, U. G. (1999). Pairwise classification and support vector machines. Advances in Kernel Methods: Support Vector Learning, 255-268.
Learning, 46, 291{314. URL http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/decomp.ps.gz.
Lorena, A. C., & De Carvalho, A. C. (2008). Evolutionary tuning of SVM parameter values in multiclass problems. Neurocomputing, 71(16-18), 3326-3334.‏
Muniz, A. M. S., et al., “Comparison among probabilistic neural network, support vector machine and logistic regression for evaluating the effect of subthalamic stimulation in Parkinson disease on ground reaction force during gait,” Journal of Biomechanics, Vol. 43, No. 4, 720-726, 2010
Rose, Peter S, (1999) Commercial Bank Management, 4th Edition: McGraw- Hill.
Sinkey, J. F., & Sinkey Jr, J. F. (1992). Commercial bank financial management: in the financial-services industry.‏
Saniee Abadeh M, Mahmoudi S, Taherparvar M. Data mining application. Tehran: Niaz Danesh. ..... 2012; 60(1):1-4.
Vapnic, V. N. (1998). Statistical Learning Theory. A Wiley-Interscience Publication.‏
 Zhong, H., Miao, C., Shen, Z., & Feng, Y. (2014). Comparing the learning effectiveness of BP, ELM, I-ELM, and SVM for corporate credit ratings. Neurocomputing, 128, 285-295.‏
Zhou, L., Lai, K. K., & Yu, L. (2010). Least squares support vector machines ensemble models for credit scoring. Expert Systems with Applications, 37(1), 127-133.‏