ارایه مدل بهینه ریسک اعتباری فرایند تامین مالی جمعی با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)

هدف مطالعه حاضر، پیش بینی و ارایه مدل ریسک اعتباری جهت سرمایه پذیران تامین مالی جمعی مبتنی بر بدهی است. با توجه به پیچیدگی ارزیابی ریسک، بهترین معماری شبکه عصبی الگوریتم پرسپترون چند لایه برای شبیه سازی انتخاب شد. جامعه آماری این پژوهش، اطلاعات مالی پرونده اعتباری/تسهیلاتی کلیه مشتریان (506 مورد) یکی از بانک های کشور مربوط به سال 98-97 است. به منظور معناداری رابطه شاخص های استخراج شده از نمونه با متغیر خروجی مدل (نکول و عدم نکول) اعضای نمونه توسط آزمون رگرسیون سنجیده شد. بدین ترتیب تعداد13شاخص به عنوان بردار ورودی شبکه عصبی با سه لایه پنهان در دو گروه نکول و عدم نکول وارد مدل گردید. بر اساس نتایج شبیه سازی، مدل پیشنهادی توانست با خطای کمتر و دقت پیش بینی بالاتر (94.1) وزن هریک از شاخص های ورودی به شبکه را محاسبه کند. همچنین ضریب تعیین برای داده های آموزشی برابر (0.88)، آزمایش برابر (0.94) و ارزیابی برابر (0.84) بدست آمد که نشان دهنده توانایی برازش بالای مدل شبکه عصبی پیشنهادی است. یافته های پژوهش نشان داد، از میان شاخص های ورودی، درآمدخالص، با وزنی معادل 0.163، میانگین حساب جاری با وزنی معادل 0.123 به مراتب از اهمیت بیشتر و شاخص سابقه تحصیلات با وزنی معادل 0.053 از اهمیت کمتری در گروه عدم نکول شده برخوردار است.