Abstract:
در سالهای اخیر، اعتبارسنجی یکی از روشهای اصلی مؤسسههای مالی برای ارزیابی ریسک اعتباری بوده است. در میان روشهای اعتبارسنجی، مشکل اصلی توزیع نامتوازن دادههاست که کارایی روشهای اعتبارسنجی را محدود میکند. دلیل ایجاد مشکل یادشده این است که در مجموعه داده مشتریان، موارد بدحساب (نکول) موجود برای آموزش مدل ارزیابی، کمتر از موارد خوشحساب (عدم نکول) است و عملکرد رویکردهای اعمالشده در اعتبارسنجی را مختل میکند. پژوهش حاضر با استفاده از الگوریتم مبتنی بر آنتروپی و با هدف غلبه بر مشکل نامتوازن بودن دادهها، به اعتبارسنجی مشتریان فعال در صنعت گردشگری پرداخته است. در این پژوهش دادهها بر حسب آنتروپی شاخصهای اعتبارسنجی مشتریان ارزیابی شده و معیاری تعریف خواهد شد که میتواند خوشحسابی یا بدحسابی مشتریان را تنها با در نظر گرفتن موارد خوشحساب مجموعه داده و نمونه متقاضی تسهیلات، اندازهگیری کند. در این پژوهش، 204 مشتری فعال صنعت گردشگری بانک ملی ایران، بهعنوان مجموعه داده انتخاب شده است. بر اساس نتایج پژوهش، مدل آنتروپی با قدرت پیشبینی خوب خود، برای اعتبارسنجی مشتریان کارایی مناسبی دارد.
In recent years, credit scoring has been one of the main methods of financial institutions to assess credit risk. The main problem that limits the effectiveness of credit scoring methods is the unbalanced distribution of data, which means that in the data set, the number of samples of good customers is far more than the number of samples of bad customers. This study deals with the credit scoring of customers active in the tourism industry using an entropy-based algorithm with the aim of overcoming the problem of data imbalance, which evaluates the data in terms of the entropy of customer validation indicators and defines a criterion that can measure how good or bad a customer is by considering only the good cases of the data set and the sample of the applicants for facilities. In this research study, 204 active customers of the tourism industry of Bank Melli Iran were selected as the data set. The results showed that the entropy model has a good prediction power and is an effective model for validating customers.