TY - JOUR ID - 8523 TI - انتخاب ویژگی‌های بهینه به‌منظور تعیین ریسک اعتباری مشتریان بانکی JO - مطالعات مدیریت کسب و کار هوشمند JA - IMS LA - fa SN - 2821-0964 AU - صالحی, مجتبی AU - کرد کتولی, علیرضا AD - استادیار، گروه مهندسی صنایع، دانشکدۀ فنی و مهندسی، دانشگاه پیام نور (نویسنده مسئول)؛ AD - کارشناسی ارشد، مهندسی صنایع، دانشکدۀ فنی و مهندسی، دانشگاه پیام نور Y1 - 2018 PY - 2018 VL - 6 IS - 22 SP - 129 EP - 154 KW - ریسک اعتباری KW - انتخاب ویژگی KW - طبقه‌بندی KW - داده‌کاوی DO - 10.22054/ims.2018.8523 N2 -     ریسک اعتباری که به معنی احتمال عدم بازپرداخت تعهدات توسط مشتریان در سررسید تعبیر می‌شود به‌عنوان یکی از عوامل ورشکستگی مؤسسات مالی قلمداد می‌شود. بدین منظور از تکنیک‌های داده‌کاوی نظیر شبکه عصبی، درخت تصمیم، شبکه بیز، k نزدیک‌ترین همسایه و ماشین بردار پشتیبان برای دسته‌بندی مشتریان به مشتریان پر ریسک و کم ریسک استفاده شده است. در این مقاله یک روش ترکیبی از الگوریتم بهینه‌سازی رقابت استعماری و شبکه عصبی برای افزایش دقت دسته‌بندی در ارزیابی و سنجش ریسک اعتباری مشتریان بانکی ارائه می‌دهد. این روش با شناسایی زیر‌مجموعه‌ی ویژگی‌های بهینه و حذف ویژگی‌های غیرضروری از تمامی ویژگی‌های موجود در داده‌ها به کاهش ابعاد مسئله و افزایش دقت طبقه‌بندی می‌‌پردازد. رویکرد پیشنهادشده بر روی مجموعه داده‌های واقعی پایگاه داده UCI و همچنین داده‌های واقعی یک بانک خصوصی ایرانی به‌منظور اعتبارسنجی اعمال شد. نتایج تجربی به‌دست‌آمده نشان داد میزان خطای شبکه عصبی برای مجموعه آزمون با انتخاب ویژگی‌های مؤثر و حذف ویژگی‌های کم اثر توسط الگوریتم بهینه‌سازی صفر و یک رقابت استعماری کاهش می‌یابد. بعلاوه، برای سایر روش‌ها طبقه‌بندی استفاده شده، میزان خطای داده آزمون در حد قابل قبولی باقی می‌ماند. برای اولین بار در این مقاله از الگوریتم رقابت استعماری برای ارزیابی ریسک اعتباری مشتریان بانکی استفاده شده است.     UR - https://ims.atu.ac.ir/article_8523.html L1 - https://ims.atu.ac.ir/article_8523_cbd09276454e0eb1cfc636e83c1a967f.pdf ER -