В работе описана методика построения количественной оценки принятия решения о выдаче кредитующей организацией (банком) кредита предприятию-заемщику в условиях многокритериальной оптимизации. Математическая модель принятия такого решения представляет собой двухкритериальную задачу: первый критерий, который необходимо максимизировать, описывает средний доход кредитующей организации, второй критерий, который необходимо минимизировать – величина риска не получить желаемый доход. Данная двухкритериальная задача решается методом линейной свертки, в которой коэффициенты выбираются не экспертами, а с помощью специально разработанного алгоритма. Использование указанной методики на практике позволяет экспертам кредитующей организации (банку) ускорить принятие решения о возможности выдачи предприятию требуемого кредита, принимать более обоснованные и взвешенные решения о его выдаче.
In this paper, we describe a method to construct a quantitative assessment, the decision to grant credit to organizations (from banks), credit company – the borrower, in terms of multi-objective optimization. A mathematical model of such a decision represents two – criteria problems: the first criteria, which are necessary to maximize – the average income credit organizations, the second criteria, which must be minimized - the amount of risk does not get the desired income. The given two – criteria problem is solved by a linear convolution, in which the coefficients are chosen not by experts, but with the help of a specially developed algorithm. The use of this technique in practice allows experts creditor institutions (from banks) to expedite the decision about the possibility of issuing the credit, company required, make more informed and weighted solutions for his issuance.
1. Астахов В. П. Анализ финансовой устойчивости фирмы и процедуры, связанные с банкротством. – М.: Ось–89, 1995. – 80 с.
2. Бамадио Б. Оценка кредитоспособности предприятий – заемщиков России и Мали // Известия кубанского государственного университета. Естественные науки. – Вып. № 1 (2). –2013. – С. 57–61.
3. Бамадио Б. Основные аспекты оценки кредитоспособности предприятий – заемщиков России и Мали // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. –2013. – № 1. – С. 139–140.
4. Бамадио Б., Семенчин Е.А. Меры нечеткости множеств, порождаемых моделью Альтмана // Фундаментальные исследования. – 2013. – № 1. – С. 750–753.
5. Бамадио Б., Семенчин Е.А. Определение рисков в методике Бивера оценки финансового состояния предприятия / Б. Бамадио, Е.А. Семенчин // Тенденции и перспективы: Материалы международной научно-практической конференции. Сочи, 24/01 – 26/01. 2013 г. – С. 23–24.
6. Бамадио Б., Семенчин Е.А. Применение нейросетевых технологий для оценки кредитоспособности предприятий // Фундаментальные исследования. – 2013. – № 11 (часть 4). – С. 651–655.
7. Открытое Акционерное Общество «Ленмолоко»: [Электронный ресурс] // – Режим доступа: URL: http://www.len-moloko.spb.ru/documents/balance.html/. (Дата обращения: 01.10.2013).
8. Штойер Р. Многокритериальная оптимизация: теория, вычисления, приложения. – М.: Радио и связь, 1992. – 504 с.
9. Bamadio B., Semenchin E.A. Beaver’s technique of risk assessment in the estimation of the financial positions of companies // European journal of natural history. – 2013. – № 5. – P. 12–14.