Sieci neuronowe a podejście oparte na ratingach wewnętrznych. Studium przypadku - Wójcicka-Wójtowicz, Aleksandra (Neural networks vs. internal- rating based approach. A case study, 2018)
Banki uważane są za instytucje zaufania publicznego. Zaufanie to zostało nadwyrężone przez ostatni kryzys finansowy w 2007 r. W związku ze wzrostem zanotowanych bankructw banki zaczęły przywiązywać większą wagę do oceny ryzyka kredytowego, które w skrajnych przypadkach może doprowadzić do bankructwa banku. Basel III skupia się na potrzebie uściślenia regulacji dotyczących zarządzania ryzykiem i modeli wywodzących się z ratingów wewnętrznych. Jednocześnie coraz większą popularność w klasyfikacji kredytobiorców zyskują sieci neuronowe. Celem artykułu jest przedstawienie zastosowania perceptronu wielowarstwowego ze wsteczną propagacją w klasyfikacji kredytobiorców i porównanie jakości klasyfikacji z modelem ratingów wewnętrznych. Na podstawie przeprowadzonych badań można stwierdzić, że sieci neuronowe ze względu na łatwość adaptacji i możliwość dynamicznego kształtowania zbioru zmiennych wejściowych (input) osiągają lepsze wyniki klasyfikacji kredytobiorców niż mniej elastyczne metody, takie jak testowana metoda IRB.
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics; 2018; Nr 533; s. 250-258
Keywords: ryzyko kredytowe; sieci neuronowe; metoda wewnętrznych ratingów; klasyfikacja kredytobiorców; credit risk; neural networks; IRB method; classification of debtors