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Extração de regras de classificação a partir de redes neurais para auxílio à tomada de decisão na concessão de crédito bancário

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Author(s): Maria Teresinha Arns Steiner | Júlio Cesar Nievola | Nei Yoshihiro Soma | Tamio Shimizu | Pedro José Steiner Neto

Journal: Pesquisa Operacional
ISSN 0101-7438

Volume: 27;
Issue: 3;
Start page: 407;
Date: 2007;
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Keywords: redes neurais | técnica de extração NeuroRule | risco de crédito | neural networks | NeuroRule extraction technique | credit-risk

ABSTRACT
A avaliação de risco de crédito é um importante problema administrativo da área de análise financeira. As Redes Neurais têm recebido muita atenção pela sua alta taxa de acurácia preditiva, no entanto não é fácil compreender como elas alcançam as suas decisões. Neste artigo um conjunto de dados de crédito é analisado usando a técnica de extração de regras NeuroRule e o software WEKA para a extração de regras a partir de uma Rede Neural treinada. Os resultados foram considerados bastante satisfatórios alcançando mais de 80% de acurácia quanto à concessão (ou não) de crédito bancário em todas as simulações.Credit-risk evaluation is a very important management science problem in the financial analysis area. Neural Networks have received a lot of attention because of their universal approximation property. They have a high predictive accuracy rate, but how they reach their decisions is not easy to understand. In this paper, we present a real-life credit-risk data set and analyzed it using the NeuroRule extraction technique and the software WEKA. The results were considered very satisfactory, reaching more than 80% of accuracy in granting or denying credit on every simulation.
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