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J-GLOBAL ID：201802287240514674   整理番号：18A0354609

銀行貸し出し意思決定を最適化するための遺伝的アルゴリズムに基づくモデル【Powered by NICT】

Genetic algorithm based model for optimizing bank lending decisions

著者 (3件)： Metawa Noura (College of Business Administration, University of New Orleans, New Orleans, USA) ,  Hassan M. Kabir (College of Business Administration, University of New Orleans, New Orleans, USA) ,  Elhoseny Mohamed (Faculty of Computers and Information Sciences, Mansoura University, Mansoura, Egypt)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 80  ページ： 75-82  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 伝統的な統計的および数学的プログラミングの複雑さと時間消費を回避するために,知能技術は色々な金銭研究分野で大きな注目,特に盛土決定最適化へ適用することができた。しかし,信用危機環境におけるバンク利益を最大化する最適銀行貸し出し意思決定の選択は未だ大きなチャレンジである。のために,この論文では,信用危機制約(GAMCC)と高度に競争的環境における銀行貸し出し意思決定を組織化するために遺伝的アルゴリズム(GA)に基づく知的モデルを提案した。GAMCCはローンポートフォリオを構築するときバンク目的を最適化するためのフレームワークを提供し,バンク利益を最大化し,動的貸出決定のための探索におけるバンクデフォルトの確率を最小化した。最先端の方法と比較して,GAMCCはローンスクリーニング時間を12%~ 50%の範囲にバンクを可能にする良好なインテリジェントツールと考えられている。さらに,それは3.9%~8.1%の範囲でバンク利益を大きく増加させる。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 計算機プログラミング ,  *遺伝的アルゴリズム ,  盛土 ,  *最適化 ,  *意思決定 ,  *銀行

著者キーワード (4件)： 貸出決定 ,  遺伝的アルゴリズム ,  ローンポートフォリオ ,  銀行目標

分類 (3件)： 数値計算  (JE02000J) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 銀行 ,  貸し出し ,  意思決定 ,  最適化 ,  遺伝的アルゴリズム ,  モデル