Resumen

Este documento presenta un novedoso método de evaluación de decisiones que es adecuado para la evaluación del riesgo crediticio de los clientes y la toma de decisiones de crédito. En primer lugar, el documento crea un modelo óptimo de calificación crediticia, el cual está compuesto por una función objetivo y dos condiciones de restricción. La primera condición de restricción de los LGDs estrictamente crecientes elimina el fenómeno irrazonable de que a mayor calificación crediticia, mayor es el LGD (pérdida en caso de incumplimiento). En segundo lugar, sobre la base de los resultados de la calificación crediticia, se establece un modelo de evaluación de toma de decisiones crediticias basado en la medición del LGD máximo aceptable de los bancos comerciales. En tercer lugar, los resultados empíricos utilizando los datos de 2817 microfinancieros de agricultores de un banco comercial chino sugieren que el enfoque propuesto puede encontrar con precisión a los buenos clientes entre todas las solicitudes de préstamo. Además, nuestro enfoque contribuye a proporcionar una

• Materias:Difusión de información Inteligencia de enjambre Programación híbrida Modelo de programación Máquinas virtuales
• Subjects:Information dissemination Swarm intelligence Hybrid programming Programming model Virtual machines
• Palabras claves:Papel; Método de evaluación de decisiones; Evaluación de riesgo crediticio; Decisión de crédito; Modelo de calificación crediticia; LGDs.
• Keywords:Paper; Decision assessment method; Credit risk evaluation; Credit decision; Credit rating model; LGDs.