Published January 1, 2023
| Version v1
Publication
Integration of factor analysis and Tsukamoto's fuzzy logic method for quality control of credit provisions in rural banks
Creators
- 1. Padjadjaran University
- 2. Universiti Malaysia Terengganu
Description
Giving credit to debtors can pose a default risk. This risk arises because of an error in analyzing the credit risk rate of the debtor. Therefore, this study aims to design a framework for analyzing the credit risk rate of debtors so that the default risk can be reduced. This framework is created using the integration of factor analysis and Tsukamoto's fuzzy logic method. This integration method can group many credit assessment variables into several decisive factors. In addition, the integration method can estimate credit risk rate firmly based on the α-predicate of each basic rule. This analytical framework is simulated on credit application data at a Rural Bank, in Indonesia. The simulation results show that there are three factors and one variable to measure the credit risk rate, namely: factor 1 represents repayment capacity, business length, working capital, and liquidity value; factor 2 represents the age and the difference between the granted and the proposed loan amount; factor 3 represents the stay length, character, and credit history; and one variable represents a dependent number. This research is expected to help credit institutions measure the credit risk rate in making credit decisions for prospective debtors.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
يمكن أن يؤدي منح الائتمان للمدينين إلى مخاطر التخلف عن السداد. ينشأ هذا الخطر بسبب خطأ في تحليل معدل مخاطر الائتمان للمدين. لذلك، تهدف هذه الدراسة إلى تصميم إطار لتحليل معدل مخاطر الائتمان للمدينين بحيث يمكن تقليل مخاطر التخلف عن السداد. يتم إنشاء هذا الإطار باستخدام تكامل تحليل العوامل وطريقة منطق تسوكاموتو الغامض. يمكن لطريقة التكامل هذه تجميع العديد من متغيرات تقييم الائتمان في عدة عوامل حاسمة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لطريقة التكامل تقدير معدل مخاطر الائتمان بشكل ثابت بناءً على توقعات ألفا لكل قاعدة أساسية. تتم محاكاة هذا الإطار التحليلي على بيانات طلب الائتمان في أحد البنوك الريفية في إندونيسيا. تظهر نتائج المحاكاة أن هناك ثلاثة عوامل ومتغير واحد لقياس معدل مخاطر الائتمان، وهي: العامل 1 يمثل قدرة السداد وطول الأعمال ورأس المال العامل وقيمة السيولة ؛ العامل 2 يمثل العمر والفرق بين مبلغ القرض الممنوح والمقترح ؛ العامل 3 يمثل مدة الإقامة والحرف والتاريخ الائتماني ؛ ويمثل متغير واحد رقمًا تابعًا. من المتوقع أن يساعد هذا البحث المؤسسات الائتمانية على قياس معدل مخاطر الائتمان في اتخاذ القرارات الائتمانية للمدينين المحتملين.Translated Description (French)
Donner du crédit aux débiteurs peut constituer un risque de défaut. Ce risque résulte d'une erreur dans l'analyse du taux de risque de crédit du débiteur. Par conséquent, cette étude vise à concevoir un cadre d'analyse du taux de risque de crédit des débiteurs afin de réduire le risque de défaut. Ce cadre est créé en utilisant l'intégration de l'analyse factorielle et de la méthode de logique floue de Tsukamoto. Cette méthode d'intégration peut regrouper de nombreuses variables d'évaluation du crédit en plusieurs facteurs décisifs. En outre, la méthode d'intégration peut estimer le taux de risque de crédit fermement sur la base du prédicat α de chaque règle de base. Ce cadre analytique est simulé sur des données de demande de crédit dans une banque rurale, en Indonésie. Les résultats de la simulation montrent qu'il existe trois facteurs et une variable pour mesurer le taux de risque de crédit, à savoir : le facteur 1 représente la capacité de remboursement, la durée de l'entreprise, le fonds de roulement et la valeur de liquidité ; le facteur 2 représente l'âge et la différence entre le montant du prêt accordé et le montant du prêt proposé ; le facteur 3 représente la durée du séjour, le caractère et l'historique de crédit ; et une variable représente un nombre dépendant. Cette recherche devrait aider les établissements de crédit à mesurer le taux de risque de crédit dans la prise de décisions de crédit pour les débiteurs potentiels.Translated Description (Spanish)
Dar crédito a los deudores puede suponer un riesgo de impago. Este riesgo surge por un error al analizar la tasa de riesgo crediticio del deudor. Por lo tanto, este estudio tiene como objetivo diseñar un marco para analizar la tasa de riesgo de crédito de los deudores para que se pueda reducir el riesgo de incumplimiento. Este marco se crea mediante la integración del análisis factorial y el método de lógica difusa de Tsukamoto. Este método de integración puede agrupar muchas variables de evaluación crediticia en varios factores decisivos. Además, el método de integración puede estimar la tasa de riesgo de crédito basándose firmemente en el α-predicado de cada regla básica. Este marco analítico se simula en datos de solicitud de crédito en un Banco Rural, en Indonesia. Los resultados de la simulación muestran que hay tres factores y una variable para medir la tasa de riesgo crediticio, a saber: el factor 1 representa la capacidad de reembolso, la duración del negocio, el capital de trabajo y el valor de liquidez; el factor 2 representa la edad y la diferencia entre el monto del préstamo otorgado y el propuesto; el factor 3 representa la duración de la estadía, el carácter y el historial crediticio; y una variable representa un número dependiente. Se espera que esta investigación ayude a las instituciones de crédito a medir la tasa de riesgo crediticio al tomar decisiones crediticias para posibles deudores.Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- دمج تحليل العوامل وطريقة منطق تسوكاموتو الغامض لمراقبة جودة مخصصات الائتمان في البنوك الريفية
- Translated title (French)
- Intégration de l'analyse factorielle et de la méthode de logique floue de Tsukamoto pour le contrôle de la qualité des provisions de crédit dans les banques rurales
- Translated title (Spanish)
- Integración del análisis factorial y el método de lógica difusa de Tsukamoto para el control de calidad de las provisiones de crédito en bancos rurales
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4360591979
- DOI
- 10.5267/j.dsl.2023.1.008
References
- https://openalex.org/W4360591979