به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت

جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه « Tejarat Bank » در نشریات گروه « اقتصاد »

تکرار جستجوی کلیدواژه « Tejarat Bank » در نشریات گروه « علوم انسانی »
  • Abdolazim Doladi *, Alireza Mazidi, Mohammadbagher Gorji

    Today, improving human resources is one of the most used areas of cloud computing in organizations. Because on the one hand, it has implementation complexities and diverse systems, and its implementation requires the use of numerous software, and on the other hand, it is possible to use the human resources services of organizations. The aim of the current research was to design a human resource improvement model based on cloud computing in Tejarat Bank. The research method is applied and descriptive, which was done with a mixed exploratory approach (qualitative-quantitative). The statistical population in the qualitative stage was 30 people from banking and university experts who were selected by a purposeful judgment method, and in the quantitative stage, all the experts of Tejarat Bank were 5998 people. To identify the components of human resource improvement, the Delphi method was used in four rounds, and to design the model, the structural equation method with Smart PLS3 software was used. Delphi results showed that human resources improvement based on cloud computing in Tejarat Bank includes 46 components in the form of 4 dimensions (educational improvement, professional improvement, organizational improvement, and individual improvement). Also, based on the results of structural equation modeling, it can be said: the dimensions of educational improvement, professional improvement, organizational improvement, and individual improvement have a positive effect on the improvement of human resources in Bank Tejarat at the rate of 0.864, 0.571, 0.701, and 0.622, respectively.

    Keywords: Human resources improvement, Cloud Computing, Tejarat Bank, Delphi, Structural Equations}
  • حامد منصوری گرگری
    یکی از اهداف مهمی که بانک ها و موسسات مالی جهت بالا بردن کارایی پس اندازهای جمع آوری شده از اشخاص حقیقی و حقوقی دنبال می کنند، این است که با شناسایی مشتریان اعتباری خود تسهیلات اعتباری را به افراد یا ساز مان هایی تخصیص دهند که احتمال نکول کمتری داشته باشند. لیکن برای این کار از روش های مختلفی هم چون روش معمول قضاوت شخصی، تحلیل ممیزی و... استفاده می کنند. با این وجود اغلب این روش ها، روی ریسک اعتباری مشتریان متمرکز شده اند، در حالی که ظرفیت اعتباری مشتریان می تواند در ارائه تسهیلات نقش مهمی ایفاء نماید.
    در این مقاله مدل شبکه های عصبی برای محاسبه هر دو عامل ریسک و ظرفیت اعتباری به طور همزمان مورد توجه قرار گرفته است. البته مدل های رگرسیون خطی و لجستیک نیز برای محاسبه ریسک و ظرفیت اعتباری به کار گرفته شده است تا با مدل شبکه های عصبی مقایسه گردد.
    نتایج به دست آمده دلالت بر کارایی بالای شبکه های عصبی نسبت به رگرسیون خطی در برآورد ظرفیت اعتباری مشتریان و کارایی یکسان مدل شبکه های عصبی و رگرسیون لجستیک در برآورد ریسک اعتباری دارد.
    کلید واژگان: ریسک اعتباری, ظرفیت اعتباری, شبکه های عصبی, رگرسیون لجستیک, رگرسیون خطی, بانک تجارت, ایران}
    Hamed Mansouri Gargari
    As an important goal، financial institutions in order to enhance their performance identify customers to credit allocation to those who are less likely to default. But for this purpose some common methods such as personal judge، analysis and audit have been used. However، most of these methods have focused on credit risk of customers، while the credit capacity to provide facilities for customers can play an important role to implement. Therefore، this paper uses neural network model to calculate both the credit risk factor and capacity at the same time. Simultaneous، linear and logistic regression models to calculate the credit risk and capacity has been compared with the neural networks model results. Results imply higher efficiency of neural networks than linear regression to estimate the capacity and efficiency of credit customers.
    Keywords: Credit Risk, Credit Capacity, Neural Networks, Logistic Regression, Linear Regression, Tejarat Bank, Iran}
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال