chương 1 (Mục 1.2 - Các nghiên cứu về mô hình cham điềm tín dụng) có 8 thuật toán phân lớp dé có đánh giá rủi ro tín dụng: -_ Cây quyết định - Decision tree - Rừng ngẫu nhiên - Random Forest - Hồi quy logistic - Logistic Regression - Phan lớp sác xuất - Navie Bayes - Phân lớp SVM - Supper Vector Machine - Stochastic Gradient Descent - Láng giềng gần nhất — (K-Nearest Neighbours) - Cay tăng cường Gradient (Gradient Boosting - GBM) 10 Khóa luận tốt nghiệp Hệ thống đánh giá rủi ro tín dụng 2. Lý thuyết rủi ro tín dung 2. Khai niệm rủi ro tín dụng Tín dụng ngân hàng là giao dịch tài sản giữa Ngân hàng (TCTD) với bên đi vay (là các tô chức kinh tế, cá nhân trong nền kinh tế) trong đó Ngân hàng (TCTD) chuyền giao tài sản cho bên đi vay sử dụng trong một thời gian nhất định theo thoả thuận, và bên đi vay có trách nhiệm hoàn trả vô điều kiện cả vốn gốc và lãi cho Ngân hàng (TCTD) khi đến hạn thanh toán. Rủi ro tín dụng là: - Kha năng xảy ra tồn that trong hoạt động khi ngân hàng cấp tín dụng.
- _ Những thiệt hai mà ngân hàng gánh chịu do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện nghĩa vụ của mình theo cam kết. Những nguyên nhân phat sinh rủi ro tín dụng Rui ro tín dụng thường xảy ra bởi những nguyên nhân sau: - Đối với khách hàng: e Khách hàng là cá nhân: do tình hình sức khỏe, bệnh tat, mất việc làm, thất nghiệp, mâu thuẫn gia đình và cũng có thé là rủi ro đạo đức,. e _ Về phía doanh nghiệp: do khả năng quản lý Doanh nghiệp chưa tốt, yếu kém, tinh trạng tham nhũng trong cơ cấu nội bộ doanh nghiệp, sử dụng vốn chưa hiệu quả,. - Do tác động của môi trường: bị tác động nhiều bởi môi trường kinh tế, chính trị, văn hóa, xã hội trong nước và thế giới.
- Các van dé vì ham lợi nhuận, vi phạm nguyên tắc cho vay, phân tích đánh giá khách hàng sai, quyết định cho vay thiếu thông tin xác thực. 11 Khóa luận tốt nghiệp Hệ thống đánh giá rủi ro tín dụng 2. Phân loại nhóm nợ Ngân hàng thực hiện phân loại nhóm nợ như sau [1] [2]: Nhóm 1 (Nợ đủ tiêu chuẩn) bao gồm: -_ Các khoản nợ trong hạn mà tô chức tín dụng đánh giá là có đủ kha năng thu héi đầy đủ cả gốc và lãi đúng thời hạn. - Các khoản nợ quá hạn dưới 10 ngày và tổ chức tín dụng đánh giá là có khả năng thu hồi đầy đủ gốc và lãi bị quá hạn và thu hồi đầy đủ gốc và lãi đúng thời hạn còn lại.
- Các món nợ khác của Khách hang cũng đều không bị quá hạn. Nhóm 2 (Nợ cần chú ý) bao gồm: - Các khoản nợ quá hạn dưới 90 ngày. - Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ trong hạn theo thời hạn nợ đã cơ cấu lại. -_ Các khoản nợ điều chỉnh kỳ hạn trả nợ lần đầu (đối với khách hàng là doanh nghiệp, tô chức thì tổ chức tín dụng phải có hồ sơ đánh giá khách hàng về khả năng trả nợ đầy đủ nợ gốc và lãi đúng kỳ hạn được điều chỉnh lần đầu).
-_ Những khoản tín dụng được đánh giá là có khả năng thu hồi đầy đủ cả gốc và lãi, nhưng có dấu hiệu khách hàng bị suy giảm khả năng trả nợ. Nhóm 3 (nợ được đánh giá là dưới tiêu chuẩn): -_ Các khoản nợ quá hạn từ 90 đến 180 ngày. - Các khoản nợ đã được cơ cấu lại thời hạn trả nợ nhưng bị quá hạn trên 90 ngày. -__ Các khoản nợ được miễn hoặc giảm lãi do khách hàng không đủ khả năng trả lãi đầy đủ theo hợp đồng tín dụng.
- Nợ được đánh giá là rủi ro có khả năng không thu hồi được day đủ cả gốc và lãi khi đến hạn, và có khả năng tồn thất một phan nợ gốc va lãi. 12 Khóa luận tốt nghiệp Hệ thống đánh giá rủi ro tín dụng Nhóm 4 (Nợ nghỉ ngờ) bao gồm: - Các khoản nợ quá hạn từ 181 đến 360 ngày. - Cac khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ quá hạn từ 90 ngày đến 180 ngày theo thời hạn đã cơ cau lại. -_ Các khoản nợ cơ cấu lại thời han trả nợ lần thứ hai.
- Các khoản nợ bị đánh giá là có khả năng tổn that cao. Nhóm 5 (nợ có khả năng bị mắt vốn): - Cac khoản nợ quá hạn trên 360 ngày. -__ Các khoản nợ khoanh phải chờ Chính Phủ xử lý. - Cac khoản nợ được cơ cấu lại thời hạn trả nợ nhưng bị quá hạn trên 180 ngày.
Trên quan điểm phân hạng nợ Tốt/Xấu thì: - Nợ Tốt: là những khoản vay có khả năng thu hồi đầy đủ cả nợ gốc và lãi nằm trong Nhóm 1, 2. - Nợ Xấu: là không có khả năng thu hồi nợ gốc và lãi khi đến han nằm trong Nhóm 3, 4, 5. Điều kiện vay vốn Các khách hàng muốn được vay vốn phải có các điều kiện sau đây: - _ Khách hang là pháp nhân có năng lực pháp luật dân sự theo quy định của pháp luật. Khách hàng là cá nhân từ đủ 18 tuổi trở lên có năng lực hành vi dân sự đầy đủ theo quy định của pháp luật hoặc từ đủ 15 tuổi đến chưa đủ 18 tuổi không bị mat hoặc hạn chế năng lực hành vi dân sự theo quy định của pháp luật.
- Nhu cầu vay vốn dé sử dụng vào mục đích hợp pháp. - C6 phương án sử dụng vốn khả thi. - Có khả năng tài chính đảm bảo trả nợ trong thời hạn cam kết. - Có phương án sản xuất kinh doanh, dự án đầu tư, địch vụ khả thi và có hiệu quả.
Khóa luận tốt nghiệp Hệ thống đánh giá rủi ro tín dụng 2. Can cứ xác định định mức cho vay - Nhu cầu vay vốn của khách hàng. - Mức vốn của khách hàng tham gia vào dự án, phương án kinh doanh, sản xuất, dịch vụ, đời sống. -_ Tỷ lệ cho vay tối đa so với giá trị tài sản bảo đảm tiền vay theo quy định về bảo đảm tiền vay của ngân hàng.
- Kha năng hoàn tra nợ của khách hàng. - Kha năng nguồn vốn của mỗi ngân hàng và không được vượt quá định mức cho vay được ủy quyền bởi tổng giám đốc Ngân hàng cho vay. Đối tượng áp dụng Ngân hàng cho vay các đối tượng sau: - Giá trị vật tư, máy móc, hang hoá, thiết bị và các khoản chi phí để khách hàng thực hiện các dự án sản xuất, kinh doanh dịch vụ. Ngân hàng không cho vay các đối tượng sau: - Số tiền thuế phải nộp.
- Số tiền dé trả nợ gốc và lãi vay cho các tổ chức tín dụng khác. - Số tiền vay trả cho chính tô chức tin dụng cho vay vốn 14 Khóa luận tốt nghiệp Hệ thống đánh giá rủi ro tín dụng 2. Phát biểu bài toán en Áp dụng mô hình = Dự đoán phân lại rủi ro~ tín dụng ` _— w#-_ - Nợ tốt Nợ Xấu Hình 2.3: Phát biểu bài toán Đầu vào: - __ Tập thông tin khách hang và lịch sử trả nợ của các khách hàng bao gồm: ¢ Tap huấn luyện (Training Set) nhằm mục đích xây dựng mô hình. e _ Tập kiểm thử (Testing Set) nhằm mục đích kiểm chứng mô hình.
- Tap thông tin khách hàng mới cần dự báo. Đầu ra: Đưa ra mô hình phân lớp dự báo, các chỉ số đánh giá mô hình, các luật rút ra từ mô hình giúp phân loại các khách hàng mới. Ví dụ: - Đầu vào: Thông tin khách hàng về khách hang vay vốn: Mục đích vay mua nhà, có thu nhập trên 11 triệu, đang thuê nhà, làm tại công ty phần mềm, chức vụ chuyên viên, thời gian đã công tác trong lĩnh vực chuyên môn dưới 3 năm. - Đầu ra: Dự báo khách hàng có khả năng rơi vào nhóm nợ cần chú ý (nhóm 2).
Mục tiêu của bài toán là xây dựng mô hình chứa các tập luật ràng buộc về dữ liệu. Mô hình này sẽ là cơ sở tri thức, mà dựa vào đó có thể phân loại được khách hàng mới dựa vào thông tin đầu vào của khách vay. 15 Khóa luận tốt nghiệp Hệ thống đánh giá rủi ro tín dụng Việc dự báo chính xác sẽ giúp ngân hàng giảm thiểu các rủi ro có thé có từ các khách hàng có khả năng không trả được nợ. Quy trình phân lớp xây dựng mô hình Dé có thé xây dựng được mô hình như yêu cau bài toán ở mục 3.2 phải thực hiện thứ tự theo các bước như sau: - Xây dựng mô hình từ tập huấn luyện — Training data ung THEN loan_deolclon=rlsky =hlgh THEN loan_ declclon=safe Iddle AND Income=low THEN loan_decicion=risky LT name age income _|loan_decicion | =young =middle =senior sandyjones [young [low risky = a | “Se ‘Caroline Fox |middie |high ‘safe | risky 2.
Bill Lee young — |low risky | Rick Field middle [low risky _T—- Susan lake senior — Jlow safe ngự n, aeman Clare Philip — [senior |medium |safe | TH HH. Joe Smith middie [high safe s3” | ae _— Fisky 20), safe (0.4: Quy trình huấn luyện Quá trình phân lớp thực hiện nhiệm vụ xây dựng mô hình các công cụ phân lớp giúp cho việc gán nhãn phân loại cho các dữ liệu. - Đánh giá mô hình bằng tập kiểm thử - Data test name age income _|loan_decicion P IF age=young THEN loan_ decicion=risky Juan Bello Semon low safe IF incor nigh THEN loan. icior ate Syvia Crest middle |low risky = | |: le AND incom ‘Anne Yee middle [high — |safe Hình 2.5: Quy trình test dữ liệu 16 Khóa luận tốt nghiệp Hệ thống đánh giá rủi ro tín dụng - Áp dụng mô hình dé dự đoán dữ liệu mới age oes ZZ 1x “young =middle = senior (Jonh henry, middle, low) ty 2/0] income ‘safe (3.
x cic Loan_decicion? wer =low =medium = high risky 2.0) Model tree Hình 2.6: Quy trình áp dung mô hình 2. Mô hình phân lớp dự báo rủi ro Tập huấn luyện Tap kiểm thứ Khách (Training set) (Testing set) hàng mới Các thuật toán áp dụng: i * Classification & Regression Tree (CART) Ị + Hồi quy logistic Ị + Random Forests 1 + Gradient Boosting Hình 2.7: Mô hình phân lớp dự báo rủi ro Dé xây dựng được mô hình phân lớp dữ liệu cần 2 yếu tố: - Bộ dữ liệu đầu vào (Tập huấn luyện & Tập kiểm thử). -_ Thuật toán phân lớp. Lựa chọn nghiên cứu thuật toán Dựa vào các thuật toán đã được trình bày sơ lược ở chương 2 (Mục 2.