Luận văn: Nghiên cứu xây dựng công cụ xếp hạng tín dụng tự động trong ngân hàng

Chuyên khảo kinh tế phân tích Luận văn nghiên cứu xây dựng công cụ xếp hạng tín dụng tự động trong ngân hàng, đánh giá các khía cạnh quan trọng, đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo.

• Tác giả: Nguyễn Thị Thu Hiền
• Người hướng dẫn: TS. Vũ Văn Thiệu
• Trường học: Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Nghiên cứu xây dựng công cụ xếp hạng tín dụng tự động trong ngân hàng
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sỹ
• Năm xuất bản: 2017
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• DANH MỤC BẢNG BIỂU
• DANH MỤC HÌNH ẢNH
• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG I: KHÁI QUÁT VỀ NGHIỆP VỤ XẾP HẠNG TÍN DỤNG TRONG NGÂN HÀNG
• 1.1. Thị trưởng tải chính
• 1.2. Vai trò của thị Hưởng t tàiw chính trong nên kinh tế
• 1.3. Tin dang ngan hang
• 1.3.1. Khái niệm tin dụng ngân hàng
• 1.3.2. Đặc điểm của hoạt động tín dụng ngân hàng
• 1.3.3. Quy trình tín dựng ngân hàng
• 1.3.4. Rúi ro tin dung
• 1.4. Nghiệp vụ xếphạng titin dụng trong ngănăn hàng
• 1.4.1. Tổng quan về xếp hạng tín dụng
• 1.4.2. Thang đo phần loại tin dung dai han
• 1.4.3. Đối tượng của xếp hạng tín đụng
• 1.4.4. Tâm quan trọng của xếp hạng tín đựng
• 1.4.5. Mục đích của xếp hạng tín dựng
• 1.4.6. Nguyên tắc và quy trình xép hạng tin dụng
• 1.4.6.1. Các nguyên tắc xếp hạng tín dựng
• 1.4.6.2. Quy trình xép hạng tt dụng
• 1.5. Các mô hình xếp bang tín dụng đang được áp đựng tại Việt Nam
• 1.5.1. Mô hình chỉ số Z (Z-soore) của Alunan
• 1.5.2. Mô bình Zeta
• 2. CHƯƠNGH: CƠ SỞ LÝ THUYET CHO BÀI TOÁN XẾP HẠNG TÍN DUNG
• 2.1. Tổng quan về khai phá dữ liệu
• 2.2. Qué tinh Khai pha di liệu
• 2.3. Các dạng đữ liệu có thể khai phá
• 2.4. Một số phương, pháp luận trong phân tích đự doán
• 2.5. Các phương pháp khai phá dữ liệu
• 3. CHƯƠNG TH: Xây đựng công oy thực hiện xếp hang tin dung tự động trong ngân hàng
• LỜI CẢM ƠN

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Xếp Hạng Tín Dụng Tự Động Trong Ngân Hàng

Ngân hàng đóng vai trò quan trọng trong việc luân chuyển vốn, ảnh hưởng đến thị trường tài chính và nền kinh tế. Rủi ro tín dụng là một trong những rủi ro phức tạp nhất, quyết định sự tồn tại và phát triển của ngân hàng. Việc quản lý và phòng ngừa rủi ro tín dụng là cực kỳ quan trọng. Nhiều ngân hàng Việt Nam đang đối mặt với khó khăn về dư nợ tín dụng, nợ xấu tăng, do hoạt động cho vay kém hiệu quả. Việc đánh giá sai khách hàng, thẩm định và cấp tín dụng không chính xác dẫn đến nguy cơ mất vốn, giảm lợi nhuận và uy tín. Để đáp ứng nhu cầu tăng vốn, các ngân hàng cần mở rộng quy mô tín dụng, đồng nghĩa với việc rủi ro tín dụng cũng tăng lên. Nguyên nhân chủ quan dẫn đến rủi ro tín dụng cao bao gồm phương pháp xếp hạng tín dụng nội bộ chủ yếu dựa vào yếu tố định tính, xếp hạng tín dụng không được cập nhật thường xuyên, và hệ thống cảnh báo sớm còn yếu. Do đó, cần có một hệ thống xếp hạng tín dụng tự động hiệu quả để giảm thiểu rủi ro.

Trong bối cảnh ứng dụng công nghệ thông tin ngày càng tăng, lượng dữ liệu phát sinh từ hoạt động quản lý và kinh doanh ngân hàng ngày càng lớn. Các ngân hàng cần nhanh chóng đưa ra quyết định bằng cách xử lý nhiều yếu tố phức tạp. Để có quyết định chính xác, cán bộ tín dụng cần phân tích, dự đoán và phân loại vấn đề trước khi ra quyết định. Điều này đòi hỏi giải pháp thông minh hơn để tự động hóa việc phân tích dữ liệu. Việc xây dựng công cụ xếp hạng tín dụng tự động không chỉ hỗ trợ ngân hàng phân loại và dự đoán rủi ro, mà còn là công cụ tư vấn, thống kê, và phân loại nợ trung thực, giúp nhà quản trị có định hướng kinh doanh rõ ràng và hạn chế rủi ro. Luận văn này tập trung vào nghiên cứu và xây dựng một công cụ xếp hạng tín dụng tự động hiệu quả cho các ngân hàng.

1.1. Tầm Quan Trọng Của Xếp Hạng Tín Dụng Trong Ngân Hàng

Xếp hạng tín dụng là một công cụ quan trọng giúp ngân hàng đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng. Nó ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định cấp tín dụng, lãi suất, và các điều khoản khác của khoản vay. Việc xếp hạng tín dụng chính xác giúp ngân hàng giảm thiểu rủi ro, tăng cường hiệu quả hoạt động, và duy trì sự ổn định tài chính. Các tiêu chuẩn như Basel II và Basel III nhấn mạnh tầm quan trọng của việc quản lý rủi ro tín dụng và yêu cầu các ngân hàng phải có hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ hiệu quả. Một hệ thống xếp hạng tín dụng tốt giúp ngân hàng tuân thủ các quy định pháp luật, cải thiện quản trị rủi ro, và nâng cao uy tín trên thị trường.

1.2. Các Phương Pháp Xếp Hạng Tín Dụng Phổ Biến Hiện Nay

Hiện nay, có nhiều phương pháp xếp hạng tín dụng được sử dụng, bao gồm phương pháp định tính, định lượng, và kết hợp cả hai. Phương pháp định tính dựa vào đánh giá chủ quan của chuyên gia dựa trên thông tin về khách hàng, ngành nghề kinh doanh, và môi trường kinh tế. Phương pháp định lượng sử dụng các mô hình thống kê và thuật toán machine learning để phân tích dữ liệu tài chính và đưa ra đánh giá khách quan. Các mô hình phổ biến bao gồm mô hình chỉ số Z (Z-score), mô hình Zeta, và các mô hình dựa trên cây quyết định. Việc lựa chọn phương pháp phù hợp phụ thuộc vào nguồn dữ liệu, quy mô ngân hàng, và yêu cầu quản lý rủi ro.

II. Vấn Đề Thách Thức Trong Xếp Hạng Tín Dụng Thủ Công

Việc xếp hạng tín dụng thủ công thường gặp nhiều vấn đề và thách thức. Thứ nhất, nó phụ thuộc nhiều vào yếu tố chủ quan của người đánh giá, dẫn đến sai sót và thiếu nhất quán. Thứ hai, quá trình thu thập và phân tích dữ liệu tốn nhiều thời gian và công sức. Thứ ba, việc cập nhật thông tin và đánh giá lại xếp hạng tín dụng không được thực hiện thường xuyên, dẫn đến đánh giá không chính xác. Thứ tư, các mô hình xếp hạng tín dụng truyền thống thường đơn giản và không thể xử lý lượng lớn dữ liệu phức tạp. Thứ năm, việc thiếu một hệ thống cảnh báo sớm dễ dẫn đến việc không phát hiện kịp thời các dấu hiệu nợ có vấn đề. Theo tài liệu gốc, "phương pháp xếp hạng tín dụng nội bộ chủ yếu dựa vào các nhân tố định tính, xếp lưng tin dung không được đánh giá và cập nhật thường xuyên, cơ câu quản trị nội bộ và chức năng kiểm toán nội bộ còn yếu kém, giả trị tài sẩn thế chấp bị phóng đại và thiếu quy trình định giá dậc lập và liên tục, thiểu hệ thống cảnh bảo sớm dễ chỉ ra dẫu hiệu của nợ có vấn đề". Những vấn đề này làm giảm hiệu quả của quy trình cấp tín dụng và tăng nguy cơ rủi ro tín dụng. Do đó, cần thiết phải có một hệ thống xếp hạng tín dụng tự động để giải quyết những vấn đề này.

2.1. Rủi Ro Chủ Quan Trong Quy Trình Thẩm Định Tín Dụng

Một trong những rủi ro lớn nhất trong quy trình thẩm định tín dụng thủ công là sự chủ quan của cán bộ tín dụng. Cán bộ tín dụng có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố cá nhân, mối quan hệ, hoặc thông tin không đầy đủ, dẫn đến đánh giá không khách quan. Điều này đặc biệt nguy hiểm khi đánh giá các khoản vay lớn hoặc các ngành nghề kinh doanh phức tạp. Việc thiếu một quy trình thẩm định chuẩn hóa và sự giám sát chặt chẽ có thể làm tăng rủi ro chủ quan và dẫn đến quyết định sai lầm. Để giảm thiểu rủi ro này, cần có một hệ thống phân tích tín dụng dựa trên dữ liệu khách quan và thuật toán tiên tiến.

2.2. Khó Khăn Trong Xử Lý Dữ Liệu Lớn Phức Tạp Về Tín Dụng

Trong thời đại số, ngân hàng phải đối mặt với lượng dữ liệu khổng lồ và phức tạp về khách hàng. Việc xử lý dữ liệu này thủ công là không khả thi. Các mô hình xếp hạng tín dụng truyền thống thường không đủ mạnh để phân tích và khai thác thông tin từ dữ liệu lớn. Điều này dẫn đến việc bỏ lỡ các thông tin quan trọng và đánh giá không chính xác. Để giải quyết vấn đề này, cần ứng dụng các công nghệ Big Data và AI để xử lý và phân tích dữ liệu, từ đó xây dựng các mô hình xếp hạng tín dụng chính xác và hiệu quả hơn.

2.3. Thiếu Tính Kịp Thời Trong Cập Nhật Xếp Hạng Tín Dụng

Trong môi trường kinh doanh thay đổi nhanh chóng, việc cập nhật xếp hạng tín dụng kịp thời là rất quan trọng. Tuy nhiên, quy trình thủ công thường chậm trễ và không thể theo kịp sự thay đổi của tình hình tài chính của khách hàng. Điều này dẫn đến việc đánh giá sai lệch và đưa ra quyết định không phù hợp. Một hệ thống xếp hạng tín dụng tự động có thể liên tục theo dõi và cập nhật thông tin, đảm bảo đánh giá chính xác và kịp thời.

III. Xây Dựng Mô Hình Xếp Hạng Tín Dụng Tự Động Bằng Machine Learning

Để xây dựng một hệ thống xếp hạng tín dụng tự động hiệu quả, việc áp dụng các thuật toán machine learning là cần thiết. Quá trình này bao gồm thu thập và tiền xử lý dữ liệu, lựa chọn các biến đầu vào phù hợp, xây dựng và huấn luyện mô hình, đánh giá hiệu suất, và triển khai mô hình vào thực tế. Các thuật toán machine learning phổ biến được sử dụng trong xếp hạng tín dụng bao gồm cây quyết định, mạng nơ-ron, máy học vectơ hỗ trợ (SVM), và các mô hình ensemble như Random Forest và Gradient Boosting. Việc lựa chọn thuật toán phù hợp phụ thuộc vào đặc điểm của dữ liệu và yêu cầu về độ chính xác và khả năng giải thích của mô hình.

3.1. Lựa Chọn Thuật Toán Machine Learning Phù Hợp Cho Ngân Hàng

Việc lựa chọn thuật toán machine learning phù hợp là yếu tố then chốt để xây dựng một hệ thống xếp hạng tín dụng tự động thành công. Cây quyết định đơn giản và dễ hiểu, nhưng có thể không chính xác bằng các thuật toán phức tạp hơn. Mạng nơ-ron có thể đạt độ chính xác cao, nhưng khó giải thích và đòi hỏi lượng dữ liệu lớn. SVM có khả năng xử lý dữ liệu phi tuyến tính, nhưng đòi hỏi nhiều thời gian huấn luyện. Các mô hình ensemble thường cho kết quả tốt nhất, nhưng phức tạp và khó triển khai. Cần phải cân nhắc các yếu tố như độ chính xác, khả năng giải thích, tốc độ huấn luyện, và chi phí triển khai để lựa chọn thuật toán phù hợp với ngân hàng.

3.2. Xử Lý Dữ Liệu Lựa Chọn Biến Đầu Vào Cho Mô Hình

Dữ liệu là yếu tố quan trọng nhất trong machine learning. Cần thu thập và tiền xử lý dữ liệu một cách cẩn thận để đảm bảo chất lượng và tính nhất quán. Các bước tiền xử lý bao gồm làm sạch dữ liệu, xử lý giá trị thiếu, và chuyển đổi dữ liệu về dạng phù hợp. Việc lựa chọn các biến đầu vào phù hợp cũng rất quan trọng. Các biến đầu vào có thể bao gồm thông tin về khách hàng (tuổi, giới tính, trình độ học vấn), thông tin tài chính (doanh thu, lợi nhuận, nợ), và thông tin về khoản vay (số tiền vay, thời gian vay, lãi suất). Cần sử dụng các phương pháp thống kê và phân tích để lựa chọn các biến có ảnh hưởng lớn đến khả năng trả nợ.

3.3. Đánh Giá Độ Chính Xác Của Mô Hình Xếp Hạng Tín Dụng

Sau khi xây dựng và huấn luyện mô hình, cần đánh giá hiệu suất của mô hình trên dữ liệu kiểm tra. Các chỉ số đánh giá phổ biến bao gồm độ chính xác (accuracy), độ nhạy (sensitivity), độ đặc hiệu (specificity), và diện tích dưới đường cong ROC (AUC). Cần so sánh hiệu suất của mô hình với các mô hình khác để lựa chọn mô hình tốt nhất. Ngoài ra, cần kiểm tra tính ổn định của mô hình theo thời gian và cập nhật mô hình khi cần thiết.

IV. Ứng Dụng Thực Tế Công Cụ Xếp Hạng Tín Dụng Tự Động Tại NH

Sau khi xây dựng và kiểm thử, công cụ xếp hạng tín dụng tự động có thể được triển khai vào thực tế tại ngân hàng. Quá trình triển khai bao gồm tích hợp công cụ vào hệ thống thông tin hiện có, đào tạo nhân viên sử dụng, và theo dõi hiệu suất của công cụ trong quá trình hoạt động. Công cụ này có thể được sử dụng để đánh giá hồ sơ vay mới, theo dõi các khoản vay hiện có, và cảnh báo sớm các khoản vay có nguy cơ nợ xấu. Việc sử dụng công cụ xếp hạng tín dụng tự động giúp ngân hàng cải thiện quy trình cấp tín dụng, giảm thiểu rủi ro, và tăng cường hiệu quả hoạt động.

4.1. Tích Hợp Công Cụ Vào Hệ Thống Thông Tin Ngân Hàng

Việc tích hợp công cụ xếp hạng tín dụng tự động vào hệ thống thông tin hiện có của ngân hàng là một thách thức quan trọng. Cần đảm bảo công cụ tương thích với các hệ thống khác (ví dụ, hệ thống quản lý khách hàng, hệ thống kế toán) và có thể trao đổi dữ liệu một cách dễ dàng. Việc tích hợp có thể đòi hỏi tùy chỉnh công cụ hoặc điều chỉnh hệ thống thông tin hiện có. Cần có kế hoạch tích hợp chi tiết và kiểm tra kỹ lưỡng để đảm bảo quá trình diễn ra suôn sẻ.

4.2. Đào Tạo Nhân Viên Về Sử Dụng Vận Hành Công Cụ

Nhân viên cần được đào tạo về cách sử dụng công cụ xếp hạng tín dụng tự động và cách diễn giải kết quả. Việc đào tạo cần bao gồm cả lý thuyết và thực hành để đảm bảo nhân viên có thể sử dụng công cụ một cách hiệu quả. Ngoài ra, cần đào tạo nhân viên về các khái niệm cơ bản về rủi ro tín dụng và cách quản lý rủi ro.

4.3. Theo Dõi Hiệu Suất Cập Nhật Mô Hình Xếp Hạng Tín Dụng

Hiệu suất của công cụ xếp hạng tín dụng tự động cần được theo dõi thường xuyên để đảm bảo nó vẫn hoạt động chính xác và hiệu quả. Cần thu thập dữ liệu về các khoản vay, bao gồm cả các khoản vay thành công và các khoản vay nợ xấu, và sử dụng dữ liệu này để đánh giá lại hiệu suất của mô hình. Nếu hiệu suất giảm, cần cập nhật mô hình bằng cách sử dụng dữ liệu mới hoặc điều chỉnh các thuật toán.

V. Đánh Giá Kết Quả Hướng Phát Triển Của Nghiên Cứu

Nghiên cứu xây dựng công cụ xếp hạng tín dụng tự động đã đạt được những kết quả khả quan. Mô hình được xây dựng có độ chính xác cao và có thể giúp ngân hàng cải thiện quy trình cấp tín dụng. Tuy nhiên, nghiên cứu vẫn còn nhiều hạn chế. Cần thu thập thêm dữ liệu và thử nghiệm với các thuật toán machine learning khác để nâng cao độ chính xác của mô hình. Ngoài ra, cần nghiên cứu thêm về cách tích hợp công cụ vào hệ thống thông tin hiện có và cách đào tạo nhân viên sử dụng công cụ một cách hiệu quả. Trong tương lai, có thể phát triển công cụ xếp hạng tín dụng tự động dựa trên công nghệ Fintech và ứng dụng AI trong ngân hàng, kết hợp với các nguồn dữ liệu bên ngoài để cung cấp thông tin toàn diện và chính xác hơn về khách hàng.

5.1. So Sánh Kết Quả Xếp Hạng Dự Đoán Xếp Hạng Thực Tế

Việc so sánh kết quả xếp hạng dự đoán của mô hình với xếp hạng thực tế của ngân hàng là một bước quan trọng để đánh giá hiệu quả. Nếu có sự khác biệt lớn, cần tìm hiểu nguyên nhân và điều chỉnh mô hình. Điều này giúp đảm bảo rằng công cụ xếp hạng tín dụng đang phản ánh đúng rủi ro của khách hàng.

5.2. Tích Hợp Dữ Liệu Bên Ngoài Công Nghệ Fintech

Để cải thiện hơn nữa độ chính xác của công cụ xếp hạng tín dụng, việc tích hợp dữ liệu bên ngoài từ các nguồn như mạng xã hội, công ty tín dụng, và các cơ quan chính phủ có thể mang lại lợi ích. Công nghệ Fintech cũng có thể được sử dụng để xây dựng các mô hình xếp hạng tín dụng tiên tiến hơn.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1L: Co sé ly thuyét cho bai toan xép hang tin dung Chương TH: Xây đựng công oy thực hiện xếp hang tin dung tự động trong ngân hàng tích dữ liệu, với một lượng lớn dữ liệu như vậy, dẫn đến một nhu cầu thực té lả cần có phương pliáp khai phá dữ liêu thu thập được dễ làm cắn cứ ra quyết dinh, diễu. chắc chắn rằng phương pháp này có thể rút trích được những thông tì đáng gia dang ân chứa trong các tập dữ liệu và quan trọng không chỉ xác dịnh được đữ liệu. đang nằm ở đâu má còn phải trích xuất được những hiểu biết thực tế về khách hảng dé dưa ra quyết dịnh tốt hơn. Xuất phát từ các vẫn đề gặp phải trong các ngân hàng thương mại như đã trinh bảy ở trên, việc xây dựng công cụ xếp hạng lin dung lw dong không chỉ hỗ trợ ngân trông thương mại có được tông cụ giúp đỗ đăng hơn khi phân loại, dự đoán rủi ro cho các khoản vay để xét duyệt, quyết dịnh cấp hỗ sơ tín dụng, mả còn là công cụ từ vấn, thống kê, phân loại nợ trung thực hon giúp các nhà quản trị ngân hàng thương xnại có dịnh hướng, chiến lược kinh doanh rõ ràng, hạn chế và ngăn ngừa dược nhiều rủi ro, áp dụng phủ hợp cho từng đổi tương khách hàng theo những tiêu chí khác nhan, Chính vì những lý do trêu mà tôi chọn để tài “Nghiên cứu xây đựng công cụ xếp thang tín dụng tự động trong ngân hàng” làm để tài luận văn của tình.

đội dung của luận văn gêm 3 phân: Chương I: Khái quải về nghiệp vụ xếp bụng tín dụng trong ngân hàng Chương 1L: Co sé ly thuyét cho bai toan xép hang tin dung Chương TH: Xây đựng công oy thực hiện xếp hang tin dung tự động trong ngân hàng LOL CAM ON Dé hoan thành được luận van này, tôi đã nhận được nhiêu sự động viên, giúp đỡ của nhiều cá nhân vả tập thể, ‘Trude tiên, tôi xin bày tỏ lỏng biết ơn sâu sắc tới thấy giáo I8. Thiệu - Giảng viên trường Dại học Bách Khoa Hà Nội đã tận tỉnh hướng dẫn, tạo điều kiên thuận lợi cho tôi ngluên cứu khoa học và giúp tôi có thể hoàn thành luận. văn một cách tốt nhất. Tôi cũng xin gửi lời câu ơn tới các Thấy cô, anh chị em và các bạn trong, trường đại học Bách Khoa đã giúp đỡ tôi trong suết quá trình học tập và nghiên cứu.

Cuổi củng tối xin gửi lời cám ơn đến gia định, bạn bè, những người đã luôn bên tôi, động viên và khuyến khích tôi trong quá trình thực hiện để tài nghiên cửu cua minh, Học viên Nguyễn Thị Tu Hiển LOL CAM ON Dé hoan thành được luận van này, tôi đã nhận được nhiêu sự động viên, giúp đỡ của nhiều cá nhân vả tập thể, ‘Trude tiên, tôi xin bày tỏ lỏng biết ơn sâu sắc tới thấy giáo I8. Thiệu - Giảng viên trường Dại học Bách Khoa Hà Nội đã tận tỉnh hướng dẫn, tạo điều kiên thuận lợi cho tôi ngluên cứu khoa học và giúp tôi có thể hoàn thành luận. văn một cách tốt nhất. Tôi cũng xin gửi lời câu ơn tới các Thấy cô, anh chị em và các bạn trong, trường đại học Bách Khoa đã giúp đỡ tôi trong suết quá trình học tập và nghiên cứu.

Cuổi củng tối xin gửi lời cám ơn đến gia định, bạn bè, những người đã luôn bên tôi, động viên và khuyến khích tôi trong quá trình thực hiện để tài nghiên cửu cua minh, Học viên Nguyễn Thị Tu Hiển DANH MUC HINH ANH. DANH MỤC BÁNG BIẾU MO DAU. KHÁI QUÁT VỀ NGHIỆP VỤ XÉP HẠI NGÂN HÀNG. Thị trưởng tải chính.2 Vai trò của thị Hưởng t tàiw chính trong nên kinh tế .2 Tin dang ngan hang .1 Khái niệm tin dụng ngân hàng.2 Đặc điểm của hoạt động tín dụng ngân hàng 1.3 Quy trình tín dựng ngân hàng.4 Rúi ro tin dung.3 Nghiệp vụ xếphạng titin dụng trong ngănăn hàng 1.1 Tổng quan về xếp hạng tín dụng.2 Thang đo phần loại tin dung dai han 143.3 Đối tượng của xếp hạng tín đụng - 10 1.1 Tâm quan trọng của xếp hạng tín đựng, - 10 1.5 Mục đích của xếp hạng tín dựng - - H 1.6 Nguyên tắc và quy trình xép hạng tin dụng, - - 11 1.1 Các nguyên tắc xếp hạng tín dựng - - 11 1.3 Quy trình xép hạng tt dụng 12 1.4 Các mô hình xếp bang tín dụng đang được áp đựng tại Việt Nam.41 Mô hình chỉ số Z (Z-soore) của Alunan 14 1.42 Mô bình Zeta.

17 CHƯƠNGH: CƠ SỞ LÝ THUYET CHO BÀI TOÁN XÉP HẠNG TÍN DUNG .1 Tổng quan về khai phá dữ liệu - 19 3.2 Qué tinh Khai pha di liệu.3 Các dạng đữ liệu có thể khai phá - - 21 3.4 Một số phương, pháp luận trong phân tích đự doán.2 Các phương pháp khai phá dữ liệu.1 Phương pháp phân lớp (classification).2 Phân lớp đữ liệu với cây quyết dịnh 24 2. Giải thuật xây dựng cây quyết dịnh.3 Cit tia cây quyết định.4 Vị dụ về thuật toàn dụng cây e quyết dịnh C 4.3 Dánh giáhiệu suất bộ phân lớp.2ˆMa trên nhằm lẤn. tàn gọn ng sueeereareoo.3 Kỹ thuật bootstrap.4 5o sánh các bộ phân tép bing “đường congcó ROC. - 38 24 4 Phương pháp, kỹ thuật cải thiện độ chính xác phản lớp.1 Phương pháp quân thể.2 Ky thuat Bagging - 43 CHUONG UL XAY DUNG CONG CỤ THỰC HIỆN XÉP HẠNG TÍN DỤNG TỰ DỌNG CHO NGÂN HẢNG.1 Giới thiệu bài toán - - 43 3.2 Sử dụng Matlab để thực hiện xếp hạng tin đụng tự động.1 Bước 1: rạp đữ liệu xếp hạng đã có 44 3.2 Bước 2: xây dựng bộ phân lớp bằng công cụ Troc Bagger 46 3.3 Bước 3: phân lớp dữ liệu mới.4 Bước 4: kiểm tra lại - dánh giá kết quả phân lớp 53 3.1 8o sánh xếp hạng dự đoán và xếp tạng thục lỂ.2 Bo sánh xếp hạng thực tế và số vụ vỡ nợ trong năm tiếp thoo.3 Thực hiệu xếp lưng lín dụng Lự dộng bằng ngôn ngữ Java él 3.1 Bước 1: tim hiéu thu vign Java Machine Leaming .2 Bước 2: xây dụng cây quyết dịnh C4.3 Bước 3: xây dựng quản thể cây quyết dịnhth bing ham 1 Boge, serve nee 62 3.4 Bước 4: load dữ liệu.

thực thị code.4 Hiễn thị kết quá phên lớp và so sành scsi. DANH MUC TAT LIEU THAM KHAO.1 Phương pháp phân lớp (classification).2 Phân lớp đữ liệu với cây quyết dịnh 24 2. Giải thuật xây dựng cây quyết dịnh.3 Cit tia cây quyết định.4 Vị dụ về thuật toàn dụng cây e quyết dịnh C 4.3 Dánh giáhiệu suất bộ phân lớp.2ˆMa trên nhằm lẤn. tàn gọn ng sueeereareoo.3 Kỹ thuật bootstrap.4 5o sánh các bộ phân tép bing “đường congcó ROC.

- 38 24 4 Phương pháp, kỹ thuật cải thiện độ chính xác phản lớp.1 Phương pháp quân thể.2 Ky thuat Bagging - 43 CHUONG UL XAY DUNG CONG CỤ THỰC HIỆN XÉP HẠNG TÍN DỤNG TỰ DỌNG CHO NGÂN HẢNG.1 Giới thiệu bài toán - - 43 3.2 Sử dụng Matlab để thực hiện xếp hạng tin đụng tự động.1 Bước 1: rạp đữ liệu xếp hạng đã có 44 3.2 Bước 2: xây dựng bộ phân lớp bằng công cụ Troc Bagger 46 3.3 Bước 3: phân lớp dữ liệu mới.4 Bước 4: kiểm tra lại - dánh giá kết quả phân lớp 53 3.1 8o sánh xếp hạng dự đoán và xếp tạng thục lỂ.2 Bo sánh xếp hạng thực tế và số vụ vỡ nợ trong năm tiếp thoo.3 Thực hiệu xếp lưng lín dụng Lự dộng bằng ngôn ngữ Java él 3.1 Bước 1: tim hiéu thu vign Java Machine Leaming .2 Bước 2: xây dụng cây quyết dịnh C4.3 Bước 3: xây dựng quản thể cây quyết dịnhth bing ham 1 Boge, serve nee 62 3.4 Bước 4: load dữ liệu. thực thị code.4 Hiễn thị kết quá phên lớp và so sành scsi. DANH MUC TAT LIEU THAM KHAO. LOL CAM ON Dé hoan thành được luận van này, tôi đã nhận được nhiêu sự động viên, giúp đỡ của nhiều cá nhân vả tập thể, ‘Trude tiên, tôi xin bày tỏ lỏng biết ơn sâu sắc tới thấy giáo I8.

Thiệu - Giảng viên trường Dại học Bách Khoa Hà Nội đã tận tỉnh hướng dẫn, tạo điều kiên thuận lợi cho tôi ngluên cứu khoa học và giúp tôi có thể hoàn thành luận. văn một cách tốt nhất. Tôi cũng xin gửi lời câu ơn tới các Thấy cô, anh chị em và các bạn trong, trường đại học Bách Khoa đã giúp đỡ tôi trong suết quá trình học tập và nghiên cứu. Cuổi củng tối xin gửi lời cám ơn đến gia định, bạn bè, những người đã luôn bên tôi, động viên và khuyến khích tôi trong quá trình thực hiện để tài nghiên cửu cua minh, Học viên Nguyễn Thị Tu Hiển Hinh 1: Mé hinh thi nướng tài chính - 3 Hình 2: Quá trình khai phá dữ liệu - - 19 Tình 3: Quá trình phân lớp 2 pha.

- - - 33 Hình4: Ví dụ về mô hình cây quyết định điển hình 24 Tình5: Thuộc tính phân chỉa là giá trị rời rac - - 28 Hình6: Thuệc tính phần chia là giá trị liên tục. 28 Tình 7: Thuộc tính phân chúa là giá trị rôi rac và cây quy 29 Hib 8: Cy trade Khi cit tia. Hình 9: Cây sau khi cất tỉa. 31 Hình 10: Cơ sỡ dữ liệu giả lập cho ví dụ ¡ dụng cay C45.

32 Hinb 11; Tinh Information Gain cita thude tính MTV BVTD. Hình 12: Mô hình phân hoạch cây quyết định Ở 4. Hình 13: Biểu dễ đường cong RÓC. Linh 14: iêu để đường cong ROC gồm 2 mô hình.

Hình 15: Mô hình phương phap quan thé. - ¬-- 1Iỉnh 16: Sai số phân lớp với mỗi kích thước là khác nhau. đR Hình 17: Mức độ quan trọng của các thuộc tính. 49 Tlinh 18: Sai sé phan lép véi cáo tập biển độc lập khác nhau.

50 linh 19: So sảnh xếp hạng dự đoán và thục tễ. Biéu d6 d6 chính xác tích lũy se : Biêu đổ độ chính xác tích lũy của xếp bạng thực tế và dự đoán. 6Ó Hình 22: Kết quả phân lớp đữ liệu mới cho quân thế cây 25 với kích thước lá tôi thiểu 10 - - - 65 DANH MUC BANG BIEU Bang 1: Hé thong ky hiéu xép hang tin dung Bang 2: Quyết định cấp lín dụng của ngân bàng dựa trên thứ hạng khách hàng. 2 Bảng 3: Biểu diễn ma trận nhằm lẫn 35 Bảng 4: VÍ dụ tính Loán trên ma tận nhậm Kin.

36 Bảng 5: Bằng giá trí tÿ ð đường cong ROC 39 Bang 6: Dữ liêu dầu vào của khách hàng. 45 vi MỞ ĐẦU Ngân hàng dược xem như là một chiếc cảu nối luân chuyển vốn trong nền kinh tế, sự tên tại và phát triển của ngành ngân hàng có ảnh hưởng rất lớn dén thi trường tải chính và nền kinh lế của đất nước.