Ứng Dụng Học Máy Trong Dự Báo Vỡ Nợ Tại Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Quốc Tế Việt Nam

Nghiên cứu ứng dụng học máy trong dự báo vỡ nợ tại ngân hàng thương mại cổ phần quốc tế Việt Nam năm 2021, mang lại giải pháp hiệu quả.

• Tác giả: Nguyễn Minh Hiếu
• Người hướng dẫn: ThS. Trần Kim Long
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng TP.HCM
• Đề tài: Ứng Dụng Học Máy Trong Dự Báo Vỡ Nợ Tại Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Quốc Tế Việt Nam
• Loại tài liệu: khóa luận
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ NGHIÊN CỨU
• 1.1. Lý do chọn đề tài
• 1.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.2.1. Mục tiêu nghiên cứu tổng quát
• 1.2.2. Các câu hỏi nghiên cứu
• 1.3. Phạm vi nghiên cứu
• 1.4. Phương pháp nghiên cứu
• 1.5. Những đóng góp mới của đề tài
• 1.6. Quy trình nghiên cứu
• 1.7. Cấu trúc đề tài
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
• 2.1. Khái niệm về vỡ nợ
• 2.2. Ảnh hưởng của vỡ nợ với ngân hàng
• 2.3. Các yếu tố có thể dẫn đến khả năng vỡ nợ của khoản vay
• 2.3.1. Yếu tố thông tin pháp lý của khách hàng
• 2.3.2. Yếu tố hoàn cảnh sống của khách hàng
• 2.3.3. Yếu tố tài chính của khách hàng
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• PHỤ LỤC – KẾT QUẢ CHẠY MÔ HÌNH
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Ứng Dụng Học Máy Dự Báo Vỡ Nợ Ngân Hàng

Trong bối cảnh hoạt động cho vay của các ngân hàng phát triển mạnh, nguy cơ rủi ro vỡ nợ gia tăng. Đánh giá rủi ro tín dụng cá nhân là yếu tố then chốt trong quản lý rủi ro ngân hàng. Việc này hỗ trợ đưa ra quyết định có nên cho vay hay không. Do số lượng lớn khách hàng vay tiềm năng, các ngân hàng nên áp dụng các mô hình hoặc thuật toán để phân tích mức độ tín nhiệm. Học máy (machine learning), một chương trình máy tính học hỏi kinh nghiệm từ các tác vụ để đưa ra dự đoán chính xác, trở thành công cụ quan trọng. Tuy nhiên, cần xác định kỹ thuật dự báo rủi ro tín dụng nào có độ chính xác cao hơn. Nghiên cứu này hướng đến cải thiện khả năng dự đoán của các phương pháp trong học máy thông qua kỹ thuật "classification" và "cross validation", đồng thời duy trì khả năng giải thích mô hình. Mục đích là đề xuất một phương pháp chấm điểm tín dụng phù hợp trong dự báo rủi ro tín dụng của ngân hàng. Việc áp dụng học máy trong chấm điểm tín dụng đã xuất hiện từ những năm 1960, liên quan đến sự phát triển của thẻ tín dụng. Trong nhiều thập kỷ qua, các kỹ thuật học máy ngày càng được nhiều ngân hàng và các tổ chức tín dụng khác sử dụng để dự báo rủi ro tín dụng. Tuy nhiên, một trong những hạn chế chính là thiếu khả năng giải thích.

1.1. Tầm Quan Trọng Dự Báo Vỡ Nợ Với Ngân Hàng TMCP

Việc dự báo vỡ nợ chính xác giúp ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) như Ngân hàng TMCP Quốc Tế Việt Nam (VIB) chủ động quản lý rủi ro tín dụng. Điều này giảm thiểu tỷ lệ nợ xấu, tăng cường hiệu quả hoạt động, và đảm bảo an toàn vốn. Theo nghiên cứu, việc áp dụng mô hình dự báo vỡ nợ tiên tiến, đặc biệt dựa trên học máy, giúp VIB đưa ra quyết định cho vay chính xác hơn, giảm thiểu tổn thất do nợ quá hạn và vỡ nợ.

1.2. Tổng Quan Các Phương Pháp Dự Báo Vỡ Nợ Hiện Nay

Các phương pháp dự báo vỡ nợ truyền thống bao gồm phân tích báo cáo tài chính, đánh giá chỉ số tài chính, và sử dụng mô hình thống kê như logit và probit. Tuy nhiên, các phương pháp này thường gặp hạn chế về khả năng xử lý dữ liệu phức tạp và phi tuyến tính. Học máy, với các thuật toán như random forest, support vector machine (SVM), neural network, XGBoost, lightGBM, và catBoost, mang lại khả năng dự báo chính xác hơn nhờ khả năng học từ dữ liệu và phát hiện các mẫu ẩn. Cần đánh giá độ chính xác dự báo (precision, recall, F1-score, AUC) để so sánh các phương pháp.

II. Thách Thức Quản Lý Rủi Ro Tín Dụng Tại Ngân Hàng VIB

Việc quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả là yếu tố sống còn đối với mọi ngân hàng. Tuy nhiên, Ngân hàng VIB đối mặt với nhiều thách thức. Thứ nhất, số lượng khách hàng vay ngày càng tăng, đòi hỏi quy trình đánh giá nhanh chóng và chính xác. Thứ hai, dữ liệu tín dụng ngày càng phức tạp, bao gồm nhiều yếu tố định tính và định lượng. Thứ ba, gian lận tín dụng ngày càng tinh vi, gây khó khăn cho việc phát hiện. Thứ tư, việc tuân thủ các quy định Basel II và Basel III đặt ra yêu cầu cao về quản lý rủi ro. Để vượt qua những thách thức này, VIB cần áp dụng các mô hình và thuật toán tiên tiến, đặc biệt là các ứng dụng của học máy và AI.

2.1. Khó Khăn Trong Thu Thập Và Xử Lý Dữ Liệu Tài Chính VIB

Việc thu thập và xử lý dữ liệu tài chính đầy đủ, chính xác và kịp thời là một thách thức lớn. Dữ liệu có thể bị thiếu, không nhất quán, hoặc chứa các lỗi. Bên cạnh đó, việc tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (ví dụ: dữ liệu từ hệ thống core banking, dữ liệu từ các chi nhánh, dữ liệu từ các đối tác) cũng đòi hỏi nỗ lực lớn. Phân tích dữ liệu để tìm ra các yếu tố dự báo vỡ nợ hiệu quả cũng đòi hỏi kiến thức chuyên môn về tài chính, thống kê, và học máy. Ngân hàng VIB cần đầu tư vào hệ thống công nghệ thông tin và đào tạo nhân sự để giải quyết những khó khăn này.

2.2. Vấn Đề Giải Thích Mô Hình Học Máy Trong Ngân Hàng VIB

Một trong những hạn chế của học máy là tính "hộp đen" (black box), khiến cho việc giải thích kết quả dự báo trở nên khó khăn. Điều này gây khó khăn cho việc thuyết phục các nhà quản lý và các cơ quan quản lý về tính hợp lý của các quyết định cho vay dựa trên mô hình. Do đó, cần lựa chọn các thuật toán học máy có khả năng giải thích tốt hơn, hoặc áp dụng các kỹ thuật để giải thích các mô hình phức tạp. Ví dụ, có thể sử dụng variable importance để xác định tính năng quan trọng nhất trong việc dự báo vỡ nợ.

III. Áp Dụng Học Máy Dự Báo Vỡ Nợ Hướng Dẫn Chi Tiết

Để ứng dụng học máy hiệu quả trong dự báo vỡ nợ, cần tuân thủ một quy trình chặt chẽ. Đầu tiên, thu thập và tiền xử lý dữ liệu lịch sử về các khoản vay, bao gồm thông tin về khách hàng, đặc điểm khoản vay, và tình trạng trả nợ. Tiếp theo, lựa chọn các thuật toán học máy phù hợp, như random forest, SVM, hoặc neural network. Sau đó, huấn luyện mô hình trên dữ liệu huấn luyện và đánh giá hiệu quả mô hình trên dữ liệu kiểm tra. Cuối cùng, triển khai mô hình vào thực tế và theo dõi hiệu quả hoạt động. Cần chú ý đến việc tối ưu hóa mô hình để đạt được độ chính xác dự báo cao nhất và tránh các vấn đề như overfitting và underfitting. Sử dụng các kỹ thuật như cross-validation để đảm bảo tính ổn định của mô hình.

3.1. Lựa Chọn Thuật Toán Học Máy Phù Hợp Cho VIB

Việc lựa chọn thuật toán học máy phù hợp phụ thuộc vào đặc điểm của dữ liệu và mục tiêu dự báo. Random forest thường được ưa chuộng vì khả năng xử lý dữ liệu phi tuyến tính và cung cấp kết quả dự báo khá chính xác. SVM có thể hiệu quả trong trường hợp dữ liệu có nhiều chiều. Neural network có khả năng học các mẫu phức tạp, nhưng đòi hỏi lượng dữ liệu lớn và thời gian huấn luyện lâu. Cần thử nghiệm với nhiều thuật toán khác nhau và so sánh kết quả dự báo để tìm ra thuật toán tốt nhất cho VIB.

3.2. Đánh Giá Và Tối Ưu Hóa Mô Hình Dự Báo Vỡ Nợ Của VIB

Sau khi huấn luyện mô hình, cần đánh giá hiệu quả bằng các chỉ số như precision, recall, F1-score, AUC, và ROC curve. Nếu hiệu quả chưa đạt yêu cầu, cần tối ưu hóa mô hình bằng cách điều chỉnh các tham số, thêm tính năng, hoặc thay đổi thuật toán. Cũng cần kiểm tra xem mô hình có bị overfitting hay underfitting hay không, và áp dụng các kỹ thuật như cross-validation để khắc phục. Việc tối ưu hóa mô hình là một quá trình lặp đi lặp lại cho đến khi đạt được độ chính xác dự báo mong muốn.

3.3. Sử Dụng Python và R để Triển Khai Mô Hình Học Máy

Các ngôn ngữ lập trình như Python và R cung cấp nhiều thư viện và công cụ để xây dựng và triển khai mô hình học máy. Scikit-learn là một thư viện phổ biến trong Python cung cấp các thuật toán cho phân loại tín dụng. TensorFlow và Keras là các thư viện deep learning hỗ trợ xây dựng các mô hình phức tạp như neural network. R cũng có nhiều gói như caret và randomForest hỗ trợ phân tích dữ liệu và xây dựng mô hình. Lựa chọn ngôn ngữ và thư viện phụ thuộc vào kinh nghiệm của đội ngũ và yêu cầu của dự án.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Ứng Dụng Học Máy Dự Báo Vỡ Nợ

Nghiên cứu ứng dụng học máy trong dự báo vỡ nợ tại Ngân hàng VIB cho thấy kết quả khả quan. Các mô hình như random forest, SVM, và neural network đều đạt độ chính xác dự báo cao hơn so với các phương pháp truyền thống. Variable importance giúp xác định các yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến khả năng vỡ nợ, như điểm tín dụng, thu nhập, và tỷ lệ nợ trên thu nhập. Kết quả này cho thấy tiềm năng lớn của học máy trong việc cải thiện quản lý rủi ro tín dụng tại VIB. Tuy nhiên, cần tiếp tục nghiên cứu và tối ưu hóa mô hình để đạt được kết quả tốt hơn nữa.

4.1. So Sánh Hiệu Quả Các Mô Hình Dự Báo Vỡ Nợ Tại VIB

Việc so sánh hiệu quả của các mô hình khác nhau là rất quan trọng. Nghiên cứu cho thấy random forest thường có độ chính xác dự báo cao và khả năng giải thích tốt. SVM có thể hoạt động tốt trong một số trường hợp cụ thể, nhưng cần điều chỉnh tham số cẩn thận. Neural network có tiềm năng lớn, nhưng đòi hỏi lượng dữ liệu lớn và thời gian huấn luyện lâu. Cần xem xét cả độ chính xác, khả năng giải thích, và chi phí triển khai khi lựa chọn mô hình.

4.2. Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Quyết Định Vỡ Nợ Của Khách Hàng

Phân tích các mô hình học máy xác định các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến khả năng vỡ nợ của khách hàng. Những yếu tố này bao gồm lịch sử thanh toán (được thể hiện qua điểm tín dụng), tình hình tài chính hiện tại (thể hiện qua thu nhập và tỷ lệ nợ trên thu nhập), và các yếu tố nhân khẩu học (như tuổi, giới tính, và tình trạng hôn nhân). Hiểu rõ những yếu tố này giúp VIB tập trung vào các khách hàng có rủi ro thấp và cung cấp các giải pháp phù hợp cho các khách hàng có rủi ro cao.

4.3. Thống Kê Mô Tả Dữ Liệu Vỡ Nợ Tại VIB

Thống kê mô tả dữ liệu vỡ nợ tại VIB sẽ cho thấy phân bố của các khoản nợ xấu theo thời gian, khu vực, loại hình khách hàng (cá nhân, doanh nghiệp), sản phẩm vay (vay thế chấp, vay tín chấp). Điều này giúp VIB xác định các khu vực hoặc phân khúc khách hàng có tỷ lệ nợ xấu cao, từ đó có các biện pháp phòng ngừa rủi ro phù hợp. Bên cạnh đó, việc phân tích này cũng giúp đánh giá hiệu quả của các chính sách và quy trình hiện tại.

V. Kết Luận Hướng Phát Triển Dự Báo Vỡ Nợ Tại VIB

Ứng dụng học máy trong dự báo vỡ nợ tại Ngân hàng VIB mang lại nhiều tiềm năng. Tuy nhiên, cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển để đạt được kết quả tốt hơn nữa. Hướng nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc kết hợp học máy với các phương pháp truyền thống, sử dụng dữ liệu phi cấu trúc (ví dụ: tin tức, mạng xã hội), và phát triển các mô hình có khả năng giải thích tốt hơn. Quan trọng nhất, cần xây dựng một đội ngũ chuyên gia có kiến thức chuyên sâu về tài chính, thống kê, và học máy để đảm bảo thành công của các dự án liên quan đến dự báo rủi ro tín dụng.

5.1. Đề Xuất Hoàn Thiện Quy Trình Dự Báo Vỡ Nợ VIB

Để hoàn thiện quy trình dự báo vỡ nợ tại VIB, cần chú trọng đến việc thu thập và tiền xử lý dữ liệu, lựa chọn và tối ưu hóa mô hình, và triển khai và giám sát mô hình. Cần đảm bảo dữ liệu đầy đủ, chính xác và nhất quán. Cần thử nghiệm với nhiều mô hình khác nhau và so sánh kết quả dự báo. Cần triển khai mô hình vào thực tế và theo dõi hiệu quả hoạt động. Cần liên tục cập nhật và cải tiến mô hình để đáp ứng với sự thay đổi của thị trường.

5.2. Ứng Dụng Học Sâu Deep Learning Cho Dự Báo Nợ Xấu VIB

Học sâu (deep learning), với các mô hình như neural network, có khả năng học các mẫu phức tạp và phi tuyến tính trong dữ liệu. Điều này có thể giúp cải thiện độ chính xác dự báo trong dự báo nợ xấu. Tuy nhiên, học sâu đòi hỏi lượng dữ liệu lớn và thời gian huấn luyện lâu. Cần đánh giá cẩn thận chi phí và lợi ích trước khi quyết định áp dụng học sâu.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong hoạt động kinh doanh của các ngân hàng thương mại, tín dụng bán lẻ và cho vay khách hàng cá nhân đang có sự tăng trưởng mạnh mẽ, tuy nhiên cũng đi kèm rủi ro vỡ nợ tiềm ẩn. Khâu đánh giá rủi ro tín dụng cá nhân đóng vai trò then chốt trong quản trị rủi ro ngân hàng, ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định cấp tín dụng (Lou & Wang, 2013). Với số lượng hồ sơ vay vốn ngày càng lớn, việc chấm điểm thủ công bộc lộ nhiều hạn chế, đòi hỏi các tổ chức tín dụng phải phát triển các thuật toán và mô hình thông minh tự động như học máy (machine learning) để nâng cao tính chính xác và hiệu suất ra quyết định (Twala, 2010; Khandani và cộng sự, 2010).

Tại Việt Nam, ứng dụng học máy vào phân loại và dự báo rủi ro vỡ nợ khách hàng cá nhân còn tương đối mới mẻ và chưa phổ biến. Xuất phát từ thực tiễn đó, đề tài "Ứng dụng học máy trong dự báo vỡ nợ tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Quốc Tế Việt Nam" được sinh viên Nguyễn Minh Hiếu thực hiện tại Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM nhằm so sánh hiệu quả dự báo của các mô hình và đề xuất giải pháp kiểm soát rủi ro.

Mục tiêu nghiên cứu tổng quát của đề tài là ứng dụng các phương pháp học máy trong việc dự báo khả năng vỡ nợ tại Ngân hàng TMCP Quốc Tế Việt Nam (VIB), từ đó đề xuất các khuyến nghị giúp hạn chế rủi ro tín dụng đối với phân khúc khách hàng cá nhân.

Nhiệm vụ nghiên cứu được cụ thể hóa qua hai câu hỏi nghiên cứu:

1. Tổng quan về ứng dụng học máy trong dự báo rủi ro vỡ nợ như thế nào?
2. Những biện pháp nào giúp hạn chế rủi ro tín dụng của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Quốc Tế Việt Nam?

Phạm vi nghiên cứu được xác định rõ:

• Không gian: Nghiên cứu thu thập và phân tích dữ liệu đối với nhóm khách hàng cá nhân vay vốn tại Ngân hàng TMCP Quốc Tế Việt Nam – Chi nhánh Sài Gòn – Phòng Giao dịch Văn Thánh (VIB Văn Thánh).
• Thời gian: Phân tích các báo cáo hoạt động kinh doanh và báo cáo nợ hàng ngày của VIB Văn Thánh trong giai đoạn 2019 – 2020. Dữ liệu tổng quan lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm tham khảo từ các tài liệu trong và ngoài nước giai đoạn 2010 – 2020.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Cơ sở lý thuyết và khung phân tích

Về khái niệm vỡ nợ, tác giả tổng hợp từ các chuẩn mực và nghiên cứu quốc tế:

• Theo Schuermann (2004), vỡ nợ là tình trạng khách hàng không hoàn thành nghĩa vụ trả nợ gốc và lãi cho các khoản vay có hoặc không có tài sản bảo đảm.
• Theo Hiệp định Basel II, sự kiện vỡ nợ xảy ra khi người vay không có khả năng thanh toán đầy đủ các nghĩa vụ, khoản vay bị cơ cấu lại/lập dự phòng khó đòi, hoặc quá hạn thanh toán trên 90 ngày, hoặc khách hàng tuyên bố phá sản.
• Các tác giả Sy (2007) và Altman cùng cộng sự (2019) nhấn mạnh bản chất của vỡ nợ gắn liền với sự trễ hạn thanh toán và vi phạm các điều khoản hợp đồng tín dụng.

Các nhóm yếu tố ảnh hưởng đến khả năng vỡ nợ được phân loại thành 4 nhóm chính:

1. Yếu tố thông tin pháp lý và nhân khẩu học: Tuổi (X1), Giới tính (X2), Tình trạng hôn nhân (X3).
2. Yếu tố hoàn cảnh sống: Nguồn thu nhập (X4), số người phụ thuộc, tình trạng sở hữu tài sản.
3. Yếu tố tài chính: Thu nhập hàng tháng (X5), Chi phí sinh hoạt và trả lãi hàng tháng (X6), Số tiền vay (X8), Giá trị tài sản đảm bảo (X9), Tổng giá trị tài sản tích lũy (X11), Dư nợ tại các tổ chức tín dụng khác (X12).
4. Yếu tố hành vi và đặc điểm khoản vay: Loại khoản vay/mục đích vay (X7), Thời gian vay (X10), lịch sử tín dụng.

Phương pháp nghiên cứu và mô hình ứng dụng

Nghiên cứu áp dụng phương pháp định lượng thực nghiệm thông qua 3 mô hình học máy và thống kê:

• Rừng ngẫu nhiên (Random Forest): Thuật toán học có giám sát dựa trên tập hợp nhiều cây quyết định kết hợp kỹ thuật lấy mẫu tái lặp (bagging) và lựa chọn ngẫu nhiên tập đặc trưng để giảm phương sai (Breiman, 2001; Cutler và cộng sự, 2012).
• Cây quyết định (Decision Tree): Sử dụng thuật toán CART (Classification and Regression Tree) phân chia không gian dữ liệu nhị phân dựa trên chỉ số đo độ thuần khiết Gini/Entropy (Rokach & Maimon, 2005; Widiastuti, 2018).
• Hồi quy logistic (Logistic Regression): Mô hình hóa xác suất nhị phân thông qua hàm logit, ước lượng hệ số bằng thuật toán tối ưu hóa (Cox, 1958; Maalour, 2011).

Quy trình nghiên cứu gồm 5 bước: (1) Mô tả dữ liệu $\rightarrow$ (2) Xử lý sơ bộ dữ liệu $\rightarrow$ (3) Xây dựng mô hình $\rightarrow$ (4) So sánh các mô hình $\rightarrow$ (5) Đánh giá mô hình.

Các tiêu chí đánh giá mô hình được sử dụng gồm có: Ma trận nhầm lẫn (Confusion Matrix), Độ chính xác (Accuracy), Độ nhạy (Sensitivity/Recall), Độ đặc hiệu (Specificity), Điểm F1-Score, và Diện tích dưới đường cong ROC (AUC).

Dữ liệu và kỹ thuật tiền xử lý

Dữ liệu thứ cấp gồm 2.560 quan sát khách hàng cá nhân tại VIB Văn Thánh giai đoạn 2019 – 2020. Dữ liệu được làm sạch bằng Microsoft Excel và ngôn ngữ R (sử dụng các thư viện caret, caTools, rpart, randomForest, ROCR, tidyverse). Tác giả chia ngẫu nhiên bộ dữ liệu thành 2 phần: mẫu xây dựng (Training set chiếm 70% với 1.792 quan sát) và mẫu kiểm định (Testing set chiếm 30% với 768 quan sát).

Phân lớp dữ liệu	Mẫu xây dựng (70%)	Mẫu kiểm định (30%)	Tổng số quan sát	Tỷ lệ (%)
Có vỡ nợ (Nhãn 0)	499	214	713	28%
Không vỡ nợ (Nhãn 1)	1.293	554	1.847	72%
Tổng cộng	1.792	768	2.560	100%

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1. Tổng quan về nghiên cứu

Chương 1 thiết lập tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh các ngân hàng thương mại mở rộng quy mô tín dụng cá nhân nhưng đối mặt với rủi ro nợ xấu gia tăng. Tác giả chỉ ra sự chuyển dịch phương pháp từ chấm điểm thủ công, qua mô hình kinh tế lượng truyền thống (hồi quy logistic từ những năm 1970 - 1980) đến các thuật toán học máy tiên tiến (Neural Networks, Support Vector Machine, Random Forest). Chương này công bố rõ mục tiêu tổng quát, 2 câu hỏi nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu là hồ sơ tín dụng khách hàng cá nhân tại VIB Văn Thánh (2019–2020), phương pháp định lượng và quy trình 5 bước thực hiện.

Chương 2. Cơ sở lý thuyết và các bằng chứng thực nghiệm về vấn đề nghiên cứu

Chương 2 hệ thống hóa cơ sở lý luận về vỡ nợ và rủi ro tín dụng ngân hàng theo tiêu chuẩn quốc tế (Basel II, Schuermann, Sy). Phân tích tác động tiêu cực của vỡ nợ tới lợi nhuận, quy mô tín dụng và rủi ro thanh khoản ngân hàng (Karim và cộng sự, 2010; Bloem & Gorter, 2001). Chương này làm rõ 4 nhóm yếu tố tác động đến hành vi trả nợ (thông tin pháp lý, hoàn cảnh sống, năng lực tài chính, hành vi vay vốn). Phần tổng quan tài liệu lược khảo 7 công trình quốc tế (Tiwari, 2018; Akindaini, 2017; Abid và cộng sự, 2018; Ojiako & Ogbukwa, 2012; Kocenda & Vojtek, 2011; Petropoulos và cộng sự, 2020; Mensah và cộng sự, 2013) và 2 nghiên cứu trong nước (Nguyễn Thị Lan và cộng sự, 2018; Đào Thanh Bình, 2019), làm cơ sở kế thừa danh mục 12 biến độc lập cho mô hình.

Chương 3. Phương pháp nghiên cứu

Chương 3 chi tiết hóa khung phương pháp luận định lượng. Tác giả định nghĩa biến phụ thuộc $Y$ (Khả năng vỡ nợ: 0 là Có, 1 là Không) cùng 12 biến giải thích ($X_1$ đến $X_{12}$). Đồng thời trình bày chi tiết cơ chế toán học của 3 thuật toán phân loại: Rừng ngẫu nhiên, Cây quyết định (CART) và Hồi quy logistic. Chương này trình bày chi tiết công thức tính các chỉ số đo lường hiệu suất mô hình: Ma trận nhầm lẫn, Accuracy, Sensitivity, Specificity, F1-Score, đường cong ROC và chỉ số AUC. Cuối chương mô tả quy trình tiền xử lý, mã hóa dữ liệu nhị phân và danh mục, phân bổ mẫu theo tỷ lệ 70% xây dựng và 30% kiểm định trên tổng số 2.560 hồ sơ.

Chương 4. Kết quả nghiên cứu

Chương 4 trình bày kết quả thống kê mô tả mẫu nghiên cứu và hiệu suất chạy thực nghiệm của 3 mô hình trên tập dữ liệu kiểm định:

• Thống kê mô tả: Tỷ lệ vỡ nợ chiếm 28% (713 khách hàng). Khách hàng nam chiếm đa số 85% (2.176 người). Tỷ lệ đã kết hôn chiếm 74% (1.892 người). Nguồn thu từ lương chiếm 63% (1.624 người). Mục đích vay mua bất động sản chiếm tỷ lệ cao nhất 48% (1.216 người). Độ tuổi trung bình là 37,61 tuổi; thu nhập trung bình 146 triệu đồng/tháng; chi phí trung bình 60,59 triệu đồng/tháng; số tiền vay trung bình 1.027,87 triệu đồng; tài sản đảm bảo trung bình 1.445,31 triệu đồng; thời gian vay trung bình 184,67 tháng; tài sản tích lũy trung bình 5.388,47 triệu đồng; dư nợ TCTD khác trung bình 337,22 triệu đồng.
• Phân loại Rừng ngẫu nhiên: Đạt Accuracy 76,50% trên tập kiểm định (dự báo đúng 95 ca vỡ nợ và 493 ca không vỡ nợ). Đánh giá mức độ quan trọng của các biến chỉ ra rằng: Giới tính nữ và Số tiền vay có mức đóng góp cao nhất vào khả năng phân loại; tiếp theo là Nguồn thu, Tổng giá trị tài sản tích lũy và Thu nhập; biến ít quan trọng nhất là Tình trạng hôn nhân.
• Phân loại Cây quyết định: Đạt Accuracy 72,40% (dự báo đúng 95 ca vỡ nợ và 486 ca không vỡ nợ, sai 145 ca vỡ nợ và 68 ca không vỡ nợ).
• Phân loại Hồi quy logistic: Đạt Accuracy 77,90% (dự báo đúng 80 ca vỡ nợ và 511 ca không vỡ nợ, sai 134 ca vỡ nợ và 43 ca không vỡ nợ).
• So sánh và thảo luận: Đối chiếu tổng thể các chỉ số đo lường hiệu năng mô hình trên tập kiểm định.

Chương 5. Kết luận

Chương 5 đúc kết các kết quả đạt được về mặt học thuật và thực tiễn, đồng thời nêu rõ các giới hạn về cỡ mẫu, phạm vi địa bàn nghiên cứu và đề xuất định hướng nghiên cứu tiếp theo.

---

Kết quả và đóng góp

Kết quả định lượng và so sánh mô hình

Bảng tổng hợp kết quả đánh giá 3 mô hình dự báo vỡ nợ trên mẫu kiểm định (768 quan sát) được trích xuất từ văn bản như sau:

Mô hình phân loại	Accuracy (%)	Sensitivity (%)	Specificity (%)	F1-Score (%)	AUC (%)
Rừng ngẫu nhiên	76,40%	44,40%	89,00%	51,40%	77,51%
Hồi quy logistic	77,40%	37,40%	92,20%	47,50%	76,90%
Cây quyết định	72,32%	32,70%	87,70%	39,70%	65,40%

Phân tích dữ liệu thực nghiệm cho thấy:

1. Mô hình Hồi quy logistic đạt độ chính xác tổng thể (Accuracy 77,40%) và độ đặc hiệu (Specificity 92,20%) cao nhất.
2. Tuy nhiên, mô hình Rừng ngẫu nhiên vượt trội hơn ở các chỉ số đánh giá khả năng phát hiện rủi ro vỡ nợ: Độ nhạy Sensitivity đạt 44,40% (cao hơn Logistic 37,40% và Cây quyết định 32,70%), F1-Score đạt 51,40% và chỉ số AUC đạt cao nhất với 77,51%. Do đó, Rừng ngẫu nhiên được kết luận là phương pháp dự báo khả năng vỡ nợ tối ưu nhất trong 3 mô hình.
3. Các yếu tố có ảnh hưởng mạnh nhất tới khả năng vỡ nợ của khách hàng cá nhân tại VIB Văn Thánh gồm: Giới tính, Số tiền vay, Nguồn thu nhập, Tổng tài sản tích lũy và Thu nhập hàng tháng.

Khuyến nghị và giải pháp đề xuất

Từ kết quả nghiên cứu, tác giả đưa ra các khuyến nghị quản trị rủi ro tín dụng tại ngân hàng:

• Xây dựng và áp dụng quy trình chấm điểm tín dụng tự động bằng mô hình học máy (đặc biệt là mô hình Rừng ngẫu nhiên) bên cạnh các phương pháp truyền thống nhằm sàng lọc hồ sơ vay vốn hiệu quả hơn.
• Thiết lập chính sách thẩm định chặt chẽ đối với các khoản vay có quy mô lớn và xem xét kỹ lưỡng nguồn thu nhập, tài sản tích lũy và giới tính của khách hàng khi xét duyệt hạn mức tín dụng.
• Hoàn thiện chính sách tài sản thế chấp, cơ chế bảo lãnh tín dụng bên thứ ba và xây dựng phương thức thu hồi nợ linh hoạt dựa trên đặc điểm dòng tiền thực tế của khách hàng.

Đóng góp của đề tài

• Về mặt lý luận: Hệ thống hóa cơ sở lý thuyết về rủi ro vỡ nợ tín dụng cá nhân và ứng dụng các kỹ thuật học máy trong phân loại rủi ro tín dụng; xây dựng bộ 12 biến quan sát phù hợp với thực tiễn ngân hàng bán lẻ tại Việt Nam.
• Về mặt thực tiễn: Cung cấp bằng chứng thực nghiệm về độ chính xác của các thuật toán học máy trên tập dữ liệu khách hàng cá nhân tại VIB Văn Thánh; làm tài liệu tham khảo cho các nhà quản trị ngân hàng trong việc xây dựng mô hình cảnh báo sớm nợ xấu.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận chỉ rõ các giới hạn nghiên cứu xuất phát từ điều kiện thực hiện:

• Quy mô dữ liệu: Cỡ mẫu 2.560 quan sát trong giai đoạn 2019 – 2020 còn khiêm tốn, chưa phản ánh toàn diện toàn bộ hệ thống Ngân hàng TMCP Quốc Tế Việt Nam.
• Phạm vi địa lý và đối tượng: Nghiên cứu chỉ giới hạn tại một đơn vị cơ sở (Phòng Giao dịch Văn Thánh – Chi nhánh Sài Gòn), chưa phân tích được đặc thù riêng của từng chi nhánh, vùng miền (tỉnh/thành phố) hay loại hình kinh doanh cụ thể của khách hàng cá nhân.
• Rào cản tiếp cận dữ liệu: Do tính chất bảo mật thông tin tín dụng khách hàng cá nhân của ngân hàng, việc tiếp cận các trường dữ liệu chuyên sâu còn bị hạn chế.

Hướng mở rộng nghiên cứu: Tác giả khuyến nghị các nghiên cứu tiếp theo cần mở rộng quy mô thu thập dữ liệu trên phạm vi toàn hệ thống ngân hàng, đa dạng hóa địa bàn nghiên cứu theo vùng miền và kết hợp thêm nhiều thuật toán học máy khác khi có sự hỗ trợ về chính sách cung cấp dữ liệu từ phía ngân hàng.

---

Giá trị tham khảo

Đề tài là tài liệu tham khảo hữu ích cho:

• Sinh viên, học viên ngành Tài chính – Ngân hàng, Công nghệ Tài chính (Fintech), Khoa học Dữ liệu ứng dụng: Tham khảo phương pháp xây dựng bộ biến nghiên cứu tín dụng bán lẻ và quy trình xử lý dữ liệu mất cân bằng phân lớp trong dự báo vỡ nợ.
• Chuyên viên quản trị rủi ro và thẩm định tín dụng tại các ngân hàng thương mại: Tham khảo kết quả so sánh thực nghiệm giữa mô hình Rừng ngẫu nhiên và Hồi quy logistic truyền thống, cùng bảng xếp hạng mức độ quan trọng của các yếu tố nhân khẩu học và tài chính ảnh hưởng đến nợ xấu.
• Nghiên cứu sinh, giảng viên thực hiện đề tài tương tự: Kế thừa khung đo lường ma trận nhầm lẫn, ROC/AUC và bộ mã lệnh phân tích bằng ngôn ngữ R trong môi trường tín dụng tiêu dùng tại Việt Nam.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng bao nhiêu quan sát và nguồn dữ liệu được thu thập từ đâu?
Nghiên cứu sử dụng 2.560 quan sát khách hàng cá nhân được thu thập từ các báo cáo hoạt động kinh doanh và báo cáo nợ hàng ngày tại Ngân hàng TMCP Quốc Tế Việt Nam – Chi nhánh Sài Gòn – Phòng Giao dịch Văn Thánh trong giai đoạn 2019 – 2020.

2. Bộ dữ liệu nghiên cứu có tỷ lệ vỡ nợ thực tế là bao nhiêu và được phân chia như thế nào?
Trong 2.560 quan sát, có 713 khách hàng có vỡ nợ (chiếm 28%) và 1.847 khách hàng không vỡ nợ (chiếm 72%). Dữ liệu được chia thành mẫu xây dựng (70% tương ứng 1.792 quan sát: 499 ca vỡ nợ, 1.293 ca không vỡ nợ) và mẫu kiểm định (30% tương ứng 768 quan sát: 214 ca vỡ nợ, 554 ca không vỡ nợ).

3. Trong 3 mô hình học máy được thử nghiệm, mô hình nào được đánh giá tối ưu nhất và vì sao?
Mô hình Rừng ngẫu nhiên (Random Forest) được đánh giá tối ưu nhất. Mặc dù Hồi quy logistic đạt Accuracy (77,40%) cao hơn nhẹ so với Rừng ngẫu nhiên (76,40%), Rừng ngẫu nhiên lại vượt trội ở các chỉ số phản ánh năng lực phát hiện khách hàng vỡ nợ: Độ nhạy Sensitivity (44,40% so với 37,40%), Điểm F1-Score (51,40% so với 47,50%) và Diện tích dưới đường cong AUC (77,51% so với 76,90%).

4. Theo kết quả mô hình Rừng ngẫu nhiên, những biến số nào có ảnh hưởng quan trọng nhất và ít nhất tới khả năng vỡ nợ?
Biến giới tính nữ và số tiền vay đóng vai trò quan trọng nhất trong việc dự báo khả năng vỡ nợ của khách hàng, tiếp theo là nguồn thu nhập, tổng giá trị tài sản tích lũy và thu nhập hàng tháng. Biến có mức độ quan trọng thấp nhất trong mô hình là tình trạng hôn nhân.

5. Nghiên cứu sử dụng những công cụ phần mềm và thư viện nào để xử lý dữ liệu?
Tác giả sử dụng Microsoft Excel để xử lý sơ bộ và ngôn ngữ lập trình R cùng hệ thống các thư viện chuyên dụng gồm caret, caTools, rpart, rpart.plot, tidyverse, MLmetrics, randomForest, skimr, ggpubr, rsample, ROCR, psych và knitr.

---

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Minh Hiếu đã hệ thống hóa cơ sở lý thuyết về vỡ nợ và thực nghiệm thành công 3 thuật toán học máy (Rừng ngẫu nhiên, Cây quyết định, Hồi quy logistic) trên tập dữ liệu 2.560 khách hàng cá nhân tại VIB Văn Thánh giai đoạn 2019 – 2020. Kết quả phân tích khẳng định mô hình Rừng ngẫu nhiên đạt hiệu năng dự báo tổng thể vượt trội nhất với chỉ số AUC đạt 77,51% và xác định giới tính, số tiền vay, nguồn thu nhập, tài sản tích lũy là các yếu tố then chốt tác động đến nguy cơ vỡ nợ. Công trình cung cấp căn cứ định lượng thực tiễn có giá trị giúp các ngân hàng thương mại nâng cao chất lượng thẩm định và chủ động kiểm soát rủi ro tín dụng bán lẻ.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1. Tổng quan về nghiên cứu Chương 2. Cơ sở lý thuyết và các bằng chứng thực nghiệm về vấn đề nghiên cứu Chương 3. Phương pháp nghiên cứu Chương 4.

Kết quả nghiên cứu Chương 5. Kết luận Ngoài ra, để cung cấp các minh chứng nhằm củng cố nội dung phân tích đề tài còn bao gồm các phụ lục liên quan và danh mục tài liệu tham khảo được trình bày theo quy định APA. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 2. Khái niệm về vỡ nợ Theo Schuermann (2004), đưa ra ý kiến rằng không có một khái niệm tiêu chuẩn nào về “vỡ nợ”, những khái niệm vỡ nợ khác nhau sử dụng cho các mục đích khác nhau.

Trong bài nghiên cứu của mình, ông đã đưa ra một khái niệm cơ bản về vỡ nợ là việc khách hàng không trả được nợ, bao gồm cả tiền gốc và tiền lãi trên các khoản vay có tài sản đảm bảo hoặc khoản vay không có tài sản đảm bảo. Khi khách hàng xảy ra vỡ nợ sẽ dẫn đến thu nhập của ngân hàng và các tổ chức tín dụng khác giảm đi. Thông thường, khả năng vỡ nợ xảy ra khi khách hàng có một trong các dấu hiệu sau đây: (i) Khoản vay của khách hàng đã được cơ cấu nợ; (ii) Khoản vay của khách hàng phát sinh dự phòng nợ phải thu khó đòi; (iii) Khoản vay của khách hàng đã quá hạn trên 90 ngày; (iv) Khách hàng vay nợ đã tuyên bố phá sản. Hiệp định Basel II cũng định nghĩa rằng: việc vỡ nợ được coi là xảy ra khi có một trong các sự kiện sau đây: (i) Người có nghĩa vụ trả nợ không có khả năng thanh toán đầy đủ các nghĩa vụ trả nợ của mình (gốc, lãi hoặc phí); (ii) Khoản nợ của người có nghĩa vụ trả nợ đã được điều chỉnh cụ thể như lập khoản dự phòng hoặc cơ cấu lại khoản vay liên quan đến việc xoá hoặc giãn nợ gốc, lãi hoặc phí; (iii) Người có nghĩa vụ trả nợ đã quá hạn thanh toán trên 90 ngày; (iv) Người có nghĩa vụ trả nợ đã nộp đơn phá sản.

Mặt khác, Sy (2007) cũng đưa ra khái niệm: vỡ nợ dựa trên cơ sở khách hàng bị trễ hạn và mất khả năng thanh toán. Trễ hạn được hiểu là việc khách hàng không thanh toán được khoản vay khi đến hạn, trong khi tình trạng mất khả năng thanh toán được định nghĩa là tài sản của khách hàng vay nợ có giá trị ít hơn các khoản nợ phải trả của họ. Hầu hết các khái niệm vỡ nợ được xoay quanh khái niệm trễ hạn. Theo Altman và cộng sự (2019) cho ý kiến rằng, khái niệm vỡ nợ đề cập đến việc khách hàng vay nợ vi phạm một trong các điều khoản thỏa thuận trong hợp đồng với ngân hàng, ngoài khoản thanh toán theo thời hạn quy định của khoản vay.

Ví dụ, khách hàng vi phạm một thỏa thuận như không duy trì số tiền thanh toán tối thiểu hoặc tỷ lệ nợ tối đa được quy định. Vỡ nợ có thể xảy ra khi khách hàng trễ thời gian thanh toán lãi và gốc bắt buộc. Thông thường, khách hàng xảy ra vỡ nợ khi họ cơ cấu lại các khoản thanh toán nợ hoặc nộp đơn chính thức phá sản. 10 Nói chung, vỡ nợ có thể xảy ra khi khách hàng không thể trả được số tiền gốc, lãi hoặc phí của khoản vay.

Dấu hiệu của một khoản vay có khả năng vỡ nợ khi đáp ứng một trong các điều sau đây như: (i) Khoản vay đã được ngân hàng cơ cấu nợ; (ii) Khoản vay của khách hàng xuất hiện khoản dự phòng phải thu khó đòi; (iii) Khách hàng trễ hạn trả nợ quá 90 ngày; (iv) Khách hàng vay nợ nộp đơn phá sản.