Chuyên đề thực tập tốt nghiệp ứng dụng machine learning vào việc đánh giá khả năng vỡ nợ của khách hàng cá nhân tại ngân hàng thương mại

Chuyên khảo kinh tế phân tích Chuyên đề thực tập tốt nghiệp ứng dụng machine learning vào việc đánh giá khả năng vỡ nợ của khách, đánh giá các khía cạnh quan trọng, đề xuất hướng

Chuyên ngành

Toán Kinh tế

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

chuyên đề thực tập chuyên ngành

2021

72
1
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

1.1. Tín dụng của ngân hàng thương mại

1.1.1. Tín dụng ngân hàng là gì?

1.1.2. Đặc điểm và vai trò của tín dụng ngân hàng

1.1.3. Các hình thức tín dụng của ngân hàng thương mại

1.1.4. Tín dụng đối với khách hàng cá nhân của ngân hàng thương mại

1.2. Tổng quan nghiên cứu

1.2.1. Các nghiên cứu ở nước ngoài

1.2.2. Các nghiên cứu tại Việt Nam

1.2.3. Thực trạng đánh giá khả năng vỡ nợ của khách hàng cá nhân tại các ngân hàng thương mại

2. CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU CỦA CHUYÊN ĐỀ

2.1. Giới thiệu về Machine Learning

2.2. Một số phương pháp Machine Learning phục vụ cho nghiên cứu

2.2.1. Mô hình hồi quy Logistic

2.2.2. Mô hình Support Vector Machine (SVM)

2.2.3. Thuật toán rừng ngẫu nhiên (Random Forest)

3. CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG MACHINE LEARNING ĐỂ DỰ BÁO KHẢ NĂNG VỠ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI

3.1. Số liệu và biến

3.1.1. Biến số sử dụng

3.1.2. Thống kê mô tả dữ liệu

3.2. Kết quả ước lượng sử dụng Machine Learning

3.2.1. Kết quả ước lượng sử dụng mô hình hồi quy Logistic

3.2.2. Kết quả ước lượng sử dụng Support Vector Machine

3.2.3. Kết quả ước lượng sử dụng Random Forest

3.2.4. So sánh và đánh giá kết quả

4. CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

Tóm tắt

I. Giới thiệu về ứng dụng Machine Learning trong đánh giá khả năng vỡ nợ

Ứng dụng Machine Learning vào việc đánh giá khả năng vỡ nợ của khách hàng cá nhân tại ngân hàng đang trở thành xu hướng quan trọng trong lĩnh vực tài chính. Với sự phát triển của khoa học dữ liệu, các mô hình dự đoán dựa trên Machine Learning giúp ngân hàng tối ưu hóa quy trình đánh giá rủi ro tín dụng. Phân tích dữ liệu từ các biến số như thu nhập, lịch sử tín dụng, và thông tin cá nhân khác, các mô hình như hồi quy Logistic, Support Vector Machine (SVM), và Random Forest được sử dụng để dự đoán khả năng vỡ nợ. Những mô hình này không chỉ cải thiện độ chính xác mà còn giảm thiểu rủi ro tín dụng, giúp ngân hàng đưa ra quyết định cho vay hiệu quả hơn.

1.1. Tầm quan trọng của Machine Learning trong tài chính

Machine Learning đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý lượng lớn dữ liệu tài chính, giúp ngân hàng phân tích và dự đoán khả năng vỡ nợ của khách hàng. Các mô hình này cho phép ngân hàng xác định các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng, từ đó đưa ra các chiến lược quản lý rủi ro hiệu quả. Ví dụ, Random Forest có khả năng xử lý dữ liệu phức tạp và đa chiều, trong khi SVM phù hợp với các bài toán phân loại có độ chính xác cao.

1.2. Các thách thức trong đánh giá khả năng vỡ nợ

Một trong những thách thức lớn là việc thu thập và xử lý dữ liệu từ khách hàng cá nhân. Dữ liệu không đầy đủ hoặc không chính xác có thể dẫn đến kết quả dự đoán sai lệch. Ngoài ra, việc lựa chọn mô hình phù hợp cũng là vấn đề quan trọng. Mỗi mô hình có ưu nhược điểm riêng, ví dụ, hồi quy Logistic dễ triển khai nhưng có thể không hiệu quả với dữ liệu phi tuyến tính.

II. Phương pháp nghiên cứu và mô hình dự đoán

Nghiên cứu sử dụng các phương pháp Machine Learning để phân tích và dự đoán khả năng vỡ nợ của khách hàng cá nhân. Các mô hình được áp dụng bao gồm hồi quy Logistic, Support Vector Machine (SVM), và Random Forest. Mỗi mô hình được đánh giá dựa trên độ chính xác, độ nhạy và độ đặc hiệu. Dữ liệu được thu thập từ các ngân hàng thương mại, bao gồm thông tin về thu nhập, lịch sử tín dụng, và các yếu tố nhân khẩu học khác. Kết quả nghiên cứu cho thấy Random Forest đạt hiệu suất cao nhất trong việc dự đoán khả năng vỡ nợ.

2.1. Mô hình hồi quy Logistic

Hồi quy Logistic là mô hình đơn giản và dễ triển khai, phù hợp với các bài toán phân loại nhị phân. Tuy nhiên, mô hình này có hạn chế khi xử lý dữ liệu phi tuyến tính và đa chiều. Kết quả nghiên cứu cho thấy độ chính xác của mô hình này ở mức trung bình, phù hợp với các trường hợp dữ liệu đơn giản.

2.2. Mô hình Support Vector Machine SVM

SVM là mô hình mạnh mẽ trong việc phân loại dữ liệu phức tạp, đặc biệt khi có sự phân tách rõ ràng giữa các lớp. Tuy nhiên, mô hình này đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán và thời gian huấn luyện. Kết quả nghiên cứu cho thấy SVM đạt độ chính xác cao hơn so với hồi quy Logistic.

2.3. Mô hình Random Forest

Random Forest là mô hình hiệu quả nhất trong nghiên cứu này, với khả năng xử lý dữ liệu đa chiều và phức tạp. Mô hình này cũng có khả năng giảm thiểu overfitting, giúp cải thiện độ chính xác trong dự đoán khả năng vỡ nợ. Kết quả nghiên cứu cho thấy Random Forest đạt độ chính xác cao nhất so với các mô hình khác.

III. Kết quả và ứng dụng thực tiễn

Kết quả nghiên cứu cho thấy Machine Learning có tiềm năng lớn trong việc đánh giá khả năng vỡ nợ của khách hàng cá nhân tại ngân hàng. Các mô hình như Random ForestSVM đạt độ chính xác cao, giúp ngân hàng giảm thiểu rủi ro tín dụng. Nghiên cứu cũng đề xuất các giải pháp để cải thiện quy trình đánh giá rủi ro, bao gồm việc tích hợp thêm các biến số và cải thiện chất lượng dữ liệu. Những kết quả này có thể được áp dụng rộng rãi trong ngành tài chính, giúp các ngân hàng tối ưu hóa quy trình cho vay và quản lý rủi ro.

3.1. Đánh giá kết quả của các mô hình

Kết quả so sánh giữa các mô hình cho thấy Random Forest đạt độ chính xác cao nhất, tiếp theo là SVMhồi quy Logistic. Điều này khẳng định hiệu quả của Machine Learning trong việc dự đoán khả năng vỡ nợ.

3.2. Ứng dụng thực tiễn trong ngân hàng

Các ngân hàng có thể áp dụng các mô hình này để cải thiện quy trình đánh giá rủi ro tín dụng. Việc sử dụng Machine Learning không chỉ giúp giảm thiểu rủi ro tín dụng mà còn tăng cường hiệu quả quản lý danh mục cho vay.

21/02/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VA TONG QUAN NGHIÊN CỨU 1. Tín dụng của ngân hàng thương mại 1. Tín dụng ngân hang là gì? Tín dụng ngân hàng là mối quan hệ tín dụng giữa ngân hàng và các chủ thể khác trong nên kinh tế (có thé là cá nhân hoặc doanh nghiệp), với hoạt động chuyên giao tải sản giữa các bên tham gia. Trong đó, với chức năng là trung gian tài chính, ngân hàng vừa đóng vai trò là người cho vay cung cấp các sản phẩm tín dụng cho cá nhân và doanh nghiệp, đồng thời cũng là người đi vay nhận tiền gửi của các nhà doanh nghiệp và cá nhân hoặc phát hành chứng chỉ tiền gửi, trái phiếu dé huy động vốn trong xã hội.

Theo Điều 20, Luật các tô chức tín dụng 2010 đã chỉ ra rằng: “Cấp tín dụng là việc tơ chức tín dụng thỏa thuận dé khách hang sử dụng một khoản tiền với nguyên tắc có hoàn trả bằng các nghiệp vụ cho vay, chiết khấu, cho thuê tài chính, bảo lãnh ngân hàng và cac nghiệp cụ khác”. Như vậy, ta có thể hiểu tín dụng của các ngân hàng chính là mối quan hệ chuyên nhượng quyên sử dụng vốn hoặc tài sản giữa các ngân hàng thương mai và các cá thể kinh tế trong một thời hạn thỏa thuận nhất định dựa trên nguyên tắc hoàn trả cả vốn và lãi của bên đi vay khi đến thời điểm đáo hạn. Thật vậy, dự trên nguyên tắc “đi vay để cho vay”, ngân hàng thương mại vừa là t6 chức huy động vốn đồng thời cũng là nhà đầu tư lớn cho hau hết các chủ thé trong xã hội từ cá nhân, doanh nghiệp tư nhân đến doanh nghiệp nhà nước. Cụ thé hơn, dựa trên tính chất đặc trưng của vòng tuần hoàn vốn, khi phát sinh sự chênh lệch về thời gian và số lượng giữa các khoản thu nhập và chỉ tiêu trong quá trình tái sản xuất xã hội mà thường xuyên hình thành lên dòng tiền “nhàn rỗi”, và ngân hàng thương mại như một cau nối huy động những dòng tiền nhàn rỗi đó dé “rót” về nhưng tô chức cần vay vốn đồng thời cũng dé duy trì các khoản chi phí và thu lợi cho chính mình.

Quan hệ tín dụng ngân hàng dựa trên ba quan hệ chính: + Quan hệ giữa ngân hàng và doanh nghiệp. + Quan hệ giữa ngân hàng và khách hàng cá nhân. + Quan hệ giữa các ngân hàng với nhau (cả ngân hàng trong và ngoài nước). Nguyễn Thi Trang Nhung - 11173624 4 Chuyên đê thực tập chuyên ngành Toán Kinh tế 1.

Đặc điểm và vai trò của tín dụng ngân hàng: e Đặc điểm của tín dụng NHTM: Thứ nhất, các chủ thé trong quan hệ tín dụng của ngân hàng thương mai bao gồm bên cho vay là những người chuyền nhượng quyền sử dụng vốn và bên đi vay là những người nhận quyền sử dụng vốn. Trong một số trường hợp còn xuất hiện bên thứ ba trong mối quan hệ này, đóng vai trò là người báo lãnh cho bên đi vay như một phương thức phòng hộ rủi ro. Thứ hai, tín dụng ngân hàng xây dựng trên cơ sở niềm tin và sự tự nguyện giữa các bên tham gia. Mối quan hệ tín dụng này chỉ thực sự được thiết lập khi ngân hàng tin tưởng vào ý muốn trả nợ và khả năng trả nợ của khách hàng.

Mặt khác, người đi vay cũng tin tưởng rằng mình có thể sử dụng đồng vốn vay một cách có hiệu quả. Tuy nhiên, quá trình giao dịch giữa ngân hàng và khách hàng cũng phải dựa trên những văn bản/ hợp đồng có giá trị pháp lý như: hợp đồng tín dụng, khế ước nhận nợ, bảo lãnh,. Thứ ba, bản chất của ngân hàng thương mại là một doanh nghiệp hoạt động trên cơ sở thu lợi, “di vay dé cho vay”, vi vậy với mỗi giao dịch tín dụng thì ngân hàng phải nhận được giá trị hoàn trả lớn hơn giá trị cho vay (bao gồm cả gốc, lãi và các loại phí) Thứ tư, dựa trên tính bất đối xứng trong thông tin giữa ngân hàng thương mại và các bên đi vay nên các khoản vay tín dụng thường tiềm ân nhiều rủi ro. Từ đó, một trong những nguyên nhân gây ra rủi ro tín dụng xuất phát từ chính quá trình thâm định khách hàng của ngân hàng thương mại.

Bên cạnh đó, ngoài nguyên nhân chủ quan đến từ nội bản ngân hàng thì còn có những nguyên nhân khách quan hình thành lên rủi ro tín dụng như: sựu biến động của thị trường và những thay đổi về chính sách kinh tế, chu kỳ kinh tế, hay cả những rủi ro ngẫu nhiên như thiên tai, dịch bệnh,. e Vai trò của tín dụng NHTM: Chúng ta không thể không thừa nhận rang ngân hàng thương mại là một mắt xích quan trọng thúc đây sản xuất phát triển, điều tiết và chung chuyên vốn, đồng thời tăng hiệu quả của các dòng vốn trên thị trường, là nguồn cung vốn chủ chốt cho các doanh nghiệp và cá nhân. Bên cạnh đó, hiện nay khi mô hình hoạt động của ngân hàng đang dần hoàn thiện hơn thì các chủ thé trong nên kinh tế có thé tiếp cận vốn vay một cách dé dang và nhanh chóng hon tạo nên sự điều hòa nhịp nhàng cho nền kinh tế. Mặt khác, NHTM được gọi là trung gian tài chính bởi lẽ nó không chỉ là nguồn cung vốn cho các chủ thể kinh tế mà nó còn đóng vai trò là một nơi tập Nguyễn Thi Trang Nhung - 11173624 5 Chuyên đê thực tập chuyên ngành Toán Kinh tế trung các dòng vốn nhàn rỗi của xã hội.

Từ đó, phát huy một cách tối đa tác dụng của những dòng vốn mà đáng lẽ ra bị “bỏ rơi” qua những chính sách tín dụng hấp dẫn đáp ứng mạch phát triển của thị trường, tạo đòn bẩy giúp các doanh nghiệp start up và phát triển. Mở rộng ra, tin dụng ngân hàng còn là cái nôi góp phần mở rộng quan hệ kinh tế quốc tế. Thật vậy, trong nền kinh tế hội nhập toàn cầu, tỷ lệ công ty có vốn đầu tư hoặc hợp tác với nước ngoài ngày càng tăng cao. Cùng với đó, nhu cầu về ngoại tệ cũng ngày một tăng, ma NHTM là nơi quy đổi ngoại tệ một cách rõ ràng và minh bạch.

Các hình thức tín dụng của ngân hàng thương mai: e Phân loại theo thời hạn cấp tin dụng: Cho vay ngăn hạn: là những khoản văn có thời hạn đưới 1 năm với mục đích bù đắp những khoản vốn thiếu hụt hoặc các khoản chi tiếu trong ngăn hạn. Cho vay trung hạn: tại Việt Nam, theo quyết định 127/2005/QD-NHNN của NHNN Việt Nam thì tín dụng trung hạn là những khoản vay có thời hạn từ 1 đến 5 năm (với các nước trên thé giới là từ 1 đến 7 năm). Có thé với những mục tiêu có khả năng thu hồi vốn nhanh như mua sắm thiết bị, tài sản cố định (những tài sản có tốc độ hao mòn nhanh); mở rộng sản xuất kinh doanh; hoặc thực hiện dự án với quy mô vừa và nhỏ;. Cho vay dai hạn: là những khoản vay có thời hạn trên 5 năm và thậm trí có thể kéo dài tới 30 năm; nhằm mục đích cung cấp vốn cho những mục tiêu đài han của khách hàng như xây sửa xí nghiệp, nhà máy, khởi nghiệp,.

Thời hạn tín dụng được hiểu nôm na là khoảng thời gian từ đúng NHTM bắt đầu cho khách hàng vay vốn đến khi nhận đủ và vốn và lãi vay từ khách hàng. Phân loại tín dụng theo thời hạn của khoản vay có ý nghĩa rất quan trọng đối với NHTM. Nó đánh giá được khả năng hoàn trả của khách hàng cũng như độ rủi ro tín dụng mà NHTM sẽ gặp phải khi quyết định cho vay. ePhân loại theo mục đích sử dụng vốn của khách hàng: Cho vay phục vụ mục đích sản xuất kinh doanh: là những khoản vay nhằm mục đích phục vụ việc đầu tư, mở rộng sản xuất kinh doanh và cải tiến trang thiết bị.

Cho vay phục vụ tiêu dùng: Là những khoản vay cung cấp cho khách hàng nguồn vốn tạm thời nhăm đáp ứng nhu cầu chi tiêu hàng ngày. e Phân loại theo phương thức hoàn trả nợ của khách hàng: Nguyễn Thi Trang Nhung - 11173624 6 Chuyên đê thực tập chuyên ngành Toán Kinh tế Cho vay hoàn trả một lần: là những khoản vay thanh toán cả gốc lẫn lãi một lần khi đến thời gian đáo hạn mà NHTM và khách hàng đã thỏa thuận. Cho vay trả góp: Là những khoản vay mà khách hàng sẽ trả gốc và lãi thành từng phần theo định kỳ được thỏa thuận. Khoản vay này thường áp dụng đối với những khoản vay cho bất động sản, nhà ở, tiêu dùng, thương mại.

ePhân loại theo mức độ tín nhiệm đối với khách hàng: Cho vay có tài sản đảm bảo: Là những khoản vay được ngân hàng cho vay kèm theo tài sản thế chấp/ cầm cố của khách hàng hoặc sự bảo lãnh của bên thứ ba. Loại cho vay này để ngân hàng phòng ngừa rủi ro với những khách hàng có mức tín nhiệm thấp. Cho vay không tài sản đảm bảo: Là loại vay mà không cần đến thế chấp, cầm có hay sự bảo lãnh của bên thứ ba. Nó chi dựa trên sự tín nhiệm của NHTM đối với khách hàng, thường sẽ được áp dụng đối với những khách hàng trung thực và có năng lực trả nợ.

ePhân loại theo thành phan kinh tế: Khoản vay đối với các định chế tài chính ví dụ như hợp đồng tín dụng giữa các ngân hàng, công ty bảo hiểm và một số định chế tài chính khác. Khoản vay đối với KHDN: Là những khoản vay cấp cho các doanh nghiệp sử dụng làm vốn lưu động, đầu tư dự án, mở rộng sản xuất, mua sắm vật tư,. Khoản vay đối với KHCN: Là những khoản vay cho các cá nhân nhằm đáp ứng nhu cầu về đời sống thông qua phát hành thẻ tín dụng. Tín dụng đối với khách hàng cá nhân của NHTM 1.

Tín dụng khách hàng cá nhân là gì? Theo nghiên cứu của Nguyễn Đăng Đờn (2013), ông đã nêu ra định nghĩa về tín dụng của KHCN dựa trên định nghĩa về “tín dụng ngân hàng” răng tín dụng của KHCN là những khoản vay của NHTM cho KHCN trong một thời hạn nhất định và phải hoàn trả lại cả gốc lẫn lãi. Đặc điểm và vai trò của tín dụng khách hàng cá nhân. e Đặc điểm của tín dụng KHCN: Những khoản vay của KHCN là những khoản vay có quy mô nhỏ nhưng lại chiếm tỷ trọng lớn trong các khoản vay ở NHTM.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Ứng Dụng Machine Learning Đánh Giá Khả Năng Vỡ Nợ Khách Hàng Cá Nhân Tại Ngân Hàng là một tài liệu chuyên sâu về việc áp dụng công nghệ Machine Learning để dự đoán và đánh giá rủi ro vỡ nợ của khách hàng cá nhân trong lĩnh vực ngân hàng. Tài liệu này không chỉ cung cấp cái nhìn tổng quan về các mô hình học máy hiện đại mà còn phân tích cách thức chúng có thể được tích hợp vào quy trình quản lý rủi ro của ngân hàng. Điều này giúp các tổ chức tài chính tối ưu hóa quyết định cho vay, giảm thiểu tổn thất và nâng cao hiệu quả hoạt động.

Để mở rộng kiến thức về các ứng dụng công nghệ trong lĩnh vực ngân hàng, bạn có thể tham khảo thêm Nghiên Cứu Phát Hiện Gian Lận Thẻ Tín Dụng Bằng Học Sâu, một tài liệu chuyên sâu về việc sử dụng học sâu để phát hiện gian lận trong giao dịch thẻ tín dụng. Ngoài ra, Công Nghệ Ngân Hàng Hiện Đại: Xu Hướng Và Thách Thức cung cấp cái nhìn tổng quan về các xu hướng công nghệ đang định hình ngành ngân hàng hiện đại. Cuối cùng, Phân Tích Thiết Kế Hệ Thống Thanh Toán Trực Tuyến Giữa Công Ty Chứng Khoán Và Ngân Hàng sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về các hệ thống thanh toán trực tuyến và cách chúng được tích hợp giữa các tổ chức tài chính.

Những tài liệu này không chỉ bổ sung kiến thức mà còn mở ra những góc nhìn mới về ứng dụng công nghệ trong lĩnh vực tài chính và ngân hàng.