Chuyên đề thực tập: Xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng đánh giá rủi ro khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Kỹ Thương Việt Nam

• Tác giả: Nguyễn Khánh Ly
• Người hướng dẫn: TS. Hoàng Đức Mạnh
• Trường học: Đại học Kinh tế Quốc dân
• Chuyên ngành: Toán Kinh tế
• Đề tài: Xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng đánh giá rủi ro khách hàng cá nhân tại Techcombank
• Loại tài liệu: chuyên đề thực tập
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: LÝ THUYẾT VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
• 1.1. Tổng quan về xếp hạng tín dụng
• 1.2. Tầm quan trọng của xếp hạng tín dụng cá nhân
• 1.3. Các yếu tố ảnh hưởng đến mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân
• 1.3.1. Thông tin cá nhân
• 1.3.2. Tài chính cá nhân
• 1.3.3. Hành vi sử dụng tín dụng của cá nhân
• 1.3.4. Các thông tin liên quan đến viễn thông
• 1.4. Các phương pháp xếp hạng tín dụng
• 1.4.1. Phương pháp chuyên gia
• 1.4.2. Phương pháp thống kê
• 1.4.3. Tổng quan về các nghiên cứu sử dụng hồi quy Logistic để đánh giá rủi ro tín dụng của khách hàng cá nhân
• 1.5. Kết luận chương 1
• 2. CHƯƠNG 2: CÁC PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU TRONG MÔ HÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG
• 2.1. Phương pháp xử lý biến và ước lượng tham số trong mô hình
• 2.2. Cách biến đổi dữ liệu
• 2.3. Phương pháp ước lượng hợp lý cực đại
• 2.4. Các chỉ tiêu để lựa chọn biến trong mô hình
• 2.5. Lý thuyết kinh tế
• 2.6. Chỉ số Information Value. Ma trận tương quan
• 2.7. Hồi quy Logistic theo StepWise
• 2.8. Hồi quy Logistic thông thường và dựa vào trị số P-value
• 2.9. Các tiêu chí đánh giá mô hình. Hệ số Gini
• 2.10. Kết luận chương 2
• 3. CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG MÔ HÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG TMCP KỸ THƯƠNG VIỆT NAM
• 3.1. Thực trạng cho vay khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Kỹ thương Việt Nam (từ 2014 đến 2019)
• 3.2. Xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân
• 3.3. Dữ liệu sử dụng
• 3.4. Tổng quan các bước xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng tại ngân hàng. Áp dụng vào dữ liệu thực tế và phân tích kết quả
• 3.5. Kết luận chương 3
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
• PHỤ LỤC
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng

Xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng là quá trình thiết kế và phát triển một hệ thống đánh giá rủi ro tín dụng dựa trên các yếu tố liên quan đến khách hàng cá nhân. Tại Techcombank, mô hình này được xây dựng nhằm dự đoán khả năng trả nợ của khách hàng, từ đó giảm thiểu rủi ro tín dụng. Mô hình sử dụng các phương pháp thống kê và phân tích dữ liệu để đưa ra kết quả chính xác. Hệ thống xếp hạng tín dụng này không chỉ giúp ngân hàng quản lý rủi ro hiệu quả mà còn hỗ trợ ra quyết định cho vay phù hợp với từng nhóm khách hàng.

1.1. Phương pháp xây dựng mô hình

Phương pháp chính được sử dụng trong xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng là hồi quy Logistic. Phương pháp này giúp phân tích và dự đoán xác suất khách hàng không trả được nợ dựa trên các biến số như thông tin cá nhân, tài chính, và hành vi sử dụng tín dụng. Phương pháp xếp hạng tín dụng này được đánh giá cao nhờ tính khách quan và khả năng xử lý dữ liệu lớn.

1.2. Ứng dụng thực tế

Mô hình được áp dụng thực tế tại Techcombank để đánh giá rủi ro tín dụng của khách hàng cá nhân. Kết quả từ mô hình giúp ngân hàng phân loại khách hàng theo mức độ rủi ro và đưa ra các chính sách cho vay phù hợp. Công cụ đánh giá rủi ro này cũng hỗ trợ ngân hàng trong việc giám sát và quản lý danh mục tín dụng hiệu quả.

II. Đánh giá rủi ro khách hàng cá nhân

Đánh giá rủi ro khách hàng cá nhân là quá trình phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng. Tại Techcombank, việc đánh giá này dựa trên các thông tin như tài chính cá nhân, lịch sử tín dụng, và hành vi sử dụng tín dụng. Phân tích rủi ro này giúp ngân hàng xác định mức độ rủi ro của từng khách hàng và đưa ra các quyết định cho vay phù hợp.

2.1. Yếu tố ảnh hưởng

Các yếu tố chính ảnh hưởng đến đánh giá rủi ro khách hàng cá nhân bao gồm thông tin cá nhân, tài chính cá nhân, và hành vi sử dụng tín dụng. Thông tin cá nhân như tuổi tác, trình độ học vấn, và tình trạng hôn nhân được xem xét để đánh giá khả năng trả nợ. Tài chính cá nhân bao gồm giá trị tài sản, tiết kiệm, và tổng nợ cũng là yếu tố quan trọng trong quá trình đánh giá.

2.2. Phương pháp phân tích

Phương pháp chính được sử dụng trong phân tích rủi ro là hồi quy Logistic. Phương pháp này giúp xác định mối quan hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng và khả năng trả nợ của khách hàng. Quy trình đánh giá rủi ro tại Techcombank bao gồm thu thập dữ liệu, phân tích, và đưa ra kết quả đánh giá chính xác.

III. Hệ thống quản lý tín dụng tại Techcombank

Hệ thống quản lý tín dụng tại Techcombank được thiết kế để quản lý và giám sát các khoản vay của khách hàng cá nhân. Hệ thống này sử dụng mô hình tín dụng để đánh giá rủi ro và phân loại khách hàng theo mức độ rủi ro. Quản lý rủi ro tín dụng là một phần quan trọng trong hoạt động của ngân hàng, giúp giảm thiểu tổn thất và đảm bảo lợi nhuận.

3.1. Cấu trúc hệ thống

Hệ thống quản lý tín dụng tại Techcombank bao gồm các module thu thập dữ liệu, phân tích rủi ro, và quản lý danh mục tín dụng. Hệ thống xếp hạng tín dụng được tích hợp để đánh giá và phân loại khách hàng một cách tự động. Hệ thống này cũng hỗ trợ ngân hàng trong việc giám sát và quản lý các khoản vay hiệu quả.

3.2. Ứng dụng thực tế

Hệ thống được áp dụng thực tế để quản lý danh mục tín dụng của Techcombank. Kết quả từ hệ thống giúp ngân hàng đưa ra các quyết định cho vay phù hợp và giảm thiểu rủi ro tín dụng. Công cụ đánh giá rủi ro trong hệ thống cũng hỗ trợ ngân hàng trong việc dự báo và quản lý rủi ro hiệu quả.