DANH MỤC TỪ VÀ THUẬT NGỮ VIẾT TẮT
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ
DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU
MỤC LỤC
MỞ ĐẦU
CHƯƠNG 1: NGHIÊN CỨU CƠ SỞ LÝ THUYẾT
1.1 Sơ lược về khai phá dữ liệu
1.1.1 Sự cần thiết của khai phá dữ liệu
1.1.2 Định nghĩa khai phá dữ liệu
1.1.3 Quy trình khám phá tri thức trong CSDL
1.2 Khai phá luật kết hợp
1.2.1 Luật kết hợp trong cơ sở dữ liệu
1.2.2 Bài toán khai thác luật kết hợp
1.3Phân lớp
1.3.1 Phân lớp bằng phương pháp dựa trên cây quyết định
1.3.2 Phân lớp bằng phương pháp dựa trên luật [1]
1.3.3 Phân lớp bằng phuơng pháp Naïve Bayes
CHƯƠNG 2: LÝ THUYẾT VỀ RỦI RO TÍN DỤNG
2.1 Tổng quan về ngân hàng thương mại
2.1.1 Khái niệm về ngân hàng thương mại
2.1.2 Chức năng của ngân hàng thương mại
2.2 Hoạt động tín dụng trong ngân hàng thương mại
2.2.1 Nguyên tắc tín dụng
2.2.2 Lãi suất tín dụng
2.2.3 Đảm bảo tín dụng
2.2.4 Quy trình tín dụng[3]
2.3 Xếp hạng tín dụng
2.3.1 Mục đích của xếp hạng tín dụng[2]
2.3.2 Phân nhóm khách hàng
2.3.3 Xếp hạng tín dụng doanh nghiệp[2]
2.4 Rủi ro tín dụng
2.4.1 Khái niệm về rủi ro tín dụng
2.4.2 Phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro[9]
2.4.3 Quản trị rủi ro tín dụng trong ngân hàng thương mại
CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU, ÁP DỤNG VỚI NGUỒN DỮ LIỆU CỦA NGÂN HÀNG KỸ THƯƠNG VIỆT NAM (TECHCOMBANK)
3.1 Hệ thống xếp hạng tín dụng của ngân hàng Techcombank
3.1.1 Hệ thống xếp hạng thế chấp (ScoringF1)
[5]
3.1.2 Thống kê với dữ liệu ScoringF1
3.1.3 Hệ thống xếp hạng tín chấp (ScoringF2)
[6]
3.1.4 Thống kê với dữ liệu ScoringF2
3.2 Dữ liệu tín dụng của khách hàng
3.2.1 Phương pháp luận đánh giá
3.2.2 Nguồn dữ liệu tín dụng
3.2.3 Kiểm định lại hệ thống ScoringF1
3.2.4 Kiểm định lại hệ thống ScoringF2
3.2.5 Nhóm không được chấm điểm tín dụng
3.3 Điều chỉnh lại hệ thống xếp hạng tín dụng ScoringF2
3.3.1 Chọn và làm sạch dữ liệu
3.3.2 Tạo mining structure [11]
3.3.3 Tạo mining model
3.3.4 Điều chỉnh lại hệ thống ScoringF2
CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
KẾT LUẬN
KIẾN NGHỊ VÀ ĐỀ XUẤT
TÀI LIỆU THAM KHẢO