Ứng dụng khai phá dữ liệu để giảm thiểu rủi ro tín dụng

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TRẦN XUÂN LỢI ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU ĐỂ GIẢM THIỂU RỦI RO TÍN DỤNG LUẬN VĂN THẠC SĨ Hà Nội - 2010 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TRẦN XUÂN LỢI ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU ĐỂ GIẢM THIỂU RỦI RO TÍN DỤNG Ngành: Cơng nghệ thơng tin Chun ngành: Hệ thống thông tin Mã số: 60 48 05 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS NGUYỄN TRỌNG DŨNG Hà Nội - 2010 I DANH MỤC TỪ VÀ THUẬT NGỮ VIẾT TẮT STT Chữ viết tắt CSDL DM Itemset Transaction TID Support Minsup Confidence Mincof 10 Training set 11 Test set 12 Information gain 13 Coverage 14 Accuracy 15 ILA 16 Naïve Bayes 17 18 Normalising Constant ScoringF1 19 ScoringF2 20 Mining Structure II 21 Mining Model 22 Discretized 22 Discrete 23 Key 24 Clusters 25 26 27 28 29 30 MAXIMUM ITEMSET COUNT MAXIMUM ITEMSET SIZE MAXIMUM SUPPORT MINIMUM ITEMSET SIZE MINIMUM PROBABILITY MINIMUM SUPPORT STT Hình Hình 1.1 Hình 1.3.1 Hình 1.3.3.1 Hình 1.3.3.2 Hình 2.2.4 Hình 3.1.2 Hình 3.2.2 Hình 3.3.2.1 Hình 3.3.2.2 Hình 3.3.2.3 STT Bảng Bảng Bảng Bảng Bảng Bảng 6a Bảng 6b Bảng 7a Bảng 7b Bảng 8a Bảng 8a Bảng 9a Bảng 9b Bảng 10a Bảng 10b Bảng 11 Bảng 12a Bảng 12b Bảng 13a Bảng 13b Bảng 14a Bảng 14b Bảng 15 Bảng 16 Bảng 17 Bảng 18a Bảng 18b Bảng 19a Bảng 19b Bảng 20a Bảng 20b Bảng 21 Bảng 22a Bảng 22b Bảng 23 Bảng 24 Bảng 25 Bảng 26 Bảng 27 Bảng 28 Bảng 29 Bảng 29 98 98 97 97 97 97 96 96 -84- 96 96 96 95 95 Bảng 29: Danh sách cá Thuật toán cho luật kết hợp thỏa mãn độ tin cậy độ hỗ trợ tối thiểu Dưới liệt kê luật kết hợp với độ tin cậy giảm dần Độ tin cậy Luật 91.5% Thu Nhap < 11263615.9133221, Phuong Tien = Xe gan may, Xac Nhan CQ = Co xac nhan day du va cam ket voi TCB, Chi Phi < 13380275.1934071, Loai Nhan Khau = Ho khau KT3 tai cac lon -> Hang = A Bảng 30: Danh sách luật kết hợp thỏa mãn độ hỗ trợ độ tin cậy tối thiểu 3.3.4 Điều chỉnh lại hệ thống ScoringF2 Chúng ta bổ xung thêm trường vào liệu ScoringF2 là: DiemDieuChinh (điểm điều chỉnh) để cập nhật thay đổi điểm số HangDieuChinh (hạng điều chỉnh) để cập nhật hạng tín dụng điều chỉnh Dưới lần điều chỉnh khách hàng có hạng tín dụng AAA, AA, A thỏa mãn luật này, họ bị trừ 10 điểm tổng số điểm Điều chỉnh lần 1: Chọn luật với độ tin cập 91.5%, số điểm trừ 10 UPDATE SET WHERE AND ScoringF2 DiemDieuChinh = Diem - 10 ThuNhap < 11,263,615 PhuongTien = 'Xe gan may' -86- AND AND AND AND XacNhanCQ = 'Co xac nhan day du va cam ket voi TCB' ChiPhi < 13,380,275 LoaiNhanKhau = 'Ho khau KT3 tai cac lon' Hang IN ('A', 'AA', 'AAA') Điều chỉnh lần cho kết sau: Nhóm nợ / Hạng Nhóm Nhóm Nhóm Nhóm Nhóm Nợ xấu (3-5) Tổng Bảng 31a: Kết điều chỉnh lần theo số lượng khoả Tính theo tỷ lệ % tổng số khoản vay Nhóm nợ / Hạng Nhóm Nhóm Nhóm Nhóm Nhóm Nợ xấu (3-5) Tổng Bảng 31b: Kết điều chỉnh lần tổng số khoản vay, tính theo tỷ lệ % Như lần điều chỉnh thứ nhất, nợ xấu nhóm A từ 4.5% giảm xuống 3.1% hạng AA từ1.4% xuống 1.1% Sau lần điểu chỉnh thứ hai, khách hàng có hạng tín dụng AAA, AA, A thỏa mãn luật này, họ bị trừ điểm tổng điểm sau điều chỉnh lần thứ -87- Điều chỉnh lần 2: Chọn luật với độ tin cập 91%, số điểm trừ UPDATE SET WHERE AND AND AND AND AND ScoringF2 DiemDieuChinh = DiemDieuChinh - ThuNhap < 11,263,615 QuyDoiGN < 81,912,170 PhuongTien = 'Xe gan may' ChiPhi < 13,380,275 LoaiNhanKhau = 'Ho khau KT3 tai cac lon' Hang IN ('A', 'AA', 'AAA') Điều chỉnh lần thứ cho kết sau: Nhóm nợ / Hạng Nhóm Nhóm Nhóm Nhóm Nhóm Nợ xấu (3-5) Tổng Bảng 32a: Kết điều chỉnh lần theo số lượng khoả Tính theo tỷ lệ % tổng số khoản vay Nhóm nợ / Hạng Nhóm Nhóm Nhóm Nhóm Nhóm Nợ xấu (3-5) Tổng Bảng 32b: Kết điều chỉnh lần tổng số khoản vay, tính theo tỷ lệ % -88- Ở lần điều chỉnh thứ hai, nợ xấu nhóm A từ 3.1% giảm xuống 2.6% hạng AA từ 1.1% xuống 1% Sau lần điều chỉnh thứ 3, khách hàng có hạng tín dụng AAA, AA, A thỏa mãn luật này, họ bị trừ điểm tổng điểm sau điều chỉnh lần thứ hai Điều chỉnh lần thứ cho kết sau: Nhóm nợ / Hạng Nhóm Nhóm Nhóm Nhóm Nhóm Nợ xấu (3-5) Tổng Bảng 33a: Kết điều chỉnh lần theo số lượng khoả Tính theo tỷ lệ % tổng số khoản vay Nhóm nợ / Hạng Nhóm Nhóm Nhóm Nhóm Nhóm Nợ xấu (3-5) Tổng Bảng 33b: Kết điều chỉnh lần tổng số khoản vay, tính theo tỷ lệ % Ở lần điều chỉnh thứ ba, nợ xấu nhóm A từ 2.6% giảm xuống 2.5% hạng AA từ 1% xuống 0.9% Như sau lần điều chỉnh đưa nợ xấu nhóm A xuống 2.5% nhóm AA xuống 1% Đây kết đáp ứng kỳ vọng -89- -90- CHƢƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ KẾT LUẬN Sau trình nghiên cứu phát triển luận văn với giúp đỡ thầy cô giáo khoa Công Nghệ Thông Tin – Đại học Công Nghệ, Đại học Quốc Gia Hà Nội, bạn bè đồng nghiệp đặc biệt thầy giáo TS.Nguyễn Trọng Dũng Tơi tìm hiểu nắm vững trình bày vấn đề sau: Tìm hiểu nghiên cứu khai phá liệu: Định nghĩa, quy trình, phương pháp thuật tốn dùng để khai phá liệu Hoạt động tín dụng ngân hàng thương mại bao gồm: Khái quát chung, chức ngân hàng thương mại, nguyên tắc quy trình tín dụng, lãi suất hình thức đảm bảo tín dụng Hệ thống xếp hạng tín dụng ngân hàng thương mại: Phân nhóm khách hàng, phương pháp đo lường ngân hàng thương mại áp dụng để đánh giá lực tín dụng khách hàng, quan điểm ngân hàng hạng tín dụng Rủi ro tín dụng: Khái niệm rủi ro tín dụng, ngun tắc phân loại nợ trích lập dự phịng rủi ro, vai trò tầm quan trọng quản trị rủi ro tín dụng hoạt động ngân hàng thương mại Hệ thống chấm điểm khách hàng ngân hàng Techcombank bao gồm: Hệ thống xếp hạng chấp(ScoringF1), ngân hàng áp dụng cho sản phẩm có yêu cầu tài sản đảm bảo.Hệ thống xếp hạng tín chấp(ScoringF2) dùng cho sản phẩm tín chấp tiêu dùng mà ngân hàng không yêu cầu tài sản đảm bảo khách hàng Mơ hình sở liệu tín dụng: Mối quan hệ khách hàng, hợp đờng tín dụng, tài sản đảm bảo tài khoản tiền vay,thơng tin thuộc tính khoản vay Điều chỉnh lại hệ thống xếp hạng tín dụng ScoringF2 ngân hàng Techcombank: phương pháp thực hiện, mining structure mining model Đánh giá kết sau điều chỉnh Kết ứng dụng luận văn tiến hành đưa vào áp dụng Ngân hàng Kỹ thương Việt Nam Techcombank từ tháng 08-2010 chứng tỏ nỗ lực tác giả đề tài luận văn mang tính thời ứng dụng cao KIẾN NGHỊ VÀ ĐỀ XUẤT -91- Ngày khai phá liệu ứng dụng nhiều lĩnh vực đời sống bán lẻ, ngân hàng, tài chính…Tính chất ứng dụng đa ngành đa lĩnh vực cần quan tâm đầu tư cách đắn, sử dụng để đưa định có lợi ích cao Đặc biệt lĩnh vực tài chính, ngân hàng nơi mà ng̀n liệu phong phú, tính chất liệu quan trọng khai phá liệu ngày khẳng định vai trò nhằm giảm thiểu rủi ro nói chung rủi ro tín dụng nói riêng Cuộc khủng hoảng tài đầu năm 2008 đến cuối năm 2009 việc cho vay chuẩn lĩnh vực bất động sản ngân hàng Mỹ lan rộng toàn giới Hàng loạt ngân hàng sụp đổ có định chế tài lớn với lịch sử họa động lâu đời Lehman Brothers (158 năm), cho nhìn nhận lại sức khỏe an toàn hệ thống ngân hàng, mà phá sản ngân hàng không việc riêng mà cịn ảnh hưởng nghiêm trọng lan rộng toàn đời sống xã hội Nền kinh tế hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam tiếp tục gánh chịu ảnh hưởng tiêu cực khủng hoảng tài Hệ thống ngân hàng Việt Nam bộc nhiều yếu bất cập việc quản lý rủi ro Nhận thức điều ngày 20-5-2010, Ngân hàng Nhà Nước Việt Nam đưa thông tư 13 nhằm làm nâng cao an toàn hoạt động ngân hàng thương mại bao gờm: Tỷ lệ an tồn vốn tối thiểu đạt 9%, giới hạn tín dụng, tỷ lệ khả chi trả, giới hạn góp vốn, mua cổ phần, tỷ lệ cấp tín dụng so với ng̀n vốn huy động Tất điều giúp cho ngân hàng thương mại có an tồn cao hoạt động, cao sức cạnh tranh Ngân hàng thương mại việc hoàn thiện chế sách, điều quan trọng khơng ứng dụng khai phá liệu để tìm luật liệu, để đưa định có lợi ích cao nhất, điều chỉnh lại sách phân loại khách hàng thực chất hơn, phản ánh tình trạng tín dụng họ Tất điều này, giúp cho ngân hàng giảm thiểu rủi ro nâng cao hiệu hoạt động -92- TÀI LIỆU THAM KHẢO TÀI LIỆU TIẾNG VIỆT [1] PGS.TS Đỡ Phúc (2006), Giáo trình Khai thác Dữ liệu, Trường Đại học Công nghệ thông tin TP Hờ Chí Minh, Đại học Quốc gia TP Hờ Chí Minh [2] Ngân hàng Ngoại thương Việt Nam Vietcombank, Cẩm nang tín dụng, Hà Nội, tháng năm 2004 [3] Ngân hàng Nông nghiệp Phát triển Nông thôn Agribank, Cẩm nang tín dụng, [4] Ngân hàng Hàng hải Việt Nam MaritimeBank, Tài liệu đào tạo hội nhập Khối quản lý tín dụng, ban hành 2008 [5] Ngân hàng Kỹ thương Việt Nam Techcombank, Tiêu chuẩn phương thức xếp hạng tín dụng khách hàng thể nhân, QĐ 471, ngày 05/05/2003 [6] Ngân hàng Kỹ thương Việt Nam Techcombank, Tiêu chuẩn phương thức xếp hạng khách hàng sử dụng sản phẩm cho vay hình thức tín chấp tiêu dùng, mã hiệu XHCNTC/01, ngày hiệu lực 20/06/2007 [7] Luật tổ chức tín dụng, sửa đổi năm 2010, Quốc Hội ban hành [8] Ngân hàng Nhà Nước Việt Nam, Thông tư quy định tỷ lệ đảm bảo anh tồn hoạt động tổ chức tín dụng, số 13/2010/TT-NHNN, Hà Nội, ngày 20/05/2010 [9] Ngân hàng Nhà Nước Việt Nam, Quy định phân loại nợ, trích lập sử dụng dự phịng để xử lý rủi ro tín dụng hoạt đơng ngân hàng tổ chức tín dụng, số 493/2005/QĐ, Hà Nội, ngày 22/04/2005 TÀI LIỆU TIẾNG ANH [10] Boris Kovalerchuk and Evgenii Vityaev, Data Mining in Finance: Advances in Relational and Hybrid Methods, Kluwer Academic Publishers, Boston, Dordrecht - London, 2001 [11] Jamie MacLennan, ZhaoHui Tang, Bogdan Crivat, Data Mining with Microsoft SQL Server 2008, Wiley Publishing, Inc Philo Janus and Guy Fouché, Pro SQL Server 2008 Analysis Services, Apress Publishing, www.apress.com [12] ... suy giảm Việc ứng dụng khai phá liệu vào lĩnh vực quản lý rủi ro nói chung rủi ro tín dụng nói riêng có ý nghĩa quan trọng nhằm giảm thiểu tình trạng nợ hạn, nâng cao chất lượng tín dụng, giảm thiểu. .. rủi ro tín dụng Trình bày ngân hàng thương mại, hoạt động tín dụng ngân hàng, hệ thống xếp hạng tín dụng, lý thuyết rủi ro tín dụng Chương 3: Ứng dụng khai phá liệu, áp dụng với nguồn liệu Ngân... trị rủi ro tín dụng ngân hàng thƣơng mại ……………………… 39 CHƢƠNG III: ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU, ÁP DỤNG VỚI NGUỒN DỮ LIỆU CỦA NGÂN HÀNG KỸ THƢƠNG VIỆT NAM TECHCOMBANK 3.1 Hệ thống xếp hạng tín dụng