Tiếp cận dựa trên logic mờ cho bài toán xếp hạnh tín dụng khách hàng

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ĐÀO XUÂN SƠN TIẾP CẬN DỰA TRÊN LOGIC MỜ CHO BÀI TỐN XẾP HẠNG TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Thái Nguyên 2016 ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ĐÀO XUÂN SƠN TIẾP CẬN DỰA TRÊN LOGIC MỜ CHO BÀI TỐN XẾP HẠNG TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60480101 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS PHẠM THANH HÀ Thái Nguyên 2016 i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan, nội dung liên quan tới đề tài trình bày luận văn thân tự tìm hiểu hướng dẫn khoa học Thầy giáo Tiến sỹ Phạm Thanh Hà Các nhận xét, kết luận tham chiếu trích dẫn đầy đủ theo quy định quy chế đào tạo Tôi xin chịu trách nhiệm trước pháp luật lời cam đoan Thái Nguyên, tháng 06 năm 2016 Học viên thực Đào Xuân Sơn ii LỜI CẢM ƠN Lời xin gửi lời cảm ơn chân thành thầy cô trường Đại học Công nghệ thông tin truyền thông – Đại học Thái Nguyên, thầy cô Viện Công nghệ thông tin – Viện Hàn lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam tận tình giảng dạy tạo điều kiện cho học tập nghiên cứu suốt năm qua Tôi xin gửi lời cám ơn sâu sắc tới thầy giáo TS Phạm Thanh Hà, người tận tình hướng dẫn, động viên giúp đỡ thực luận văn từ bước đến hồn thành Tơi xin cảm ơn đồng nghiệp người thân động viên, giúp đỡ tơi q trình nghiên cứu thực luận văn Do thời gian có hạn vốn kiến thức cịn ỏi, luận văn chắn khơng thể tránh khỏi thiếu sót Tơi mong nhận ý kiến đóng góp thầy bạn để luận văn hoàn thiện Xin trân trọng cảm ơn! Thái Nguyên, tháng năm 2016 iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ v DANH MỤC CÁC BẢNG vii MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1: LÝ THUYẾT TẬP MỜ VÀ LOGIC MỜ 1.1 Lý thuyết tập mờ 1.1.1 Khái niệm tập mờ 1.1.2 Các phép toán chuẩn tập mờ 1.1.3 Quan hệ mờ 1.1.4 Hợp thành quan hệ mờ 11 1.2 Logic mờ 13 1.2.1 Mệnh đề mờ 13 1.2.2 Các phép kéo theo mờ 18 1.2.3 Các lược đồ lập luận xấp xỉ 22 CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG VÀ TIẾP CẬN MỜ CHO XẾP HẠNG TÍN DỤNG 25 2.1 Tổng quan xếp hạng tín dụng 25 2.1.1 Khái niệm xếp hạng tín dụng 25 2.1.2 Đối tượng xếp hạng tín dụng 25 2.1.3 Tầm quan trọng xếp hạng tín dụng 26 2.1.4 Một số mơ hình xếp hạng tín dụng giới 27 2.1.5 Một số mơ hình xếp hạng tín dụng Việt Nam 28 2.2 Tiếp cận mờ cho xếp hạng tín dụng cá nhân 31 2.2.1 Bài tốn xếp hạng tín dụng cá nhân 31 iv 2.2.2 Mơ hình xếp hạng tín dụng Korol 33 CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG LOGIC MỜ TRONG BÀI TỐN XẾP HẠNG TÍN DỤNG TẠI VIỆT NAM 46 3.1 Bài tốn xếp hạng tín dụng cá nhân Việt Nam 46 3.2 Xây dựng hệ thống 50 3.2.1 Nhóm nhân học 50 3.2.2 Nhóm tài 53 3.2.3 Nhóm tài sản đảm bảo 55 3.2.4 Tích hợp hệ thống 58 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 62 TÀI LIỆU THAM KHẢO 63 v DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1 Các hàm thuộc khác số tập mờ số gần Hình 1.2 Các tập mờ “tốc độ chậm”, “tốc độ trung bình”, “tốc độ nhanh” Hình 1.3 Các tập mờ dạng hình tam giác Hình 1.4 Các tập mờ dạng hình thang Hình 1.5 Các tập mờ dạng hình chng Hình 1.6 Hàm thuộc tập mờ “nhiệt độ cao” 14 Hình 1.7 Các tập mờ “Chậm”, “Nhanh”, Trung bình” 15 Hình 1.8 Tập mờ “tuổi trẻ” 16 Hình 2.1 Mơ hình xếp hạng tín dụng 33 Hình 3.1 Mơ hình xếp hạng tín dụng Việt Nam 48 Hình 3.2 Cấu trúc hệ nhóm nhân học 50 Hình 3.3 Các tập mờ biến ngôn ngữ tuổi 51 Hình 3.4 Các tập mờ biến ngơn ngữ Nhân học 51 Hình 3.5 Tập luật cho hệ mờ nhóm nhân học 52 Hình 3.6 Mối quan hệ đầu vào đầu 52 Hình 3.7 Cấu trúc hệ Nhóm tài 53 Hình 3.8 Các tập mờ biến ngơn ngữ 53 Hình 3.9 Tập luật mờ cho hệ Nhóm tài 54 Hình 3.10 Mối quan hệ đầu vào đầu nhóm tài 54 Hình 3.11 Cấu trúc nhóm tài sản bảo đảm 55 vi Hình 3.12 Các tập mờ biến tài sản xe cộ 55 Hình 3.13 Các luật tập mờ biến tài sản xe cộ 56 Hình 3.14 Mối quan hệ đầu vào đầu nhóm tài sản 56 Hình 3.15 Cấu trúc nhóm xếp hạng tín dụng 57 Hình 3.16 Tập luật mờ xếp hạng tín dụng 57 Hình 3.17 Mối quan hệ đầu vào đầu hệ xếp hạng 58 Hình 3.18 Tích hợp hệ thống xếp hạng 59 Hình 3.19 Kết tính tốn số nhóm NhanKhauHoc 59 Hình 3.20 Kết tính tốn số nhóm TaiChinh 60 Hình 3.21 Kết tính tốn số nhóm TaiSanDamBao 60 Hình 3.22 Kết tính tốn nhóm NhanKhau_TaiChinh_TaiSan 61 vii DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 2.1: Các biến nhân học tài khách hàng 32 Bảng 2.2: Xác định ngưỡng cho hàm thành viên 34 Bảng 2.3: Luật cho nhóm Nhân học 36 Bảng 2.4: Luật cho nhóm Tài Chính 39 Bảng 2.5: Luật cho nhóm tài sản đảm bảo 41 Bảng 2.6: Luật cho xếp hạng tín dụng 43 Bảng 3.1: Các yếu tố tốn xếp hạng tín dụng Việt Nam 47 Bảng 3.2: Xác định ngưỡng cho hàm thành viên 49 MỞ ĐẦU Đặt vấn đề Xếp hạng tín dụng đưa nhằm đánh giá khả tín dụng bên phải thực nghĩa vụ tài tương lai dựa yếu tố quan điểm người đánh giá Theo quan điểm Moody’s, xếp hạng tín dụng nhằm đánh giá rủi ro tín dụng liên quan đến tài đối tượng tương lai Bài tốn xếp hạng tín dụng mơ hình hóa dạng toán học sau: ‫ݕ‬௡ = ݂ሺ‫ݔ‬଴ , ‫ݔ‬ଵ , ‫ݔ‬ଶ , … , ‫ݔ‬௠ ሻ Trong ‫ݔ‬଴ , ‫ݔ‬ଵ , ‫ݔ‬ଶ , … , ‫ݔ‬௠ m thuộc tính đối tượng xếp hạng đánh giá ‫ݕ‬௜ hạn mức tín dụng đối tượng thứ i, với i = … n ݂ hàm mơ hình xếp hạng tín dụng, thực dự báo giá trị ‫ݕ‬௜ biết giá trị thuộc tính ‫ݔ‬଴ , ‫ݔ‬ଵ , ‫ݔ‬ଶ , … , ‫ݔ‬௠ Hiện có số mơ hình xếp hạng tín dụng đề xuất mơ hình Z-score Altman (1986), mơ hình hồi quy logictic (logictic regression), mạng nơ ron nhân tạo Trong đề tài luận văn này, tập trung nghiên cứu cách tiếp cận dựa logic mờ cho tốn xếp hạng tín dụng Korol (2012) xây dựng ứng dụng xếp hạng tín dụng đưa đánh giá, phân tích Trong thực tế sống người bối cảnh thơng tin đầy đủ xác cho hoạt động định thân Trong lĩnh vực khoa học kỹ thuật vậy, hệ thống phức tạp thực tế thường mô tả đầy đủ xác phương trình toán học truyền thống Kết cách tiếp cận kinh điển dựa kỹ thuật phân tích phương trình tốn học trở nên thiếu hiệu 49 Tập mờ ngưỡng cho hàm thành viên trình bày bảng sau: Bảng 3.2: Xác định ngưỡng cho hàm thành viên Tên biến Tuổi: Các tập mờ thiết kế Trẻ, Trung niên, Già Từ 18 đến 60 tuổi Trình độ học vấn, từ đến 3: Thấp, Trung Bình, Cao – phổ thông – công nhân kỹ thuật – cao đẳng – đại học sau đại học Tình trạng nhân độc thân, có gia đình Số con, từ đến Ít, Vừa, Nhiều Thu nhập hàng tháng Thấp, Trung Bình, Cao từ triệu đến 30 triệu Thâm niên cơng tác Ngắn, Trung Bình, Dài từ đến 40 năm Loại hợp đồng lao động, từ thời vụ, có thời hạn, khơng thời hạn đến Giá trị tài sản xe cộ Rẻ, Vừa, Đắt từ đến 1500 triệu Giá trị tài sản nhà Thấp, Trung Bình, Cao từ đến 2000 triệu Giá trị tài sản khác Thấp, Trung Bình, Cao từ đến 1000 triệu đến Kết xếp hạng, từ đến Rủi ro cao, Rủi ro rung bình Rủi ro thấp 50 Trên thực tế luật cho nhóm tốn xếp hạng tín dụng Korol đưa phù hợp với điều kiện Việt Nam, luận văn đề xuất sử dụng lại tất luật Korol đưa bảng 3.2 Xây dựng hệ thống Trước hết luận văn xây dựng hệ mờ nhóm nhân học, Nhóm tài chính, nhóm tài sản đảm bảo xếp hạng tín dụng 3.2.1 Nhóm nhân học Hình 3.2 Cấu trúc hệ nhóm nhân học 51 Hình 3.3 Các tập mờ biến ngơn ngữ tuổi Hình 3.4 Các tập mờ biến ngơn ngữ Nhân học 52 Hình 3.5 Tập luật cho hệ mờ nhóm nhân học Hình 3.6 Mối quan hệ đầu vào đầu 53 3.2.2 Nhóm tài Hình 3.7 Cấu trúc hệ Nhóm tài Hình 3.8 Các tập mờ biến ngơn ngữ 54 Hình 3.9 Tập luật mờ cho hệ Nhóm tài Hình 3.10 Mối quan hệ đầu vào đầu nhóm tài 55 3.2.3 Nhóm tài sản đảm bảo Hình 3.11 Cấu trúc nhóm tài sản bảo đảm Hình 3.12 Các tập mờ biến tài sản xe cộ 56 Hình 3.13 Các luật tập mờ biến tài sản xe cộ Hình 3.14 Mối quan hệ đầu vào đầu nhóm tài sản 57 3.2.3 Xếp hạng tín dụng Hình 3.15 Cấu trúc nhóm xếp hạng tín dụng Hình 3.16 Tập luật mờ xếp hạng tín dụng 58 Hình 3.17 Mối quan hệ đầu vào đầu hệ xếp hạng 3.2.4 Tích hợp hệ thống Hệ thống bao gồm khối, khối mờ nhóm nhân học, nhóm mờ tài nhóm mờ tài sản đảm bảo, đầu khối đầu vào khối xếp hạng Hệ thống tích hợp Simulink Matlab Các đầu vào thiết kế dạng cửa sổ trượt để người dùng dễ dàng nhập số liệu Đầu hệ thống gắn hộp hiển thị người dùng dễ dàng quan sát đánh giá 59 Hình 3.18 Tích hợp hệ thống xếp hạng Luận văn tiến hành thực nghiệm đánh giá xếp hạng tín dụng 20 đối tượng, kết thực nghiệm cho thấy xếp hạng tín dụng đối tượng hợp lý, đối tượng khơng có nhà, thu nhập thấp mức độ rủi ro tín dụng cao, đối tượng có thu nhập cao, nhà đất lớn mức độ rủi ro tín dụng thấp Hình 3.19 Kết tính tốn số nhóm NhanKhauHoc 60 Hình 3.20 Kết tính tốn số nhóm TaiChinh Hình 3.21 Kết tính tốn số nhóm TaiSanDamBao 61 Hình 3.22 Kết tính tốn nhóm NhanKhau_TaiChinh_TaiSan Kết luận chương Chương tìm hiểu tốn xếp hạng tín dụng, xây dựng hệ mờ đánh giá nhóm đánh giá tín dụng tích hợp chúng để xây dựng hệ thống đánh giá tín dụng Tiến hành đánh giá liệu thực nghiệm, kết cho thấy mơ hình phù hợp với thực tế Các tốn tài nói riêng lĩnh vực kinh tế nói chung thường chứa đựng yếu tố khơng chắn, khó lượng hóa cách rõ ràng Tiếp cận sử dụng logic mờ giải tốt tốn có tính chất 62 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN KẾT LUẬN: Như biết đặc điểm logic mờ không cần phải xác định mơ hình tốn học mơ hình thống kê mô tả mối quan hệ biến toán mà cần phát biểu tập luật dạng ngơn ngữ tự nhiên “Nếu … Thì ….” Điều làm cho tiếp cận logic mờ trở nên mềm dẻo linh hoạt phương pháp toán thống kê truyền thống Sau thời gian nghiên cứu luận văn đạt số kết sau: - Hệ thống khái niệm tập mờ logic mờ làm sở cho nghiên cứu sâu phương pháp lập luận mờ - Nghiên cứu phương pháp lập luận mờ, hệ mờ làm sở ứng dụng logic mờ thực tiễn - Tìm hiểu tốn xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân, mơ hình mờ xếp hạng tín dụng Korol ứng dụng logic mờ xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng điều kiện Việt Nam HƯỚNG PHÁT TRIỂN: - Tiếp tục thu thập liệu thực nghiệm để đánh giá toàn diện hệ thống - Tiến hành so sánh phương pháp với phương pháp toán học phương pháp thống kê 63 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt: Bùi Công Cường, Hệ mờ ứng dụng, Nhà xuất Khoa học kỹ thuật, 2001 Hồ Thuần Đặng Thanh Hà B.Bouchon Meunier, Logic mờ ứng dụng, Nhà xuất Đại học Quốc Gia Hà Nội, 2007 Phan Hiền, Thái Kim Phụng, Logic mờ tốn ứng dụng lĩnh vực tài chính, Tập san Tin học quản lý, Tập số 1&2, 2014 Tiếng Anh: Korol, T and Korodian, A (2011), “Evaluation of effectiveness of fuzzy logic model in predicting the business bankruptcy”, Romanian Journal of Economic Forecasting, pp 92 – 107 Korol, T (2012), “Fuzzy logic in financial management”, Fuzzy logicemerging technologies and applications Malagoli, S., Magni, C., A, Buttignon, F and Mastroleo, G (2009), “Rating and Ranking Firms with Fuzzy Expert Systems: The Case of Camuzzi”, IUP Journal of Applied Finance, Vol (15), October 2009 Othman, S and Etienne, S (2010), “Decision making using fuzzy logic for stock trading”, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), Information Technology (ITSim), International Symposium Publications, Vol (2), pp 880 - 884 Vlachos, D & Tolias, Y A (2003), “Neuro-fuzzy modeling in bankruptcy prediction”, Yugoslav Journal of Operations Research, Vol (13), Issue (2), pp 65-174 ... cứu cách tiếp cận dựa logic mờ cho toán xếp hạng tín dụng Korol (2012) xây dựng ứng dụng xếp hạng tín dụng đưa đánh giá, phân tích Với tốn xếp hạng tín dụng khách hàng Korol, tất khách hàng mơ... QUAN VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG VÀ TIẾP CẬN MỜ CHO XẾP HẠNG TÍN DỤNG 2.1 Tổng quan xếp hạng tín dụng 2.1.1 Khái niệm xếp hạng tín dụng Theo Standards & Poor, XHTD ý kiến đánh giá rủi ro tín dụng, chất... tín dụng 26 2.1.4 Một số mơ hình xếp hạng tín dụng giới 27 2.1.5 Một số mơ hình xếp hạng tín dụng Việt Nam 28 2.2 Tiếp cận mờ cho xếp hạng tín dụng cá nhân 31 2.2.1 Bài tốn xếp