Kỹ thuật cây quyết định hồi quy trong phân tích và dự báo rủi ro tín dụng tại ngân hàng TMCP sài gòn hà nội (SHB), chi nhánh thái nguyên

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG TOUMKHAM KANLAYA KỸ THUẬT CÂY QUYẾT ĐỊNH HỒI QUY TRONG PHÂN TÍCH VÀ DỰ BÁO RỦI RO TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG TMCP SÀI GỊN – HÀ NỘI (SHB), CHI NHÁNH THÁI NGUYÊN LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Thái Nguyên – 2020 ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG TOUMKHAM KANLAYA KỸ THUẬT CÂY QUYẾT ĐỊNH HỒI QUY TRONG PHÂN TÍCH VÀ DỰ BÁO RỦI RO TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG TMCP SÀI GỊN – HÀ NỘI (SHB), CHI NHÁNH THÁI NGUYÊN Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số : 48 01 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS NGUYỄN VĂN HUÂN Thái Nguyên - 2020 i LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan tồn nội dung văn tự sưu tầm, tra cứu xếp cho phù hợp với nội dung yêu cầu đề tài Nội dung luận văn chưa công bố hay xuất hình thức khơng chép từ cơng trình nghiên cứu Tất phần mã nguồn chương trình tơi tự thiết kế xây dựng, có sử dựng số thư viện chuẩn thuật tốn tác giả xuất cơng khai miễn phí mạng Internet Thái Nguyên, Ngày 15 tháng năm 2020 Tác giả luận văn KANLAYA toumkham ii LỜI CẢM ƠN Trước hết xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy hướng dẫn khoa học PGS.TS Nguyễn Văn Huân dẫn khoa học, định hướng nghiên cứu tận tịnh hướng dẫn suốt q trình làm luận văn Tơi xin cảm ơn thầy khoa Công Nghệ Thông Tin, thầy cô giáo trường Đại học Công Nghệ Thông Tin Truyền Thông – Đại học Thái Nguyên cung cấp cho kiến trúc vô quý báu cần thiết suốt thời gian học tập trường để tơi thực hồn thành tốt luận văn Tơi xin bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc tới Chính phủ Lào Chính phủ Việt Nam, Bộ Giáo dục Thể thao Lào, Bộ Giáo dục Đào tạo Việt Nam tạo điều kiện cấp suất học bổng cao học cho Xin trân trọng cảm ơn sâu sắc tới Ban Lãnh đạo Bộ giáo dục thể thao Lào tạo điều kiện ủng hộ Với thời gian nghiên cứu cịn hạn chế, ngơn ngữ cịn khiêm tốn, luận văn khơng tránh khỏi thiếu sót, tơi mong nhận ý kiến đóng góp chân thành từ thầy giáo, đồng nghiệp bạn bè Cuối cùng, xin cảm ơn gia đình bạn bè, người ln ủng hộ động viên tơi, giúp tơi n tâm có tâm lý thuận lợi để nghiên cứu luận văn Tuy nhiên giới hạn mặt thời gian kiến thức nên luận văn chắn khơng tránh khỏi sai sót ngồi ý muốn Tơi mong nhận thơng cảm đóng góp ý kiến thầy cô giáo, đồng nghiệp bạn bè HỌC VIÊN KANLAYA toumkham iii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT RRTD Rủi ro tín dụng TMCP Thương mại cố phần NHTM Ngân hàng thương mại SHB Ngân hàng thương mại Sài Gòn – Hà Nội VNĐ Việt Nam Đồng CMND Chứng Minh Nhân Dân DN Doanh nghiệp iv DANH MỤC BẢNG Bảng Bảng liệu quan sát thời tiết tuần 19 Bảng 2 Một số thuật toán xây dựng định 23 Bảng Bảng số tín nhiệm S&P Moody’s 39 Bảng Dư nợ tín dụng ……………………………………………………… 45 Bảng 3.2 danh sách khách hàng 55 Bảng 3.3 Dữ liệu vay tín dụng .58 Bảng 3.4 Kết dự báo với mơ hình định 64 v Danh Mục Các Hình Vẽ Hình Giao diện phần mềm Weka 50 Hình Giao diện chức Experimenter 50 Hình 3 Giao diện Chức Knowledge Flow 50 Hình Giao diện chức Workbench .51 Hình Giao diện chức Simple CLI .51 Hình Xây dựng định dựa vào phần mềm WeKa 55 Hình Dữ liệu mã hồ sơ 56 Hình Dữ liệu xếp loại hồ sơ 56 Hình Dữ liệu số tiền vay .56 Hình 10 liệu loại khách hàng 57 Hình 11 Dữ liệu cảnh báo rủi ro 57 vi MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN .ii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT iii DANH MỤC BẢNG iv DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ…………………………………………………… v MỤC LỤC…………… ……………………………………………… ……… vi LỚI MỞ ĐẦU……………………………………………………………………….1 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ RỦI RO, QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG TRONG NGÂN HÀNG…………………………………………………………… 1.1 Giới thiệu ngân hàng hoạt động kinh doanh tín dụng 1.1.1 Giới thiệu ngân hàng 1.1.2 Hoạt động kinh doanh tín dụng 1.2 Rủi ro, rủi ro tín dụng 1.2.1 Rủi ro ? 1.2.2 Rủi ro tín dụng ? 1.2.3 Những tác hại rủi ro tín dụng 1.2.4 Phân loại rủi ro tín dụng 1.2.5 Đặc điểm rủi ro tín dụng 1.2.6 Nguyên nhân dẫn đến rủi ro tín dụng 1.2.6.1 Nguyên nhân khách quan 1.2.6.2 Nguyên nhân chủ quan 12 1.2.7 Ảnh hưởng rủi ro tín dụng 13 1.3 Quản trị rủi ro tín dụng 15 1.3.1 Khái niệm mục tiêu quản trị rủi ro tín dụng 15 1.3.2 Các nguyên tắc quản trị rủi ro tín dụng 16 1.3.3 Hậu quản trị rủi ro tín dụng 17 CHƯƠNG 2: MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH RỦI RO TÍN DỤNG 19 2.1 Phương pháp mơ hình định 19 vii 2.1.1 Giới thiệu 19 2.1.1.1 Mơ hình định 19 2.1.1.2 Chiến lược để xây dựng định 20 2.1.1.3 Thuận lợi hạn chế mô hình định 21 2.1.2 Một số thuật toán 23 2.1.2.1 Thuật toán ID3 23 2.1.2.2 Thuật toán C4.5 27 2.1.2.3 Một số cài tiễn thuật toán C4.5 so với thuật tốn ID3 28 2.2 Phương pháp mơ hình Merton-KMV 32 2.2.1 Giới thiệu mơ hình 32 2.2.2 Ưu nhược điềm mơ hình 33 2.3 Phương pháp Gaussian 34 2.4 Mạng nơron nhân tạo 36 2.5 Phân tích hồi quy logistic 37 2.6 Phương pháp CBR 37 2.7 Phương pháp chuyên gia xếp hạng tín dụng 38 CHƯƠNG 3: DỰ BÁO RỦI RO TÍN DỤNG CHO NGÂN HÀNG TMCP SÀI GÒN – HÀ NỘI, CHI NHÁNH THÁI NGUYÊN 41 3.1 Giới thiệu ngân hàng SHB 41 3.1.1 Khái quát chung ngân hàng SHB 41 3.1.2 Các sản phẩm dịch vụ ngân hàng SHB 41 3.1.3 Thực trạng rủi ro tín dụng ngân hàng SHB 43 3.1.4 Một số quy định cho vay khách hàng hệ thống ngân hang TMCP Sài Gòn –Hà Nội (SHB) 44 3.1.4.1 Nguyên tắc vay vốn 44 3.1.4.2 Điều kiện vay vốn 44 3.1.4.3 Đối tượng cho vay 44 3.1.4.4 Các phương thức cho vay 45 3.1.4.5 Thời hạn cho vay 45 3.1.4.6 Trả nợ gốc lãi 45 viii 3.1.4.7 Quy tắc xử lý nợ vay 46 3.1.4.8 Lãi suất cho vay 46 3.1.4.9 Quy trình cho vay 46 3.2 Phân tích dự báo rủi ro tín dụng ngân hàng TMCP Sài Gòn – Hà Nội 48 3.2.1 Dữ liệu cần thu thập 48 3.2.1.1 Dữ liệu hồ sơ tín dụng 48 3.2.1.3 Các thông tin khác liên quan đến chủ thể vay vốn hệ thống 49 3.2.2.1 Trích xuất liệu từ kho liệu thực tế ngân hàng TMCP Sài Gòn – Hà Nội, chi nhánh Thái Nguyên……………………………………….52 3.3 Dự báo rủi ro dựa mơ hình định 64 KẾT LUẬN 66 TÀI LIỆU THAM KHẢO 67 53 D11 LOAIA 45 45 CN D12 LOAIB 22 60 DN D13 LOAIB 41 45 CN D14 LOAIC 31 30 CN D15 LOAIB 45 53 DN D16 LOAIB 34 55 DN D17 LOAIC 56 50 CN D18 LOAIB 66 58 DN D19 LOAIB 45 59 CN D20 LOAIB 34 61 CN D21 LOAIA 45 60 DN D22 LOAIA 34 45 DN D23 LOAIB 56 30 CN D24 LOAIC 66 53 CN D25 LOAIC 45 55 CN D26 LOAIC 34 90 DN D27 LOAIB 45 25 CN D28 LOAIA 34 60 DN D29 LOAIB 56 45 CN D30 LOAIA 66 50 DN Trong đó: ❖ Hồ sơ phân vào Loại A: Là hồ sơ khách hàng vay tín chấp mà chưa vay ngân hàng SHB Điều kiện vay: - Với khách hàng cá nhân: Với khách hàng cá nhân vay 30 triệu khơng có nguy rủi ro cao, vay 54 - Với khách hàng doanh nghiệp: Sẽ chấp nhận cho vay không bị cảnh báo rủi ro ❖ Hồ sơ phân vào loại B: Là hồ sơ khách hàng vay tín chấp vay ngân hàng SHB Điều kiện vay: - Với khách hàng cá nhân: Với khách hàng cá nhân vay 40 triệu khơng bị cảnh báo rủi ro cho vay Với khách hàng vay 40 triệu bị cảnh báo rủi ro cần phải xét duyệt thêm - Với khách hàng doanh nghiệp: Sẽ chấp nhận cho vay không bị cảnh báo rủi ro ❖ Hồ sơ phân vào loại C: Là hồ sơ có nợ xấu ngân hàng SHB, hồ sơ bị cảnh báo rủi ro không chấp thuận vay Q trình dự báo rủi ro thơng qua định thực phần mềm weka Trong quy trình khai phá liệu, cơng việc xử lý liệu trước đưa vào mơ hình cần thiết, bước làm cho liệu có ban đầu qua thu thập liệu ( gọi liệu gốc original data) áp dụng (thích hợp) với mơ hình khai phá liệu (data mining model) cụ thể Các công việc cụ thể tiền xử lý liệu bao gồm công việc như: - Filtering Attributes: Chọn thuộc tính phù hợp với mơ hình - Filtering samples: Lọc mẫu (instances, patterns) liệu cho mơ hình - Clean data: Làm liệu xóa bỏ liệu bất thường (Outlier) - Transformation: Chuyển đổi liệu cho phù hợp với mơ chuyển đổi liệu từ numeric qua nomial hay ordinal - Discretization (rời rạc hóa liệu): Nếu bạn có liệu liên tục vài mơ hình áp dụng cho liệu rời rạc (như luật kết hợp chẳng hạn) bạn phải thực việc rời rạc hóa liệu Dữ liệu đầu vào liệu hoạt động vay tín dụng ngân hàng SHB Gồm thuộc tính là: MAHS, XEPLOAIHS, TUOI, SOTIENVAY, LOAIKH 30 khách hàng vay tín dụng 55 Đặt tên file là: HOSO.csv cấu trúc file sau: Bảng 3.3 Dữ liệu vay tín dụng Tên trường STT Kiểu liệu Diễn giải MAHS CHAR Mã hồ sơ tín dụng XEPLOAIHS CHAR Xếp loại hồ sơ tín dụng A, B, C TUOI NUMBERIC Tuổi khách hàng vay vốn SOTIENVAY NUMBERIC Số tiền khách hàng vay vốn LOAIKH NOMINAL Loại khách hàng vay vốn cá nhân hay doanh nghiệp Sau nhập bảng liệu phần vào excel lưu định dạng CSV hình sau: Xây dựng định dựa vào phần mềm Weka Để xây dựng định sử dụng phần mềm weka bảng số liệu mục 3.2 Đầu tiên vào Preprocess => Open file để mở liệu: Hình Xây dựng định dựa vào phần mềm WeKa Sau mở file liệu tiến hàng thao tác với liệu - Dữ liệu mã hồ sơ 56 Hình Dữ liệu mã hồ sơ - Dữ liệu xếp loại hồ sơ Hình Dữ liệu xếp loại hồ sơ - Dữ liệu số tiền vay Hình Dữ liệu số tiền vay 57 - Dữ liệu loại khách hang Hình 10 liệu loại khách hàng Hình 11 Dữ liệu cảnh báo rủi ro Sau có đủ liệu xây dựng định Chúng ta vào thẻ Classify ➔ Choose 58 Sau hình hiển thị chọn thuật tốn J48 - Kích vào More option để cài đặt số thơng số hình 59 Sau click vào start để bắt đầu xây dựng định Sau chạy số liệu kết sau đây: ❖ Thông tin liệu - Điều kiện liệu ràng buộc 60 - Kết dự báo tới 67% 61 - Và để hiển thị định làm sau: - Lúc định hiển thị hình sau: ❖ Ta có tập luật sau: BẢNG IF XEPLOAIHS=LOAIA AND Loại KH = CN KHÔNG RỦI RO CAO, CHO KHÁCH HÀNG AND SOTIENVAY30 triệu đồng ➔ Hồ sơ tín dụng có rủi ro cao, tiến hàng cho vay vốn BẢNG 3: IF XEPLOAIHS=LOAIA AND LOAIKH=DN KHƠNG CĨ RỦI RO CAO, CHO KHÁCH AND SOTIENVAY HÀNG VAY VỐN Diễn giải: Nếu hồ sơ tín dụng có - Xếp loại loại A - Loại khách hàng vay khách hàng doanh nghiệp ➔ Hồ sơ tín dụng khơng có rủi ro cao, tiến hàng cho vay vốn 63 BẢNG 4: IF XEPLOAIHS=LOAIB AND LOAIKH=CN CĨ RỦI RO CAO, KHƠNG CHO KHÁCH AND SOTIENVAY>40 HÀNG VAY VỐN Diễn giải: Nếu hồ sơ tín dụng có - Xếp loại loại B - Loại khách hàng vay khách hàng cá nhân - Số tiền vay >40 triệu đồng ➔ Hồ sơ tín dụng có rủi ro cao, khơng thể tiến hành cho vay vốn BẢNG 5: IF XEPLOAIHS=LOAIB AND Loại KH = CN KHÔNG RỦI RO CAO, AND SOTIENVAY