Tổng quan rủi ro tín dụng, xếp hạng tín dụng, hệ trợ giúp đánh giá xếp hạng rủi ro tín dụng khách hàng doanh nghiệp; mô hình hồi quy logistic trong đánh giá xếp hạng tín dụng khách hàng; giải pháp đánh giá rủi ro tín dụng dựa trên mô hình hồi quy logistic; thực nghiệm và đánh giá.
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI LUẬN VĂN THẠC SĨ Xây dựng hệ trợ giúp đánh giá xếp hạng rủi ro tín dụng khách hàng doanh nghiệp HÀ NGỌC BẮC Ngành Kỹ thuật phần mềm hệ thống thông tin Giảng viên hướng dẫn: PGS TS Phạm Văn Hải Chữ ký GVHD Viện: Công nghệ thông tin truyền thông HÀ NỘI, 6/2020 LỜI CAM ĐOAN Những kiến thức trình bày luận văn tơi tìm hiểu, nghiên cứu trình bày theo kiến thức tổng hợp cá nhân Kết nghiên cứu luận văn chưa công bố cơng trình khác Trong q trình làm luận văn, tơi có tham khảo tài liệu có liên quan ghi rõ nguồn tài liệu tham khảo Tơi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu không chép Tơi xin chịu hồn tồn trách nhiệm, sai, tơi xin chịu hình thức kỷ luật theo quy định Hà Nội, ngày 05 tháng 06 năm 2020 Học viên Lời cảm ơn Để hoàn thành luận văn này, nhận nhiều động viên, giúp đỡ bạn bè người thân Trước tiên, tơi xin bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc tới PGS.TS.Phạm Văn Hải, giảng viên Viện công nghệ thông tin - Trường Đại học Bách khoa Hà Nội nhiệt tình hướng dẫn, tạo điều kiện thuận lợi cho tơi nghiên cứu khoa học, giúp tơi hồn thành luận văn cách tốt Cuối xin gửi lời cám ơn đến gia đình, bạn bè, người bên tôi, động viên khuyến khích tơi q trình thực đề tài nghiên cứu Tóm tắt nội dung luận văn Hiện nay, hầu hết NHTM Việt nam thường sử dụng phương pháp cho điểm để đánh giá xếp hạng rủi ro tín dụng khách hàng Điều dẫn tới khách hàng lại có nhiều kết đánh giá khác cán tổ chức Xây dựng hệ trợ giúp đánh giá xếp hạng rủi ro tín dụng khách hàng doanh nghiệp dựa mơ hình hồi quy logistic với thực nghiệm đánh giá có kết đạt được: đưa mơ hình giải tốn; xây dựng cơng thức tốn học mơ hình tính xác suất rủi ro không trả nợ khách hàng doanh nghiệp; xây dựng hệ thống phần mềm hỗ trợ tính xếp hạng rủi ro tín dụng khách hàng doanh nghiệp dựa mơ hình thực nghiệm xây dựng Luận văn nghiên cứu áp dụng mơ hình phân tích định lượng hồi quy logistic dự đốn xác suất vỡ nợ khách hàng xây dựng hệ thống trợ giúp hỗ trợ đánh giá rủi ro tín dụng khách hàng doanh nghiệp Luận văn sử dụng hệ thống thực nghiệm xây dựng để đánh giá xếp hạng rủi ro tín dụng với doanh nghiệp có báo cáo tài cơng bố thị trường chứng khoán Kết hệ thống đánh giá phù hợp với trạng sức khỏe doanh nghiệp Trong tương lai, luận văn xây dựng mơ hình thực nghiệm nhiều biến số tài liệu khác để lựa chọn mơ hình tối ưu mở rộng đối tượng khách hàng áp dụng chấm điểm.HỌC VIÊN Ký ghi rõ họ tên MỤC LỤC MỞ ĐẦU CHƯƠNG TỔNG QUAN CƠ SỞ LÝ THUYẾT 1.1 1.2 1.3 Rủi ro tín dụng 1.1.1 Khái niệm rủi ro tín dụng 1.1.2 Nguyên nhân rủi ro tín dụng 1.1.3 Các tiêu phản ánh rủi ro tín dụng Xếp hạng tín dụng 1.2.1 Định nghĩa xếp hạng tín dụng 1.2.2 Vai trị xếp hạng tín dụng 1.2.3 Quy trình tín dụng Các mơ hình xếp hạng tín dụng 10 1.3.1 Các mơ hình phân tích định lượng xếp hạng rủi ro tín dụng 10 1.3.2 Lý lựa chọn mơ hình hồi quy logistic 12 1.4 Giới thiệu hệ trợ giúp định đánh giá xếp hạng rủi ro tín dụng khách hàng doanh nghiệp 14 CHƯƠNG MƠ HÌNH HỒI QUY LOGISTIC TRONG ĐÁNH GIÁ XẾP HẠNG TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG 16 2.1 2.2 2.3 2.4 Giới thiệu mơ hình hồi quy logistic 16 2.1.1 Xác suất không trả nợ 16 2.1.2 Mơ hình hồi quy logistic phân loại khách hàng 17 2.1.3 Xác định tham số mơ hình hồi quy logistic 18 Dữ liệu biến sử dụng 19 2.2.1 Dữ liệu sử dụng 19 2.2.2 Các biến sử dụng xây dựng mơ hình 19 Chuẩn hóa liệu 22 2.3.1 Xác định điểm giới hạn 22 2.3.2 Chuẩn hóa liệu 23 Đánh giá mơ hình 25 2.4.1 Đường cong tích lũy tỷ lệ phân loại xác 25 2.4.2 Mức ý nghĩa thống kê 26 2.4.3 Hệ số tương quan 26 2.4.4 Person chi-square, χ2 27 2.4.5 Residual Deviance, G2 27 2.4.6 Mean Squared Error 28 2.4.7 Tỷ lệ dự đoán 28 2.4.8 Hệ số xác định bội R2 29 CHƯƠNG GIẢI PHÁP ĐÁNH GIÁ RỦI RO TÍN DỤNG DỰA TRÊN MƠ HÌNH HỒI QUY LOGISTIC 30 3.1 Phát biểu toán 30 3.2 Xây dựng hệ trợ giúp đánh giá rủi ro tín dụng 30 Bước 1: Thu thập liệu xây dựng mơ hình 33 Bước 2: Tính tốn biến 33 Bước 3: Chuẩn hóa biến để xây dựng mơ hình 33 Bước 4: Xây dựng mơ hình 35 Bước 5: Đánh giá độ phù hợp mơ hình 37 Bước 6: Xác định cơng thức mơ hình 38 Bước 7: Thu thập liệu khách hàng cần đánh giá 38 Bước 8: Tính tốn biến 39 Bước 9: Chuẩn hóa biến để tính PD 39 Bước 10: Tính xác suất vỡ nợ 39 Bước 11: Xác định kết xếp hạng khách hàng 40 3.3 Ví dụ minh họa 41 3.4 Thực nghiệm 47 3.4.1 Thu thập liệu tính tốn biến 47 3.4.2 Giả định phương pháp thực nghiệm 50 3.4.3 Kết thực nghiệm 50 3.4.4 Đánh giá hiệu chuẩn hóa liệu 63 CHƯƠNG THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ 65 4.1 Thiết kế hệ thống 65 4.2 Biểu đồ ca sử dụng (use-case) 67 4.3 4.2.1 Biểu đồ ca sử dụng tổng quan 67 4.2.2 Các tác nhân 68 4.2.3 Biểu đồ phân rã chức 69 4.2.4 Đặc tả số ca sử dụng 71 Biểu đồ hoạt động (Activity) 73 4.3.1 Nhập tham số hệ thống 74 4.4 4.5 4.3.2 Nhập danh sách người dùng 75 4.3.3 Nhập ghi tài 76 4.3.4 Xếp hạng rủi ro khách hàng 77 Thiết kế hệ thống 79 4.4.1 Biểu đồ lớp 79 4.4.2 Thiết kế sở liệu 80 Đánh giá hệ thống trợ giúp 80 4.5.1 Sử dụng hệ thống trợ giúp đánh giá xếp loại doanh nghiệp niêm yết TTCK 81 4.5.2 So sánh kết đánh giá với mơ hình xếp hạng khác 85 CHƯƠNG KẾT LUẬN 87 5.1 Kết luận chung 87 5.2 Kết đạt 87 5.3 Định hướng 88 TÀI LIỆU THAM KHẢO 89 PHỤ LỤC 93 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1: Ngun nhân dẫn tới rủi ro tín dụng Hình 1.2: Sơ đồ tổng quan quy trình tín dụng Hình 1.3: Sơ đồ nguyên lý hoạt động hệ trợ giúp xếp hạng rủi ro tín dụng 15 Hình 2.1: Mối liên hệ X, p logit(p) 18 Hình 2.2: Biểu đồ thể phân chia miền giá trị 22 Hình 2.3: Đồ thị liệu sau chuẩn hóa sigmoid 23 Hình 2.4: Biểu đồ minh họa liệu trước sau chuẩn hóa 25 Hình 2.5: Minh hoạt đường cong tích lũy 25 Hình 2.6: Minh họa mức ý nghĩa thống kê 26 Hình 3.1: Mơ hình Flowchart giải toán 31 Hình 3.2: Mơ hình kiến trúc hệ thống 32 Hình 3.3: Biểu đồ biến đổi Chi-Square mơ hình 59 Hình 3.4: Biểu đồ biến đổi MSE qua mơ hình 60 Hình 3.5: Biểu đồ biến đổi AR qua mơ hình 60 Hình 3.6: Biểu đồ số lượng biến sử dụng qua mơ hình 60 Hình 4.1: Sơ đồ luồng xử lý hệ thống 65 Hình 4.2: Biểu đồ ca sử dụng tổng quan 68 Hình 4.3: Biểu đồ phân rã chức Quản lý tham số hệ thống 69 Hình 4.4: Biểu đồ phân rã chức Quản lý danh sách người dùng 70 Hình 4.5: Biểu đồ hoạt động 74 Hình 4.6: Biểu đồ hoạt động nhập tham số hệ thống 75 Hình 4.7: Biểu đồ hoạt động nhập danh sách khách hàng 76 Hình 4.8: Biểu đồ hoạt động nhập thơng tin tài khách hàng 77 Hình 4.9: Biểu đồ hoạt động đánh giá xếp hạng khách hàng 78 Hình 4.10: Biểu đồ lớp mô tả cấu trúc hệ thống 79 Hình 4.11: Sơ đồ thiết kế CSDL 80 Hình 4.12: Số liệu tài PVX sau nhập lên hệ thống 82 Hình 4.13: Số liệu tài CVT sau nhập lên hệ thống 83 Hình 4.14: Kết đánh giá xếp hạng PVX 83 Hình 4.15: Kết đánh giá xếp hạng CVT 84 DANH MỤC BẢNG Bảng 2.1: Danh sách biến độc lập 20 Bảng 3.1: Bảng thang hạng chuẩn 40 Bảng 3.2: Ví dụ minh họa liệu thu thập xây dựng mơ hình 41 Bảng 3.3: Ví dụ minh họa danh mục biến độc lập 42 Bảng 3.4: Danh mục biến độc lập cơng thức tính 47 Bảng 3.5: Danh mục tiêu tài cần thu thập 49 Bảng 3.6: Danh sách biến lựa chọn để xây dựng mơ hình 53 Bảng 3.7: Kết kiểm thử mơ hình 61 Bảng 3.8: Hệ số biến mơ hình thực nghiệm 61 Bảng 3.9: Tham số mơ hình thực nghiệm 62 Bảng 4.1: Danh sách tiêu tài hệ thống 65 Bảng 4.2: Danh sách biến sử dụng hệ thống 66 Bảng 4.3: Tham số hệ thống 66 Bảng 4.4: Bảng thang hạng chuẩn hệ thống 66 Bảng 4.5: Số liệu thu thập doanh nghiệp cần đánh giá xếp hạng 81 Bảng 4.6: Bảng tổng hợp kết xếp hạng cho PVX CVT 84 MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Đặc điểm chung ngân hàng thương mại Việt Nam danh mục tín dụng chiếm phần lớn tổng tài sản (từ 60% đến 80% tổng tài sản ngân hàng) [1] [2] Do vậy, xếp hạng tín dụng nhằm đánh giá rủi ro khách hàng ngày trở nên cần thiết quan trọng cơng tác quản lý rủi ro nói chung rủi ro tín dụng nói riêng ngân hàng thương mại Việt Nam Mục đích hệ thống xếp hạng tín dụng nội nhằm đánh giá rủi ro tín dụng ngân hàng, rủi ro khách hàng khơng có khả hoàn trả vốn vay rủi ro ngân hàng phải thực thay nghĩa vụ cam kết bảo lãnh cho khách hàng với bên thứ ba Do đặc điểm cấu trúc, thiết kế vận hành hệ thống xếp hạng tín dụng khác ngân hàng, ví dụ như: xếp hạng tín dụng theo phương pháp cho điểm nhiên cấu tiêu đánh giá, trọng số tiêu,….giữa ngân hàng khác thông tin đầu vào ngân hàng cho kết xếp hạng khác Một khách hàng có đánh giá xếp hạng tốt thường nhận nhiều ưu ngân hàng như: lãi suất tốt, thời hạn vay tốt, trả gốc lãi linh hoạt, Tuy nhiên khách hàng đánh giá xấu khách hàng khó có hội tiếp cận để vay nguồn vốn từ phía ngân hàng, khách hàng vay bị siết chặt hạn mức giải ngân, lãi suất cao hơn, thời hạn vay ngắn hơn,… Thông thường, xét duyệt hồ sơ vay vốn khách hàng, cán tín dụng thường gặp phải sai lầm sau: - Đồng ý cho vay với khách hàng không tốt - Từ chối cho vay với khách hàng tốt Cả hai sai lầm ảnh hưởng tới hoạt động kinh doanh gây thiệt hại cho ngân hàng Thậm chí sai lầm số cịn gây thiệt hại nghiêm trọng làm ảnh hưởng tới uy tín ngân hàng Theo thơng tư số 52/2018/TT-NHNN NHNN có quy định việc tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngồi phải có hệ thống xếp hạng tín dụng nội [5] Tuy nhiên thông tư dừng lại việc chấm điểm tiêu đánh trọng số Đối với hệ thống xếp hạng tín dụng sử dụng phương pháp cho điểm có sai lầm: - Chấm điểm dựa cảm tính, chủ quan cán tín dụng - Cùng khách hàng cho kết đánh giá xếp hạng tín dụng khác cán tín dụng tổ chức/phịng ban Trước thách thức trên, việc có hệ thống trợ giúp đánh giá rủi ro xếp hạng tín dụng khách hàng hồn tồn dựa yếu tố định lượng, khách quan khách hàng cung cấp cán tín dụng xét duyệt hồ sơ cho khách hàng vay vốn vô cần thiết Quan trọng ngân hàng/bên cho vay phát sớm rủi ro không trả nợ khách hàng để có biện pháp ứng phó như: từ chối cho vay, tăng lãi suất để bù cho tổn thất xảy rủi ro khách hàng khơng trả phần tồn nợ Thông thường cho vay khách hàng doanh nghiệp chiếm tỷ trọng cao; khoản vay cho khách hàng doanh nghiệp thường lớn Với đề tài “Xây dựng hệ trợ giúp đánh giá xếp hạng rủi ro tín dụng khách hàng doanh nghiệp" dựa mơ hình hồi quy logistic việc lượng hóa xác suất xảy rủi ro vỡ nợ khách hàng doanh nghiệp luận văn mang lại cho cán tín dụng cơng cụ xếp hạng rủi ro tiềm ẩn khách hàng cách khách quan, trợ thủ đắc lực việc phòng ngừa nợ xấu tiềm ẩn cho ngân hàng Mục tiêu nhiệm vụ nghiên cứu Xây dựng hệ trợ giúp đánh giá xếp hạng rủi ro tín dụng khách hàng doanh nghiệp dựa mơ hình hồi quy logistic với thực nghiệm đánh giá có kết đạt sau: Đưa mơ hình giải tốn Xây dựng cơng thức tốn học mơ hình tính xác suất rủi ro khơng trả nợ khách hàng Xây dựng hệ thống phần mềm hỗ trợ tính xếp hạng rủi ro tín dụng dựa số liệu tiêu tài thu thập từ khách hàng Đối tượng phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu tập trung vào xây dựng cơng thức tính xác suất xảy ... nợ khách hàng xây dựng hệ thống trợ giúp hỗ trợ đánh giá rủi ro tín dụng khách hàng doanh nghiệp Luận văn sử dụng hệ thống thực nghiệm xây dựng để đánh giá xếp hạng rủi ro tín dụng với doanh nghiệp. .. tín dụng khách hàng doanh nghiệp Kết dự kiến - Xác định mơ hình tính xếp hạng rủi ro tín dụng khách hàng doanh nghiệp - Xây dựng phầm mềm trợ giúp hỗ trợ xếp hạng rủi ro tín dụng khách hàng doanh. ..uy logistic đánh giá xếp hạng rủi ro khách hàng - Đề xuất mơ hình giải toán đánh giá xếp hạng rủi ro tín dụng khách hàng doanh nghiệp - Xây dựng mơ hình hồi quy logistic đánh giá xếp hạng rủi to tín dụ