Luận văn đã trình bày về các nội dung: khai phá dữ liệu, các kỹ thuật khai phá dữ liệu, đặc biệt thuật toán cây quyết định đã được trình bày khá chi tiết, sau đó vận dụng lý thuyết rủi [r]
(1)Ứng dụng định để dự đốn số nhóm nợ hỗ trợ quản lý rủi ro tín dụng
Nguyễn Thị Tâm Minh Trường Đại học Công nghệ
Luận văn Thạc sĩ ngành: Hệ thống thông tin; Mã số: 60 48 05 Người hướng dẫn: TS Nguyễn Hà Nam
Năm bảo vệ: 2011
Abstract: Trình bày lý thuyết tín dụng rủi ro tín dụng, mơ hình phân tích
đánh giá rủi ro tín dụng Nghiên cứu định số thuật toán xây dựng định Tiến hành ứng dụng định để dự đoán số nhóm nợ hỗ trợ quản lý rủi ro tín dụng Đánh giá kết đạt sử dụng định C4.5 dự đốn số nhóm nợ
Keywords: Công nghệ thông tin; Cây định; Quản lý rủi ro; Tín dụng; Khai phá
dữ liệu; Thuật toán
Content
GIỚI THIỆU BÀI TOÁN
Trong kinh tế thị trường, hệ thống ngân hàng ví hệ thần kinh kinh tế Hệ thống ngân hàng quốc gia hoạt động thông suốt, lành mạnh hiệu tiền đề để nguồn lực tài luân chuyển, phân bổ sử dụng hiệu quả, kích thích tăng trưởng kinh tế cách bền vững Tuy nhiên, kinh tế thị trường, rủi ro kinh doanh tránh khỏi, mà đặc biệt rủi ro hoạt động ngân hàng có phản ứng dây truyền, lây lan ngày có biểu phức tạp Sự sụp đổ ngân hàng ảnh hưởng tiêu cực đến đời sống kinh tế, trị, xã hội nước lan rộng sang qui mô quốc tế
Rủi ro kinh doanh ngân hàng có xu hướng tập trung chủ yếu vào danh mục tín dụng Khi ngân hàng rơi vào trạng thái tài khó khăn nghiêm trọng, ngun nhân thường phát sinh từ hoạt động tín dụng ngân hàng Vì dự đốn số nhóm nợ để phát sóm nguy rủi ro việc làm cần thiết mang tính thực tiễn cao
(2)2
NỘI DUNG LUẬN VĂN
20 năm trở trước, hầu hết ngân hàng sử dụng phương pháp truyền thống để đánh giá rủi ro tín dụng người vay Phương pháp vừa thời gian, tốn kém, lại mang tính chủ quan Ngày nay, số ngân hàng sử dụng mơ hình cho điểm để lượng hóa rủi ro tín dụng người vay Tuy nhiên hai mơ hình biết khoản vay rủi ro khách hàng không trả nợ hạn
Để khắc phục, luận văn đề xuất phương án ứng dụng định để phân lớp số nhóm nợ khách hàng, nhóm nợ 1,2 nợ tốt, nhóm 3,4,5 nợ xấu Nợ xấu nhóm nợ mà chuyên gia ngân hàng quan tâm Dữ liệu đầu vào xử lý cách cẩn thận rời rạc hóa giá trị số thuộc tính định mức cho vay thuộc tính tuổi khách hàng Xử lý giá trị thiếu cách lấy giá trị chiếm đa số thuộc tính điền vào giá trị bị thiếu Cây kết thu được chuyển sang dạng luật, để thuận tiện cho việc đánh giá tổng hợp mẫu
Luận văn đâu mẫu khơng có ích đâu tri thức mà ngân hàng quan tâm
KẾT LUẬN
Luận văn trình bày nội dung: khai phá liệu, kỹ thuật khai phá liệu, đặc biệt thuật toán định trình bày chi tiết, sau vận dụng lý thuyết rủi ro để giải tốn dự đốn số nhóm nợ khách hàng biết thông tin cần thiết, thông tin – liệu xử lý cho phù hợp Từ đánh giá kết dự đốn đưa số luật hỗ trợ chuyên gia ngân hàng quản lý rủi ro tín dụng
Luận văn cần phải tiếp tục nghiên cứu tìm hiểu việc: nghiên cứu để tăng tính xác cho toán dự đoán rủi ro, nghiên cứu toán dự đốn số nhóm nợ khối liệu lớn, nghiên cứu phương pháp khai phá liệu khác từ chọn mơ hình thích hợp để phát triển đưa tốn áp dụng vào thực tế
References
[1] Jiawei Han and Micheline Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques (2001) [2] Michael J.A Berry - Gordon S Linoff, Data Mining Techniques For Marketing, Sales,
and Customer Relationship Management Second Edition, 2009
[3] Knowledge Discovery in Databases G.piatetsky - Shapiro and W.J Frawley AAAI/MIT Press, 1991
[4] Võ Huỳnh Tâm - Trần Ngân Bình, "Giáo trình trí tuệ nhân tạo", chương 9, Nhà xuất Cần Thơ, 2006
(3)3
http://en.wikipedia.org/wiki/Decision tree