Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: 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 (HSB), chi nhánh Thái Nguyên

Trên cơ sở đánh giá hoạt động kinh doanh, đặc biệt là hoạt động tín dụng của ngân hàng TMCP Sài Gòn – Hà Nội trong những năm gần đây, kết hợp nghiên cứu tại NHTM, để có thể đưa ra các đề xuất, giải pháp để nâng cao hiệu quả công tác quản trị rủi ro tín dụng trong thời gian tới tại ngân hàng TMCP Sài Gòn – Hà Nội. Mời các bạn tham khảo!
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: 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 (HSB), chi nhánh Thái Nguyên ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊNTRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG TOUMKHAM KANLAYAKỸ THUẬT CÂY QUYẾT ĐỊNH HỒI QUY TRONG PHÂN TÍCH VÀ DỰBÁO RỦI RO TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG TMCP SÀI GÒN – HÀ NỘI (SHB), CHI NHÁNH THÁI NGUYÊN LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Thái Nguyên – 2020 ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊNTRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG TOUMKHAM KANLAYAKỸ THUẬT CÂY QUYẾT ĐỊNH HỒI QUY TRONG PHÂN TÍCH VÀ DỰBÁO RỦI RO TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG TMCP SÀI GÒN – HÀ NỘI (SHB), CHI NHÁNH THÁI NGUYÊN Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số : 8 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 Tôi xin cam đoan toàn bộ nội dung văn bản này là do tôi tự sưu tầm, tra cứuvà sắp xếp cho phù hợp với nội dung yêu cầu của đề tài. Nội dung luận văn này chưa từng được công bố hay xuất bản dưới bất kỳ hìnhthức nào và cũng không được sao chép từ bất kỳ một công trình nghiên cứu nào. Tất cả phần mã nguồn của chương trình đều do tôi tự thiết kế và xây dựng,trong đó có sử dựng một số thư viện chuẩn và các thuật toán được các tác giả xuấtbản công khai và miễn phí trên mạng Internet. Thái Nguyên, Ngày 15 tháng 9 năm 2020 Tác giả luận văn KANLAYA toumkham ii LỜI CẢM ƠN Trước hết tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy hướng dẫn khoa họcPGS.TS Nguyễn Văn Huân về những chỉ dẫn khoa học, định hướng nghiên cứu vàtận tịnh hướng dẫn tôi trong suốt quá trình làm luận văn. Tôi xin cảm ơn các thầy trong khoa Công Nghệ Thông Tin, các thầy cô giáotrong trường Đại học Công Nghệ Thông Tin và Truyền Thông – Đại học TháiNguyên đã cung cấp cho tôi những kiến trúc vô cùng quý báu và cần thiết trongsuốt thời gian học tập tại trường để tôi có thể thực hiện và hoàn thành tốt luận vănnày. Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc nhất tới Chính phủ Lào và Chính phủ ViệtNam, Bộ Giáo dục và Thể thao Lào, Bộ Giáo dục và Đào tạo Việt Nam đã tạo điềukiện cấp suất học bổng cao học này cho tôi. Xin trân trọng cảm ơn sâu sắc nhất tớiBan Lãnh đạo Bộ giáo dục và thể thao Lào đã tạo điều kiện và luôn ủng hộ tôi. Với thời gian nghiên cứu còn hạn chế, ngôn ngữ còn khiêm tốn, luận vănkhông tránh khỏi những thiếu sót, tôi rất mong nhận được các ý kiến đóng góp chânthành từ các thầy cô giáo, đồng nghiệp và bạn bè. Cuối cùng, tôi xin cảm ơn gia đình và bạn bè, những người đã luôn ủng hộ vàđộng viên tôi, giúp tôi yên tâm và có tâm lý thuận lợi nhất để tôi nghiên cứu luậnvăn này. Tuy nhiên do giới hạn về mặt thời gian và kiến thức nên luận văn chắcchắn sẽ không tránh khỏi những sai sót ngoài ý muốn. Tôi rất mong nhận được sựthông cảm và đóng góp ý kiến của các thầy cô giáo, đồng nghiệp và bạn bè. HỌC VIÊN KANLAYA toumkham iii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮTRRTD Rủi ro tín dụngTMCP Thương mại cố phầnNHTM Ngân hàng thương mạiSHB Ngân hàng thương mại Sài Gòn – Hà NộiVNĐ Việt Nam ĐồngCMND Chứng Minh Nhân DânDN Doanh nghiệp iv DANH MỤC BẢNGBảng 2. 1. Bảng dữ liệu quan sát thời tiết trong 2 tuần.............................................19Bảng 2. 2. Một số thuật toán xây dựng cây quyết định.............................................23Bảng 2. 3. Bảng chỉ số tín nhiệm của S&P và Moody’s. ..........................................39Bảng 3. 1. Dư nợ tín dụng ………………………………………………………..45Bảng 3.2. danh sách khách hàng ..............................................................................55Bảng 3.3. Dữ liệu vay tín dụng.................................................................................58Bảng 3.4. Kết quả dự báo với mô hình cây quyết định.............................................64 v Danh Mục Các Hình VẽHình 3. 1. Giao diện phần mềm Weka ......................................................................50Hình 3. 2. Giao diện chức năng Experimenter ..........................................................50Hình 3. 3. Giao diện Chức năng Knowledge Flow ...................................................50Hình 3. 4. Giao diện chức năng Workbench .............................................................51Hình 3. 5. Giao diện chức năng Simple CLI .............................................................51Hình 3. 6. Xây dựng cây quyết định dựa vào phần mềm WeKa ..............................55Hình 3. 7. Dữ liệu mã hồ sơ ......................................................................................56Hình 3. 8. Dữ liệu về xếp loại hồ sơ .........................................................................56Hình 3. 9. Dữ liệu về số tiền vay...............................................................................56Hình 3. 10. liệu về loại khách hàng...........................................................................57Hình 3. 11. Dữ liệu về cảnh báo rủi ro ...................... ...