Phân tích dữ liệu về rủi ro tín dụng dựa trên bộ dữ liệu Credit Risk Analysis

Abstract

Hoạt động tín dụng là nguồn tạo ra doanh thu chính cho các ngân hàng thương mại (NHTM). Bên cạnh đó, hoạt động này chứa đựng nhiều rủi ro, đặc biệt là rủi ro tín dụng. Hậu quả là: lợi nhuận ngân hàng sụt giảm, gây mất ổn định cho hệ thống NHTM, dẫn đến khủng hoảng kinh tế. Chính vì thế, việc phân tích dữ liệu về rủi ro tín dụng là việc nên làm đối với với các tổ chức tài chính. Hiện nay, có thể thấy rất nhiều bài báo cáo phân tích về chủ đề này với mục đích tìm ra giải pháp. Tuy nhiên, rủi ro tín dụng phát sinh từ nhiều yếu tố khác nhau, và cách giảm thiểu đã được dùng chưa thể phát huy hiệu quả. Trong thời đại số hóa, nhu cầu về vay tín dụng ngày càng tăng cao, kéo theo đó làm cho tỉ lệ rủi ro tín dụng của các tổ chức tài chính ngày càng lớn hơn. Chính vì thế, nhóm chúng em quyết định thực hiện đồ án “Phân tích dữ liệu về rủi ro tín dụng dựa trên bộ dữ liệu Credit Risk Analysis” để nhận biết những yếu tố gây nên rủi ro tín dụng cũng như phân tích khả năng xét duyệt tín dụng dựa trên những tác nhân được nêu trên. Khoa học dữ liệu là gì? Giới thiệu về đồ án. Chương này sẽ tổng quan về môn khoa học dữ liệu, thực tế ứng dụng của môn học và kế đến là giới thiệu sơ qua về lý do chọn đề tài. Những chương trình sử dụng chính trong bài đồ án (Orange & Excel) và những ứng dụng của những chương trình này. Hiểu được các tính năng và cách thức những chương trình này hoạt động để có thể áp dụng những thuật toán vào đồ án một cách tối ưu. Áp dụng những thuật toán vào bộ dữ liệu “Credit Risk Analysis”, sau đó tiến hành lập dự báo và trình bày kết quả dự báo. Kết quả của mô hình, lựa chọn thuật toán phù hợp nhất với mô hình, đồng thời nêu những điểm sáng và những thiếu sót của phương pháp. Và cuối cùng, đưa ra kết luận và phương hướng phát triển sau này của đồ án.