Phương pháp thống kê xây dựng mô hình định mức tín nhiệm khách hàng thể nhân

Mô hình định mức tín nhiệm thể nhân được đặt ra cách đây 50 năm nhằm xây dựng phương pháp lượng hóa khả năng thanh toán và mức độ tín nhiệm của khách hàng trong giao dịch. Công tác này giúp ngân hàng và các tổ chức tín dụng quyết định có hay không cung cấp các dịch vụ cho khách hàng.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Phương pháp thống kê xây dựng mô hình định mức tín nhiệm khách hàng thể nhân Phương Pháp Th ng Kê Xây D ng Mô Hình Đ nh M c Tín Nhi m Khách Hàng Th Nhân Vương Quân Hoàng∗ Đào Gia Hưng† Nguy n Văn H u‡ , , , § ¶ Tr n Minh Ng c, Lê H ng Phương Ngày 10 tháng 5 năm 2006 Tóm t t n i dung In this paper, we consider the problem of credit scoring for personal customer. The main statistical tools used to establish credit scoring sys- tem are theory of classification and discrimination. Our method is illus- trated on the credit customer dataset of a Trade Bank.1 Gi i thi uMô hình đ nh m c tín nhi m th nhân đư c đ t ra cách đây 50 năm nh m xâyd ng phương pháp lư ng hoá kh năng thanh toán và m c đ tín nhi m c akhách hàng trong giao d ch. Công tác này giúp các ngân hàng và t ch c tínd ng quy t đ nh có hay không cung c p các d ch v cho khách hàng. L i íchc a mô hình đem l i r t rõ nét, n i b t là gi m thi u chi phí phân tích thôngtin (nh t là khi s lư ng ngư i s d ng các d nh v ngân hàng ngày càng l n);giúp đưa ra quy t đ nh nhanh chóng, chính xác và khách quan; gi m thi u r iro tín d ng, đ m b o t i đa vi c thu h i tài chính. M t trong các phương pháp ti p c n mô hình đ nh m c tín nhi m kháchhàng là gi i quy t bài toán phân tích phân bi t, nh n bi t hay là x p m t cáth vào m t trong các nhóm khách hàng mà có s khác nhau tương đ i gi acác nhóm. Bài toán phân nhóm m t t p h p đư c Fisher gi i thi u l n đ utiên vào năm 1936 khi ti n hành phân lo i đ c tính cây Irit d a trên s li u vkích thư c bên ngoài c a cây. David Duran (1941) là ngư i đ u tiên ng d ng ∗ Email: qvuong@ulb.ac.be; Centre Emile Bernheim, ULB, 21 F.D.Roosevelt, B-1050,Bruxelles † Ngân hàng Techcombank ‡ Email:huunv@vnu.edu.vn; Khoa Toán-cơ-tin h c, trư ng Đ i h c KHTN, ĐH QGHN § Email:ngoctm@vnu.edu.vn; Khoa Toán-cơ-tin h c, trư ng Đ i h c KHTN, ĐH QGHN ¶ Email:phuonglh@vnu.edu.vn; Khoa Toán-cơ-tin h c, trư ng Đ i h c KHTN, ĐH QGHN 1 2phương pháp đó vào vi c phân bi t các kho n n t t và kho n n x u. Sau đónhi u công ty tín d ng đã xây d ng các hình th c sơ khai c a h th ng đ nhm c tín nhi m th nhân d a trên các nguyên lý th ng kê, và các h th ng nàyđã nhanh chóng t rõ s c m nh c a nó trong vi c giúp các t ch c tín d ngra quy t đ nh. S ki n đánh d u t m quan tr ng c a mô hình đ nh m c tínnhi m th nhân là vi c thông qua đ o lu t Cơ H i Tín D ng Ngang B ngM năm 1975-1976, n i dung ch y u c a đ o lu t này là c m s phân bi tđ i x trong vi c c p tín d ng tr khi nó đư c ch ng minh trên cơ s th ngkê. Có th hình dung mô hình như sau. M i khách hàng đ n giao d ch xin c ptín d ng s đư c yêu c u cung c p các thông tin b n thân. Thông tin là m tvector k-chi u (k d u hi u) X = (X1, ..., Xk) bao g m các d u hi u như tu itác, trình đ h c v n, m c thu nh p, tình tr ng hôn nhân, chênh l ch thu chi,dư n hi n t i,... Và phương pháp chúng tôi đ xu t (g i là phương pháp I)gi i quy t bài toán đ nh m c tín nhi m th nhân s bao g m các bài toán 1. Xác đ nh các d u hi u nên đưa vào đ l y thông tin v khách hàng, nên hay không nên đưa vào d u hi u nào? 2. Xây d ng thang đi m cho các d u hi u. 3. T m u N khách hàng, phân chia thành các nhóm, ch ng h n t t, t t v a, x u,.. Đây chính là n i dung c a bài toán phân lo i. 4. V i m t khách hàng X, xây d ng quy t c ra quy t đ nh x p X vào nhóm nào? Và đây chính là n i dung c a bài toán phân tích phân bi t.Chú ý. Ngoài phương pháp trên, chúng ta có th xét phương pháp khác (sg i là phương pháp II), mà khác cơ b n phương pháp trên như sau: Bài toán1 và 2 như trên và 3’. Xác đ nh tr ng s cho m i d u hi u, tr ng s này đ c trưng cho t m quan tr ng c a d u hi u đó đ i v i kh năng thanh toán c a khách hàng. Gi s βl là tr ng s c a d u hi u Xl, và n u g i s(X) là hàm đi m tín d ng c a khách hàng X = (X1, ..., Xk) thì s(X) = β1X1 + ... + βk Xk . 4’. Xây d ng mô hình ra quy t đ nh tín d ng d a trên hàm đi m tín d ng s(X). V i bài toán 1, yêu c u đ u tiên v các d u hi u đưa vào là các d u hi ukhông tương quan v i nhau, sau đó là yêu c u đưa vào các d u hi u sao chođ c trưng đư c nhi u nh t thông tin v kh năng tín d ng c a khách hàng. 3Sau cùng có th tính đ n các yêu c u như các d u hi u đó giúp khách hàngd tr l i, ngân hàng d ch ng th c tính đúng đ n,... Ví d t i ngân hàngTechcombank các d u hi u đư c đưa vào như: tu i tác, trình đ h c v n, lo ihình công vi c, m c thu nh p, chênh l ch thu chi, tình tr ng h ...