- 1 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Đề tài : Ứng dụng các giải thuật phân lớp vào bài toán dự đoán rủi ro tín dụng. - Trên thực tế tuy thu thập được lượng dữ liệu khổng lồ nhưng bản thân các thông tin riêng lẻ của dữ liệu không đem lại nhiều giá trị cho người quản trị doanh nghiệp. - Chính vì vậy nhu cầu khai phá dữ liệu và các tri thức tiềm ẩn trong CSDL lớn là một nhu cầu cấp thiết trong sự phát triển của các doanh nghiệp. - Ngân hàng TMCP Đại Dương sau nhiều năm thành lập và phát triển, lượng thông tin thu được về khách hàng là rất lớn, dung lượng CSDL core banking chiếm hơn 1.5Tb. - Tuy nhiên việc trích rút các thông tin quan trọng trong CSDL có được để dự đoán và giải quyết các bài toán thực tiễn của ngân hàng như : dự đoán rủi ro tín dụng chưa được áp dụng. - Hiện nay vấn đề quản lý tín dụng trong các ngân hàng vô cùng nhức nhối và tồn tại nhiều rủi ro. - Phần lớn các ngân hàng khi ra quyết định, đánh giá tiềm tàng rủi ro của một khoản vay tín dụng vẫn dựa trên kinh nghiệm của các chuyên viên, trưởng phòng trong ngân hàng. - Điều này dẫn tới tỉ lệ nợ xấu ngày một tăng cao trong những năm gần đây, việc này gián tiếp ảnh hưởng đến nền kinh tế nói chung cũng như tác động tới bản thân của ngân hàng. - Chính vì vậy, ngân hàng có nhu cầu cấp thiết sử dụng các kỹ thuật phân lớp dữ liệu để giải quyết bài toán dự đoán rủi ro tín dụng b) Mục đích nghiên cứu của luận văn, đối tượng, phạm vi nghiên cứu Luận văn tiến hành nghiên cứu các tổng quan phương pháp phân lớp dữ liệu và đi sâu vào phương pháp phân lớp sử dụng mạng nơ ron phân lớp mờ min max. - 2 Luân văn nghiên cứu vấn đề cải tiến mạng nơ ron phân lớp mờ min max để áp dụng giải quyết bài toán thực tiễn: dự đoán rủi ro tín dụng trong ngân hàng. - Tiến hành triển khai ứng dụng dự đoán rủi ro tín dụng sử dụng mạng nơ ron phân lớp mờ min max cải tiến. - c) Tóm tắt cô đọng các nội dung chính và đóng góp mới của tác giả Luận văn được trình bày theo bố cục gồm 5 chương, cụ thể như sau : CHƢƠNG 1: Tổng quan phƣơng pháp phân lớp 1.1. - Bài toán phân lớp 1.2. - Một số phương pháp phân lớp dữ liệu 1.3. - Kết chương CHƢƠNG 2: Bài toán dự đoán rủi ro tín dụng 1.1. - Phân lớp rủi ro tín dụng trong ngân hàng 1.2. - Bài toán phân lớp rủi ro tín dụng tại ngân hàng TMCP Đại Dương 1.3. - Kết chương CHƢƠNG 3: Mạng nơ ron phân lớp mờ min max 3.1. - Mạng nơ ron phân lớp mờ min max 3.3. - Mạng nơ ron phân lớp mờ min max cải tiến 3.4. - Áp dụng giải thuật vào bài toán dự đoán rủi ro tín dụng trong ngân hàng TMCP Đại Dương 3.5. - Kết chương CHƢƠNG 4: Triển khai ứng dụng dự đoán rủi ro tín dụng 4.1. - Kết chương CHƢƠNG 5: Kết luận 3 d) Phương pháp nghiên cứu Luận văn nghiên cứu từ tổng quan các phương pháp phân lớp dữ liệu, sau đó đi sâu vào nghiên cứu phương pháp phân lớp sử dụng mạng nơ ron mờ min max. - Từ đó triển khai, áp dụng vào bài toán thực tiễn. - e) Kết luận Sau quá trình nghiên cứu, luận văn đã thực hiện thành công việc áp dụng phương pháp phân lớp dữ liệu sử dụng mạng nơ ron phân lớp mờ min max cải tiến giúp giải quyết bài toán dự đoán rủi ro tín dụng trong ngân hàng TMCP Đại Dương. - Nghiên cứu tổng quan các phương pháp phân lớp Nghiên cứu phương pháp phân lớp dữ liệu sử dụng mạng nơ ron phân lớp mờ min max Nghiên cứu phương thức cải tiến mạng nơ ron phân lớp mờ min max. - Triển khai thử nghiệm phương pháp phân lớp sử dụng mạng nơ ron phân lớp mờ min max cải tiến trên tập dữ liệu mẫu để giải quyết bài toán rủi ro tín dụng cho ngân hàng TMCP Đại Dương. - Đánh giá hiệu quả khi áp dụng phương pháp dựa trên kết quả thử nghiệm.
Xem thử không khả dụng, vui lòng xem tại trang nguồn hoặc xem
Tóm tắt