- 1 TÓ M TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Đề tài: “Xây dựng phần mềm xếp hạng tín dụng trong ngân hàng sử dụng cây quyết định” Tác giả luận văn: Nguyễn Thị Lan Khóa: 2014A Người hướng dẫn: TS. - Lý do chọn đề tài: Xuất phát từ việc muốn tìm hiểu về thị trường tài chính, hoạt động tín dụng và ứng dụng của cây quyết định vào việc xếp hạng tín dụng trong ngân hàng. - Mục đích nghiên cứu của luận văn, đối tượng, phạm vi nghiên cứu: tìm hiểu về vấn đề tín dụng trong thị trường tài chính, công tác xếp hạng tín dụng tại các ngân hàng thương mại, các phương pháp khai phá dữ liệu, cây quyết định và các phương pháp xây dựng, phân tích, xếp hạng và đánh giá kết quả xếp hạng tín dụng ngân hàng sử dụng cây quyết định. - Các khái niệm cơ bản: trình bày khái quát về thị trường tài chính, nghiệp vụ xếp hạng tín dụng trong ngân hàng. - Khai phá dữ liệu và Cây quyết định: khái quát về khai phá dữ liệu và các kỹ thuật khai phá dữ liệu, trình bày khái quát về cây quyết định, các thuật toán xây dựng cây quyết định. - Trình bày về việc xây dựng công cụ xếp hạng tín dụng trong ngân hàng sử dụng cây quyết định Luận văn nghiên cứu về mô hình cây quyết định, một thành phần quan trọng trong lý thuyết khai phá dữ liệu. - Phương pháp nghiên cứu: 2 Với việc ứng dụng các phần mềm hỗ trợ xếp hạng tín dụng tự động như MATLAB ta có thể thấy công việc phân tích, xếp hạng tín dụng khách hàng với số lượng lên tới hàng ngàn diễn ra một cách khá nhanh chóng và hiệu quả. - Ngoài ra, MATLAB còn cung cấp khá đầy đủ các công cụ giúp đánh giá mức độ chính xác cũng như tính hiệu quả của mô hình xếp hạng tín dụng một cách trực quan và tiện lợi thông qua các biểu đồ với số câu lệnh không nhiều. - Ngoài công cụ cây quyết định sử dụng trong xếp hạng tín dụng đã được trình bày trong đồ án này thì MATLAB còn cung cấp đa dạng các công cụ phân lớp khác như phân tích biệt số, bộ phân lớp theo phương pháp Bayes hay bộ công cụ phân tích theo phương pháp mạng Nơ ron. - MATLAB là một phần mềm có nhiều ưu điểm như tính toán mạnh mẽ, đa năng, không đòi hỏi người sử dụng phải biết quá nhiều về lập trình mới có thể sử dụng tốt, thích hợp trong việc sử dụng để phân tích, xếp hạng tín dụng khách hàng
Xem thử không khả dụng, vui lòng xem tại trang nguồn hoặc xem
Tóm tắt