Mô hình đánh giá tín dụng SMOTE- Lasso-Logistic

Abstract

Đánh giá tín dụng (ĐGTD) nhằm phân nhóm khách hàng tốt - xấu là một trong những nhiệm vụ quan trọng của quản trị rủi ro tại các ngân hàng và tổ chức tín dụng. Một mô hình ĐGTD tin cậy phải phát hiện đúng nhóm khách hàng xấu. Điều này thường khó đạt được khi chênh lệch số phần tử hai nhóm khách hàng tốt - xấu là lớn. Bên cạnh đó, mô hình ĐGTD cần chỉ rõ những đặc điểm quan trọng của khách hàng để dự báo khả năng vỡ nợ. Bài viết đề xuất một mô hình ĐGTD, được gọi là SMOTE-Lasso-Logistic. Áp dụng kết hợp kỹ thuật tái chọn mẫu SMOTE và phương pháp Lasso trên mô hình hồi quy Logistic, mô hình SMOTE-Lasso-Logistic có thể giải quyết những vấn đề nói trên; đồng thời hiệu quả phân lớp cao hơn các cách tiếp cận truyền thống như mô hình hồi quy Logistic và mô hình Cây phân loại.