Nghiên cứu mô hình học máy dự đoán xác suất vỡ nợ của khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng thương mại cổ phần ở Việt Nam
Tác giả: Nguyễn Quốc Hùng, Quan Toại Mẫn, Trương Thị Minh Lý
Số trang:
Tr. 108-122
Số phát hành:
Số 08
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
209 Phan Thanh
Mã phân loại:
658
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
Dự đoán vỡ nợ, Decision Tree, Random Forest, XGBoost, CatBoost
Chủ đề:
Khách hàng doanh nghiệp
&
Dự đoán vỡ nợ
Tóm tắt:
Bài báo sử dụng các dữ liệu liên quan đến thông tin tín dụng, tài chính và đặc điểm của khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng để xây dựng mô hình máy học, từ đó tiến hành thử nghiệm đánh giá và lựa chọn ra một mô hình tốt nhất. Với kết quả này, ngân hàng có thể áp dụng mô hình vào thực tế để hỗ trợ quyết định kinh doanh, giúp tăng cường khả năng dự báo rủi ro tín dụng, nâng cao hiệu suất hoạt động của ngân hàng và giảm thiểu các tổn thất không mong muốn.
Tạp chí liên quan
- Hiệu lực của Quyền Hiến định trong lĩnh vực luật tư: Xu thế nghiên cứu trên thế giới và triển vọng ở Việt Nam
- Hoàn thiện pháp luật xử phạt vi phạm hành chính đối với hành vi buôn bán hàng hóa giả mạo nhãn hiệu
- Cảm thức sinh thái trong thơ chữ Hán Việt Nam và Hàn Quốc
- Mờ hóa nhân vật trong Mù lòa của José Saramago và Thành phố bị kết án biến mất của Trần Trọng Vũ từ góc nhìn văn học so sánh
- Bài thơ Tiếng Việt của Lưu Quang Vũ nhìn từ góc độ cấu trúc văn bản