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
- Một số yếu tố liên quan đến tổn thương thận cấp tại khoa Hồi sức Tích cực, Bệnh viện Đa khoa tỉnh Thanh Hóa
- Ảnh hưởng của thời gian thiếu máu lạnh lên sự biểu hiện của các dấu ấn ER, PR và KI-67 trong ung thư vú bằng kỹ thuật nhuộm hoá mô miễn dịch
- Tái tạo lóc toàn bộ da đầu lộ xương sọ bằng vạt da cơ thang mở rộng xuống dưới và ghép da mỏng
- Khảo sát đặc điểm lâm sàng và tính kháng kháng sinh trên bệnh nhân nhiễm Burkholderia pseudomallei tại Bệnh viện Đa khoa tỉnh Kiên Giang
- Đánh giá kết quả thay khớp háng với kỹ thuật khâu tăng cường bao khớp bằng chỉ siêu bền tại Bệnh viện Quân Y 121





