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
- Media relations and network information management - key issues to handling social media crisis in enterprises = Quan hệ báo chí và quản trị thông tin mạng – những vấn đề mấu chốt để xử lý khủng hoảng truyền thông tại các doanh nghiệp
- So sánh các khung báo cáo ESG và khuyến nghị đối với các doanh nghiệp xây dựng Việt Nam
- Cấu trúc tài chính trong đảm bảo an ninh tài chính tại các công ty vận tải Việt Nam
- Thanh khoản và rủi ro kiệt quệ tài chính : góc nhìn đa ngành từ các doanh nghiệp niêm yết Việt Nam
- Các nhân tố ảnh hưởng đến tăng trưởng bền vững của các doanh nghiệp ngành nhựa niêm yết tại Việt Nam





