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
- Ảnh hưởng của hành vi hối lộ tới xác suất sống sót của doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Việt Nam
- Tác động của thể chế đến hiệu ứng lan tỏa từ doanh nghiệp FDI đến doanh nghiệp khu vực ngoài nhà nước ở Việt Nam
- Khoảng cách vị thế việc làm trong tham gia bảo hiểm xã hội tự nguyện ở Việt Nam
- Các yếu tố quyết định tính bền vững của các doanh nghiệp siêu nhỏ, nhỏ và vừa
- Mối quan hệ giữa quản lý chuỗi cung ứng xanh và kết quả hoạt động của các doanh nghiệp xây dựng tại Việt Nam