Dự báo hoạt động ngân hàng bằng thuật toán rừng ngẫu nhiên
Tác giả: Đỗ Quang HưngTóm tắt:
Mục tiêu của nghiên cứu này là dự báo hoạt động của ngân hàng dựa trên kỹ thuật trí tuệ nhân tạo thuật toán rừng ngẫu nhiên (Random Forest - RF). Để chứng minh tính hiệu quả của mô hình dự báo dựa trên RF, các mô hình dự báo khác được dựa trên ba kỹ thuật trí tuệ nhân tạo khác là mạng nơ ron truyền thẳng nhiều lớp (ANN-MLP), mạng hàm cơ sở bán kính (RBF) và hồi quy tuyến tính (MLR) cũng được phát triển. Dữ liệu được sử dụng trong xây dưng mô hình gồm 405 mẫu được thu thập từ 45 ngân hàng hoạt động tại Việt Nam trong giai đoạn 2002-2022. Các chỉ số đầu ra dự báo bao gồm tổng các khoản vay và tổng tiền gửi huy động. Kết quả thực nghiệm và các chỉ số đánh giá mô hình xác định mô hình dự báo dựa trên kỹ thuật RF cho độ chính xác cao nhất.
- Kiểm soát giao dịch với người có liên quan theo Luật Các tổ chức tín dụng năm 2024
- Quyền tự bảo vệ nhãn hiệu trên sàn giao dịch thương mại điện tử và kiến nghị hoàn thiện pháp luật
- Xác định nơi thành lập của doanh nghiệp thương mại điện tử xuyên biên giới - Thách thức và giải pháp
- Một số kiến nghị hoàn thiện pháp luật Việt Nam về lạm dụng vị trí thống lĩnh thị trường
- Một số kinh nghiệm của Trung Quốc về tuyển chọn, bổ nhiệm thẩm phán, kiểm sát viên và luật sư