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.
- Kinh nghiệm thực tiễn về thực hiện trách nhiệm xã hội của một số doanh nghiệp nước ngoài và bài học cho các doanh nghiệp Việt Nam
- Thực hành kinh tế tuần hoàn và lòng trung thành của du khách tại khu dự trữ sinh quyển Cần Giờ
- Mối quan hệ giữa phân cấp tài chính và chênh lệch thu nhập theo địa phương : nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam
- Phân tích tác động của các nhân tố đến tính bao trùm trong sử dụng dịch vụ y tế ở Việt Nam
- Tích hợp kế toán quản trị và tài chính thông qua hệ thống ERP : bằng chứng thực nghiệm về tác động đến năng lực ra quyết định tại HEIs và SMEs Việt Nam





