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.
- Các yếu tố tác động đến quản lý nhà nước về kinh tế xanh trong lĩnh vực xây dựng tại Việt Nam
- Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định chấp nhận sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam - Chi nhánh Buôn Hồ (Đắk Lắk)
- Kinh nghiệm phát triển kinh tế số của một số quốc gia Đông Á và bài học tham khảo cho Việt Nam
- Kinh nghiệm thế giới về chuyển đổi mục đích sử dụng đất trồng lúa sang các mục đích sử dụng đất khác và bài học cho Việt Nam
- Thực trạng, cơ hội, thách thức và giải pháp phát triển kinh tế đô thị gắn với hoạt động kinh tế số