Tác động của Thông tư 200 đến mô hình xếp hạng tín dụng sử dụng phương pháp trí tuệ nhân tạo
Tác giả: Phạm Quốc Hải, Tăng Mỹ Hà, Trần Anh TùngTóm tắt:
Nghiên cứu điều tra tác động của thông tư 200 đến mô hình xếp hạng tín dụng đối với các doanh nghiệp nhỏ, vừa và lớn tại Việt Nam giai đoạn 2008-2018 với phương pháp Mạng nơ-ron nhân tạo ANN. Nghiên cứu so sánh mô hình xếp hạng tín dụng trước và sau khi thực hiện thông tư 200 giữa giai đoạn 2008 – 2014 và giai đoạn 2015 – 2018 với dữ liệu nghiên cứu từ 39.162 doanh nghiệp tại Việt Nam trong cơ sở dữ liệu Orbis. Kết quả chỉ ra rằng NITA, ROE, khả năng thanh toán và hệ số thanh toán hiện hành là những biến độc lập quan trọng và có một số khác biệt đáng kể trong các mô hình xếp hạng tín dụng trước và sau khi thực hiện Thông tư 200. Phương pháp nghiên cứu hữu ích cho các nhà đầu tư trong việc phân tích rủi ro đầu tư để đưa ra quyết định đầu tư tốt nhất. Các NHTM Việt Nam có thể áp dụng mô hình để xác định một số vấn đề cụ thể về xếp hạng tín dụng đối với người vay, cho phép họ đưa ra chính sách tín dụng phù hợp và thiết lập các mức lãi suất khác nhau cho các khách hàng khác nhau dựa trên mức độ rủi ro. Một số hướng nghiên cứu tương lai gồm: (1) cải thiện dữ liệu và biến số, (2) cải tiến phương pháp phân tích dữ liệu và (3) cải thiện thước đo hiệu suất.
- Ẩn dụ thức thể hiện nghĩa phủ định trong hội thoại tiếng Việt
- Diễn ngôn Thương nhớ thời bao cấp từ góc nhìn phân tích diễn ngôn đa phương thức
- Nghiên cứu từ ghép tiếng Việt trong giới học thuật Trung Quốc và Việt Nam
- Nghiên cứu đặc điểm của phó từ tiếng Hán “赶忙” dưới góc nhìn đồng đại và lịch đại
- So sánh ngữ nghĩa của kết cấu “V+出” trong tiếng Hán và “V+ ra” trong tiếng Việt





