Ứng dụng mô hình định lượng trong hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng cho khách hàng doanh nghiệp tại các ngân hàng thương mại ở Việt Nam
Tác giả: Đỗ Thị Thu Hà, Hoàng Thị Thu Hiền
Số trang:
Tr. 106-109
Số phát hành:
Số 3A
Kiểu tài liệu:
Tạp chí điện tử
Nơi lưu trữ:
CSDL điện tử
Mã phân loại:
332.12
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
Mô hình định lượng, Rủi ro tín dụng, Khách hàng doanh nghiệp, Ngân hàng thương mại
Tóm tắt:
Hoạt động tín dụng là hoạt động chính của các ngân hàng thương mại, do đó rủi ro tín dụng cũng là rủi ro phổ biến nhất. Một trong những biện pháp quản lý rủi ro tín dụng là cảnh báo sớm rủi ro tín dụng để có biện pháp phòng ngừa và xử lý phù hợp. Nghiên cứu này sử dụng mô hình Logit với dữ liệu từ 257 khách hàng doanh nghiệp tại 10 ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2020-2023 để cảnh báo sớm rủi ro tín dụng. Kết quả dự báo của mô hình so với rủi ro tín dụng thực tế của khách hàng có tỷ lệ chính xác là 94,9%. Tác giả khuyến nghị các mô hình định lượng như mô hình Logit nên được sử dụng rộng rãi hơn tại các ngân hàng thương mại Việt Nam vì tính khách quan và hiệu quả của nó.
Tạp chí liên quan
- Tác động của ESG đến niềm tin thương hiệu và lòng trung thành của khách hàng đối với các doanh nghiệp FNB tại Hà Nội
- 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
- Thúc đẩy hoạt động cho vay khách hàng doanh nghiệp tại VPBank Thái Nguyên