Ứng dụng mô hình mạng thần kinh nhân tạo để ước lượng rủi ro tín dụng ở các ngân hàng thương mại Việt Nam
Nhóm Tác giả: PGS.TS. Nguyễn Minh Kiều, ThS. Nguyễn Thị Ngọc Diệp, ThS. Nguyễn Thị Hằng Nga, ThS. Nguyễn Kim Nam
Số trang:
Tr. 19-24
Tên tạp chí:
Ngân hàng
Số phát hành:
Số 11 tháng 6
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
209 Phan Thanh
Mã phân loại:
332.12
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
Ứng dụng mô hình mạng thần kinh nhân tạo, ước lượng rủi ro tín dụng, ngân hàng thương mại, Việt Nam
Chủ đề:
Ngân hàng Thương mại
Tóm tắt:
Mô tả một hệ thống đánh giá rủi ro tín dụng sử dụng mô hình mạng thần kinh nhân tạo (ANNs) có giám sát dựa trên các thuật toán học truyền lại. Nghiên cứu với mục đích đào tạo và thực hiện quyết định chấp thuận hoặc từ chối đơn xin cấp tín dụng. Các mạng thần kinh được đào tạo dựa trên bộ dữ liệu từ 1.200 hồ sơ tại các ngân hàng như Vietcombank, Vietinbank, Sacombank, Đông Á, MBbank. Kết quả nghiên cứu cho thấy, mô hình ANNs hỗ trợ đáng kể trong việc ra quyết định cấp tín dụng nhanh chóng trong xử lý các yêu cầu cấp tín dụng. Ngoài ra, ứng dụng của mô hình trong việc đánh giá rủi ro tín dụng cho thấy đạt hiệu quả cao và nhanh chóng.
Tạp chí liên quan
- Tác động của nguồn vốn hỗ trợ phát triển chính thức đến lượng khí thải CO2 tại các quốc gia Châu Á : tiếp cận theo ngưỡng đô thị hóa
- Tác động của thực hiện các yếu tố ESG tới hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại tại khu vực châu Á
- Kinh nghiệm phát triển nền “kinh tế bạc” của Trung Quốc trong bối cảnh già hoá dân số và bài học cho Việt Nam
- Phát triển kinh tế tư nhân ở Việt Nam : đổi mới từ nhận thức đến thực tiễn
- Ứng dụng công nghệ chuỗi khối (Blockchain) trong đổi mới sáng tạo tài chính