Ứng dụng cách tiếp cận trung bình hóa mô hình kiểu Bayes (BMA) trong việc xây dựng mô hình chấm điểm rủi ro tín dụng cho khách hàng SME tại Việt Nam
Tác giả: Vương Minh Giang, Nguyễn Thanh ThiênTóm tắt:
Bài viết giới thiệu tổng quan về phương pháp trung bình hóa mô hình kiểu Bayes (Bayesian Model Averaging - BMA), và ứng dụng cách tiếp cận này vào việc đưa ra một chiến lược mô hình hóa gồm các bước ứng dụng đảm bảo khả năng xây dựng và lựa chọn mô hình chấm điểm rủi ro tín dụng một cách toàn diện và thấu đáo. Kết quả áp dụng cho phân khúc doanh nghiệp nhỏ và vừa (SME) trong ngành Công nghiệp và Xây dựng, dựa trên nguồn dữ liệu của Trung tâm Thông tin tín dụng Quốc gia Việt Nam (CIC), cho thấy các chỉ tiêu thanh khoản Vốn lưu động/Tổng tài sản, Tài sản ngắn hạn/Nợ ròng, Tài sản ngắn hạn/(Tổng tài sản-Tài sản vô hình), và (Nợ phải trả - Tiền - Các khoản tương đương tiền)/Doanh thu thuần là nhóm nhân tố tài chính quyết định tới rủi ro không trả được nợ của các khách hàng này.
- Đánh giá nguy cơ ngã của người bệnh viêm khớp dạng thấp bằng thang điểm morse tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội
- Thực trạng lo âu và một số yếu tố liên quan ở người bệnh đến tiêm và hút dịch khớp tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội
- Đặc điểm hình thái tuyến giáp trên siêu âm ở phụ nữ sau mãn kinh
- Bước đầu đánh giá kết quả điều trị tắc động mạch phổi cấp ở bệnh nhân cao tuổi
- Thực trạng và kết quả điều trị thiếu máu ở người bệnh phẫu thuật chỉnh hình lớn tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội giai đoạn 2023-2024