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.
- Về cách tiếp nhận quan hệ ngữ nghĩa ở bậc từ
- Bàn về các phương pháp nhận diện ẩn dụ ý niệm
- Đối chiếu ẩn dụ ý niệm chỉ nỗi buồn trong tiếng Anh và tiếng Việt
- Hoạt động “dạy học phản ánh” của giảng viên trong lớp học tiếng Anh : khảo sát trường hợp
- Từ “盡”, “尽” trong tiếng Hán và từ Hán Việt “tận” trong tiếng Việt





