Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/103792
Nhan đề: 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
Tác giả: Nguyễn, Quốc Hùng
Quan, Toại Mẫn
Trương, Thị Minh Lý
Từ khoá: Dự đoán vỡ nợ
Decision Tree
Random Forest
XGBoost
CatBoost
Năm xuất bản: 2023
Tùng thư/Số báo cáo: Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á;Số 08 .- Tr.108-122
Tóm tắt: Dự đoán khả năng vỡ nợ của khách hàng trong tương lai sử dụng các công nghệ hiện đại đang là xu hướng phát triển trong các tổ chức tài chính nói chung và ngân hàng nói riêng. Điều này là cần thiết để các tổ chức tài chính có các hướng xử lý kịp thời như giảm thiểu rủi ro tín dụng, phân tích quy trình tín dụng, và tối ưu hóa danh mục tín dụng... Bài báo sử dụng các dữ liệu liên quan đến thông tin tín dụng, tài chính và đặc điểm của khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng, thông qua phương pháp nghiên cứu định lượng, thu thập, xử lý dữ liệu để xây dựng mô hình máy học. Kết quả cho thấy mô hình XGBoost đạt có độ chính xác cao nhất với chỉ số F1-score đạt 0,84, đường cong ROC có diện tích AUC đạt 0,97. Qua đó, ngân hàng có thể áp dụng mô hình vào thực tế để hỗ trợ quyết định kinh doanh, giúp tăng cường khả năng dự báo rủi ro tín dụng, nâng cao hiệu suất hoạt động của ngân hàng và giảm thiểu các tổn thất không mong muốn.
Định danh: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/103792
ISSN: 2615-9104
Bộ sưu tập: Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á

Các tập tin trong tài liệu này:
Tập tin Mô tả Kích thước Định dạng  
_file_
  Giới hạn truy cập
5.95 MBAdobe PDF
Your IP: 3.144.3.235


Khi sử dụng các tài liệu trong Thư viện số phải tuân thủ Luật bản quyền.