Advanced
Please use this identifier to cite or link to this item: https://digital.lib.ueh.edu.vn/handle/UEH/69155
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorDr. Nguyễn Quốc Hùngen_US
dc.contributor.authorQuan Toại Mẫnen_US
dc.date.accessioned2023-08-15T03:26:14Z-
dc.date.available2023-08-15T03:26:14Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.otherBarcode: 1000015861-
dc.identifier.urihttps://opac.ueh.edu.vn/record=b1035335~S1-
dc.identifier.urihttps://digital.lib.ueh.edu.vn/handle/UEH/69155-
dc.description.abstractCó nhiều nghiên cứu khoa học thực nghiệm trên phạm vi toàn cầu đã chứng minh hiệu quả của học máy trong việc dự đoán khả năng vỡ nợ của khách hàng trong tương lai. Điều này là cần thiết để Ngân hàng có các hướng xử lý kịp thời, giảm thiểu thời gian và quy trình phân tích tín dụng, góp phần tối ưu hóa danh mục tín dụng, giảm thiểu rủi ro tín dụng. Nghiên cứu này đã 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 để xây dựng mô hình. Kết quả cho thấy các mô hình tree-based có khả năng dự đoán khá tốt, trong đó XGBoost có độ chính xác cao nhất với chỉ số F1-score đạt 0.84, đường cong ROC có diện tích AUC đạt 0.97. Với kết quả này, 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.en_US
dc.format.medium71 tr.en_US
dc.language.isoVietnameseen_US
dc.publisherTrường Đại học Kinh tế Tp. Hồ Chí Minh-
dc.subjectVỡ nợen_US
dc.subjectHọc máyen_US
dc.subjectNgân hàngen_US
dc.subjectDecision treeen_US
dc.subjectRandom foresten_US
dc.subjectXGBoosten_US
dc.subjectCatBoosten_US
dc.subjectDefaulten_US
dc.subjectMachine learningen_US
dc.subjectBanken_US
dc.titleNghiên cứu các mô hình học máy dự đoán khả năng vỡ nợ của khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàngen_US
dc.typeMaster's Thesesen_US
ueh.specialityInformation Design and Technology (by Coursework) = Công nghệ thiết kế thông tin và truyền thông (hướng ứng dụng)en_US
item.openairetypeMaster's Theses-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.cerifentitytypePublications-
item.fulltextFull texts-
item.grantfulltextreserved-
item.languageiso639-1Vietnamese-
Appears in Collections:MASTER'S THESES
Files in This Item:

File

Description

Size

Format

Show simple item record

Google ScholarTM

Check


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.