Ứng dụng mô hình phân lớp trong đánh giá tín dụng doanh nghiệp

Abstract

Hiện nay, tín dụng của doanh nghiệp khi phát hành trái phiếu là một vấn đề gây nhức nhối vì những sai phạm của nhiều doanh nghiệp. Những sai phạm này không chỉ ảnh hưởng đến những người liên quan mà còn gián tiếp ảnh hưởng đến lòng tin của người dân vào thị trường chứng khoán hiện nay. Nhóm thực hiện nghiên cứu bằng việc sử dụng những chỉ số tài chính phổ biến nhằm tìm ra một mô hình đánh giá tín dụng công ty. Đồng thời kiểm tra xem các chỉ số tài chính nào ảnh hưởng đáng kể đến mức độ đánh giá tín dụng công ty. Với bộ dữ liệu gồm 256 công ty được đánh giá tín dụng bởi Moody’s và những chỉ số tài chính, nhóm sử dụng những mô hình phân lớp bằng phương pháp thống kê (Logistic Regression) và phương pháp máy học (SVM, Neural Networks). Kết quả là những mô hình phân lớp có độ chính xác trong khoảng 60-70%. Nhóm cũng thực hiện kiểm định và kết luận được những chỉ số nào có tác động đáng kể cũng như những chỉ số không có tác động đáng kể. Ngoài những kết luận trên, mô hình còn có hai đóng góp chính. Đóng góp thứ nhất của mô hình khi cung cấp một cơ sở kiến thức về tác động của những chỉ số tài chính đến kết quả đánh giá tín dụng, cũng như cung cấp cơ sở phát triển đề tài sâu hơn. Đóng góp còn lại là cung cấp cho nhà đầu tư cá nhân một công cụ bổ trợ cho những quyết định đầu tư về chứng khoán nợ.