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

Tóm tắt

Bài nghiên cứu 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 Moodys 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.

Từ khóa
doanh nghiệp mô hình phân lớp tín dụng

Tài liệu tham khảo

1.
Chen, S., Ma, H., & Wu, Q. (2019). Bank credit and trade credit: Evidence from natural experiments. Journal of Banking & Finance, 108, 105616.
2.
Thủy, N. T. T., & Thuận, N. V. (2021). Tác động của quản trị công ty đến hiệu quả hoạt động DN: nghiên cứu thực nghiệm từ các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính Marketing, 1-17.
3.
Trung, B. P. (2019). Ứng dụng phương pháp thống kê xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng cho DN niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Tạp chí Phát triển kinh tế, 43-51.
4.
Veeramanikandan, V., & Jeyakarthic, M. (2019, November). A futuristic framework for financial credit score prediction system using PSO based feature selection with random tree data classification model. In 2019 International Conference on Smart Systems and Inventive Technology (ICSSIT) (pp. 826-831). IEEE.