CHƯƠNG 3: DỰ BÁO NỢ XẤU DỰA VÀO MÔ HÌNH LOGIT-PROBIT TRÊN PHẦN MỀM EVIEWS 8 VÀ DỰ BÁO PHÁ SẢN DỰA VÀO MÔ HÌNH Z-SCORE 3.1. Giới thiệu về Ngân hàng NAYOBY Lào: 3.1.1. Giới thiệu về ngân hàng: NHNBB có tên bằng theo tiếng Anh là NAYOBY BANK (NBB) ...
Hàng này với thực tế trả nợ của họ xem 18 tỷ lệ đúng là bao nhiêu, đó chính là độ chính xác của kết quả dự báo. Mô hình Logit và Probit vè cơ bản thì giống nhau, chỉ có sự khác biệt về phân phối. Mô hình Logit thì tuân theo ...
0, thu được 1 hệ phương trình. Ngày nay, phương pháp ước lượng các hệ số đã được tự động hóa dựa trên một số phần mềm kinh tế lượng như Eviews, SPSS, … Trong nghiên cứu thực nghiệm, người ta có thể tìm cách bỏ đi một số ...
- Lợi nhuận – Earnings (E) Lợi nhuận là chỉ số quan trọng nhất để đánh giá công tác quản lý và các hoạt động chiến lược của nhà quản lý thành công hay thất bại. Lợi nhuận sẽ dẫn đến hình thành thêm vốn, đây là điều hết ...
Điều này có thể được giải thích dễ dàng: những doanh nghiệp mạnh sẽ không chấp nhận mức lãi suất quá cao, họ có khả năng tìm đến những nguồn vốn khác thông qua thị trường chứng khoán. Nghi vấn đặt ra đối với doanh nghiệp ...
Đặc điểm của tín dụng: Mối quan hệ tín dụng phải thỏa mãn 4 đặc trưng: Lòng tin, tính hoàn trả, tính thời hạn và ấn chứa nhiều khả năng rủi ro cao. Một là , Quan hệ tín dụng dựa trên lòng tin. Người ta chỉ cho vay khi người ta ...
DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 2. 1. Mô hình hồi quy theo biến giả (Qualitative Respones Regression Model) .29 Hình 2. 2. Đồ thị mô hình Logit 31 Hình 2. 3. Đồ thị mô hình Probit 41 Hình 3. 1. Cơ cấu tổ chức của NBB chi nhánh tỉnh Oudomxay 49 Hình 3. 2. Phần ...
Đại Học Thái Nguyên Trường Đại Học Công Nghệ Thông Tin Và Truyền Thông Silisith Xaysompheng Mô Hình Toán Học Logit – Probit Hồi Quy Và Z- Score Trong Phân Tích Và Dự Báo Nợ Xấu Tín Dụng Tại Ngân Hàng Nayoby Chi Nhánh Tỉnh Oudomxay - Lào Chuyên ...
3.3. Dự báo rủi ro dựa trên mô hình cây quyết định Với tập luật và mô hình cây quyết định của mô hình dự báo ở trên, chúng ta có bảng dự báo như sau: Bảng 3. 4. Kết quả dự báo với mô hình cây quyết định MaHD XEPLOAIHS TUOI ...
Hình 3. 7. Dữ liệu mã hồ sơ - Dữ liệu về xếp loại hồ sơ. Hình 3. 8. Dữ liệu về xếp loại hồ sơ - Dữ liệu về số tiền vay. Hình 3. 9. Dữ liệu về số tiền vay - Dữ liệu về loại khách hang. Hình 3. 10. liệu về loại khách hàng ...
3.2. Phân tích và dự báo rủi ro tín dụng tại ngân hàng TMCP Sài Gòn – Hà Nội 3.2.1. Dữ liệu cần thu thập 3.2.1.1. Dữ liệu hồ sơ tín dụng Các thông tin về hồ sơ tín dụng được ghi trong hồ sơ tín dụng là những thông tin cơ bản và có ...
CC Ca Rủi ro rất cao, rất gần phá sản. C C Rủi ro rất cao, khó có khả năng thực hiện thanh toán các nghĩa vụ nợ. D Xếp hạng thấp nhất, đã phá sản hay hầu như sẽ phá sản. NR NR Không đánh giá. Kết luận của chương 2: Chương này tập ...
Trang 14, Trang 15, Trang 16, Trang 17, Trang 18, Trang 19, Trang 20, Trang 21, Trang 22, Trang 23,