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

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 - 1

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 ...

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 - 2

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 ...

Các Quan Điểm Về Nợ Xấu Của Ngân Hàng Thương Mại:

 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 ...

Tổng Quan Về Các Mô Hình Trong Cảnh Bảo Nợ Xấu Tín Dụng:

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 ...

Nghiên Cứu Mô Hình Xếp Hạng Của Moody Và Standard & Poor:

- 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 ...

Cơ Sở Toán Học Và Các Khái Niệm Liên Quan Nghiên Cứu Liên Quan Đến Mô Hình Logit.

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 ...

Mô Hình Z-Score Và Điểm Số Tín Dụng Tiêu Dùng:

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 ...

Dự Báo Nợ Xấu Dựa Vào Mô Hình Logit-Probit Trên Phần Mềm Eviews 8 Và Dự Báo Phá Sản Dựa Vào

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) ...

Quy Trình Tín Dụng Đối Với Khách Hàng Doanh Nghiệp:

Qua bảng số liệu trên, ta có thể thấy nợ xấu biến đổi tăng dần qua các năm. Trong khi năm 2017 và năm 2018 nợ nhóm 3 giảm đáng kể xuống con số lần lượt là – 49.27% và nợ nhóm 4 giảm xuống là – 15.41%. Thành tích này đặt được ...

Dự Báo Phá Sản Dựa Trên Mô Hình Z-Score Tại Các Doanh Nghiệp Khách Hàng Của Ngân Hàng

Bảng 3.8 tác giả tiến hành kiểm định ADF chuỗi dữ liệu EBITA, với độ trễ là 2, ta thấy chuỗi này không có tính dừng. Tiến hành lấy sai phân một lần ta được kết quả như (bảng 5) Chuỗi dừng ở mức ý nghĩa 1%. Bảng 3.9 là kiểm ...

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 - 11

Bảng 3.12: Phân tích Z-Score Tên doanh nghiệp 2016 2017 2018 AVS 1.502122122 3.331225842 2.645950723 KNV 0.58651886 1.467363493 2.134348117 IMM 0.843585375 1.565734714 0.988368086 EBC 0.07832336 0.764534255 0.684800243 RTB 1.268006818 2.831620689 1.945836799 LAA 0.847415464 1.266386335 ...

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 - 12

NGUỒN DỮ LIỆU 1. Các doanh nghiệp trong dự báo dựa trên mô hình Logit-Probit (Nguồn: Báo cáo tài chính hợp nhất kiểm toán từ năm 2016 – 2018) Công ty AVS - House Bất động sản Chỉ tiêu 2016 2017 2018 Nợ dài hạn 1,047,772,033,498 1,106,594,686,113 ...