Xây dựng mô hình cảnh báo nguy cơ vỡ nợ đối với các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam

cho thấy mô hình mạng nơ ron, cây quyết định- hai mô hình thuộc nhánh mô hình sử dụng kỹ thuật thông minh làm tăng hiệu suất phân nhóm.

+ Thứ năm: Luận án lượng hóa được mức độ khác biệt, đặc thù của từng ngân hàng ảnh hưởng đến khả năng vỡ nợ. Đồng thời chỉ ra bốn ngân hàng tiềm ẩn nguy cơ vỡ nợ cao cần xem xét toàn diện.

+ Thứ sáu: Từ việc thực nghiệm xây dựng mô hình cảnh báo vỡ nợ trong luận án, tác giả cũng đề xuất quy trình cảnh báo vỡ nợ các NHTMCP Việt Nam.

+ Thứ bảy: Từ các kết quả đạt được tác giả đề xuất một số giải pháp, kiến nghị với các ngân hàng, các cơ quan quản lý giúp các ngân hàng hạn chế nguy cơ vỡ nợ.

Đề xuất các hướng nghiên cứu tiếp theo

Để tiếp tục xây dựng mô hình cảnh báo nguy cơ vỡ nợ cho các NHTMCP Việt Nam ngày càng hoàn thiện, tác giả đề xuất một số hướng nghiên cứu trong tương lai có thể thực hiện một số nội dung chính như sau:

+ Thứ nhất, do sự hạn chế trong việc tiếp cận các nguồn số liệu sử dụng cho nghiên cứu nên tác giả đã sử dụng chỉ tiêu nợ xấu và xếp loại hiệu quả hoạt động để làm căn cứ xác định nguy cơ vỡ nợ các NH. Các nghiên cứu khác có thể tìm kiếm tiêu chí phân loại, thử nghiệm và so sánh kết quả nghiên cứu theo các tiêu chí này.

+ Thứ hai, các nghiên cứu khác có thể thử nghiệm với các mô hình như mô hình phân tích sống sót, mô hình phân tích đặc điểm, thuật toán di truyền,… và so sánh lựa chọn mô hình. Các nghiên cứu khác cũng có thể tìm cách kết hợp nhiều phương pháp, mô hình trong nghiên cứu để tăng hiệu suất phân loại.

+ Thứ ba, cần nghiên cứu sâu hơn vào việc xây dựng mô hình và kiểm tra hiệu suất dự báo với các mẫu ngoài của mô hình.

+ Thứ tư, các nghiên cứu khác sau khi tính được xác suất vỡ nợ, xếp hạng các ngân hàng có thể tính toán ma trận chuyển hạng của các ngân hàng hoặc xây dựng mô hình xác định các nhân tố tác động tới sự chuyển hạng của các ngân hàng.