Đánh giá rủi ro tín dụng là yếu tố cốt lõi trong quản lý tài chính, ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các tổ chức tín dụng. Các phương pháp ra quyết định đa tiêu chí truyền thống thường gặp khó khăn trong việc xử lý thông tin không chắc chắn trong quá trình đánh giá tín dụng bao gồm tính chủ quan trong quá trình ra quyết định và tính mờ của các tiêu chí, dẫn đến hạn chế khả năng giải thích kết quả. Mục tiêu của nghiên cứu là đề xuất mô hình kết hợp BWM mờ và TOPSIS mờ cải thiện độ chính xác và khả năng xử lý thông tin không chắc chắn trong đánh giá tín dụng. Bộ dữ liệu từ Home Credit được sử dụng để thực nghiệm và đánh giá mô hình. Kết quả thực nghiệm chỉ ra rằng mô hình đề xuất đạt độ chính xác 92,31%, cao hơn so với các phương pháp như Rừng ngẫu nhiên và Cây quyết định. Việc tích hợp lý thuyết tập mờ giúp xử lý hiệu quả thông tin không chắc chắc trong quá trình phân loại khách hàng vay thành. Kết quả nghiên cứu đóng góp vào việc nâng cao chất lượng quản lý rủi ro tín dụng, đồng thời đề xuất tích hợp tính năng hiển thị điểm tín dụng vào ứng dụng ngân hàng di động tại Việt Nam. <br><br>Abstract <br> Credit risk assessment represents a fundamental component of financial management, impacting the operational efficiency of credit institutions. Traditional multi-criteria decision-making methods often face difficulties in handling fuzzy information in credit assessment, including the fuzziness of evaluation criteria and subjectivity in decision-making processes, leading to limited result interpretation. The target of this study is to propose a hybrid model combining fuzzy BWM and fuzzy TOPSIS to improve both accuracy and capability in handling uncertain information in credit assessment. A dataset from Home Credit is used for experimentation and model evaluation. The experimental results show that the proposed model achieves an accuracy of 92.31%, which is higher than that of methods such as Random Forest and Decision Tree. The integration of fuzzy set theory effectively handles uncertainty in classifying loan applicants. The research findings contribute to the advancement of credit risk management practices and advocate for the integration of a credit score display feature within mobile banking applications in Vietnam.

Download

Nghiên cứu này xem xét tác động của sự bất định về chính sách kinh tế đến sức cạnh tranh ngân hàng của 1.006 ngân hàng tại 20 quốc gia trên thế giới thông qua dữ liệu của Refinitiv Eikon, giai đoạn 2009 - 2023. Bằng cách sử dụng phương pháp hiệu ứng tác động cố định, phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi, phương pháp hồi quy Driscoll-Kraay Standard Errors và IV-GMM đối với dữ liệu bảng, kết quả nghiên cứu cho thấy bất định chính sách kinh tế có tác động tích cực đến sức cạnh tranh ngân hàng ở cả hai chỉ số bao gồm chỉ số bất định chính sách kinh tế và chỉ số bất định thế giới. Tuy nhiên, hiệu ứng phi tuyến chỉ được tìm thấy ở chỉ số bất định chính sách kinh tế. Ngoài ra, khi xét đến mẫu các quốc gia đang phát triển và đã phát triển, chỉ số bất định chính sách kinh tế thể hiện tác động hình chữ U ngược với mẫu ngân hàng ở các quốc gia đã phát triển và tác động hình chữ U ở các quốc gia đang phát triển. Với chỉ số bất định toàn cầu, chỉ có tác động hình chữ U ngược ở các quốc gia đang phát triển. Từ đó, bài viết cũng cung cấp một số hàm ý chính sách nhằm giúp các nhà quản trị ngân hàng tại các quốc gia xây dựng chiến lược phù hợp vừa để ứng phó với những thay đổi trong môi trường chính sách kinh tế bất định, vừa đảm bảo tăng cường năng lực cạnh tranh. <br><br>Abstract<br> This study investigates the impact of economic policy uncertainty on the banking competitiveness by analyzing data from 1,006 banks in 20 countries worldwide sourced from Refinitiv Eikon during the period 2009-2023. Employing fixed effects, feasible generalized least squares, Driscoll-Kraay standard errors, and IV-GMM for panel data, our findings reveal a positive influence of economic policy uncertainty on banking sector competitiveness, as measured by both the economic policy uncertainty index and the World uncertainty index. However, nonlinear effects are only evident in the case of the economic policy uncertainty index. Furthermore, when examining developing and developed countries separately, the economic policy uncertainty index exhibits an inverted U-shaped relationship with banking sector competitiveness in developed countries and a U-shaped relationship in developing countries. For the World uncertainty index, only an inverted U-shaped relationship is found in developing countries. Consequently, this study proposes several policy implications to assist bank managers in formulating appropriate strategies to both navigate the challenges posed by economic policy uncertainty environment and enhance their competitive edge.

Nghiên cứu này khám phá vai trò của AI khả diễn (eXplainable AI hay XAI) ứng dụng thúc đẩy chiến lược đầu tư bền vững trong lĩnh vực công nghệ tài chính (FinTech) tại Việt Nam. Trong khi các mô hình AI góp phần nâng cao hiệu quả trong quá trình ra quyết định đầu tư, thì những hạn chế về tính minh bạch đang là rào cản đáng kể đối với việc tích hợp các tiêu chí Môi trường, Xã hội và Quản trị (ESG). XAI được xem là giải pháp tiềm năng để giải quyết vấn đề này bằng việc tăng cường tính minh bạch, cải thiện khả năng diễn giải, và có trách nhiệm giải trình nhằm củng cố niềm tin của nhà đầu tư trong quá trình ra quyết định. Với bối cảnh đang thay đổi của Việt Nam về AI và Dữ liệu lớn, cùng với tiềm năng tăng trưởng của công nghệ và ứng dụng FinTech. Nghiên cứu này dựa trên phân tích dữ liệu thứ cấp từ các báo cáo tài chính và ESG, đồng thời ứng dụng các mô hình AI tân tiến kết hợp nền tảng toán học SHAP nhằm làm rõ cách thức XAI được sử dụng để nâng cao hiệu quả phân bổ nguồn lực, quản lý rủi ro và thúc đẩy phát triển bền vững trong dài hạn. <br><br>Abstract <br> This study explores the role of eXplainable AI (XAI) in driving sustainable investment strategies in the financial technology (FinTech) sector in Vietnam. While AI models contribute to improving the efficiency of investment decision-making, transparency constraints are a significant barrier to the integration of Environmental, Social, and Governance (ESG) criteria. XAI is seen as a potential solution to address this issue by enhancing transparency, improving explainability, and accountability to strengthen investor confidence in the decision-making process. Given Vietnam’s changing landscape of AI and Big Data, along with the growth potential of FinTech technology and applications. This study is based on secondary data analysis from financial and ESG reports, and applies advanced AI models combined with the SHAP mathematical platform to clarify how XAI is used to improve resource allocation efficiency, manage risks, and promote long-term sustainable development.

Nghiên cứu phân tích mối quan hệ phi tuyến hai chiều giữa tạo thanh khoản và tỷ lệ an toàn vốn của các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam bằng cách sử dụng hồi quy ngưỡng dành cho dữ liệu bảng với mẫu gồm 24 NHTM trong giai đoạn 2007–2023. Kết quả ước lượng cho thấy tác động của tỷ lệ an toàn vốn đến tạo thanh khoản và ngược lại, ảnh hưởng của tạo thanh khoản đến tỷ lệ an toàn vốn đều mang tính phi tuyến, cho thấy ngưỡng tồn tại. Tỷ lệ an toàn vốn thấp hơn ngưỡng làm giảm tạo thanh khoản, nhưng khi vượt qua ngưỡng lại làm tăng. Ở chiều ngược lại, tạo thanh khoản thấp hơn ngưỡng làm giảm tỷ lệ an toàn vốn nhưng cao hơn mức ngưỡng lại làm tăng. Những phát hiện này cho thấy chính sách quản lý Nhà nước cần có sự phối hợp giữa tạo thanh khoản và mức độ đầy đủ vốn để thúc đẩy sự phát triển vững mạnh của hệ thống ngân hàng. <br><br>Abstract <br> This study investigates the bidirectional nonlinear relationship between liquidity creation (LC) and the capital adequacy ratio (CAR) in Vietnamese commercial banks by employing panel threshold regression (PTR) with a sample of 24 banks from 2007 to 2023. The empirical results reveal a nonlinear impact of CAR on LC and vice versa, indicating the existence of threshold effects. Specifically, when the capital adequacy ratio falls below a certain threshold, liquidity creation decreases; however, once CAR exceeds the threshold, liquidity creation increasesn. Conversely, when liquidity creation falls below its threshold, the capital adequacy ratio decreases, whereas exceeding the liquidity creation threshold leads to an increase in CAR. These findings highlight the need for policymakers to coordinate liquidity creation and capital adequacy policies to foster a sound banking system.

Download