Đề tài đánh giá thực trạng XHTD khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam; ứng dụng mô hình Logistic và Neural Network đo lường xác suất vỡ nợ, xác định ngưỡng xác suất (cut-off point) tương ứng với từng hạng khách hàng, từ đó giúp ngân hàng phân loại được doanh nghiệp đang thuộc vùng an toàn hay vùng cảnh báo để chủ động trong công tác quyết định cấp tín dụng... Mời các bạn cùng tham khảo.

Kết quả nghiên cứu của đề tài sẽ góp thêm cơ sở khoa học cho các tổ chức tài chính, các cá nhân liên quan, đặc biệt là ngân hàng Vietinbank – chi nhánh Tây Sài Gòn trong quá trình hoạt động kinh doanh và quản lý rủi ro của mình. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

Mục tiêu nghiên cứu của khóa luận trình bày hệ thống hóa một số lý luận cơ bản về nguồn lao động, LLLĐ, việc làm, thất nghiệp và phương pháp tính các chỉ tiêu này, phân tích thực trạng lao động - việc làm ở Việt Nam từ năm 2005-2010. Từ mô hình thực nghiệm chỉ ra được các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng có việc làm ở Việt Nam.

Đề tài tiếp cận các lý thuyết về xếp hạng tín dụng, mô hình hồi quy Logistic, sau đó ứng dụng mô hình Logistic để XHTD các DN thuộc một nhóm ngành cụ thể, qua đó thu được kết quả dự báo, nhằm ra quyết định phù hợp.

Đề tài nhằm tìm ra một số điểm trọng yếu của hệ thống xếp hạng tín dụng để giúp cho các cấp quản lý chức năng trong ngân hàng có cơ chế giám sát phù hợp đối với việc chấm điểm tín dụng cho khách hàng, bên cạnh đó sẽ đề xuất một số cải tiến cho hệ thống XHTD của Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Sài Gòn Thương Tín - Chi nhánh Thừa Thiên Huế

Đề tài tiếp cận các lý thuyết về xếp hạng tín dụng, mô hình hồi quy Logistic, từ đó ứng dụng mô hình hồi quy Logistic để xếp hạng tín dụng các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành cụ thể. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

Chuyên đề thực tập: Xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp vay vốn tại NHCP Công thương Việt Nam chi nhánh Ba Đình bằng mô hình logistic nhằm hệ thống hóa các lý thuyết, lý luận liên quan đến NHTM và hoạt động xếp hạng tín dụng của Ngân hàng, tìm hiểu mô hình đánh giá rủi ro tín dụng nhằm mang lại cho cán bộ tín dụng và ngân hàng những kiến thức hữu ích trong việc hạn chế rủi ro tín dụng và nâng cao hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Từ việc nghiên cứu này sẽ giúp ngân hàng và cán bộ tín dụng nhận thấy tính khách quan trong việc quyết định cấp tín dụng, hạn chế yếu tố chủ quan trong việc xét duyệt cho vay.

Đề cương chi tiết - Đề tài: Xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp vay vốn tại NHCP Công thương Việt Nam chi nhánh Ba Đình bằng mô hình logistic trình bày sơ lược về các nội dung của đề tài, mục đích nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, đối tượng và nội dung nghiên cứu. Mời bạn đọc cùng tham khảo.

Mô hình Logistic (Maddala[1], 1984) là mô hình định lượng trong đó biến phụ thuộc là biến giả, chỉ nhận 2 giá trị là 0 hoặc 1. Mô hình này được ứng dụng rộng rãi trong phân tích kinh tế nói chung và rủi ro tín dụng nói riêng. Cụ thể hơn, mô hình này có thể giúp Ngân hàng xác định khả năng khách hàng sẽ có rủi ro tín dụng (biến phụ thuộc) trên cơ sở sử dụng các nhân tố có ảnh hưởng đến khách hàng (biến độc lập).