Tìm tài liệu

Su dung mo hinh Logistic tinh xac suat no kho doi ung dung trong xep hang tin dung

Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ khó đòi ứng dụng trong xếp hạng tín dụng

Upload bởi: vnindex2000

Mã tài liệu: 264342

Số trang: 91

Định dạng: zip

Dung lượng file: 1,825 Kb

Chuyên mục: Tổng hợp

Info

MỤC LỤC

Lời mở đầu

Chương 1: Lý thuyết về rủi ro trong hoạt động Ngân hàng và thực trạng rủi ro tín dụng ở Việt Nam

1.1 Tổng quan về rủi ro trong hoạt động kinh doanh của Ngân hàng 3

1.1.1 Khái niệm về rủi ro 3

1.1.2 Các loại rủi ro trong kinh doanh Ngân hàng 4

1.1.2.1 Rủi ro tín dụng 5

1.1.2.2 Rủi ro lãi suất 5

1.1.2.3 Rủi ro tỷ giá 6

1.1.2.4 Rủi ro thanh toán 7

1.1.2.5 Rủi ro trong dịch vụ bảo quản và quản lý chứng từ có giá 9

1.1.2.6 Rủi ro khác 11

1.2 Rủi ro tín dụng trong hoạt động của Ngân hàng thương mại 11

1.2.1 Khái niệm về rủi ro tín dụng 11

1.2.2 Các hình thức biểu hiện của rủi ro tín dụng 14

1.2.2.1 Nợ có vấn đề 14

1.2.2.2 Nợ quá hạn 15

1.2.2.3 Nợ khó đòi 16

1.2.2.4 Lãi treo 17

1.2.2.5 Cơ cấu dư nợ tín dụng 18

1.2.2.6 Một số dấu hiệu khác 18

1.2.3 Nguyên nhân gây ra rủi ro tín dụng 19

1.2.3.1 Những nguyên nhân bất khả kháng 19

1.2.3.2 Nguyên nhân thuộc về chủ quan người vay 19

1.2.3.3 Nguyên nhân thuộc về Ngân hàng 20

1.3 Thực trạng rủi ro tín dụng tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam 21

1.3.1 Các loại rủi ro tín dụng 21

1.3.2 Tình hình rủi ro tín dụng ở các NH thương mại Việt Nam 23

Chương 2: Lý luận về xếp hạng tín dụng doanh nghiệp

2.1 Tổng quan về xếp hạng tín dụng doanh nghiệp 25

2.1.1 Khái niệm về xếp hạng doanh nghiệp 25

2.1.2 Sự cần thiết của công tác đánh giá xếp hạng doanh nghiệp 28

2.1.3 Vai trò của xếp hạng doanh nghiệp 30

2.2 Thực trạng xếp hạng tín dụng các doanh nghiệp ở Việt Nam 32

2.2.1 Kinh nghiệm của Thế giới 32

2.2.1.1 Các mô hình phát hiện 33

2.2.1.2 Mô hình thống kê 34

2.1.2 Thực trạng tại Việt Nam 40

Chương 3: Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ khó đòi và ứng dụng trong xếp hạng doanh nghiệp

3.1 Mô hình Logistic và ứng dụng trong xếp hạng doanh nghiệp 51

3.1.1 Mô hình Logistic 51

3.1.2 Ứng dụng mô hình Logistic vào xếp hạng doanh nghiệp 52

3.2 Phương pháp tính xác suất nợ khó đòi cho các doanh nghiệp Việt Nam 54

3.2.1 Các bước tiến hành xếp hạng tín dụng 54

3.2.1.1 Các chỉ tiêu tài chính 55

3.2.1.2 Các chỉ tiêu phi tài chính 58

3.2.2 Mô hình xác suất có nợ khó đòi 58

3.2.1.1 Mô hình xác suất có nợ khó đòi đối với các doanh nghiệp thuộc ngành Nông, lâm, ngư nghiệp 59

3.2.1.2 Mô hình xác suất xảy ra nợ khó đòi đối với các doanh nghiệp thuộc ngành Xây dựng 66

3.2.1.3 Mô hình xảy ra xác suất có nợ khó đòi đối với các doanh nghiệp thuộc ngành Công nghiệp 71

3.2.1.4 Mô hình xảy ra xác suất có nợ khó đòi đối với các doanh nghiệp thuộc ngành Thương mại, dịch vụ 75

3.2.3 Mô hình tự hồi quy – AR(2) 79

3.3 Ứng dụng mô hình vào một số doanh nghiệp Việt Nam 79

NHẬN XÉT VÀ KẾT LUẬN

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Phần bên dưới chỉ hiển thị một số trang ngẫu nhiên trong tài liệu. Bạn tải về để xem được bản đầy đủ

  • Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ khó đòi ứng dụng trong xếp hạng tín dụng
  • Đang tải dữ liệu ...
  • Đang tải dữ liệu ...
  • Đang tải dữ liệu ...
  • Đang tải dữ liệu ...
  • Đang tải dữ liệu ...
  • Đang tải dữ liệu ...
  • Đang tải dữ liệu ...
  • Đang tải dữ liệu ...
  • Đang tải dữ liệu ...
  • Đang tải dữ liệu ...
  • Đang tải dữ liệu ...
  • Đang tải dữ liệu ...
  • Đang tải dữ liệu ...
  • Đang tải dữ liệu ...
  • Đang tải dữ liệu ...
  • Đang tải dữ liệu ...
  • Đang tải dữ liệu ...
  • Đang tải dữ liệu ...
  • Đang tải dữ liệu ...
  • Đang tải dữ liệu ...
  • Đang tải dữ liệu ...
  • Đang tải dữ liệu ...
  • Đang tải dữ liệu ...
  • Đang tải dữ liệu ...
  • Đang tải dữ liệu ...
  • Đang tải dữ liệu ...
  • Đang tải dữ liệu ...
  • Đang tải dữ liệu ...
  • Đang tải dữ liệu ...
  • Đang tải dữ liệu ...
  • Đang tải dữ liệu ...
  • Đang tải dữ liệu ...
  • Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ khó đòi ứng dụng trong xếp hạng tín dụng
  • Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ khó đòi ứng dụng trong xếp hạng tín dụng
  • Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ khó đòi ứng dụng trong xếp hạng tín dụng
  • Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ khó đòi ứng dụng trong xếp hạng tín dụng
  • Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ khó đòi ứng dụng trong xếp hạng tín dụng
  • Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ khó đòi ứng dụng trong xếp hạng tín dụng
  • Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ khó đòi ứng dụng trong xếp hạng tín dụng
  • Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ khó đòi ứng dụng trong xếp hạng tín dụng
  • Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ khó đòi ứng dụng trong xếp hạng tín dụng
  • Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ khó đòi ứng dụng trong xếp hạng tín dụng
  • Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ khó đòi ứng dụng trong xếp hạng tín dụng
  • Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ khó đòi ứng dụng trong xếp hạng tín dụng
  • Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ khó đòi ứng dụng trong xếp hạng tín dụng
  • Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ khó đòi ứng dụng trong xếp hạng tín dụng
  • Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ khó đòi ứng dụng trong xếp hạng tín dụng
  • Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ khó đòi ứng dụng trong xếp hạng tín dụng
  • Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ khó đòi ứng dụng trong xếp hạng tín dụng
  • Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ khó đòi ứng dụng trong xếp hạng tín dụng
  • Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ khó đòi ứng dụng trong xếp hạng tín dụng
  • Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ khó đòi ứng dụng trong xếp hạng tín dụng
  • Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ khó đòi ứng dụng trong xếp hạng tín dụng
  • Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ khó đòi ứng dụng trong xếp hạng tín dụng
  • Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ khó đòi ứng dụng trong xếp hạng tín dụng
  • Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ khó đòi ứng dụng trong xếp hạng tín dụng
  • Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ khó đòi ứng dụng trong xếp hạng tín dụng
  • Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ khó đòi ứng dụng trong xếp hạng tín dụng
  • Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ khó đòi ứng dụng trong xếp hạng tín dụng
  • Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ khó đòi ứng dụng trong xếp hạng tín dụng
  • Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ khó đòi ứng dụng trong xếp hạng tín dụng
  • Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ khó đòi ứng dụng trong xếp hạng tín dụng
  • Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ khó đòi ứng dụng trong xếp hạng tín dụng
  • Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ khó đòi ứng dụng trong xếp hạng tín dụng
  • Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ khó đòi ứng dụng trong xếp hạng tín dụng

GỢI Ý

Những tài liệu gần giống với tài liệu bạn đang xem

Tính toán xác suất chuyển hạng của một số ...

Upload: lqcuong85

📎 Số trang: 126
👁 Lượt xem: 416
Lượt tải: 16

Tính toán xác suất chuyển hạng của 1 số ...

Upload: sakura_h28

📎 Số trang: 126
👁 Lượt xem: 424
Lượt tải: 16

Sử dụng mô hình logistic phân tích các nhân ...

Upload: linhshop1989

📎 Số trang: 110
👁 Lượt xem: 620
Lượt tải: 19

Ứng dụng mô hình Logit trong xếp hạng khách ...

Upload: giang2021733

📎 Số trang: 86
👁 Lượt xem: 385
Lượt tải: 16

Hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng của ...

Upload: hoangtu_aly

📎 Số trang: 131
👁 Lượt xem: 427
Lượt tải: 16

Hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng của ...

Upload: trongkhang2050

📎 Số trang: 126
👁 Lượt xem: 36
Lượt tải: 16

Hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng của ...

Upload: vuongdinhtien

📎 Số trang: 126
👁 Lượt xem: 575
Lượt tải: 17

Vận dụng eviews và spss vào mô hình xếp hạng ...

Upload: caonguyen109

📎 Số trang: 37
👁 Lượt xem: 610
Lượt tải: 17

Vận dụng eviews và spss vào mô hình xếp hạng ...

Upload: nhuluyen06

📎 Số trang: 4
👁 Lượt xem: 471
Lượt tải: 16

Ứng dụng các mô hình tài chính hiện đại ...

Upload: nguyenkimkhanh29

📎 Số trang: 68
👁 Lượt xem: 823
Lượt tải: 20

Mô hình lựa chọn kỳ hạn tính lợi suất và ...

Upload: anhnguyenhai

📎 Số trang: 84
👁 Lượt xem: 321
Lượt tải: 16

Mô hình lựa chọn kỳ hạn tính lợi suất và ...

Upload: thaowin0604

📎 Số trang: 84
👁 Lượt xem: 313
Lượt tải: 16

QUAN TÂM

Những tài liệu bạn đã xem

Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ ...

Upload: vnindex2000

📎 Số trang: 91
👁 Lượt xem: 414
Lượt tải: 21

Huy động sự tham gia của người dân trong quy ...

Upload: bicapper

📎 Số trang: 41
👁 Lượt xem: 423
Lượt tải: 16

Tổng hợp
Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ khó đòi ứng dụng trong xếp hạng tín dụng MỤC LỤC Lời mở đầu Chương 1: Lý thuyết về rủi ro trong hoạt động Ngân hàng và thực trạng rủi ro tín dụng ở Việt Nam 1.1 Tổng quan về rủi ro trong hoạt động kinh doanh của Ngân hàng 3 1.1.1 Khái niệm về rủi ro 3 1.1.2 Các loại rủi ro trong kinh zip Đăng bởi
5 stars - 264342 reviews
Thông tin tài liệu 91 trang Đăng bởi: vnindex2000 - 01/03/2025 Ngôn ngữ: Việt nam, English
5 stars - "Tài liệu tốt" by , Written on 01/03/2025 Tôi thấy tài liệu này rất chất lượng, đã giúp ích cho tôi rất nhiều. Chia sẻ thông tin với tôi nếu bạn quan tâm đến tài liệu: Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ khó đòi ứng dụng trong xếp hạng tín dụng