Trong quá trình hoạt động, rủi ro xuất phát từ các khoản vay đang là một trong những mối quan tâm hàng đầu của ngân hàng. Dựa trên các đặc điểm của hồ sơ vay nợ, ngân hàng có thể đưa ra ước lượng cho xác suất vỡ nợ (PD) sau đó phân chia khách hàng vào các nhóm có cùng nguy cơ từ đó đưa ra quyết định cho vay nhằm hạn chế rủi ro và tối đa lợi nhuận. | Mô hình hồi quy logistics và mô hình Cox trong ước lượng xác suất vỡ nợ tín dụng phân nhóm khách hàng theo nguy cơ vỡ nợ NGHIEÂN CÖÙU TRAO ÑOÅI Soá 09 194 - 2019 MÔ HÌNH HỒI QUY LOGISTICS VÀ MÔ HÌNH COX TRONG ƯỚC LƯỢNG XÁC SUẤT VỠ NỢ TÍN DỤNG PHÂN NHÓM KHÁCH HÀNG THEO NGUY CƠ VỠ NỢ Tô Thị Vân Anh Trong quá trình hoạt động rủi ro xuất phát từ các khoản vay đang là một trong những mối quan tâm hàng đầu của ngân hàng. Dựa trên các đặc điểm của hồ sơ vay nợ ngân hàng có thể đưa ra ước lượng cho xác suất vỡ nợ PD sau đó phân chia khách hàng vào các nhóm có cùng nguy cơ từ đó đưa ra quyết định cho vay nhằm hạn chế rủi ro và tối đa lợi nhuận. Từ khóa mô hình hồi quy xác xuất vỡ nợ tín dụng lợi nhuận ngân hàng thương mại. nhất định phải hoàn trả cả gốc và lãi với mục In the current banking context risks from loans đích phục vụ đời sống hoặc phục vụ sản xuất are one of the bank s top concerns. Probability kinh doanh. Cùng với đó hệ thống ngân hàng of default has much significance as it is one of thương mại Việt Nam cũng đã từng bước đổi mới the core parts for improved allocation of capital và được coi là một trong các tổ chức tài chính pricing client judgment regulatory compliance quan trọng nhất của nền kinh tế với hoạt động and finally monitoring of high-risk customers. chính là huy động vốn để sử dụng nhằm thu lợi Due to these significant reasons based on the information of the loan profile the bank can give nhuận trong đó hoạt động tín dụng là hoạt động an estimate of the probability of default PD sinh lời lớn nhất tuy nhiên rủi ro là điều không based on two models is Logistic regression model thể tránh khỏi. Vì vậy việc nhận dạng và phân and Cox regression model. The objective of these nhóm khách hàng theo rủi ro tín dụng là việc two regression methods is to estimate credit risk làm cấp bách. Đáp ứng đòi hỏi từ thực tiễn đó and extract important variables in predicting credit cần nghiên cứu mô hình cho phép ước lượng xác risk then divide the customer into groups at .
