Tìm thấy 12+ kết quả cho từ khóa "Dự báo xác suất vỡ nợ"
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
LỰA CHỌN MÔ HÌNH DỰ BÁO XÁC SUẤT VỠ NỢ CỦA DOANH NGHIỆP VỪA VÀ NHỎ TẠI CÁC. Cho đến nay, hiện vẫn chưa có nhiều nghiên cứu được công bố tại Việt Nam về việc lựa chọn mô hình dự báo xác suất vỡ nợ của các doanh nghiệp dựa trên các chỉ số tài chính.. (ii) cách lựa chọn mô hình có khả năng dự báo xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp vừa và nhỏ tại các NHTM Việt Nam dựa trên các chỉ số tài chính. 2.3 Khảo lược các mô hình dự báo xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Tác giả sử dụng mô hình Z-score của Altman (1968) và O-score của Ohlson (1980) được dựa trên số liệu kế toán, và mô hình cấu trúc của Merton (1974) để ước lượng xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp. để dự báo xác suất vỡ nợ cho doanh nghiệp. có sự thay đổi đáng kể thì xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp cũng thay đổi. Một sự tăng lên của xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp sẽ tác động làm tăng lên tỷ suất sinh lợi mà các chủ nợ yêu cầu, tức là chênh lệch lãi suất trái phiếu của doanh nghiệp tăng lên..
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Cách tiếp cận Wilson (1997a,b) cho phép mô hình một cách trực tiếp tính nhạy cảm của xác suất vỡ nợ đối với sự phát triển của chuỗi các biến vĩ mô. Các mô hình Merton thường được thiết lập như sau:. Mô hình dạng Merton cho nền kinh tế Séc được sử dụng trong Jakubik (2007). Scheule (2004) sử dụng mô hình nhân tố để dự báo xác suất vỡ nợ của những người vay nợ cá nhân ở Đức. Mô hình của Merton cũng được sử dụng trong Drehmann (2005) cho “stress test” rủi ro doanh nghiệp của ngân hàng ở Châu Âu..
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Trong nghiên cứu của mình, tác giả sử dụng phương pháp hồi quy Logistic để dự báo rủi ro tín dụng cho các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. doanh nghiệp. 0 : có rủi ro tín dụng (không trả được nợ) 1 : không có rủi ro tín dụng (trả được nợ). 2.3.1 Lợi ích từ việc triển khai đo lường xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp đối với quản trị rủi ro tín dụng của NHTM.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Hay tại Việt Nam, kết quả nghiên cứu của Nguyễn Thị Hồng Trân và Nguyễn Thị Ngọc My (2014) đã chỉ ra rằng các văn bản báo cáo thường niên và tin tức trực tuyến về các doanh nghiệp có ý nghĩa trong việc dự báo kiệt quệ tài chính và phát hiện gian lận báo cáo tài chính. Những biến này được chúng tôi sử dụng kết hợp với mô hình hồi quy logistic để dự báo xác suất vỡ nợ các doanh nghiệp..
www.scribd.com Xem trực tuyến Tải xuống
Xác suất vỡ4 nợ có điều kiện (xác suất vỡ nợ ở năm thứ 3 với điều kiện không vỡ nợ năm 2) là .
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
HỆ THỐNG XẾP HẠNG TÍN DỤNG NỘI BỘ VÀ MÔ HÌNH XÁC SUẤT VỠ NỢ TẠI NGÂN HÀNG TMCP NGOẠI. Phương pháp nghiên cứu định tính. Mô hình lượng hóa RRTD. Mô hình xác suất vỡ nợ. Nghiên cứu trong nước về hệ thống XHTDNB và mô hình xác suất vỡ nợ. CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH THỰC TRẠNG VỀ HỆ THỐNG XẾP HẠNG TÍN DỤNG NỘI BỘ THEO MÔ HÌNH XÁC SUẤT VỠ NỢ TẠI NGÂN HÀNG TMCP NGOẠI THƯƠNG VIỆT NAM. Mô hình xác suất vỡ nợ (Probability of default – PD. Đề xuất áp dụng hệ thống XHTDNB theo mô hình PD.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Tác giả chưa tìm thấy đề tài vềchấm điểm tín dụnghay ứng dụng xếp hạng tín dụng khách hàng để dự báo xác suất xãy ra nợ xấu từ đó có hướng quản lý nợ phù hợp như đã đề cập.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Tác giả chưa tìm thấy đề tài vềchấm điểm tín dụnghay ứng dụng xếp hạng tín dụng khách hàng để dự báo xác suất xãy ra nợ xấu từ đó có hướng quản lý nợ phù hợp như đã đề cập.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
NGHIÊN CỨU DỰ BÁO XÁC SUẤT MƯA LỚN Ở BẮC BỘ SỬ DỤNG MÔ HÌNH K ĐIỂM GẦN NHẤT. 1.1 Vấn đề dự báo mưa lớn ở Bắc Bộ. 3.1 Dị thường các trường khí tượng cho các cấp độ mưa lớn thời kỳ 3 ngày trước, trong ngày xảy ra mưa lớn và sau 3 ngày khi có mưa lớn. 3.2 Sử dụng mô hình k điểm gần nhất để dự báo xác suất xuất hiện mưa lớn tại khu vực Bắc Bộ. một số ngày mưa lớn điển hình. 3.3.1 Mưa lớn ngày 20/07/2014. 3.3.2 Đợt mưa lớn ngày 23/05/2015.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
NGUY CƠ LOÃNG XƯƠNG VÀ DỰ BÁO XÁC SUẤT GÃY XƯƠNG THEO MÔ HÌNH GARVAN Ở BỆNH NHÂN BỆNH PHỔI TẮC NGHẼN. MẠN TÍNH TẠI BỆNH VIỆN VIỆT TIỆP HẢI PHÒNG. Mục tiêu: Nghiên cứu được tiến hành nhằm mô tả các yếu tố nguy cơ loãng xương ở bệnh nhân bệnh phổi tắc nghẽn mạn tính tại Bệnh viện Việt Tiệp Hải Phòng trong thời gian đồng thời ước tính xác suất gãy xương theo mô hình dự báo Garvan ở nhóm người bệnh nói trên.. Đối tượng: Gồm 179 bệnh nhân được chẩn đoán đợt cấp BPTNMT..
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Thứ hai, mô hình hồi quy xác định được có khả năng dự báo xác suất trả nợ đối với KHDN tại VCB.HCM. Do đó, mô hình nghiên cứu có khả năng áp dụng trong việc đưa ra quyết định cho vay của VCB.HCM đối với KHDN.. Nghiên cứu này nhằm mục đích xây dựng một mô hình đo lường chính xác khả năng trả nợ của khách hàng giúp Vietcombank có thể tính toán xác suất vỡ nợ của khách hàng để ra quyết định cho vay. nợ của mô hình.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Chúng ta có thể mở rộng sự phân tích để xác định rủi ro tín dụng ( hay rủi ro vỡ nợ) đối với các khoản tín dụng hay trái phiếu một năm, xác suất vỡ nợ ( 1- p) đƣợc xác định là:. Giả sử nhà quản lý ngân hàng muốn tìm xác suất vỡ nợ đối với tín dụng hay trái phiếu có kỳ hạn hai năm. Tài sản bảo đảm tín dụng giảm đáng kể.. Lãi suất tín dụng cao không bình thƣờng (để bù đắp rủi ro tín dụng).. Thiếu kế hoạch rõ ràng để thanh lý từng khoản tín dụng..
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Bên cho công ty vay nợ lấy lại được toàn bộ số tiền B theo hợp đồng.. Nếu V t+T ≤ B thì công ty vỡ nợ, chủ sở hữu của công ty mất toàn bộ công ty, nghĩa là S t+T = 0. Xem xét xác suất vỡ nợ của công ty tại thời điểm T + t: Từ phương trình (1), ta có thể biểu diễn giá trị tài sản tại thời điểm t của công ty như sau:. Công ty vỡ nợ tại thời điểm T + t nếu: V T+t ≤ B t. Vậy xác suất công ty vỡ nợ tại thời điểm T + t là:. Khi đó xác suất vỡ nợ sau một năm của công ty là:.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Dựa vào kết quả tại Bảng 3.8 ta kết luận mô hình hồi quy giới hạn có thể dự báo chính xác 93.9% xác suất khách hàng phát sinh nợ xấu TTDQT. Tác giả đề xuất sử dụng mô hình giới hạn để áp dụng trong dự báo xác suất nợ xấu TTDQT.. Để dự báo xác suất phát sinh nợ xấu thẻ tín dụng. Dựa theo công thức (3) ta đưa ra được dự báo xác suất khách hàng phát sinh nợ xấu. đồng, mở thẻ tín dụng với hạn mức là 45 triệu đồng (Gấp ba lần lương) thì ta có xác suất phát sinh nợ xấu của khách hàng này là:.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Xác suất xảy ra rủi ro vỡ nợ (P it ) có giá trị trung bình 0,24% (tương ứng với chỉ số Z=26,84), trong đó xác suất xảy ra rủi ro vỡ nợ cao nhất là 1,09% (tương ứng với Z=9,58) là ngân hàng Vietbank trong năm 2015, xác suất xảy ra rủi ro vỡ nợ thấp nhất 0,03% (tương ứng với Z=54,71) là ngân hàng Nam A Bank trong năm 2012. Ký hiệu tên ngân hàng. Xác suất rủi ro vỡ nợ (P it ) của từng nhóm ngân hàng trong giai đoạn 2011-2015.
www.scribd.com Xem trực tuyến Tải xuống
Mô hình xác suất vỡ nợ (Probability of default – PD) Mô hình XHTD dựa trên xác suất vỡ nợ PD được VCB thực hiện phát triển từ năm 2015 và hoàn thành vào cuối năm 2017, phương pháp chủ yếu là dựa trên dữ liệu lịch sử trong 10 năm để đưa ra xác suất vỡ nợ.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Mô hình này có thể xem là có nguồn gốc từ mô hình Merton, mặc dù vậy vẫn có một điểm khác biệt cơ bản giữa mô hình CreditMetrics với Merton là ngưỡng phá sản trong mô hình CreditMetrics được xác định từ xếp hạng tín dụng chứ không phải từ các khoản nợ. Do đó, mô hình này cho phép xác định cả xác suất vỡ nợ và xác suất suy giảm tín dụng.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Ba biến số tài chính này là những yếu tố phổ biến góp phần làm công ty vỡ nợ được đề cập đến trong các nghiên cứu về dự báo phá sản trước đó.. Đề tài này thực hiện theo phương pháp nghiên cứu thực nghiệm về dự báo phá sản DN phi tại chính tại Việt Nam dựa trên nghiên cứu năm 2011 của nhóm tác giả Abbas, Qaiser và Rashid, Abdul (Đại học Quốc tế Islamic, Islamabad, Pakistan) về. “Mô hình dự báo phá sản cho các DN phi tài chính ở Pakistan”.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Ở hầu hết các hệ thống RBS của các quốc gia, ma trận rủi ro bao gồm xác suất vỡ nợ (hay còn gọi là rủi ro thất bại) của TCTC và tác động của rủi ro vỡ nợ (hay tác động của thất bại) lên hệ thống tài chính.. Rủi ro đối với đối tượng giám sát = xác suất vỡ nợ x tác động của vỡ nợ Trong đó, xác suất vỡ nợ được xác định như sau:. Thứ tư là quyết định mức độ rủi ro toàn diện cho TCTC dựa trên tổng các rủi ro ròng có trọng số.. Ma trận đánh giá để xếp hạng rủi ro vỡ nợ toàn diện của NHTW Ấn Độ.