Ấn phẩm:
Ứng dụng học máy trong phân cụm ngân hàng theo quỹ đạo ESG: Bằng chứng về khác biệt trong tăng trưởng và chất lượng tín dụng
Nhan đề song song
Tác giả chính
Nguyễn Bích Ngọc TS.
Người hướng dẫn
Tác giả khác
Năm xuất bản
2026
Nhà xuất bản
Học viện Tài chính
Tóm tắt
Nghiên cứu ứng dụng các kỹ thuật học máy để phân cụm ngân hàng theo quỹ đạo ESG và phân tích sự khác biệt trong tăng trưởng cũng như chất lượng tín dụng. Sử dụng dữ liệu của 434 ngân hàng trong giai đoạn 2010-2023, các ngân hàng được phân thành bốn nhóm. Nhóm có ESG cao và đồng bộ có quy mô tín dụng lớn hơn, trong khi nhóm ESG thấp gắn với quy mô cho vay hạn chế hơn. Đối với chất lượng tín dụng, nhóm ESG cao có giá trị trung bình dự phòng cao hơn do tồn tại một số ngân hàng ghi nhận các đợt trích lập lớn trong những giai đoạn nhất định. Ngược lại, nhóm ESG thấp cho thấy rủi ro tín dụng mang tính bất định cao hơn, với sự xuất hiện của các giá trị dự phòng cực đoan dù mức dự phòng trung bình không lớn.
Mục lục
Địa chỉ truy cập
Số trang
Ngôn ngữ
vie
Trích dẫn
ISBN
ISSN
Định danh khác
Tài liệu chủ
Tài liệu tham khảo
Chủ đề
ESG , phân cụm chuỗi thời gian , tín dụng ngân hàng , dự phòng rủi ro
Kiểu tài liệu
Topic
Ngành Tài chính - Ngân hàng
Topic con
Vui lòng sử dụng ứng dụng DRM AOF để đọc tài liệu số
