Tóm tắt
Ngành ngân hàng có vai trò quan trọng, dẫn dắt nền kinh tế của một đất nước. Quá trình toàn cầu hóa và đổi mới sáng tạo trong lĩnh vực công nghệ đã tạo ra sự cạnh tranh trong lĩnh vực ngân hàng và tài chính. Hoạt động của các ngân hàng phụ thuộc rất nhiều vào độ chính xác của các quyết định quản lý. Mục tiêu của nghiên cứu này là dự báo hoạt động của ngân hàng dựa trên các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo. Các mô hình dự báo được dựa trên các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo như mạng nơ ron truyền thẳng nhiều lớp ANN-MLP, mạng RBF (Radial Basis Function), kỹ thuật Random Forest (RF) và hồi quy tuyến tính (MLR). Dữ liệu được sử dụng trong xây dựng mô hình gồm 405 mẫu được thu thập từ 45 ngân hàng hoạt động tại Việt Nam trong giai đoạn 2002-2022. Các chỉ số đầu ra dự báo bao gồm tổng các khoản vay (Total Loans) và tổng tiền gửi huy động (Total Deposits). Kết quả thực nghiệm và các chỉ số đánh giá mô hình xác định mô hình dự báo dựa trên kỹ thuật RF cho độ chính xác cao nhất, cụ thể như sau: RMSE; MAPE; MAE; R; Theil’s U lần lượt là 6,2132×107;1,2763; 2,8180×107; 0,9651; 0,1498 (đối với dự báo tổng các khoản vay) và 6,8408×107; 2,6092; 3,0893×107; 0,9741; 0,1469 (đối với dự báo tổng tiền gửi huy động).
Từ khóa: Hoạt động ngân hàng, trí tuệ nhân tạo, mạng nơron, random forest, RBF, hồi quy đa biến.
Để đọc toàn văn vui lòng nhấn vào xem chi tiết.
Ban biên tập Tạp chí Kinh tế & Quản trị Kinh doanh
Phòng 514, Nhà điều hành, trường Đại học Kinh tế & Quản trị Kinh doanh
Địa chỉ: Phường Tân Thịnh, thành phố Thái Nguyên
Email: tapchikt-qtkd@tueba.edu.vn; Điện thoại: 0208.3903373
