Bộ tiêu chí xếp hạng tín dụng cá nhân: Góc nhìn từ thông lệ quốc tế
Tác giả: Nguyễn Nam Trung - Nguyễn Thị Hồng Thúy - Bùi Phương Chi - Vũ Thế Bình
Số trang: 330-336
DOI url:
Tóm tắt:TÀI LIỆU THAM KHẢO:Xếp hạng tín dụng cá nhân, một phương dụng dự báo rủi ro tài chính, ngày càng trở nên quan trọng đối với các tổ chức tài chính trong việc ra quyết định cấp tín dụng. Trong bối cảnh cạnh tranh và thách thức gia tăng, đòi hỏi việc nghiên cứu và hoàn thiện bộ tiêu chí xếp hạng tín dụng. Bài viết này phân tích sự tương đồng và khác biệt giữa bộ tiêu chí xếp hạng tín dụng cá nhân ở Việt Nam và quốc tế, tìm hiểu nguyên nhân và đề xuất giải pháp cải thiện.
Lê Thị Thanh Tân & Đặng Thị Việt Đức. (2016). Xếp hạng tín dụng khách hàng thẻ ngân hàng tại trung tâm thông tin tín dụng Quốc gia Việt Nam. Tạp chí Tài chính, 12, 42–46. Abdou, H., & Pointon, J. (2011). Credit scoring, statistical techniques and evaluation criteria: A review of the literature. Intelligent Systems in Accounting, Finance and Management, 18(2–3), 59–88. Anderson, R. (2007). The Credit Scoring Toolkit: Theory and Practice for Retail Credit Risk Management and Decision Automation. New York: Oxford University Press. Ashofteh, A., & Bravo, J. M. (2021). A conservative approach for online credit scoring. Expert Systems with Applications, 176, 114835. Banasik, J., Crook, J., & Thomas, L. (2003). Sample selection bias in credit scoring models. Journal of the Operational Research Society, 54(8), 822–832. Bellotti, T., & Crook, J. (2009). Support vector machines for credit scoring and discovery of significant features. Expert Systems with Applications, 36(2/2), 3302–3308. Bhat, J. R., AlQahtani, S. A., & Nekovee, M. (2023). FinTech enablers, use cases, and role of future internet of things. Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences, 35(1), 87–101. Chen, M., & Huang, S. (2003). Credit scoring and rejected instances reassigning through evolutionary computation techniques. Expert Systems with Applications, 24(4), 433–441. Durand, D. (1941). Risk elements in consumer installment financing. National Bureau of Economic Research, New York. FICO. (2023). Understanding FICO® Scores. Retrieved from https://www.ficoscore.com/ficoscore/pdf/Understanding-FICO-Scores.pdf Gup, B. E., & Kolari, J. W. (2005). Commercial Banking: The management of risk. Alabama: John Wiley & Sons, Inc. Hand, D. J., & Jacka, S. D. (1998). Statistics in Finance. London: Arnold Applications of Statistics. Hand, D. J., Sohn, S. Y., & Kim, Y. (2005). Optimal bipartite scorecards. Expert Systems with Applications, 29(3), 684–690. Knuston, M. L. (2020). Credit Scoring Approaches Guidelines. World Bank Group, Washington, DC, USA. Retrieved from https://thedocs.worldbank.org/en/doc/935891585869698451-0130022020/CREDIT-SCORING-APPROACHES-GUIDELINES-FINAL-WEB Lee, T., & Chen, I. (2005). A two-stage hybrid credit scoring model using artificial neural networks and multivariate adaptive regression splines. Expert Systems with Applications, 28(4), 743–752. Lee, T., Chiu, C., Lu, C., & Chen, I. (2002). Credit scoring using the hybrid neural discriminant technique. Expert Systems with Applications, 23(3), 245–254. Lim, M. K., & Sohn, S. Y. (2007). Cluster-based dynamic scoring model. Expert Systems with Applications, 32(2), 427–431. Ong, C., Huang, J., & Tzeng, G. (2005). Building credit scoring models using genetic programming. Expert Systems with Applications, 29(1), 41–47. Orgler, Y. E. (1971). Evaluation of bank consumer loans with credit scoring models. Journal of Bank Research, 2(1), 31–37. Pendharkar, P. C. (2005). A threshold-varying artificial neural network approach for classification and its application to bankruptcy prediction problem. Computers and Operations Research, 32(10), 2561–2582. Salchenberger, L. M., Cinar, E. M., & Lash, N. A. (1992). Neural networks: A new tool for predicting thrift failures. Decision Sciences, 23(4), 899–916. Sesame Credit's Evaluation of Everyday Life: The Mediation of Power Relations of a Social Credit System in China's Credit Culture. (2019). Vierbergen, Mick. Steenackers, A., & Goovaerts, M. J. (1989). A credit scoring model for personal loans. Insurance: Mathematics and Economics, 8(8), 31–34. Sustersic, M., Mramor, D., & Zupan, J. (2009). Consumer credit scoring models with limited data. Expert Systems with Applications, 36(3), 4736–4744. Thomas, L. C., Edelman, D. B., & Crook, L. N. (2002). Credit scoring and its applications. Philadelphia: Society for Industrial and Applied Mathematics. Zhang, H., Zeng, R., Chen, L., & Zhang, S. (2020). Research on personal credit scoring model based on multi-source data. Journal of Physics: Conference Series, 1437, 012053.
Từ khóa:xếp hạng tín dụng, bộ tiêu chí, tín dụng cá nhân, trí tuệ nhân tạo, dữ liệu thay thế.

