Tạp chí Kinh tế và Phát triển, Số 320, tháng 02 năm 2024, tr. 64-78 | DOI: 10.33301/JED.VI.1426
Tóm tắt: Ngành ngân hàng có vài trò quan trọng trong việc ổn định vĩ mô của nền kinh tế. 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 đông 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 kỹ thuật trí tuệ nhân tạo thuật toán rừng ngẫu nhiên (Random Forest - RF). Để
chứng minh tính hiệu quả của mô hình dự báo dựa trên RF, các mô hình dự báo khác được
dựa trên ba kỹ thuật trí tuệ nhân tạo khác là mạng nơ ron truyền thẳng nhiều lớp (ANN-MLP),
mạng hàm cơ sở bán kính (RBF) và hồi quy tuyến tính (MLR) cũng được phát triển. Dữ liệu
được sử dụng trong xây dưng 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 và tổng tiền gửi huy động. 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.
Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo, dự báo hoạt động ngân hàng, hồi quy đa biến, mạng nơron, thuật toán rừng ngẫu nhiên, RBF