Ứng dụng phương pháp ra quyết định đa tiêu chí mờ trong đánh giá rủi ro tín dụng: Thực nghiệm và hàm ý quản trị tại Việt Nam

Mai Phạm Nguyễn Thanh; Thành Hồ Trung

doi:10.24311/jabes/2024.35.11.08

Các tác giả

Phạm Nguyễn Thanh Mai Trường Đại học Kinh tế - Luật, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh Tác giả
Hồ Trung Thành Trường Đại học Kinh tế - Luật, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh Tác giả

DOI:

https://doi.org/10.24311/jabes/2024.35.11.08

Từ khóa:

Rủi ro tín dụng, Ra quyết định đa tiêu chí, Thông tin không chắc chắn, BWM mờ, TOPSIS-Sort-C mờ

Tóm tắt

Đánh giá rủi ro tín dụng là yếu tố cốt lõi trong quản lý tài chính, ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các tổ chức tín dụng. Các phương pháp ra quyết định đa tiêu chí truyền thống thường gặp khó khăn trong việc xử lý thông tin không chắc chắn trong quá trình đánh giá tín dụng, bao gồm tính chủ quan trong quá trình ra quyết định và tính mờ của các tiêu chí, dẫn đến hạn chế khả năng giải thích kết quả. Mục tiêu của nghiên cứu này là đề xuất mô hình kết hợp Phương pháp tốt nhất – tệ nhất (Best-Worst Method ‒ BWM) mờ và Kỹ thuật xếp hạng đối tượng theo giải pháp lý tưởng (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution ‒ TOPSIS) mờ cải thiện độ chính xác và khả năng xử lý thông tin không chắc chắn trong đánh giá tín dụng. Bộ dữ liệu từ Home Credit được sử dụng để thực nghiệm và đánh giá mô hình. Kết quả thực nghiệm chỉ ra rằng mô hình đề xuất đạt độ chính xác 92,31%, cao hơn so với các phương pháp như Rừng ngẫu nhiên và Cây quyết định. Việc tích hợp lý thuyết tập mờ giúp xử lý hiệu quả thông tin không chắc chắc trong quá trình phân loại khách hàng vay thành. Kết quả nghiên cứu đóng góp vào việc nâng cao chất lượng quản lý rủi ro tín dụng, đồng thời đề xuất tích hợp tính năng hiển thị điểm tín dụng vào ứng dụng ngân hàng di động tại Việt Nam.

Tài liệu tham khảo

Aires, R. F. d. F., & Ferreira, L. (2019). A new approach to avoid rank reversal cases in the TOPSIS method. Computers & Industrial Engineering, 132, 84-97.

Alamoudi, M. H., & Bafail, O. A. (2022). BWM—RAPS approach for evaluating and ranking banking sector companies based on their financial indicators in the Saudi stock market. Journal of Risk and Financial Management, 15(10), 467.

Anand, S., & Sathiyamoorthy, D. (2023). A study on the impact of digital marketing in Tiruvannamalai district. REST Journal on Banking, Accounting and Business, 2(2), 83-87.

Aruldoss, M., Lakshmi, T. M., & Venkatesan, V. P. (2013). A survey on multi criteria decision making methods and its applications. American Journal of Information Systems, 1(1), 31-43.

Bai, C., Shi, B., Liu, F., & Sarkis, J. (2019). Banking credit worthiness: Evaluating the complex relationships. Omega, 83, 26-38.

Bùi Hữu Toàn. (2023). Khung pháp lý về bảo vệ người tiêu dùng tài chính tại Việt Nam - Thực trạng và một số khuyến nghị chính sách. Tạp chí Ngân hàng. Truy cập tại https://tapchinganhang.gov.vn/khung-phap-ly-ve-bao-ve-nguoi-tieu-dung-tai-chinh-tai-viet-nam-thuc-trang-va-mot-so-khuyen-nghi-chinh-sach-6797.html.

de Lima Silva, D. F., & de Almeida Filho, A. T. (2020). Sorting with TOPSIS through boundary and characteristic profiles. Computers & Industrial Engineering, 141, 106328.

Thuan, N. D., & Binh, P. T. (2022). Loan repayment prediction using logistic regression ensemble learning with machine learning algorithms. Paper presented at the 2022 9th International Conference on Soft Computing & Machine Intelligence (ISCMI).

Doumpos, M., & Figueira, J. R. (2019). A multicriteria outranking approach for modeling corporate credit ratings: An application of the Electre Tri-nC method. Omega, 82, 166-180.

Ehrgott, M., Figueira, J., & Greco, S. (2010). Trends in Multiple Criteria Decision Analysis (Vol. 6). Springer.

Guo, S., & Zhao, H. (2017). Fuzzy best-worst multi-criteria decision-making method and its applications. Knowledge-Based Systems, 121, 23-31.

Hajek, P., Sahut, J. M., & Olej, V. (2024). Credit rating prediction using a fuzzy MCDM approach with criteria interactions and TOPSIS sorting. Annals of Operations Research, 1-29.

Hasan, M. G., Ashraf, Z., & Khan, M. F. (2022). Multi‐choice best‐worst multi‐criteria decision‐making method and its applications. International Journal of Intelligent Systems, 37(2), 1129-1156.

Hwang, CL., Yoon, K. (1981). Methods for multiple attribute decision making. In Multiple Attribute Decision Making. Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, vol 186 (pp. 58-191). Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-48318-9_3

Ignatius, J., Hatami-Marbini, A., Rahman, A., Dhamotharan, L., & Khoshnevis, P. (2018). A fuzzy decision support system for credit scoring. Neural Computing and Applications, 29, 921-937.

Khokhar, M., Hou, Y., Rafique, M. A., & Iqbal, W. (2020). Evaluating the social sustainability criteria of supply chain management in manufacturing industries: A role of BWM in MCDM. Problemy Ekorozwoju, 15(2), 185-194.

Kurniawan, V. R. B., & Puspitasari, F. H. (2021). A fuzzy BWM method for evaluating supplier selection factors in a SME paper manufacturer. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 1071(1), 012004.

Liang, F., Brunelli, M., & Rezaei, J. (2020). Consistency issues in the best worst method: Measurements and thresholds. Omega, 96, 102175.

Liao, H., Wen, Z., & Liu, L. (2019). Integrating BWM and ARAS under hesitant linguistic environment for digital supply chain finance supplier section. Technological and Economic Development of Economy, 25(6), 1188-1212.

Hamadani, L. M. H., Dastgir, M., & Heidari, S. A. (2021). Identifying and ranking the factors affecting customer financial behavior using Multi-Criteria Decision Making Technic (TOPSIS). Advances in Mathematical Finance and Applications, 6(3), 479-492.

Majumder, M. (2015). Multi criteria decision making. In Impact of Urbanization on Water Shortage in Face of Climatic Aberrations. SpringerBriefs in Water Science and Technology. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-4560-73-3_2.

Minh Nguyệt. (2024). Bức tranh nợ xấu 2024: Áp lực tăng mạnh, số dư nợ xấu 29 ngân hàng tăng gần 28%. Truy cập tại https://doanhnhanvn.vn/buc-tranh-no-xau-2024-ap-luc-tang-manh-so-du-no-xau-29-ngan-hang-tang-gan-28.html.

Nhật Minh. (2024). Một số điều cần biết về thông tin tín dụng và hoạt động thông tin tín dụng của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. Truy cập tại https://tapchinganhang.gov.vn/mot-so-dieu-can-biet-ve-thong-tin-tin-dung-va-hoat-dong-thong-tin-tin-dung-cua-ngan-hang-nha-nuoc-viet-nam-1233.html.

Nalluri, V., & Chen, L. S. (2023). A Mixed Approach to Determine the Factors Affecting the Customers Trust on Financial Services on Social Media Platforms. Paper presented at the 2023 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM).

Neetu, K., & Nagar, H. (2024). An exhaustive assessment on fuzzy set theory with its properties and various applications. Paper presented at the AIP Conference Proceedings.

Pereira, V., Basilio, M. P., & Santos, C. H. T. S. H. T. (2024). Enhancing decision analysis with a large language model: pydecision a comprehensive library of MCDA methods in python. arXiv preprint arXiv:2404.06370.

Rezaei, J. (2015). Best-worst multi-criteria decision-making method. Omega, 53, 49-57.

Roy, P. K., & Shaw, K. (2022). Developing a multi-criteria sustainable credit score system using fuzzy BWM and fuzzy TOPSIS. Environment, Development and Sustainability, 24(4), 5368-5399.

Roy, P. K., & Shaw, K. (2023a). A credit scoring model for SMEs using AHP and TOPSIS. International Journal of Finance & Economics, 28(1), 372-391.

Roy, P. K., & Shaw, K. (2023b). An integrated fuzzy credit rating model using fuzzy-BWM and new fuzzy-TOPSIS-Sort-C. Complex & Intelligent Systems, 9(4), 3581-3600.

Senvar, O., Akburak, D., & Yel, N. (2020). Customer oriented intelligent DSS based on two-phased clustering and integrated interval type-2 fuzzy AHP and hesitant fuzzy TOPSIS. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 39(5), 6121-6143.

Sharma, D., Sridhar, S., & Claudio, D. (2020). Comparison of AHP-TOPSIS and AHP-AHP methods in multi-criteria decision-making problems. International journal of industrial and systems engineering, 34(2), 203-223.

Taherdoost, H., & Madanchian, M. (2023). Multi-criteria decision making (MCDM) methods and concepts. Encyclopedia, 3(1), 77-87.

Tandon, S., Kumar, V., & Singh, V. (2022). Empirical evaluation of code smells in open-source software (OSS) using Best Worst Method (BWM) and TOPSIS approach. International Journal of Quality & Reliability Management, 39(3), 815-835.

Uzun, B., Taiwo, M., Syidanova, A., Uzun Ozsahin, D. (2021). The technique for order of preference by similarity to ideal solution (TOPSIS). Application of Multi-Criteria Decision Analysis in Environmental and Civil Engineering (pp. 25-30). Professional Practice in Earth Sciences. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-64765-0_4

Wang, M., & Ku, H. (2021). Utilizing historical data for corporate credit rating assessment. Expert Systems with Applications, 165, 113925.

Wang, Y., Liu, P., & Yao, Y. (2022). BMW-TOPSIS: A generalized TOPSIS model based on three-way decision. Information Sciences, 607, 799-818.

Zadeh, L. A. (2015). Fuzzy logic—a personal perspective. Fuzzy Sets and Systems, 281, 4-20.

Zhang, Z., & Li, Z. (2023). Consensus-based TOPSIS-Sort-B for multi-criteria sorting in the context of group decision-making. Annals of Operations Research, 325(2), 911-938.