Mô hình dự báo

Mô hình dự báo là gì?

Mô hình dự báo (Predictive Model) là mô hình toán học hoặc thống kê sử dụng dữ liệu lịch sử kết hợp kỹ thuật học máy (machine learning) để dự đoán kết quả tương lai. Trong ngân hàng, đây là công cụ cốt lõi trong quản trị rủi ro tín dụng, dự báo thanh khoản và phát hiện gian lận (fraud detection).

Đặc điểm

• Sử dụng dữ liệu quá khứ để huấn luyện (training) và kiểm định (validation) trên tập dữ liệu độc lập.
• Đánh giá độ chính xác qua các chỉ số AUC, Gini, KS, RMSE, MAPE tuỳ loại mô hình.
• Gồm hai nhóm chính: mô hình hồi quy (dự báo giá trị liên tục) và mô hình phân loại (dự báo xác suất).
• Bắt buộc kiểm định ngược (backtesting), giám sát định kỳ và cập nhật khi hiệu quả suy giảm.

Ví dụ trong ngân hàng

Theo Thông tư 17/2020/TT-NHNN và Quyết định 2345/QĐ-NHNN triển khai Basel II tại Việt Nam, các ngân hàng xây dựng mô hình dự báo PD (Probability of Default), LGD (Loss Given Default), EAD (Exposure at Default) để tính vốn yêu cầu rủi ro tín dụng. Ví dụ: mô hình Random Forest dự báo khả năng vỡ nợ 12 tháng của doanh nghiệp dựa trên 30 biến độc lập về tài chính, ngành nghề và chu kỳ kinh tế vĩ mô.