Kho Thư Viện Tài Liệu, Template & Dataset Định Lượng Tín Dụng Thực Chiến
Tổng hợp hơn 150+ script Python/R, template bảng tính Excel kiểm định Basel II/III/IV, mô hình IFRS 9 ECL Calculator, và bộ dữ liệu tín dụng ẩn danh chuẩn ngân hàng phục vụ nghiên cứu & triển khai thực tế.
Bộ Khung Hoàn Chỉnh: End-to-End Credit Scorecard & IFRS 9 ECL Production Kit
Giải pháp mã nguồn mở và bộ mẫu chuẩn ngân hàng đầy đủ nhất tại Việt Nam. Được tinh chỉnh tương thích toàn diện với yêu cầu của Ngân hàng Nhà nước (Thông tư 41 & TT 11) và quy chuẩn kế toán quốc tế IFRS 9.
Danh Sách Tài Liệu, Notebooks & Datasets Mới Nhất
Hiển thị 6 / 150+ tài nguyênKhung Kiểm Tra Sức Chịu Đựng Ngân Hàng (Macroeconomic Stress Testing & ICAAP)
Template phân tích độ nhạy (Sensitivity Analysis) và dự phóng chỉ số an toàn vốn CAR dưới các cú sốc lãi suất, lạm phát và suy thoái thị…
Mẫu Báo Cáo Thẩm Định & Kiểm Định Độc Lập Mô Hình (Model Validation Dossier)
Khung văn bản báo cáo kiểm toán mô hình tín dụng nội bộ gồm tiêu chuẩn Gini/AUC, Population Stability Index (PSI), Characteristic Analysis và kiểm thử giả định.
Bộ Dữ Liệu Tín Dụng Ẩn Danh 250,000 Hồ Sơ Vay Bán Lẻ & SME
Tập dữ liệu chuẩn hóa gồm 48 trường biến số (nhân khẩu học, CIC, hành vi trả nợ DPD, tỷ lệ DTI/LTV) phục vụ huấn luyện mô hình…
Vasicek Portfolio Loss Distribution & Basel IV RWA Calculation Engine
Mô phỏng Monte Carlo 100,000 kịch bản tổn thất danh mục tín dụng, kiểm định độ tương quan tài sản và đối chiếu vốn pháp định theo Basel…
IFRS 9 Macro ECL Calculator: Mô Phỏng Tổn Thất & SICR Đa Kịch Bản
Template Excel tích hợp macro VBA tính toán ma trận chuyển dịch nợ PIT, gán trọng số kịch bản vĩ mô (Cơ sở, Tiêu cực, Tích cực) và…
Python Pipeline: Tự Động Hóa WOE/IV & Xây Dựng Scorecard Chuẩn VCB/TCB
Mã nguồn thực thi từ giai đoạn tiền xử lý, gộp nhóm đơn biến (Coarse Classing), tối ưu hóa Information Value (IV) và xuất hệ số điểm số…
Không tìm thấy tài nguyên khớp với bộ lọc hiện tại
Vui lòng xóa từ khóa tìm kiếm hoặc chọn phân loại "Tất cả" để xem toàn bộ kho tài liệu và mã nguồn định lượng.
Đăng Ký Nhận Bản Tin Định Lượng & Cập Nhật Model Hàng Tuần
Nhận thông báo khi có bản cập nhật script IFRS 9 mới nhất, số liệu kiểm thử kinh tế vĩ mô và vé tham dự hội thảo chuyên đề hàng tháng.
Sandbox Tính Toán Rủi Ro Định Lượng & Mô Hình Scorecard
Thực thi trực tiếp các thuật toán chuẩn hóa theo Thông tư 41/2016/TT-NHNN và khung phương pháp luận Basel II, phân nhóm tối ưu WOE/IV cho Credit Scorecard. Toàn bộ logic tính toán 100% tại trình duyệt máy trạm (Client-Side), đảm bảo không truyền số liệu ngân hàng nhạy cảm ra máy chủ.
1. Vốn Tự Có (Numerator - C)
Quy định tại Điều 13, Thông tư 41/2016/TT-NHNN
Vốn cấp 2 đang vượt quá 100% Vốn cấp 1. Theo Điều 13 Thông tư 41, giá trị vốn cấp 2 được tính tối đa bằng vốn cấp 1 (0). Phần vượt trần (0) bị loại trừ khi tính vốn tự có.
2. RWA & Yêu Cầu Vốn (Denominator)
Quy đổi yêu cầu vốn hoạt động & thị trường qua hệ số 12.5
× 12.5 = 25,000 tỷ RWA
× 12.5 = 10,000 tỷ RWA
Quy chuẩn tối thiểu Thông tư 41: 8.00%
Ngân hàng hiện đạt tỷ lệ an toàn vốn 8.89%, cao hơn mức sàn 8.00% theo Thông tư 41 là 89 điểm cơ bản (bps). Đệm vốn thặng dư đạt 1,200.00 tỷ VNĐ, cho phép mở rộng thêm tối đa 15,000.00 tỷ VNĐ tài sản có rủi ro tín dụng mà vẫn bảo toàn tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu.
- Thông tư 41/2016/TT-NHNN: Quy định tỷ lệ an toàn vốn đối với ngân hàng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài theo Basel II chuẩn hóa.
- Mẫu số quy đổi 12.5: Vì yêu cầu vốn tối thiểu là 8%, nên 1 / 0.08 = 12.5. 12.5 × (K_OR + K_MR) là tương đương RWA của hai rủi ro này.
- Trần vốn cấp 2: Theo Khoản 2 Điều 13, giá trị vốn cấp 2 tối đa bằng 100% giá trị vốn cấp 1.
Biến số có sức mạnh phân loại mạnh, tối ưu để đưa vào mô hình Logistic Regression Scorecard theo chuẩn Naeem Siddiqi (2006).
Chuỗi WOE biến thiên đơn điệu theo chiều giảm dần của rủi ro, không có hiện tượng gãy khúc nghịch đảo.
table_chart Bảng Phân Nhóm Tối Ưu WOE & Information Value (Có Thể Chỉnh Sửa Trực Tiếp)
Nhấp vào ô Tên nhóm, Good hoặc Bad để thay đổi số liệu — hệ thống tự động tái tính toán ngay lập tức
| # | Tên Nhóm (Bin Label) | Hồ Sơ Tốt (Good) | Hồ Sơ Xấu (Bad) | Tổng Mẫu (N) | Tỷ Lệ Xấu (Bad Rate %) | % Good | % Bad | WOE | IV | Xóa |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| TỔNG | 5 Nhóm | 22,500 | 1,238 | 23,738 | 5.21% | 100.0% | 100.0% | — | 0.3421 |
show_chart Đồ Thị Động: Đường Cong WOE & Cột Tỷ Lệ Bad Rate (%) Tương Ứng
Vẽ trực tiếp bằng SVG DOM theo thời gian thực (Zero Dependencies)
rule Khung Tiêu Chuẩn Information Value (Naeem Siddiqi 2006)
lightbulb Kinh Nghiệm Thực Chiến Phân Nhóm Thô (Coarse Classing)
- Bảo toàn tính đơn điệu (Monotonicity): Nếu tỷ lệ rủi ro tăng theo giá trị biến số (như DTI cao thì rủi ro cao), đường cong WOE bắt buộc phải dốc đều. Nếu bị gãy khúc, cần gộp nhóm liền kề có tỷ lệ Bad tương đồng.
- Quy mô tối thiểu mỗi bin: Mỗi nhóm nên chứa ít nhất 5% tổng số hồ sơ và tối thiểu 20-30 hồ sơ Bad để tránh mẫu nhiễu.
- Xử lý giá trị Missing / Không xác định: Nên tách Missing thành một bin độc lập trước khi đánh giá WOE.