MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2778776359 · doi:10.5430/ijfr.v9n1p132

Multi-Criteria Decision-Making Model Evaluating the Performance of Vietnamese Commercial Banks

2017· article· en· W2778776359 sur OpenAlexvenueno aff
Dinh Xuan Cuong, Hoang Thi Minh Hien, Tran Long

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Financial Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMulti-Criteria Decision Making
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVietnameseAnalytic hierarchy processMultiple-criteria decision analysisComputer scienceRank (graph theory)TOPSISFuzzy logicIdeal solutionProcess (computing)Decision-making modelsOperations researchHierarchyPreferenceOrder (exchange)Artificial intelligenceEngineeringBusinessMathematicsStatisticsEconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The commercial banks (CBs) performance evaluating has been a necessary problem in currently integration trend and usually implemented by a committee of experts under criteria selected. Therefore, it is considered as a Multi - Criteria Decision - Making model (MCDM). Nowadays, there have been many researches proposing various standards and models to evaluate and rank CBs. But in Vietnam, the number of studies related to the Vietnamese banking evaluation model have still been limited. As a result, this study develops a multi-criteria decision model integrating Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) and Fuzzy the Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (FTOPSIS). The proposed model has evaluated and ranked five Vietnamese commercial banks including CTG, VCB, BIDV, TCB and MB. The paper revealed their ranks. Besides, the results of the research show that the Analytical Hierarchy Process (AHP) model is suitable for applying it to the process evaluating bank performance.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,137
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante, Science ouverte
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,137
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0100,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,529
Tête enseignante GPT0,634
Écart entre enseignants0,104 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Financial ResearchMême sujetMulti-Criteria Decision MakingTravaux en français237 207