This paper answers two research que

This paper answers two research questions: what is the appropriate modeling tool for
NPL study? and whether the NPL rates in Thailand show improving or deteriorating
trend? NPL is of interests to management decision makers because it serves as an
indicator for assessing risk in commercial loans. The methodologies employed in this
research are system analysis under Extreme Value Theory (EVT) and relevant tests
suggested by the Tail index. Conventional time series models, such as AR, MA,
ARIMA and ARIMAV are not adequate to deal with short term risk assessment due to
restrictive assumptions in autoregressive modeling and the requirement of longer
observation period. This research fills the gap in the literature left by conventional
time series modeling. NPL data of ten industries in Thailand for a period of eight
operating quarters from 2013 to 2014 were used. It was found that there are two types
of distribution among NPL rates. Eight industries are distributed Weibull and two
industries are distributed Fréchet. This finding further reinforces the use of EVT as an
appropriate modeling tool for NPL studies. Under EVT, it was found that the risk
threshold for Thailand’s NPL is 10.91 where three industries showing NPL near or
beyond this threshold. The proposed method of NPL analysis in this paper provides a
practical tool for decision makers in NPL management

Kết quả (Việt) 1:

Giấy này trả lời hai câu hỏi nghiên cứu: công cụ lập mô hình thích hợp nhất là gìNghiên cứu nợ xấu? và cho dù tỷ lệ nợ xấu ở Thái Lan cho nâng cao hoặc xấu đixu hướng? Nợ xấu là lợi ích để quản lý ra quyết định vì nó phục vụ như mộtchỉ số để đánh giá rủi ro trong cho vay thương mại. Các phương pháp được sử dụng trong điều nàynghiên cứu có hệ thống phân tích theo lý thuyết giá trị cực đoan (EVT) và các xét nghiệm có liên quanđề xuất bởi các chỉ số đuôi. Mô hình chuỗi thời gian thông thường, như AR, MA,ARIMA và ARIMAV là không đủ để đối phó với đánh giá rủi ro ngắn hạn doCác giả định hạn chế trong autoregressive mô hình và các yêu cầu của cònthời gian quan sát. Nghiên cứu này điền vào khoảng trống trong văn học lại bởi thông thườngCác mô hình chuỗi thời gian. NPL dữ liệu của mười các ngành công nghiệp ở Thái Lan trong một khoảng thời gian támkhu hoạt động từ năm 2013 đến 2014 đã được sử dụng. Nó được tìm thấy rằng có hai loạiphân phối giữa các tỷ lệ nợ xấu. 8 các ngành công nghiệp là phân bố Weibull và haingành công nghiệp được phân phối Fréchet. Điều này tìm thấy thêm cốt thép sử dụng EVT như mộtMô hình thích hợp các công cụ nghiên cứu nợ xấu. Theo EVT, nó đã là thấy rằng nguy cơngưỡng của Thái Lan NPL là 10.91 nơi mà ba ngành công nghiệp đang hiện NPL gần hoặcvượt quá ngưỡng này. Các phương pháp được đề xuất của nợ xấu phân tích trong bài báo này cung cấp mộtCác công cụ thiết thực cho các quyết định quản lý nợ xấu

Kết quả (Việt) 2:

Liệu này trả lời hai câu hỏi nghiên cứu: các công cụ mô hình thích hợp cho là những gì
nghiên cứu nợ xấu? và cho dù tỷ lệ nợ xấu ở Thái Lan cho thấy cải thiện hay xấu đi
xu hướng? Tỷ lệ nợ xấu là lãi cho các nhà sản xuất quyết định quản lý bởi vì nó phục vụ như là một
chỉ số để đánh giá rủi ro trong cho vay thương mại. Các phương pháp làm việc trong này
nghiên cứu là phân tích hệ thống theo cực trị Lý thuyết (EVT) và các xét nghiệm có liên quan
được đề xuất bởi các chỉ số Tail. Mô hình chuỗi thời gian thông thường, chẳng hạn như AR, MA,
ARIMA và ARIMAV là không đủ để đối phó với đánh giá rủi ro ngắn hạn do
các giả định hạn chế trong mô hình tự hồi quy và các yêu cầu của dài
thời gian quan sát. Nghiên cứu này lấp đầy khoảng cách trong các tài liệu để lại bởi thông thường
mô hình chuỗi thời gian. Dữ liệu nợ xấu trong mười ngành công nghiệp ở Thái Lan trong một khoảng thời gian tám
phần tư hành 2013-2014 đã được sử dụng. Nó đã được tìm thấy rằng có hai loại
phân phối giữa các tỷ lệ nợ xấu. Tám ngành công nghiệp được phân phối Weibull và hai
ngành công nghiệp được phân phối Fréchet. Phát hiện này củng cố thêm việc sử dụng EVT như một
công cụ mô hình thích hợp cho các nghiên cứu tỷ lệ nợ xấu. Theo EVT, nó đã được tìm thấy rằng nguy
ngưỡng cho nợ xấu của Thái Lan là 10.91 nơi ba ngành công nghiệp cho thấy nợ xấu gần hoặc
vượt quá ngưỡng này. Phương pháp đề xuất của phân tích tỷ lệ nợ xấu trong báo cáo này cung cấp một
công cụ thiết thực cho các nhà sản xuất quyết định trong quản lý nợ xấu