Dự báo kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp Việt Nam: Ứng dụng machine learning
Tác giả: Lê Hồng Ngọc, Nguyễn Thế Long, Hồ Thị Lam, Hồ Thu Hoài
Số trang:
Tr. 35-52
Số phát hành:
Số 12
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
209 Phan Thanh
Mã phân loại:
658
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
Kiệt quệ tài chính, dự báo kiệt quệ tài chính, XGBoost, machine learning
Chủ đề:
Kiệt quệ tài chính
Tóm tắt:
Nghiên cứu đã chỉ ra rằng mô hình XGBoost là phù hợp nhất cho dự báo KQTC tại Việt Nam. Từ kết quả nghiên cứu, chúng tôi cũng đã đề xuất một số hàm ý quản trị và hàm ý chính sách trong việc lựa chọn mô hình dự báo KQTC và theo dõi các yếu tố tác động đến KQTC để phát triển bền vững doanh nghiệp.
Tạp chí liên quan
- Tác động của cơ sở hạ tầng đổi mới sáng tạo quốc gia tới xu hướng đổi mới sáng tạo trong doanh nghiệp Việt Nam
- Mối quan hệ quản trị nguồn nhân lực xanh, trách nhiệm xã hội doanh nghiệp và hiệu suất kinh doanh bền vững: Vai trò trung gian của đổi mới xanh và quản lý chuỗi cung ứng xanh
- Định hướng doanh nghiệp xanh, trách nhiệm xã hội và hành vi sáng tạo xanh đối với hiệu suất doanh nghiệp bền vững tại Việt Nam: Vai trò trung gian của đổi mới xanh
- Ảnh hưởng của phong cách lãnh đạo đến hiệu quả công việc của nhân viên tại các ngân hàng thương mại Việt Nam
- Kinh tế số Việt Nam: Tổng quan, tiềm năng phát triển và hàm ý chính sách