Ứng dụng phương pháp học máy trong dự báo rủi ro phá sản của các doanh nghiệp Việt Nam
Tác giả: Trương Thị Thùy Dương, Lê Hải Trung
Số trang:
Tr. 44-53
Tên tạp chí:
Kinh tế & phát triển
Số phát hành:
Số 310
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
209 Phan Thanh
Mã phân loại:
658
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
Phá sản, Logistic, Random Forest, Extreme Gradient Boosting, K-Nearest Neighboor, Naïve Bayses
Tóm tắt:
Dự báo rủi ro phá sản của doanh nghiệp đóng vai trò quan trọng trong việc đưa ra các cảnh báo sớm cho các doanh nghiệp. Các nghiên cứu đánh giá rủi ro phá sản sử dụng các phương pháp thống kê truyền thống và mô hình học máy. Trong nghiên cứu này sử dụng hồi quy logistic và các mô hình học máy để dự báo rủi ro phá sản của các doanh nghiệp Việt Nam. Nghiên cứu đi kiểm chứng tính hiệu quả của các mô hình học máy so với thống kê truyền thống và kiểm tra tính hiệu quả của các mô hình học máy. Kết quả cho thấy sự ưu thế của mô hình XGBoost và Random Forest so với logistic và các phương pháp khác.
Tạp chí liên quan
- Đặc điểm dịch tễ học và lâm sàng của chấn thương mắt: Nghiên cứu trên 1.257 bệnh nhân nội trú tại Bệnh viện Mắt Trung ương
- Đặc điểm hành vi tự sát ở người bệnh rối loạn tâm thần và hành vi do sử dụng rượu tại Viện Sức khỏe tâm thần
- Đặc điểm kiểu hình rối loạn đông cầm máu trên ROTEM ở trẻ sơ sinh đủ tháng nhiễm khuẩn sơ sinh
- Thực trạng rối loạn giấc ngủ ở người bệnh rối loạn trầm cảm tái diễn tại Viện Sức khỏe tâm thần – Bệnh viện Bạch Mai
- Nồng độ Interleukin-6 huyết thanh, mối liên quan với mức độ nặng và kết quả điều trị ở bệnh nhân thoái hóa khớp gối nguyên phát tại Bệnh viện Đa khoa Tây Ninh





