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
- Ảnh hưởng của bức xạ gamma đến tính chất quang của chấm lượng tử CdSe
- Ảnh hưởng của độ dày lớp điện môi lên trạng thái ngưng tụ exciton trong cấu trúc graphene hai lớp
- Đánh giá tình hình nhiễm vi khuẩn Escherichia Coli, Salmonellas spp. trên thịt lợn tại một số chợ trọng điểm trên địa bàn thành phố Quy Nhơn, tỉnh Bình Định
- Efficient, column-chromatography-free synthesis of Dipterocarpol succinate oxime ester salts
- Protective effects of methanolic extract of Bauhinia vahlii L. in sepsis rats induced by cecal ligation and puncture





