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
- Vai trò của từ địa phương trong thơ Bích Khê
- Tác dụng của tác động cột sống kết hợp hoàn độc hoạt tang ký sinh và điện châm trong điều trị hội chứng thắt lưng hông
- Đánh giá hiệu quả phẫu thuật thay van hai lá cơ học theo thang điểm Kansas City Cardiomyopathy - 12 tại Bệnh viện Hữu nghị Đa khoa Nghệ An
- Vai trò của cộng hưởng từ tuyến yên trong chẩn đoán thiếu hụt hormon tăng trưởng
- Vai trò của chụp cắt lớp vi tính đa dãy trong chẩn đoán xuất phát bất thường của động mạch vành từ động mạch phổi