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 dụng của viên hoàn cứng Độc hoạt tang ký sinh kết hợp siêu âm trị liệu và điện châm trên bệnh nhân thoái hoá khớp gối
- Tác dụng phục hồi vận động của cấy chỉ kết hợp Bổ dương hoàn ngũ thang, điện châm, xoa bóp bấm huyệt trên bệnh nhân sau nhồi máu não thể khí suy huyết ứ
- Kết quả của “Cốm tan Trị gút” trong điều trị bệnh gút mạn tính theo thể bệnh y học cổ truyền
- Đánh giá hiệu quả chẩn đoán bộ sinh phẩm xét nghiệm nhanh virus cúm STANDARDTM F Influenza A/B FIA
- Sự hài lòng của phụ huynh có con từ 4 - 8 tuổi được điều trị phục hồi thân răng cối sữa bằng chụp Bioflx tại Bệnh viện Răng Hàm Mặt Thành phố Hồ Chí Minh