CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
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
- Từ ngữ mới trên báo trực tuyến tiếng Việt: Sự tiếp nhận của độc giả
- Một số đặc điểm cấu tạo của thành ngữ đối trong tiếng Việt
- Đối chiếu thủ pháp ngoa dụ trong tiêu đề báo “nhân dân điện tử” và “tân hoa xã”
- Ẩn dụ ý niệm bệnh tật trong tiếng Việt (Khảo sát qua cách biểu hiện phạm trù đạo đức, trí tuệ trên báo điện tử)
- Bước đầu khảo sát năng lực phát âm thanh điệu từ song âm tiết trong tiếng phổ thông trung quốc của học sinh người việt gốc Hoa (nghiên cứu thực nghiệm)