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
- Ảnh hưởng của hành vi hối lộ tới xác suất sống sót của doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Việt Nam
- Tác động của thể chế đến hiệu ứng lan tỏa từ doanh nghiệp FDI đến doanh nghiệp khu vực ngoài nhà nước ở Việt Nam
- Khoảng cách vị thế việc làm trong tham gia bảo hiểm xã hội tự nguyện ở Việt Nam
- Các yếu tố quyết định tính bền vững của các doanh nghiệp siêu nhỏ, nhỏ và vừa
- Mối quan hệ giữa quản lý chuỗi cung ứng xanh và kết quả hoạt động của các doanh nghiệp xây dựng tại Việt Nam