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
- Nghiên cứu các yếu tố của marketing địa phương trong thu hút vốn đầu tư vào tỉnh Quảng Ngãi
- Sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng khi sử dụng dịch vụ Internet Banking tại các ngân hàng thương mại trên địa bàn thành phố Đà Nẵng
- Ảnh hưởng của sự hài lòng đến lòng trung thành của khách hàng khi sử dụng dịch vụ xe buýt tại thành phố Đà Nẵng
- Marketing strategy of Tra Vinh Pharmaceutical Joint Stock Company in 2023-2024 : a 4P-based analysis
- PRISMA-based systematic review of immersive experiences and consumer behavior : theoretical perspectives and models





