Ứng dụng phương pháp học máy trong dự báo rủi ro phá sản của các doanh nghiệp Việt Nam

Các tác giả

  • Trương Thị Thùy Dương Học viện Ngân hàng
  • Lê Hải Trung Học viện Ngân hàng

Từ khóa:

Phá sản, Logistic, Random Forest, Extreme Gradient Boosting, -Nearest Neighboor, Naïve Bayses

Tóm tắt

Dự báo rủi ro phá sản của doanh nghiệp đóng vai trò quan trọng trong việc đưa ra các cảnh báo sớm cho các doanh nghiệp. Các nghiên cứu đánh giá rủi ro phá sản sử dụng các phương pháp thống kê truyền thống và mô hình học máy. Trong nghiên cứu này sử dụng hồi quy logistic và các mô hình học máy để dự báo rủi ro phá sản của các doanh nghiệp Việt Nam. Nghiên cứu đi kiểm chứng tính hiệu quả của các mô hình học máy so với thống kê truyền thống và kiểm tra tính hiệu quả của các mô hình học máy. Kết quả cho thấy sự ưu thế của mô hình XGBoost và Random Forest so với logistic và các phương pháp khác.

Tải xuống

Đã Xuất bản

19-04-2023

Cách trích dẫn

Trương Thị Thùy , D., & Lê Hải , T. (2023). Ứng dụng phương pháp học máy trong dự báo rủi ro phá sản của các doanh nghiệp Việt Nam. Tạp Chí Kinh Tế Và Phát triển, (310), 44–53. Truy vấn từ http://js.ktpt.edu.vn/index.php/jed/article/view/1066

Các bài báo được đọc nhiều nhất của cùng tác giả