Please use this identifier to cite or link to this item:
https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/98287
Title: | Ứng dụng phương pháp học máy trong dự báo rủi ro phá sản của các doanh nghiệp Việt Nam |
Authors: | Trương, Thị Thùy Dương Lê, Hải Trung |
Keywords: | Phá sản Logistic Random Forest Extreme Gradient Boosting K-Nearest Neighboor Naïve Bayses |
Issue Date: | 2023 |
Series/Report no.: | Tạp chí Kinh tế và Phát triển;Số 310 .- Tr.44-53 |
Abstract: | 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. |
URI: | https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/98287 |
ISSN: | 1859-0012 |
Appears in Collections: | Kinh tế & Phát triển |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
_file_ Restricted Access | 4.52 MB | Adobe PDF | ||
Your IP: 3.17.76.163 |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.