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

Chỉ số đề mục

06

Lĩnh vực nghiên cứu

Kinh tế và kinh doanh

Dạng tài liệu

Tác giả

Trương Thị Thùy Dương, Lê Hải Trung⁽¹⁾

Nhan đề

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

Nhan đề tiếng anh

Machine learning based bankruptcy prediction of Vietnam companies

Nguồn trích

Tạp chí Kinh tế & Phát triển

Năm xuất bản

2023

Số

310

Trang

44-53

ISSN

1859-0012

Từ khóa

Phá sản, Doanh nghiệp, Phương pháp học máy, Dự báo, Rủi ro

Từ khóa tiếng anh

Bankruptcy, Business, Machine learning methods, Forecasting, Risk

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 cua các doanh nghiệp Việt Nam. Nghiên cứu đi kiểm chứng tinh 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.

Tóm tắt tiếng anh

Bankruptcy prediction plays an important role in providing early warning for companies. Traditional statistics and machine learning methods have been used for failure prediction problems. In this study, we test the performance of machine learning methods comparing to logistic regression. The finding shows that XGBoost and Random Forest outperform other methods.

Kí hiệu kho

TTKHCNQG, CTv 60

File toàn văn

Xem toàn văn