Tạp chí Kinh tế và Phát triển, Số 310, tháng 4 năm 2023, tr. 44-53 | DOI: 10.33301/JED.VI.1066
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.
Từ khóa: Phá sản, Logistic, Random Forest, Extreme Gradient Boosting, K-Nearest Neighboor, Naïve Bayses