Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Ứng dụng phương pháp LASSO trong dự báo rủi ro phá sản của các doanh nghiệp Việt Nam

Bài viết "Ứng dụng phương pháp LASSO trong dự báo rủi ro phá sản của các doanh nghiệp Việt Nam" đánh giá khả năng ứng dụng phương pháp lựa chọn biến chủ động dựa trên dữ liệu LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) để nâng cao hiệu suất dự báo rủi ro phá sản của các doanh nghiệp Việt Nam. | Ứng dụng phương pháp LASSO trong dự báo rủi ro phá sản của các doanh nghiệp Việt Nam Lê Hải Trung Trương Thị Thùy Dương Học viện Ngân hàng Ngày nhận 07 01 2023 Ngày nhận bản sửa 15 02 2023 Ngày duyệt đăng 21 03 2023 Tóm tắt Dự báo rủi ro phá sản của doanh nghiệp có ý nghĩa quan trọng trong việc đưa ra các quyết định đối với chủ doanh nghiệp chủ nợ nhà đầu tư và các cơ quan quản lý giúp thực hiện giám sát và cảnh báo sớm sức khỏe tài chính của doanh nghiệp. Các mô hình dự báo thống kê truyền thống và các mô hình thông minh hiện đại dựa trên kỹ thuật máy học được phát triển để dự báo tương đối chính xác về rủi ro phá sản của các doanh nghiệp. Tuy nhiên hiệu suất dự báo của các mô hình này phụ thuộc vào các biến số dự báo được đưa vào mô hình theo quan điểm chủ quan của người thực hiện. Bài viết đánh giá khả năng ứng dụng phương pháp lựa chọn biến chủ động dựa trên dữ liệu LASSO Least Absolute Shrinkage and Selection Operator để nâng cao hiệu suất dự báo rủi ro phá sản của các doanh nghiệp Việt Nam. Kết quả nghiên Corporate bankruptcy risk prediction in Vietnam An application with LASSO method Abstract Corporate bankruptcy risk prediction has important implications to the corporate owners lenders investors and regulators in their supervision decision makings which provides early warning indicators to the firm s financial strength. Several statistical and machine-learning based models have been developed to predict the corporate bankruptcy risks however the performance of these models largely depends on the arguably choice of the predictors. In this study we examine the potentials of the popular variable selection method namely LASSO Least Absolute Shrinkage and Selection Operator to improve the predicting ability of the corporate bankruptcy risks in Vietnam. Using data sample from 284 Vietnamese companies in period 2017- 2019 our study shows that the use of the LASSO technique to ex-ante select suitable predictors significantly improve the forecasting power of the .