Sử dụng các mô hình cây phân lớp dự báo kiệt quệ tài chính cho doanh nghiệp Việt Nam

Huỳnh Thị Cẩm Hà (), Nguyễn Thị Uyên Uyên and Lê Đào Tuyết Mai
Additional contact information
Huỳnh Thị Cẩm Hà: Trường Đại học Kinh tế TPHCM, Việt Nam
Nguyễn Thị Uyên Uyên: Trường Đại học Kinh tế TPHCM, Việt Nam
Lê Đào Tuyết Mai: Trường Đại học Kinh tế TPHCM, Việt Nam

TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - KINH TẾ VÀ QUẢN TRỊ KINH DOANH, 2017, vol. 12, issue 3, 62-76

Abstract: Bài viết thực hiện nhằm dự báo kiệt quệ tài chính (KQTC) cho các doanh nghiệp Việt Nam bằng việc sử dụng mô hình cây phân lớp dựa trên thuật toán C4.5 và thuật toán AdaBoost cho mẫu dữ liệu nghiên cứu gồm 664 công ty trên thị trường chứng khoán Việt Nam từ năm 2009-2015. Kết quả nghiên cứu cho thấy các mô hình cây phân lớp hoàn toàn phù hợp để dự báo KQTC cho doanh nghiệp , đặc biệt là mô hình cây dựa trên thuật toán Adaboost, với kết quả dự báo chính xác trên 90%. Chúng tôi tìm thấy ba thuộc tính đóng vai trò quan trọng nhất trong dự báo KQTC từ mô hình cây cho các doanh nghiệp Việt Nam. Thứ nhất, nếu chỉ số tăng trưởng trong vốn chủ sở hữu của doanh nghiệp không đạt được giá trị tối thiểu là -0,3757; doanh nghiệp sẽ đối diện với KQTC. Thứ hai, khi tăng trưởng trong vốn chủ sở hữu của doanh nghiệp lớn hơn -0,3757, doanh nghiệp vẫn sẽ rơi vào KQTC khi đồng thời có tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu lớn hơn 3,2136 và tăng trưởng trong vốn chủ sở hữu nhỏ hơn 0,1805. Thứ ba, nếu tỷ lệ lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu không thể lớn hơn 0,2 v ỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu vượt quá 4,3591; doanh nghiệp sẽ có khả năng KQTC.

Keywords: kiệt quệ tài chính; mô hình cây phân lớp; thuật toán Adaboost; thuật toán C4.5 (search for similar items in EconPapers)
Date: 2017
References: Add references at CitEc
Citations:

Downloads: (external link)
https://journalofscience.ou.edu.vn/index.php/econ-vi/article/view/631/504 (application/pdf)

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:bjw:econvi:v:12:y:2017:i:3:p:62-76

Access Statistics for this article

TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - KINH TẾ VÀ QUẢN TRỊ KINH DOANH is currently edited by Nguyen Thuan

More articles in TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - KINH TẾ VÀ QUẢN TRỊ KINH DOANH from HO CHI MINH CITY OPEN UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE, HO CHI MINH CITY OPEN UNIVERSITY
Bibliographic data for series maintained by Vu Tuan Truong ().