Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Ứng dụng data mining dự báo kiệt quệ tài chính ở các công ty được niêm yết tại Việt Nam

Trong luận văn sẽ áp dụng phương pháp khai phá dữ liệu (data mining) để dự báo kiệt quệ tài chính của các công ty Việt đó xem xét những chỉ số tài chính nào hiệu quả nhất trong dự báo và xác định khung thời gian dự báo nào là hiệu quả nhất. Mời các bạn cùng tham khảo. | BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH HỒ THỊ THANH THẢO ỨNG DỤNG DATA MINING DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH Ở CÁC CÔNG TY ĐƯỢC NIÊM YẾT TẠI VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Tp. Hồ Chí Minh 2016 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH HỒ THỊ THANH THẢO ỨNG DỤNG DATA MINING DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH Ở CÁC CÔNG TY ĐƯỢC NIÊM YẾT TẠI VIỆT NAM Chuyên ngành Tài chính Ngân hàng Mã số 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC . Nguyễn Thị Ngọc Trang Tp. Hồ Chí Minh 2016 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn này là kết quả nghiên cứu của chính cá nhân tôi được thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của Nguyễn Thị Ngọc Trang Giảng viên Trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh. TP. Hồ Chí Minh ngày 31 tháng 10 năm 2016 Hồ Thị Thanh Thảo MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU CÁC CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ MỞ ĐẦU .1 1 Lý do nghiên cứu .1 2 Mục tiêu nghiên cứu .1 3 Đối tượng và phạm vi nghiên 4 Phương pháp nghiên cứu .2 5 Ý nghĩa thực tiễn của đề tài .2 6 Kết cấu luận văn .2 Chương 1 CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY VỀ DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH .4 Kiệt quệ tài chính và những ảnh hưởng của kiệt quệ tài chính đến các chủ thể trong nền kinh Kiệt quệ tài chính .4 Những ảnh hưởng của kiệt quệ tài chính đến các chủ thể trong nền kinh tế .9 Các kỹ thuật thống kê được sử dụng phổ biến để dự báo kiệt quệ tài chính . .12 Phân tích phân biệt DA .12 Phân tích phân biệt đơn biến của Beaver .12 Phân tích phân biệt đa biến của Altman .14 Kỹ thuật phân tích Logit .17 Phân tích Logit của Ohlson 1980 .17 Nghiên cứu của Ying Wuang và Michael Campbell 2010 .19 Nghiên cứu của Dionysios Polemis và Dimitrios Gounopoulos 2012 .20 Phương pháp máy học dựa trên trí tuệ thông minh nhân tạo. .22 Chương 2 DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH BẰNG PHƯƠNG PHÁP KHAI PHÁ DỮ LIỆU DATA MINING .24 Tổng quan về Khai phá

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.