Luận văn: Ứng Dụng Data Mining Dự Báo Kiệt Quệ Tài Chính Ở Các Công Ty Được Niêm Yết Tại Việt Nam

Ứng dụng Data Mining dự báo kiệt quệ tài chính ở các công ty được niêm yết tại Việt Nam

Tác giả: Hồ Thị Thanh Thảo

Lĩnh vực: Kinh tế

Nội dung tài liệu:

Luận văn này tập trung vào việc áp dụng phương pháp khai phá dữ liệu (Data Mining) để dự báo nguy cơ kiệt quệ tài chính tại các công ty niêm yết ở Việt Nam. Nghiên cứu nhằm xác định các chỉ số tài chính quan trọng nhất trong việc dự báo và khung thời gian hiệu quả nhất cho dự báo. Việc dự báo kiệt quệ tài chính đóng vai trò quan trọng đối với các doanh nghiệp, nhà đầu tư, chủ nợ, nhà quản lý và nền kinh tế quốc gia, giúp đưa ra các biện pháp phòng ngừa, điều chỉnh chiến lược đầu tư và quản trị rủi ro. Đề tài phân tích các khái niệm liên quan đến kiệt quệ tài chính, các phương pháp thống kê và kỹ thuật khai phá dữ liệu, đồng thời trình bày kết quả thực nghiệm, thảo luận và đưa ra kết luận.

Mục lục chi tiết:

• 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
• Chương 1: CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY VỀ DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH
• Chương 2: DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH BẰNG PHƯƠNG PHÁP KHAI PHÁ DỮ LIỆU (DATA MINING)
• Chương 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• Chương 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN KẾT QUẢ
• KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO