Avancerad sökning
Visar resultat 1 - 5 av 76 uppsatser som matchar ovanstående sökkriterier.
1. Evaluating a LSTM model for bankruptcy prediction with feature selection
Uppsats för yrkesexamina på avancerad nivå, Luleå tekniska universitet/Institutionen för system- och rymdteknikSammanfattning : Bankruptcy prediction is an important research topic. The cost of incorrect decision making in companies and financial institutions can be great and could affect large parts of society. But while it is indeed a major research area, there are few studies which consider the effects of feature selection. LÄS MER
2. Nyckeln till överlevnad : Revisorns roll i småföretags långsiktiga överlevnad
Magister-uppsats, Högskolan i Borås/Akademin för textil, teknik och ekonomiSammanfattning : Reformen för frivillig revision genomfördes med syfte att möjliggöra valfrihet för revisionsfrågan utefter småföretagens egna behov och resurser. Trots att reformen genomfördes för över ett decennium sedan är forskarna fortfarande oense om effekterna av den avskaffade revisionsplikten. LÄS MER
3. Maskininlärning & Random Forest: Överträffar traditionella kreditmodeller
Kandidat-uppsats, Lunds universitet/Nationalekonomiska institutionenSammanfattning : The Altman Z-Score model is one of the most famous models för predicting bankruptcy and measuring financial distress for companies. It uses multivariate discriminant analysis to classify companies in three different groups based on their calculated Z-Score. LÄS MER
4. Predicting Corporate Bankruptcy With Personality Traits
C-uppsats, Handelshögskolan i Stockholm/Institutionen för redovisning och finansieringSammanfattning : This study aims to research whether incumbent corporate bankruptcy prediction models that are based on solely financial variables can be augmented with personality traits variables to increase their performance. For this purpose, a data set consisting of active and bankrupt small and medium enterprises in 13 European countries is studied. LÄS MER
5. The Tale of Two Techniques - The comparative accuracy of machine learning and statistical techniques in predicting corporate bankruptcy for Swedish industrial firms
D-uppsats, Handelshögskolan i Stockholm/Institutionen för redovisning och finansieringSammanfattning : Bankruptcy prediction has long been an important area of study, yet the evolution of these predictive models in the context of modern machine learning techniques remains underexplored. Our thesis addresses this by comparing the effectiveness of probit analysis - a time-tested statistical approach - with XGBoost - a new-era machine learning technique - in predicting corporate bankruptcy among Swedish firms. LÄS MER