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 Nam.Từ 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.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
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 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH HỒ THỊ THANH THẢOỨNG 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 THẢOỨNG 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: PGS.TS. 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 PGS.TS 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 LỤCTRANG PHỤ BÌALỜI CAM ĐOANMỤC LỤCDANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮTDANH MỤC CÁC BẢNGDANH MỤC CÁC HÌNH VẼMỞ ĐẦU .....................................................................................................................1 1 Lý do nghiên cứu ..............................................................................................1 2 Mục tiêu nghiên cứu .........................................................................................1 3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu.....................................................................2 4 Phương pháp nghiên cứu ..................................................................................2 5 Ý nghĩa thực tiễn của đề tài ..............................................................................2 6 Kết cấu luận văn ................................................................................................2Chương 1 – CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY VỀ DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀICHÍNH ........................................................................................................................4 1.1 Kiệt quệ tài chính và những ảnh hưởng của kiệt quệ tài chính đến các chủ thể trong nền kinh tế......................................................................................................4 1.1.1 Kiệt quệ tài chính ....................................................................................4 1.1.2 Những ảnh hưởng của kiệt quệ tài chính đến các chủ thể trong nền kinh tế .................................................................................................................9 1.2 Các kỹ thuật thống kê được sử dụng phổ biến để dự báo kiệt quệ tài chính ... .....................................................................................................................12 1.2.1 Phân tích phân biệt (DA) ......................................................................12 1.2.1.1 Phân tích phân biệt đơn biến của Beaver ..............................................12 1.2.1.2 Phân tích phân biệt đa biến của Altman ................................................14 1.2.2 Kỹ thuật phân tích Logit .......................................................................17 1.2.2.1 Phân tích Logit của Ohlson (1980) .......................................................17 1.2.2.2 Nghiên cứu của Ying Wuang và Michael Campbell (2010) .................19 1.2.2.3 Nghiên cứu của Dionysios Polemis và Dimitrios Gounopoulos (2012) ...........................................................................................................................20 1.2.3 Phương pháp máy học dựa trên trí tuệ thông minh nhân tạo. ...............22Chương 2 – DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH BẰNG PHƯƠNG PHÁP KHAI PHÁDỮ LIỆU (DATA MINING) ....................................................................................24 2.1 Tổng quan về Khai phá dữ liệu (Data mining) ............................................24 2.1.1 Khái niệm của Data mining ..................................................................24 2.1.2 Nhiệm vụ của Data Mining ...................................................................24 2.1.3 Ứng dụng của Data Mining: .................................................................25 2.2 Một số thuật toán sử dụng trong Data mining .............................................25 2.2.1 Neural network (NN) ............................................................................25 2.2.2 Thuật toán cây quyết định Decision tree (DT) .....................................27 2.2.3 Support Vector Machine (SVM) ..........................................................28 2.3 Áp dụng Data mining trong dự báo kiệt quệ tài chính ................................31Chương 3 – PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU.........................................................33 3.1 Thu thập dữ liệu ...........................................................................................33 3.2 Các biến sử dụng trong nghiên cứu .............................................................34 3.3 Chuẩn bị dữ liệu ..........................................................................................40Chương 4 - KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN KẾT QUẢ ..................46 4.1 Thuật toán cho kết quả dự báo tốt nhất ............................................. ...