Machine Learning Approaches on the Bankruptcy Modeling : Altman z-score, Neural Net, and CatBoost Classifier models

Sprache: Englisch

Verlag: Eliva Press, 2024

9999319335 / 9789999319331

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This study includes Machine Learning (ML) approaches on the bankruptcy modeling. The Altman z-score model was selected as the subject of the study due to its widespread usage and extensive scientific validation, as well as its reputation as one of the most reliable tools for predicting bankruptcy. Typically, z-score models are evaluated in concert with other models or metrics. The Altman z-score remains a popular tool amongst investors, accountants, and stakeholders due to its versatility in application. The z-score model is especially useful due to its ease of use, compared to other predictive models. The models chosen for this study provided clear results for predicting a company's financial stability in two regions as bankrupt and non-bankrupt, making it easy to compare between companies.

Bestandsnummer des Verkäufers 9789999319331

Titel
Machine Learning Approaches on the Bankruptcy Modeling : Altman z-score, Neural Net, and CatBoost Classifier models
Autor
Murat Yazici
Verlag
Eliva Press
Erscheinungsjahr
2024
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
9999319335
ISBN-13
9789999319331
Artikelgewicht
78 Gramm
Abmessungen
229x152x3 mm

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