Abstract

Bài viết xác định các yếu tố có tác động lớn tới rủi ro tài chính tại các doanh nghiệp sản xuất niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam dựa trên phương pháp chọn biến LASSO và xây dựng mô hình học máy dự báo rủi ro tài chính. Kết quả nghiên cứu cho thấy, mô hình LASSO đã xác định 5 chỉ số tài chính ảnh hưởng đến rủi ro tài chính mà các doanh nghiệp rủi ro gặp phải trong suốt 5 năm (2017-2021) gồm: Hệ số khả năng thanh toán ngắn hạn (Tài sản ngắn hạn/Nợ ngắn hạn); Số vòng quay tổng tài sản (Doanh thu thuần/Tổng tài sản); ROA (Lợi nhuận sau thuế/Tổng tài sản); Tỷ lệ Nợ dài hạn trên Tổng tài sản; Tỷ lệ Nợ ngắn hạn trên Tổng nợ phải trả. Mạng nơron nhân tạo (Artificial Neural Network - ANN) cho thấy, Hiệu quả cao nhất trong việc dự đoán tình hình rủi ro tài chính. Từ đó, đề xuất một số giải pháp và chính sách cho các doanh nghiệp. [By LASSO variable selection method and machine learning to predict financial risk, the paper aims to discover factors that have a major impact on financial risk in manufacturing enterprises listed on the Vietnamese stock exchange. Research results indicates that the LASSO model identifies 5 financial indicators affecting financial risks which risky businesses faced during 5 years (2017-2021), they are Short-term solvency ratio (Short-term assets/Short-term liabilities); Total asset turnover (Net revenue/Total assets); ROA (Profit after tax/Total assets); Long-term debt to total asset ratio; Short-term debt to total debt ratio. Artificial Neural Network (ANN) shows the highest efficiency in predicting financial risk. From those finding, the paper proposes some solutions and policies for businesses.]