Otwarty dostęp

Prediction of corporate financial distress based on digital signal processing and multiple regression analysis

Liyang Li

Liyang Li

Department of Economics and Trade, Shijiazhuang University of Applied TechnologyChina
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Li, Liyang
, 
Mohammed Yousif

Mohammed Yousif

College of Administrative Sciences, Applied Science UniversityBahrain
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Yousif, Mohammed
 oraz 
Nasser El-Kanj

Nasser El-Kanj

College of Business Administration, American University of the Middle EastKuwait
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
El-Kanj, Nasser
  
15 lip 2022
Prediction of corporate financial distress based on digital signal processing and multiple regression analysis's Cover Image
O artykule
Poprzedni artykuł
Następny artykuł
Zacytuj
Pobierz okładkę
Data publikacji: 15 lip 2022
Zakres stron: 2209 - 2220
Otrzymano: 06 mar 2022
Przyjęty: 24 maj 2022
DOI: https://doi.org/10.2478/amns.2022.2.0140
Słowa kluczowe
© 2023 Liyang Li et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Figure 1

Out-of-sample prediction plot of the Logistie regression
Out-of-sample prediction plot of the Logistie regression

Figure 2

Plot of the in-sample test results for the SVM
Plot of the in-sample test results for the SVM

Figure 3

Out-of-sample prediction results plot for the SVM
Out-of-sample prediction results plot for the SVM
Język:
Angielski
Częstotliwość wydawania:
1 razy w roku
Dziedziny czasopisma:
Nauki biologiczne, Nauki biologiczne, inne, Matematyka, Matematyka stosowana, Matematyka ogólna, Fizyka, Fizyka, inne
Kanał RSS czasopisma