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  1. Beltrame, Federico [VerfasserIn]; Velliscig, Giulio [VerfasserIn]; Zorzi, Gianni [VerfasserIn]; Polato, Maurizio [VerfasserIn]

    A revision of Altman’s Z-Score for SMEs : suggestions from the Italian Bankruptcy Law and pandemic perspectives

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    [S.l.]: SSRN, 2022

    Erschienen in: Department of Management, Università Ca' Foscari Venezia Working Paper ; No. 9

  2. Avramov, Doron [VerfasserIn] ; Cheng, Si [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]; Metzker, Lior [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]

    Machine Learning versus Economic Restrictions : Evidence from Stock Return Predictability

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    [S.l.]: SSRN, [2020]

  3. Sabek, Amine [VerfasserIn]

    Unveiling the diverse efficacy of artificial neural networks and logistic regression : a comparative analysis in predicting financial distress

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    2023

    Erschienen in: Croatian review of economic, business and social statistics ; 9(2023), 1, Seite 16-32

  4. Bin Yousaf, Umair [VerfasserIn]; Jebran, Khalil [VerfasserIn]; Wang, Man [VerfasserIn]

    A comparison of static, dynamic and machine learning models in predicting the financial distress of Chinese firms

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    2022

    Erschienen in: Romanian journal of economic forecasting ; 25(2022), 1, Seite 122-138

  5. Štefko, Róbert [VerfasserIn]; Horváthová, Jarmila [VerfasserIn]; Mokrišová, Martina [VerfasserIn]

    The application of graphic methods and the DEA in predicting the risk of bankruptcy

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    2021

    Erschienen in: Journal of risk and financial management ; 14(2021), 5 vom: Mai, Artikel-ID 220, Seite 1-19

  6. Zizi, Youssef [VerfasserIn]; Jamali-Alaoui, Amine [VerfasserIn]; El Goumi, Badreddine [VerfasserIn]; Oudgou, Mohamed [VerfasserIn]; El Moudden, Abdeslam [VerfasserIn]

    An optimal model of financial distress prediction : a comparative study between neural networks and logistic regression

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    2021

    Erschienen in: Risks ; 9(2021), 11 vom: Nov., Artikel-ID 200, Seite 1-24

  7. Barboza, Flavio [VerfasserIn]; Altman, Edward I. [VerfasserIn]

    Assessing Corporate Performance in Latin America : The Potency of Logistic Regression and Random Forest for Predicting Financial Distress

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    [S.l.]: SSRN, 2023