Перейти к основному содержанию
Библиотечно-издательский комплекс СФУ
Toggle navigation
Ресурсы
Библиотечный поиск
Каталог изданий университета
Университетские информационные ресурсы
Российские информационные ресурсы
Мировые информационные ресурсы
Периодические издания
Тематические путеводители
Книгообеспеченность учебного процесса
Приобретение литературы
Читателю
Регистрация читателей
Получение и возврат литературы
Межбиблиотечный абонемент
Тематические путеводители
Обучение работе с ресурсами
Доступная среда библиотеки
Детская развивающая площадка
Подарить книгу библиотеке
Автору
Правила издания рукописей
План выпуска изданий
Размещение публикаций в библиотеке, репозитории, РИНЦ
Проверка
журнала
Служба поддержки публикационной
активности
Учёт публикаций в АИС
«Прометей»
Услуги
Справочник услуг и сервисов БИК
Новая заявка на услугу
Бронирование помещений
Контакты
Адреса и режим работы
Контакты
Вопрос-Ответ
Отправить отзыв
Ещё
О Научной библиотеке
Об Издательстве
Дилерство «САБ ИРБИС»
Красноярский ИРБИС-клуб
Литературный клуб «Высокий берег»
Подкаст «Пища для ума»
Вакансии
Часто задаваемые вопросы
Мобильное приложение
Карта сайта и поиск по сайту
Онлайн-медиа Научной библиотеки
Личный кабинет
Главная
Ресурсы
Библиотечный поиск
Forecasting SMEs'
credit risk in supply
chain finance with an
enhanced hybrid
ensemble machine
learning approach
You Zhu
Li Zhou
Chi Xie
2019 год
Forecasting SMEs' credit risk in supply chain finance with an enhanced hybrid ensemble machine learning approach
статья из журнала
Полный текст
Страница публикации
Публикация в OpenAlex
Год издания:
2019
Авторы:
You Zhu
,
Li Zhou
,
Chi Xie
,
Gang‐Jin Wang
,
Truong Van Nguyen
Издательство:
Elsevier BV
Источник:
International Journal of Production Economics
Ключевые слова:
Financial Distress and Bankruptcy Prediction, Working Capital and Financial Performance, Management and Optimization Techniques
Другие ссылки:
International Journal of Production Economics
(HTML)
Brunel University Research Archive (BURA) (Brunel University London)
(PDF)
Brunel University Research Archive (BURA) (Brunel University London)
(HTML)
Greenwich Academic Literature Archive (University of Greenwich)
(HTML)
Показать дополнительные сведения
DOI:
https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2019.01.032
Открытый доступ:
green
Том:
211
Страницы:
22–33