Predicting Greek high growth firms using machine learning methods
The asymmetric outcomes of firms’ performance due to conceptual heterogeneities have considerably drawn the attention of scientific community. The aim of this dissertation is to detect what determines high-growth firms (HGFs). A random forest approach is then used to predict whether a Greek firm...
| Main Author: | Κωστοπούλου, Αλεξάνδρα |
|---|---|
| Other Authors: | Kostopoulou, Alexandra |
| Language: | English |
| Published: |
2021
|
| Subjects: | |
| Online Access: | http://hdl.handle.net/10889/15532 |
Similar Items
-
Προβλέποντας ελληνικές επιχειρήσεις υψηλής μεγέθυνσης με τη χρήση του αλγόριθμου τυχαίων δασών
by: Κωστοπούλου, Αλεξάνδρα, et al.
Published: (2023) -
Ελληνικές επιχειρήσεις υψηλής μεγέθυνσης : μια πρώτη διερεύνηση
by: Γκυπάλη, Αρετή, et al.
Published: (2023) -
Ανάπτυξη ικανοτήτων και διαδικασίες μάθησης σε νέες ελληνικές επιχειρήσεις υψηλής μεγέθυνσης
by: Δασκάλου, Βικτωρία
Published: (2023) -
Study on the effect of size, age and other entrepreneurial characteristics on SMEs performance during the economic crisis. Evidence from Greece
by: Κανελλάκης, Νικόλαος
Published: (2017) -
Study of the volatility of bitcoin cryptocurrency using machine learning methods : an implementation in R
by: Αριστείδου, Χριστόφορος
Published: (2020)