Dự báo rủi ro phá sản của doanh nghiệp đóng vai trò quan trọng trong việc đưa ra các cảnh báo sớm cho các doanh nghiệp. Các nghiên cứu đánh giá rủi ro phá sản sử dụng các phương pháp thống kê truyền thống và mô hình học máy. Trong nghiên cứu này sử dụng hồi quy logistic và các mô hình học máy để dự báo rủi ro phá sản cua các doanh nghiệp Việt Nam. Nghiên cứu đi kiểm chứng tinh hiệu quả của các mô hình học máy so với thống kê truyền thống và kiểm tra tính hiệu quả của các mô hình học máy. Kết quả cho thấy sự ưu thế của mô hình XGBoost và Random Forest so với logistic và các phương pháp khác., Tóm tắt tiếng anh, Bankruptcy prediction plays an important role in providing early warning for companies. Traditional statistics and machine learning methods have been used for failure prediction problems. In this study, we test the performance of machine learning methods comparing to logistic regression. The finding shows that XGBoost and Random Forest outperform other methods.