Dự báo rủi ro phá sản của doanh nghiệp có ý nghĩa quan trọng trong việc đưa ra các quyết định đối với chủ doanh nghiệp, chủ nợ, nhà đầu tư và các cơ quan quản lý, giúp thực hiện giám sát và cảnh báo sớm sức khỏe tài chính của doanh nghiệp. Các mô hình dự báo thống kê truyền thống và các mô hình thông minh hiện đại dựa trên kỹ thuật máy học được phát triển để dự báo tương đối chính xác về rủi ro phá sản của các doanh nghiệp. Tuy nhiên, hiệu suất dự báo của các mô hình này phụ thuộc vào các biến số dự báo được đưa vào mô hình theo quan điểm chủ quan của người thực hiện. Ở nghiên cứu này, chúng tôi đánh giá khả năng ứng dụng phương pháp lựa chọn biến chủ động dựa trên dữ liệu LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) để nâng cao hiệu suất dự báo rủi ro phá sản của các doanh nghiệp Việt Nam. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm trên 284 doanh nghiệp Việt Nam cho thấy kết hợp với phương pháp LASSO để lựa chọn biến dự báo phù hợp giúp nâng cao hiệu suất của các mô hình dự báo, đặc biệt là với các mô hình thông minh.