PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
5 (2006) | nr 2 | 37--46
Tytuł artykułu

Wykorzystanie analizy dyskryminacyjnej oraz sieci neuronowych do prognozowania sytuacji finansowej gospodarstw rolniczych z weryfikacją roli czasu

Warianty tytułu
Application of Discriminant Analysis and Neutral Networks to Forecasting the Financial Standing of Farms with Consideration the Influence of the Time
Języki publikacji
PL
Abstrakty
Celem przedstawionych w artykule badań było zbudowanie funkcyjnych i sieciowych modeli dyskryminacyjnych, służących do klasyfikacji gospodarstw rolniczych. Efektem klasyfikacji było prognozowanie ich sytuacji finansowej na podstawie wielu cech, obejmujących między innymi zestawy wskaźników finansowych. Dodatkowo wyodrębniono cechy o największych mocach wyróżniania klas oraz porównano obydwa narzędzia - liniowe funkcje dyskryminacyjne i sieci neuronowe.
EN
The aim of the research was to determinate a linear discriminant function and neural network that could be applied for classification of farms. The result of classification was forecasting financial situation of them, based on set of many variables, which including financial indicators. Models were built separately for each year, but they were verified in the rest. The additional aims were to determine the set of indicators with large forecasting ability, and to compare two classification methods - linear discriminant function and neural network. (original abstract)
Rocznik
Numer
Strony
37--46
Opis fizyczny
Twórcy
Bibliografia
  • Altman E.I., Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy, Journal of Finance 23, September 1968.
  • Altman E.I., Giancarlo M., Varetto F., CorporateDistress Diagnostic: Comparison Using Linear Discriminant Analysis and Neural Networks (the Italian Experience), Journal of Banking and Finance 18,1994.
  • Hadasik D., Upadłość przedsiębiorstw w Polsce i metody jej prognozowania, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Poznaniu, Poznań 1998.
  • Harmol M., Czajka B., Piechocki M., Analiza dyskryminacyjna. Przegląd najważniejszych modeli, Przegląd Organizacji 4/2004.
  • Hołda A., Prognozowanie bankructwa jednostki w warunkach gospodarki polskiej z wykorzystaniem funkcji dyskryminacyjnej ZH, Rachunkowość 5, 2001.
  • Kisielińska J., Wykorzystanie liniowej funkcji dyskryminacyjnej oraz sieci neuronowych do prognozowania kondycji finansowej gospodarstw rolniczych, Przegląd Statystyczny nr 2, Tom 51/2004.
  • Kulawik J., Wskaźniki finansowe i ich systemy w zarządzaniu gospodarstwami rolniczymi, Studia i Monografie, z. 72, IERiGŻ, Warszawa 1995.
  • Mączyńska E., Systemy wczesnego ostrzegania, Nowe Życie Gospodarcze, Nr 12, 2004.
  • Olko-Bagieńska T., Ziętara W., Materiały do ćwiczeń z organizacji i ekonomiki gospodarstw rolniczych, Wydawnictwo SGGW, Warszawa 1995.
  • Staniec I., Analiza dyskryminacyjna w ocenie wiarygodności kredytobiorców, Taksonomia 11, Wrocław 2004.
  • Witkowska D., Staniec I., Dychotomiczna klasyfikacja kredytobiorców przy użyciu wielowymiarowej analizy dyskryminacyjnej, Acta Universitatis Lodzensis, Folia Oeconomica 156, 2002.
  • Wyszkowska Z., Wybrane elementy wskaźnikowej analizy finansowej na przykładzie przedsiębiorstw rolniczych, ATR, Bydgoszcz 1996.
  • Yang Z.R., Platt M.B., Platt H.D., Probabilistic neural Networks in Bankruptcy Prediction, Journal of Business Research 44, 1999.
  • Zalewska M., Ocena ekonomiczno-finansowa przedsiębiorstwa przez analityka bankowego, Szkoła Główna Handlowa, Warszawa 2002.
  • Ziętara W., Kosiarek M., Tchorzewska E., Kondraszuk T., Rachunek ekonomiczny i analiza finansowa w przedsiębiorstwie rolniczym, Materiały metodyczne Centrum Doradztwa i Edukacji w Rolnictwie, Brwinów 2004.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000123044026

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.