Próba analizy dewaloryzacji wybranych modeli regresji logistycznej w przewidywaniu sytuacji finansowej polskich spółek giełdowych

• Autorzy: Dorota Fikus , Piotr Michalski
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W artykule zaprezentowano wyniki badania mocy predyktywnej wybranych estymatorów modeli logitowych oszacowanych na podstawie danych z jednego roku (walidacja out-of-time) oraz modelu oszacowanego na podstawie danych z kilku lat (wieloletniego) w przewidywaniu sytuacji finansowej polskich spółek akcyjnych sektora przemysłowego. Przedstawiono również analizę możliwości przewidywania sytuacji finansowej polskich spółek, postrzeganej przez inwestorów, za pomocą tradycyjnego liniowego modelu regresji logistycznej oraz dwóch nowych narzędzi: uogólnionego addytywnego modelu regresji logistycznej i rzeczywistego algorytmu boostingu drzew klasyfikacyjnych Real AdaBoost. (fragment tekstu)

Słowa kluczowe

PL

Analiza ekonometryczna; Modele regresji; Spółki giełdowe

EN

Econometric analysis; Regression models; Stock market companies

• Czasopismo: Studia i Prace Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
• Rocznik: 2009
• Numer: nr 3
• Strony: 41--54

Twórcy

autor

Dorota Fikus

• Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

autor

Piotr Michalski

• Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Bibliografia

• Berg D. [2005], Bankruptcy Prediction by Generalized Additive Models, Statistical Research Report, nr l, Department of Mathematics, University of Oslo, Oslo.
• Friedman J.H. [1997], On Bias, Variance, 0/1-loss, and the Curse-of-dimensionality, "Data Mining and Knowledge Discovery", nr l, Kluwer Academic Publishers.
• Hastie T., Tibshirani R., Friedman J.H. (2000), Additive Logistic Regression: a Statistical View of Boosting, "The Annals of Statistics", vol. 28, nr 2.