PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2008 | 15 | nr 7 (1207) Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania | 519--526
Tytuł artykułu

Klasyfikacja gospodarstw rolniczych na podstawie danych w postaci szeregów czasowych

Warianty tytułu
Classification of Farms Based on Time Series Data
Języki publikacji
PL
Abstrakty
Celem przeprowadzonych badań było opracowanie klasyfikacyjnych modeli prognozujących sytuację finansową gospodarstw rolniczych. Zadaniem ich było podzielenie badanej zbiorowości na dwie klasy: gospodarstwa dobre, czyli takie które rokują rozwój i pełne wykorzystanie środków, którymi dysponują oraz słabe, w przypadku których ewentualna pomoc może jedynie odsunąć groźbę likwidacji. (fragment tekstu)
EN
In the paper the construction of classification models for farms based on time series data is proposed. In the suggested approach data concerning farms were aggregated using the weighted moving average method. The proposed method was tested on a sample of 704 farm households for various smoothing constants and various combinations of weights. Two types of models were built in the form of linear discriminant functions and obtained by neural networks which enabled a comparison of linear and nonlinear approach to the classification problem. It turned out that all function and network models built based on data representing several preceding periods were better than models built based on data representing one year. Besides all network models were better than their function counterparts but the differences were slight. (original abstract)
Twórcy
  • Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
Bibliografia
  • Altman E.I. (1968), Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy, „Journal of Finance", vol. 23 nr4, s. 589-609.
  • Frank R.E., Massy W.F., Morrison D.G. (1965), Bias in Múltiple Discriminant Analysis, „Journal of Marketing Research", vol. II, s. 250-258.
  • Gately E. (1999), Sieci neuronowe. Prognozowanie finansowe i projektowanie systemów transakcyjnych, WIG-Press, Warszawa.
  • Gruszczyński M. (2002), Modele i prognozy zmiennych jakościowych w finansach i bankowości. Szkoła Główna Handlowa, Warszawa.
  • Kisielińska J. (2003), Klasyfikacja gospodarstw rolniczych siecią neuronową Kohonena w oparciu o wybrane wskaźniki finansowe, „Zagadnienia Ekonomiki Rolnej" nr 2, s. 49-64.
  • Kisielińska J. (2004), Wykorzystanie liniowej funkcji dyskryminacyjnej oraz sieci neuronowych do prognozowania kondycji finansowej gospodarstw rolniczych, „Przegląd Statystyczny" nr 2, s. 69-83.
  • Krzyśko M. (1990), Analiza dyskryminacyjna, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa.
  • Kulawik J. (1995), Wskaźniki finansowe i ich systemy w zarządzaniu gospodarstwami rolniczymi, „Studia i monografie IERiGŻ", z. 72.
  • Leung M.T., Daouk H., Chen A.S. (2000), Forecasting Stock Indices: a Comparison of Classification and Level Estimation Models, „International Journal of Forecasting", vol. 16, nr 2, s. 173-190.
  • Rogowski W. (1999), Możliwość wczesnego rozpoznawania symptomów zagrożenia zdolności płatniczej przedsiębiorstwa, „Bank i Kredyt" nr 6, s. 56-72.
  • Strahl D., Markowska M. (2004), Klasyfikacja obiektów w ujęciu dynamicznym, [w:] Taksonomia 11. red. K. Jajuga, M. Walesiak, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr 1022. AE, Wrocław, s. 556-565.
  • Tarczyński W. (1996), Analiza dyskryminacyjna na giełdzie papierów wartościowych, „Przegląd Statystyczny" nr 1-2, s. 49-66.
  • Tarczyński W. (2001), Rynki kapitałowe: metody ilościowe, vol. 1, Agencja Wydawnicza Placet. Warszawa.
  • Wyszkowska Z. (1996), Wybrane elementy wskaźnikowej analizy finansowej na przykładzie przedsiębiorstw rolniczych, ART, Bydgoszcz.
  • Zawadzki J., Babis H. (1996), Próba zastosowania analizy dyskryminacyjnej do badania kondycji finansowej przedsiębiorstw, [w:] Taksonomia 3, s. 119-127.
  • Ziętara W., Kosi orek M., Tchorzewska E., Kondraszuk T. (1994), Rachunek ekonomiczny i analiza finansowa w przedsiębiorstwie rolniczym, Centrum Doradztwa i Edukacji w Brwinowie, Warszawa.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000169100947

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.