Warianty tytułu
Usefulness of K-means Method in Classification of Companies According to their Financial Situation
Języki publikacji
Abstrakty
Otoczenie i warunki rynkowe, w jakich działają przedsiębiorstwa budowlane, mają kluczowy wpływ na podejmowane przez te podmioty decyzje, znajdujące odzwierciedlenie w ich sprawozdaniach finansowych. Ocena kondycji finansowej przedsiębiorstwa budowlanego z zamiarem zdiagnozowania kryzysu nie powinna odbywać się w oderwaniu od sytuacji rynkowej. W artykule dokonano klasyfikacji przedsiębiorstw budowlanych notowanych na Warszawskiej Giełdzie Papierów Wartościowych według ich pozycji konkurencyjnych z wykorzystaniem metody k-średnich. Algorytm ten umożliwiła podział badanych podmiotów na pięć klas obiektów: o najlepszej, dobrej, przeciętnej, słabej i najsłabszej kondycji finansowej. Przeprowadzone postępowanie przyczyniło się również do ustalenia wielkości wskaźników charakteryzujących każdą grupę przedsiębiorstw. Tego typu analiza jest przydatnym narzędziem przede wszystkim dla inwestorów, gdyż informuje o tym, jak badane przedsiębiorstwo prezentuje się na tle podmiotów o podobnym profilu działalności. (abstrakt oryginalny)
Market situation and business environment of construction companies influence significantly decisions made by this group of entities. These decisions are reflected in financial statements later on. The evaluation of financial condition which aims at diagnosing corporate crisis must not disregard the market situation. Based on this assumption, a classification of publicly quoted construction companies using k-means method was conducted. This procedure made it possible to divide the examined sample into five groups of companies characterized by the best, good, acceptable, weak and the poorest financial condition. The application of the aforementioned algorithm was also helpful in determining the levels of financial ratios typical of each group. This kind of analytical approach is useful especially for investors since it informs them how particular companies perform in comparison to other competitors. (original abstract)
Słowa kluczowe
Czasopismo
Rocznik
Tom
Numer
Strony
67--83
Opis fizyczny
Twórcy
autor
- Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu
Bibliografia
- Aldenderfer M.S., Blashfield R.K. (1984), Cluster Analysis, Sage University, USA.
- Becla A., Zielińska A. (2003), Elementy statystyki i metod ilościowych, I-BIS Usługi Komputerowe, Wrocław.
- Dunn G., Everitt B.S. (1982), An Introduction to Mathematical Taxonomy, Cambridge University, USA.
- Dyczkowska J. (2007), O wykorzystaniu metody sum standaryzowanych w diagnozowaniu kryzysu przedsiębiorstwa, „Zeszyty Teoretyczne Rachunkowości", tom 41 (97), SkwP, Warszawa.
- Dziechciarz J. (2003), Ekonometria. Metody, przykłady, zadania, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej, Wrocław.
- Kolenda M. (2006), Taksonomia numeryczna. Klasyfikacja, porządkowanie i analiza obiektów wielocechowych, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu Nr 1106, Wrocław.
- Kukuła K. (2000), Metoda unitaryzacji zerowanej, PWN, Warszawa.
- Łuniewska M., Tarczyński W. (2006), Metody wielowymiarowej analizy porównawcza na rynku kapitałowym, PWN, Warszawa.
- Nowak E. (1990), Metody taksonomiczne w klasyfikacji obiektów społeczno-gospodarczych, PWE, Warszawa.
- Nowak E. (1997), Zarys metod ekonometrii, PWN, Warszawa.
- Ostasiewicz W. (1999), Statystyczne metody analizy danych, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej, Wrocław.
- Panek T. (2009), Statystyczne metody wielowymiarowej analizy porównawczej, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa.
- Pawłowicz L. (2001), Ekonomika przedsiębiorstw, Ośrodek Doradztwa i Doskonalenia Kadr, Gdańsk.
- Romesburg H.Ch. (2004), Clustering Analysis for Researchers, Lulu Press, North Carolina.
- Silva L.A.L., Campbell J.A., Eastaugh N., Buxton B.F. (2008), A Case for Numerical Taxonomy in Case-Based Reasoning in: Advances in Artificial Intelligence -SBIA 2008, Springer Verlag, Berlin, Heidelberg.
- Sojak S., Stawicki J. (2001), Wykorzystanie metod taksonomicznych do oceny kondycji ekonomicznej przedsiębiorstw, „Zeszyty Teoretyczne Rachunkowości", Tom 3 (59). SKwP, Warszawa.
- Witkowska D. (2002), Sztuczne sieci neuronowe i metody statystyczne, C.H. Beck, Warszawa.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000169513816