PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2010 | 4 | nr 4 | 131--145
Tytuł artykułu

Wieloczynnikowy system wczesnego ostrzegania firm przed ryzykiem upadłości

Autorzy
Treść / Zawartość
Warianty tytułu
Multicriteria Early Warning System of Enterprises against the Bankruptcy Risk
Języki publikacji
PL
Abstrakty
Artykuł dotyczy prognozowania upadłości przedsiębiorstw w Polsce. Porównano w nim dwie metody prognozowania zagrożeń firm upadłością: wieloczynnikowy system wczesnego ostrzegania oparty na działaniu sztucznej inteligencji oraz analizę dyskryminacyjną. W badaniach wykorzystano dane dotyczące 185 spółek notowanych na Warszawskiej Giełdzie Papierów Wartościowych. Populacja ta została podzielona na próbę uczącą i testową. Każde z analizowanych przedsiębiorstw opisanych zostało za pomocą wartości bezwzględnych 14 wskaźników finansowych oraz dynamiki ich zmian. Dodatkowo w prognozowaniu upadłości firm wykorzystano zmienne makroekonomiczne. Działanie opracowanego systemu wczesnego ostrzegania zostało oparte na metodzie logiki rozmytej. Badania te są pierwszą próbą wykorzystania logiki rozmytej do przewidywania upadłości przedsiębiorstw w Polsce i jedną z pierwszych na świecie. (abstrakt oryginalny)
EN
This article is devoted to the issue of forecasting the bankruptcy risk of the enterprises. In the article author compares the effectiveness of multicriteria early warning system with the traditional discriminant analysis model of forecasting the risks of bankruptcy of companies. In the conducted research author has used data on 185 companies listed on the Warsaw Stock Exchange Market. This population of firms was divided into learning and testing setdata. Each company has been analyzed using the absolute values of 14 financial ratios and the dynamics of change of these ratios. Additionally, author has used the macroeconomic variables in developed multicriteria system. The author 's developed models are characterized by high efficiency. These studies are the first attempt to use fuzzy logic to predict the bankruptcy of companies in Poland and one of the first in the world. Obtained results demonstrate the great potential of this method. (original abstract)
Rocznik
Tom
4
Numer
Strony
131--145
Opis fizyczny
Twórcy
autor
  • Politechnika Gdańska
Bibliografia
  • Altman E., Corporate Financial Distress and Bankruptcy, John Wiley & Sons, New York 1993.
  • Aziz M., Dar H., Predicting corporate bankruptcy - where we stand, "Corporate Governance Journal", vol.6, nr 1, 2006.
  • Bartkiewicz W., Sztuczne sieci neuronowe, [w:] Inteligentne systemy w zarządzaniu - teoria i praktyka, Zieliński J. (red.), Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2000.
  • Czyżewski A., Dźwięk cyfrowy - wybrane zagadnienia teoretyczne, technologia, zastosowania, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2001.
  • Gajdka J., Stos D., Ocena kondycji finansowej polskich spółek publicznych w okresie 1998-2001, [w:] Czas na pieniądz. Zarządzanie finansami. Mierzenie wyników i wycena przedsiębiorstw, t. ^Zarzecki D. (red.), Wydawnictwo Uniwersytetu Szczecińskiego, Szczecin 2003.
  • Niewrzędowski A., Gwałtowny wzrost liczby upadłości, www.eulerhermes.pl/pl/pl/media/0907_eh_upa- dlosci_swiat.pdf/0907_eh_upadlosci_swiat.pdf, dostęp 24.10.2009 r.
  • Niewrzędowski A., Bankructwa firm -problem polskiej gospodarki, www.eulerhermes.pl/pl/pl/dokumen- ty/091021 _eh_upadl_iiikw09.pdf/091021_eh_upadl_iiikw09.pdf. , dostęp 24.10.2009 r.
  • Rutkowski L., Metody i techniki sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2005.
  • Twaróg E., Bankructw będzie trzyrazywięcej -Puls Biznesu, http://www.pb.pl/2/a/2009/12/31/Plajt_bedzie_trzy_razy_wiecej, dostęp 31.12.2009 r.
  • Zadeh L.,Fuzzy sets, "Information and Control", nr 8 (3), 1965.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171260373

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.