PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2016 | 26 | nr 426 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania | 148--156
Tytuł artykułu

Problem wartości odstających w prognozowaniu zagrożenia upadłością przedsiębiorstw (na przykładzie przetwórstwa przemysłowego w Polsce)

Treść / Zawartość
Warianty tytułu
Problem of Outliers in Corporate Bankruptcy Prediction (Case of Manufacturing Companies in Poland)
Języki publikacji
PL
Abstrakty
W pracach z zakresu prognozowania zagrożenia upadłością przedsiębiorstw można znaleźć rozważania dotyczące problemu wartości odstających. Propozycje rozwiąza-nia tego problemu wahają się od ignorowania go, przez zamianę lub usunięcie wartości od-stających, do stosowania metod odpornych na występowanie wartości odstających. W bada-niach empirycznych pojawiają się zatem wątpliwości dotyczące wyboru poprawnego podej-ścia do problemu wartości odstających. Celem artykułu jest przedstawienie wyników badań empirycznych nad przydatnością wybranych metod wykrywania wartości odstających w prognozowaniu zagrożenia upadłością przedsiębiorstw. W badaniu rozważono różne metody wykrywania wartości odstających. Do oceny skuteczności klasyfikacyjnej wybra-nych metod prognozowania zagrożenia upadłością przedsiębiorstw na podstawie próby te-stowej wykorzystano mierniki: skuteczności ogólnej, wrażliwości i specyficzności. Bada-niem objęte zostały przedsiębiorstwa przetwórstwa przemysłowego w Polsce(abstrakt oryginalny)
EN
The results of financial condition analysis are used, among other things, in the research on bankruptcy prediction of companies. The assessment of financial data quality involves also the detection of outliers. In the literature on bankruptcy prediction one can find deliberations on the problem of outliers. The proposals for solving this problem range from not taking any actions, through replacing or removing the outliers, to applying robust methods. Therefore, in the empirical research, some doubts concerning the choice of anappropriate approach to the outliers appear. The aim of the article is to present the outcomes of empirical research on the usefulness of selected techniques for identifying outliers in bankruptcy forecasting. In the study, both one-dimensional (Tukey's criterion) and multi-dimensional (projection depth function) procedures of outliers detection were considered. So as to assess the classification accuracy of chosen bankruptcy prediction methods for a test set, total accuracy, sensitivity and specificity measures were used. The analysis was based on data concerning manufacturing companies in Poland(original abstract)
Twórcy
  • Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie
  • Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie
  • Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie
  • Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie
  • Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie
Bibliografia
  • Barnett V., Lewis T., 1994, Outliers in Statistical Data, John Wiley & Sons, Chichester.
  • Baryła M., Pawełek B., Pociecha J., 2015, Selection of balanced structure samples in corporate bank-ruptcy prediction, [w:] W. Adalbert, H. Kestler (red.), Conference: ECDA Conference 2014 Bremen: Analysis of Large and Complex Data, Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization, Springer (in press).
  • García V., Marqués A.I., Sánchez S.S., 2015, An insight into the experimental design for credit risk and corporate bankruptcy prediction systems, Journal of Intelligent Information Systems, vol. 44, no. 1, s. 159-189, DOI 10.1007/s10844-014-0333-4.
  • Kosiorowski D., 2012, Statystyczne funkcje głębi w odpornej analizie ekonomicznej, Seria specjalna: Monografie, nr 208, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, Kraków.
  • Pawełek B., Kostrzewska J., Lipieta A., 2015, The problem of outliers in the research on the financial standing of construction enterprises in Poland, [w:] M. Papież, S. Śmiech (red.), Proceedings of the 9th Professor Aleksander Zeliaś International Conference on Modelling and Forecasting of Socio-economic Phenomena, Foundation of the Cracow University of Economics, Cracow.
  • Spicka J., 2013, The financial condition of the construction companies before bankruptcy, European Journal of Business and Management, vol. 5, no. 23, s. 160-169.
  • Tukey J.W., 1977, Exploratory Data Analysis, Addison-Wesley, Reading.
  • Zuo Y. Serfling R., 2000, General Notions of Statistical Depth Functions, The Annals of Statistics, vol. 28, no. 2, s. 461-482.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171435218

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.