Prognozowanie kondycji ekonomiczno-finansowej przedsiębiorstw z wykorzystaniem teorii zbiorów przybliżonych

• Autorzy: Jarosław Sachajko
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Zastosowanie teorii zbiorów przybliżonych do budowy syntetycznego modelu prognostycznego umożliwiającego przewidywanie kondycji ekonomiczno-finansowej przedsiębiorstw wynika z niezaprzeczalnych jej zalet takich jak: - przekształcanie dużej liczby przypadków uczących na prosty model z uogólnioną wiedzą, - opracowanie modelu który jest zbiorem łatwych do zrozumienia zasad, w związku z czym nie istnieje potrzeba ich interpretacji, - każda reguła wynika ze zbioru określonych przypadków uczących, - brak konieczności posiadania dodatkowych informacji o atrybutach, powodują liczne implementacje teorii zbiorów przybliżonych do złożonych problemów w medycynie, technice, farmakologii, i ekonomii.(fragment tekstu)

Słowa kluczowe

PL

Ocena kondycji finansowej przedsiębiorstwa; Zbiory przybliżone; Prognozowanie

EN

Estimation of enterprises financial condition; Rough sets; Forecasting

• Czasopismo: Barometr Regionalny
• Rocznik: 2006
• Numer: nr 2(6)
• Strony: 88--94

Twórcy

autor

Jarosław Sachajko

Bibliografia

• 1. Dimitras AI, Slowiński R, Susmara R, Zopounidis C. Business failure prediction using rough sets. European Journal of Operational Research114, s. 263-280 1999
• 2. Gruszecki J.: Metody wspomagania podejmowania decyzji, Wyd. WSZiA (w opracowaniu)
• 3. Knowledge Systems Group, Dept. of Computer and Information Science, NTNU, Norway, Logic Group, Inst. of Mathematics, Warsaw University, Poland: Rosetta http://www.idi.ntnu.no/~aleks/rosetta/
• 4. McKee TH.: Developing a Bankrupcy Prediction Model via Rought Sets Theory, International Jur-nal of Inteligents Systems in Accounting, Finance & Management, John Wiley& Sons 2000
• 5. Mrózek A., Płonka L.: Analiza danych metodą zbiorów przybliżonych, Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa 1999
• 6. Pawlak Z.: Rough Sets-Theoretical Aspeets of Reasoming about Data. Kluwer Academic Publish-ers, Dordrecht, 1992
• 7. Rose2 Rough Set Data Explorer http://wwwidss. cs.put.poznan.pl/rose
• 8. Sachajko J.: "Zastosowanie teorii zbiorów przybliżonych do analizy ryzyka bankructwa firmy" WSZiA 2006
• 9. Słowiński R.: "Wielokryterialne wspomaganie decyzji na podstawie reguł wyindukowanych ze zbiorów przybliżonych
• 10. Słowiński R., Zopinidis C.: Application of the rought set approach to evaluation of bankruptcy risk. Internationa Jurnal of Inteligent Systems in Accounting, Finance, and Management 4: No. 1, 1995
• 11. Witkowska D.: Sztuczne sieci neuronowe i metody statystyczne. Wybrane zagadnienia finansowe, Wydawnictwo C.H. Beck, 2002
• 12. Zopunidis C., Dimitras A.: Multicriteria Decision Aid Methods for the Prediction of Budines Failure, Kluwer: Dordrecht.