PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Czasopismo
2018 | nr 1 | 45--62
Tytuł artykułu

The Importance of Financial and Non-Financial Ratios in SMEs Bankruptcy Prediction

Treść / Zawartość
Warianty tytułu
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
Credit risk is considered to be a key risk in banking activity. Statistical and data mining bankruptcy prediction models can be used in assessing the credit risk of enterprises. In the case of small and medium enterprises, qualitative factors are as important as financial ones. In this paper those financial ratios and qualitative factors that are the most frequently used in assessing bankruptcy prediction of small and medium enterprises were discussed. They were analysed and assessed with the use of data mining techniques, and they were also considered from the point of view of their inclusion in the bankruptcy prediction model. (original abstract)
Czasopismo
Rocznik
Numer
Strony
45--62
Opis fizyczny
Twórcy
  • Warsaw School of Economics, Poland
  • Warsaw School of Economics, Poland
Bibliografia
  • Aziz M.A., Dar H.A. (2004), Predicting corporate bankruptcy: Whither do we stand?, Economic Research Papers, 04-01, Loughborough University Institutional Repository, https://dspace.lboro. ac.uk/2134/325.
  • Back B., Laitinen T., Sere K., van Wezel M. (1996), Choosing bankruptcy predictors using discriminant analysis, logit analysis, and genetic algorithms, Technical Report, Turku Centre for Computer Science.
  • Bryant S.M. (1997), A case-based reasoning approach to bankruptcy prediction modelling, Intelligent Systems in Accounting, Finance and Management, 6(3), 195-214.
  • Chaudhuri A., De K. (2011), Fuzzy support vector machine for bankruptcy prediction, Applied Soft Computing, 11(2), 2472-2486.
  • Chava S., Jarrow R.A. (2004), Bankruptcy prediction with industry effects, Review of Finance, 8, 537-569.
  • Du Jardin P. (2009), Bankruptcy prediction models: How to choose the most relevant variables?, Bankers, Markets & Investors, 98, 39-46.
  • El Kalak I., Hudson R. (2016), The effect of size on the failure probabilities of SMEs: an empirical study on the US market using discrete hazard model, International Review of Financial Analysis, 43, 135-145.
  • Fabling R., Grimes A. (2005), Insolvency and economic development: regional variation and adjustment, Journal of Economics and Business, 57(4), 339-359.
  • Gajdka J., Stos D. (1996), Wykorzystanie analizy dyskryminacyjnej w ocenie kondycji finansowej przedsiębiorstw, in: R. Borowiecki (ed.), Restrukturyzacja w procesie przekształceń i rozwoju przedsiębiorstw, Wydawnictwo AE w Krakowie.
  • Jiménez G., Saurina J. (2004), Collateral, type of lender and relationship banking as determinants of credit risk, Journal of Banking & Finance, 28(9), 2191-2212.
  • Keasey K., Watson R. (1987), Non-financial symptoms and the prediction of small company failure: a test of Argenti's hypothesis, Journal of Business Finance and Accounting, 14(3), 335-354.
  • Korol T., Prusak B. (2009), Upadłość przedsiębiorstwa a wykorzystanie sztucznej inteligencji, CeDeWu.
  • Mączyńska E. (1994), Ocena kondycji przedsiębiorstwa (uproszczone metody), Życie Gospodarcze, 38, 42-45.
  • Pogodzińska M., Sojak S. (1995), Wykorzystanie analizy dyskryminacyjnej w przewidywaniu bankructwa przedsiębiorstw w AUNC, Ekonomia XXV, 299.
  • Prusak B. (2005), Nowoczesne metody prognozowania zagrożenia finansowego przedsiębiorstw, Difin.
  • Psillaki M., Tsolas I. E., Margaritis D. (2010), Evaluation of credit risk based on firm performance, European Journal of Operational Research, 201(3), 873-881.
  • Sartori F., Mazzucchelli A., Di Gregorio A. (2016), Bankruptcy forecasting using case-based reasoning: the CRePERIE approach, Expert Systems with Applications, 64, 400-411.
  • Sohn S.Y., Kim D. H., Yoon J.H. (2016), Technology credit scoring model with fuzzy logistic regression, Applied Soft Computing, 43, 150-158.
  • Wierzba D. (2000), Wczesne wykrywanie przedsiębiorstw zagrożonych upadłością na podstawie wskaźników finansowych - teoria i badania empiryczne, Zeszyty Naukowe, 9, Wydawnictwo Wyższej Szkoły Ekonomiczno-Informacyjnej w Warszawie.
  • Wilson R.L., Sharda R. (1994), Bankruptcy prediction using neural networks, Decision Support Systems, 11, 5 45 - 557.
  • Yip A.Y.N. (2006), Business failure prediction: a case-based reasoning approach, Review of Pacific Basin Financial Markets and Policies, 09, 491-508.
  • Yoon J.S., Kwon Y.S. (2010), A practical approach to bankruptcy prediction for small businesses: substituting the unavailable financial data for credit card sales information, Expert Systems with Applications, 37, 3624-3629.
  • Zmijewski M.E. (1984), Methodological issues related to the estimation of financial distress prediction models, Journal of Accounting Research, 22, 59-82.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171514448

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.