Wyniki wyszukiwania - BazEkon

1

Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do prognozowania upadłości przedsiębiorstw

100%

Pisula T.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

|

2012

|

nr 254 Inwestycje finansowe i ubezpieczenia - tendencje światowe a rynek polski

219-234

W dobie pogłębiającego się kryzysu ekonomicznego bardzo wiele przedsiębiorstw jest zagrożonych ryzykiem upadłości. Efektywne przewidywanie upadłości jest jednym z ważniejszych zagadnień zarządzania ryzykiem. W ostatnich kilkunastu latach, z racji większej dostępności na rynku specjalistycznych pakietów oprogramowania, zaczęto intensywnie wykorzystywać modele sztucznej inteligencji do prognozowania upadłości firm. W publikacji przedstawiono możliwości wykorzystania sztucznych sieci neuronowych w klasyfikacji przedsiębiorstw zagrożonych upadłością. Na podstawie próby badawczej 207 polskich przedsiębiorstw, które ogłosiły upadłość od stycznia 2007 r. do grudnia 2010 r., przeprowadzono badania empiryczne porównujące skuteczność prognostyczną modeli neuronowych w porównaniu z klasycznymi modelami parametrycznymi (logitowym i analizy dyskryminacyjnej).(abstrakt oryginalny)

2

Modele upadłości ze zmiennymi niefinansowymi

80%

Wawrzynowski P.

Prace Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Katowicach

|

2009

|

Metody matematyczne, ekonometryczne i komputerowe w finansach i ubezpieczeniach 2008

165-178

Istniejące modele wczesnego ostrzegania (poza nielicznymi przypadkami, jak np. model Lennoxa) opierają się jedynie na danych pochodzących ze sprawozdań finansowych. Są budowane w oparciu o to samo założenie, które poczynił E. Altman, a mianowicie, że do rozpoznania przyszłej kondycji przedsiębiorstwa wystarczą jedynie informacje finansowe. Warto się jednak zastanowić, w jaki sposób można poprawić właściwości prognostyczne modeli, gdyż w sposób intuicyjny można przypuszczać, że na kondycję firmy wpływają także inne niż tylko finansowe czynniki. W opracowaniu przedstawione zostały dwa autorskie podejścia mające na celu poprawienie charakterystyk modeli wczesnego ostrzegania przed bankructwem firmy, których sedno leży w ujęciu w modelu (oprócz zmiennych o charakterze finansowym) również zmiennych niefinansowym. Można przyjąć, że są następujące możliwe ścieżki poprawy właściwości prognostycznych modeli wczesnego ostrzegania przed bankructwem firmy: - stworzenie nowego modelu "transformującego" dane wejściowe na upadłość firm, - poprawa istniejących modeli, - dobór odpowiednich ("lepszej grupy") zmiennych wejściowych. W niniejszym opracowaniu rozważono trzeci aspekt prac, czyli określono nowe grupy zmiennych wejściowych (poza danymi o charakterze finansowym) przy istniejących modelach wczesnego ostrzegania. Ze względu na swoje właściwości zdecydowano się na model sztucznych sieci neuronowych. (fragment tekstu)

3

Tendencja upadłości przedsiębiorstw w Polsce w latach 2013-2015

80%

Gogol M.

Prace Naukowe Młodych Ekonomistów Wyższej Szkoły Bankowej w Gdańsku

|

2017

|

4 Zarządzanie i finansowanie w podmiotach gospodarujących : zainteresowania młodego pokolenia

151-162

Ryzyko oraz niepewność charakteryzują współczesną gospodarkę rynkową. W obecnych czasach nie ma pewności co do tego, które przedsiębiorstwo upadnie, z reguły spodziewać się można tego po jednostkach w trudnej sytuacji finansowej, jednak coraz częściej można zauważyć taką tendencję także wśród przedsiębiorstw prosperujących do tej pory na zadowalającym poziomie. Obecnie w Polsce mamy do czynienia ze wzrostem gospodarczym, co przekłada się na zmniejszenie liczby bankructw. Można powiedzieć, że trend wzrostu upadłości został zatrzymany w roku 2013, ponieważ od 2014 roku obserwujemy spadek liczby upadłości. Przedsiębiorstwa, które ówcześnie funkcjonowały na polskim rynku wykazały się w poprzednich latach efektywnym zarządzaniem, odpowiednim zoptymalizowaniem kosztów, a także podejmowaniem właściwych decyzji strategicznych dostosowanych do panujących warunków gospodarczych. W roku 2014 w stosunku do roku 2013 nastąpiło zmniejszenie upadłości przedsiębiorstw o 7%, natomiast w roku 2015 było to już 10% w porównaniu z rokiem 2014. (abstrakt oryginalny)

4

Metody łączenia i selekcji klasyfikatorów w prognozowaniu upadłości przedsiębiorstw

80%

Lach B.

Przegląd Statystyczny

|

2017

|

64

|

z. 2

177-191

Autor niniejszego artykułu postanowił zbadać skuteczność wykorzystania metod łączenia oraz selekcji klasyfikatorów w prognozowaniu upadłości przedsiębiorstw w Polsce. Przeprowadzone badanie pozwoliło na porównanie jakości stawianych prognoz przez cztery klasyfikatory indywidualne: liniowa analiza dyskryminacyjna, regresja logistyczna, sztuczna sieć neuronowa oraz las losowy z wynikami dziewięciu metod łączenia oraz selekcji, bazujących na zbiorze powyższych klasyfikatorów. Autor artykułu przeprowadził także analizę wpływu liczby uwzględnianych zmiennych na poprawność klasyfikacji poszczególnych metod. (abstrakt oryginalny)

5

Sekwencje przepływów pieniężnych w prognozowaniu upadłości - hipotezy i wnioski

80%

Wędzki D.

Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia

|

2010

|

nr 26

435-445

Artykuł prezentuje badania empiryczne przeprowadzone dla gospodarki polskiej nad użytecznością komponentów rachunku przepływów pieniężnych w porównaniu z tradycyjnymi modelami opartymi na wskaźnikach memoriałowych do predykcji bankructwa. W badaniu rozważono sekwencje komponentów przepływów, następujące po sobie w czasie, uwzględniające ich znaki, znaki i kwoty oraz wskaźniki charakteryzujące rodzaje przepływów. Wykazano empirycznie, że użyteczność znaków przepływów pieniężnych oraz znaków i kwot jest porównywalna ze wskaźnikami finansowymi, zaś wskaźniki odzwierciedlające przepływy pieniężne dostarczają gorszych prognoz.(abstrakt oryginalny)

6

Jednowymiarowe oraz wielowymiarowe funkcje dyskryminacyjne jako przykłady systemów wczesnego ostrzegania przed bankructwem przedsiębiorstwa

80%

Jóźwik J.

Edukacja Ekonomistów i Menedżerów : problemy, innowacje, projekty

|

2010

|

nr [1] (15)

133-151

This article presents concept of systems of early warnings against bankruptcy of corporations. This kind of systems could be used in different areas like: financial analysis, credit policy, policy of mergers and acquisitions, investment portfolio analysis, analysis of economic situation of the Client, and many others. This thesis explains idea of discrimination functions which are used as tools to classify enterprises for these which are threatened with bankruptcy or these which are free from this kind of dangers. Simultaneously author had described basic classifications of known discrimination functions with examples of one and multi-dimensional functions. (original abstract)

7

Komponenty rachunku przepływów pieniężnych w modelowaniu bankructwa : stan badań

80%

Wędzki D.

Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia

|

2009

|

nr 17

629-639

Modelowaniu upadłości przedsiębiorstwa z wykorzystaniem przepływów pieniężnych poświęca się w literaturze światowej stosunkowo mało uwagi w porównaniu do wskaźników finansowych bazujących na tradycyjnej sprawozdawczości memoriałowej. W artykule omówiono stan badań nad tym problemem. Określono pewne cechy komponentów rachunku przepływów pieniężnych potencjalnie umożliwiające efektywne prognozowanie upadłości. Cytowane badania sugerują, że komponenty te mogą być alternatywą wskaźników kasowych, jakkolwiek właściwe ich wykorzystanie w ramach tzw. analizy przepływów pieniężnych nie było przedmiotem modelowania bankructwa. Nieliczne badania wskazują na istotne znaczenie zmian przepływów w czasie oraz na powiązanie przyczynowo-skutkowe komponentów rachunku przepływów. (abstrakt oryginalny)

8

Przetrwanie czy upadłość? Klasyczne i nowoczesne metody prognozowania bankructwa przedsiębiorstw

80%

Suraj-Sołtysiak M., Sołtysiak M.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu

|

2006

|

nr 1116 Przedsiębiorczość i innowacyjność : wyzwania współczesności

356-363

Artykuł stanowi przegląd wybranych klasycznych metod przewidywania zagrożenia upadłością jak również prezentuje perspektywiczne nowoczesne modele oparte na założeniach teorii drzew decyzyjnych, algorytmów genetycznych czy zbiorów przybliżonych. (fragment tekstu)

9

Decision Tree Based Model of Business Failure Prediction for Polish Companies

80%

Durica M., Frnda J., Svabova L.

Oeconomia Copernicana

|

2019

|

10

|

nr 3

453-469

Research background: The issue of predicting the financial situation of companies is a relatively young field of economic research. Its origin dates back to the 30's of the 20th century, but constant research in this area proves the currentness of this topic even today. The issue of predicting the financial situation of a company is up to date not only for the company itself, but also for all stakeholders.Purpose of the article: The main purpose of this study is to create new prediction models by using the method of decision trees, in achieving sufficient prediction power of the generated model with a large database of real data on Polish companies obtained from the Amadeus database.Methods: As a result of the development of artificial intelligence, new methods for predicting financial failure of the company have been introduced into financial prediction analysis. One of the most widely used data mining techniques in this field is the method of decision trees. In the paper, we applied the CART and CHAID approach to create a model of predicting the financial difficulties of Polish companies.Findings & Value added: For the creation of the prediction model, a total of 37 financial and economic indicators of Polish companies were used. The resulting decision trees based prediction models for Polish companies reach a prediction power of more than 98%. The success of the classification for non-prosperous companies is more than 83%. The created decision tree-based prediction models are useful mainly for predicting the financial difficulties of Polish companies, but can also be used for companies in another country. (original abstract)

10

Prognozowanie upadłości przedsiębiorstw za pomocą analizy dyskryminacyjnej i sztucznych sieci neuronowych

61%

Skibińska W.

Prace Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Katowicach

|

2006

|

Metody matematyczne, ekonometryczne i informatyczne w finansach i ubezpieczeniach. Część 1

199-210

Niniejsze opracowanie poświęcone jest konstrukcji modeli prognozowania upadłości przedsiębiorstw, na podstawie analizy dyskryminacyjnej oraz sztucznych sieci neuronowych i porównania ich efektywności. Do budowy modeli wykorzystano sprawozdania finansowe (z lat 2000-2003) 100 małych i średnich przedsiębiorstw: 50 przedsiębiorstw kontynuujących działalność gospodarczą, zarejestrowanych w Krajowym Rejestrze Sądowym w Katowicach oraz zrzeszonych w regionalnej Izbie Przemysłowo-Handlowej w Częstochowie, i 50 przedsiębiorstw, które złożyły wniosek o upadłość w Sądzie Rejonowym w Częstochowie. Celem doboru próby do budowy modeli było wprowadzenie pewnych ograniczeń, które wpłynęły na jednorodność istotnych dla analizy informacji, szczególnie pod względem sporządzanych sprawozdań finansowych i wypływających z nich wyników. Dlatego też do celów badawczych wykorzystano w głównej mierze przedsiębiorstwa produkcyjne o formie prawnej - spółek z ograniczoną odpowiedzialnością. (fragment tekstu)

11

The Effectiveness of Corporate Bancruptcy Models

61%

Kisielińska J.

Economic and Regional Studies

|

2016

|

9

|

nr 1

5-17

Przedmiot i cel pracy: W artykule przedstawiono badania mające na celu weryfikację skuteczności wybranych polskich modeli prognozowania upadłości przedsiębiorstw. Materiały i metody: W badaniach wykorzystano dane finansowe z lat 2009-2012 pochodzące z 110 firm, z czego 55 to firmy, które zbankrutowały i 55, które nie zbankrutowały. Wykorzystano analizę dyskryminacyjną, modele logitowe oraz metodę oceny zagregowanej. Wyniki: Z uwagi na często niską jakość klasyfikacji uzyskaną pojedynczymi modelami zaproponowano metodę, którą nazwać można zagregowaną, opierającą ocenę sytuacji jednostki na wskazaniach większości modeli. Metoda ta pozwoliła podnieść poprawność identyfikacji do 87,3%. Nadal jednak udział błędnych rozpoznań jest dość wysoki i wynosi 12,7%.Wnioski: Autorka uważa, że ocena sytuacji jednostki nie może bazować jedynie na wskazaniach modeli prognozowania upadłości. Ocenę tą można traktować jedynie orientacyjnie zwłaszcza, gdy konsekwencje podjętej na jej podstawie decyzji (np. decyzja o udzieleniu kredytu lub nie) mogą w istotnym stopniu wpływać na dalszą pozycję jednostki lub jej otoczenia. (abstrakt oryginalny)

12

Zastosowanie metod prognozowania upadłości opracowanych w krajach rozwijających się dla celów prognozowania upadłości polskich przedsiębiorstw

61%

Kopczyński P.

Studia Ekonomiczne Regionu Łódzkiego

|

2016

|

nr 22

221-239

Głównym celem artykułu jest ocena przydatności modeli służących do prognozowania upadłości opracowanych w krajach rozwijających się dla celów przewidywania upadłości polskich przedsiębiorstw. W tym celu wykorzystano sprawozdania finansowe 25 upadłych firm polskich oraz takiej samej liczby spółek będących w dobrej sytuacji finansowej. Przeanalizowano trafność klasyfikacji podmiotów gospodarczych do dwóch grup (potencjalni bankruci i firmy będące w stanie utrzymać się na rynku) z wykorzystaniem wielowymiarowych modeli opracowanych do przewidzenia bankructwa malezyjskich, tajlandzkich i rosyjskich podmiotów gospodarczych. Globalne wartości wskaźnika Z-score dla każdego z trzech powyższych modeli zostały obliczone na rok, dwa i trzy lata przed ogłoszeniem upadłości. Okazało się iż, niektóre z modeli opracowanych w krajach rozwijających się mogą być z powodzeniem wykorzystywane do oceny sytuacji finansowej polskich spółek giełdowych. Odnosi się to szczególnie do modelu opracowanego w Malezji dla celów przewidywania upadłości tamtejszych przedsiębiorstw. (abstrakt oryginalny)

13

Modelling Cross-Sectional Tabular Data using Convolutional Neural Networks: Prediction of Corporate Bankruptcy in Poland

61%

Dzik-Walczak A., Odziemczyk M.

Ekonomia / Uniwersytet Warszawski

|

2021

|

8

|

nr 55

352-377

The paper deals with the topic of modelling the probability of bankruptcy of Polish enterprises using convolutional neural networks. Convolutional networks take images as input, so it was thus necessary to apply the method of converting the observation vector to a matrix. Benchmarks for convolutional networks were logit models, random forests, XGBoost, and dense neural networks. Hyperparameters and model architecture were selected based on a random search and analysis of learning curves and experiments in folded, stratified cross-validation. In addition, the sensitivity of the results to data preprocessing was investigated. It was found that convolutional neural networks can be used to analyze cross-sectional tabular data, especially for the problem of modelling the probability of corporate bankruptcy. In order to achieve good results with models based on parameters updated by a gradient (neural networks and logit), it is necessary to use appropriate preprocessing techniques. Models based on decision trees have been shown to be insensitive to the data transformations used. (original abstract)

14

Zastosowanie modeli przyrostowych do prognozowania upadłości przedsiębiorstw

61%

Piasecki A.

Prace Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Katowicach

|

2009

|

Metody matematyczne, ekonometryczne i komputerowe w finansach i ubezpieczeniach 2008

181-192

Upadłość to procedura wszczynana w razie niewypłacalności dłużnika, polegająca głównie na wspólnym dochodzeniu roszczeń przez wszystkich jego wierzycieli. Dla wszczęcia postępowania upadłościowego wymagana jest zdolność upadłościowa oraz niewypłacalność dłużnika. Począwszy od 1990 r. zaczęto analizować sytuację przedsiębiorstw w Polsce pod kątem ich upadłości, gdzie głównym kryterium jest kondycja przedsiębiorstw. Trwają prace nad konstruktywnymi metodami w prognozie upadłości, gdzie w szczególności brane są pod uwagę wskaźniki przedstawiające relacje między poszczególnymi składnikami bilansu (zarówno w ujęciu poziomym, jak i pionowym) czy relacje między składnikami bilansu i rachunku wyników. Przedsiębiorstwo upada w sposób stopniowy, więc można założyć, że wyznaczniki upadłości też powinny pogarszać swoje wartości sukcesywnie. Upadłość przedsiębiorstwa jest zjawiskiem rozłożonym w czasie. Ocenia się zachowanie wskaźnika w danym przedsiębiorstwie w ciągu kilku lat poprzedzających okres analizy. Można założyć, że w przedsiębiorstwie, w którym jest niekorzystna, ale stała wartość pewnych wskaźników od kilku lat nie powinno być zwiększonego prawdopodobieństwa wystąpienia upadłości w najbliższym czasie. Kierując się tym założeniem postawiono hipotezę, że predykatorami upadłości mogą być zmiany wartości wskaźników analizy finansowej. W pracy pokazano, że jeśli analizujemy względne zmiany wartości tych wskaźników, to wtedy możemy trafnie przewidzieć upadłość przedsiębiorstwa z dwuletnim wyprzedzeniem. (fragment tekstu)

15

Skuteczność polskich modeli w przewidywania upadłości przedsiębiorstw w gospodarce : analiza studium przypadku

61%

Tokarski A., Tokarski M.

Roczniki Naukowe Wyższej Szkoły Bankowej w Toruniu

|

2007

|

nr 6

147-161

W gospodarce rynkowej nie ma pewności, że działalność gospodarcza prowadzona przez przedsiębiorstwo przyniesie sukces rynkowy. Dlatego zjawisko upadłości przedsiębiorstw jest swego rodzaju naturalnym regulatorem w systemie ekonomicznym, który sprawia zamianę zasobów na bardziej użyteczne drogą zanikania przedsiębiorstw, które nie są efektywne i nie wytrzymują konkurencji. Następujący w gospodarce polskiej wzrost liczby upadłości wzmaga potrzebę prowadzenia badań umożliwiających konstruowanie narzędzi, które z odpowiednim wyprzedzeniem będą sygnalizować pojawiające się trudności w funkcjonowaniu przedsiębiorstwa. (abstrakt oryginalny)

16

Modeling of Polish Enterprises Insolvency Processes with the Use of Gorbatov Characterization Principle - Research Results

61%

Prokopowicz T., Krupa T.

Foundations of Management

|

2010

|

2

|

nr 1

71-98

Economical activities of enterprises should be based on such managerial decisions that assure quick and effective adjustment of the company to the changes that appear in the market. Enterprises, which are not able to use their opportunities and avoid threats, are bound to face the thread of insolvency. Effects of the insolvency are felt not only by the enterprise, but also by its creditors. Therefore, it is necessary to elaborate a warning system that will beforehand allow diagnosing the condition of the enterprise and setting necessary directions for the company to avoid insolvency. The article presents research results on the use of characterization theory in the creation of insolvency threat evaluation model based on Polish enterprises. (original abstract)

17

Praktyczne wykorzystanie wybranych modeli predykcji bankructwa na przykładzie przedsiębiorstwa produkcyjno-handlowego X

61%

Gostomczyk B.

Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia

|

2012

|

nr 54

43-52

Przedmiotem artykułu są modele systemu wczesnego ostrzegania przedsiębiorstwa przed zagrożeniem finansowym i bankructwem. Modele te oraz badania z nimi związane swoją genezą sięgają lat trzydziestych XX wieku, kiedy to liczne upadłości przedsiębiorstw w Stanach Zjednoczonych stały się bodźcem do stworzenia modeli, które pozwoliłyby przedsiębiorstwom przewidzieć zbliżający się kryzys i przetrwać go. Takie modele systemu wczesnego ostrzegania przedsiębiorstwa przed bankructwem mają na celu przewidzenie i zbadanie, w którym momencie jednostka wchodzi w krytyczny i trudny dla niej moment oraz zmniejszenie ewentualnych strat, jakie są z tym związane. (fragment tekstu)

18

A Comparison of Three Ensembled Classifiers in a Financial Case

61%

Alfaro Cortes E., Gamez Martinez M., Garcia Rubio N.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Taksonomia

|

2008

|

15

|

nr 7 (1207) Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania

69-76

Poczynając od lat 60., do predykcji upadłości stosuje się wiele technik klasyfikacyjnych. W stosunku do tradycyjnych modeli statystycznych drzewa klasyfikacyjne są narzędziem alternatywnym. Modele te są w stanie wychwycić nieliniowe zależności i wykazują dobre własności w przypadku obecności informacji jakościowych, co ma miejsce przy opisie sytuacji przedsiębiorstw, które poddawane są analizie w prognozowaniu bankructwa. Dlatego też drzewa klasyfikacyjne są szeroko wykorzystywane jako bazowe klasyfikatory przy budowie modeli zagregowanych. Celem tego badania jest porównanie zachowań trzech zagregowanych klasyfikatorów, tj. AdaBoost, Bagging and Random Forest w przypadku zastosowań w prognozowaniu upadłości. (abstrakt oryginalny)

19

Metody pomiaru i oceny ryzyka kredytowego oraz predykcji bankructwa przedsiębiorstw

61%

Siemińska E.

Prace Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Katowicach

|

2003

|

Modelowanie preferencji a ryzyko '03

549-563

Praca „Metody pomiaru i oceny ryzyka kredytowego oraz predykcji bankructwa przedsiębiorstw” (E. Siemińska) prezentuje aktualne problemy dotyczące ryzyka kredytowego oraz ryzyka bankructwa, ze szczególnym uwzględnieniem metodyki ich pomiaru oraz najnowszych regulacji w zakresie proponowanym przez Umowę Bazylejską (tzw. bankowe normy ostrożnościowe). (abstrakt oryginalny)

20

Wykorzystanie analizy dyskryminacyjnej do prognozowania upadłości polskich przedsiębiorstw

61%

Hadasik D.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu

|

1997

|

nr 780 Prognozowanie w zarządzaniu firmą

178-185

Zaprezentowane wyniki analizy empirycznej potwierdziły, że możliwe jest zbudowanie modelu, pozwalającego na prognozowanie z ponad 80% dokładnością upadłości polskich podmiotów gospodarczych. (fragment tekstu)