Prognozowanie upadłości przedsiębiorstw za pomocą analizy dyskryminacyjnej i sztucznych sieci neuronowych

• Autorzy: Wioletta Skibińska
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

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)

Słowa kluczowe

PL

Prognozowanie upadłości przedsiębiorstwa; Analiza dyskryminacyjna; Metoda sztucznych sieci neuronowych

EN

Enterprises bankruptcy forecasting; Discriminant analysis; Artificial neural networks method

• Czasopismo: Prace Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Katowicach
• Rocznik: 2006
• Tom: Metody matematyczne, ekonometryczne i informatyczne w finansach i ubezpieczeniach. Część 1
• Strony: 199--210

Twórcy

autor

Wioletta Skibińska

• Politechnika Częstochowska