Panelowe klasyfikacyjne modele upadłości ekonomicznej gospodarstw rolniczych

• Autorzy: Joanna Kisielińska

Warianty tytułu

Classification Panel Models of Farm Bankruptcy

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W artykule przedstawiono cztery klasyfikacyjne modele prognozowania upadłości ekonomicznej gospodarstw rolniczych zbudowane na podstawie danych panelowych. Były to liniowa funkcja dyskryminacyjna, probitowy model dla danych połączonych, probitowy model z efektami losowymi oraz sieć neuronowa. Zbliżona ich jakość wskazuje na liniowość sformułowanego zadania. (abstrakt oryginalny)

EN

Four classification models of economic bankruptcy of farms based on panel data are presented in the article. The modelling techniques are linear discrimination function, pooled probit model, random effects probit model and artificial neural network. They give very similar quality of classification, so we can assume that the problem is linear. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Gospodarstwa rolne; Modele panelowe; Model probitowy

EN

Arable farm; Panel model; Probit model

• Czasopismo: Zeszyty Naukowe SGGW w Warszawie. Problemy Rolnictwa Światowego
• Rocznik: 2008
• Tom: 4(19)
• Strony: 259--269

Twórcy

autor

Joanna Kisielińska

• Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie

Bibliografia

• Altman E. I. [1968]: Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy. Journal of Finance nr 23 September.
• Ciechomski W. [2004]: Analiza czynników determinujących "upadłość ekonomiczn" indywidualnych gospodarstw rolnych i przedsiębiorstw przetwórstwa rolno-spożywczego w Polsce w minionym dziesięcioleciu. [W:] Upadłość przedsiębiorstw w Polsce w latach 1990-2003: teoria i praktyka. Zeszyty Naukowe Akademii Ekonomicznej w Poznaniu nr 49.
• Cover T. M. [1965]: Geometrical and statistical properties of systems of linear inequalities with applications in pattern recognition. IEEE Transactions on Electronic Computers nr 14.
• Cramer J. S. [1999]: Predictive performance of the binary logit model in unbalanced samples. The Statistician t. 48, nr 1.
• Gatnar E. [2001]: Nieparametryczna metoda dyskryminacji i regresji. Wydawnictwo Naukowe PWN. Warszawa.
• Gruszczyński M. [2002]: Modele i prognozy zmiennych jakościowych w finansach i bankowości. Szkoła Główna Handlowa, Warszawa.
• Hornik K., Stinchcombe M., White H. [1989]: Multilayer feedforward networks are universal approximators. Neural Networks t. 2, nr 5.
• Jajuga K. [1990]: Statystyczna teoria rozpoznawania obrazów. Państwowe Wydawnictwo Naukowe, Warszawa.
• Kisielińska J. [2008]: Modele klasyfikacyjne prognozowania sytuacji finansowej gospodarstw rolniczych. Wydawnictwo SGGW, Warszawa.
• Krzyśko M. [1990]: Analiza dyskryminacyjna. Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa.
• Maddala G. S. [1983]: Limited-dependent and qualitative variables in econometrics. Cambridge University Press, Cambridge.
• Wyszkowska Z. [1996]: Wybrane elementy wskaźnikowej analizy finansowej na przykładzie przedsiębiorstw rolniczych. Wyd. ART, Bydgoszcz.
• Zaleska M. [2002]: Ocena ekonomiczno-finansowa przedsiębiorstwa przez analityka bankowego. Szkoła Główna Handlowa, Warszawa.
• Ziętara W., Kosiorek M., Tchorzewska E., Kondraszuk T. [1994]: Rachunek ekonomiczny i analiza finansowa w przedsiębiorstwie rolniczym. Centrum Doradztwa i Edukacji, Brwinow.