Warianty tytułu
Dynamic and Static Bankruptcy Prediction Model of Stock Equity Companies - Comparative Analysis of the Neural Network Effectiveness
Języki publikacji
Abstrakty
Zaprezentowano prognozowanie upadłości spółek giełdowych w Polsce. Skupiono się na rozważaniach nad możliwością wykorzystania dynamicznego, statycznego oraz dynamiczno-statycznego ujęcia wskaźników finansowych w modelu sztucznej sieci neuronowej. Badaniu przeprowadzono na 74 spółkach akcyjnych notowanych na Warszawskiej Giełdzie Papierów Wartościowych.
This article is about prediction of the bankruptcy of stock equity companies in Poland. Author has concentrated on widening the deliberation of the use of artificial intelligence in predicting the financial crisis of the companies in Poland by the use of both: rate of change of financial ratios mid static values of financial ratios. In the research 74 Polish stock equity companies have been used. (original abstract)
Rocznik
Numer
Strony
189--198
Opis fizyczny
Twórcy
autor
Bibliografia
- Appenzeller D.. Szarzeć K., Prognozowanie zagrożenia upadłością polskich spółek giełdowych, "Rynek Terminowy", nr 1, 2004.
- Gajdka J.. Stos D.. Ocena kondycji finansowej polskich spółek publicznych w okresie 1998-2001, [w:] Czas na pieniądz, Zarządzanie finansami. Mierzenie wyników i wycena przedsiębiorstw t. 1. (red.) Zarzecki D., Wydawnictwo Uniwersytetu Szczecińskiego, Szczecin 2003.
- Korol T.. Dynamiczny model prognozowania upadłości spółek giełdowych notowanych na WGPW. [w:] Czas na pieniądz. Zarządzanie finansami, (red.) Zarzecki D.. Wydawnictwo Uniwersytetu Szczecińskiego, Szczecin 2006.
- Korol T.. Prusak B., Upadłość przedsiębiorstw a wykorzystanie sztucznej inteligencji, monografia, CeDeWu, Warszawa 2005.
- Michaluk K.. Problemy prognozowania upadku przedsiębiorstwa, [w:] Finanse i Bankowość, część II - opracowanie zespołowe. Uniwersytet Szczeciński. Szczecin 1998.
- Pieńkowska M.. Przewidywanie kryzysu, Nowe Życie Gospodarcze, nr 13, 2004.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000156737784

JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.