Zastosowanie modeli logitowych do zdiagnozowania zagrożenia bankructwem przedsiębiorstw

Wojciech Lichota
{"title":"Zastosowanie modeli logitowych do zdiagnozowania zagrożenia bankructwem przedsiębiorstw","authors":"Wojciech Lichota","doi":"10.22630/pefim.2020.24.73.30","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"W artykule zostały zaprezentowane wybrane modele regresji logistycznej, które służą do analizy przedsiębiorstw w zakresie zagrożenia bankructwem jak i zmiany w sytuacji finansowej. Jak wynika z literatury z zakresu finansów do oceny kondycji finansowej przedsiębiorstwa należy zastosować odpowiednie metody. Błędna ocena może przynieść przykre konsekwencje dla przedsiębiorstwa, w postaci podjęcia nietrafionych decyzji przez zarządzających, odmowy udzielenia kredytu bankowego lub niepodjęcia współpracy przez dostawców i odbiorców. Celem artykułu była weryfikacja skuteczności predykcji 12 modeli regresji logistycznej, które pozwalają na dokonanie oceny zagrożenia bankructwem przedsiębiorstwa a także zajęcia stanowiska odnośnie przyszłej kondycji finansowej. Próba badawcza wynosiła 40 przedsiębiorstw, w tym 8 przedsiębiorstw, dla których został złożony wniosek o upadłość. Jak wynika z przeprowadzonych badań, poszczególne modele odznaczają się różną sprawnością ogólną, która wyniosła od 54% do 98%. Ponadto wykazano, że wraz ze wzrostem wskaźników analizy finansowej użytych w konstrukcji funkcji nie zwiększa się sprawność poszczególnych modeli. Autor podsumowuje, że w celu uniknięcia ryzyka przeprowadzenia niewiarygodnej oceny kondycji finansowej przedsiębiorstwa, należy zastosować co najmniej kilka modeli logitowych.","PeriodicalId":34405,"journal":{"name":"Polityki Europejskie Finanse i Marketing","volume":"43 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2020-12-14","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Polityki Europejskie Finanse i Marketing","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.22630/pefim.2020.24.73.30","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

W artykule zostały zaprezentowane wybrane modele regresji logistycznej, które służą do analizy przedsiębiorstw w zakresie zagrożenia bankructwem jak i zmiany w sytuacji finansowej. Jak wynika z literatury z zakresu finansów do oceny kondycji finansowej przedsiębiorstwa należy zastosować odpowiednie metody. Błędna ocena może przynieść przykre konsekwencje dla przedsiębiorstwa, w postaci podjęcia nietrafionych decyzji przez zarządzających, odmowy udzielenia kredytu bankowego lub niepodjęcia współpracy przez dostawców i odbiorców. Celem artykułu była weryfikacja skuteczności predykcji 12 modeli regresji logistycznej, które pozwalają na dokonanie oceny zagrożenia bankructwem przedsiębiorstwa a także zajęcia stanowiska odnośnie przyszłej kondycji finansowej. Próba badawcza wynosiła 40 przedsiębiorstw, w tym 8 przedsiębiorstw, dla których został złożony wniosek o upadłość. Jak wynika z przeprowadzonych badań, poszczególne modele odznaczają się różną sprawnością ogólną, która wyniosła od 54% do 98%. Ponadto wykazano, że wraz ze wzrostem wskaźników analizy finansowej użytych w konstrukcji funkcji nie zwiększa się sprawność poszczególnych modeli. Autor podsumowuje, że w celu uniknięcia ryzyka przeprowadzenia niewiarygodnej oceny kondycji finansowej przedsiębiorstwa, należy zastosować co najmniej kilka modeli logitowych.
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
11
审稿时长
16 weeks
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信