The paper presents the creation of the model that predicts the business failure of companies operating in V4 countries. Based on logistic regression analysis, significant predictors are identified to forecast potential business failure one year in advance. The research is based on the data set of financial indicators of more than 173 000 companies operating in V4 countries for the years 2016 and 2017. A stepwise binary logistic regression approach was used to create a prediction model. Using a classification table and ROC curve, the prediction ability of the final model was analysed. The main result is a model for business failure prediction of companies operating under the economic conditions of V4 countries. Statistically significant financial parameters were identified that reflect the impending failure situation. The developed model achieves a high prediction ability of more than 88%. The research confirms the applicability of the logistic regression approach in business failure prediction. The high predictive ability of the created model is comparable to models created by especially sophisticated artificial intelligence approaches. The created model can be applied in the economies of V4 countries for business failure prediction one year in advance, which is important for companies as well as all stakeholders.
W artykule zaproponowano graficzną formę prezentacji wyników regresji logistycznej, zastosowanej dla dwustanowej zmiennej zależnej i dwóch numerycznych zmiennych pomiarowych. Przed wyznaczeniem współczynników regresji jedna z tych zmiennych została poddana transformacji z wykorzystaniem logarytmu o podstawie 2. Opisano sposób przeprowadzenia odpowiednich obliczeń i zaprezentowano przykładowe wyniki, bazując na wynikach badania klinicznego (dla N=47 pacjentów) stężeń interleukiny 6 w surowicy dzieci poddawanych zabiegom kardiochirurgicznym w krążeniu pozaustrojowym, narażonych na ryzyko wystąpienia ostrego uszkodzenia nerek (OUSzN). Metoda pozwala na szybką identyfikację ryzyka i podjęcie właściwych działań terapeutycznych, w tym - terapii nerkozastępczej.
EN
In the paper there are proposed nomograms being graphical presentation of logistic regression results. Such graphs depict the probability and odds functions of the considered feature in a readable form. The investigated particular case is suited for the binomial output variable and two numerical input variables. The suggested presentation form has been selected with focus on clinical personnel accustomed to such form of data presentation. After introductory explanation of the logistic regression essentials with emphasis on the Gaussian-based distribution, there are presented assumption and resulting - alternative model formulation supported by the simulation experiment results, basing on the clinically collected data from 47 patients suspected to experience acute kidney injury (AKI) diagnosed accordingly to interleukin 6 serum concentration. The interpretation of unit selection for each input variable is shortly discussed along with the consequences of possible logarithmic transformation. The presented method allows for either quick, graphical, bedside risk identification and mapping of lifethreating condition or early introduction of renal replacement therapy.
3
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
This research is devoted to assessment methods used in different test systems, including e-learning systems. The methods considered here are based on classical test theory and item response theory (IRT). We propose a new approach for improving the quality of assessment by diversifying evaluation points.
4
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Przedstawiono historyczny rozwój metod analizy danych dyskretnych, dokonując podziału na modele, w których explicite wyróżnia się zmienną objaśnianą oraz modele, w których się tego nie czyni. Skupiono się nie tylko na problematyce związanej z budową samego modelu, ale również na jego estymacji i weryfikacji. W obrębie tych zagadnień (budowa modelu oraz estymacja i weryfikacja) zaakcentowano wady podejść i historyczne próby ich przezwyciężenia. Następnie podjęto zagadnienie niejednorodności obserwacji, wskazując sposoby radzenia sobie z nią. Omówienie możliwości praktycznego wykorzystania metod analizy danych dyskretnych ograniczono do zagadnień marketingowych.
EN
The paper presents historical development of the categorical data analysis for models with explicit response variables defined as well as models without such a distinction. Besides difficulties in model building we focus on methods and procedures for model testing and for the estimation of model parameters. Within these issues we emphasize the drawbacks of the models and historical trials to overcome them. The problem of data heterogeneity and methods that help to handle it were considered. Discussion of practical usefulness of categorical data analysis is limited to marketing problems.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.