Przewidywanie upadłości firm w przemyśle chemicznym

• Autorzy: Papík, Mário , Papíková, Lenka , Kajanová, Jana

Warianty tytułu

EN

Bankruptcy prediction in chemical industry

• Języki publikacji: PL EN

Abstrakty

PL

W celu dokonania oceny ryzyka upadłości zgromadzono 3631 sprawozdań finansowych nieupadłych firm chemicznych (spośród których 2776 było prosperujących i 855 znajdowało się w szarej strefie) oraz 621 sprawozdań finansowych upadłych firm chemicznych. Metodą lasu losowego opracowano kostkę danych dotyczących upadłości w przemyśle chemicznym. Łączyła ona modele Altmana, Neumaiersa i Tafflera. Kostka danych dotyczących upadłości w przemyśle chemicznym osiągnęła dokładność na poziomie 88% dla modelu 3-klasowego w zbiorze danych testowych, co stanowiło najwyższą uzyskaną dokładność spośród wszystkich testowanych modeli.

EN

To assess bankruptcy possibilities, financial statements of 3631 non-bankrupt chem. companies (out of which were 2776 prosperous and 855 grey-zone ones) and 621 bankrupt chem. companies were collected. The chem. bankruptcy cube was developed by random forest method by combining the Altman, Neumaiers and Taffler models. Chem. bankruptcy cube achieved accuracy of 88% for three-class model on testing dataset which was the highest among all tested models.

Słowa kluczowe

PL

firma chemiczna; ocena ryzyka; upadłość przedsiębiorstwa; modele predykcji bankructwa

EN

chemical company; risk assessment; bankruptcy of enterprise; bankruptcy prediction models

• Czasopismo: Przemysł Chemiczny
• Rocznik: 2020
• Tom: T. 99, nr 12
• Strony: 1762--1769
• Opis fizyczny: Bibliogr. 23 poz., schem., tab., wykr.

Twórcy

autor

Papík, Mário

• Faculty of Management, Comenius University of Bratislava, Odbojarov 10, Slovakia,

autor

Papíková, Lenka

• Comenius University, Bratislava, Słowacja

autor

Kajanová, Jana

• Comenius University, Bratislava, Słowacja

Bibliografia

• [1] P. Stanszkiewicz, Przem. Chem. 2018, 97, No. 2, 228.
• [2] https://www.sario.sk/sites/default/files/data/sario-chemical-industry-2018-09-20.pdf.
• [3] Z. Stoličná, A. Grožák, [in:] Vision 2025: education excellence and management of innovations through sustainable economic competitive advantage. Proceedings of the 34th International Business Information Conference, IBIMA 2019, 13–14.11. 2019, Madrid, 5831.
• [4] K. Rentková, P. Gejdoš, Adv. Economics, Business Manage. Res. 2019, 78, 130.
• [5] J. Lapińska, E. Zdunek-Rosa, A. Huterska, G. Kądzielawski, P. Łapiński, Przem. Chem. 2018, 97, No. 8, 1254.
• [6] R. Štefko, S. Jencova, P. Vasanicova, E. Litavcova, J. Competitiveness 2019, 11, No. 4, 144.
• [7] M. Kovacova, J. Kliestikova, SHS Web of Conferences 2017, 39, DOI: https://doi.org/10.1051/shsconf/20173901013.
• [8] L. Svabova, L. Michalkova, M. Durica, E. Nica, Sustainability 2020, 12, No. 11, 4572.
• [9] E. Gregova, K. Valaskova, P. Adamko, M. Tumpach, J. Jaros, Sustainability 2020, 12, No. 10, https://doi.org/10.3390/su12103954.
• [10] N. Wilson, P. Ochotnický, M. Káčer, Business J. 2014, 34, No. 5, 579.
• [11] E.I. Altman, J. Finance 1968, 23, 589.
• [12] E.I. Altman, [in:] Handbook of research methods and applications in empirical finance, Edward Elgar Pub, 2013.
• [13] I. Neumaier, I. Neumaierová, [in:] European Finance Systems: Proc. of Intern. Sci. Conf. 2005, 143.
• [14] I. Neumaier, I. Neumaierová, Výkonnost a tržní hodnota firmy, Grada Publishing, 2002.
• [15] R.J. Taffler, J. Royal Statistical Soc. 1982, 143, No. 3, 342.
• [16] R.J. Taffler, Account. Bus. Res. 1983, 13, 295.
• [17] V. Agarwal, R.J. Taffler, J. Banking Finance 2008, 32, No. 8, 1541.
• [18] Amendment no. 87/2015 ktorým sa mení a dopĺňa zákon č. 513/1991 Zb. Obchodný zákonník v znení neskorších predpisov a ktorým sa menia a dopĺňajú niektoré zákony.
• [19] T. Klieštik, J. Vrbka, Z. Rowland, Quart. J. Economics Econom. Policy 2018, 13, No. 3, 569.
• [20] M. Kováčová, T. Klieštik, P. Kubala, K. Valašková, M. Radišič, J. Borocki, Polish J. Manage. Studies 2018, 18, No. 1, 167.
• [21] K. Valašková, T. Klieštik, L. Švábová, P. Adamko, Sustainability 2018, 10, No. 7, 1.
• [22] J.R. Quinlan, Machine Learning 1986, 1, 81.
• [23] C. O. A. Freitas, J. M. D. Carvalho, J. J. J. Oliveira, S. B. K. Aires, R. Sabourin, Proc. Congress on Pattern Recognition 12th Iberoamerica Conf. on Progress in Pattern Recognition, Image Analysis and Applications 2007, 387.

Identyfikatory

DOI

10.15199/62.2020.12.14