Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

1

Upadlosc przedsiebiorstwa - model analizy dyskryminacyjnej

100%

Hamrol M. , Czajka B. , Piechocki M.

Przegląd Organizacji

|

2004

|

nr 06

35-39

2

Metoda analizy dyskryminacyjnej nowym narzedziem badania kondycji finansowej przedsiebiorstw przemyslu drzewnego?

88%

Szwarc M. , Szymanowski W.

|

tom 51

|

nr 10

27-28

3

Classification method for linear model of alternator

88%

Skowronek K. , Woźniak A.

|

2007

|

tom R. 83, nr 11

131-134

EN

The paper presents an attempt to implement the classification method for linear diagnostic model of alternator. Method basis on the signal feature extractions, with the use of frequency methods, with selection of the variables basis on Principal Component Analysis (PCA) and linear discrimination analysis (LDA). The consideration has been carried out on the grounds of the faults of a bridge-rectifier.

PL

W pracy przedstawiono próbę implementacji metody klasyfikacji dla liniowego modelu diagnostycznego alternatora. Metoda opiera się na ekstrakcji cech sygnału z wykorzystaniem metod częstotliwościowych, z selekcją zmiennych opartych na metodzie analizy składników głównych (PCA) i liniowej analizy dyskryminacyjnej (LDA). Rozważania przeprowadzono w odniesieniu do uszkodzeń mostka prostowniczego.

4

Zróżnicowanie podregionów Polski ze względu na zagrożenie ubóstwem

75%

Zaród J.

Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician

|

2017

|

nr 1

62-76

EN

This article aims to show the diversity of the development of sub-regions in Poland in view of the selected features and to characterize the areas with the highest risk of poverty. The Polish sub-regions were described using data for 2013, depicting economic, social and housing conditions of the Polish population as well as its economic activity. These data were standardized and — using discriminant function — sub-regions were grouped in 7 areas. The areas I and II, based on the value of the discriminant function, were classified as areas of the risk of poverty and social exclusion. Then, for each area classification functions were estimated. Each sub-region was assigned to the area for which it has the greatest classification value. It was found that the greatest impact on the final classification of sub-regions have following indicators: the unemployment rate, population per 1 employee and the average size of the apartment.

PL

Celem artykułu jest pokazanie zróżnicowania rozwoju podregionów w Polsce ze względu na wybrane cechy oraz charakterystyka obszarów najbardziej zagrożonych ubóstwem. Podregiony Polski opisano przy użyciu danych dotyczących 2013 r., opisujących warunki ekonomiczne, społeczne i mieszkaniowe ludności oraz jej aktywność zawodową. Dane te poddano standaryzacji oraz — wykorzystując funkcję dyskryminacyjną — zgrupowano podregiony w 7 obszarach. Obszar I i II, na podstawie wartości funkcji dyskryminacyjnej, zaliczono do zagrożonych ubóstwem i wykluczeniem społecznym. Następnie dla każdego obszaru oszacowano funkcje klasyfikacyjne. Dany podregion przyporządkowano do obszaru, w przypadku którego ma on największą wartość klasyfikacyjną. Stwierdzono, że największy wpływ na ostateczny podział podregionów miały następujące wskaźniki: stopa bezrobocia, liczba ludności przypadającej na 1 zatrudnionego oraz przeciętna powierzchnia mieszkania.

5

Analiza dyskryminacji w identyfikacji dobrobytu ekonomicznego gospodarstw domowych w województwie podkarpackim

75%

Wojnar J. , Kasprzyk B.

Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych

|

2011

|

tom 12

|

nr 2

409-417

PL

W pracy na podstawie danych ankietowych dotyczących próby losowej gospodarstw domowych (w woj. podkarpackim) omówiono przykład zastosowania liniowej funkcji dyskryminacyjnej do modelowania ubóstwa ekonomicznego gospodarstw domowych. Oszacowany istotny statystycznie model dyskryminacyjny pozwala identyfikować gospodarstwa domowe do kategorii ubogich/nieubogich w oparciu o zmienne charakteryzujące uwarunkowania danego gospodarstwa domowego, mające najczęściej charakter jakościowy, głównie demograficzno-społeczny.

EN

The paper discusses an example of applying a linear discriminant function to model the economic poverty of households, on the basis of a survey conducted on a random sample of households in Podkarpackie province. The statistically relevant discriminatory model allows for the identification of poor / not poor categories based on mostly qualitative, demographic and social variables characterizing the households.

6

BADANIE PRZESTRZENNEGO ZRÓŻNICOWANIA POZIOMU EKOTURYSTYKI W POLSCE Z WYKORZYSTANIEM ANALIZY DYSKRYMINACYJNEJ

75%

Bąk I.

Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych

|

2013

|

tom 14

|

nr 3

7-16

PL

Celem artykułu jest analiza przestrzennego zróżnicowania poziomu atrakcyjności podregionów w Polsce z punktu widzenia możliwości rozwoju w nich turystyki przyjaznej środowisku przyrodniczemu, tzw. ekoturystyki. Do analizy wykorzystano wskaźniki charakteryzujące atrakcyjność środowiska naturalnego podregionów (stymulanty) oraz wskaźniki mierzące poziom jego zanieczyszczenia (destymulanty). Klasyfikacji podregionów dokonano za pomocą analizy dyskryminacyjnej. Wstępnej klasyfikacji obiektów na grupy, a tym samym wyboru zmiennej grupującej, dokonano stosując metodę k-średnich.

EN

The main goal of this paper is the analysis of the spatial differentiation of Poland

7

Kolor w weryfikacji twarzy

63%

Leszczyński M.

|

2009

|

tom Vol. 50, nr 4

80-83

PL

W artykule przedstawiono wyniki badań wpływu informacji barwnej na skuteczność systemu weryfikacji twarzy. Eksperymenty przeprowadzono na bazach twarzy ze zróżnicowanym tłem i zebranych przy różnych warunkach oświetleniowych z wykorzystaniem najpopularniejszych przestrzeni barw używanych w materiałach wideo wykazały, iż użycie informacji barwnej pozwala na polepszenie stopnia weryfikacji w porównaniu do tradycyjnych metod bazujących tylko i wyłącznie na użyciu informacji o jasności obrazu (luminancji).

EN

This paper presents research on importance of color information in face verification system. Experiments conducted on facial databases with complex background, different poses and light condition using four most popular color spaces show that color information can improve the verification accuracy compared to the traditionally used luminance information.

8

Zastosowanie metod wielowymiarowej analizy dyskryminacyjnej do oceny kondycji firm deweloperskich

63%

Zielińska-Sitkiewicz M.

Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych

|

2012

|

tom 13

|

nr 3

288-301

PL

W pracy przedstawiono próbę ogólnej oceny kondycji wybranych firm deweloperskich notowanych na Warszawskiej Giełdzie Papierów Wartościowych. Wykorzystano modele wielowymiarowej analizy dyskryminacyjnej, opracowane w Polsce. Podjęto również próbę oceny wykorzystanych modeli. Do badania wybrano 17 dużych firm deweloperskich: GTC, ECHO, POLNORD, LCC, GANT, DOM DEVELOPMENT, RONSON, JW. CONSTRUCTION, ROBYG, TUP, TRITON, ALTERCO, CELTIC, EDINVEST, INPRO, JHMDEV oraz WIKANA. Analizie poddano dane finansowe spółek z bilansów i rachunków wyników w okresie od 1 stycznia 2005 do 31 grudnia 2011.

EN

The paper contains consideration about usage discriminant analysis in financial audit of developers. 17 major developers, which are listed on the Warsaw Stock Exchange ( WSE) were selected for study : GTC, ECHO, POLNORD, LCC, GANT, HOUSE DEVELOPMENT, RONSON, JW. CONSTRUCTION, ROBYG, TUP, TRITON, ALTERCO, CELTIC, EDINVEST, INPRO, JHMDEV and WIKANA. The analysis encompassed financial data from balance sheets and from profit and loss account in the period from January 1, 2005 to December 31, 2011.

9

Ocena zmian w zbiorowisku chwastow pszenicy ozimej pod wplywem sposobow uprawy roli z zastosowaniem wielowymiarowych metod statystycznych

63%

Kubik-Komar A. , Jedruszczak M. , Wesolowska-Janczarek M.

Fragmenta Agronomica

|

2004

|

tom 21

|

nr 1

42-55

10

Prognozowanie zagrożenia finansowego przedsiębiorstwa. Wartość predykcyjna polskich modeli analizy dyskryminacyjnej

63%

Hamrol M. , Chodakowski J.

|

2008

|

tom nr 3

17-32

PL

Przedmiotem opracowania jest empiryczna weryfikacja przydatność polskich modeli analizy dyskryminacyjnej do oceny kondycji finansowej spółek giełdowych i prognozowanie ich zagrożenia upadłością oraz ocena wartości predykcyjnej tych modeli. Identyfikacja ryzyka finansowego przedsiębiorstw za pomocą tych modeli ma tą zaletę w przeciwieństwie do innych metod, że jest obiektywna i prosta. Nie jest jednak pozbawiona wad. Oparta jest bowiem wyłącznie na danych finansowych. Nie uwzględnia ona takich czynników jak: szanse rozwojowe, stanu koniunktury, pozycja przedsiębiorstwa na rynku, czy też jakości zarządzania. Jednakże ze względu na łatwość zastosowania, niewielką pracochłonność, a przede wszystkim jej stosunkowo wysoką wiarygodność metoda dyskryminacji stanowi istotną podstawę wnioskowania o kondycji ekonomiczno – finansowej przedsiębiorstw. Przeprowadzone badania wykazały, iż analizowane modele prognostyczne, skonstruowane na podstawie analizy dyskryminacyjnej charakteryzują się wysoką wartością predykcyjną nawet dwa lata przed złożeniem wniosku o upadłość i/lub o wszczęcie postępowania układowego. Podkreślono jednak, że uzyskane za pomocą analizy dyskryminacyjnej wyniki nie powinny być się traktowane jako rozstrzygające. Odpowiednio wykorzystane modele mogą jedynie stanowić ważną pomoc w ocenie rzeczywistej sytuacji finansowej spółek. W opracowaniu zwrócono uwagę na trudności, które mogą pojawić się w wykorzystaniu modeli. Podstawowym problemem wydaje się kwestia okresu ich skutecznej aplikacji ze względu na zmieniające się warunki gospodarcze.

EN

Subject of the study is empiric verification of the usefulness the polish models of discrimination analysis to the assessment the financial condition listed companies and forecasting of the bankruptcy threat and assessment predictional value of these models. Identification of financial risk of the company using these models unlike the others methods is objective and straightforward. On the other hand is not perfect. As it’s based solely on the financial data. It doesn’t include such factors as: improvement opportunities, the economic situation, the position of the company on the market, or the quality of the management. However, with respect to easiness of the application, low engagement of the work and most of all relatively high creditability, discrimination method is the essential basis of the deduction regarding the economic and financial condition of the companies. The researches have shown, that the analyzed prognostic models constructed on the basis discrimination analysis characterize high predictional value even two years before bankruptcy petition and/or before arrangement proceedings. It should be emphasized that the results obtained by means of discrimination analysis shouldn’t be treated as final. Properly used models can be solely important help in the assessment the real financial situation of the companies. In the study the attention was put on the difficulties, which can occur in the use of the models. The basic problem seems to be the issue of the period of their effective application with respect to the changing economic conditions.

11

Specyfika branżowa spółek akcyjnych w Polsce a prognozowanie ich upadłości

63%

Herman S.

Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

|

2017

|

nr 11(971)

41-59

PL

Do upadłości przedsiębiorstw dochodzi w każdej rozwiniętej gospodarce rynkowej. Ze względu na negatywne konsekwencje tego zjawiska zaczęto podejmować próby przewidywania (prognozowania) jego wystąpienia. Jednym z kierunków badań poświęconych temu zagadnieniu jest konstruowanie modeli prognostycznych, w których zostaje uwzględniona specyfika branżowa badanych przedsiębiorstw. W polskiej literaturze przedmiotu rzadko opisuje się konstruowanie modeli dotyczących poszczególnych branż. W artykule dokonano przeglądu badań związanych z tą problematyką. Głównym celem przeprowadzenia opisanego w pracy badania empirycznego było porównanie wartości błędu predykcji modeli odnoszących się do poszczególnych branż oraz modeli ogólnych (nieuwzględniających specyfiki branżowej badanych spółek). Dodatkowym celem było ustalenie determinant upadłości spółek akcyjnych w analizowanych branżach gospodarki. W przeprowadzonej analizie wykorzystano dane finansowe 180 spółek akcyjnych, zastosowano metodę wielokrotnego repróbkowania (bootstrapping) oraz wielowymiarową analizę dyskryminacyjną.

EN

Bankruptcy is a characteristic of every developed market economy. Numerous attempts have been made to predict it. One way this has been done in research is by building models which are based on the characteristics of the industry companies operate in. Due to the difficulty of gathering a large enough research sample, Polish researchers rarely try to build models for certain industries. This article reviews the empirical research related to this issue. The first aim of empirical research is to compare prediction errors of both industry and general models. The second was to define the determinants of joint-stock company bankruptcy in particular industries. Empirical studies were conducted on 180 joint-stock companies in the Polish capital market. Calculations were performed using the bootstrapping method and multivariate discriminant analysis.

12

Analiza dyskryminacyjna. Przeglad najwazniejszych modeli

63%

Hamrol M. , Czajka B. , Piechocki M.

Przegląd Organizacji

|

2004

|

nr 04

34-38

13

Systemy wczesnego ostrzegania o zagrożeniu upadłością przedsiębiorstw z sektora budowlanego – porównanie analizy dyskryminacyjnej i modelu logitowego

63%

Rusiecki K. , Białek-Jaworska A.

Ekonomia. Rynek, Gospodarka, Społeczeństwo

|

2015

|

nr 43

137-160

PL

W warunkach gospodarki rynkowej, przy stale rosnącej konkurencji i zatorach płatniczych, przewidywanie zagrożenia przedsiębiorstw upadłością zyskuje na znaczeniu. Celem artykułu jest zbudowanie modelu dyskryminacyjnego i logitowego do prognozowania upadłości przedsiębiorstw budowlanych na danych z okresu słabej koniunktury próby uczącej, składającej się z 98 przedsiębiorstw. Charakter aplikacyjny wyników badań przeprowadzonych w artykule na próbie uczącej dotyczy zastosowania oszacowanego modelu do prognozowania upadłości przedsiębiorstw w warunkach polskiej gospodarki, w okresie dobrej koniunktury w budownictwie, na próbie testowej składającej się z 44 spółek budowlanych na rok i dwa lata przed upadłością. W badaniu wykorzystano dane finansowe z serwisu informacyjnego EMIS oraz Monitora Polski B, na temat 71 spółek budowlanych, które formalnie odpowiednio w roku 2014 lub 2013 (próba ucząca) oraz 2009 (próba testowa) złożyły wniosek o ogłoszenie upadłości, i 71 spółek budowlanych, które kontynuowały działalność co najmniej rok po badanym okresie.

EN

This article describes the issues of early warning of the risk of bank- ruptcy in the construction sector, comparing the discriminate analysis and the logit model. In a market economy, with ever-increasing competition and payment gridlocks, anticipating danger of bankruptcy of enterprises is gaining importance. This paper aims to build a dis- criminatory and logit model to predict the bankruptcy of construction companies on data from the period of economic downturn of a learning sample, consisting of 98 companies. The nature of application results of research carried out in the article on the learning sample relates to the use of the estimated model to predict the bankruptcy of enterprises in the Polish economy, in good times in the construction industry, on a test sample consisting of 44 construction companies for one year and two years before the bankruptcy. The study uses financial data from the information service EMIS and Polish Monitor B, of 71 construction companies that formally respectively in 2014 or 2013 (for the learning sample) and 2009 (for the test sample) filed for bankruptcy and 71 construction companies that continue to operate at least one year following the period considered.

14

Application of chemometry to the comparison of atmospheric precipitation pollution profiles in urban and ecologically protected areas

63%

Astel A. , Walna B. , Kurzyca I. , Szczepaniak K. , Siepak J.

|

2006

|

tom Vol. 51, No. 3

377-389

EN

Discriminant analysis has been applied to assess a possibility of distinguishing between polluted and non-polluted sites by comparing pollutants' concentration in rainwater samples. Two discriminant functions related to pH, F-, NO-3, K+, CI-, and Mg2+ were generated. On the basis of PCA results and source apportionment techniques, three major sources of pollutants in two monitored sites (Poznań and Wielkopolski National Park, WNP divided into WNP-P (precipitation) and WNP-T (thro ugh fa 11)) in central part of Poland have been distinguished. These sites differ in respect to urbanization characteristics. The sources of pollutants in each site have been defined and pollution level has been quantitatively assessed as follows: anthropogenic origin (WNP-P - 23%; Poznań - 55%), soi! and dust particles (WNP-P - 35%; Poznań - 10%), sea salt aerosols (WNP-P - 7%; Poznań -17%). Also chemical composition of the above materials and their contribution to the total contents of cations and anions have been determined by calculating Absolute Principal Components Scores (APCS) and estimating daily variations in mass and concentration.' In general, contribution of SO2-4and NO-3 in the municipal area was twice as high as m the ecologically protected area.

PL

W pracy przedstawiono możliwości zastosowania techniki analizy dyskryminacyjnej do porównania stopnia zanieczyszczenia miejsc pobierania próbek na podstawie analizy zanieczyszczeń wody opadowej. W efekcie uzyskano dwie funkcje dyskryminacyjne skojarzone ze zmianami wartości pH oraz stężeniem jonów F-, NO-3, K+, CI-, and Mg2+. Na podstawie wyników analizy głównych składowych, połączonej z technikami identyfikacji i oceny ilościowej źródeł zanieczyszczeń, wyodrębniono trzy główne źródła wpływające na stan zanieczyszczenia powietrza atmosferycznego w dwóch punktach zlokalizowanych w centralnej części Polski, różniące się między sobą stopniem urbanizacji. Zidentyfikowano źródła zanieczyszczeń i określono ilościowo wielkość ich udziału. Wyodrębniono źródła antropogeniczne (Wielkopolski Park Narodowy - 23%; Poznań - 55%), pył i kurz (WNP - 35%; Poznań - 10%) oraz aerozole morskie (WNP - 7%; Poznań - 17%). Dodatkowo oceniono skład chemiczny zanieczyszczeń charakterystycznych dla danego źródła i wyznaczono udział poszczególnych kationów i anionów w całkowitej zawartości analitów w opadach. Analizę wykonano wyodrębniając absolutne wartości czynników głównych. Ustalono, że zawartość jonów SO2-4and NO-3 w próbkach pobranych na terenie miejskim jest dwa razy wyższa w porównaniu z próbkami z terenu ekologicznie chronionego.

15

Optimal complexity for discriminant analysis

63%

Hosseinzadeh A. , Noorhosseini M.

|

2011

|

tom R. 87, nr 7

193-198

EN

A mechanism has been proposed to achieve optimal complexity for Discriminant Analysis (DA) based on Principal Component Analysis (PCA). We use PCA to filter non-informative features before applying to DA algorithm. In addition to significant accuracy improvement, the mechanism decreases the computational and storage costs of Linear Discriminant Analysis methods and makes the overall method more efficient. The mechanism helps classical linear DA methods outperform the state of the art and most superior linear and non-linear DA methods.

PL

Zaproponowano mechanizm analizy złożoności w analizie dyskryminacyjnej bazującej na Analizie Składowej Głównej PCA. Dodatkowo mechanizm umożliwia poprawę dokładności klasyfikacji danych.

16

Ocena skuteczności modeli analizy dyskryminacyjnej do prognozowania zagrożenia finansowego spółek giełdowych

51%

Wojnar J.

Zeszyty Naukowe Małopolskiej Wyższej Szkoły Ekonomicznej w Tarnowie

|

2014

|

nr 1(24)

219-231

PL

Jednym z podstawowych problemów stojących przed kadrą zarządzającą współczesnym przedsiębiorstwem jest identyfikacja skutecznych metod służących do oceny kondycji finansowej przedsiębiorstwa i ostrzegających przed zagrożeniem kontynuacji działalności. Podejmowanie decyzji w przedsiębiorstwie oraz elastyczne reagowanie na zmiany jest coraz bardziej skomplikowane. Niezbędne w procesie zarządzania przedsiębiorstwem jest wykorzystywanie narzędzi pozwalających na wczesne zidentyfikowanie zagrożenia upadłością. Pomocna w tym względzie jest analiza dyskryminacyjna, która staje się coraz bardziej popularnym narzędziem, jednak w warunkach współistnienia wielu modeli prognozowania zagrożenia finansowego pojawia się problem wyboru najlepszego z nich. Celem opracowania jest weryfikacja skuteczności polskich modeli opierających się na analizie dyskryminacyjnej do przewidywania upadłości oraz oceny kondycji finansowej spółek giełdowych. Wybrano 9 najbardziej powszechnych i najczęściej stosowanych modeli, których wartości zostały policzone na podstawie sprawozdań finansowych wybranych 50 spółek pochodzących z baz danych Emerging Markets Information Service – Polska. Przeprowadzone badania wykazały, że analizowane modele prognostyczne mają wysoką wartość predykcyjną. Mogą być wykorzystane nie tylko do predykcji bankructwa, ale również umożliwiają w szybki i prosty sposób, bez ponoszenia wysokich kosztów, zbadanie ogólnej kondycji spółek w Polsce.

EN

One of the fundamental problems that the managers of a modern enterprise face is to identify effective methods of assessing the financial condition of a company and warning against the threat to the continuation of its operations. In an enterprise decision-making and flexible reaction to change is becoming more and more complicated. The use of tools allowing early identification of risk of bankruptcy has become necessary in the process of managing an enterprise. Discrimination analysis is helpful in this regard and has become an increasingly popular tool; however, due to co-existence of several forecasting models of financial risk, choosing the best of these models is problematic. The aim of the paper is to verify the effectiveness of the Polish models, based on discrimination analysis, to predict bankruptcy and assess the financial condition of listed companies. Nine of the most common and most widely used models have been selected and their values have been calculated on the basis of the financial statements of 50 companies selected from the database of Emerging Markets Information Service―Poland. The research has shown that the analyzed prognostic models have a high predictive value. Of all the models subjected to “the test of effectiveness,” the best model proved to be the one by Elżbieta Mączyńska which showed the highest predictive accuracy.

17

Metody oceny ryzyka kredytowego w systemie bankowym w Polsce - stan obecny i kierunki zmian

51%

Janasz K.

Przegląd Organizacji

|

2004

|

nr 12

29-31

18

Use of chosen discrimination models in the assessment of bankruptcy risk in meat processing enterprises

51%

Anna Z.-C.

Journal of Agribusiness and Rural Development

|

2015

|

nr 2(36)

363-370

EN

The aim of the study is to assess the fi nancial situation from the point of view of the bankruptcy risk of selected meat processing enterprises in Poland, such as: PKM Duda S.A., Indykpol S.A., Pamapol S.A. and Tarczyński S.A. For the analysis, 750 fi nancial data were collected, by means of which fi ve fi nancial variables in the fi rst model, four variables – in the second, the fourth and the fi fth model and six variables in the second model, were generated. The main criteria for the selection of the companies for testing were: carrying out the main business in the area of meat processing (companies belonging to group 15.11 according to the PKD classifi cation), legal status: limited liability company or joint stock company, which employs more than 50 people, and the availability of fi nancial data. The analysis shows that all surveyed meat industry companies were in a very good fi nancial situation. In 2008–2009 and 2012–2013 the most diffi cult fi nancial situation and, consequently, the greatest threat of bankruptcy, was faced by Pamapol S.A. Extremely sensitive to the deteriorating situation of surveyed companies, and thus to the most common threat of bankruptcy, proved to be: D. Wierzby model (for all companies), in 2009 and Pamapol S.A. (in 2008) and D. Hadasik model (Pamapol S.A. in the years 2008–2009)

PL

Upadłość przedsiębiorstw stanowi poważne zagrożenie dla prawidłowego funkcjonowania gospodarki. Jedną ze skutecznych metod prognozowania upadłości przedsiębiorstw jest analiza dyskryminacyjna. Celem badań przedstawionych w artykule jest ocena sytuacji fi nansowej z punktu widzenia zagrożenia upadłością wybranych przedsiębiorstw przetwórstwa mięsnego, takich jak: PKM Duda S.A., Indykpol S.A., Pamapol S.A., Tarczyński S.A. przy zastosowaniu polskich modeli analizy dyskryminacyjnej. Do analizy zebrano 750 źródłowych danych fi nansowych czterech spółek, przy użyciu których wygenerowano pięć zmiennych fi nansowych w pierwszym modelu, cztery zmienne w modelu drugim, czwartym i piątym oraz sześć zmiennych w drugim modelu. Podstawowym kryterium doboru jednostek do badań była: produkcja mięsa i wyrobów z mięsa (przynależność przedsiębiorstw do grupy 15.11 według PKD) oraz forma prawna: spółka akcyjna zatrudniająca powyżej 50 osób, ciągłość danych fi nansowych w badanym okresie. Na podstawie przeprowadzonych badań wynika, że wszystkie analizowane przedsiębiorstwa były w bardzo dobrej sytuacji fi nansowej. W latach 2008–2009 i 2012–2013 najtrudniejszą sytuacją fi nansową, a w konsekwencji największym zagrożeniem upadłością była obciążona spółka Pamapol S.A. Niezwykle wrażliwym na pogarszającą się sytuację Pamapol S.A. był: model D. Wierzby i model D. Hadasik (w latach 2008–2009), a także model INE PAN 7 (w 2008 roku).

19

Poziom zróżnicowania europejskich koncernów elektroenergetycznych na podstawie wybranych wskaźników ekonomicznych

51%

Ulatowska M.

Progress in Economic Sciences

|

2014

|

nr 1

267-280

PL

Celem artykułu było ukazanie zróżnicowania koncernów sektora elektroenergetycznego w kontekście uwarunkowań makro i mikroekonomicznych z wykorzystaniem analizy dyskryminacyjnej. Posługując się programem STATISTICA, do przeprowadzenia analizy wykorzystane zostały dane makroekonomiczne dotyczące gospodarki państw, w których spółki dominujące koncernów energetycznych mają siedziby oraz wyniki ekonomiczno-finansowe poszczególnych koncernów. Przedsiębiorstwa elektroenergetyczne: elektrownie, spółki dystrybucyjne i sprzedawcy energii w Polsce zostały ujęte jako jeden podmiot. Podjęto próbę określenia czynników makro i mikroekonomicznych oraz danych ekonomiczno-finansowych, które istotnie wpłynęły na rozróżnienie badanych koncernów. Wyniki otrzymane z przeprowadzenia analizy dyskryminacyjnej pozwoliły na przedstawienie następujących wniosków: w rozróżnianiu wybranych koncernów na podstawie czynników mikroekonomicznych największy udział miały zmienne: przychody na 1 zatrudnionego i długookresowy majątek do długookresowego kapitału, a wyraźnie odróżniły się EdF i spółki elektroenergetyczne. w Polsce. Oznacza to, że dominujące koncerny europejskie wykazują podobieństwo w realizowaniu przyjętych przez właścicieli ekonomiczno-finansowych warunków rozwoju. Według czynników makroekonomicznych i ekonomicznych największy wkład w identyfikację podobnych grup koncernów miały jednakowe zmienne: zużycie energii elektrycznej w TWh i dług publiczny w % PKB, które poprawnie sklasyfikowały wszystkie koncerny w 100%. Wynika z tego, że największy wkład w rozróżnienie koncernów miały czynniki zewnętrzne, a ściślej wskaźniki makroekonomiczne państw, w których znajdują się siedziby spółek dominujących koncernów,

EN

The purpose of the article was to show variations in the electricity sector in the context of macro and micro-economic conditions with the use of discriminatory analysis. Using the STATISTICA programe to carry out the analysis of discrimination macroeconomic data has been used on the economies of the countries in which the parent companies of the energy companiesare established and the financial and economic results of individual concerns. Power companies: power plants, distribution companies and vendors of energy in Poland have been included as a single entity. An attempt to determine the factors of macro and micro-economic and financial data, which significantly affected the distinctionbetween the concerns was investigated. The results of the discriminatory analysis allowed for the submission of the following conclusions: selected on the basis of the following micro-economic factors distinguished the companies that had the largest share of variables: revenue per employee and long-term assets to long-term capital, and clearly distinguished EdF and electricity companies in Poland. This means that the dominant European companies show a similarity in implementation adopted by the owners of the economic-financial conditions for development. According to factors and the economic contribution to the largest macroeconomic identifying similar groups had the same variables: consumption of electricity in TWh and public debt in% of GDP, which correctly classified all concerns at 100%. It follows from this that the greatest contributions in distinguishing concerns have external factors and more specifically, the national macro-economic indicators in the countries in which the handquestors of the parent companies are found.

RU

Целью данной статьи является представление дифференциации концернов электроэнергетического сектора в контексте макро - и микроэкономических обусловленностей с использованием дискриминационного анализа. Руководствуясь программой СТАТИСТИКА для проведения анализа, были использованы макроэкономические данные относящиеся к экономике государств, в которых находятся доминирующие фирмы энергетических концернов, а также экономическо-финансовые результаты отдельных концернов. Электроэнергетические предприятия: электростанции, общества, занимающиеся дистрибуцией, и продавцы энергии в Польше были взяты как один субъект. В статье была сделана попытка определения макро - и микроэкономических факторов, а также экономическо-финансовых данных, которые существенно повлияли на отличие исследуемых концернов. Результаты, полученные после проведения дискриминационного анализа, позволили выдвинуть следующие заключения: в дифференциации выбранных концернов на основании микроэкономических факторов самое большое участие принимали переменные: приходы на 1 затрудненного и долгосрочное имущество по отношению к долгосрочному капиталу, а очень отчетливо отличились EdF и электроэнергетические общества в Польше. Это означает то, что доминирующие европейские концерны выявляют сходство в реализации принятых владельцами экономическо-финансовых условий развития. Согласно макроэкономическим и экономическим факторам самый большой вклад в идентификацию схожих групп концернов имели одинаковые переменные: энергозатраты электроэнергии в Twh и публичный долг в % РКВ, которые правильно провели классификацию всех концернов на100%. Из этого следует, что самый большой вклад в дифференциацию концернов имели внешние факторы , а точнее макроэкономические показатели государств , в которых находятся общества главенствующих концернов.

20

Problemy analizy wniosków kredytowych dla osób fizycznych

51%

Staniec I.

|

1999

|

tom z. 33

77-85

PL

W artykule przedstawiono problemy pojawiające się przy zastosowaniu sztucznych sieci neuronowych do klasyfikacji wniosków kredytowych dla kredytów konsumpcyjnych, ich przykładowe rozwiązanie oraz wyniki klasyfikacji przeprowadzone dla 100 wniosków złożonych w różnych bankach.

EN

The paper deals with the problem whether and to what extent neural networks and multivariate linear discriminant analysis (MDA) are suitable for the creditworthiness evaluation of companies. It is the result of the inquiry that the neural networks system is a better method of classification than the MDA. Moreover the test result shows that the extensive preliminary studies for the selection of suitable classification ratios required with the MDA can be omitted when working with a neural networks.