Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: bankruptcy prediction models

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

INTERNATIONAL COMPARISON OF THE RELEVANT VARIABLES IN THE CHOSEN BANKRUPTCY MODELS USED IN THE RISK MANAGEMENT

100%

Sopkova G. , Spuchlakova E. , Zvarikova K.

nr 1

143-155

Research background: It does not matter if the company is operating in the domestic or in the international environment; its failure has serious impact on its environment. Because of this fact it is not surprising that not only owners of the companies, but also another interested groups are focused on the prediction of the company´s financial health. Purpose of the article: The first studies concerned with this issue are dating back to 1930 but from this time a hundreds of bankruptcy prediction models have been constructed all over the world. Some of them are known world-wide and some of them are known only on the national level. Many researchers share their opinion, that it is not appropriate to use foreign models in the domestic conditions non-critically, because they were constructed in the different conditions. One of the main problems are used variables. Methods: We mention three studies which were focused on the used variables in the bankruptcy prediction models. Our comparative study was concerning with 42 models constructed in the seven chosen transit economics with the aim to realize which variables are relevant and which could be reduce from the bankruptcy prediction models. We focused only on the used variables and abstracted from the used methodology, the date of their construction or the model´s power of relevancy. Findings & Value added: The result of our comparative study is the identification of 20 variables, which were used in three or more prediction models, so we assume that these variables have the best prediction ability in the condition of transit economics and their application should be consider in the construction of new models.

Identyfiacja symptomów ryzyka bankructwa przedsiębiorstwa na podstawie polskich modeli predykcji bankructwa – case study Próchnik S.A.

75%

Kuciński A.

nr 5

The article aimed to identify the main symptoms of Próchnik’s bankruptcy risk. Próchnik announced its liquidation bankruptcy in 2018. Analysis and assessment of Próchnik’s risk of insolvency was based on the Polish models of bankruptcy prediction, and the study covered the activity of the company between 2010 and 2017. The most important identifid risk factors that determined Próchnik’s insolvency were loss of profiability, problems with financial liquidity, diminishing effectiveness of the management of the company’s assets, and poor structure of capital.

Celem artykułu było wskazanie głównych symptomów ryzyka bankructwa spółki Próchnik, wobec której w 2018 r. ogłoszono upadłość likwidacyjną. Analizę i ocenę zagrożenia niewypłacalnością przeprowadzono na podstawie polskich modeli predykcji bankructwa. Badaniem objęto działalność przedsiębiorstwa w latach 2010–2017. Wśród najważniejszych zidentyfiowanych czynników ryzyka, które przesądziły o niewypłacalności spółki Próchnik, wskazano utratę rentowności, problemy z płynnością fiansową, malejącą efektywność zarządzania zasobami majątkowymi przedsiębiorstwa oraz niewłaściwą strukturę kapitałową.

Przewidywanie upadłości firm w przemyśle chemicznym

63%

Papík M. , Papíková L. , Kajanová J.

tom T. 99, nr 12

1762--1769

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.

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.