Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

1

The Theoretical Aspects of Measuring the Costs of Corporate Bankruptcy

100%

Boratyńska K.

|

nr 3

43-57

EN

This article presents the issue of costs of enterprise bankruptcy. The purpose of this paper was to overview bibliography concerning the costs of corporate bankruptcy. According to literature, the author has pointed out that costs of bankruptcy can be divided into different groups, e.g. indirect and direct. The paper indicates the following corporate bankruptcy costs allocation criteria: time span, type of proceedings and the accounting perspective at the microeconomic level of analysis. The author has paid attention to models evaluation of costs of corporate bankruptcy. It is worth emphasizing that measurement of indirect costs of enterprises bankruptcy is a very complex issue.

2

The effectiveness of corporate bankruptcy models

70%

Kisielinska J.

|

nr 1

EN

Subject and purpose of work: Research targeted at verification of effectiveness of the selected Polish models of forecasting bankruptcy of an enterprise has been presented within the article. Materials and methods: Within the research financial data from the years 2009-2012 have been used, obtained from 110 companies out of which 55 are companies which underwent bankruptcy and 55 which did not. Discriminant analysis as well as logit models and method of aggregated assessment have been applied. Results: Due to the frequent low quality of classification obtained via single models a method which may be called as aggregated method was suggested, which is based on the assessment of situation of a single unit on indications of the majority of models. This method allowed to increase the correctness of identification up to 87,3%. The share of incorrect identifications is rather high and amounts to 12,7%. Conclusions: The author is of the opinion that the assessment of situation of an entity may not be based solely on the indications of models of bankruptcy prognosis. This assessment may be treated solely indicatively, especially when consequences of a decision made on this basis (i.e. decision on granting a loan) may significantly impact further position of such entity and its surroundings.

PL

Streszczenie Przedmiot i cel pracy: W artykule przedstawiono badania mające na celu weryfikację skuteczności wybranych polskich modeli prognozowania upadłości przedsiębiorstw. Materiały i metody: W badaniach wykorzystano dane finansowe z lat 2009-2012 pochodzące z 110 firm, z czego 55 to firmy, które zbankrutowały i 55, które nie zbankrutowały. Wykorzystano analizę dyskryminacyjną, modele logitowe oraz metodę oceny zagregowanej. Wyniki: Z uwagi na często niską jakość klasyfikacji uzyskaną pojedynczymi modelami zaproponowano metodę, którą nazwać można zagregowaną, opierającą ocenę sytuacji jednostki na wskazaniach większości modeli. Metoda ta pozwoliła podnieść poprawność identyfikacji do 87,3%. Nadal jednak udział błędnych rozpoznań jest dość wysoki i wynosi 12,7%. Wnioski: Autorka uważa, że ocena sytuacji jednostki nie może bazować jedynie na wskazaniach modeli prognozowania upadłości. Ocenę tą można traktować jedynie orientacyjnie zwłaszcza, gdy konsekwencje podjętej na jej podstawie decyzji (np. decyzja o udzieleniu kredytu lub nie) mogą w istotnym stopniu wpływać na dalszą pozycję jednostki lub jej otoczenia.

3

Is it worth restructuring? Analysis of companies in poor financial condition in Poland

60%

Herman S.

|

nr 6

7-26

PL

Pogarszająca się kondycja finansowa przedsiębiorstwa może doprowadzić do jego niewypłacalności, co z kolei może skutkować ogłoszeniem upadłości lub restrukturyzacją przedsiębiorstwa. Pierwszym celem badania omawianego w artykule jest porównanie kondycji finansowej przedsiębiorstw niefinansowych funkcjonujących w Polsce, które zostały poddane postępowaniu restrukturyzacyjnemu oraz upadłościowemu. W przeprowadzonym badaniu empirycznym skonstruowano narzędzia umożliwiające prognozowanie przyszłej sytuacji finansowej firmy. Drugim celem jest ocena efektywności restrukturyzacji na podstawie analizy porównawczej przedsiębiorstw poddanych różnym formom tego postępowania. Podjęto próbę identyfikacji determinant powodzenia lub porażki tego procesu. W badaniu wykorzystano informacje z baz danych Coface Poland, EMIS Professional oraz „Monitora Sądowego i Gospodarczego”. Analizę empiryczną przeprowadzono na podstawie danych finansowych 1740 przedsiębiorstw funkcjonujących w Polsce (580 firm, wobec których toczy się postępowanie upadłościowe, 580 firm przechodzących restrukturyzację i 580 firm w dobrej kondycji finansowej) za lata 2015–2019. Zastosowano w niej testy nieparametryczne: Kruskala-Wallisa, Dunna i Manna-Whitneya oraz klasyfikator lasu losowego. Podobieństwo między przedsiębiorstwami, wobec których wszczęto postępowanie upadłościowe, i przedsiębiorstwami przechodzącymi restrukturyzację jest większe niż między każdą z tych grup a przedsiębiorstwami sprawnie działającymi w gospodarce. Klasyfikator skonstruowany na potrzeby badania umożliwił prognozowanie, czy przedsiębiorstwo będzie miało problemy finansowe. Uzyskane wyniki pozwoliły stwierdzić, że skuteczność procesu restrukturyzacji nie zależy od czynników finansowych. Postępowanie restrukturyzacyjne nie zawsze chroni firmy przed upadłością ani nie ma znaczącego wpływu na kondycję finansową tych podmiotów.

EN

Deteriorating financial condition of a company may lead to insolvency. As a result, the company may be declared bankrupt or undergo restructuring. The first goal of the study described in the paper is to compare the financial condition of Poland-based non-financial companies undergoing restructuring and bankruptcy processes. In the empirical study, a tool for forecasting the future financial situation of a company was constructed. The second goal is the assessment of the effectiveness of restructuring processes on the basis of a comparative analysis of companies subjected to various forms of this procedure. An attempt was made to identify the determinants of the success or failure of the restructuring process. The study was based on the information from the Coface Poland, EMIS Professional and the Court and Commercial Gazette (Pol. 'Polski Monitor Sądowy i Gospodarczy') databases. The empirical research was conducted on a random sample of financial data of 1740 non-financial companies (580 companies that were declared bankrupt, 580 companies undergoing a restructuring, and 580 companies in a good financial condition) in 2015-2019. The Kruskal-Wallis test, Dunn's test, Mann-Whitney's test and the random forest classifier were used for the purpose of the study. Companies that were declared bankrupt or underwent a restructuring process have more in common with each other than with companies efficiently operating in the market. It was possible to create a classifier which enabled forecasting whether a company will have financial problems. The results of the study demonstrated that the efficiency of the restructuring process does not depend on financial factors. Moreover, restructuring often fails to protect companies from bankruptcy and does not have a significant impact on the financial condition of restructured entities.

4

Analiza porównawcza wybranych metod szacowania błędu predykcji klasyfikatora

41%

Herman S.

|

nr 4

449-463

EN

Classification is an algorithm, which assigns studied companies, taking into consideration their attributes, to specific population. An essential part of it is classifier. Its measure of quality is especially predictability, measured by true error rate. The value of this error, due to lack of sufficiently large and independent test set, must be estimated on the basis of available learning set. The aim of this article is to make a review and compare selected methods for estimating the prediction error of classifier, constructed with linear discriminant analysis. It was examined if the results of the analysis depends on the sample size and the method of selecting variables for a model. Empirical research was made on example of problem of bankruptcy prediction of join-stock companies in Poland.

PL

Klasyfikacją nazywamy algorytm postępowania, który przydziela badane obserwacje/obiekty, bazując na ich cechach do określonych populacji. W tym celu konstruowany jest odpowiedni model – klasyfikator. Miarą jego jakości jest przede wszystkim zdolność predykcyjna, mierzona m.in. za pomocą prawdziwego błędu predykcji. Wartość tego błędu, ze względu na brak odpowiednio dużej, niezależnej próby testowej, musi być często szacowana na podstawie dostępnej próby uczącej. Celem artykułu jest dokonanie przeglądu oraz empirycznej analizy porównawczej wybranych metod szacowania błędu predykcji klasyfikatora, skonstruowanego z wykorzystaniem liniowej analizy dyskryminacyjnej. Zbadano, czy wyniki analizy uzależnione są od wielkości próby oraz metody wyboru zmiennych do modelu. Badanie empiryczne zostało przeprowadzone na przykładzie problemu prognozowania upadłości spółek akcyjnych w Polsce.