Search
Wpływ maksymalizacji danych wejściowych na skuteczność modeli parametrycznych i nieparametrycznych prognozowania upadłości spółek akcyjnych notowanych na WGPW
Abstract
Celem tego opracowania było zbadanie wpływu maksymalizacji danych wejściowych na skuteczność prognozowania upadłości spółek giełdowych na podstawie takiej samej populacji spółek S.A. notowanych na WGPW dla modeli parametrycznych (logitowych, probitowych, analizy dyskryminacyjnej) oraz nieparametrycznych ( sztucznych sieci neuronowych. Realizacja tego celu pozwoliła między innymi na stwierdzenie, czy i do jakich modeli opłaca się wprowadzać większą ilość zmiennych wejściowych, wydłużając przez to znacząco czas opracowania modeli oraz czas uzyskania wyniku przy ocenianiu ''standingu'' finansowego firm w praktyce.
Cite as
Full text
full text is not available in portal
Keywords
Details
- Category:
- Monographic publication
- Type:
- rozdział, artykuł w książce - dziele zbiorowym /podręczniku o zasięgu krajowym
- Title of issue:
- Konkurencyjność gospodarki Polski strony 230 - 239
- Language:
- Polish
- Publication year:
- 2008
- Bibliographic description:
- Korol T.: Wpływ maksymalizacji danych wejściowych na skuteczność modeli parametrycznych i nieparametrycznych prognozowania upadłości spółek akcyjnych notowanych na WGPW// Konkurencyjność gospodarki Polski/ ed. pod red. nauk. Adama P. Balcerzaka i Elżbiety Rogalskiej. Toruń: Wydawnictwo Adam Marszałek, 2008, s.230-239
- Verified by:
- Gdańsk University of Technology
seen 99 times