Artykuł ten dotyczy prognozowania upadłości przedsiębiorstw w Polsce. W artykule tym porównano siedem różnych metod sztucznej inteligencji prognozowania zagrożeń firm upadłością. Jest to pierwsza próba weryfikacji skuteczności tak szerokiego wachlarza metod miękkich technik obliczeniowych w prognozowaniu upadłości firm w Polsce. Opracowane przez autora modele charakteryzują się wysoką skutecznością.

Artykuł ten dotyczy prognozowania upadłości spółek giełdowych w Polsce. Skupiono się w nim na rozważaniach nad możliwością wykorzystania, w procesie prognozowania upadłości, nie tylko wskaźników finansowych w modelu logiki rozmytej, ale również wybranych zmiennych makroekonomicznych Polski mających wpływ na sytuację finansową firm. W badaniach autor wykorzystał dane dotyczące 132 spółek akcyjnych notowanych na Warszawskiej Giełdzie...

W artykule zwrócono uwagę na trzy kryteria oceny modeli zagrożenia przedsiębiorstw upadłością, tzn. na kalibrację, sprawność ogólną oraz minimalizację kosztów błędnych decyzji. Autor posługując się przykładem przedstawił sposób wyznaczania punktu granicznego dla modeli, pozwalającego zminimalizować koszt błędnych decyzji.

W artykule tym skupiono się na rozważaniach nad rozwinięciem metod sztucznej inteligencji tj. sztucznych sieci neuronowych poprzez wykorzystanie algorytmów genetycznych w prognozowaniu kryzysu finansowego przedsiębiorstw w Polsce. W badaniach autor wykorzystał dane dotyczące 180 polskich przedsiębiorstw produkcyjnych. Populacja ta została podzielona na próbę uczącą i testową. Zarówno w próbie uczącej, jak i testowej proporcja bankrutów...

Artykuł ten dotyczy prognozowania upadłości przedsiębiorstw w Polsce. W artykule tym porównano dwie metody prognozowania zagrożeń firm upadłością: analizę dyskryminacyjną oraz logikę rozmytą. W badaniach autor wykorzystał dane dotyczące 185 spółek notowanych na Warszawskiej Giełdzie Papierów Wartościowych. Populacja ta została podzielona na próbę uczącą i testową. Opracowane przez autora modele logiki rozmytej charakteryzują się...