Author
Listed:
- Joanna Kisielińska
- Adam Waszkowski
Abstract
W artykule przedstawiono zagregowaną ocenę kondycji finansowej wybranej grupy polskich przedsiębiorstw z wykorzystaniem 20 modeli prognozowania upadłości przedsiębiorstw opracowanych przez różnych polskich autorów. Przedstawiono zasady konstrukcji modeli klasyfikacyjnych do prognozowania bankructwa, wskazując na najczęstsze rozwiązania, jakimi są liniowa funkcja dyskryminacyjna oraz model logitowy. Omówiono również dobór wskaźników wykorzystywanych w konstrukcji systemów wczesnego ostrzegania. Skuteczność badanych modeli predykcyjnych zweryfikowano dla wybranej grupy firm, obejmującej 53 przedsiębiorstw, które zbankrutowały w okresie 2003-2011 oraz 53 przedsiębiorstw znajdujących się w dobrej kondycji finansowej. Analiza pokazała, że jakość uzyskanej klasyfikacji była zadowalająca w przypadku pięciu modeli. W pozostałych przypadkach testowane modele dają zbyt niski odsetek poprawnych identyfikacji bądź zbyt silną asymetrię w rozpoznawaniu przedsiębiorstw zdrowych i zagrożonych. Jeśli jednak ocena kondycji finansowej przedsiębiorstw jest przeprowadzona w sposób zagregowany, według dominujących wskazań ze wszystkich dostępnych modeli, to rozróżnienie pomiędzy klasą zdrowych i klasą zagrożonych przedsiębiorstw okazuje się prawidłowe dla 87% firm. Ponadto ocena metodą zagregowaną daje szanse na uzyskanie klasyfikacji o mniejszej asymetrii niż stosowanie indywidualnych modeli. (abstrakt oryginalny)
Suggested Citation
Joanna Kisielińska & Adam Waszkowski, 2015.
"Zagregowana ocena kondycji finansowej przedsiębiorstw z wykorzystaniem polskich modeli upadłości,"
Ekonomista, Polskie Towarzystwo Ekonomiczne, issue 5, pages 679-692.
Handle:
RePEc:aoq:ekonom:y:2015:i:5:p:679-692
Download full text from publisher
Corrections
All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:aoq:ekonom:y:2015:i:5:p:679-692. See general information about how to correct material in RePEc.
If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.
We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .
If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.
For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: Tomasz Kwarcinski (email available below). General contact details of provider: https://edirc.repec.org/data/pteeeea.html .
Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through
the various RePEc services.