Show simple item record

Modely predikce bankrotu: Lze zvýšit predikční schopnost modelů použitím dynamických ukazatelů?

dc.contributor.authorRežňáková, Máriacs
dc.contributor.authorKaras, Michalcs
dc.date.accessioned2017-11-07T11:58:53Z
dc.date.available2017-11-07T11:58:53Z
dc.date.issued2014-09-16cs
dc.identifier.citationProcedia Economics and Finance. 2014, vol. 12C, issue 1, p. 565-574.en
dc.identifier.issn2212-5671cs
dc.identifier.other109386cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/70148
dc.description.abstractThe present approach to developing bankruptcy prediction models uses financial ratios related to the time of one year before bankruptcy. Some authors try to improve the prediction accuracy of the models by using averaged ratios involving several years before bankruptcy. This of course assumes that a bankruptcy can be predicted several years ahead. This idea led us to investigating the differences between the dynamics of the financial ratios developments. Here we assume that the dynamics of the values of some indicators in a group of prospering companies may be different from that of those facing bankruptcy threats. The indicators that showed a significant difference in the development dynamics were used to develop a bankruptcy prediction model. The research was carried out using data of the Czech manufacturing industries obtained from the AMADEUS database for years 2002 to 2012, with each company providing data for up to five years prior to the bankruptcy. Along with investigating the different approach to the selection of indicators for the development of a bankruptcy model, we were also concerned with the selection of a method to develop it. Researching the literature, we found that the most commonly used method is one of linear discrimination analysis, whose precision is improved if applied to normally distributed data without outliers. With financial data, however, these assumptions are difficult to meet. Therefore, a non-parametric Boosted-Trees method was used to select the predictors and develop the bankruptcy models.en
dc.description.abstractSoučasný přístup k tvorbě predikčních bankrotních modelů je založen na použití finančních poměrových ukazatelů, které se vztahují k jednomu roku před bankrotem. Někteří autoři se snaží predikční přesnost modelů zvyšovat použitím průměrných ukazatelů, vypočítaných za několik let před bankrotem. Přitom vycházejí z předpokladu, že znaky bankrotu lze identifikovat již několik let předtím, než k bankrotu dojde. Tato myšlenka nás vedla ke zkoumání rozdílnosti dynamiky vývoje finančních poměrových ukazatelů. Vycházíme přitom z předpokladu, že hodnoty některých ukazatelů mohou mít rozdílnou dynamiku vývoje ve skupině prosperujících podniků a ve skupině podniků ohrožených bankrotem. Ukazatele, u kterých se prokázala významná rozdílnost v dynamice vývoje, byly použity pro tvorbu predikčního bankrotního modelu. Výzkum byl prováděn na základě dat podniků zpracovatelského průmyslu v České republice, získaných z databáze AMADEUS. Získaná data jsou za roky 2002 až 2012, přičemž o každém podniku jsou sledovaná data za 5 let před bankrotem. Současně se změnou přístupu k výběru ukazatelů pro tvorbu bankrotního modelu, zabývaly jsme se i otázkou výběru metody jeho tvorby. Z literární rešerše vyplynulo, že nejčastěji používanou metodou je metoda lineární diskriminační analýzy, jejíž přesnost se zvyšuje při aplikaci na data, která mají normální rozdělení a nevykazují extrémní hodnoty. Tyto předpoklady je však při použití finančních dat problematické naplnit. Proto byla k výběru prediktorů i k sestavení bankrotních modelů použita neparametrická metoda Boosted Trees.cs
dc.formattextcs
dc.format.extent565-574cs
dc.format.mimetypeapplication/pdfcs
dc.language.isoencs
dc.publisherElseviercs
dc.relation.ispartofProcedia Economics and Financecs
dc.relation.urihttps://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2212567114003803cs
dc.rightsCreative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 3.0 Unportedcs
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cs
dc.subjectDefault prediction modelsen
dc.subjectFinancial ratiosen
dc.subjectNon-parametric modelen
dc.subjectmodely predikce bankrotu
dc.subjectfinanční poměrové ukazatele
dc.subjectneparametrický model
dc.titleBankruptcy Prediction Models: Can the prediction power of the models be improved by using dynamic indicators?en
dc.title.alternativeModely predikce bankrotu: Lze zvýšit predikční schopnost modelů použitím dynamických ukazatelů?cs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta podnikatelská. Ústav financícs
sync.item.dbidVAV-109386en
sync.item.dbtypeVAVen
sync.item.insts2019.06.17 14:03:02en
sync.item.modts2019.05.18 00:40:40en
dc.coverage.issue1cs
dc.coverage.volume12Ccs
dc.identifier.doi10.1016/S2212-5671(14)00380-3cs
dc.rights.accessopenAccesscs
dc.rights.sherpahttp://www.sherpa.ac.uk/romeo/issn/2212-5671/cs
dc.type.driverconferenceObjecten
dc.type.statusPeer-revieweden
dc.type.versionpublishedVersionen


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 3.0 Unported
Except where otherwise noted, this item's license is described as Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 3.0 Unported