Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "analiza dyskryminacyjna" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-4 z 4
Tytuł:
Modele dyskryminacyjne jako narzędzie oceny zagrożenia upadłością przemysłowych grup kapitałowych – sektor chemiczny
Discriminatory models as a tool for bankruptcy risk assessment industrial capital groups – the chemical sector
Autorzy:
Bobowski, Eryk
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/20246312.pdf
Data publikacji:
2021-06-30
Wydawca:
Uniwersytet Warszawski. Wydawnictwo Naukowe Wydziału Zarządzania
Tematy:
analiza dyskryminacyjna
analiza wskaźnikowa
modele upadłości
grupy
kapitałowe
bankructwo
discriminant analysis
ratio analysis
bankruptcy models
capital groups
bankruptcy
Opis:
Artykuł prezentuje badania nad wykorzystaniem modeli dyskryminacyjnych w ocenie zagrożenia upadłością przemysłowych grup kapitałowych prowadzących działalność w polskim sektorze chemicznym. Prace badawcze koncentrowały się na zbadaniu efektywności i skuteczności wykorzystania modeli analitycznych w prognozowaniu bankructw organizacji wielopodmiotowych przez zestawienie i porównanie wyników obliczonych dla grupy kapitałowej i spółki dominującej. W analizie wykorzystano modele oceny i prognozowania kondycji ekonomiczno-finansowej przedsiębiorstw autorstwa polskich naukowców, które dedykowane są dla firm krajowych działających w polskich realiach gospodarczych. Prace badawcze nad ich opracowaniem prowadzono w głównych ośrodkach naukowo-badawczych uczelni wyższych.
The article presents research on the use of discriminatory models in the assessment of the risk of bankruptcy of industrial capital groups operating in the Polish chemical sector. The research work was focused on examining the efficiency and effectiveness of the use of analytical models in forecasting bankruptcies of multi-entity organizations by tally and comparing the results calculated for the capital group and the parent company. The analysis uses models for assessing and forecasting the economic and financial condition of enterprises by Polish scientists, which are dedicated to domestic companies operating in the Polish economic realities. Research works on their development were carried out in the main research and development centers of universities.
Źródło:
Studia i Materiały; 2021, 1(34); 44-60
1733-9758
Pojawia się w:
Studia i Materiały
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Evaluation of the effectiveness of early warning models on the example of enterprises operating in SEZ
Ocena skuteczności modeli wczesnego ostrzegania na przykładzie przedsiębiorstw działających w specjalnych strefach ekonomicznych
Autorzy:
Chmiel, Justyna
Kozioł, Karolina
Pitera, Rafał
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/415991.pdf
Data publikacji:
2020-06-30
Wydawca:
Małopolska Wyższa Szkoła Ekonomiczna w Tarnowie
Tematy:
discriminant analysis
company’s financial situation
early warning models
bankruptcy
enterprises in Poland
analiza dyskryminacyjna
sytuacja finansowa przedsiębiorstwa
modele wczesnego ostrzegania
bankructwo
przedsiębiorstwa w Polsce
Opis:
The article aims to verify the effectiveness of selected 10 models of discriminant analysis on the example of 30 enterprises operating in special economic zones: Mielec and Tarnobrzeg. The methodology applied for the research was an analysis of existing data and the use of discriminant analysis methods such as systematic review of literature, analysis of public data of the Ministry of Economy and financial data of enterprises (primarily financial statements). Analysis of companies belonging to the Mielec zone, SEZ Euro-Park Mielec and Tarnobrzeg Euro-Park Wisłosan was conducted on a sample of 30 enterprises, including 15 bankrupt and 15 termed “healthy”. The time horizon of the research was 2009–2017, verification was based on 10 early warning models. The conducted analyzes showed that some models correctly reflect the financial situation of the surveyed enterprises (e.g. Artur Hołda’s model—73.3% accurate forecasts), they also revealed the need to use multiple discriminant analysis models to thoroughly analyze the company’s financial situation—using only one lead model maybe to draw incorrect conclusions. The use of discriminatory models to assess the financial situation of enterprises is in many cases based on early warning methods. These methods are characterized by both advantages and certain limitations; one of the disadvantages is the rapid decline in the effectiveness of models due to constant changes in the economic conditions of market players. That is why models created several years ago may be less effective than newer methods. As for the advantages, it should be emphasized above all the simplicity of the use of such tools and unambiguous results—which in comparison to, for example, traditional indicator analysis, allow to avoid errors in the interpretation of results.
Celem artykułu jest weryfikacja skuteczności wybranych dziesięciu modeli analizy dyskryminacyjnej na przykładzie 30 przedsiębiorstw działających w specjalnych strefach ekonomicznych w Mielcu i w Tarnobrzegu. W badaniu zastosowano metody analizy danych i analizy dyskryminacyjnej. Wykorzystano dane publicznie dostępne, pochodzące głównie ze sprawozdań finansowych przedsiębiorstw. Badanie przeprowadzono na próbie 30 przedsiębiorstw (w tym 15 upadłych i 15 określanych jako „zdrowe”), działających w strefach Euro-Park Mielec i Euro-Park Wisłosan Tarnobrzeg. Zakres czasowy badań to lata 2009–2017. Przeprowadzone analizy wykazały, że niektóre modele w prawidłowy sposób odzwierciedlają sytuację finansową badanych przedsiębiorstw (np. model Artura Hołdy – 73,3% trafnych prognoz), ujawniły także potrzebę zastosowania wielu modeli analizy dyskryminacyjnej do dokładnej analizy sytuacji finansowej przedsiębiorstwa – użycie jednego tylko modelu prowadzić może do wyciągania nieprawidłowych wniosków. Wykorzystanie modeli dyskryminacyjnych do oceny sytuacji finansowej przedsiębiorstw w wielu przypadkach opiera się na metodach wczesnego ostrzegania. Wspomniane metody charakteryzują się zarówno zaletami, jak i pewnymi ograniczeniami; jedną z wad jest szybki spadek skuteczności modeli ze względu na ciągłe zmiany warunków ekonomicznych podmiotów działających na rynku. Dlatego modele powstałe przed kilkunastoma laty mogą być mniej skuteczne niż odpowiednio nowsze metody. Co do zalety, to podkreślić należy przede wszystkim prostotę zastosowania takich narzędzi oraz jednoznaczne wyniki – które w porównaniu na przykład do tradycyjnej analizy wskaźnikowej pozwalają na uniknięcie błędów w interpretacji wyników.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Małopolskiej Wyższej Szkoły Ekonomicznej w Tarnowie; 2020, 2(46); 55-67
1506-2635
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Małopolskiej Wyższej Szkoły Ekonomicznej w Tarnowie
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ocena skuteczności modeli analizy dyskryminacyjnej do prognozowania zagrożenia finansowego spółek giełdowych
Evaluation of the effectiveness of models for discrimination analysis to predict financial risk of listed companies
Autorzy:
Wojnar, Jolanta
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/414884.pdf
Data publikacji:
2014-06
Wydawca:
Małopolska Wyższa Szkoła Ekonomiczna w Tarnowie
Tematy:
kondycja finansowa przedsiębiorstwa
analiza dyskryminacyjna
wartość predykcyjna
prognozowanie zagrożenia finansowego
upadłość
skuteczność prognostyczna
financial standing
discrimination analysis
predictional value
prediction of financial distress
bankruptcy
prediction level
Opis:
Jednym z podstawowych problemów stojących przed kadrą zarządzającą współczesnym przedsiębiorstwem jest identyfikacja skutecznych metod służących do oceny kondycji finansowej przedsiębiorstwa i ostrzegających przed zagrożeniem kontynuacji działalności. Podejmowanie decyzji w przedsiębiorstwie oraz elastyczne reagowanie na zmiany jest coraz bardziej skomplikowane. Niezbędne w procesie zarządzania przedsiębiorstwem jest wykorzystywanie narzędzi pozwalających na wczesne zidentyfikowanie zagrożenia upadłością. Pomocna w tym względzie jest analiza dyskryminacyjna, która staje się coraz bardziej popularnym narzędziem, jednak w warunkach współistnienia wielu modeli prognozowania zagrożenia finansowego pojawia się problem wyboru najlepszego z nich. Celem opracowania jest weryfikacja skuteczności polskich modeli opierających się na analizie dyskryminacyjnej do przewidywania upadłości oraz oceny kondycji finansowej spółek giełdowych. Wybrano 9 najbardziej powszechnych i najczęściej stosowanych modeli, których wartości zostały policzone na podstawie sprawozdań finansowych wybranych 50 spółek pochodzących z baz danych Emerging Markets Information Service – Polska. Przeprowadzone badania wykazały, że analizowane modele prognostyczne mają wysoką wartość predykcyjną. Mogą być wykorzystane nie tylko do predykcji bankructwa, ale również umożliwiają w szybki i prosty sposób, bez ponoszenia wysokich kosztów, zbadanie ogólnej kondycji spółek w Polsce.
One of the fundamental problems that the managers of a modern enterprise face is to identify effective methods of assessing the financial condition of a company and warning against the threat to the continuation of its operations. In an enterprise decision-making and flexible reaction to change is becoming more and more complicated. The use of tools allowing early identification of risk of bankruptcy has become necessary in the process of managing an enterprise. Discrimination analysis is helpful in this regard and has become an increasingly popular tool; however, due to co-existence of several forecasting models of financial risk, choosing the best of these models is problematic. The aim of the paper is to verify the effectiveness of the Polish models, based on discrimination analysis, to predict bankruptcy and assess the financial condition of listed companies. Nine of the most common and most widely used models have been selected and their values have been calculated on the basis of the financial statements of 50 companies selected from the database of Emerging Markets Information Service―Poland. The research has shown that the analyzed prognostic models have a high predictive value. Of all the models subjected to “the test of effectiveness,” the best model proved to be the one by Elżbieta Mączyńska which showed the highest predictive accuracy.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Małopolskiej Wyższej Szkoły Ekonomicznej w Tarnowie; 2014, 1(24); 219-231
1506-2635
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Małopolskiej Wyższej Szkoły Ekonomicznej w Tarnowie
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Use of chosen discrimination models in the assessment of bankruptcy risk in meat processing enterprises
Zastosowanie wybranych modeli dyskryminacyjnych w ocenie ryzyka upadłości przedsiębiorstw przetwórstwa mięsnego
Autorzy:
Zielińska-Chmielewska, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1205967.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu. Wydawnictwo Uczelniane
Tematy:
bankruptcy
discrimination analysis
prognosis of bankruptcy risk
assessment of enterprise’s financial condition
meat processing
Polska
upadłość przedsiębiorstwa
analiza dyskryminacyjna
prognozowanie zagrożenia upadłością
ocena kondycji finansowej
przetwórstwo mięsne
Polska
Opis:
The aim of the study is to assess the fi nancial situation from the point of view of the bankruptcy risk of selected meat processing enterprises in Poland, such as: PKM Duda S.A., Indykpol S.A., Pamapol S.A. and Tarczyński S.A. For the analysis, 750 fi nancial data were collected, by means of which fi ve fi nancial variables in the fi rst model, four variables – in the second, the fourth and the fi fth model and six variables in the second model, were generated. The main criteria for the selection of the companies for testing were: carrying out the main business in the area of meat processing (companies belonging to group 15.11 according to the PKD classifi cation), legal status: limited liability company or joint stock company, which employs more than 50 people, and the availability of fi nancial data. The analysis shows that all surveyed meat industry companies were in a very good fi nancial situation. In 2008–2009 and 2012–2013 the most diffi cult financial situation and, consequently, the greatest threat of bankruptcy, was faced by Pamapol S.A. Extremely sensitive to the deteriorating situation of surveyed companies, and thus to the most common threat of bankruptcy, proved to be: D. Wierzby model (for all companies), in 2009 and Pamapol S.A. (in 2008) and D. Hadasik model (Pamapol S.A. in the years 2008–2009).
Celem badań podjętych w artykule jest ocena sytuacji finansowej z punktu widzenia zagrożenia upadłością wybranych przedsiębiorstw przetwórstwa mięsnego, takich jak PKM Duda S.A., Indykpol S.A., Pamapol S.A. i Tarczyński S.A. przy zastosowaniu polskich modeli analizy dyskryminacyjnej. W tym celu zebrano 750 źródłowych danych finansowych czterech spółek, przy użyciu których wygenerowano pięć zmiennych finansowych w pierwszym modelu, cztery zmienne – w modelu drugim, czwartym i piątym oraz sześć zmiennych – w drugim modelu. Podstawowym kryterium doboru jednostek do badań była produkcja mięsa i wyrobów mięsnych (przynależność przedsiębiorstw do grupy 15.11 według PKD) oraz forma prawna: spółka akcyjna zatrudniająca powyżej 50 osób, a także ciągłość danych finansowych w badanym okresie. Na podstawie przeprowadzonych badań ustalono, że wszystkie analizowane przedsiębiorstwa znajdowały się w bardzo dobrej sytuacji finansowej. W latach 2008–2009 i 2012–2013 najtrudniejszą sytuacją finansową, a w konsekwencji największym zagrożeniem upadłością była obciążona spółka Pamapol S.A. Niezwykłą wrażliwość na pogarszającą się sytuację badanych podmiotów, a tym samym najczęstszą groźbę upadłości sygnalizowały: model D. Wierzby (w przypadku wszystkich spółek) w 2009 roku i Pamapol S.A. w 2008 roku oraz D. Hadasik (Pamapol S.A. w latach 2008–2009).
Źródło:
Journal of Agribusiness and Rural Development; 2015, 36, 2
1899-5241
Pojawia się w:
Journal of Agribusiness and Rural Development
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-4 z 4

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies