Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Pitera, Rafał" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Ocena wiarygodności wybranych modeli wczesnego ostrzegania w badaniu kondycji finansowej przedsiębiorstwa
Autorzy:
Pitera, Rafał
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/583997.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
modele wczesnego ostrzegania
upadłość przedsiębiorstw
sytuacja finansowa przedsiębiorstwa
analiza finansowa
Opis:
W artykule zaprezentowano wyniki badań nad wiarygodnością prognostyczną modeli wczesnego ostrzegania, do których zalicza się modele dyskryminacyjne oraz logitowe. Na podstawie próby 50 przedsiębiorstw – 25 upadłych oraz 25 ich zdrowych odpowiedników, dokonano interpretacji wyników. W artykule przedstawiono analizę danych empirycznych w roku, w którym upadłość została ogłoszona. Ostatni analizowany okres posłużył także do przedstawienia hierarchii modeli wczesnego ostrzegania według trafności wyników. Na podstawie otrzymanych diagnoz z analizowanego roku badania można stwierdzić, że wszystkie z przytoczonych modeli charakteryzują się ponad 50% skutecznością prognoz. Trafność modeli pozwala na ich stosowanie w procesach decyzyjnych osób odpowiadających za zarządzanie finansami organizacji. Modele wczesnego ostrzegania mogą także być wykorzystywane przez osoby pełniące funkcję członków rady nadzorczej, inwestorów, kontrahentów i partnerów biznesowych czy biegłych rewidentów.
Źródło:
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu; 2018, 514; 342-354
1899-3192
Pojawia się w:
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Verification of early warning models on enterprises from the SEZS Europark Mielec
Autorzy:
Chmiel, Justyna
Kozioł, Karolina
Pitera, Rafał
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/392879.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
financial situation of an enterprise
early warning models
company bankruptcy forecast
special economic zone
sytuacja finansowa przedsiębiorstwa
modele wczesnego ostrzegania
przewidywanie bankructwa przedsiębiorstwa
specjalna strefa ekonomiczna
Opis:
In this article the authors focus on the verification of models for forecasting bankruptcy of enterprises. 30 enterprises located in the Mielec zone were surveyed. Early warning models were used in the study, including 6 discrimination models and 4 logit models. The purpose of the article is to verify the effectiveness of selected models for forecasting the bankruptcy of enterprises that operate in the Mielec special economic zone. The financial data came from the period 1999-2017. It should be noted that "healthy" enterprises, i.e. those in good financial condition, operate in the zone to date. The conducted research shows that the selected models correctly reflected the financial situation of the surveyed enterprises (Institute of Economic Sciences of the Polish Academy of Sciences model of F. Mączyńska and M. Zawadzki 80% accurate forecasts, and the model of J. Gajdka and D. Stos 73.3%). The authors point out the need to use many analysis models to reliably assess the financial situation of enterprises. If only one model is used, the results may lead to erroneous conclusions.
Źródło:
Organizacja i Zarządzanie : kwartalnik naukowy; 2019, 4; 5-15
1899-6116
Pojawia się w:
Organizacja i Zarządzanie : kwartalnik naukowy
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
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    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