Informacja

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

Wyszukujesz frazę "bankructwo przedsiebiorstw" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-5 z 5
Tytuł:
Ocena przydatności wskaźników finansowych do prognozowania bankructwa przedsiębiorstw w zależności od rozmiaru obiektów
Autorzy:
Pawełek, Barbara
Pociecha, Józef
Baryła, Mateusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/581038.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
ABC Analysis
bankructwo przedsiębiorstw
model prognostyczny
rozmiar przedsiębiorstwa
Sensitivity Analysis
Opis:
Celem pracy jest przedstawienie wyników badań empirycznych nad przydatnością wybranych wskaźników finansowych do prognozowania bankructwa przedsiębiorstw, w zależności od rozmiaru analizowanych obiektów. Wartością dodaną pracy jest propozycja zastosowania Sensitivity Analysis w połączeniu z ABC Analysis do oceny przydatności wskaźników finansowych do prognozowania bankructwa przedsiębiorstw. W analizie wykorzystano dane finansowe przedsiębiorstw z sektora przetwórstwa przemysłowego w Polsce z lat 2005-2008. Badaniem objęto takie metody, jak: drzewo klasyfikacyjne, bagging, boosting, lasy losowe. Modele były budowane na podstawie danych finansowych dotyczących zarówno wszystkich obiektów w rozważanym zbiorze, jak i obiektów zaklasyfikowanych do trzech podzbiorów uzyskanych dzięki ABC Analysis. Ocenę przydatności wybranych wskaźników finansowych do prognozowania bankructwa przedsiębiorstw przeprowadzono z wykorzystaniem algorytmu Data-based Sensitivity Analysis.
Źródło:
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu; 2018, 507; 191-199
1899-3192
Pojawia się w:
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wielowymiarowa analiza bankructwa przedsiębiorstw w przemyśle drzewnym
Multivariate analysis of bankruptcy in companies in the wood sector
Autorzy:
Adamowicz, K.
Noga, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/990970.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Leśne
Tematy:
lesnictwo
ekonomika lesnictwa
przemysl drzewny
przedsiebiorstwa
bankructwo przedsiebiorstw
modelowanie
model Altmana
model Maczynskiej
forestry economics
prediction
discriminant analysis
bankruptcy
Opis:
The article describes the accuracy of Altman and Mączyńska predictive models. The research material consisted only of financial economic reports from wood−furniture sector for years 2003−2012. Multiple discriminant analysis (MDA) was the main method applied in the study and which was used for three years in advance before bankruptcy. To evaluate the accuracy of the analysed models, the companies classification matrix and the odds ratio were used. Obtained results showed higher prediction accuracy of Mączyńska model. Moreover, comparing with the Altman model, Mączyńska system was better adapted as a multiple discriminant analysis model allowing forecasting of bankruptcy and continued functioning of companies in the wood sector.
Źródło:
Sylwan; 2014, 158, 09; 643-650
0039-7660
Pojawia się w:
Sylwan
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Financial leverages for rehabilitation process of enterprise
Dźwignie finansowe dla procesu naprawczego przedsiębiorstwa
Autorzy:
Masiukiewicz, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/597004.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Łódzkie Towarzystwo Naukowe
Tematy:
aid
bankruptcy
financial leverage rehabilitation proceeding
pomoc dla przedsiębiorstw
bankructwo
restrukturyzacja naprawcza
dźwignia finansowa
Opis:
Procesy restrukturyzacji naprawczej przedsiębiorstw w UE będą zyskiwać na znaczeniu; m.in. wytyczne Komisji Europejskiej w sprawie „drugiej szansy dla przedsiębiorstw” wymagają reformy dotychczasowych rozwiązań instytucjonalnych, wspierających procesy naprawcze w Polsce. Brakuje w naszym kraju publicznego funduszu restrukturyzacyjnego (lub funduszu złych długów), który wspólnie z bankiem finansującym zapewniałby tzw. kapitał przetrwania. System podatkowy nie sprzyja procesom naprawczym. Trudno też przedsiębiorcom uzyskać wsparcie z innych instytucji państwowych. Nie jest oczywiście uzasadnione wspieranie każdego procesu naprawczego. Podstawą uruchamiania dźwigni finansowej procesu naprawczego powinna być analiza efektywności pomocy dla przedsiębiorstwa i kryterium niezawinionych strat. W artykule przedstawiono podstawowe modele i mierniki analizy efektywności dźwigni finansowej, służące podejmowaniu decyzji o naprawie lub upadłości przedsiębiorstwa.
Źródło:
Studia Prawno-Ekonomiczne; 2014, XCII (92); 281-296
0081-6841
Pojawia się w:
Studia Prawno-Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Przewidywanie upadłości polskich przedsiębiorstw - zastosowanie analizy dyskryminacyjnej. Wyniki badań pilotażowych
Bankruptcy Prediction of Polish Companies -The Application of Discriminant Analysis. Results of Pilot Studies
Autorzy:
Kokczyński, Bernard
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/35097258.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Uniwersytet Gdański. Wydział Ekonomiczny
Tematy:
bankruptcy prediction models
forecasting corporate bankruptcy
bankruptcy
corporate finance
early warning systems
modele predykcji bankructwa
prognozowanie upadłości przedsiębiorstw
bankructwo
finanse przedsiębiorstw
systemy wczesnego ostrzegania
Opis:
Celem artykułu jest prezentacja wyników wstępnych badań z zakresu modeli predykcji bankructwa oraz porównanie metod doboru zmiennych do modelu. Czy modele oparte na zmiennych eliminowanych na podstawie siły wzajemnej korelacji cechują się lepszą predykcją, niż modele ze zmiennymi dobranymi arbitralnie. Problem bankructwa w gospodarce jest szczególnie istotny w warunkach kryzysu gospodarczego. Według raportu PIE Polskę i pozostałe gospodarki Unii Europejskiej czeka wyraźne spowolnienie w roku 2023. Liczba upadłości przedsiębiorstw w Polsce w IV kwartale 2022 roku wyniosła 112 i była o 28,7% większa niż w analogicznym okresie roku poprzedniego, według raportu GUS. Metodą stosowaną w badaniach była analiza dyskryminacyjna. W 6 modelach wskaźniki do budowy funkcji dyskryminacyjnej zostały dobrane za pomocą eliminacji najbardziej skorelowanych zmiennych. W 4 modelach wskaźniki zostały wybrane arbitralnie. W wyniku przeprowadzonych badań ustalono, że metody statystyczne doboru zmiennych do modeli, są skuteczniejsze od arbitralnego wyboru zmiennych. Najlepszą predykcją cechowały się modele oparte na danych na rok przed bankructwem. W próbie testowej modele prawidłowo sklasyfikowały 62,5% niebankrutów i 87,5% bankrutów. Ponadto dokonano analizy porównawczej błędnie zaklasyfikowanych podmiotów przez modele. Ustalono, że modele błędnie klasyfikowały te same przedsiębiorstwa. Może to świadczyć o nietypowych przypadkach, które przy niewielkiej bazie danych mają wysoki udział procentowy w błędach klasyfikacji.
The aim of the article is to present preliminary research results in the field of bankruptcy prediction models and compare methods of variable selection for the model. Whether models based on variables eliminated based on mutual correlation show better prediction than models with arbitrarily selected variables. The problem of bankruptcy in the economy is particularly significant in times of economic crisis. According to the PIE report, Poland and other European Union economies are expected to experience a clear slowdown in 2023. The number of corporate bankruptcies in Poland in the fourth quarter of 2022 amounted to 112, which was 28.7% higher than in the corresponding period of the previous year, according to the GUS report. Discriminant analysis was the method used in the research. In 6 models, indicators for constructing the discriminant function were selected by eliminating the most correlated variables. In 4 models, indicators were chosen arbitrarily. The conducted research revealed that statistical methods of variable selection for models are more effective than arbitrary selection of variables. The best prediction was observed in models based on data one year before bankruptcy. In the test sample, the models correctly classified 62.5% of non-bankrupt companies and 87.5% of bankrupt companies. Additionally, a comparative analysis of misclassified entities by the models was conducted. It was found that the models misclassified the same companies. This may indicate atypical cases that, with a small database, have a high percentage share in classification errors.
Źródło:
Współczesna Gospodarka; 2023, 17, 2 (41); 81-94
2082-677X
Pojawia się w:
Współczesna Gospodarka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Metody prognozowania upadłości wykorzystywane w praktyce przez polskie przedsiębiorstwa – wyniki badań ankietowych
Bankruptcy forecasting methods used by Polish enterprises
Autorzy:
Kopczyński, Paweł
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/515890.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Stowarzyszenie Księgowych w Polsce
Tematy:
przewidywanie upadłości
bankructwo
przyczyny i symptomy upadłości przedsiębiorstw
ocena kondycji przedsiębiorstw
corporate failure prediction
bankruptcy
causes and symptoms of business failure
evaluation of the financial standing of enterprises
Opis:
Każde przedsiębiorstwo prowadzące działalność w warunkach gospodarki rynkowej jest narażone na ryzyko upadłości, dlatego bardzo ważne jest jej prognozowanie. Opracowano wiele metod pozwalających menedżerom przewidywać bankructwo, ale niewiele z nich jest wykorzystywanych w praktyce życia gospodarczego. Celem niniejszego artykułu jest prezentacja wyników badania empirycznego dotyczącego zidentyfikowania metod prognozowania upadłości wykorzystywanych w praktyce przez polskie przedsiębiorstwa oraz ustalenie częstotliwości dokonywania takiej oceny. Badanie przeprowadzono za pomocą kwestionariusza ankietowego wysłanego do 703 spółek notowanych na rynku regulowanym Giełdy Papierów Wartościowych w Warszawie (GPW) oraz na rynku NewConnect. Ze względu na niewielką liczbę odebranych ankiet, przeprowadzono analogiczne badanie na innej grupie przedsiębiorstw. W artykule zaprezentowano i porównano ze sobą wyniki obu tych badań. Okazało się, że polskie firmy bardzo rzadko wykorzystują nowoczesne narzędzia prognozowania upadłości, takie jak modele jedno- i wielowymiarowe. Dlatego też należy przedsięwziąć działania mające na celu ich popularyzację oraz edukować menedżerów, jak je stosować.
As bankruptcy presents a risk to almost every company operating in the market economy, forecasting of corporate failure should be of utmost importance for managers. Many methods that enable corporate failure prediction have been invented so far, but only a few are utilized by Polish entrepreneurs. The main objective of this article is to identify bankruptcy forecasting methods used by Polish companies and the frequency of their use. This was achieved by conducting a survey by questionnaire sent by mail to 703 joint-stock companies listed on the regulated market of the Warsaw Stock Exchange or on NewConnect. Due to a low response rate, a similar research was conducted on another group of firms. The article presents and compares the findings of both studies. The general conclusion of this joint comparison is that modern methods of corporate failure prediction like univariate and multiple discriminant analysis models are not commonly utilized by Polish business practitioners and that urgent effort in educating managers in bankruptcy prediction is needed from government and academic institutions.
Źródło:
Zeszyty Teoretyczne Rachunkowości; 2016, 89(145); 95-132
1641-4381
2391-677X
Pojawia się w:
Zeszyty Teoretyczne Rachunkowości
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-5 z 5

    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