Temat: bankruptcy models - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Bankruptcy Risk Models for Polish SMEs – Regional Approach
Modele ryzyka upadłości polskich MŚP – ujęcie regionalne
Autorzy:: Ptak-Chmielewska, Aneta
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/655563.pdf
Data publikacji:: 2018
Wydawca:: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:: ryzyko kredytowe
modele upadłości
regresja logistyczna
credit risk
bankruptcy models
logistic regression
Opis:: Zarządzanie ryzykiem kredytowym stanowi kluczowy element w zarządzaniu bankiem. Do zarządzania ryzykiem kredytowym wykorzystywane są modele statystyczne tzw. Modele scoringowe i ratingowe. Do oceny ryzyka kredytowego przedsiębiorstw wykorzystuje się modele ratingowe. Składową modeli ratingowych są modele ilościowe (oparte na wskaźnikach finansowych) oraz modele jakościowe (oparte na ankiecie jakościowej). Do budowy modeli ilościowych wykorzystuje się modele statystyczne i ekonometryczne, głównie modele regresji logistycznej. W artykule omówione zostały modele statystyczne do oceny ilościowej wraz z przykładem empirycznym opartym na danych dla próby MŚP udostępnionej przez jeden z polskich banków. Wykorzystano model regresji logistycznej ze zmienną nominalną – region działalności, uwzględniający zróżnicowanie terytorialne. Pokazana została konstrukcja modelu uwzględniającego zarówno branże działalności, jak i region działalności.
Credit risk management is a key element in bank management. For credit risk management, statistical models are used, the so‑called scoring and rating models. For enterprise risk assessment, rating models are used. Rating models consist of quantitative models (based on financial ratios) and qualitative models (based on a questionnaire). For estimation of quantitative models, econometric and statistical models are used, mainly logistic regression models. In this paper, statistical models for quantitative assessment are presented, including an empirical example based on the sample of data for SMEs made available by one of Polish banks. A logistic regression model with a nominal variable – the region of activity, including territorial differences, was used. The construction of rating model was presented, including the sector and region of activity.
Źródło:: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2018, 1, 333
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Being an outlier: a company non-prosperity sign?
Autorzy:: Svabova, Lucia
Durica, Marek
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/22446412.pdf
Data publikacji:: 2019
Wydawca:: Instytut Badań Gospodarczych
Tematy:: bankruptcy prediction models
financial ratios
failure prediction
financial distress
Opis:: Research background: The state of financial distress or imminent bankruptcy are very difficult situations that the management of every company wants to avoid. For these reasons, prediction of company bankruptcy or financial distress has been recently in a focus of economists and scientists in many countries over the world. Purpose of the article: Various financial indicators, mostly financial ratios, are usually used to predict the financial distress. In order to create a strong prediction model and a statistically significant prediction of bankruptcy, it is advisable to use a deep statistical analysis of the data. In this paper, we analysed the real financial ratios of Slovak companies from the year 2017. In the phase of data preparation for further analysis, we checked the existence of outliers and found that there are some companies that are multivariate outliers because are significantly different from other companies in the database. Thus, we deeply focused on these outlying companies and analysed whether to be an outlier is a sign of financial distress. Methods: We analysed whether there are much more non-prosperous companies in the set of outlier companies and if their financial indicators are significantly different from those of the prosperous companies. For these analyses, we used testing of the statistical hypotheses, such as the test for equality of means and chi-square test. Findings & Value added: The ratio of non-prosperous companies between the outliers is significantly higher than 50 % and the attributes of non-prosperity and being an outlier are dependent. The means of almost all financial ratios of prosperous and non-prosperous companies among outliers are significantly different.
Źródło:: Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy; 2019, 14, 2; 359-375
1689-765X
2353-3293
Pojawia się w:: Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Identyfiacja symptomów ryzyka bankructwa przedsiębiorstwa na podstawie polskich modeli predykcji bankructwa – case study Próchnik S.A.
Autorzy:: Kuciński, Andrzej
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/610703.pdf
Data publikacji:: 2018
Wydawca:: Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej. Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej
Tematy:: enterprise bankruptcy
bankruptcy prediction models
enterprise
upadłość przedsiębiorstwa
modele predykcji bankructwa
przedsiębiorstwo
Opis:: The article aimed to identify the main symptoms of Próchnik’s bankruptcy risk. Próchnik announced its liquidation bankruptcy in 2018. Analysis and assessment of Próchnik’s risk of insolvency was based on the Polish models of bankruptcy prediction, and the study covered the activity of the company between 2010 and 2017. The most important identifid risk factors that determined Próchnik’s insolvency were loss of profiability, problems with financial liquidity, diminishing effectiveness of the management of the company’s assets, and poor structure of capital.
Celem artykułu było wskazanie głównych symptomów ryzyka bankructwa spółki Próchnik, wobec której w 2018 r. ogłoszono upadłość likwidacyjną. Analizę i ocenę zagrożenia niewypłacalnością przeprowadzono na podstawie polskich modeli predykcji bankructwa. Badaniem objęto działalność przedsiębiorstwa w latach 2010–2017. Wśród najważniejszych zidentyfiowanych czynników ryzyka, które przesądziły o niewypłacalności spółki Próchnik, wskazano utratę rentowności, problemy z płynnością fiansową, malejącą efektywność zarządzania zasobami majątkowymi przedsiębiorstwa oraz niewłaściwą strukturę kapitałową.
Źródło:: Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska, sectio H – Oeconomia; 2018, 52, 5
0459-9586
Pojawia się w:: Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska, sectio H – Oeconomia
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: The effectiveness of discriminant models based on the example of the manufacturing sector
Autorzy:: Tomczak, S. K.
Radosiński, E.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/406490.pdf
Data publikacji:: 2017
Wydawca:: Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:: insolvency
models of bankruptcy prediction
manufacturing sector
Opis:: The best models of bankruptcy prediction have been selected that can indicate the deteriorating situation of a company several years before bankruptcy occurs. There are a lot of methods for evaluating the financial statements of enterprises, but only a few can assess a company as a whole and recognise sufficiently early the deteriorating financial standing of a business. The matrix method was used to classify companies in order to assess the models. The correctness of the classification made by the models was tested based on data covering a period of five years before the bankruptcy of enterprises. To analyse the effectiveness of these discriminant models, the financial reports of manufacturing companies were used. Analysis of 33 models of bankruptcy prediction shows that only 5 models were characterized by sufficient predictive ability in the five years before the bankruptcy of enterprises. The results obtained show that so far a unique, accurate, optimal model, by which companies could be assessed with very high efficiency, has not been identified. That is why it is vital to continue research related to the construction of models enabling accurate evaluation of the financial condition of businesses.
Źródło:: Operations Research and Decisions; 2017, 27, 3; 81-97
2081-8858
2391-6060
Pojawia się w:: Operations Research and Decisions
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: An Analysis of Selected Benchmarks and Evaluation Methods to Test the Replacebility of Mathematical- Statistical Methods in Benchmarking by Solvency and Bankruptcy Models: A Case Study in Assessing Gravel-Sand Mining Companies in the Czech Republic
Analiza wybranych metod oceny w celu przetestowania zastępowalności metod matematyczno-statystycznych w benchmarkingu za pomocą modeli wypłacalności i upadłości: studium przypadku dla kopalń piasku i żwiru w Republice Czeskiej
Autorzy:: Cerny, Igor
Vanek, Michal
Pitrik, Jakub
Bora, Petr
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/318555.pdf
Data publikacji:: 2019
Wydawca:: Polskie Towarzystwo Przeróbki Kopalin
Tematy:: benchmarking
metody matematyczno-statystyczne
modele wypłacalności i upadłości
spółki górnicze
mathematical-statistical methods
solvency and bankruptcy models
mining companies
Opis:: Benchmarking is a useful managerial tool to identify opportunities in order to improve the efficiency and effectiveness of a company via the application of benchmarks to assess and compare the company efficiency with the leader in the field or other selected companies. For this reason, it is vital to conveniently select the different benchmarks and adequate methods for the evaluation. Having benchmarked five selected mining companies exploiting gravel-sand in the Czech Republic, CEMEX Sand, k.s., Českomoravský štěrk, a. s., LB MINERALS, s.r.o., CEMEX Cement, s.r.o., and ZEPIKO, spol. s r.o., the article aims to consider mutual replacebility of mathematical-statistical methods used for evaluation in benchmarking. Next, it verifies the agreement in results rendered by the solvency and bankruptcy models and those rendered by mathematical-statistical methods. We used eleven benchmarks (EBITDA, ROA, ROS, WACC, Quick ratio, Total assets turnover, Net working capital turnover ratio, Interest coverage, Altman’s model, Index IN05, and Taffler’s model), and seven evaluation methods. The research study shows that the majority of the examined benchmarking methods may be mutually replaced. Based on the results, we determined two groups of methods, out of which one method may be chosen and mutually combined with a method from the other group, and vice versa. The first group contains the Rank ordering weighting method, Point allocation method, Standardised variable method, Method of the distance from a fictitious object, Weighted sum method and TOPSIS method. The second group contains Weighted average method. The research also proves that selected benchmarks, such as Altman’s model and Taffler’s model, may be used on their own.
Benchmarking jest użytecznym narzędziem do zarządzania, umożliwiającym identyfikację możliwości poprawy wydajności i skuteczności firmy poprzez zastosowanie testów porównawczych do oceny i porównania wydajności firmy z liderem w tej dziedzinie lub innymi wybranymi firmami. Z tego powodu konieczne jest wybranie punktów odniesienia i metod oceny. Przeprowadzono analizę porównawczą pięciu wybranych przedsiębiorstw wydobywczych eksploatujących złoża żwiru w Republice Czeskiej, CEMEX Sand, k.s., Českomoravský štěrk, a. s., LB MINERALS, s.r.o., CEMEX Cement, s.r.o. i ZEPIKO, spol. s r.o. Artykuł ma na celu przedstawienie zastępowalności metod matematyczno-statystycznych stosowanych w benchmarkingu. Zweryfikowano zgodność wyników dla modeli wypłacalności i upadłości oraz modeli matematyczno-statystycznych. Wykorzystano jedenaście benchmarków (EBITDA, ROA, ROS, WACC, Quick ratio, łączny obrót aktywów, wskaźnik rotacji kapitału obrotowego netto, pokrycie odsetek, model Altmana, indeks IN05 i model Tafflera) oraz siedem metod oceny. Badanie pokazuje, że większość badanych metod benchmarkingu może być wzajemnie zastępowana. Na podstawie wyników określono dwie grupy metod, z których jedna może zostać wybrana i połączona z metodą z drugiej grupy i odwrotnie. Pierwsza grupa zawiera metodę rankowania, metodę alokacji punktów, metodę zmiennej standardowej, metodę odległości od umownego obiektu, metodę sumy ważonej i metodę TOPSIS. Druga grupa zawiera metodę średniej ważonej. Badania dowodzą również, że wybrane testy porównawcze, takie jak model Altmana i model Tafflera, mogą być stosowane samodzielnie.
Źródło:: Inżynieria Mineralna; 2019, 21, 1; 315-326
1640-4920
Pojawia się w:: Inżynieria Mineralna
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: Predicting bankruptcy of agriculture companies : validating selected models
Prognozowanie upadłości spółek rolnych : weryfikacja wybranych modeli
Autorzy:: Karas, M.
Reznakova, M.
Pokorny, P.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/406121.pdf
Data publikacji:: 2017
Wydawca:: Politechnika Częstochowska
Tematy:: bankruptcy prediction models
ROC curves
agriculture
modele predykcji bankructwa
krzywe ROC
rolnictwo
Opis:: Many bankruptcy prediction models have been published so far, most of them were especially designated for the manufacturing companies. According to several studies, these models are inappropriate for other industries, as such application would be connected with a significantly lower accuracy than could be expected. The aim of this paper is to analyse the current accuracy of four traditional bankruptcy prediction models in the field of agriculture. The results showed that these models are less accurate in this field in comparison with the original results. This motivates the effort of deriving new models that would be specially developed for agriculture business.
Dotychczas opublikowano wiele modeli predykcji bankructwa, większość została przeznaczona dla firm produkcyjnych. Według badań, modele te są nieodpowiednie dla innych gałęzi przemysłu, ponieważ takie zastosowanie wiązałoby się ze znacznie niższą dokładnością, niż można byłoby się spodziewać. Celem niniejszego artykułu jest analiza aktualnej dokładności czterech tradycyjnych modeli predykcji bankructwa w rolnictwie. Wyniki wykazały, że modele te są mniej dokładne w tej dziedzinie w porównaniu z pierwotnymi wynikami. Motywuje to wysiłek do wyprowadzania nowych modeli, które zostałyby specjalnie opracowane dla przedsiębiorstw rolniczych.
Źródło:: Polish Journal of Management Studies; 2017, 15, 1; 110-120
2081-7452
Pojawia się w:: Polish Journal of Management Studies
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 8.

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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 9.

Tytuł:: Prediction of Developments in the Textile and Clothing Industry in Slovakia by Selected Indicators of Financial Analysis
Prognozy rozwoju przemysłu tekstylnego i odzieżowego na Słowacji według wybranych wskaźników analizy finansowej
Autorzy:: Csikósová, Adriana
Janošková, Mária
Čulková, KatarÍna
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/234138.pdf
Data publikacji:: 2019
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
Tematy:: clothing industry
textile industry
financial analysis
credit score
bankruptcy models
strategic analysis
Slovakia
przemysł odzieżowy
przemysł tekstylny
analiza finansowa
modele oceny zdolności kredytowej
upadłość
analiza strategiczna
Słowacja
Opis:: The textile and clothing industry in Europe can be considered as a not profitable sector. The goal of the contribution is an evaluation of selected indicators of financial analysis, credit score and bankruptcy models as well as strategic analysis in selected companies of the textile and clothing industry in Slovakia. The next goal is an outline of development possibilities of the sector in the future. During the research we used data from the five most important companies doing business in the textile and clothing industry in Slovakia. The data obtained were processed by the bonity and Altman index, providing the possibility to determine possible future development in the industry. The results show a decrease in the number of textile and clothing companies in Slovakia. Such results can be used for the setting of scenarios of development, which show that the Slovakian textile, clothing and leather industry should multiply its effort to maintain its position on the international markets.
Przemysł tekstylny i odzieżowy w Europie można uznać za sektor nierentowny. Celem pracy była ocena wybranych wskaźników analizy finansowej, modeli oceny kredytowej i upadłości oraz analizy strategicznej w wybranych spółkach przemysłu tekstylnego i odzieżowego na Słowacji. Kolejnym celem było określenie zarysu możliwości rozwoju tego sektora w przyszłości. Podczas badań wykorzystano dane z pięciu najważniejszych firm działających w branży tekstylnej i odzieżowej na Słowacji. Uzyskane dane zostały przetworzone przez indeks bonity i wskaźnik Altmana, zapewniając możliwość określenia możliwego przyszłego rozwoju w branży. Wyniki pokazują spadek liczby firm włókienniczych i odzieżowych na terenie Słowacji. Takie wyniki mogą być wykorzystane do ustalenia scenariuszy rozwoju, które pokazują, że słowacki przemysł włókienniczy, odzieżowy i skórzany powinien zwielokrotnić swoje wysiłki w celu utrzymania swojej pozycji na rynkach międzynarodowych.
Źródło:: Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2019, 4 (136); 9-16
1230-3666
2300-7354
Pojawia się w:: Fibres & Textiles in Eastern Europe
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 10.

Tytuł:: Zastosowanie dyskryminacyjnych modeliprzewidywania bankructwa do oceny ryzykaupadłości przedsiębiorstw
Discriminatory models as tools of financial situation analysis of enterprise
Autorzy:: Tłuczak, Agnieszka
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/541195.pdf
Data publikacji:: 2013
Wydawca:: Wyższa Szkoła Bankowa we Wrocławiu
Tematy:: analiza dyskryminacyjna
analiza wskaźnikowa
modele bankructwa
ryzyko upadłości
discriminative analysis
ratio analysis
models of bankruptcy
the risk of bankruptcy
Opis:: We współczesnym zarządzaniu przedsiębiorstwem dużego znaczenia nabiera analiza finansowa. Analiza ta ma głównie na celu dostarczenie informacji o wynikach i sytuacji finansowej przedsiębiorstwa. Ocena bieżącej kondycji finansowej może być efektywnym narzędziem oceny wykorzystywanym przez otoczenie przedsiębiorstwa: kredytobiorców, kontrahentów, inwestorów, audytorów. Metody i modele analizy finansowej są bogato omawiane w literaturze zarówno polskiej, jak i zagranicznej. Celem artykułu jest przedstawienie możliwości zastosowania polskich dyskryminacyjnych modeli predykcji bankructwa, ocena kondycji finansowej przedsiębiorstw na podstawie analizy wskaźnikowej oraz ostatecznie porównanie uzyskanych wyników.
Financial analysis is very important in modern management. This analysis gives the information about the results and financial position of the company. The methods and models are presented in literature. The aim of this article is to present the capabilities and the results of Polish bankruptcy prediction model discrimination and on the basis of the obtained results.
Źródło:: Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Bankowej we Wrocławiu; 2013, 2(34); 423-434
1643-7772
Pojawia się w:: Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Bankowej we Wrocławiu
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "bankruptcy models" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język