Informacja

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

Tytuł pozycji:

Predicting bankruptcy of agriculture companies : validating selected models

Tytuł:
Predicting bankruptcy of agriculture companies : validating selected models
Autorzy:
Karas, M.
Reznakova, M.
Pokorny, P.
Data publikacji:
2017
Słowa kluczowe:
bankruptcy prediction models
ROC curves
agriculture
modele predykcji bankructwa
krzywe ROC
rolnictwo
Język:
angielski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie  Pełny tekst  Link otwiera się w nowym oknie
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.
Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę (zadania 2017).

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