Panelowe klasyfikacyjne modele upadłości ekonomicznej gospodarstw rolniczych

Joanna Kisielińska

doi:10.22630/PRS.2008.4.37

PDF

Opublikowane:

Sep 30, 2008

Numer

Tom 4 (2008)

Dział

Articles

CitedBy/Share

Joanna Kisielińska

Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie

https://orcid.org/0000-0003-3289-1525

DOI: https://doi.org/10.22630/PRS.2008.4.37

Słowa kluczowe : modele klasyfikacyjne, jakościowe modele panelowe

Abstrakt

W artykule przedstawiono cztery klasyfikacyjne modele prognozowania upadłości ekonomicznej gospodarstw rolniczych zbudowane na podstawie danych panelowych. Były to liniowa funkcja dyskryminacyjna, probitowy model dla danych połączonych, probitowy model z efektami losowymi oraz sieć neuronowa. Zbliżona ich jakość wskazuje na liniowość sformułowanego zadania.

Jak cytować

Kisielińska, J. (2008). Panelowe klasyfikacyjne modele upadłości ekonomicznej gospodarstw rolniczych. Zeszyty Naukowe SGGW W Warszawie - Problemy Rolnictwa Światowego, 4, 259–269. https://doi.org/10.22630/PRS.2008.4.37

Bibliografia

Altman E. I. [1968]: Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy. Journal of Finance nr 23 September. (Crossref)

Ciechomski W. [2004]: Analiza czynników determinujących „upadłość ekonomiczną” indywidualnych gospodarstw rolnych i przedsiębiorstw przetwórstwa rolno-spożywczego w Polsce w minionym dziesięcioleciu. [W:] Upadłość przedsiębiorstw w Polsce w latach 1990-2003: teoria i praktyka. Zeszyty Naukowe Akademii Ekonomicznej w Poznaniu nr 49.

Cover T. M. [1965]: Geometrical and statistical properties of systems of linear inequalities with applications in pattern recognition. IEEE Transactions on Electronic Computers nr 14. (Crossref)

Cramer J. S. [1999]: Predictive performance of the binary logit model in unbalanced samples. The Statistician t. 48, nr 1. (Crossref)

Gatnar E. [2001]: Nieparametryczna metoda dyskryminacji i regresji. Wydawnictwo Naukowe PWN. Warszawa.

Gruszczyński M. [2002]: Modele i prognozy zmiennych jakościowych w finansach i bankowości. Szkoła Główna Handlowa, Warszawa.

Hornik K., Stinchcombe M., White H. [1989]: Multilayer feedforward networks are universal approximators. Neural Networks t. 2, nr 5. (Crossref)

Jajuga K. [1990]: Statystyczna teoria rozpoznawania obrazów. Państwowe Wydawnictwo Naukowe, Warszawa.

Kisielińska J. [2008]: Modele klasyfikacyjne prognozowania sytuacji finansowej gospodarstw rolniczych. Wydawnictwo SGGW, Warszawa.

Krzyśko M. [1990]: Analiza dyskryminacyjna. Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa.

Maddala G. S. [1983]: Limited–dependent and qualitative variables in econometrics. Cambridge University Press, Cambridge.

Wyszkowska Z. [1996]: Wybrane elementy wskaźnikowej analizy finansowej na przykładzie przedsiębiorstw rolniczych. Wyd. ART, Bydgoszcz.

Zaleska M. [2002]: Ocena ekonomiczno-finansowa przedsiębiorstwa przez analityka bankowego. Szkoła Główna Handlowa, Warszawa.

Ziętara W., Kosiorek M., Tchorzewska E., Kondraszuk T. [1994]: Rachunek ekonomiczny i analiza finansowa w przedsiębiorstwie rolniczym. Centrum Doradztwa i Edukacji, Brwinów.

Statystyki