@misc{Gąska_Damian_Zastosowanie_2013,
 author={Gąska, Damian},
 year={2013},
 rights={Wszystkie prawa zastrzeżone (Copyright)},
 publisher={Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu},
 description={Śląski Przegląd Statystyczny = Silesian Statistical Review, 2013, Nr 11 (17), s. 289-310},
 language={pol},
 abstract={Celem pracy jest przedstawienie metody wektorów nośnych (Support Vector Machines) jako narzędzia potencjalnie użytecznego w ocenie ryzyka i prognozowaniu upadłości. Zaproponowana przez Vapnika metoda SVM stanowi pewnego rodzaju uogólnienie idei klasyfikacji za pomocą hiperpłaszczyzn dyskryminacyjnych. Zyskała ona w ostatnich latach dużą popularność w wielu zagadnieniach, w których pojawia się problem klasyfikacji danych – w tym w zadaniu prognozowania bankructwa. Związane jest to zarówno z jej dobrymi własnościami teoretycznymi, jak i – raportowaną w literaturze – dużą skutecznością klasyfikacji. Do oszacowania prawdopodobieństwa bankructwa na podstawie SVM można zastosować metodę Platta. Przedstawione zostaną rezultaty badań empirycznych uwzględniające analizę wskaźników finansowych polskich spółek notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych},
 title={Zastosowanie metody SVM do oceny ryzyka bankructwa i prognozowania upadłości przedsiębiorstw},
 type={artykuł},
 keywords={prognozowanie bankructwa, klasyfikacja, metoda wektorów nośnych (SVM), bankruptcy prediction, classification, Sector Vector Machines (SVM)},
}