Obiekt

Tytuł: Zastosowanie metody SVM do oceny ryzyka bankructwa i prognozowania upadłości przedsiębiorstw

Tytuł odmienny:

Application of SVM method for bankruptcy risk assessment and bankruptcy prediction

Autor:

Gąska, Damian

Opis:

Śląski Przegląd Statystyczny = Silesian Statistical Review, 2013, Nr 11 (17), s. 289-310

Abstrakt:

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

Wydawca:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Miejsce wydania:

Wrocław

Data wydania:

2013

Typ zasobu:

artykuł

Identyfikator zasobu:

oai:dbc.wroc.pl:27420

Język:

pol

Powiązania:

Śląski Przegląd Statystyczny = Silesian Statistical Review, 2013, Nr 11 (17)

Prawa:

Wszystkie prawa zastrzeżone (Copyright)

Prawa dostępu:

Dla wszystkich w zakresie dozwolonego użytku

Lokalizacja oryginału:

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Kolekcje, do których przypisany jest obiekt:

Data ostatniej modyfikacji:

17 maj 2019

Data dodania obiektu:

17 cze 2015

Liczba wyświetleń treści obiektu:

487

Wszystkie dostępne wersje tego obiektu:

https://dbc.wroc.pl/publication/30409

Wyświetl opis w formacie RDF:

RDF

Wyświetl opis w formacie OAI-PMH:

OAI-PMH

Podobne

×

Cytowanie

Styl cytowania:

Ta strona wykorzystuje pliki 'cookies'. Więcej informacji