Search results

1

Opcje rzeczywiste i teoria gier w podejmowaniu strategicznych decyzji inwestycyjnych

100%

Paliński A.

Studia Ekonomiczne

|

2016

|

vol. 282

160-170

PL

Celem artykułu jest ocena możliwości wykorzystania opcji rzeczywistych w połączeniu z teorią gier do podejmowania decyzji inwestycyjnych zapewniających pierwszeństwo wejścia na rynek. Zastosowanie geometrycznego procesu błądzenia losowego pozwala na wycenę opcji realizacji przedsięwzięcia inwestycyjnego z punktu widzenia lidera lub naśladowcy. Wyliczone wartości opcji pozwalają na znalezienie strategii równowagi w grze inwestycyjnej dla dwóch graczy, którzy wybierają strategię lidera lub naśladowcy. Przykład liczbowy wykorzystujący dwumianowy model wyceny opcji Coxa–Rossa–Rubinsteina wykazał zaskakująco, że dla asymetrycznych graczy o zróżnicowanych nakładach inwestycyjnych, gracz o wyższych nakładach inwestycyjnych z większym prawdopodobieństwem stosuje strategię lidera.

EN

The aim of the article is to analyze the possibility of utilization of real options in conjunction with the game theory to make investment decisions providing preemptive entry. The use of geometric random walk process allows to valuate an option for the investment project – as leader or follower. The calculated values of the options allow to find equilibrium strategy in the investment game for two players, who choose the strategy of the leader or the follower. The numerical example using a binomial option pricing model of Cox-Ross-Rubinstein showed surprisingly that for asymmetric players with different capital expenditures, the player with higher investment costs more likely uses the strategy of the leader.

2

Teoria gier i opcje rzeczywiste w warunkach asymetrycznych nakładów inwestycyjnych

100%

Paliński A.

Studia Ekonomiczne

|

2016

|

vol. 301

164-174

PL

Celem artykułu jest rozszerzenie teorii łączącej opcje rzeczywiste z teorią gier w podejmowaniu decyzji inwestycyjnych. W pracy skupiono się na modelu, w którym gracze starają się uzyskać pierwszeństwo inwestycji, mając do wyboru strategię lidera lub naśladowcy. Standardowy model łączący opcję rzeczywistą z teorią gier został zmodyfikowany do sytuacji, w której gracze posiadają zróżnicowane nakłady inwestycyjne. Analiza modelu wykazała zaskakująco, że dla asymetrycznych graczy, gracz o wyższych nakładach inwestycyjnych z większym prawdopodobieństwem stosuje strategię lidera.

EN

The aim of the article is to analyze the possibility of utilization of real options in combination with the game theory to make investment decisions. The study focused on a model in which players try to get preemption investment, choosing a strategy of leader or follower. The standard real option game model has been modified to a situation in which the players have differentiated capital expenditures. Analysis of the model showed surprisingly that for asymmetric players the player with higher investment costs more likely uses the strategy of leader.

3

Wykrywanie zagrożenia upadłością jako problem klasyfikacji danych niezbalansowanych

100%

Paliński A.

Studia Ekonomiczne

|

2020

|

vol. 395

66-79

PL

W artykule wykorzystano wybrane algorytmy uczenia maszynowego oraz techniki przygotowania danych (preprocessing) stosowane w klasyfikacji na zbiorach niezbalansowanych w celu oceny ich skuteczności w prognozowaniu upadłości z użyciem danych zawierających wskaźniki finansowe podmiotów gospodarczych. Trafność prognoz upadłości na pierwotnym niezbalansowanym zbiorze danych o przeważającym udziale podmiotów prowadzących działalności nad upadłymi była bliska zero. Trafność prognozowania upadłości klasyfikatorów utworzonych na zbiorach zbalansowanych była odwrotnie proporcjonalna do całkowitej trafności klasyfikacji i wahała się od 10% – dla całkowitej trafności klasyfikacji wynoszącej 93%, do 77% – dla całkowitej trafności klasyfikacji równej 49%. Lepsze wyniki klasyfikacji osiągały algorytmy gradient boosting i drzewo klasyfikacyjne w stosunku do sztucznej sieci neuronowej. W problemie klasyfikacji na zbiorach niezbalansowanych wystąpił efekt wymiany – albo możliwe jest zwiększenie trafności klasyfikacji upadłości kosztem nadmiarowości obiektów kla-syfikowanych jako upadłe, albo – zwiększenie trafności klasyfikacji całkowitej algorytmu kosztem zmniejszenia trafności klasyfikacji samej upadłości.

EN

Selected machine learning algorithms and data preprocessing techniques were used in the article to predict bankruptcy on an unbalanced data set containing financial ratios. The accuracy of bankruptcy forecasts on the original unbalanced data set of the prevailing share of entities still operating over the bankrupt ones was close to zero. The accuracy of bankruptcy forecasting classifiers created on balanced sets ranged from 10% to 77%, but was inversely proportional to the total accuracy of the classification, which ranged from 93% to 49%. Better classification results were achieved by the classification trees algorithms in relation to the artificial neural network. In the problem of classification in unbalanced data sets the effect of substitution occurred – or it is possible to increase the accuracy of classification of bankruptcy at the expense of redundancy of objects classified as bankrupt, or – to increase the accuracy of the overall classification of the algorithm at the expense of decreasing the classification of the bankruptcy itself.

4

Spłata kredytu jako zagadnienie przetargowe

100%

Paliński A.

Studia Ekonomiczne

|

2016

|

vol. 297

133-144

PL

W artykule dokonano analizy modelu spłaty zadłużenia jako gry przetargu. Założono, że zbiorem przetargowym jest różnica między znanym kredytobiorcy i kredytodawcy zwrotem z przedsięwzięcia a wartością likwidacyjną aktywów kredytobiorcy. Rozwiązanie przetargowe zostało uzyskane w wyniku analizy strategicznej gry sekwencyjnej z pełną oraz niepełną informacją. Wynikiem przetargu w warunkach niewielkich problemów płatniczych kredytobiorcy jest podział zbioru przetargowego z wyższym udziałem banku. W sytuacji znacznych problemów finansowych przedsiębiorcy jego pozycja przetargowa rośnie i ma on możliwość przejęcia całego zbioru przetargowego.

EN

This article analyzes the model of loan repayment as a bargaining game. It was assumed that the bargaining set is the difference between known to the borrower and the lender return from the investment project and the liquidation value of the borrower’s assets. The bargaining solution was obtained by analysis of the sequential strategy game with a full and incomplete information as well. The result of the bargaining process in the situation of a small borrower payment problems is a division of the pie with a slightly higher share of the bank. In the event of significant financial problems of entrepreneur his bargaining position grows and he has the option to take over the whole bargaining set.

5

Metody uczenia maszynowego w prognozowaniu niewypłacalności

100%

Paliński A.

Studia Ekonomiczne

|

2018

|

vol. 358

173-181

PL

W artykule zastosowano wybrane algorytmy uczenia maszynowego na zbiorach danych zawierających wskaźniki finansowe w celu sprawdzenia skuteczności prognozowania upadłości. Trafność prognoz upadłości na zbiorach niezbilansowanych o przeważającym udziale firm prowadzących działalności nad upadłymi wyniosła jedynie 37%. Trafność prognozowania upadłości na zbiorach zbilansowanych wyniosła 60%. Dla porównania, uproszczone podejście eksperckie wyłoniło 76% spośród upadłych podmiotów, ale znacząco zawyżyło zbiór firm zagrożonych upadłością. Metody uczenia maszynowego okazują się skuteczne dla dużych zbiorów danych, które są zbyt liczne do analizy przez człowieka.

EN

The article uses selected machine learning algorithms on datasets containing financial ratios to check the effectiveness of bankruptcy prediction. The accuracy of bankruptcy forecasts for unbalanced dataset with the prevalence of companies still operating over bankrupts was only 37%. The accuracy of bankruptcy forecasting on a balanced dataset was 60%. The simplified expert approach selected 76% of bankrupt entities, but significantly overstated the set of companies exposed on bankruptcy. Machine learning methods are effective for large data sets that are too numerous for human analysis.

Refine search results

5 Studia Ekonomiczne

1 2020

1 2018

3 2016

5 Paliński A.

Opcje rzeczywiste i teoria gier w podejmowaniu strategicznych decyzji inwestycyjnych

Teoria gier i opcje rzeczywiste w warunkach asymetrycznych nakładów inwestycyjnych

Wykrywanie zagrożenia upadłością jako problem klasyfikacji danych niezbalansowanych

Spłata kredytu jako zagadnienie przetargowe

Metody uczenia maszynowego w prognozowaniu niewypłacalności