Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Results found: 1

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  wartości odstające
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
PL
Wyniki analizy kondycji finansowej przedsiębiorstw są wykorzystywane m.in. w badaniach dotyczących zagrożenia upadłością. Do oceny kondycji finansowej przedsiębiorstw wykorzystuje się wskaźniki finansowe, podstawą badań są zatem dane pochodzące ze sprawozdań finansowych. Ocena jakości tych danych obejmuje m.in. wykrywanie wartości odstających. Celem artykułu jest przedstawienie wyników badań empirycznych nad wpływem wyboru metody wykrywania i eliminacji wartości odstających na skuteczność klasyfikacyjną modelu logitowego, budowanego na podstawie zbiorów uwzględniających lub pomijających wykryte wartości odstające. W badaniach empirycznych wykorzystano jedno- i wielowymiarowe metody wykrywania wartości odstających. Metody te dodatkowo połączono z analizą mocy dyskryminacyjnej wskaźników finansowych. Ocenę skuteczności modelu logitowego oparto na miernikach wrażliwości i specyficzności. Badaniem objęto przedsiębiorstwa budowlane w Polsce w latach 2005, 2007 i 2009.
EN
The results of an analysis of financial standing can be used to study the threat of going bankrupt. Financial indicators are used to evaluate enterprises’ financial standing. Thus, the data from financial statements is the basis for the examination of the financial position. The evaluation of data quality includes the identification of outliers, among other factors. This article presents the results of an empirical study done on how the method of detecting and eliminating outliers chosen influences the effectiveness of a logit model constructed on the basis of samples that either included the outliers or left them out. The research for the paper employed one- and multi-dimensional methods of detecting outliers and their combinations with an analysis of the discriminatory power of the financial indicators. Classification effectiveness of the logit model was assessed by sensitivity and specificity measures. The research covered the years 2005, 2007 and 2009.
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.