Abstrakt
Przedmiotem artykułu są rozważania na temat błędów doboru próby w modelowaniu ban-kructwa. Modele są zazwyczaj szacowane na podstawie nielosowych prób, w których udział bankrutów odbiega od ich udziału w populacji przedsiębiorstw. Błędy wynikające z takiego podejścia powodują obciążenie ocen prawdopodobieństwa bankructwa pojedynczych firm. Problem badań bankructw w Polsce autor przedstawił w szerszym kontekście, począwszy od wyników Zmijewskiego [1984]. Zaproponował konkretyzację zależności Skogsvików [2013] między obciążonym i nieobciążonym prawdopodobieństwem bankructwa danej firmy. Dla modelu logitowego zależność okazała się zgodna z korektą Andersona-Maddali. Opracowa-nie zostało wzbogacone o uwagi na temat modeli klasyfikacji.
Full Text
Bibliografia
Adamska A., Mączyńska E. (red.) [2013], Upadłości, bankructwa i naprawa przedsiębiorstw. Wybrane zagadnienia, Warszawa, Oficyna Wydawnicza SGH.
Anderson J.A. [1972], Separate sample logistic discrimination, “Biometrika”, Vol. 59, p. 19-35.
Antonowicz P. [2013], Założenia analizy dyskryminacyjnej w konstruowaniu nowych wielowymiarowych modeli klasyfikacyjnych w celu prognozowania upadłości przedsiębiorstw, w: Upadłości, bankructwa i naprawa przedsiębiorstw. Wybrane zagadnienia, A. Adamska, E. Mączyńska (red.), Warszawa, Oficyna Wydawnicza SGH.
Chen J., Marshall B.R., Zhang J., Ganesh S. [2006], Financial Distress Prediction in China, “Review of Pacific Basin Financial Markets and Policies”, Vol. 09, No. 02, p. 317-336.
Ciesielski P. [2005], Prognozowanie upadłości podmiotów gospodarczych w Polsce, „Rachunkowość”, nr 8.
Ciszewska M. [2013], Prognozowanie upadłości przedsiębiorstw z wykorzystaniem analizy dyskrymi- nacyjnej przy spełnieniu założenia dotyczącego rozkładu badanych zmiennych, w: Upadłości, bankructwa i naprawa przedsiębiorstw. Wybrane zagadnienia, A. Adamska, E. Mączyńska (red.), Warszawa, Oficyna Wydawnicza SGH.
Gruszczyński M. [2001], Modele i prognozy zmiennych jakościowych w finansach i bankowości, Warszawa, Oficyna Wydawnicza SGH.
Gruszczyński M. (red.) [2012], Mikroekonometria, wyd. 2, Warszawa, Wolters Kluwer.
Gruszczyński M. [2012], Empiryczne finanse przedsiębiorstw. Mikroekonometria finansowa, Warszawa, Difin.
Jones S., Johnstone D., Wilson R. [2017], Predicting Corporate Bankruptcy: An Evaluation of Alternative Statistical Frameworks, “Journal of Business Finance and Accounting”, Vol. 44(1) & (2), p. 3-34.
Kitowski J. [2015], Metody dyskryminacyjne jako instrument oceny zagrożenia upadłością przedsiębiorstwa, Rzeszów, Wydawnictwo Uniwersytetu Rzeszowskiego.
Maddala G.S. [1983], Limited dependent and qualitative variables in econometrics, Cambridge, Cambridge University Press.
Morrison D.F. [1990], Wielowymiarowa analiza statystyczna, Warszawa, PWN.
Platt H.D., Platt M.B., Pedersen J.G. [1994], Bankruptcy discrimination with real variables, “Journal of Business Finance and Accounting”, Vol. 1(4), p. 491-510.
Platt H.D, Platt M.B. [2002], Predicting corporate financial distress. Reflections on choice-based sample bias, “Journal of Economics and Finance”, Vol. 26/2, p. 184-199.
Prusak B. [2005], Nowoczesne metody prognozowania zagrożenia finansowego przedsiębiorstw, Difin, Warszawa.
Rogowski W., Duleba K. [2013], Możliwość wykorzystania modeli oceny zagrożenia bankructwem w praktyce audytorów, w: Upadłości, bankructwa i naprawa przedsiębiorstw. Wybrane zagadnienia, A. Adamska, E. Mączyńska (red.), Warszawa, Oficyna Wydawnicza SGH.
Skogsvik K., Skogsvik S. [2013], On the choice based sample bias in probabilistic bankruptcy prediction, “Investment Management and Financial Innovations”, Vol. 10, Issue 1, p. 29-37.
Tymoszuk M. [2013], Skuteczność modeli prognozowania upadłości przedsiębiorstw a upływ czasu – porównanie popularnych polskich modeli wielowymiarowej analizy dyskryminacyjnej z modelem zbudowanym przez autorkę, w: Upadłości, bankructwa i naprawa przedsiębiorstw. Wybrane zagadnienia, A. Adamska, E. Mączyńska (red.), Warszawa, Oficyna Wydawnicza SGH.
Zmijewski M. [1984], Methodological issues related to the estimation of financial distress prediction models, “Journal of Accounting Research”, Vol. 20, p. 59-82.
Autor
Autor (Autorzy) artykułu oświadcza, że przesłane opracowanie nie narusza praw autorskich osób trzecich. Wyraża zgodę na poddanie artykułu procedurze recenzji oraz dokonanie zmian redakcyjnych. Przenosi nieodpłatnie na Oficynę Wydawniczą SGH autorskie prawa majątkowe do utworu na polach eksploatacji wymienionych w art. 50 Ustawy z dnia 4 lutego 1994 r. o prawie autorskim i prawach pokrewnych – pod warunkiem, że praca została zaakceptowana do publikacji i opublikowana.
Oficyna Wydawnicza SGH posiada autorskie prawa majątkowe do wszystkich treści czasopisma. Zamieszczenie tekstu artykuły w repozytorium, na stronie domowej autora lub na innej stronie jest dozwolone o ile nie wiąże się z pozyskiwaniem korzyści majątkowych, a tekst wyposażony będzie w informacje źródłowe (w tym również tytuł, rok, numer i adres internetowy czasopisma).
Osoby zainteresowane komercyjnym wykorzystaniem zawartości czasopisma proszone są o kontakt z Redakcją.