Treść książki
Przejdź do opcji czytnikaPrzejdź do nawigacjiPrzejdź do informacjiPrzejdź do stopki
6
JózefPociecha,BarbaraPawełek
bankructwapowodują,żewiedzaozagrożeniachegzystencjifirmyjestpilnie
poszukiwanaprzezpraktykęgospodarczą.
Zagadnienieprognozowaniaupadłościfirmyrozpatrywanejestzazwyczaj
zróżnychperspektyw.Najważniejszeznichtopunktywidzenia[Pociecha2007]:
1)kierownictwafirmy,jakojednejznajważniejszychprzesłanekpodejmowa-
niadecyzjigospodarczych,
2)banku–wprocesiepodejmowaniadecyzjioudzieleniukredytu,
3)biegłegorewidenta–wprocesierewizjisprawozdaniafinansowego,
4)inwestoraianalitykafinansowego–wprocesiepodejmowaniadecyzjiinwe-
stycyjnychnarynkukapitałowym,
5)instytucjirządowychiorganizacjigospodarczychzainteresowanychoceną
stanugospodarki.
Wygodnymnarzędziemoszacowaniaprawdopodobieństwabankructwajest
zbudowaniestatystycznegomodelupredykcjibankructwafirmy.Modeltenjest
częściąsystemuwczesnegoostrzeganiaosytuacjiekonomiczno-finansowejfirmy.
Zdecydowanąwiększośćprocedurimodeliprognozowaniabankructwamożna
zaliczyćdoszerokorozumianychmetodklasyfikacjidanych[Pociecha2006].
Wteoriiipraktyceprognozowaniabankructwasformułowanowieletypów
modelipredykcjibankructwa.IchwyczerpującąklasyfikacjęprzedstawiłMcKee
[2000].Wymieniaonnastępującetypyprocedurimodeli:jednowymiarowe
modelewskaźnikowe,wielowymiarowaanalizadyskryminacyjna,modeleregresji
liniowej,modelelogitoweiprobitowe,drzewadecyzyjne,modelehazardu,systemy
eksperckie,programowaniematematyczne,siecineuronowe,zastosowaniateorii
zbiorówrozmytychizbiorówzgrubnych.
Spośródnichnajstarszesąjednowymiarowemodelewskaźnikowe,wywodzące
siębezpośredniozanalizyfinansowej.Najbardziejpopularnyminarzędziami
prognozowaniabankructwasąnatomiastmodelewielowymiarowejanalizy
dyskryminacyjnejopartejgłównienaliniowejfunkcjidyskryminacyjnejFishera
[1936](zob.np.prace:[Altman1968,Mączyńska1994,GajdkaiStos1996,
Hadasik1998,Hołda2001,2006,Pociecha2007]).Prawiedorównująimpopu-
larnościąmodelelogitowe(por.np.prace:[Ohlson1980,StrąkiStępień2000,
Gruszczyński2001,2003,Wędzki2005]).Współczesnymimetodaminieparame-
trycznymisąmodelesztucznychsiecineuronowych(zob.np.prace:[Bell,Ribar
iVerchio1990,OdomiSharda1990,ShardaiWilson1994,Michaluk2000,Korol
iPrusak2005,Prusak2005]).
Wynikitestowaniasprawnościklasyfikacjiwybranychpolskichmodeli
prognostycznychnarokprzedupadłością,nazbiorze31przedsiębiorstw,dla
danychfinansowychzlat2002–2007przedstawionezostaływpracy[Pociecha
2010b].Zprzeprowadzonychporównańwynika,żeniemożnajednoznacznie
stwierdzić,jakirodzajmodeliprognostycznychdajenajlepszerezultaty.Pewni
