Az első hazai csődmodell újraszámítása neurális hálók segítségével

Virág, Miklós and Kristóf, Tamás (2005) Az első hazai csődmodell újraszámítása neurális hálók segítségével. Közgazdasági Szemle, 52 (2). pp. 144-162.

Preview

PDF - Requires a PDF viewer such as GSview, Xpdf or Adobe Acrobat Reader
273kB

Abstract

A tanulmány arra a kérdésre keresi a választ, hogy Magyarországon is megbízhatóbbnak bizonyulnak-e a legkorszerűbb csődelőrejelzési módszerek a hagyományos matematikai-statisztikai eljárásoknál. Az elsõ hazai csődmodell adatbázisán végrehajtott szimulációs kísérletek egyértelműen azt bizonyítják, hogy a mesterséges neurális hálókkal elkészített csődmodellek magasabb besorolási pontossággal rendelkeznek, mint azok a modellek, amelyeket az 1990-es években diszkriminanciaanalízis és logisztikus regresszió alapján dolgoztak ki. A tanulmány az eredmények bemutatásán kívül elemzi az eltérések okait, és konstruktív javaslatokat fogalmaz meg a hazai csődelőrejelzési gyakorlat fejlesztésére.

Item Type:

Article

JEL classification:

C45 - Neural Networks and Related Topics
C53 - Forecasting Models; Simulation Methods
G33 - Bankruptcy; Liquidation

Divisions:

Faculty of Business Administration > Institute for the Development of Enterprises

Subjects:

Finance

ID Code:

3465

Deposited By:

Veronika Vitéz