Browse by Person

Kristóf, Tamás ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2805-4900 and Virág, Miklós (2020) A Comprehensive Review of Corporate Bankruptcy Prediction in Hungary. Journal of Risk and Financial Management, 13 (2). pp. 1-20. DOI 10.3390/jrfm13020035

Kristóf, Tamás and Virág, Miklós (2019) A csődelőrejelzés fejlődéstörténete Magyarországon = Historical development of Hungarian bankruptcy prediction. Vezetéstudomány - Budapest Management Review, 50 (12). pp. 62-73. DOI https://doi.org/10.14267/VEZTUD.2019.12.06

Virág, Miklós (2004) A csődmodellek jellegzetességei és története. Vezetéstudomány - Budapest Management Review, 35 (10). pp. 24-32.

Virág, Miklós and Dóbé, Sándor (2005) A hazai csődmodell-család alkalmazása ágazati centroidokra. Vezetéstudomány - Budapest Management Review, 36 (4). pp. 45-54. DOI https://doi.org/10.14267/VEZTUD.2005.04.05

Hajdu, Ottó, Jávor, László and Virág, Miklós (1995) A magyar gazdaság szakágazatainak komplex pénzügyi mutatórendszeren alapuló vizsgálata. Vezetéstudomány, 26 (10). pp. 14-20.

Nyitrai, Tamás and Virág, Miklós (2017) A pénzügyi mutatók időbeli tendenciájának figyelembevétele logisztikus regresszióra épülő csődelőrejelző modellekben. Statisztikai Szemle, 95 (1). pp. 5-28. DOI 10.20311/stat2017.01.hu0005

Virág, Miklós and Kristóf, Tamás ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2805-4900 (2009) A többdimenziós skálázás a csődmodellezésben. Vezetéstudomány - Budapest Management Review, 40 (1). pp. 50-58. DOI 10.14267/VEZTUD.2009.01.05

Virág, Miklós and Nyitrai, Tamás (2013) Application of support vector machines on the basis of the first Hungarian bankruptcy model. Society and Economy, 35 (2). pp. 227-248. DOI 10.1556/SocEc.35.2013.2.6

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

Virág, Miklós (1995) Bemutatkozik a Budapesti Közgazdaságtudományi Egyetem Alkalmazott Gazdaságtan Tanszéke. Vezetéstudomány, 26 (10). p. 5.

Kristóf, Tamás and Virág, Miklós (2012) Data reduction and univariate splitting — Do they together provide better corporate bankruptcy prediction? Acta Oeconomica, 62 (2). pp. 205-228. DOI https://doi.org/10.1556/aoecon.62.2012.2.4 (Unpublished)

Kristóf, Tamás ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2805-4900 and Virág, Miklós (2022) EU-27 bank failure prediction with C5.0 decision trees and deep learning neural networks. Research in International Business and Finance, 61 . DOI https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2022.101644

Virág, Miklós and Kristóf, Tamás (2006) Iparági rátákon alapuló csődelőrejelzés sokváltozós statisztikai módszerekkel. Vezetéstudomány - Budapest Management Review, 37 (1). pp. 25-35. DOI 10.14267/VEZTUD.2006.01.04

Nyitrai, Tamás and Virág, Miklós (2017) Magyar vállalkozások felszámolásának előrejelzése pénzügyi mutatóik idősorai alapján. Közgazdasági Szemle, 64 (3). pp. 305-324. DOI http://dx.doi.org/10.18414/KSZ.2017.3.305

Virág, Miklós and Nyitrai, Tamás (2014) Metamódszerek alkalmazása a csődelőrejelzésben. Hitelintézeti Szemle / Financial and Economic Review, 13 (4). pp. 180-195.

Virág, Miklós and Kristóf, Tamás (2005) Neural Networks in Bankruptcy Prediction - A Comparative Study on the Basis of the First Hungarian Bankruptcy Model. Acta Oeconomica, 55 (4). pp. 403-425.

Kristóf, Tamás ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2805-4900, Virág, Attila ORCID: https://orcid.org/0000-0001-9486-5088 and Virág, Miklós (2024) Sectoral Performance Trends and Differences in the Balkan and Eastern European Region. Economies, 12 (4). DOI 10.3390/economies12040087

Kristóf, Tamás ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2805-4900 and Virág, Miklós (2022) What drives financial competitiveness of industrial sectors in Visegrad Four countries? Evidence by use of machine learning techniques. Journal of Competitiveness, 14 (4). pp. 117-136. DOI https://doi.org/10.7441/joc.2022.04.07