Problem wartości odstających w badaniu kondycji finansowej przedsiębiorstw budowlanych w Polsce
DOI:
https://doi.org/10.15678/ZNUEK.2016.0949.0102Słowa kluczowe:
wartości odstające, kondycja finansowa, wskaźnik finansowy, model logitowy, klasyfikacjaAbstrakt
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.
Pobrania
Bibliografia
Barnett V., Lewis T. [1994], Outliers in Statistical Data, John Wiley, New York.
Ben-Gal I. [2005], Outlier Detection [w:] Data Mining and Knowledge Discovery Handbook: A Complete Guide for Practitioners and Researchers, red. O. Maimon i L. Rockach, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht.
De Andrés J., Sánchez-Lasheras F., Lorca P., De Cos Juez F.J. [2011], A Hybrid Device of Self Organizing Maps (SOM) and Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) for the Forecasting of Firms’ Bankruptcy, „Accounting and Management Information Systems”, vol. 10, nr 3.
Grubbs F.E. [1969], Procedures for Detecting Outlying Observations in Samples, „Technometrics”, vol. 11, nr 1, http://dx.doi.org/10.1080/00401706.1969.10490657. DOI: https://doi.org/10.2307/1266761
Hampel F.R. [1971], A General Qualitative Definition of Robustness, „The Annals of Mathematical Statistics”, vol. 42, nr 6, http://dx.doi.org/10.1214/aoms/1177693054. DOI: https://doi.org/10.1214/aoms/1177693054
Hampel F.R. [1974], The Influence Curve and Its Role in Robust Estimation, „Journal of the American Statistical Association”, vol. 69, nr 346, http://dx.doi.org/10.1080/01621459.1974.10482962. DOI: https://doi.org/10.2307/2285666
Hawkins D. [1980], Identification of Outliers, Chapman and Hall, London–New York.
Hodge V.J., Austin J. [2004], A Survey of Outlier Detection Methodologies, „Artificial Intelligence Review”, vol. 22, nr 2, http://dx.doi.org/10.1023/b:aire.0000045502.10941.a9. DOI: https://doi.org/10.1023/B:AIRE.0000045502.10941.a9
John G.H. [1995], Robust Decision Trees: Removing Outliers from Databases [w:] Proceedings of the First International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, red. U.M. Fayyad i R. Uthurusamy, AAAI Press, Menlo Park, CA.
Johnson R., Wichern D.W. [1992], Applied Multivariate Statistical Analysis, Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ.
Kaufman L., Rousseeuw P.J. [1990], Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis, Wiley, New York.
Kosiorowski D. [2012], Statystyczne funkcje głębi w odpornej analizie ekonomicznej, Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, Seria specjalna: Monografie, nr 208, Kraków.
Pawełek B., Kostrzewska J., Lipieta A. [2015], The Problem of Outliers in the Research on the Financial Standing of Construction Enterprises in Poland [w:] Proceedings of the 9th Professor Aleksander Zeliaś International Conference on Modelling and Forecasting of Socio-economic Phenomena, red. M. Papież i S. Śmiech, Foundation of the Cracow University of Economics, Cracow.
Pociecha J., Pawełek B., Baryła M., Augustyn S. [2014], Statystyczne metody prognozowania bankructwa w zmieniającej się koniunkturze gospodarczej, Fundacja Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, Kraków.
Ramaswamy S., Rastogi R., Shim K. [2000], Efficient Algorithms for Mining Outliers from Large Data Sets [w:] Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, May 16–18, 2000, Dallas, Texas, red. W. Chen, J. Naughton i P.A. Bernstein, Association for Computing Machinery, New York. DOI: https://doi.org/10.1145/342009.335437
Shumway T. [2001], Forecasting Bankruptcy More Accurately: A Simple Hazard Model, „The Journal of Business”, vol. 74(1). DOI: https://doi.org/10.1086/209665
Spicka J. [2013], The Financial Condition of the Construction Companies before Bankruptcy, „European Journal of Business and Management”, vol. 5, nr 23.
Tsai Ch.F., Cheng K.Ch. [2012], Simple Instance Selection for Bankruptcy Prediction, „Knowledge-Based Systems”, vol. 27, http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2011.09.017. DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2011.09.017
Tukey J.W. [1977], Exploratory Data Analysis, Addison-Wesley, Reading, PA.
Williams G.J., Baxter R.A., He H.X., Hawkins S., Gu L. [2002], A Comparative Study of RNN for Outlier Detection in Data Mining, IEEE International Conference on Data-mining (ICDM’02), Maebashi City, Japan, CSIRO Technical Report CMIS-02/102.
Wu Y., Gaunt C., Gray S. [2010], A Comparison of Alternative Bankruptcy Prediction Models, „Journal of Contemporary Accounting and Economics”, vol. 6, nr 1, http://dx.doi.org/10.1016/j.jcae.2010.04.002. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jcae.2010.04.002
Yu Q., Miche Y., Séverin E., Lendasse A. [2014], Bankruptcy Prediction Using Extreme Learning Machine and Financial Expertise, „Neurocomputing”, vol. 128, http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2013.01.063. DOI: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.01.063
Zuo Y. [2003], Projection-Based Depth Functions and Associated Medians, „The Annals of Statistics”, vol. 31, nr 5, http://dx.doi.org/10.1214/aos/1065705115. DOI: https://doi.org/10.1214/aos/1065705115
Zuo Y., Serfling R. [2000], General Notions of Statistical Depth Functions, „The Annals of Staistics”, vol. 28, nr 2, http://dx.doi.org/10.1214/aos/1016218226. DOI: https://doi.org/10.1214/aos/1016218226
Pobrania
Opublikowane
Numer
Dział
Licencja
Prawa autorskie (c) 2016 Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa 4.0 Międzynarodowe.
