Do Traditional Financial Distress Prediction Models Predict the Early Warning Signs of Financial Distress?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study aims to compare the prediction accuracy of traditional distress prediction models for the firms which are at an early and advanced stage of distress in an emerging market, Pakistan, during 2001–2015. Design/methodology/approach: The methodology involves constructing model scores for financially distressed and stable firms and then comparing the prediction accuracy of the models with the original position. In addition to the testing for the whole sample period, comparison of the accuracy of the distress prediction models before, during, and after the financial crisis was also done. Findings: The results indicate that the three-variable probit model has the highest overall prediction accuracy for our sample, while the Z-score model more accurately predicts insolvency for both types of firms, i.e., those that are at an early stage as well as those that are at an advanced stage of financial distress. Furthermore, the study concludes that the predictive ability of all the traditional financial distress prediction models declines during the period of the financial crisis. Originality/value: An important contribution is the widening of the definition of financially distressed firms to consider the early warning signs related to failure in dividend/bonus declaration, quotation of face value, annual general meeting, and listing fee. Further, the results suggest that there is a need to develop a model by identifying variables which will have a higher impact on the financial distress of firms operating in both developed and developing markets.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle