Comparison of Prediction Models Applied in Economic Recession and Expansion
Notice bibliographique
Résumé
As a rule, the economy regularly undergoes various phases, from a recession up to expansion. This paper is focused on models predicting corporate financial distress. Its aim is to analyze impact of individual phases of the economic cycle on final scores of the prediction models. The prediction models may be used for quick, inexpensive evaluation of a corporate financial situation leading to business risk mitigation. The research conducted is drawn from accounting data extracted from the prepaid corporate database, Albertina. The carried-out analysis also highlights and examines industry specifics; therefore, three industry branches are under examination. Enterprises falling under Manufacture of metal products, Machinery, and Construction are categorized into insolvent and healthy entities. In this study, 18 models are selected and then applied to the business data describing recession and expansion. The final scores achieved are summarized by the main descriptive statistics, such as mean, median, and trimmed mean, followed by the absolute difference comparing expansion and recession. The results confirm the expectations, assuming that final scores with higher values describe better corporate financial standing during the expansion phase. Similar results are achieved for both healthy and insolvent enterprises. The paper highlights exceptions and offers possible interpretations. As a conclusion, it is recommended that users need to respect the current phase of the economic cycle when interpreting particular results of the prediction models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».