Bankruptcy Prediction with the Use of Data Envelopment Analysis: An Empirical Study of Slovak Businesses
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
The paper deals with methods of predicting bankruptcy of a business with the aim of choosing a prediction method which will have exact results. Existing bankruptcy prediction models are a suitable tool for predicting the financial difficulties of businesses. However, such tools are based on strictly defined financial indicators. Therefore, the Data Envelopment Analysis (DEA) method has been applied, as it allows for the free choice of financial indicators. The research sample consisted of 343 businesses active in the heating industry in Slovakia. Analysed businesses have a significant relatively stable position in the given industry. The research was based on several studies which also used the DEA method to predict future financial difficulties and bankruptcies of studied businesses. The estimation accuracy of the Additive DEA model (ADD model) was compared with the Logit model to determine the reliability of the DEA method. Also, an optimal cut-off point for the ADD model and Logit model was determined. The main conclusion is that the DEA method is a suitable alternative for predicting the failure of the analysed sample of businesses. In contrast to the Logit model, its results are independent of any assumptions. The paper identified the key indicators of the future success of businesses in the analysed sample. These results can help businesses to improve their financial health and competitiveness.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle