Bankruptcy Prediction: A Model Based on Cash Flow Ratios: Evidence From Selected European Countries
Notice bibliographique
Résumé
The importance of assessing the financial distress risk of a company is a topic that has been of central value in many different economic fields and since a long time. Until the twenty-first century, most of the studies were concentrated primarily on using mathematical and statistical methods to assess the health of businesses. Many of these studies employed either accounting-based ratios or cash flow-based ratios; even if there is not a unique conclusion, the use of cash flows seems to improve the predictive capacity of the models significantly. Especially in the last twenty-five years, methods derived from different fields started to be applied in forecasting corporate failures, such as artificial neural networks, genetic algorithms, and fuzzy logic.The objective of this study was to test the goodness of the discriminatory power of ratios based only on cash flows using a model that employs genetic algorithms and fuzzy logic. Five countries (Germany, Spain, France, Great Britain, Italy) and five Nace macro sectors (Agriculture, Industry, Services, Construction, Commerce and Food) have been considered in the analysis for a total of around 719-thousand companies. The model has proven to be well-performing on most of the countries and sectors that have been tested. The results obtained are almost all adequate; in particular, in Germany and Spain, results have been particularly good.The main weaknesses of this work are the limited availability of financial data in some countries and the time delay from the reporting of financial statement to the availability of the data through web services. It means that a large-scale risk assessment requires – being useful for the public and the private sectors – greater and faster disclosure of information at European level, and standardization of financial information transparency among countries.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».