Business Distress Prediction in Albania: An Analysis of Classification Methods
Notice bibliographique
Résumé
This article investigates the effectiveness of various classification techniques in predicting financial distress for Albanian firms. The dataset includes 16 financial ratios from the financial statements of 187 of the largest non-financial businesses operating in Albania, covering the period from 2011 up to 2014, and ranked by 2014 revenues. The methods used in predicting financial distress are logistic regression, Ada Boost, Naïve Bayes, decision trees, support vector machine (SVM), neural network, and random forest. To compare the effectiveness of the models applied we used Classification Accuracy (CA), confusion matrix, and area under the curve (AUC) as evaluation criteria. The results demonstrate the superior predictive ability of ensemble methods, with random forest achieving more accurate forecasts than other methods, followed by Ada Boost. The research contributes to the literature by showing the added value of machine learning models in emerging markets with unique practice and economic conditions and proposing an alternative classification approach for the classification of financial distress when lacking bankruptcy data. Finally, the empirical findings evidence that the strengths of ensemble learning methods are reinforced in unbalanced not-big datasets of a unique emerging economy. These insights are relevant for lending institutions and researchers aiming to refine credit risk models in unique markets where access to relevant data is a challenge.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».