Results analysis and business forecasting of company Metis d.d.
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
U diplomskom radu prikazati će se izračun i interpretacija, te analiza rezultata poslovanja pomoću ocjene financijskog položaja i ocjene budućeg poslovanja na primjeru poduzeća Metis d.d.. Tvrtka ima tradiciju poslovanja na tržištu preko 70 godina, te joj je djelatnost zbrinjavanje raznih vrsta otpada. Za ocjenu financijskog položaja koristiti će se pokazatelji likvidnosti, stabilnosti, zaduženosti, efikasnosti korištenja imovine te rentabilnosti. Sustavi pokazatelja putem kojih će se prikazati poslovanje poduzeća su deduktivni i induktivni. Deduktivni je prikazan kroz Du Pontov sustav pokazatelja, dok su induktivni prikazani kroz razne modele za ocjenu budućeg poslovanja poduzeća, kao što su Altmanov Z-score model, Kralicekov DF pokazatelj i Zmijevski model. Analiza financijske situacije usmjerena je na vrijednosne i novčane podatke i informacija iz godišnjih financijskih izvještaja. Primjenom raznih analitičkim sredstava i tehnika podaci u financijskim izvještajima pretvaraju se u upotrebljive informacije koje su značajne za upravljanje poduzećem. Podaci za izračun navedenih pokazatelja preuzeti su iz godišnjih financijskih izvještaja te se njihova točnost i relevantnosti smatraju kao temelj za dobivanje informacije koje su bitne za upravljanje poduzećem. Rastom broja statističkih i matematičkih metoda, raste i atraktivnost problematike predviđanja stečaja, što je rezultiralo interesom velikog broja znanstvenika da istraže navedeno područje i razviju modele. Predviđanje stečaja staro je koliko i tržišni način predviđanja, no tek kada je ekonomija postala društvena znanost, te kada su se razvile statističke i matematičke metode, stečaju se pristupilo sa znanstvenog stajališta. Jedno od pitanja koje će se u radu objasniti glasi: Što je kontroling, čemu služi i kakvu ulogu ima u poslovanju poduzeća?
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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