Default prediction and coherent impact of financial analysis indicators

Result code in IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27510%2F15%3A86094168" target="_blank" >RIV/61989100:27510/15:86094168 - isvavai.cz</a>

Result on the web

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Result language

čeština

Original language name

Predikce defaultu v souladu s ekonomickou interpretací vlivu vybraných ukazatelů finanční analýzy

Original language description

Příspěvek je věnován predikci defaultu pomocí logistické regrese. Dosavadní modely a studie jsou většinou sestaveny na malých datových vzorcích a jejich logitové funkce jsou odhadovány jako lineární. V příspěvku je ukázáno, že pokud se pracuje s empirickým vzorkem úvěrového portfolia, pak tyto lineární logitové modely nejsou dostatečně přesné a jejich klasifikační schopnost je slabá. Důvodem je především ta skutečnost, že lineární model nezohledňuje ekonomickou interpretaci použitého prediktoru. Ovšem ani nelineární funkce v podobě frakčních polynomů nejsou vždy dostačujícím řešením. V článku jsou presentována taková rozšíření logitových modelů, aby byla respektována odlišná ekonomická interpretace kladné a záporné hodnoty prediktoru, a stejně tak i jeho různý vliv v rámci skupin subjektů. Na empirickém datovém vzorku je prokázáno, že tyto rozšířené modely mohou výrazně zvýšit klasifikaci subjektů a zpřesnit predikovanou pravděpodobnost defaultu.

Czech name

Predikce defaultu v souladu s ekonomickou interpretací vlivu vybraných ukazatelů finanční analýzy

Czech description

Příspěvek je věnován predikci defaultu pomocí logistické regrese. Dosavadní modely a studie jsou většinou sestaveny na malých datových vzorcích a jejich logitové funkce jsou odhadovány jako lineární. V příspěvku je ukázáno, že pokud se pracuje s empirickým vzorkem úvěrového portfolia, pak tyto lineární logitové modely nejsou dostatečně přesné a jejich klasifikační schopnost je slabá. Důvodem je především ta skutečnost, že lineární model nezohledňuje ekonomickou interpretaci použitého prediktoru. Ovšem ani nelineární funkce v podobě frakčních polynomů nejsou vždy dostačujícím řešením. V článku jsou presentována taková rozšíření logitových modelů, aby byla respektována odlišná ekonomická interpretace kladné a záporné hodnoty prediktoru, a stejně tak i jeho různý vliv v rámci skupin subjektů. Na empirickém datovém vzorku je prokázáno, že tyto rozšířené modely mohou výrazně zvýšit klasifikaci subjektů a zpřesnit predikovanou pravděpodobnost defaultu.

Type

D - Article in proceedings

CEP classification

—

OECD FORD branch

50202 - Applied Economics, Econometrics

Project

<a href="/en/project/EE2.3.20.0296" target="_blank" >EE2.3.20.0296: Research team for modelling of economic and financial processes at VSB-TU Ostrava</a><br>

Continuities

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Publication year

2015

Confidentiality

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Article name in the collection

Financial Management of Firms and Financial Institutions : 10th international scientific conference : 7th - 8th September 2015, Ostrava, Czech Republic : proceedings. [Part I - IV]

ISBN

978-80-248-3865-6

ISSN

2336-162X

e-ISSN

neuvedeno

Number of pages

10

Pages from-to

1387-1396

Publisher name

VŠB - Technical University of Ostrava

Place of publication

Ostrava

Event location

Ostrava

Event date

Sep 7, 2015

Type of event by nationality

EUR - Evropská akce

UT code for WoS article

000376799500171