Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Predicting bankruptcy in Czech Republic: The role of data transformation

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26510%2F12%3APU99858" target="_blank" >RIV/00216305:26510/12:PU99858 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Predicting bankruptcy in Czech Republic: The role of data transformation

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The traditional bankruptcy models and their predictors cannot be used to predict bankruptcy in the Czech Republic as they have been intended for different business environments reflecting their specific features. Moreover, there are studies (Grice, Dugan, 2001; Wu, Gaunt, Gray, 2010; Niemann et al. 2008) showing that the precision of a bankruptcy model is significantly degraded if used in a field, period, and/or business environment different from that in which the learning data were observed. Buildinga new model is associated with pitfalls resulting from the character of bankruptcy data, e. g. the non-normality. In general, the fulfilment of method assumptions (e.g. normality) is one of the factors determining the quality of the rating model (Niemannet al, 2008). The discriminant analysis, as the most frequently used classification method used for bankruptcy prediction purposes, is based on the assumption of normality (Aziz, Dar, 2006). In praxis, financial data in the form of finan

  • Název v anglickém jazyce

    Predicting bankruptcy in Czech Republic: The role of data transformation

  • Popis výsledku anglicky

    The traditional bankruptcy models and their predictors cannot be used to predict bankruptcy in the Czech Republic as they have been intended for different business environments reflecting their specific features. Moreover, there are studies (Grice, Dugan, 2001; Wu, Gaunt, Gray, 2010; Niemann et al. 2008) showing that the precision of a bankruptcy model is significantly degraded if used in a field, period, and/or business environment different from that in which the learning data were observed. Buildinga new model is associated with pitfalls resulting from the character of bankruptcy data, e. g. the non-normality. In general, the fulfilment of method assumptions (e.g. normality) is one of the factors determining the quality of the rating model (Niemannet al, 2008). The discriminant analysis, as the most frequently used classification method used for bankruptcy prediction purposes, is based on the assumption of normality (Aziz, Dar, 2006). In praxis, financial data in the form of finan

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    AE - Řízení, správa a administrativa

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2012

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    International Conference "Trends in Economics and Management for the 21st Century"

  • ISBN

    978-80-214-4581-9

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

    1-9

  • Název nakladatele

    Neuveden

  • Místo vydání

    Brno

  • Místo konání akce

    Brno

  • Datum konání akce

    20. 9. 2012

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku