Optimal threshold of data envelopment analysis in bankruptcy prediction

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F62156489%3A43110%2F23%3A43923576" target="_blank" >RIV/62156489:43110/23:43923576 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://doi.org/10.57645/20.8080.02.3" target="_blank" >https://doi.org/10.57645/20.8080.02.3</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.57645/20.8080.02.3" target="_blank" >10.57645/20.8080.02.3</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Optimal threshold of data envelopment analysis in bankruptcy prediction

Popis výsledku v původním jazyce

Data envelopment analysis is not typically used for bankruptcy prediction. However, this paper shows that a correctly set up a model for this approach can be very useful in that context. A supereffciency model was applied to classify bankrupt and actively manufactured companies in the European Union. To select an appropriate threshold, the Youden index and the distance from the corner were used in addition to the total accuracy. The results indicate that selecting a suitable threshold improves specifcity visibly with only a small reduction in the total accuracy. The thresholds of the best models appear to be robust enough for predictions in different time and economic sectors.

Název v anglickém jazyce

Optimal threshold of data envelopment analysis in bankruptcy prediction

Popis výsledku anglicky

Data envelopment analysis is not typically used for bankruptcy prediction. However, this paper shows that a correctly set up a model for this approach can be very useful in that context. A supereffciency model was applied to classify bankrupt and actively manufactured companies in the European Union. To select an appropriate threshold, the Youden index and the distance from the corner were used in addition to the total accuracy. The results indicate that selecting a suitable threshold improves specifcity visibly with only a small reduction in the total accuracy. The thresholds of the best models appear to be robust enough for predictions in different time and economic sectors.

Druh

J_imp - Článek v periodiku v databázi Web of Science

CEP obor

—

OECD FORD obor

10102 - Applied mathematics

Projekt

—

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2023

Kód důvěrnosti údajů

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

Název periodika

SORT

ISSN

1696-2281

e-ISSN

2013-8830

Svazek periodika

47

Číslo periodika v rámci svazku

1

Stát vydavatele periodika

ES - Španělské království

Počet stran výsledku

22

Strana od-do

129-150

Kód UT WoS článku

001022081200002

EID výsledku v databázi Scopus

2-s2.0-85167417368