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”

On the appropriate thresholds in the logistic regression bankruptcy model

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F62156489%3A43110%2F24%3A43925249" target="_blank" >RIV/62156489:43110/24:43925249 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.1063/5.0210401" target="_blank" >https://doi.org/10.1063/5.0210401</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1063/5.0210401" target="_blank" >10.1063/5.0210401</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    On the appropriate thresholds in the logistic regression bankruptcy model

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This article focuses on the identification of a potential threshold for logistic regression models for bankruptcy prediction in the forestry sector in cases where the ratio of active and bankrupt companies in the dataset is not balanced. Model estimates are performed on a random selection of 300 active forest companies in EU countries along with eight (and 17) bankruptcy companies in 2019 (and in 2018). Analyzes are performed on the basis of accounting (micro) data of companies from the Orbis database. Empirical results show that in cases where bankruptcies are in the minority, it is necessary to replace the commonly used threshold with an optimized threshold, which will emphasize the balancing of the error rate in both the group of active and the group of bankrupt companies.

  • Název v anglickém jazyce

    On the appropriate thresholds in the logistic regression bankruptcy model

  • Popis výsledku anglicky

    This article focuses on the identification of a potential threshold for logistic regression models for bankruptcy prediction in the forestry sector in cases where the ratio of active and bankrupt companies in the dataset is not balanced. Model estimates are performed on a random selection of 300 active forest companies in EU countries along with eight (and 17) bankruptcy companies in 2019 (and in 2018). Analyzes are performed on the basis of accounting (micro) data of companies from the Orbis database. Empirical results show that in cases where bankruptcies are in the minority, it is necessary to replace the commonly used threshold with an optimized threshold, which will emphasize the balancing of the error rate in both the group of active and the group of bankrupt companies.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10103 - Statistics and probability

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2024

  • 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

    AIP Conference Proceedings 3094

  • ISBN

    978-0-7354-4954-1

  • ISSN

    0094-243X

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    4

  • Strana od-do

    100003

  • Název nakladatele

    American Institute of Physics (AIP)

  • Místo vydání

    Melville

  • Místo konání akce

    Herákleion

  • Datum konání akce

    19. 9. 2022

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    001244923000090