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