REPOZYTORIUM UNIWERSYTETU
W BIAŁYMSTOKU
UwB

Proszę używać tego identyfikatora do cytowań lub wstaw link do tej pozycji: http://hdl.handle.net/11320/6045
Pełny rekord metadanych
Pole DCWartośćJęzyk
dc.contributor.authorWójcicka, Aleksandra-
dc.date.accessioned2017-12-05T13:28:30Z-
dc.date.available2017-12-05T13:28:30Z-
dc.date.issued2017-
dc.identifier.citationOptimum. Studia Ekonomiczne, Nr 3(87) 2017, s. 153-161pl
dc.identifier.issn1506-7637-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11320/6045-
dc.description.abstractOne of the most valid tasks in credit risk evaluation is the proper classification of potential good and bad customers. Reduction of the number of loans granted to companies of questionable credibility can significantly influence banks’ performance. An important element in credit risk assessment is a prior identification of factors which affect companies’ standing. Since that standing has an impact on credibility and solvency of entities. The research presented in the paper has two main goals. The first is to identify the most important factors (chosen financial ratios) which determine company’s performance and consequently influence its credit risk level when granted financial resources. The question also arises whether the line of business has any impact on factors that should be included in the analysis as the input. The other aim was to compare the results of chosen neural networks with credit scoring system used in a bank during credit risk decision-making process.pl
dc.language.isoenpl
dc.publisherWydawnictwo Uniwersytetu w Białymstokupl
dc.subjectcredit riskpl
dc.subjectdefaultpl
dc.subjectbankruptcypl
dc.subjectneural networkspl
dc.titleClassification of Trade Sector Entities in Credibility Assessment Using Neural Networkspl
dc.typeArticlepl
dc.identifier.doi10.15290/ose.2017.03.87.11-
dc.description.Emailaleksandra.wojcicka@ue.poznan.plpl
dc.description.AffiliationWydział Informatyki i Gospodarki Elektronicznej, Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniupl
dc.description.referencesBragg S. M., 2010, Wskaźniki w analizie działalności przedsiębiorstwa, Oficyna Wolters Kluwer Businesspl
dc.description.referencesGaudart J., Giusiano B., Huiart L., 2004, Comparsion of the Performance of Multi-Layer Perceptron and Linear Regression for Epidemiological Data, “Computional Statistics & Data Analysis” vol. 44.pl
dc.description.referencesHaykin S., 2011, Neural Networks and Learning Machines. Third Edition, PHI Learning Private Limited, New Dehli-110001pl
dc.description.referencesKowalski P.A., 2011, An Evolutionary Strategy for Fuzzy Flip-Flop Neural Networks Learning, XIII Krajowa Konferencja, Algorytmy Ewolucyjne i Optymalizacja Globalna, (KAEiOG 2011), Warsaw (Poland), 21-22 September 2011pl
dc.description.referencesNigrin A., 1993, Neural Networks for Pattern Recognition, Massachusetts Institute of Technology.pl
dc.description.referencesWest D., 2000, Neural Network Credit Scoring Models, “Computers and Operations Research”, vol. 27.pl
dc.description.referencesWójciak M., Wójcicka A., 2008, Zdolności dyskryminacyjne wskaźników finansowych w ocenie kondycji finansowej podmiotów gospodarczych, [in] Taksonomia 15: Klasyfikacja i analiza danych – teoria i zastosowania, Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiupl
dc.description.referencesWójciak M., Wójcicka A., 2009, The Discriminative Ability of Financial Ratios to Evaluate the Credit Risk Level [in]: Metody matematyczne, ekonometryczne i komputerowe w finansach i ubezpieczeniach 2007, ed. P. Chrzan, T. Czernik, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej (AE) w Katowicachpl
dc.description.referencesWójcicka A., 2012, Calibration of a Credit Rating Scale for Polish Companies, “Operations Research and Decisions”, no. 3.pl
dc.description.referencesWójcicka A., 2016a, Credit-Risk Decision Process Using Neural Networks in Industrial Sectors, referat wygłoszony w dniu 21.10.2016 na konferencji International Conference on Accounting, Finance and Financial Institutions. Theory Meets Practice, Poznań 19-21.10.2016.pl
dc.description.referencesWójcicka A., 2016b, Neural Networks in Credit Risk Evaluation of Construction Sector, referat wygłoszony w dniu 16.09.2016 na: Econometric Research in Finance Workshop w Warszawie.pl
dc.description.referencesWójcicka A., Wójtowicz T., 2009, Wykorzystanie analizy wskaźnikowej w ocenie zdolności kredytowej przedsiębiorstwa - szanse i zagrożenia, „Zeszyty Naukowe Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego (SGGW) w Warszawie: Ekonomika i Organizacja Gospodarki Żywnościowej”, nr 78.pl
dc.description.referencesSTATISTICA HELP http://documentation.statsoft.com/.pl
dc.description.number3(87)pl
dc.description.firstpage153pl
dc.description.lastpage161pl
dc.identifier.citation2Optimum. Studia Ekonomicznepl
Występuje w kolekcji(ach):Optimum. Studia Ekonomiczne, 2017, nr 3(87)

Pokaż uproszczony widok rekordu Zobacz statystyki


Pozycje w RUB są chronione prawem autorskim, z zastrzeżeniem wszelkich praw, chyba że zaznaczono inaczej.