| Title: | Predikcia úpadku spoločností s ručením obmedzeným využitím metód pre rozpoznanie odľahlých bodov |
| Authors: | Gnip, Peter Zoričák, Martin Drotár, Peter |
| Citation: | STEINBERGER, Josef ed.; ZÍMA, Martin ed.; FIALA, Dalibor ed.; DOSTAL, Martin ed.; NYKL, Michal ed. Data a znalosti 2017: sborník konference, Plzeň, Hotel Angelo 5. - 6. října 2017. 1. vyd. Plzeň: Západočeská univerzita v Plzni, 2017, s. 187-191. ISBN 978-80-261-0720-0. |
| Issue Date: | 2017 |
| Publisher: | Západočeská univerzita v Plzni |
| Document type: | konferenční příspěvek conferenceObject |
| URI: | https://www.zcu.cz/export/sites/zcu/pracoviste/vyd/online/DataAZnalosti2017.pdf http://hdl.handle.net/11025/26361 |
| ISBN: | 978-80-261-0720-0 |
| Keywords: | úpadek společnosti;společnost s ručením omezením;Slovensko |
| Keywords in different language: | bankruptcy of company;limited liability company;Slovensko |
| Abstract in different language: | Spoločnosti pôsobiace v rámci obchodného a priemyselného odvet-via sa môžu vplyvom nepriaznivej finančnej situácie, alebo nevhodného obcho-dovania, dostať do finančných ťažkostí, ktoré neskôr vyústia do celkového úpadku spoločnosti. Analyzovali sme dáta obsahujúce tisíce záznamov spoloč-ností s ručením obmedzeným (s.r.o) pôsobiacich na Slovensku v rôznych od-vetviach hospodárstva v období rokov 2013-2016. K nastolenému problému sme pristupovali ako k problému rozpoznania odľahlých hodnôt (outliers), pri-čom bola použitá metóda podporných vektorov pre detekciu odľahlých bodov (OneClassSVM). Dáta pozostávali z 20 štandardných ekonomických ukazova-teľov. V prvotnej analýze sme sa zamerali na predikciu úpadku s.r.o. na základe účtovných údajov z jedného roku a kombináciou dvoch po sebe idúcich rokov. Dosiahnutá presnosť predikcie bola od 60,56% do 77,91 % v závislosti od roku v ktorom sme uvažovali výsledný stav spoločnosti a roku z ktorého boli čerpané ekonomické ukazovatele. |
| Rights: | © Západočeská univerzita v Plzni |
| Appears in Collections: | Data a znalosti 2017 Data a znalosti 2017 |
Please use this identifier to cite or link to this item:
http://hdl.handle.net/11025/26361Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.