[PDF] Skuteczność systemu eksperckiego i sztucznej inteligencji w prognozowaniu upadłości firm - Tomasz Korol

Autor: dr Tomasz Korol

Tytuł: Skuteczność systemu eksperckiego i sztucznej inteligencji w prognozowaniu upadłości firm

Słowa kluczowe: upadłość, logika rozmyta, prognozowanie

Dyscyplina: FINANSE

Typ dokumentu: ARTYKUŁ

Miejsce zatrudnienia autora tekstu: Tomasz Korol, Politechnika Gdańska, Wydział Zarządzania i Ekonomii, ul. Narutowicza 11/12, 80-233 Gdańsk

E-mail autora: Tomasz.Korol@zie.pg.gda.pl

Streszczenie: Artykuł ten dotyczy prognozowania upadłości przedsiębiorstw w Polsce. Porównano w nim dwie metody prognozowania zagrożeń upadłością: sztuczne sieci neuronowe oraz logikę rozmytą. W badaniach autor wykorzystał dane dotyczące 185 spółek notowanych na Warszawskiej Giełdzie Papierów Wartościowych. Populacja ta została podzielona na próbę uczącą i testową. Każde z analizowanych przedsiębiorstw opisanych zostało za pomocą wartości bezwzględnych 14 wskaźników finansowych oraz dynamiki ich zmian.

Opracowane przez autora modele logiki rozmytej charakteryzują się wysoką skutecznością. Badania te są pierwszą próbą wykorzystania logiki rozmytej do przewidywania upadłości przedsiębiorstw w Polsce i jedną z pierwszych na świecie. Otrzymane wyniki dowodzą o dużym potencjale tej metody.

Authors: Korol Tomasz, PhD

Title: EFFECTIVENESS OF EXPERTS' SYSTEM AND ARTIFICIAL INTELIGENCE IN FORECASTING BANCRUPTCY OF COMPANIES (Skuteczność systemu eksperckiego i sztucznej inteligencji w prognozowaniu upadłości firm.)

Source: Pieniadze i Wiez (Money and Social Bond)

year: 2010, vol:.15, number: 1(46), pages:

Keywords: bankruptcy, fuzzy logic, forecasting

Discipline: FINANCE

Language: POLISH

Document type: ARTICLE

Publication order reference (First author’s office address): Tomasz Korol, Politechnika Gdanska, Wydzial Zarzadzania i Ekonomii, ul. Narutowicza 11/12, 80-233 Gdansk, Poland

E-mail: Tomasz.Korol@zie.pg.gda.pl

Abstract: This article is about the prediction of bankruptcy of companies in Poland. The author compares two methods of forecasting the risks of bankruptcy of companies: artificial neural networks and fuzzy logic. In the conducted research author has used data on 185 companies listed on the Warsaw Stock Exchange. This population of firms was divided into learning and testing set data. Each company has been analyzed using the absolute values of 14 financial ratios and the dynamics of change of these ratios.

The author’s developed models of fuzzy logic are characterized by high efficiency. These studies are the first attempt to use fuzzy logic to predict the bankruptcy of companies in Poland and one of the first in the world. Obtained results demonstrate the great potential of this method.