dEjournals Nyitóoldal
Gazdálkodástudományi Közlemények
Regisztráció Nyitólap Aktuális Megjelenés előtt Archívum Keresés
Regisztráció Bejelentkezés

Gazdálkodástudományi Közlemények

Évf. 6 szám 1 (2016)
Cikkek

A lineáris diszkriminancia-analízis és a logisztikus regresszió módszertani kérdései

Megjelent:
2024-03-14
Szerző
Sütő Dávid
Megtekintés
pdf
Kulcsszavak
diszkriminancia-analízis logisztikus regresszió csődelőrejelzés
Licenc
Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

How To Cite
Kiválasztott formátum: APA
Sütő, D. (2024). A lineáris diszkriminancia-analízis és a logisztikus regresszió módszertani kérdései. Gazdálkodástudományi Közlemények, 6(1), 127-132. https://ojs.lib.unideb.hu/gazdalkodaskozlemenyek/article/view/14048
Absztrakt

Ahhoz, hogy felmérhető legyen egy vállalkozás állapota, és az esetleges válsághelyzet, szükség van mérési, előrejelzési eszközökre. A belső működés folyamatos elemzése, a csődveszély felmérése, és csődelőrejelzési módszerek alkalmazása elengedhetetlen versenyképesség megőrzéséhez. Az elemzéseket kezdetben pénzügyi mutatószámokkal, később mutatószámrendszerek segítségével és statisztikai eszközökkel végezték az elemzők. Napjainkban a felgyorsult globalizálódott gazdaságban a módszerek ismerete és alkalmazása elengedhetetlen mind a vállalatok, mint vevőik, szállítóik, és egyéb érintettjeik értékelésekor.

Hivatkozások
  1. Beaver, W.H. (1966): Financial Rations as Predictors of Failure, Empirical Research in Accounting: Selected Studies 1966, p. 71
  2. Bellovary, J.M. – Giacomino, D.E. – Akers, M.D. (2007): A Review of Bankruptcy Prediction Studies: 1930 to Present, Journal of Financial Education, Vol. 33., pp. 2-4.
  3. Berg, D. (2005): Bankruptcy Prediction by Generalized Additive Models, Department of Mathema-tics,University of Oslo, Norway, Statistical Research Report No. 1, p. 5.
  4. Böcskei E. – Bács Z. – Fenyves V. – Tarnóczi T. (2015) Kockázati tényezők lehetséges előrejelzése, a gazdálkodás felelősségének kérdése a számviteli beszámolóból nyerhető adatok tükrében. Controller Info 2015/3: pp. 7-14.
  5. Dékán T.né Orbán I. – Kiss Á. (2016): Az egyéb átfogó eredmény (OCI) kimutatásának értelmezése vezetői szemszögből. Taylor Gazdálkodás- és szervezéstudományi folyóirat, A Virtuális Intézet Közép-Európa Kutatására Közleményei 2016/1 pp. 46-50.
  6. Fenyves V. – Dajnoki K. (2015): Controlling eszközök a humán erőforrás gazdálkodás területén. Cont-roller Info 2015/3: pp. 68-73.
  7. Imre B. (2008): Bázel II. definíciókon alapuló nemfizetés-előrejelzési modellek Magyarországi vállalati mintán 2002-2006). Ph. D. értekezés. Miskolci Egyetem. Vállalkozáselmélet és gyakorlat Ph.D. prog-ram. pp. 47-56.
  8. Sheather, J.S. (2009): A modern approach to Regression with R. Springer Science + Business Media, LLC 2009. p. 230. http://link.springer.com/book/10.1007%2F978-0-387-09608-7 (letöltve: 2016. február 26.)
  9. Virág M. – Kristóf T. – Fiáth A. – Varsányi J. (2013): Pénzügyi elemzés, csődelőrejelzés, válságkezelés. Bp. Kossuth Kiadó, pp. 55-230.
  10. Virág M. – Kristóf T. (2005): Az első hazai csődmodell újraszámítása neurális hálók segítségével. Bp. Közgazdasági Szemle. LII. évf. p. 150.