Nowoczesne metody predykcji upadłości – od klasycznych modeli finansowych po sztuczną inteligencję
W dynamicznym i nieprzewidywalnym otoczeniu rynkowym umiejętność wczesnego rozpoznania zagrożenia upadłości przedsiębiorstwa staje się kluczowym elementem zarządzania ryzykiem. W swojej monografii Rafał Pitera kompleksowo analizuje skuteczność różnych podejść ilościowych do prognozowania upadłości, zestawiając metody klasyczne z narzędziami opartymi na sztucznej inteligencji.
Publikacja zawiera m.in.:
• syntetyczny przegląd literatury przedmiotu dotyczącej przyczyn, skutków i sposobów prognozowania bankructw;
• omówienie wybranych metod ilościowych: wskaźników finansowych, modeli dyskryminacyjnych i logitowych, scoringu kredytowego oraz sztucznych sieci neuronowych;
• empiryczną analizę skuteczności metod na przykładzie 100 rzeczywistych przedsiębiorstw, przy wykorzystaniu danych finansowych;
• porównanie efektywności wybranych narzędzi oraz rekomendacje praktyczne dla menedżerów, analityków i naukowców.
Najważniejsze wnioski? Metody oparte na sztucznej inteligencji wykazują wysoką trafność klasyfikacyjną i znaczący potencjał we wspieraniu procesów decyzyjnych w obszarze zarządzania ryzykiem finansowym.
Dla kogo jest ta książka?
• Dla badaczy i studentów kierunków ekonomicznych, finansowych i zarządzania,
• Dla menedżerów, analityków finansowych, biegłych rewidentów i doradców restrukturyzacyjnych,
• Dla wszystkich zainteresowanych predykcją ryzyka i zastosowaniem nowoczesnych narzędzi w analizie finansowej.