Hyppää sisältöön
    • Suomeksi
    • In English
  • Suomeksi
  • In English
  • Kirjaudu
Näytä aineisto 
  •   Etusivu
  • OSUVA
  • Artikkelit
  • Näytä aineisto
  •   Etusivu
  • OSUVA
  • Artikkelit
  • Näytä aineisto
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

A Race for Long Horizon Bankruptcy Prediction

Altman, Edward I.; Iwanicz-Drozdowska, Małgorzata; Laitinen, Erkki K.; Suvas, Arto (2020-02-27)

 
Tweet Vie viite Refworksiin
 
Katso/Avaa
Artikkeli (17.71Mb)
Huom!
Tiedosto avautuu julkiseksi:
: 27.08.2021
URI
https://doi.org/10.1080/00036846.2020.1730762

Altman, Edward I.
Iwanicz-Drozdowska, Małgorzata
Laitinen, Erkki K.
Suvas, Arto
Taylor & Francis
27.02.2020
doi:10.1080/00036846.2020.1730762
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
http://urn.fi/URN:NBN:fi-fe202102033584

Kuvaus

vertaisarvioitu
© 2020 Taylor & Francis. This is an Accepted Manuscript of an article published by Taylor & Francis in Applied Economics on 27 Feb 2020, available online: http://www.tandfonline.com/10.1080/00036846.2020.1730762
Tiivistelmä
This study compares the accuracy and efficiency of five different estimation methods for predicting financial distress of small and medium-sized enterprises. We apply different methods for a large set of financial and non-financial variables, using filter and wrapper selection, to predict bankruptcy up to 10 years before the event in an open, European economy. Our findings show that logistic regression and neural networks are superior to other approaches. We document how the cost-return ratio considerably affects the location of optimal cut-off points and attainable profit in credit decisions. Once a loan provider selects a particular prediction model, an effort should be made to find the optimal cut-off score to maximize the efficiency of the technique. Indeed, this often involves determining several cut-off levels where the portfolio of products and services exhibits different cost-return characteristics.
Kokoelmat
  • Artikkelit [987]
https://osuva.uwasa.fi
Ota yhteyttä | Lähetä palautetta | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste
 

 

Tämä kokoelma

TekijäNimekeAsiasanaYksikkö / TiedekuntaOppiaineJulkaisuaikaKokoelmat

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy
https://osuva.uwasa.fi
Ota yhteyttä | Lähetä palautetta | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste