BazEkon - The Main Library of the Cracow University of Economics

BazEkon home page

Main menu

Author
Stańczuk Julita (Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie), Trojczak-Golonka Patrycja (Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie)
Title
Analiza jakości klasyfikacji obiektów z niekompletnymi danymi z wykorzystaniem sieci neuronowych
Analysis of the Quality of Economic Object Classification with Incomplete Data Using Neural Networks
Source
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Taksonomia (18), 2011, nr 176, s. 298-305, bibliogr. 2 poz.
Research of Wrocław University of Economics
Issue title
Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania
Keyword
Klasyfikacja, Sieci neuronowe
Classification, Neural networks
Note
streszcz., sum.
Abstract
Celem artykułu jest przedstawienie znaczenia informacji opisowej dla klasyfikacji przedsiębiorstw notowanych na GPW w Warszawie, a dokładniej możliwości wystąpienia braków, danych zaszumionych czy celowej redukcji liczby zmiennych. Istotne jest to, w jaki sposób pogorszenie tej jakości wpływa na efektywność klasyfikacji, a więc przede wszystkim na liczbę przedsiębiorstw poprawnie zaklasyfikowanych do poszczególnych grup (z wykorzystaniem ratingu). Próbę badawczą tworzą przedsiębiorstwa notowane na GPW, dane natomiast pochodzą z ich sprawozdań finansowych. W badaniu wykorzystano sieci neuronowe umożliwiające m.in. klasyfikację obiektów. Posłużono się wcześniejszymi badaniami do porównania otrzymanych wyników.(abstrakt oryginalny)

The aim of the article is presenting the importance of descriptive information for the classification of companies listed on the Warsaw Stock Exchange, and more the possibility of missing data, corrupted by noise variables or deliberate reduction the number of variables. It is essential how the deterioration in the quality of input data affects the efficiency of classification - the number of companies correctly classified into particular groups (classification using rating). Companies listed on the WSE are creating research material, while the data are derived from their accounts. In the article artificial neural networks are used, which allow inter alia objects classification. Previous analysis are used to compare the results obtained with the classification using the complete information about the companies.(original abstract)
Accessibility
The Main Library of the Cracow University of Economics
The Library of Warsaw School of Economics
The Library of University of Economics in Katowice
The Main Library of Poznań University of Economics and Business
The Main Library of the Wroclaw University of Economics
Full text
Show
Bibliography
Show
  1. Duch W., Korbicz J., Rutkowski L., Tadeusiewicz R. (red.), Biocybernetyka i inżynieria biomedyczna. Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza ELIT, Warszawa 2000.
  2. Stańczuk J., Trojczak-Golonka P., Wpływ zróżnicowania zbiorów atrybutów i procesu walidacji na efektywność klasyfikacji przedsiębiorstw przy wykorzystaniu sieci neuronowych, [w:] K. Jajuga, M. Walesiak (red.), Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania, Taksonomia 17, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, Wrocław 2010.
Cited by
Show
ISSN
1899-3192
1505-9332
Language
pol
Share on Facebook Share on Twitter Share on Google+ Share on Pinterest Share on LinkedIn Wyślij znajomemu