BazEkon - The Main Library of the Cracow University of Economics

BazEkon home page

Main menu

Author
Sachajko Jarosław
Title
Prognozowanie kondycji ekonomiczno-finansowej przedsiębiorstw z wykorzystaniem teorii zbiorów przybliżonych
Source
Barometr Regionalny, 2006, nr 2(6), s. 88-94, rys., tab., bibliogr. 12 poz.
Keyword
Ocena kondycji finansowej przedsiębiorstwa, Zbiory przybliżone, Prognozowanie
Estimation of enterprises financial condition, Rough sets, Forecasting
Abstract
Zastosowanie teorii zbiorów przybliżonych do budowy syntetycznego modelu prognostycznego umożliwiającego przewidywanie kondycji ekonomiczno-finansowej przedsiębiorstw wynika z niezaprzeczalnych jej zalet takich jak: - przekształcanie dużej liczby przypadków uczących na prosty model z uogólnioną wiedzą, - opracowanie modelu który jest zbiorem łatwych do zrozumienia zasad, w związku z czym nie istnieje potrzeba ich interpretacji, - każda reguła wynika ze zbioru określonych przypadków uczących, - brak konieczności posiadania dodatkowych informacji o atrybutach, powodują liczne implementacje teorii zbiorów przybliżonych do złożonych problemów w medycynie, technice, farmakologii, i ekonomii.(fragment tekstu)
Full text
Show
Bibliography
Show
  1. Dimitras AI, Slowiński R, Susmara R, Zopounidis C. Business failure prediction using rough sets. European Journal of Operational Research114, s. 263-280 1999
  2. Gruszecki J.: Metody wspomagania podejmowania decyzji, Wyd. WSZiA (w opracowaniu)
  3. Knowledge Systems Group, Dept. of Computer and Information Science, NTNU, Norway, Logic Group, Inst. of Mathematics, Warsaw University, Poland: Rosetta http://www.idi.ntnu.no/~aleks/rosetta/
  4. McKee TH.: Developing a Bankrupcy Prediction Model via Rought Sets Theory, International Jur-nal of Inteligents Systems in Accounting, Finance & Management, John Wiley& Sons 2000
  5. Mrózek A., Płonka L.: Analiza danych metodą zbiorów przybliżonych, Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa 1999
  6. Pawlak Z.: Rough Sets-Theoretical Aspeets of Reasoming about Data. Kluwer Academic Publish-ers, Dordrecht, 1992
  7. Rose2 Rough Set Data Explorer http://wwwidss. cs.put.poznan.pl/rose
  8. Sachajko J.: "Zastosowanie teorii zbiorów przybliżonych do analizy ryzyka bankructwa firmy" WSZiA 2006
  9. Słowiński R.: "Wielokryterialne wspomaganie decyzji na podstawie reguł wyindukowanych ze zbiorów przybliżonych
  10. Słowiński R., Zopinidis C.: Application of the rought set approach to evaluation of bankruptcy risk. Internationa Jurnal of Inteligent Systems in Accounting, Finance, and Management 4: No. 1, 1995
  11. Witkowska D.: Sztuczne sieci neuronowe i metody statystyczne. Wybrane zagadnienia finansowe, Wydawnictwo C.H. Beck, 2002
  12. Zopunidis C., Dimitras A.: Multicriteria Decision Aid Methods for the Prediction of Budines Failure, Kluwer: Dordrecht.
Cited by
Show
ISSN
1644-9398
Language
pol
Share on Facebook Share on Twitter Share on Google+ Share on Pinterest Share on LinkedIn Wyślij znajomemu