- Autor
- Burda Andrzej (Wyższa Szkoła Zarządzania i Administracji w Zamościu)
- Tytuł
- Wielokryterialna ocena modeli prognozowania stanu ekonomiczno-finansowego małych i średnich przedsiębiorstw
Assessment Models for Predicting Economic Situation of Small and Medium Enterprises - Multicriteria Analysis - Źródło
- Barometr Regionalny, 2009, nr 1(15), s. 77-84, rys., tab., bibliogr. 9 poz.
- Słowa kluczowe
- Małe i średnie przedsiębiorstwa, Analiza wielokryterialna, Sytuacja gospodarcza, Metoda sztucznych sieci neuronowych, Uczenie maszynowe
Small business, Multicriteria analysis, Economic situation, Artificial neural networks method, Machine learning - Uwagi
- streszcz., summ.
- Abstrakt
- W artykule zaproponowano sposób oceny modeli prognozowania stanu ekonomiczno-finansowego małych i średnich przedsiębiorstw. Na bazie przyjętych kryteriów przeanalizowano mocne i słabe strony modeli budowanych z wykorzystaniem metod statystycznych oraz uczenia maszynowego. Zaproponowano koncepcję optymalizacji heterogenicznego modelu prognostycznego. (abstrakt oryginalny)
This paper proposes a way of evaluation of the models for predicting economic and financial situation of small and medium-sized enterprises. The advantages and disadvantages of the machine learning and statistical models were analyzed by using accepted criteria. It proposes the concept of optimization of heterogeneous predicting model. (original abstract) - Dostępne w
- Biblioteka SGH im. Profesora Andrzeja Grodka
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu - Pełny tekst
- Pokaż
- Bibliografia
-
- BURDA A. (2006): Prognozowanie kondycji ekonomiczno-finansowej przedsiębiorstw z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych, "Barometr Regionalny" nr 6, s. 67-75.
- BURDA A., KUCZMOWSKA B., HIPPE Z.S. (2007): Ensembles of Artificial Neural Networks for Predicting Economic Situation of Small and Medium Enterprises, Computer Recognition Systems 2, Springer, s. 808-815.
- DYMOWA L., SEWASTINOW P., FIGAT P. (2004): Problemy metodologiczne wspomagania decyzji przy ocenie projektów inwestycyjnych oraz odpowiedni system komputerowy, http://zsiie.icis.pcz.pl/artykuly/nowe/11a.pdf.
- GRUSZCZYŃSKI M. (2002): Modele i prognozy zmiennych jakościowych w finansach i bankowości, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa, s. 83-84.
- Główny Urząd Statystyczny (2007): Polska klasyfikacja działalności (PKD), http://www.stat.gov.pl/klasyfikacje/PKD/pkd.htm.
- KASJANIUK M. (2006): Zastosowanie analizy dyskryminacyjnej do modelowania i prognozowania kondycji przedsiębiorstw, "Barometr Regionalny" nr 6, s. 95-100.
- KOWERSKI M., BIELAK J., DŁUGOSZ D. (2007): Ocena kondycji małych i średnich przedsiębiorstw z województw: lubelskiego i podkarpackiego za pomocą logitowych modeli mikro-makro, "Zamojskie Studia i Materiały" nr 23, s. 83-98.
- KUCZMOWSKA B., BURDA A., HIPPE Z.S. (2007): Prediction of Economic Situation of Small and Medium Enterprises Using Bayesian Network, Computer Recognition Systems 2, Springer, s. 802-807.
- NOWAK E. (2006): Propozycje zmiennych oceniających kondycję ekonomiczno-finansową przedsiębiorstw, "Barometr Regionalny" nr 6, s. 35-41.
- Cytowane przez
- ISSN
- 1644-9398
- Język
- pol
- URI / DOI
- http://dx.doi.org/10.56583/br.1424
