Bayesov pristup logističkoj regresiji za predviđanje stečaja trgovačkih društava u uvjetima neizvjesnosti

Josip Arnerić and Matteo Moćan
Additional contact information
Josip Arnerić: Ekonomski fakultet Zagreb, Sveučilište u Zagrebu

Ekonomski pregled, 2025, vol. 76, issue 1, 15-34

Abstract: Ovaj članak pruža odgovore na česta metodološka pitanja u istraživanjima koja se bave predviđanjem stečaja trgovačkih društava, kao što su odabir homogenog slučajnog uzorka, selekcija financijskih i nefinancijskih pokazatelja relevantnih za predviđanje stečaja, odabir optimalne granične vjerojatnosti za klasifikaciju te specifikacija prior distribucija za primjenu Bayesove logističke regresije, i stoga predstavlja dodanu vrijednost postojećoj literaturi. S obzirom na potrebu za predviđanjem stečaja kao najučinkovitijim načinom njegove prevencije, posebice u kriznim vremenima, nameće se zahtjev za unaprjeđenjem prognostičkih modela. U tom je kontekstu istraženo, ne samo koji su pokazatelji relevantni za predviđanje stečaja u djelatnosti veleprodaje i maloprodaje, već pridonosi li Bayesov pristup prediktivnoj sposobnosti logističke regresije u razdoblju neizvjesnosti, tj. u razdoblju COVID pandemije u kojem je istoimena metoda i primijenjena. Prikladnost Cauchyjevog priora za konstantni član je potvrđena, dok je za preostale koeficijente Studentov t-prior sa standardnom devijacijom od 2,5 na ljestvici logaritamskih omjera šansi, primjenjiviji. Obrtaj kratkotrajne imovine je pokazatelj koji najbolje diskriminira stečajna od ne stečajnih trgovačkih društava, iako je najviše neizvjestan. Unatoč tome, EBIT marža pokazuje najmanju diskriminacijsku moć, iako je najizvjesnija varijabla, dok su zaduženost i tekuća likvidnost umjereno neizvjesne varijable. Prediktivna sposobnost Bayesove logističke regresije od 90,22% u 2021. godini potvrđena je križnom validacijom. Pritom je točno klasificirano 99,61% stečajnih trgovačkih društava, ali s nižom graničnom vjerojatnosti u usporedbi sa standardnom logističkom regresijom. Adekvatno specificirani slabo informativni priori, koji su ključni za posteriornu analizu parametara, glavni su doprinos istraživanja, a posljedično i određivanje razine neizvjesnosti pojedinačnih indikatora stečaja.

Keywords: Bayesova logistička regresija; predviđanje stečaja; financijski i nefinancijski pokazatelji; trgovina na veliko i malo, prior distribucije parametara (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: C11 C53 G33 (search for similar items in EconPapers)
Date: 2025
References: Add references at CitEc
Citations:

Downloads: (external link)
https://doi.org/10.32910/ep.76.1.2 (text/html)

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:hde:epregl:v:76:y:2025:i:1:p:15-34

Ordering information: This journal article can be ordered from
Ekonomski pregled, Hrvatsko društvo ekonomista, Heinzelova 4a, 10000 Zagreb, Croatia
http://www.hde.hr/pregled_en.aspx

Access Statistics for this article

Ekonomski pregled is currently edited by Josip Tica

More articles in Ekonomski pregled from Hrvatsko društvo ekonomista (Croatian Society of Economists) Contact information at EDIRC.
Bibliographic data for series maintained by Josip Tica ().