Az első hazai csődmodell újraszámítása neurális hálók segítségével

Recalculation of the first Hungarian bankruptcy-prediction model using neural networks

Miklós Virág and Tamás Kristóf ()

Közgazdasági Szemle (Economic Review - monthly of the Hungarian Academy of Sciences), 2005, vol. LII, issue 2, 144-162

Abstract: A tanulmány arra a kérdésre keresi a választ, hogy Magyarországon is megbízha tóbbnak bizonyulnak-e a legkorszerűbb csődelőrejelzési módszerek a hagyományos matematikai-statisztikai eljárásoknál. Az első hazai csődmodell adatbázisán végre hajtott szimulációs kísérletek egyértelműen azt bizonyítják, hogy a mesterséges neurális hálókkal elkészített csődmodellek magasabb besorolási pontossággal ren delkeznek, mint azok a modellek, amelyeket az 1990-es években diszkriminanciaana lízis és logisztikus regresszió alapján dolgoztak ki. A tanulmány az eredmények be mutatásán kívül elemzi az eltérések okait, és konstruktív javaslatokat fogalmaz meg a hazai csődelőrejelzési gyakorlat fejlesztésére.* Journal of Economic Literature (JEL) kód: C45, C53, G33.

JEL-codes: C45 C53 G33 (search for similar items in EconPapers)
Date: 2005
References: View references in EconPapers View complete reference list from CitEc
Citations: View citations in EconPapers (1)

Downloads: (external link)
http://www.kszemle.hu/tartalom/letoltes.php?id=744 (application/pdf)
Registration and subscription. 3-month embargo period to non-subscribers.

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:ksa:szemle:744

Ordering information: This journal article can be ordered from
Közgazdasági Szemle Alapítvány (Economic Review Foundation) Budapest, Budaörsi út 45., 1112, Hungary
http://www.kszemle.hu/elofizetes/

Access Statistics for this article

Közgazdasági Szemle (Economic Review - monthly of the Hungarian Academy of Sciences) is currently edited by Tamás Halm

More articles in Közgazdasági Szemle (Economic Review - monthly of the Hungarian Academy of Sciences) from Közgazdasági Szemle Alapítvány (Economic Review Foundation)
Bibliographic data for series maintained by Odon Sok ( this e-mail address is bad, please contact ).