-кривая для контрольной подвыборки (данные за 2014 год), - кривая для контрольной подвыборки (данные за 2013 год) - Моделирование вероятности банкротства

Матрица сопряженности и другие показатели предсказательной силы логит-модели на данных контрольной подвыборки (2014 год):

True
Classified	D	~D	Total
+	120	40	160
-	54	134	188
Total	174	174	348

Sensitivity	Pr( + D)	68.97 %
Specificity	Pr( -~D)	77.01 %
Positive predictive value	Pr( D +)	75.00 %
Negative predictive value	Pr(~D -)	71.28 %
False + rate for true ~D	Pr( +~D)	22.99 %
False - rate for true D	Pr( - D)	31.03 %
False + rate for classified +	Pr(~D +)	25.00 %
False - rate for classified -	Pr( D -)	28.72 %
Correctly classified	72.99 %

Приложение 2

-кривая для контрольной подвыборки (данные за 2013 год)

Матрица сопряженности и другие показатели предсказательной силы логит-модели на данных контрольной подвыборки (2013 год):

True
Classified	D	~D	Total
+	78	7	85
-	36	107	143
Total	114	114	228

Sensitivity	Pr( + D)	68.42 %
Specificity	Pr( -~D)	93.86 %
Positive predictive value	Pr( D +)	91.76 %
Negative predictive value	Pr(~D -)	74.83 %
False + rate for true ~D	Pr( +~D)	6.14 %
False - rate for true D	Pr( - D)	31.58 %
False + rate for classified +	Pr(~D +)	8.24 %
False - rate for classified -	Pr( D -)	25.17 %
Correctly classified	81.14 %

Похожие статьи

• Выбор модели и переменных для прогнозирования банкротства, Методы прогнозирования банкротств - Моделирование вероятности банкротства

  Проблема прогнозирования вероятности банкротства существует уже несколько десятков лет - все началось с работ Ramser, Foster (1931), Fitzpatrick (1932) и...

• Заключение - Моделирование вероятности банкротства

  Целью данного исследования являлось моделирование вероятности банкротства российских нефинансовых компаний на основе наиболее значимых показателей...

• Описание данных - Моделирование вероятности банкротства

  Данные для исследования были взяты из базы Ruslana (Bureau van Dijk), содержащей финансовую и некоторую нефинансовую информацию об организациях из...

• Описание используемых методов - Моделирование вероятности банкротства

  В данной работе было принято решение использовать логистический анализ с помощью пакета STATA, а также алгоритм CART с помощью SPSS Modeler. Бинарная...

• Нефинансовые факторы, влияющие на вероятность банкротства - Моделирование вероятности банкротства

  Как было отмечено выше, важность финансовых показателей для определения вероятности банкротства фирмы была замечена в самых ранних работах. Однако...

• Сравнение результатов, полученных с помощью логистической регрессии и метода деревьев решений - Моделирование вероятности банкротства

  По итогам проведенного исследования можно прийти к выводу о том, что и логит-регрессия и деревья решений позволили построить модели, которые с...

• Построение модели с помощью метода деревьев решений - Моделирование вероятности банкротства

  В отличие от логистической регрессии, при использовании метода деревьев решений ограничения для независимых переменных отсутствуют, поэтому для...

• Моделирование вероятности банкротства российских нефинансовых компаний, Построение модели с помощью логистической регрессии - Моделирование вероятности банкротства

  Построение модели с помощью логистической регрессии Прежде чем строить логистическую регрессию, необходимо выбрать конечный набор финансовых и...

• Введение - Моделирование вероятности банкротства

  В настоящее время в условиях экономической стагнации и ухудшения финансового состояния бизнеса тема кредитоспособности и оценки устойчивости предприятий...

• Экономисты-исследователи - Моделирование вероятности банкротства

  Чаще всего исследователи считают фирму банкротом, если она находится на любой из стадий процедуры банкротства: начиная с подачи заявления в суд до...

• Методология исследования, Постановка гипотез - Моделирование вероятности банкротства

  Постановка гипотез Целью данного исследования является построение модели вероятности банкротства, которая будет обладать надежностью не менее 80%. По...

• Выбор переменных - Моделирование вероятности банкротства

  Как уже было отмечено выше, единого набора финансовых и нефинансовых показателей, которые необходимо включать в модели, не существует, поэтому было...

• Эмпирическое исследование, Описание данных - Влияние значений финансовых коэффициентов на вероятность банкротства компании

  Описание данных Данные для исследования получены из базы Руслана, предоставляемой компанией Бюро Ван Дайк. Эта база содержит данные финансовой отчетности...

• Постановка гипотез - Влияние значений финансовых коэффициентов на вероятность банкротства компании

  Цель данной работы заключается в сравнении предсказательной силы логистической регрессии и искусственных нейронных сетей (ИНС) в рамках моделирования...

• Исследования с использованием одного метода моделирования - Влияние значений финансовых коэффициентов на вероятность банкротства компании

  Среди современных исследований на тему предсказания банкротства можно выделить группу работ, которые не ставят своей целью сравнение предсказательной...

• Теоретические аспекты моделирования вероятности банкротства, Экономическая сущность банкротства, Законодательные акты - Моделирование вероятности банкротства

  Экономическая сущность банкротства На сегодняшний день не сложилось единой точки зрения на то, что понимается под банкротством компании. Существует...

• Источники данных - Разработка подхода для опережающего прогнозирования кассовых сборов фильмов для России

  Динамические характеристики (из открытых источников): 1. Объем кассовых сборов (в динамике по неделям) - данные взяты из Бюллетеня Кинопрокатчика [10],...

• Моделирование инновационной активности малых предприятий в региональном разрезе на основании панельных данных - Анализ и моделирование инновационной активности малых и средних предприятий

  Оценим уравнение объема отгруженных инновационных товаров и услуг на основании данных, взятых из сборников Росстата "Россия. Статистический справочник" и...

• Алгоритм создания эмпирической базы для моделирования. - Оценка чувствительности рисков при изменении определяющих факторов

  Рассмотрим алгоритм создания эмпирической базы для моделирования на примере трехуровневой иерархии, на среднем уровне которой есть пять видов рисков...

• Введение - Влияние значений финансовых коэффициентов на вероятность банкротства компании

  Моделирование вероятности банкротства является широко применимой практической процедурой, которая необходима любой крупной кредитной организации....

• Расчетная часть, Задание и исходные данные - НАСАДОЧНАЯ РЕКТИФИКАЦИОННАЯ КОЛОННА ДЛЯ РАЗДЕЛЕНИЯ БИНАРНОЙ СМЕСИ ДИОКСАН - ТОЛУОЛА

  Задание и исходные данные Необходимо рассчитать насадочную ректификационную колонну для разделения бинарной смеси диоксан - толуол. GD=1000 кг/ч, xF=45%...

• Анализ данных исследований рынков - Гибридная нейро-экспертная система для идентификации значимых событий на графиках временных рядов

  В нашем анализе данных показателей рынков под "самородками" понимаются зависимости, отражающие степень эффективности рекламных кампаний. Эксперты часами...

• Тестовые данные для задачи оптимизации ИП - Возможности генетических алгоритмов для решения задачи многокритериальной оптимизации инвестиционного портфеля

  Инвестиционный портфель оптимальный многокритериальный В качестве тестового примера использовались следующие входные данные [Социальная сеть инвесторов,...

• Функции распределения вероятностей для параметров, описываемых обобщенными интервальными оценками - Метод представления знаний в интеллектуальных системах поддержки экспертных решений

  Пусть Dl, r() соответственно левые (правые) границы интервалов I, отвечающих на криволинейной трапеции ОИО значениям 0< < 1. Тогда интересующая нас...

• Теорема о предельных вероятностях. - Использование цепей Маркова в моделировании социально-экономических процессов

  В 1930 году Дж. Биркгофом и Дж. фон Нейманом была сформулирована и доказана одна из основных эргодических теорем - теорема о предельных вероятностях:...

• Разработка алгоритма нахождения входного потока заявок в имитационной модели контрольно-пропускной системы на основе статистических данных

  Разработка алгоритма нахождения входного потока заявок в имитационной модели контрольно-пропускной системы на основе статистических данных В наши дни...

• Подготовка данных для построения модели и статистический отбор объясняющих переменных - Уровень конкурентоспособности строительных компаний

  Для анализа был выбран временной диапазон с 2004 года по 2014 год. В целях построения прогнозной модели собранные годовые данные были разделены на две...

• Метод наименьших квадратов, Построение регрессионной прямой по сгруппированным данным - Моделирование в эконометрике

  Вычисляют выборочную дисперсию, характеризующую меру разброса опытных данных (x I ; Y I ) вокруг значений регрессии, то есть дисперсию остатков ....

• Исходные данные для расчета реакторов - Проектирование химического реактора идеального смешения

  При выборе конструкции и определении размеров реактора необходимо принимать во внимание различные факторы и, прежде всего, располагать данными о скорости...

• Решение задачи с помощью прикладных программ, Технология разработки формы для ввода исходных данных средствами VBA - Формирование оптимального штата фирмы

  Технология разработки формы для ввода исходных данных средствами VBA Для разработки формы ввода исходных данных необходимо отобразить вкладку...

• Построение модели предсказания банкротств на основе логистической регрессии - Влияние значений финансовых коэффициентов на вероятность банкротства компании

  На следующем этапе в модель были добавлены дамми-переменные годов и отраслей. Таблицы соотношения переменных и данных приведены ниже. Кроме дамми...

• Выбор объясняющих переменных - Влияние значений финансовых коэффициентов на вероятность банкротства компании

  В первоначальном выборе объясняющих переменных существует две стратегии. Часть авторов осуществляют подбор переменных, опираясь на собственные...

• Результаты исследования, Вычисления для следующих входных данных, Сравнение результатов - Численное нахождение корня уравнения методом Рунге-Кутта

  Вычисления для следующих входных данных F=1000H m=200 кг m'=1 кг/сек k=2 t0=0 сек V0=0 м/сек B=50 n=50 V1 (t) - результаты, полученные с помощью...

• Исходные данные для проектирования, Технологический расчет, Материальный баланс, Материальный баланс реактора - Пиролиз углеводородного сырья

  Исходные данные Суммарная производительность по олефинам (этилен + пропилен), т/час 7,882 Сырье бутан технический Состав сырья, % об. Пропан 15,8 Бутан...

• К моделированию теплообменника с псевдоожижаемой насадкой для систем аспирации стройиндустрии

  К моделированию теплообменника с псевдоожижаемой насадкой для систем аспирации стройиндустрии Модернизация предприятий строительного комплекса на основе...

• Выводы - Использование нейродинамики для моделирования производственных процессов предприятия

  Исходя из вышеизложенного, можно заключить, что для решения задач прогнозирования наиболее подходит сеть с обратным распространением. Она позволяет...

• Пример прикладной разработки - Использование нейродинамики для моделирования производственных процессов предприятия

  Пример успешного использования методов многошагового обучения для задачи управления производством. Рассмотрим простейший вариант, когда производится лишь...

• Прогнозирование на основе нейронных сетей - Использование нейродинамики для моделирования производственных процессов предприятия

  Среди различных конфигураций искусственных нейронных сетей встречаются такие, при классификации которых по принципу обучения, строго говоря, не подходят...

• Прогностическое управление на основе нейросетевой модели системы - Использование нейродинамики для моделирования производственных процессов предприятия

  Программное управление является приемлемым подходом во многих прикладных ситуациях. На этом принципе основаны, например, простые металлорежущие станки...

• Заключение - Влияние значений финансовых коэффициентов на вероятность банкротства компании

  В рамках данного исследования были построены и оценены модели предсказания банкротства на базе логистической регрессии и искусственных нейронных сетей...

-кривая для контрольной подвыборки (данные за 2014 год), - кривая для контрольной подвыборки (данные за 2013 год) - Моделирование вероятности банкротства

Предыдущая | Следующая