Predikce bankrotu firem s využitím machine learning - Racl, Adam; Quang, Tran Van; Fičura, Milan; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta financí a účetnictví (2024)
Využití metod strojového učení při vytváření spolehlivých modelů pro předpovídání úpadku podniků je zásadní v dnešním náročném ekonomickém prostředí. Výzkum, zaměřený na data ze zdravotnického průmyslu, ukázal, že složitější metody strojového učení jsou pro predikci úpadku vhodné. Komplexní algoritmy přinášejí lepší výsledky v dynamickém, vícefaktorovém prostředí finančního modelování. Metody gradient boosting a náhodný les předčily tradiční modely Altmanova Z-skóre a Ohlsonova O-skóre. Model gradient boosting se vyznačuje nejvyššími hodnotami klíčových metrik jako jsou přesnost, úplnost a F1 skóre, čímž efektivně rozlišuje mezi solventními a nesolventními společnostmi. Výsledky naznačují, že finanční zdraví firmy je ovlivněno klíčovými faktory jako likvidita, efektivita a struktura kapitálu.
Vedoucí práce: Van Quang Tran
Diplomová práce (Ing.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta financí a účetnictví, 2024
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2024
Způsob přístupu: Internet
Keywords: finance [obor dipl. práce]; diplomové práce; master's theses