Search the digital library catalog

Abstract: V delu diplomskega projekta obravnavamo področje modelov napovedovanja propada podjetja in njihovo uspešnost. Razvoj modelov, ki so zmožni razpoznati podjetja, pri katerih obstaja tveganje propada, je ključnega pomena za različne deležnike podjetij in za družbo nasploh. Skozi razvoj modelov strojnega učenja so znanstveniki in raziskovalci strmeli k razvijanju vedno novih in izboljšanih modelov ter k nadgradnji obstoječih. Modeli napovedovanja propada podjetja so v današnjem okolju uporabno in nepogrešljivo orodje za računovodje, finančnike in managerje, ki si prizadevajo za hitro in učinkovito sprejemanje odločitev o upravljanju in vodenju podjetij. Pravočasna in ustrezna napoved propada podjetja lahko namreč prepreči, da bi se podjetje znašlo v hudi finančni stiski, iz katere ne bi našlo izhoda z možnostjo nadaljnjega obstoja. V delu se še posebej osredotočamo na uspešnost Altmanovega modela. Na podlagi izvedene analize ugotavljamo, da bi z Altmanovim modelom bilo mogoče pravočasno in ustrezno napovedati propad treh izbranih slovenskih podjetij, zato model ocenjujemo kot uspešen.
Keywords: napovedovanje propada podjetja, modeli napovedovanja propada podjetij, multivariatna diskriminantna analiza, Altmanov model, propadla slovenska podjetja.
Published in DKUM: 18.11.2020; Views: 1170; Downloads: 138
Full text (662,92 KB)

Abstract: Gradbeništvo v Sloveniji je doživelo pred krizo enormno rast. Rast so podpirali bančni finančni viri. Z nastopom krize so se začele težave na obeh koncih, ob zmanjševanju državnih investicij so se hkrati odtegovali tuji finančni viri. Posledično so krizo najbolj občutila velika, nefleksibilna in prekomerno zadolžena gradbena podjetja. Več kot dve tretjini velikih gradbenih podjetij ni uspelo niti restrukturirati finančnih obveznosti, saj jih je velika večina pristala v stečaju. Posledice stečajev velikih gradbenih podjetij čutijo tako majhni upniki – predvsem podizvajalci kot veliki upniki – banke in ostali finančni kreditorji. Nefinančni upniki v glavnem predstavljajo manjša ali srednje velika gradbena podjetja. Nekatere od njih je spiralo potegnilo v brezno stečajev. Banke so morale oblikovati ustrezne slabitve za dana posojila. Slabitve so sčasoma načenjale kapitalsko ustreznost. V izogib prihodnjim težavam je smiselno iz izkušenj in potrebe po stabilnem poslovnem odnosu vnaprej predvidevati razvoj prihodnjih dogodkov. Za predvidevanje finančnih težav je smiselna uporaba modelov napovedovanja insolventnosti / neplačila / neuspeha. Ti modeli temeljijo na računovodskih kazalnikih in mehkih dejavnikih. Ker se mehki dejavniki oziroma informacije povečini pridobivajo v poslovnem odnosu, smo se osredotočili na preučevanje javno dostopnih računovodskih informacij. Na vzorcu gradbenih podjetij, kjer smo izločili vsa takratna mikro podjetja in sedem največjih gradbenih podjetij v insolvenčnih postopkih, smo preverjali robustnost tradicionalnih statističnih modelov. Zanimala nas je klasifikacijska natančnost prepoznavnih tujih modelov multiple diskriminantne analize in manj znanih lokalnih modelov logistične regresije. Altmanovi MDA modeli Z-score dopuščajo določeno območje negotovosti, ki se je izkazalo še posebej veliko pri aplikaciji modela Z'-score, saj se je v njem znašlo kar 62 podjetij iz našega vzorca. Po eni strani to pomeni, da je iz previdnosti potrebna dodatna pozornost do teh podjetij, po drugi strani pa to zmanjšuje diskriminacijsko vlogo modela. Vendar se je model izkazal za zelo učinkovitega. Bolj natančen ob upoštevanju skupnega števila napačnih razvrstitev je bil le model logistične regresije od Širce. Slabše od pričakovanj se je izkazal model nepogojne logistične regresije Juričiča. Rezultati testiranja pa ne upoštevajo pomembnega dejavnika – neenakih stroškov napak. Pri enakih stroških napak namreč predpostavljamo, da bi bil strošek insolventnosti povprečnega dolžnika enak zaslužku pri poslovanju s povprečnim uspešnim partnerjem.
Keywords: gradbeništvo, insolventnost, presojanje insolventnosti, napovedovanje insolventnosti, statistične metode, Altman, multipla diskriminantna analiza, logistična regresija, stroški napak
Published in DKUM: 09.12.2016; Views: 1690; Downloads: 147
Full text (4,27 MB)

Abstract: V doktorski disertaciji smo razvili, optimizirali in s pomočjo validacije potrdili analizne metode za točno in natančno določevanje izbranih težkih kovin v različnih matricah okoljskih vzorcev z optično emisijsko spektrometrijo z induktivno sklopljeno plazmo (ICP–OES). S pomočjo izmerjenih vsebnosti onesnaževal ter kemijskih in fizikalno–kemijskih parametrov smo izvedli kemometrijsko karakterizacijo različnih okoljskih vzorcev. Iskali smo korelacije med različnimi okoljskimi vzorci, ki so bili odvzeti na različnih vzorčnih mestih v različnih časovnih obdobjih.
Keywords: ICP–OES, premog, sedimenti, odpadne tekstilne vode, odpadne industrijske vode, težke kovine, validacija, kemometrijska klasifikacija, kemometrijska karakterizacija, analiza grupiranja, metoda glavnih osi, diskriminantna analiza
Published in DKUM: 12.01.2015; Views: 2830; Downloads: 389
Full text (3,60 MB)

Abstract: Kemijske podatke smo obdelali z naslednjimi kemometrijskimi metodami: statistika (opisi in napovedi lastnosti vzorcev (meritev) in populacij), vizualizacija (pregled in predstavitev kompleksnih več-dimenzionalnih podatkov v 2D prostoru), razdelitev (izbor in določitev učnih, testnih in kontrolnih nizov podatkov), klasifikacija (napoved kategorije, ki jim pripadajo neznani vzorci), modeliranje (kvantitativno napovedovanje lastnosti objektov), optimizacija (izbor in določitev najugodnejših pogojev, spremenljivk in lastnosti pri danih robnih zahtevah). Naloga pokriva vec področij: (1) raziskavo na področju prehrambnih izdelkov, (2) raziskavo na področju okoljskih meritev in (3) raziskavo na področju onkoloških laboratorijskih testov in raziskav ter (4) moderno uporabo kemometrije, statistike in informatike. Združili smo rezultate meritev različnih parametrov, dobljenih z uporabo analiznih instrumentalnih tehnik, s kemometrijskimi tehnikami in dano programsko opremo. V okviru tega smo izvedli (a) karakterizacijo in klasifikacijo bučnih olj glede na njihove kemijske in senzorične lastnosti, (b) multivariatno analizo vin z namenom klasifikacije in dokaza pristnosti vzorcev vina glede na njihovo poreklo, letnik ali proizvajalca, (c) karakterizacijo in klasifikacijo mineralnih vod glede na njihove kemijsko-fizikalne lastnosti. Z uporabo kemometrijskih tehnik smo obdelali zbrane rezultate meritev vsebnosti onesnaževal v vzorcih zraka. Uporabili smo rezultate monitoringa. Eden od ciljev raziskave je bil najti povezavo med koncentracijami izbranih kemijskih komponent v zraku in meteorološkimi parametri. Z multivariatnimi metodami smo obdelali rezultate analiznih in biokemijskih testov ter osebne karakteristike onkoloških bolnikov, ki so prejemali analgetike, kateri vsebujejo morfij. Da bi bolje razumeli in dobili možnost napovedi odpornosti bolnikov na bolečino, smo s pomočjo kemometrijskih orodij pojasnili povezave med koncentracijami morfija in njegovih metabolitov v krvnem serumu ter njihovo odvisnost od podrobnosti zdravljenja bolnikov (dnevna doza zdravil, vrsta zdravila), osebnih karakteristik in spola, vrste tumorja in običajnih izmerjenih biokemijskih parametrov. Doktorska disertacija zaradi sistematične obravnave predstavlja nova spoznanja na praktičnem področju kategorizacije in klasifikacije večjih nizov podatkov na različnih področjih. S študijo z multivariatnimi metodami smo dosegli prispevke k znanosti v naslednjih smereh: - določitev kakovosti izbrane vrste bučnih olj na osnovi izmerjenih UV-Vis, NIR in FTIR spektrov pri različnih valovnih dolžinah in opravljene senzorične analize vzorcev (ocena glede na okus, vonj in barvo). - izdelava modelov za klasifikacijo belih vin in določitev njihove pristnosti glede na različne kriterije (vrsta vina, letnik, proizvajalec) v povezavi z oceno, ki so jo vinu dali enologi (ocena barve, okusa in cvetice vina). - klasifikacija, kemometrijska karakterizacija in primerjava vzorcev različnih mineralnih vod (iz Slovenije in drugih evropskih držav) glede na fizikalne parametre in vsebnosti ionov - prikaz povezave med koncentracijami morfija in njegovih metabolitov v krvnem serumu pri zdravljenju onkoloških bolnikov. Določitev odvisnosti omenjenih koncentracij od predpisanega zdravljenja (dnevna doza, vrsta zdravila), osebnih karakteristik bolnika, spola, lokacije tumorja in izmerjenih biokemijskih parametrov. - izdelava matematičnih modelov in grafični prikaz povezave med izmerjenimi vsebnostmi onesnaževal zraka in istočasno beleženimi atmosferskimi pogoji. V nalogi sem opisala različne metode multivariatne analize podatkov: korelacijsko analizo, analizo variance (ANOVA, MANOVA), analizo grupiranja podatkov, metodo glavnih osi, kanonsko korelacijsko analizo, linearno diskriminantno analizo in logistično regresijo. Te kemometrijske metode smo izvedli s pomočjo različnih programskih orodij kot so programi TeachMe, Statgraphics Plus, Systat, SAS, MS Excel in drugi.
Keywords: kemometrijska klasifikacija, kemometrijska karakterizacija, analiza grupiranja, metoda glavnih osi, kanonska korelacijska analiza, diskriminantna analiza, nevronske mreže, bela vina, vzorci zraka, onkološki podatki, morfij, mineralne vode, bučna olja, prehranski vzorci, okoljski vzorci.
Published in DKUM: 19.02.2009; Views: 4660; Downloads: 416
Full text (1,26 MB)