| | SLO | ENG | Cookies and privacy

Bigger font | Smaller font

Search the digital library catalog Help

Query: search in
search in
search in
search in
* old and bologna study programme

Options:
  Reset


1 - 7 / 7
First pagePrevious page1Next pageLast page
1.
Uspešnost modelov napovedovanja propada podjetja
Ana Majcan, 2020, undergraduate thesis

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: 18.11.2020; Views: 238; Downloads: 48
.pdf Full text (662,92 KB)

2.
Diskriminantna analiza
Dragana Nikolić, 2017, master's thesis

Abstract: V magistrskem delu so predstavljene osnove diskriminantne analize. Magistrsko delo je razdeljeno v štiri dele. V prvem delu so predstavljeni osnovni pojmi statistike, potrebni za obrazložitev diskriminantne analize. V drugem delu sta obrazložena postopka analize variance (ANOVA) in multivariatne analize variance (MANOVA). Tretji del je namenjen obrazložitvi diskriminantne analize. Podrobno sta obrazloženi diskriminantna analiza za dve skupini kot tudi diskriminantna analiza za več skupin. V zadnjem delu smo na podatkih, pridobljenih iz aplikacije mOIDom, opravili diskriminantno analizo.
Keywords: diskriminantna analiza, diskriminantna funkcija, normalna porazdelitev, analiza variance, multivariatna analiza variance, statistični testi
Published: 13.11.2017; Views: 1166; Downloads: 179
.pdf Full text (996,86 KB)

3.
Presojanje in napovedovanje insolventnosti za panogo gradbeništvo s pomočjo statističnih modelov
Mitja Šinko, 2016, master's thesis

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: 09.12.2016; Views: 831; Downloads: 100
.pdf Full text (4,27 MB)

4.
Kemijska analiza in kemometrijska karakterizacija kvalitete vode reke Mure
Bojana Krajnc Galunder, 2016, master's thesis

Abstract: V obdobju od leta 1996 do 2009 smo opravili analizo 367 vzorcev vode in izbrali 32 parametrov, ki najbolj značilno opisujejo kakovost vode v reki Muri. Z uporabo kemometrijskih metod kot so metoda glavni osi (PCA), hierarhično razvrščanje (CA) in linearna diskriminantna analiza (LDA) smo analizirali okoljske parametre vzorcev. Z regresijo smo spremljali spremenljivke, ki imajo največji vpliv na kakovost vode v reki. S pomočjo grafičnega prikaza podatkov smo prišli do zaključka, da se pri spremenljivkah kot so vsebnost adsorbljivih organskih halogenov, nitratov in fosfatov, pojavlja trend zmanjševanja. Z metodo glavnih osi smo med množico spremenljivk poiskali tiste, ki imajo največji vpliv na kakovost vode. V našem primeru so to za odvzemno mesto Gornja Radgona vsebnost nitrata, elektroprevodnost in BPK5, ker se odvzemno mesto nahaja na kmetijsko intenzivnem območju. Odvzemno mesto Šentilj se nahaja gorvodno od Gornje Radgone, ki je nekoliko manj intenzivno kmetijsko območje, zato sklepamo, da je to glavni vzrok razlik, ugotovljenih z metodo glavnih osi. Največji vpliv imata spremenljivki nasičenost s kisikom in elektroprevodnost. Hierarhično razvrščanje (CA) smo uporabili za ugotavljanje podobnosti med spremenljivkami. Rezultat je bil nastanek dveh glavnih skupin za odvzemno mesto Gornja Radgona in dveh glavnih skupin za odvzemno mesto Šentilj. Glavni predstavniki skupin so spremenljivke, ki lahko bistveno vplivajo na kvaliteto površinske vode. Linearno diskriminantno analizo smo uporabili za razvrščanje vzorcev vode z znano pripadnostjo določeni skupini. Pri ugotavljanju podobnosti med odvzemnima mestoma ugotavljamo, da se odvzemni mesti med seboj razlikujeta, čeprav ležita geografsko blizu. Predvidevamo, da razliko povzročajo kmetijski in industrijski vplivi. Ker se odvzemni mesti nahajata v geografskem prostoru z enakim podnebjem, imajo vremenske razmere manjši vpliv.
Keywords: voda, reka, kakovost, kemijski parametri, metoda glavnih osi, hierarhično razvrščanje, linearna diskriminantna analiza.
Published: 13.10.2016; Views: 1102; Downloads: 132
.pdf Full text (2,42 MB)

5.
Razvoj in uporaba analiznih metod določanja težkih kovin v okoljskih vzorcih z emisijsko spektrometrijo z induktivno skopljeno plazmo
Darja Kavšek, 2014, doctoral dissertation

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: 12.01.2015; Views: 1825; Downloads: 311
.pdf Full text (3,60 MB)

6.
DOLOČANJE KAKOVOSTI ODPADNE VODE IN ODPADNEGA BLATA KOMUNALNE ČISTILNE NAPRAVE Z UPORABO KEMOMETRIČNIH METOD
Urška Rihter zagoričnik, 2009, undergraduate thesis

Abstract: Zbrali smo podatke monitoringa za odpadne vode in odpadno blato na komunalni čistilni napravi od leta 1999 do 2004. Dodatno smo pridobili še podatke monitoringa za leto 2007 za mesec november in december. Za obdelavo rezultatov meritev smo uporabili različne kemometrične metode: osnovne statistične metode za določitev povprečne vrednosti in mediane, standardnega odmika, minimalne in maksimalne vrednosti merjenih fizikalno kemijskih parametrov in njihove medsebojne korelacijske koeficiente, metodo glavnih osi ter linearno diskriminantno analizo. Z metodo glavnih osi in linearno diskriminanto analizo smo poskusili poiskati podobnosti med posameznimi vzorci. Proučevali smo vpliv meseca, leta in letnega časa. Ugotoviti smo želeli, kakšna je kakovost odpadne vode na dotoku, iztoku ter skupno na dotoku in iztoku od leta 1999 do 2004. Nato smo podatke iz let 1999 do 2004 primerjali s podatki iz leta 2007, da bi ugotovili, ali se je kakovost odpadne vode skozi leta izboljšala. Podatke za odpadno blato od leta 1999 do 2004 smo prav tako kemometrično obdelali in ugotovili, da je kakovost blata skozi leta slaba, da ni prišlo do spremembe oziroma do izboljšanja kakovosti blata.
Keywords: Kemometrična analiza, kakovost odpadne vode, metoda glavnih osi (PCA), linearna diskriminantna analiza (LDA)
Published: 22.12.2009; Views: 3043; Downloads: 288
.pdf Full text (1,14 MB)

7.
KEMOMETRIJSKA KARAKTERIZACIJA OKOLJSKIH IN PREHRANSKIH VZORCEV
Katja Šnuderl, 2009, doctoral dissertation

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: 19.02.2009; Views: 3764; Downloads: 338
.pdf Full text (1,26 MB)

Search done in 0.12 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica