• Upadłość przedsiębiorstw a wykorzystanie sztucznej inteligencji (wyd. IV zmienione)

Książka pt. „Upadłość przedsiębiorstw a wykorzystanie sztucznej inteligencji" jest jedną z nielicznych monografii na polskim rynku wydawniczym poświęconych zagadnieniom upadłości przedsiębiorstw i jej prognozowania. Można w niej wskazać trzy nurty rozważań, tj.: teoretyczny, oparty na literaturze przedmiotu z zakresu omawianego problemu; metodyczny, prezentowany w postaci modeli dyskryminacyjnych i sztucznych sieci neuronowych, oraz aplikacyjny, wyrażający się próbą wdrożenia tych modeli w warunkach polskich. W książce zaprezentowano następujące zagadnienia: • zarys polskich regulacji prawnych dotyczących upadłości i restrukturyzacji przedsiębiorstw; • uwarunkowania ekonomiczne, w tym przyczyny oraz symptomy kryzysu i upadłości przedsiębiorstw; • rodzaje metod prognozowania upadłości przedsiębiorstw; • polskie i zagraniczne modele oceny ryzyka upadłości przedsiębiorstw; • charakterystykę sztucznych sieci neuronowych; • autorskie modele sztucznych sieci neuronowych służące do oceny ryzyka upadłości przedsiębiorstw. Monografia jest skierowana do osób posiadających przynajmniej podstawową wiedzę z zakresu analizy finansowej przedsiębiorstw. Stanowi źródło wiedzy dla szerokiego grona odbiorców, w tym m.in. analityków finansowych, doradców restrukturyzacyjnych, pracowników badawczo-dydaktycznych uczelni oraz studentów kierunków ekonomicznych.

Podtytuł Upadłości przedsiębiorstw a wykorzystanie sztucznej inteligencji (wyd. IV zmienione)
Autor Tomasz Korol, Błażej Prusak
Rok wydania 2022
Oprawa Miękka
Format 165x235
Stron 224
60.00 51.00
Do końca promocji pozostało:
szt. Do przechowalni
Wysyłka w ciągu 24 godziny
ISBN 978-83-8102-181-4
Książka pt. „Upadłość przedsiębiorstw a wykorzystanie sztucznej inteligencji" jest jedną z nielicznych monografii na polskim rynku wydawniczym poświęconych zagadnieniom upadłości przedsiębiorstw i jej prognozowania. Można w niej wskazać trzy nurty rozważań, tj.: teoretyczny, oparty na literaturze przedmiotu z zakresu omawianego problemu; metodyczny, prezentowany w postaci modeli dyskryminacyjnych i sztucznych sieci neuronowych, oraz aplikacyjny, wyrażający się próbą wdrożenia tych modeli w warunkach polskich.

W książce zaprezentowano następujące zagadnienia:
• zarys polskich regulacji prawnych dotyczących upadłości i restrukturyzacji przedsiębiorstw;
• uwarunkowania ekonomiczne, w tym przyczyny oraz symptomy kryzysu i upadłości przedsiębiorstw;
• rodzaje metod prognozowania upadłości przedsiębiorstw;
• polskie i zagraniczne modele oceny ryzyka upadłości przedsiębiorstw;
• charakterystykę sztucznych sieci neuronowych;
• autorskie modele sztucznych sieci neuronowych służące do oceny ryzyka upadłości przedsiębiorstw.

Monografia jest skierowana do osób posiadających przynajmniej podstawową wiedzę z zakresu analizy finansowej przedsiębiorstw. Stanowi źródło wiedzy dla szerokiego grona odbiorców, w tym m.in. analityków finansowych, doradców restrukturyzacyjnych, pracowników badawczo-dydaktycznych uczelni oraz studentów kierunków ekonomicznych.

Wstęp 9

Rozdział 1
Prawne uwarunkowania upadłości i restrukturyzacji przedsiębiorstw 13
1.1. Podstawowe zagadnienia z zakresu upadłości 13
1.2. Funkcje oraz cele prawa upadłościowego i restrukturyzacyjnego 19
1.3. Unormowanie upadłości i restrukturyzacji w świetle ustawodawstwa polskiego - zarys problematyki 27

Rozdział 2
Ekonomiczne uwarunkowania upadłości przedsiębiorstw 37
2.1. Od kryzysu do upadku 37
2.2. Symptomy kryzysu przedsiębiorstwa 50
2.3. Przyczyny upadłości przedsiębiorstw 59
2.3.1. Wprowadzenie 59
2.3.2. Przyczyny upadłości przedsiębiorstw w krajach rozwiniętych 60
2.3.3. Przyczyny upadłości przedsiębiorstw w Polsce 79
2.3.4. Podsumowanie 90

Rozdział 3
Metody prognozowania upadłości przedsiębiorstw 93
3.1. Prognozowalność zachowań systemów ekonomicznych 93
3.1.1. Pojęcie oraz istota prognozowania upadłości przedsiębiorstw 93
3.1.2. Bariery prognozowalności 99
3.1.3. Metody pomiaru i oceny symptomów zagrożenia upadłością przedsiębiorstw 100
3.2. Klasyfikacja i założenia metod parametrycznych - modeli analizy dyskryminacyjnej 106
3.2.1. Założenia analizy dyskryminacyjnej 106
3.2.2. Metody jednowymiarowe 107
3.2.3. Metody wielowymiarowe 112
3.2.4. Ograniczenia i wady wielowymiarowej analizy dyskryminacyjnej 137
3.3. Charakterystyka metod nieparametrycznych - modeli sztucznych sieci neuronowych oraz ich zastosowanie w prognozowaniu upadłości przedsiębiorstw 141
3.3.1. Zalety sztucznych sieci neuronowych 141
3.3.2. Przegląd modeli sztucznych sieci neuronowych prognozowania upadłości firm 144

Rozdział 4
Sztuczne sieci neuronowe modelem wczesnego ostrzegania 165
4.1. Wprowadzenie 165
4.2. Krótka charakterystyka programu BRAINMAKER 167
4.3. Założenia badawcze 168
4.3.1. Dobór przedsiębiorstw do próby uczącej i testowej 168
4.3.2. Dobór danych wejściowych modelu SSN 170
4.3.3. Przebieg i warianty przeprowadzonych badań 176
4.4. Wyniki analizy empirycznej 179
4.4.1. Modele prognozowania upadłości przedsiębiorstw - podejście K1 179
4.4.2. Modele prognozowania upadłości przedsiębiorstw - podejście K2 186
4.4.3. Modele prognozowania upadłości przedsiębiorstw - podejście K3 191
4.4.4. Modele prognozowania upadłości przedsiębiorstw - analiza porównawcza wyników sztucznych sieci neuronowych K1 oraz K2 z tradycyjną analizą dyskryminacyjną 195
4.5. Wnioski oraz rekomendacje 198

Załącznik 1 203
Załącznik 2 205
Załącznik 3 207
Załącznik 4 214
Bibliografia 219

Recenzja: Prof. dr hab. Adam Kopiński - Katedra Rachunku Kosztów i Rachunkowości Zarządczej, Instytut Rachunkowości, Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu

Altman E., Corporate Financial Distress, John Wiley & Sons, Nowy Jork 1993.
Altman E., Caouette J., Managing Credit Risk - The Next Great Financial Challenge, John Wiley, New York 1998.
Appenzeller D., Szarzec K., Prognozowanie zagrożenia upadłością polskich spółek publicznych, Rynek Terminowy, nr 1, 2004.
Back B., Comparative Study of Neural Networks in Bankruptcy Prediction, Turku School of Economics and Business Administration, Finlan-dia, 1994.
Back B., Laitinen T., Sere K., Choosing Bankruptcy Predictors Using Discriminant Analysis, Logit Analysis and Genetic Algorithms, Tech-nical Report, nr 40, Turku School of Economics and Business Administration, Finlandia, 1996.
Baetge J., Krause C., The Classification of Companies by Means of Neural Networks, Journal of Information Science and Technology, Vol. 3, Październik 1993.
Baldwin J., Gray T., Johnson J., Proctor J., Rafiguzzaman M., Sabourin D., Failing Concerns: Business Bankruptcy in Canada, Ministry of Industry, Ottawa 1997.
Bebchuk L.A., Guzmán A. T., An Economic Analysis of Transnational Bankruptcies, NBER Working Paper, nr 6521, kwiecień 1998.
Bednarski L., Symptomy i ocena zagrożeń sytuacji finansowej przedsiębiorstwa, Pieniądze i Więź, nr 1 (2), 1999.
Bednarski L., Analiza finansowa przedsiębiorstwa, PWE, Warszawa 2001.
Bławat F., O syntetycznej ocenie kondycji finansowej przedsiębiorstwa, Gospodarka w Praktyce i Teorii, nr 1 (4), Łódź 1999.
Bose I., Mohapatra R., Business Data Mining - A Machine Learning Perspective, Information and Management Journal, nr 39, 2001.
Brainmaker - User's Guide and Reference Manual, California Scientific Software, Nevada City 1998. Brol J., Z problematyki międzynaro-dowych aspektów upadłości i postępowania upadłościowego, Przegląd Prawa Handlowego, nr 12, 1998.
Cieślak M., Prognozowanie gospodarcze, PWN, Warszawa 2001.
Council Regulation (EC) No 1346/2000 of 29 May 2000 on iusolvency proceedings. Davies D., Sztuka zarządzania finansami, PWN, Londyn 1997.
Delaney K.J., Strategic Bankruptcy, University of California Press, 1998.
Dittmann P., Wykorzystanie prognoz w zarządzaniu przedsiębiorstwem, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, nr 808, 1998.
Dorsey T., Operating Guidelines for Effective Venture Capital Funds Management, University of Texas, Austin 1979.
Encyklopedia PWN, Warszawa 1996, tom IV.
Encyklopedia PWN, Warszawa 1996, tom V.
Gajda J., Prognozowanie i symulacja a decyzje gospodarcze, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa 2001.
Gajdka J., Stos D., Ocena kondycji finansowej polskich spółek publicznych w okresie 1998-2001, w: Czas na pieniądz, Zarządzanie finansami, Mierzenie wyników i wycena przedsiębiorstw t. 1, (red.) D. Zarzecki, Wydawnictwo Uniwersytetu Szczecińskiego, Szczecin 2003.
Gately E., Sieci neuronowe - prognozowanie finansowe i projektowanie systemów transakcyjnych, WIG-Press, Warszawa 1999.
Gościński J.W., Cykl życia organizacji, PWN, Warszawa 1989.
Grabowski M., Przesłanki i możliwości zastosowań sieci neuronowych w ekonomii i zarządzaniu, Zeszyty Naukowe Akademii Ekonomicznej w Krakowie, nr 493, 1997.
Gruszczyński M., Modele i prognozy zmiennych jakościowych w finansach i bankowości, Szkoła Główna Handlowa, Warszawa 2002.
Gurgul S., Prawo upadłościowe i układowe, Wydawnictwo C.H. BECK, Warszawa 2000. Gwiazda T., Algorytmy genetyczne - zastosowania w finansach, Wyższa Szkoła Przedsiębiorczości i Zarządzania w Warszawie, Warszawa 1998.
Hadasik D., Upadłość przedsiębiorstw w Polsce i metody jej prognozowania, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Poznaniu, Poznań 1998.
Harris C., An Expert Decision Support System for Auditor Going Concern Evaluation, The University of Texas at Arlington 1989.
Hart O., Different Approaches to Bankruptcy, NBER Working Paper Series, nr 7921, Wrzesień 2000. Hellwig Z., Prognozy statystyczne, ich znaczenie w przewidywaniu przebiegu zjawisk i procesów gospodarczych, WSE, Zeszyty Naukowe nr 16, Wrocław 1963.
Hołda A., Wstępna weryfikacja skuteczności funkcji dyskryminacyjnej ZH w warunkach gospodarki polskiej, Rachunkowość, nr 10, 2001.
Hołda A., Prognozowanie bankructwa jednostki w warunkach gospodarki polskiej z wykorzystaniem funkcji dyskryminacyjnej ZH, Rachun-kowość, nr 5, 2001.
Inman M., Z-scores and Recent Events - Do They Shed any Light, Management Accounting, Vol. 69, Styczeń 1991.
Januszewski A., System budżetowania kosztów a zarządzanie organizacją zdecentralizowaną, Przegląd Organizacji, nr 1, 1999.
Jasinkiewicz B., Kowalkowski R., Koźma Z., Lewandowski A., Ożóg M., Prawo upadłościowe i układowe, ODDK, Gdańsk 2001.
Kendall R., Zarządzanie ryzykiem dla menedżerów, LIBER, Warszawa 2000.
Korol T., Zjawisko upadłości przedsiębiorstw w Polsce w okresie transformacji gospodarczej. Gospodarka w Praktyce i Teorii, Wydawnictwo Katedry Ekonomii Uniwersytetu Łódzkiego, nr 1 (12), 2003.
Krzysztofiak M., Ekonometria, PWE, Warszawa 1978.
Kuryłek W., Credit scoring - podejście statystyczne, Bank i Kredyt, nr 6, 1995. Kuźniak R., Ograniczenia analizy wskaźnikowej, Rachunko-wość, nr 8, 2001.
Lee K., Han I., Kwon Y., Hybrid Neural Network Models for Bankruptcy Prediction, Decision Support System, nr 18, 1996.
Lisboa P., Vellido A., Neural Networks in Business: A Survey of Applications (1992-1998), Expert Systems with Applications, nr 17, 1999.
Masters T., Sieci neuronowe w praktyce, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa 1996. Michaluk K., Efektywność modeli prognozu-jących upadłość przedsiębiorstw, Praca doktorska, Szczecin 2000.
Michaluk K., Problemy prognozowania upadku przedsiębiorstwa, w: Finanse i Bankowość, część II - opracowanie zespołowe, Uniwersytet Szczeciński, Szczecin 1998.
Milo W., Prognozowalność zachowań systemów ekonomicznych, w: Współczesne problemy badań statystycznych i ekonometrycznych, (red.) Zeliaś A., Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie, Kraków 2000.
MSW i A - na łapówki, Gazeta Wyborcza z 2000.12.01.
Nazarewicz P., Ogłoszenie upadłości podmiotu gospodarczego posiadającego tylko jednego wierzyciela, Przegląd Prawa Handlowego, nr 8, 1997.
Niżyńska Cz., Wersty B., Założenia metodyczne analizy zagrożenia finansowego przedsiębiorstwa, Zeszyty Naukowe Akademii Ekonomicz-nej we Wrocławiu, nr 780, 1997.
Nowak M., Praktyczna ocena kondycji finansowej przedsiębiorstwa, Fundacja Rozwoju Rachunkowości w Polsce, Warszawa 1998.
Odom M., Sharda R., A Neural Network Model for Bankruptcy Prediction, w: Trippi R., Neural Networks in Finance and Investing, Probus Publishing Company, Chicago 1993.
Olszewski D., Zdolność płatnicza przedsiębiorstwa - koncepcje i metody oceny, Bank i Kredyt, nr 6, 1992.
Pawłowicz L. (red.), Ekonomika przedsiębiorstw, ODDK, Gdańsk 2001.
Pochwała bankructw, Zarządzanie na Świecie, nr 5, 2002.
Prawo restrukturyzacyjne z 15.05.2015, Dz.U. z 2015 r., poz. 978 z późn. zmianami.
Prawo upadłościowe z 28.02.2003, Dz.U. z 2003 r., nr 60, poz. 535 z późn. zmianami.
Prusak B., Upadłość - mit klęski, czy szansa na odrodzenie, w: Prace Naukowe Katedry Ekonomii i Zarządzania Przedsiębiorstwem, t. I, (red.) Różańska H., Wydawnictwo Politechniki Gdańskiej, Gdańsk 2002.
Prusak B., Upadłość przedsiębiorstw - uwarunkowania i metody prognozowania, Autoreferat Pracy Doktorskiej, Politechnika Gdańska, Gdańsk 2004.
Przyczyny popadania przedsiębiorstwa w kryzys, Zarządzanie na Świecie, nr 7, 2002.
Rahimian E., Singh S., Bankruptcy Prediction by Neural Networks, w: Trippi R., Neural Networks in Finance and Investing, Probus Publish-ing Company, Chicago 1993.
Rahn R. W., Wścibskie państwo i jego niewolnicy, Gazeta Wyborcza z 2002.10.28.
Rogowski W., Możliwości wczesnego rozpoznawania symptomów zagrożenia zdolności płatniczej przedsiębiorstwa, Bank i Kredyt, nr 6, 1999.
Rozporządzenie Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2015/848 z dnia 20 maja 2015 r. w sprawie postępowania upadłościowego, OJ L 141, 5.6.2015.
Rymarczyk M., Decyzje, symulacje, sieci neuronowe, Wydawnictwo Wyższej Szkoły Bankowej, Poznań 1997.
Ryżewska S., Bankowa analiza przedsiębiorstwa dla potrzeb oceny ryzyka kredytowego, Twigger, Warszawa, 1996.
Saunders A., Metody pomiaru ryzyka kredytowego, Dom Wydawniczy ABC, Kraków 2001. Schumpeter J.A., Kapitalizm. Socjalizm. Demo-kracja, PWN, Warszawa 1995.
Secomski K., Prognostyka, Wiedza Powszechna, Warszawa 1971.
Sharda R., Wilson L., Bankruptcy Prediction Using Neural Networks, Decision Support Systems, nr 11, 1994.
Siemińska E., Metody pomiaru i oceny kondycji finansowej przedsiębiorstwa, TNOIK, Toruń 2002. Skoczylas W., Waśniewski T., Analiza symptomów zagrożeń przedsiębiorstwa, Rachunkowość, nr 12, 1993.
Slatter S., Lovett D., Restrukturyzacja firmy, WIG-Press, Warszawa 2001.
Sojak S., Stawicki J., Wykorzystanie metod taksonomicznych do oceny kondycji ekonomicznej przedsiębiorstw, Zeszyty Teoretyczne Rachun-kowości, tom 3 (59), (red.) Bednarski L., Warszawa 2001.
Stacharska-Targosz J. (red.), Ryzyko w działalności banków komercyjnych, Wydawnictwo WSB, Poznań 2000.
Staniec I., Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do wspomagania decyzji kredytowych, StatSoft, Kraków 2002.
Stasiewski T., Skuteczność wątpliwa - indeks Altmana a upadki przedsiębiorstw, Rzeczpospolita, nr 110, 1996.
Stasiewski T., Z-score - indeks przewidywanego upadku przedsiębiorstwa, Rachunkowość, nr 12, 1996.
Sudoł S., Matuszak M. (red.), Przyczyny rozwoju i upadku polskich przedsiębiorstw przemysłowych w okresie transformacji ustrojowej 1990-1998, Wydawnictwo UMK, Toruń 2002.
Szabela E., Obszary zastosowań sztucznych sieci neuronowych, Zeszyty Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, nr 838, 2000.
Timmons J.A., New Venture Creation. Entrepreneurship for 21 st Centry, Homewood, III. Irwin 1994. Torbus A., Ogłoszenie upadłości przy jednym wierzycielu, Przegląd Sądowy, nr 10, 1995.
Upadłe anioły w obligacjach, Gazeta Wyborcza z 2002.03.15.
Urbanek M., Klasyfikacja i selekcja wskaźników finansowych. Ekonometryczne modelowanie danych finansowo-księgowych - materiały na II konferencję naukową, (red.) Nowak E., Wydawnictwo UMCS, Lublin 1996.
Urbanowska-Sojkin E., Zarządzanie przedsiębiorstwem, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Poznaniu, Poznań 1998.
Ustawa z dnia 6 grudnia 2018 r. o Krajowym Rejestrze Zadłużonych z późn. zmianami (Dz.U. 2019, poz. 55).
Wallace W., Risk Assessment by Internal Auditors Using Past Research on Bankruptcy, The Institute of Internal Auditors Research Founda-tion, USA, 2004.
Waśniewski T., Skoczylas W., Teoria i praktyka analizy finansowej w przedsiębiorstwie, Fundacja Rozwoju Rachunkowości w Polsce, War-szawa 2002.
Wawrzyniak B., Odnawianie przedsiębiorstwa na spotkanie XXI wieku, Poltext, Warszawa 1999.
Wierzba D., Wczesne wykrywanie przedsiębiorstw zagrożonych upadłością na podstawie analizy wskaźników finansowych - teoria i badania empiryczne, Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Ekonomiczno-informatycznej w Warszawie, nr 8, 2000.
Witkowska D., Nowe trendy w badaniach ekonomicznych - sieci neuronowe, Zeszyty Naukowe Politechniki Łódzkiej, nr 698, Łódź 1994.
Witkowska D., Sztuczne sieci neuronowe i metody statystyczne, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa 2002.
Witkowska D., Wprowadzenie do sztucznych sieci neuronowych, Zeszyty Naukowe Politechniki Łódzkiej, nr 785, Łódź 1997.
Witkowska D., Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do analizy zdolności kredytowej przedsiębiorstw, Studia Prawno Ekonomiczne, nr 58, 1998.
Zacharakis A.J., Meyer G.D., De Castro J., Differing Perceptions of New Venture Failure; A Matched Exploratory Study of Venture Capitalists and Entrepreneurs, Journal of Small Business Management, Vol. 37, 1999.
Zaleska M., Identyfikacja ryzyka upadłości przedsiębiorstwa i banku, Difin, Warszawa 2002. Zaleska M., Prognozowanie upadłości banków na podstawie ich sprawozdawczości, Bezpieczny Bank, nr 3/4, 2001.
Zarzecki D., Użyteczność metod oceny zagrożenia bankructwem, Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, nr 39, 2001.
Zdyb M., Ocena zagrożenia przedsiębiorstwa upadłością przy zastosowaniu finansowych wskaźników syntetycznych, Controlling i Rachunko-wość Zarządcza, nr 4, 2001.
Zelek A., Gwarek A., Symptomy kryzysu organizacji, Firma i Rynek, nr 2, 2000.
Zelek A., Zarządzanie kryzysem w przedsiębiorstwie. Perspektywa strategiczna, ORGMASZ, Warszawa 2003.
Zeliaś A., Teoria prognozy, PWE, Warszawa 1997.
Ziaja J., Wspomaganie sterowania zakupami cynku prognozami cen na londyńskiej giełdzie metali LME otrzymanymi za pomocą sieci neuro-nowych przez Hutę „Oława" S.A., Zeszyty Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, nr 808, 1998.
Zimmerman W., Insolvenzrecht, C.F. Müller, Heidelberg 2001.
Zimniewicz K., Nauka o organizacji i zarządzaniu, PWN, Warszawa-Poznań 1990.

Nie ma jeszcze komentarzy ani ocen dla tego produktu.

Polub nas na Facebooku