Original title:
Vlpyv deliaceho bodu na klasifikáciu bankrotných firiem pomocou logitového modelu
Authors:
Dolnáková, Paulína Document type: Master’s theses
Year:
2021
Language:
slo Abstract:
[cze][eng] Dolnáková, P. Vliv dělícího bodu na klasifikaci bankrotních firem pomocí logitového modelu. Diplomová práce. Brno: Mendelova univerzita v Brně, 2021. Práce se věnuje tvorbě a optimalizaci vlastního predikčního bankrotního logitového modelu. Model vychází z 3 840 podniků střední Evropy, z kterých 47 v roce 2017 zbankrotovalo. Pro porovnání kvality klasifikace jsou jednotlivé modely tvořeny jednak na celkovém datovém setu, ale i s použitím rozdělení dat na trénovací a validační množinu. Při rozdělení se využívá poměr 60/40, kde 60 % podniků tvoří trénovací množinu a zůstávajících 40 % firem tvoří množinu validační a rovněž poměr 70/30. V případě využití trénovací a validační množiny se vytvořilo celkem tisíc simulací. S využitím těchto strategií jsou konstruovány samostatné modely pro jednotlivé sledované roky, na základě údajů z jednoho až tří let před okamžikem možného bankrotu. Kvalita klasifikace vytvořených modelů je posuzovaná jednak ukazatelem celkové správnosti, ale také prostřednictvím senzitivity a ukazatele AUC. Na jednotlivých modelech je názorně představený vliv výšky dělicího bodu na ukazatele kvality klasifikace.Dolnáková, P. Impact of the threshold on the classification of bankruptcy companies using the logit model. Master thesis. Brno: Mendel University, 2021. The thesis is dedicated to creating and optimization of a predictive bankruptcy logit model. The model is based on 3 840 companies from Central Europe, among which 47 went bankrupt in 2017. To compare the quality of classification, the individual models are created both on the whole data set, but also using the division of data into training and validation subsets. We used the proportion 60/40 in which 60% of companies form a training subset and the remaining 40% of companies form a validation subset. Also, a 70/30 proportion was used. In the case of dividing the whole data set into training and validation subsets, a one thousand simulations were created. Using these strategies, separate models are created for individual monitored years, based on data from one to three years before the moment of possible bankruptcy. The quality of the classification of created models is assessed by total accuracy, sensitivity, and the AUC criterion. The influence of the threshold value on the quality of the classification is clearly presented on the individual models.
Keywords:
AUC; bankrot; bankrotní modely; bankruptcy; bankruptcy prediction models; dělící bod; financial analysis; finanční analýza; Logit model; Logitový model; ROC curve; ROC křivka; threshold