Növelhető-e a csőd-előrejelző modellek előre jelző képessége az új klasszifikációs módszerek nélkül?

A Bázel–2. tőkeegyezmény bevezetését követően a bankok és hitelintézetek Magyarországon is megkezdték saját belső minősítő rendszereik felépítését, melyek karbantartása és fejlesztése folyamatos feladat. A szerző arra a kérdésre keres választ, hogy lehetséges-e a csőd-előrejelző modellek előre jelző képességét növelnia hagyományos matematikai-statisztikai módszerek alkalmazásával oly módon, hogy a modellekbe a pénzügyi mutatószámok időbeli változásának mértékét is beépítjük. Az empirikus kutatási eredmények arra engednek következtetni, hogy a hazai vállalkozások pénzügyi mutatószámainak időbeli alakulása fontos információt hordoz a vállalkozás jövőbeli fizetőképességéről, mivel azok felhasználása jelentősen növeli a csődmodellek előre jelző képességét. A szerző azt is megvizsgálja, hogy javítja-e a megfigyelések szélsőségesen magas vagy alacsony értékeinek modellezés előtti korrekciója a modellek klasszifikációs teljesítményét. Journal of Economic Literature (JEL) kód: C52, C53, G33

Stock és flow típusú számviteli adatok alkalmazása a csődelőrejelző modellekben

A vállalatok hitelkockázatának megítélését szolgáló scoring modellekben általánosan elterjedt a számviteli adatok alapján kalkulált hányados típusú pénzügyi mutatószámok alkalmazása. E változók körében azonban vannak olyanok, amelyek mérlegtételeket (mint stock típusú adatokat) és eredménykimutatásból vett értékeket (mint flow típusú adatokat) vetnek össze. Az ilyen mutatók esetén a stock típusú adatokat a nyitó és záró érték átlagában szükséges figyelembe venni. Ennek ellenére a tudományos kutatásban és a gyakorlati modellezésben is gyakori, hogy az elemzők a stock típusú adatok vonatkozásában elmulasztják az átlagolást. A tanulmány azt a kérdést vizsgálja, hogy e „mulasztásnak” van-e statisztikailag mérhető hatása a modellek előrejelző képességére. Az empirikus vizsgálat során a logisztikus regresszió módszerét alkalmaztam tízszeres keresztvalidációval. A kutatás eredménye arra utal, hogy az időszak végi értékek használata az átlagok helyett csak kis – a vizsgált adathalmaz esetén egy százalékpontnál kisebb – mértékben csökkenti a modellek előrejelző képességét a ROC-görbe alatti területet használva teljesítménymutatóként

Dinamikus pénzügyi mutatószámok alkalmazása a csődelőrejelzésben = Application of dynamic financial variables in bankruptcy prediction

A csődelőrejelző modellek a vállalkozások jövőbeli fizetőképességét próbálják előrejelezni objektív információk alapján statisztikai (adatbányászati) módszerek felhasználásával. E modellek jellemzően a vállalatok pénzügyi kimutatásaiból (mérleg, eredménykimutatás) számítható hányados típusú pénzügyi mutatószámokat használják magyarázó változóként. A tudományterület kutatása közel 50 éves múltra tekint vissza. Ennek ellenére számos nyitott kutatási kérdés található a szakirodalomban, melynek köszönhetően folyamatos az érdeklődés a témakör iránt. E kérdések közül az egyik legrégebben ismert probléma a csődelőrejelző modellek statikus jellegéből adódik. Ennek lényege, hogy a modellek magyarázó változói közt csak legaktuálisabb adatokat használják fel és figyelmen kívül hagyják a pénzügyi mutatószámok időbeli trendjéből kinyerhető információkat. A probléma megoldására főként bonyolultabb módszertani megoldások születtek, melyek – vélhetően komplexitásuk miatt – nem terjedtek el általánosan az ígéretes eredmények ellenére sem. Értekezésemben arra törekedtem, hogy a modellek dinamizálását bonyolultabb módszertani megoldások nélkül valósítsam meg. Erre a célra egy olyan mutatószámot javasoltam, amely lehetővé teszi a pénzügyi mutatók időbeli tendenciájának figyelembe vételét a szakirodalomban és a gyakorlati modellezésben általánosan elterjedt „hagyományos” módszerek keretei közt. E mutatószám azt tükrözi, hogyan viszonyul egy érintett vállalkozás legaktuálisabb pénzügyi mutatója az adott vállalkozás azonos mutatójának korábbi években megfigyelt értékeihez

Hazai vállalkozások csődjének előrejelzése a csődeseményt megelőző egy, két, illetve három évvel korábbi pénzügyi beszámolók adatai alapján

A cikk azt vizsgálja, hogy milyen besorolási pontossággal jelezhető előre a hazai vállalkozások csődje az azt megelőző egy, két, illetve három évvel korábbi éves beszámolók adatai alapján. A kutatási kérdés megválaszolásához egy, a hazai szakirodalomban még kevésbé elterjedt nem paraméteres módszer: a k legközelebbi szomszéd eljárást alkalmazza a szerző. A tanulmány külön figyelmet szentel a legjobb előrejelző teljesítmény elérését biztosító paraméterek (szomszédok száma, távolságmérték) optimális megválasztására is. A számításokat egy hazai vállalkozásokból álló, ezerelemű véletlen minta adatain végezték el. Nemzetközi kutatási eredmények szerint nagyobb találati arány érhető el, ha a csődmodellek input változói között nemcsak a csőd előtti év adatait használják fel, hanem az azt megelőző 2-3 év pénzügyi mutatóit is. E kérdés vizsgálatát is célul tűzi ki a tanulmány

Növelhető-e a csőd-előrejelző modellek előre jelző képessége az új klasszifikációs módszerek nélkül? (Can the predictive capacity of bankruptcy forecasting models be increased without new classification methods?)

A Bázel–2. tőkeegyezmény bevezetését követően a bankok és hitelintézetek Magyarországon is megkezdték saját belső minősítő rendszereik felépítését, melyek karbantartása és fejlesztése folyamatos feladat. A szerző arra a kérdésre keres választ, hogy lehetséges-e a csőd-előrejelző modellek előre jelző képességét növelni a hagyományos matematikai-statisztikai módszerek alkalmazásával oly módon, hogy a modellekbe a pénzügyi mutatószámok időbeli változásának mértékét is beépítjük. Az empirikus kutatási eredmények arra engednek következtetni, hogy a hazai vállalkozások pénzügyi mutatószámainak időbeli alakulása fontos információt hordoz a vállalkozás jövőbeli fizetőképességéről, mivel azok felhasználása jelentősen növeli a csődmodellek előre jelző képességét. A szerző azt is megvizsgálja, hogy javítja-e a megfigyelések szélsőségesen magas vagy alacsony értékeinek modellezés előtti korrekciója a modellek klasszifikációs teljesítményét. ______ Banks and lenders in Hungary also began, after the introduction of the Basel 2 capital agreement, to build up their internal rating systems, whose maintenance and development are a continuing task. The author explores whether it is possible to increase the predictive capacity of business-failure forecasting models by traditional mathematical-cum-statistical means in such a way that they incorporate the measure of change in the financial indicators over time. Empirical findings suggest that the temporal development of the financial indicators of firms in Hungary carries important information about future ability to pay, since the predictive capacity of bankruptcy forecasting models is greatly increased by using such indicators. The author also examines whether the classification performance of the models can be improved by correcting for extremely high or low values before modelling

Validációs eljárások a csődelőrejelző modellek teljesítményének megítélésében

A szerző célja, hogy bemutassa és összevesse a szakirodalomban leggyakrabban alkalmazott validációs eljárásokat a csődelőrejelzés területén. Fő kutatási kérdése annak vizsgálata, hogy befolyásolják-e a csődmodellek előrejelző képességét mérni hivatott találati arány nagyságát a különböző validációs módszerek. A kérdésre ezer hazai vállalkozás adataival végzett empirikus vizsgálat eredményei alapján ad választ. Tanulmányában a C4.5 eljárást alkalmazza, ami a hazai szakirodalomban kevésbé elterjedt módszer, ezért röviden kitér elméleti hátterének ismertetésére is. Bemutat egy formulát, amely lehetőséget nyújt a statikus pénzügyi mutatók időbeli változásának figyelembevételére a csődmodellekben

Magyar vállalkozások felszámolásának előrejelzése pénzügyi mutatóik idősorai alapján

A vállalatok felszámolásának előrejelzésében általános gyakorlat a számviteli adatokból kapott hányados típusú pénzügyi mutatók használata. E mutatókat általában csak az utolsó lezárt üzleti év adatai alapján kalkulálják. Az így felépített modellek azonban statikus jellegűek, s nem veszik figyelembe a vállalati gazdálkodás folyamatjellegét. E hiányosság kiküszöbölésére korábban Nyitrai [2014a] tett kísérletet a statikus pénzügyi mutatószámok idősoraiból képzett, úgynevezett dinamikus pénzügyi mutatók használatával – azonban számos, önkényesnek tűnő feltételezéssel élt, amelyek közül tanulmányunkban kettőt feloldunk. Az idézett cikk csak döntési fák segítségével vizsgálta a pénzügyi mutatók időbeli trendjét kifejező változó hatékonyságát. Most e megközelítés hatását a modellek előrejelző képességére a – szakirodalomban általánosan elterjedt – logisztikus regresszió keretei között vizsgáljuk meg. Nyitrai [2014a] a pénzügyi mutatók teljes idősorait felhasználta, ennek szükségessége kérdéses lehet, ezért megnézzük a csődmodellek előrejelző képességét annak függvényében, hogy hány évre visszamenően vesszük figyelembe a pénzügyi mutatók értékeit. Journal of Economic Literature (JEL) kód: C52, C53, G33

A gépi tanulás módszereinek alkalmazása R-ben

A technológiai fejlődésnek köszönhetően napjainkra a személyi számítógépek lehetővé tették a jellemzően nagy számításigényű gépi tanulásra épülő módszerek alkalmazását. Ezzel párhuzamosan az utóbbi években jelentős előrelépés történt a szabad hozzáférésű statisztikai, illetve adatelemző szoftverek funkcionalitásában is. A kedvező folyamatok ellenére a gépi tanulásra építő tanulmányok aránya jelentősen elmarad a hazai szakirodalomban a nemzetközihez képest. Ennek egyik lehetséges oka az, hogy ezen eljáráson alapuló modellezés magasabb szintű programozási ismereteket igényel. A tanulmány e nehézség elhárítását tűzi ki célul az R programnyelv egyik azon csomagjának bemutatásával, amely lehetőséget nyújt a gépi tanulásra épül ő modellfejlesztésre, akár programozási ismeretek nélkül is

Az Európai Unió által számított kérdőíves felmérésen alapuló üzleti hangulatindexek és vállalati pénzügyi teljesítmény: egy kísérleti kutatás eredményei = Survey-based economic sentiment indicators of the European Union and corporate financial performance: the results of an experimental research

A tanulmány az Európai Unió által havi gyakorisággal számított üzleti hangulatindexek idősoros értékeit vizsgálja, abból a szempontból, hogy mutatkozik-e számottevő kapcsolat a Magyarországon működő vállalatok átlagos pénzügyi teljesítménye és a konjunktúraindexek közt. Az empirikus vizsgálathoz felhasznált minta vállalatai esetén a 2013–2020 közötti időszakra vonatkozóan az a következtetés vonható le, hogy az átlagos pénzügyi helyzet és az unió által számított üzleti hangulatindexek éves átlaga hasonlóan alakult. A kapcsolat erősségét azonban a Covid19-járvány hazai megjelenése számottevően csökkentette a kis-, a közép- és a nagyvállalatok esetében. = In our work, the time series of economic sentiment indicators calculated by the European Union on a monthly basis are investigated in search of a possible relationship between the average financial performance of companies operating in Hungary and the economic sentiment indicators. In the case of our sample used for the empirical research, we found that the two time series were similar over the period of 2013–2020. The strength of the relationship, however, is considerably weakened by the occurrence of the coronavirus pandemic for the small, medium and large companies