Az első hazai csődmodell újraszámítása neurális hálók segítségével

A tanulmány arra a kérdésre keresi a választ, hogy Magyarországon is megbízhatóbbnak bizonyulnak-e a legkorszerűbb csődelőrejelzési módszerek a hagyományos matematikai-statisztikai eljárásoknál. Az elsõ hazai csődmodell adatbázisán végrehajtott szimulációs kísérletek egyértelműen azt bizonyítják, hogy a mesterséges neurális hálókkal elkészített csődmodellek magasabb besorolási pontossággal rendelkeznek, mint azok a modellek, amelyeket az 1990-es években diszkriminanciaanalízis és logisztikus regresszió alapján dolgoztak ki. A tanulmány az eredmények bemutatásán kívül elemzi az eltérések okait, és konstruktív javaslatokat fogalmaz meg a hazai csődelőrejelzési gyakorlat fejlesztésére.