Nowoczesne metody predykcji upadłości - od klasycznych modeli finansowych po sztuczną inteligencję W dynamicznym i nieprzewidywalnym otoczeniu rynkowym umiejętność wczesnego rozpoznania zagrożenia upadłości przedsiębiorstwa staje się kluczowym elementem zarządzania ryzykiem. W swojej monografii Rafał Pitera kompleksowo analizuje skuteczność różnych podejść ilościowych do prognozowania upadłości, zestawiając metody klasyczne z narzędziami opartymi na sztucznej inteligencji. Publikacja zawiera m.in.: syntetyczny przegląd literatury przedmiotu dotyczącej przyczyn, skutków i sposobów prognozowania bankructw; omówienie wybranych metod ilościowych: wskaźników finansowych, modeli dyskryminacyjnych i logitowych, scoringu kredytowego oraz sztucznych sieci neuronowych; empiryczną analizę skuteczności metod na przykładzie 100 rzeczywistych przedsiębiorstw, przy wykorzystaniu danych finansowych; porównanie efektywności wybranych narzędzi oraz rekomendacje praktyczne dla menedżerów, analityków i naukowców. Najważniejsze wnioski? Metody oparte na sztucznej inteligencji wykazują wysoką trafność klasyfikacyjną i znaczący potencjał we wspieraniu procesów decyzyjnych w obszarze zarządzania ryzykiem finansowym. Dla kogo jest ta książka? Dla badaczy i studentów kierunków ekonomicznych, finansowych i zarządzania, Dla menedżerów, analityków finansowych, biegłych rewidentów i doradców restrukturyzacyjnych, Dla wszystkich zainteresowanych predykcją ryzyka i zastosowaniem nowoczesnych narzędzi w analizie finansowej.