Pretražite po imenu i prezimenu autora, mentora, urednika, prevoditelja

Napredna pretraga

Pregled bibliografske jedinice broj: 1147187

Predviđanje stečaja na temelju ukupne populacije hrvatskih poduzeća


Bogdan, Siniša; Šikić, Luka; Bareša, Suzana
Predviđanje stečaja na temelju ukupne populacije hrvatskih poduzeća // Ekonomski pregled : mjesečnik Hrvatskog društva ekonomista Zagreb, 72 (2021), 5; 643-669 doi:10.32910/ep.72.5.1 (recenziran, prethodno priopćenje, znanstveni)


CROSBI ID: 1147187 Za ispravke kontaktirajte CROSBI podršku putem web obrasca

Naslov
Predviđanje stečaja na temelju ukupne populacije hrvatskih poduzeća
(Predicting bankruptcy based on the full population of Croatian companies)

Autori
Bogdan, Siniša ; Šikić, Luka ; Bareša, Suzana

Izvornik
Ekonomski pregled : mjesečnik Hrvatskog društva ekonomista Zagreb (0424-7558) 72 (2021), 5; 643-669

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Radovi u časopisima, prethodno priopćenje, znanstveni

Ključne riječi
Multipla diskriminantna analiza ; MDA ; logistička regresija ; logit ; financijski pokazatelji
(Multiple discriminant analysis ; MDA ; logistic regression ; logit ; financial ratios)

Sažetak
This paper analyses the bankruptcy prediction based on the population of companies representative of the total business sector in Croatia. The representativity of the sample is achieved through the propensity score matching of the full population of bankrupt and similar non- bankrupt companies. The robust estimation of bankruptcy prediction is carried out through the multiple discriminant analysis (MDA) and logistic regression (logit). The results indicate high classification accuracy of both models, but more favourable performance of the logit estimation. Overall accuracy of the MDA model was 73.7%, while the overall accuracy of the logit model was 76.3%. The results serve as a bankruptcy estimation benchmark for the business sector in Croatia.

Izvorni jezik
Engleski

Znanstvena područja
Ekonomija



POVEZANOST RADA


Ustanove:
Fakultet za menadžment u turizmu i ugostiteljstvu, Opatija

Profili:

Avatar Url Suzana Bareša (autor)

Avatar Url Luka Šikić (autor)

Avatar Url Siniša Bogdan (autor)

Poveznice na cjeloviti tekst rada:

Pristup cjelovitom tekstu rada doi hrcak.srce.hr

Citiraj ovu publikaciju:

Bogdan, Siniša; Šikić, Luka; Bareša, Suzana
Predviđanje stečaja na temelju ukupne populacije hrvatskih poduzeća // Ekonomski pregled : mjesečnik Hrvatskog društva ekonomista Zagreb, 72 (2021), 5; 643-669 doi:10.32910/ep.72.5.1 (recenziran, prethodno priopćenje, znanstveni)
Bogdan, S., Šikić, L. & Bareša, S. (2021) Predviđanje stečaja na temelju ukupne populacije hrvatskih poduzeća. Ekonomski pregled : mjesečnik Hrvatskog društva ekonomista Zagreb, 72 (5), 643-669 doi:10.32910/ep.72.5.1.
@article{article, author = {Bogdan, Sini\v{s}a and \v{S}iki\'{c}, Luka and Bare\v{s}a, Suzana}, year = {2021}, pages = {643-669}, DOI = {10.32910/ep.72.5.1}, keywords = {Multipla diskriminantna analiza, MDA, logisti\v{c}ka regresija, logit, financijski pokazatelji}, journal = {Ekonomski pregled : mjese\v{c}nik Hrvatskog dru\v{s}tva ekonomista Zagreb}, doi = {10.32910/ep.72.5.1}, volume = {72}, number = {5}, issn = {0424-7558}, title = {Predvi\djanje ste\v{c}aja na temelju ukupne populacije hrvatskih poduze\'{c}a}, keyword = {Multipla diskriminantna analiza, MDA, logisti\v{c}ka regresija, logit, financijski pokazatelji} }
@article{article, author = {Bogdan, Sini\v{s}a and \v{S}iki\'{c}, Luka and Bare\v{s}a, Suzana}, year = {2021}, pages = {643-669}, DOI = {10.32910/ep.72.5.1}, keywords = {Multiple discriminant analysis, MDA, logistic regression, logit, financial ratios}, journal = {Ekonomski pregled : mjese\v{c}nik Hrvatskog dru\v{s}tva ekonomista Zagreb}, doi = {10.32910/ep.72.5.1}, volume = {72}, number = {5}, issn = {0424-7558}, title = {Predicting bankruptcy based on the full population of Croatian companies}, keyword = {Multiple discriminant analysis, MDA, logistic regression, logit, financial ratios} }

Časopis indeksira:


  • Web of Science Core Collection (WoSCC)
    • Emerging Sources Citation Index (ESCI)
  • Scopus
  • EconLit


Citati:





    Contrast
    Increase Font
    Decrease Font
    Dyslexic Font