Open Access

Corporate Bankruptcy Prediction in Poland Against the Background of Foreign Experience


Cite

Altman, E.I. (1968). Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy. The Journal of Finance, XXIII(4), 589-609.10.1111/j.1540-6261.1968.tb00843.xSearch in Google Scholar

Antonowicz, P. (2007). Metody oceny i prognoza kondycji ekonomiczno-finansowej przedsiębiorstwa. Gdańsk: Ośrodek Doradztwa i Doskonalenia Kadr.Search in Google Scholar

Appenzeller, D., Szarzec, K. (2004). Prognozowanie zagrożenia upadłością polskich spółek publicznych. Rynek Terminowy, 1, 120-128.Search in Google Scholar

Argenti, J. (1976). Corporate Collapse: the Causes and Symptoms. New York: Wiley, Halsted Press.Search in Google Scholar

Back, B., Laitinen, T., Sere, K., van Wezel, M. (1996). Chosing Bankruptcy Predictors Using Discriminant Analysis, Logit Analysis and Genetic Algorithms, Turku Centre for Computer Science, Technical Report, 40.Search in Google Scholar

Bal, J., Cheung, Y., Wu, H-Ch. (2013). Entropy for Business Failure Prediction: An Improved Prediction Model for the Construction Industry. Advances in Decision Sciences, 2013, 1-14.10.1155/2013/459751Search in Google Scholar

Balina, R. (2012). Skuteczność wybranych modeli dyskryminacyjnych na przykładzie branży robót budowlanych. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia, 50, 231-238.Search in Google Scholar

Balina, R., Bąk, M.J. (2016). Analiza dyskryminacyjna jako metoda predykcji bankructwa przedsiębiorstw z uwzględnieniem aspektów branżowych. Waleńczów: Wydawnictwo Naukowe Intellect.Search in Google Scholar

Beaver, W.H. (1968). Alternative Accounting Measures As Predictors of Failure. The Accounting Review, 43(1), 113-122.Search in Google Scholar

Beaver, W.H. (1966). Financial Ratios as Predictors of Failure. Empirical Research in Accounting: Selected Studies. Supplement to Vol. 5, Journal of Accounting Research, 71-111.10.2307/2490171Search in Google Scholar

Bławat, F. (1999). Zagrożenie upadłością spółek akcyjnych w Polsce. In: J.Cz. Ossowski (Ed.), Gospodarka Polski w okresie transformacji: Zeszyt nr 3. Gdańsk: Wydawnictwo Politechniki Gdańskiej.Search in Google Scholar

Borkowski, K., Rogowski, W. (2007). Wykorzystanie modeli prognozujących zagrożenie przedsiębiorstwa upadłością na przykładzie benchmarkingu i ratingu w branży budowlanej. Współczesna Ekonomia, 2, 99-110.Search in Google Scholar

Brożyna, J., Mentel, G., Pisula, T. (2016). Statistical Methods of the Bankruptcy Prediction in the Logistics Sector in Poland and Slovakia. Transformations in Business & Economics, 15(1), 80-96.Search in Google Scholar

Carson, E., Fargher, N.L., Geiger, M.A., Lennox, C.S., Raghunandan, K., Willekens, M. (2013). Audit Reporting for Going-COncern Uncertainty: A Research Synthesis. Auditing: A Journal of Practice &Theory, 32, Supplement 1, 353-384.10.2308/ajpt-50324Search in Google Scholar

Chesser, D.L. (1974). Predicting Loan Noncompliance. The Journal of Commercial Bank Lending, 56(12), 28-38.Search in Google Scholar

Ciechan-Kujawa, M. (2017). The Business Audit as an Alternative to Discriminant Analysis in Assessing Risks of Going Concern. In: M. Bilgin, H. Danis, E. Demir, U. Can (Eds.), Financial Environment and Business Development, Eurasian Studies in Business and Economics, 4. Cham: Springer.Search in Google Scholar

Ciesielski, P., Domeracki, M., Gruszczyński, M. (2005). New Bankruptcy Prediction Models for Polish Companies, Department of Applied Econometrics Working Papers, 4.Search in Google Scholar

Coats, P., Fant, L. (1991-1992). A Neural Network Approach to Forecasting Financial Distress. Journal of Business Forecasting, 10(4), 9-12.Search in Google Scholar

Fitzpatrick, F. (1932). A Comparison of Ratios of Successful Industrial Enterprises with Those of Failed Firm, Certified Public Accountant, 6, 727-731.Search in Google Scholar

Gajdka, J., Stos, D. (1996). Wykorzystanie analizy dyskryminacyjnej w ocenie kondycji finansowej przedsiębiorstw. In: R. Borowiecki (Ed.), Restrukturyzacja w procesie przekształceń i rozwoju przedsiębiorstw. Kraków: Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie.Search in Google Scholar

Gasza, R. (1997). Związek między wynikami analizy typu Altmana, a kształtowaniem się kursów akcji wybranych spółek giełdowych w Polsce. Bank i Kredyt, 3, 59-63.Search in Google Scholar

Gąska, D. (2016). Przewidywanie bankructwa przedsiębiorstw za pomocą metod uczenia, rozprawa doktorska, Wydział Zarządzania, Informatyki i Finansów, Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu.Search in Google Scholar

Grochowina, D. (2014). Wpływ imputacji danych na skuteczność klasyfikacyjną modelu logitowego zastosowanego do prognozowania upadłości przedsiębiorstw. Acta Universitatis Nicolai Copernici, Ekonomia, XLV(2), 187-203.Search in Google Scholar

Gruszczyński, M. (2003). Modele mikroekonometrii w analizie i prognozowaniu zagrożenia finansowego przedsiębiorstw. Zeszyty Polskiej Akademii Nauk, 23, Warszawa.Search in Google Scholar

Grzegorzewska, E., Runowski, H. (2008). Zdolności prognostyczne polskich modeli dyskryminacyjnych w badaniu kondycji finansowej przedsiębiorstw rolniczych. Roczniki Nauk Rolniczych, Seria G, T. 95, z. 3/4, 83-90.Search in Google Scholar

Hadasik, D. (1998). Upadłość przedsiębiorstw w Polsce i metody jej prognozowania. Zeszyt 153, Poznań: Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Poznaniu.Search in Google Scholar

Hamrol, M., Czajka, B., Piechocki, M. (2004). Upadłość przedsiębiorstwa – model analizy dyskryminacyjnej. Przegląd Organizacji, 6, 35-39.10.33141/po.2004.06.09Search in Google Scholar

Härdle, W., Moro, R.A., Schäfer, D. (2004). Rating Companies with Support Vector Machines, German Institute for Economic Research, Discussion Papers, No. 416, Berlin.Search in Google Scholar

Hołda, A. (2009). Wykorzystanie drzew decyzyjnych w prognozowaniu upadłości przedsiębiorstw w branży budowlanej. Zeszyty Naukowe nr 796 Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, 165-175.Search in Google Scholar

Hołda, A. (2001). Prognozowanie bankructwa jednostki w warunkach gospodarki polskiej z wykorzystaniem funkcji dyskryminacyjnej ZH. Rachunkowość, 5, 306-310.Search in Google Scholar

Iwanowicz, T. (2017). Ocena założenia kontynuacji działalności przedsiębiorstwa z punktu widzenia biegłych rewidentów. Zeszyty Teoretyczne Rachunkowości, 95(151), 9-29.Search in Google Scholar

Jagiełło, R. (2013). Analiza dyskryminacyjna i logistyczna w procesie oceny zdolności kredytowej przedsiębiorstw. Materiały i Studia, Zeszyt 286. Warszawa: NBP.Search in Google Scholar

Juszczyk, S., Balina, R. (2014). Prognozowanie zagrożenia bankructwem przedsiębiorstw w wybranych branżach. Ekonomista, 1, 67-95.Search in Google Scholar

Juszczyk, S., Balina, R. (2009). Prognozowanie upadłości przedsiębiorstw spedycyjnych jako bankowe narzędzie decyzyjne. Zeszyty Naukowe SGGW - Ekonomika i Org. Gosp. Żywnościowej, 78, 161-174.Search in Google Scholar

Kaczmarek, J. (2018). Profile stopnia zagrożenia finansowego przedsiębiorstw produkcyjnych sektora MŚP. Zeszyty Naukowe Politechniki Śląskiej. Seria: Organizacja i Zarządzanie, 118, 247-263.Search in Google Scholar

Karbownik, L. (2017). Metody oceny zagrożenia finansowego przedsiębiorstw sektora TSL w Polsce. Łódź: Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego.Search in Google Scholar

Kisielińska, J. (2016). Skuteczność modeli upadłości przedsiębiorstw. Studia ekonomiczne i regionalne, 9(1), 5-17.Search in Google Scholar

Kisielińska, J. (2009). Application of Discriminant Analysis and Neural Networks to Forecasting the Financial Standing of Farms. Acta Universitatis Lodziensis, Folia Oeconomica, 225, 283-294.Search in Google Scholar

Kiviluoto, K. (1998). Predicting Bankruptcies with the Self-organizing Map. Neurocomputing, 21(1-3), 191-201.10.1016/S0925-2312(98)00038-1Search in Google Scholar

Kniewski, A. (2004). Wzór na bankruta. Businessman, 10, 163-168.Search in Google Scholar

Kopczyński, P. (2016). Metody prognozowania upadłości wykorzystywane w praktyce przez polskie przedsiębiorstwa - wyniki badań ankietowych. Zeszyty Teoretyczne Rachunkowości, 89(145), 95-132.Search in Google Scholar

Kolari, J., Caputo, M., Wagner, D. (1996). Trait Recognition: An Alternative Approach to Early Warning Systems in Commercial Banking. Journal of Business Finance & Accounting, 23(9-10), 1415-1434.10.1111/1468-5957.00087Search in Google Scholar

Korol, T. (2010a). Systemy ostrzegania przedsiębiorstw przed ryzykiem upadłości. Warszawa: Wolters Kluwer.Search in Google Scholar

Korol, T. (2010b). Prognozowanie upadłości firm przy wykorzystaniu miękkich technik obliczeniowych. Finansowy Kwartalnik Internetowy „e-Finanse”, 6(2), 1-14.Search in Google Scholar

Korol, T. (2004). Ocena trafności zastosowania metod dyskryminacyjnych oraz sztucznych sieci neuronowych dla identyfikacji przedsiębiorstw zagrożonych upadłością, praca doktorska, Gdańsk.Search in Google Scholar

Król, K., Stefański, A. (2014). Metodyka budowy modelu prognozowania bankructwa na przykładzie sektora budowlanego. Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Bankowej we Wrocławiu, 7(45), 159-184.Search in Google Scholar

Lach, B. (2017). Metody łączenia i selekcji klasyfikatorów w prognozowaniu upadłości przedsiębiorstw. Przegląd Statystyczny, LXIV(2), 177-191.10.5604/01.3001.0014.0799Search in Google Scholar

Lasek, M., Pęczkowski, M., Wierzba, D. (2009). Zastosowanie analiz Data Mining w przewidywaniu groźby upadłości lub konieczności prowadzenia postępowania układowego przedsiębiorstwa –budowa modeli predykcyjnych. Ocena ich jakości i wybór modelu. Studia i Materiały Polskiego Stowarzyszenia Zarządzania Wiedzą, 22, 81-95.Search in Google Scholar

Łukaszewski, K., Dąbroś, P. (1998). Jak i gdzie znaleźć bankruta? Prawo i Gospodarka, 49.Search in Google Scholar

Łukaszewski, K., Dąbroś, P. (1998). Wskaźnik Altmana, Prawo i Gospodarka, 0.Search in Google Scholar

Maciąg, A., Bobola, A. (2015). Zastosowanie finansowych modeli wielowymiarowych do oceny możliwości kontynuowania działalności na przykładzie wybranych spółek giełdowych z branży gastronomicznej i hotelarsko-turystycznej. Przedsiębiorczość i zarządzanie, XVI(4), cz. 2, 133-146.Search in Google Scholar

Martin, D. (1977). Early Warning of Bank Failure: A Logit Regression Approach. Journal of Banking and Finance, 1, 249-276.10.1016/0378-4266(77)90022-XSearch in Google Scholar

Martin, A., Lakshmi, T.M., Venkatesan, V.P. (2014). A Framework to Develop Qualitative Bankruptcy Prediction Rules Using Swarm Intelligence. St. Joseph’s Journal of Humanities and Science, 1(1), 73-81.Search in Google Scholar

Maślanka, T. (2008) Przepływy pieniężne w zarządzaniu finansami przedsiębiorstw. Warszawa: Wydawnictwo C.H. Beck.Search in Google Scholar

Mączyńska, E., Zawadzki, M. (2006). Dyskryminacyjne modele predykcji bankructwa przedsiębiorstw. Ekonomista, 2, 205-235.Search in Google Scholar

Mączyńska, E. (2004). Systemy wczesnego ostrzegania. Nowe Życie Gospodarcze, 12(373), 4-9.Search in Google Scholar

Mączyńska, E. (1994). Ocena kondycji przedsiębiorstwa. Uproszczone metody. Życie gospodarcze, 38, 42-45.Search in Google Scholar

Mentel, G. (2013). Analiza dyskryminacyjna ryzyka upadłości, Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska Lublin – Polonia, Sectio H, XLVII(3), 409-419.Search in Google Scholar

Michaluk, K. (2003). Efektywność modeli prognozujących upadłość przedsiębiorstw w polskich warunkach gospodarczych. In: L. Pawłowicz, R. Wierzba (Eds.), Finanse przedsiębiorstw wobec procesów globalizacji. Warszawa: Wydawnictwo Gdańskiej Akademii Bankowej.Search in Google Scholar

Nehrebecka, N., Dzik, A.M. (2012). Konstrukcja miernika szans na bankructwo, Materiały i Studia NBP, z. 280.Search in Google Scholar

Noga, T., Adamowicz, K., Jakubowski, J. (2014). Metody dyskryminacyjne w ocenie sytuacji finansowej przedsiębiorstw sektora leśno-drzewnego. Acta Scientiarum Polonorum, 13(1), 25-35.Search in Google Scholar

Nowara, W. Szarzec, K. (2004). Skutki procesów upadłościowych i układowych przedsiębiorstw w Polsce w latach 1990-2002. In: A. Manikowski, A. Psyk (Eds.), Unifikacja gospodarek europejskich: szanse i zagrożenia. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe WZ UW.Search in Google Scholar

Odom, M.D., Sharada, R. (1990). A Neural Network Model for Bankruptcy Prediction. In: Proceedings of IEEE International Conference on Neural Network, San Diego, CA, Vol. II.Search in Google Scholar

Ohlson, J. (1980). Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy. Journal of Accounting Research, 18(1), 109-131.10.2307/2490395Search in Google Scholar

Pawełek, B., Grochowina, D. (2017). Podejście wielomodelowe w prognozowaniu zagrożenia przedsiębiorstw upadłością w Polsce. Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, 468, 171-179.10.15611/pn.2017.468.17Search in Google Scholar

Pawlak, Z., Smoleń, A. (2015). Ocena kondycji finansowej wybranych klubów sportowych w Polsce na podstawie modeli dyskryminacyjnych. In: M. Tomanek, S. Raniszewski (Eds.), Problemy kultury fizycznej – aspekty ekonomiczne, prawne, pedagogiczne (pp. 22-36). Bydgoszcz: Fundacja Akademia Sportu i Nauki.Search in Google Scholar

Pisula, T., Mentel, G., Brożyna, J. (2015). Non-statistical Methods of Analyzing of Bankruptcy Risk. Folia Oeconomica Stetinensia, 15(1), 7-21.10.1515/foli-2015-0029Search in Google Scholar

Pisula, T., Mentel, G., Brożyna, J. (2013). Predicting Bankruptcy of Companies from the Logistics Sector Operating in the Podkarpacie Region. Modern Management Review, XVIII(20), 113-133.10.7862/rz.2013.mmr.33Search in Google Scholar

Pociecha, J., Pawełek, B., Baryła, M., Augustyn, S. (2014). Statystyczne metody prognozowania bankructwa w zmieniającej się koniunkturze gospodarczej. Kraków: Fundacja Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie.Search in Google Scholar

Pociecha, J., Pawełek, B. (2011). Bankruptcy Prediction and Business Cycle. Contemporary Problems of Transformation Process in the Central and East European Countries: Proceedings of 17th Ukrainian-Polish-Slovak Scientific Seminar (Lviv, September 22─24, 2010). ─ Lviv: The Lviv Academy of Commerce, 9-24.Search in Google Scholar

Pociecha, J. (2007). Problemy prognozowania bankructwa firmy metodą analizy dyskryminacyjnej. Acta Universitatis Lodziensis, Folia Oeconomica, 205, 63-79.Search in Google Scholar

Pogodzińska, M., Sojak, S. (1995). Wykorzystanie analizy dyskryminacyjnej w przewidywaniu bankructwa przedsiębiorstw. AUNC, Ekonomia XXV, Zeszyt 299, Toruń.Search in Google Scholar

Prusak, B., Więckowska, A. (2007). Wielowymiarowe modele analizy dyskryminacyjnej w badaniu zagrożenia upadłością polskich przedsiębiorstw notowanych na GPW. In: B. Prusak (Ed.), Ekonomiczne i prawne aspekty upadłości przedsiębiorstw. Warszawa: Difin.Search in Google Scholar

Prusak, B. (2005). Nowoczesne metody prognozowania zagrożenia finansowego przedsiębiorstw. Waszawa: Difin.Search in Google Scholar

Prusak, B. (2004). Upadłość przedsiębiorstw - uwarunkowania i metody prognozowania. rozprawa doktorska, Gdańsk.Search in Google Scholar

Ptak-Chmielewska, A. (2018). Bankruptcy Risk Models for Polish SMEs - Regional Approach. Acta Universitatis Lodziensis Folia Oeconomica, 1(333), 71-83.10.18778/0208-6018.333.05Search in Google Scholar

Ptak-Chmielewska, A. (2016). Statistical Models for Corporate Credit Risk Assessment – Rating Models. Acta Universitatis Lodziensis Folia Oeconomica, 3(322), 87-111.10.18778/0208-6018.322.09Search in Google Scholar

Ptak-Chmielewska, A. (2014). Modele predykcji upadłości MŚP w Polsce – analiza z wykorzystaniem modelu przeżycia Coxa i modelu regresji logistycznej. Ekonometria, 4(46), 9-21.10.15611/ekt.2014.4.01Search in Google Scholar

Rozporządzenie Prezydenta Rzeczypospolitej z dnia 24 października 1934 r. Prawo upadłościowe, Dz.U. 1934, nr 93, poz. 834.Search in Google Scholar

Rozporządzenie Prezydenta Rzeczypospolitej z dnia 24 października 1934 r. Prawo o postępowaniu układowym, Dz.U. 1934, nr 93, poz. 836.Search in Google Scholar

Sgard, J. (2006). Do Legal Origins Matter? The case of Bankruptcy Laws in Europe (1808-1914). XIV International Economic History Congress, Helsinki 2006, Session 45. Retrieved from http://www.helsinki.fi/iehc2006/papers2/Sgard.pdf (29.01.2018).Search in Google Scholar

Shin, K-S, Lee, Y-J (2002). A Genetic Algorithm Application in Bankruptcy Prediction Modeling. Expert Systems with Applications, 23(1), 321-328.10.1016/S0957-4174(02)00051-9Search in Google Scholar

Shumway, T. (2001). Forecasting Bankruptcy More Accurately: A Simple Hazard Model. Journal of Business, 74(1), 101-124.10.1086/209665Search in Google Scholar

Siedlecki, R. (2014). Prognozowanie ostrzegawcze na podstawie taksonomicznej miary rozwoju i funkcji logistycznej. Zeszyty Naukowe, Polskie Towarzystwo Ekonomiczne, 15, 155-167.Search in Google Scholar

Siedlecki, R. (2007). Finansowe sygnały ostrzegawcze w cyklu życia przedsiębiorstwa. Bydgoszcz: C.H. Beck.Search in Google Scholar

Siemieniuk, T. (2018). Wykorzystanie teorii chaosu do badania bankructwa spółek giełdowych w Polsce, rozprawa doktorska, Wydział Nauk Ekonomicznych, Uniwersytet Warszawski.Search in Google Scholar

Siudek, T. (2005). Prognozowanie upadłości banków spółdzielczych przy użyciu analizy dyskryminacyjnej. Roczniki Naukowe Stowarzyszenia Ekonomistów Rolnictwa i Agrobiznesu, 7(5), 86-91.Search in Google Scholar

Sojak, S., Stawicki, J. (2000). Wykorzystanie metod taksonomicznych do oceny kondycji ekonomicznej przedsiębiorstw. Zeszyty Teoretyczne Rachunkowości, 3(59), 55-66.Search in Google Scholar

Spanos, M., Dounias, G., Matsatsinis, N., Zopounidis, C. (2001). A Fuzzy Knowledge-Based Decision Aiding Method for the Assessment of Financial Risks: The Case of Corporate Bankruptcy Prediction. Retrieved from http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download;jsessionid=99316C2CD8D0EDD1791DCB3890D4C8B9?doi=10.1.1.21.4596&rep=rep1&type=pdf (13.07.2017).Search in Google Scholar

Stępień, P., Strąk, T. (2004). Wielowymiarowe modele logitowe oceny zagrożenia bankructwem polskich przedsiębiorstw. In: D. Zarzecki (Ed.), Czas na pieniądz, t. I. Szczecin: Wydawnictwo Uniwersytetu Szczecińskiego.Search in Google Scholar

Stępień, P., Strąk, T. (2003). Objawy zagrożenia bankructwem polskich przedsiębiorstw – studium empiryczne. In: D. Zarzecki (Ed.), Czas na pieniądz t. II. Szczecin: Wydawnictwo Uniwersytetu Szczecińskiego.Search in Google Scholar

Sukiennik, M. (2013). Analiza dyskryminacyjna oraz miękkie techniki obliczeniowe w ocenie stanu finansowego polskich kopalń. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia, 59, 291-299.Search in Google Scholar

Śmiglak-Krajewska, M., Just, M. (2013). Zastosowanie wybranych modeli analizy dyskryminacyjnej do prognozowania zagrożenia upadłością przedsiębiorstw. Zarządzanie i Finanse, R. 11 (1), cz. 3, 431-444.Search in Google Scholar

Tabb, Ch.J. (1995). The History of the Bankruptcy Laws in the United States. ABI Law Review, 3-5, 5-51.Search in Google Scholar

Tomczak, S., Przybysławski, B., Górski, A. (2012). Comparative Analysis of the Bankruptcy Prediction Models. In: Z. Wilimowska, L. Borzemski, A. Grzech, J. Świątek (Eds.), Information Systems Architecture and Technology. The Use of IT Models for Organization Management (pp. 157-166). Wrocław: Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej.Search in Google Scholar

Tyburcy, A., Jaworowski, M. (2013). Ocena wybranych zakładów mięsnych w oparciu o niektóre wskaźniki finansowe i model dyskryminacyjny Hołdy. Zeszyty Naukowe Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego. Ekonomika i Organizacja Gospodarki Żywnościowej, 102, 87-98.Search in Google Scholar

Ustawa z dnia 15 maja 2015 r. Prawo restrukturyzacyjne, Dz.U., poz. 978.Search in Google Scholar

Ustawa z dnia 28 lutego 2003 r. Prawo upadłościowe, Dz.U. 2003, nr 60, poz. 535.Search in Google Scholar

Waszkowski, A. (2013). Wielomianowe modele zagrożenia finansowego przedsiębiorstw. Zarządzanie i Finanse, R. 11 (1), cz. 4, 569-579.Search in Google Scholar

Wędzki, D. (2008). Przepływy pieniężne w prognozowaniu upadłości przedsiębiorstwa. Przegląd literatury. Badania operacyjne i decyzje, 2, 87-104.Search in Google Scholar

Wędzki, D. (2004). Logitowy model upadłości dla gospodarki polskiej – wnioski z badania. In: D. Zarzecki (Ed.), Czas na pieniądz. Zarządzanie finansami. Finansowanie przedsiębiorstw w UE, t. I. Szczecin: Wydawnictwo Uniwersytetu Szczecińskiego.Search in Google Scholar

Wędzki, D. (2000). Problem wykorzystania analizy wskaźnikowej do przewidywania upadłości polskich przedsiębiorstw - studium przypadków. Bank i Kredyt, 5, 54-61.Search in Google Scholar

Wierzba, D. (2000). Wczesne wykrywanie przedsiębiorstw zagrożonych upadłością na podstawie analizy wskaźników finansowych – teoria i badania empiryczne. Zeszyty Naukowe nr 9. Warszawa: Wydawnictwo Wyższej Szkoły Ekonomiczno-Informatycznej w Warszawie.Search in Google Scholar

Wilson, R., Sharda, R. (1994). Bankruptcy Prediction Using Neural Networks. Decision Support Systems, 11(5), 545-557.10.1016/0167-9236(94)90024-8Search in Google Scholar

Wojnar, J. (2015). Analiza porównawcza modelowania logitowego i liniowej funkcji dyskryminacyjnej w ocenie ryzyka upadłości spółek giełdowych. Metody ilościowe w badaniach ekonomicznych, XVI/4, 201-210.Search in Google Scholar

Wójcicka, A. (2017). Neural Networks vs Discriminant Analysis in the Assessment of Default. Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska Lublin – Polonia, Sectio H, LI(5), 339-349.Search in Google Scholar

Wysocki, F., Kozera, A. (2012). Wykorzystanie analizy dyskryminacyjnej w ocenie ryzyka upadłości przedsiębiorstw przemysłu mięsnego. Journal of Agribusiness and Rural Development, 4(26), 167-182.Search in Google Scholar

Zavgren, C. (1983). The Prediction of Corporate Failure: The State of the Art. Journal of Accounting Literature, 2, 1-38.Search in Google Scholar

Zdunek, E. (2009). Modele ekonometryczne w prognozowaniu upadłości przedsiębiorstw. Wiadomości statystyczne, 3, 1-14.Search in Google Scholar

Zdyb, M. (2001). Ocena zagrożenia przedsiębiorstwa upadłością przy zastosowaniu finansowych wskaźników syntetycznych. Controlling i Rachunkowość Zarządcza, 5, 36-40.Search in Google Scholar

Zhang, Y.D., Wu, L.N. (2011). Bankruptcy Prediction by Genetic Ant Colony Algorithm. Advanced Materials Research, 186, 459-463.10.4028/www.scientific.net/AMR.186.459Search in Google Scholar

Zielińska-Chmielewska, A. (2015). Use of Chosen Discrimination Models in the Assessment of Bankruptcy Risk in Meat Processing Enterprises. Journal of Agribusiness and Rural Development, 2(36), 363-370.10.17306/JARD.2015.39Search in Google Scholar

Zmijewski, M. (1984). Methodological Issues Related to the Estimation of Financial Distress Prediction Models. Journal of Accounting Research, 20, 59-82.10.2307/2490859Search in Google Scholar