A csődelőrejelzés fejlődéstörténete Magyarországon

Abstract

A folyóiratcikk a vállalatok fennmaradásával kapcsolatos elméleti megközelítések, valamint a csődelőrejelzés módszertanának és empirikus vizsgálatának fejlődéstörténetét igyekszik történelmi távlatban szintetizálni, a hangsúlyt az immár harminc éves múltra visszatekintő hazai empirikus csőd-előrejelzési modellek fejlődésére helyezve. A hazai csődelőrejelzés fejlődéstörténete alapján kijelenthető, hogy az napjainkra elérte a nemzetközi szakirodalom és gyakorlat színvonalát, a vizsgált kutatási kérdések, az alkalmazott módszerek és az empirikus eredmények tekintetében egyaránt. A hazai csődelőrejelzés fejlődéstörténetében nyomon követhető az a fejlődési út, amely a kezdeti, keresztmetszeti adatokból és kisebb mintákon felépülő, klasszikus módszertanokkal történő csődelőrejelzéssel kezdődött, és napjainkra eljutott a dinamikus, through-the-cycle szemléletű tőkemodellek követelményeinek megfelelő vállalati minősítő rendszerek kialakításáig, amelynek módszertani továbbfejlesztését jelenleg a mesterséges intelligencia, az adatbányászat, a gépi tanulás és a hibrid modellezés dominálja. A tanulmány rámutat arra, hogy a hazai vállalatok csődelőrejelzésére a hazai csődmodellek alkalmazása célravezető. A modellfejlesztés során különös tekintettel kell lenni a mintavételi problémákra, a célváltozó definícióra, a megfelelő adatelőkészítési és adattranszformációs műveletek elvégzésére, a változók dinamizálására, valamint a viselkedési változók figyelembevételére. A tanulmány számos normatív javaslatot fogalmaz meg az egyes csőd-előrejelzési módszerek kiválasztására vonatkozóan. ----- The article attempts to synthesize the historical development tendencies of theoretical approaches, methodologies and empirical researches of corporate survival and bankruptcy prediction, laying emphasis on the 30-year development history of Hungarian empirical bankruptcy prediction models. Based on the historical development of Hungarian bankruptcy prediction it can be argued that it has already caught up to the level of international best practice regarding the examined research problems, applied methods and empirical results. Throughout the development history of Hungarian bankruptcy prediction it can be tracked, how the initial, small, crosssectional sample and classical methodology based bankruptcy prediction has evolved to today’s corporate rating systems meeting the requirements of the dynamic, through-the-cycle economic capital calculation models. Contemporary methodological development is characterized by the domination of artificial intelligence, data mining, machine learning and hybrid modelling. The article reveals that Hungarian bankruptcy models are necessary to accomplish efficient bankruptcy prediction in Hungary. Throughout model development, it is essential to consider the sampling problems, the definition of target variable, the proper accomplishment of data preparation and data transformation steps, the dynamization of variables and the inclusion of behavioural variables. In addition the article draws several normative proposals how to select the right bankruptcy prediction method(s).

Cite this work

No public copy is stored for this record, so only the metadata is cited.

Stored only when both papers are in the corpus — 12 citations exist upstream.

Papers that cite the same references — the relational fallback while embeddings are still backfilling.