슬로바키아 기업의 재무 곤란 예측: 선택된 전통적 및 학습 알고리즘 방법 비교

기업의 재무 곤란 위험 예측은 재무 경제 분석에서 분리할 수 없는 부분으로, 투자자와 채권자가 어떤 기업의 성과 안정성을 파악하는 데 도움을 줍니다. 국가 조건의 수용, 재무 예측 변수 및 통계적 방법의 적절한 사용은 관련 결과를 달성하고 기업의 미래 발전을 최대한 정확하게 예측할 수 있게 합니다. 본 논문의 목적은 특정 슬로바키아 환경 내에서 운영되는 산업 기업의 재무 곤란을 예측하는 정확도가 가장 높은 모델을 식별하기 위해 세 가지 서로 다른 방법(로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트 및 신경망 모델)을 사용하여 개발된 모델을 비교하는 것입니다. 결과는 모든 모델이 높은 구별 정확도와 유사한 성능을 보였으며, 신경망 모델이 모든 성능 특성으로 측정된 더 나은 결과를 나타냈음을 보여줍니다. 이 비교 결과는 아직 국가에서 개발되지 않은 산업 기업에 대한 신뢰할 수 있는 예측 모델 개발에 기여할 수 있습니다. 이 나라는 세계 최대 자동차 생산국 중 하나입니다.