Predikcia bankrotu firiem osobnej dopravy v EÚ použitím metód strojového učenia

Bc. Anna Čarnogurská

Master's thesis

Predikce bankrotu firem osobní dopravy v EU použitím metod strojového učení

Abstract:

Tato diplomová práce se zaměřuje na aplikaci metody podpůrných vektorů v oblasti predikce bankrotu. Teoretická část práce se zabývá přehledem sektoru osobní dopravy v rámci EU pro každý druh dopravy zvlášť. Možné příčiny bankrotu v zkoumaném průmyslu jsou prezentovány na základě reálných příkladů. Empirická analýza zkoumá přesnost metody podpůrných vektorů s různými typy jader a porovnává její predikční sílu s logistickým regresním modelem. V závěru jsou získané výsledky sumarizovány, komentované z ekonomického hlediska a diskutovány s vybranými studiemi.

Abstract:

The diploma thesis focuses on the application of Support vector machines (SVM) in the area of bankruptcy prediction. Theoretical research deals with the overview of the passenger transport industry in the EU for each mode of transport individually. Potential causes of bankruptcy in the researched industry are presented based on real examples. Empirical analysis examines the accuracy of SVM classifier with different types of kernels and compares its prediction force with the logistic regression model. In the end, obtained results are summarized, commented on in economic terms and discussed with selected studies.

Abstract:

Táto diplomová práca sa zameriava na aplikáciu metódy podporných vektorov v oblasti predikcie bankrotu. Teoretická časť práce sa zaoberá prehľadom sektoru osobnej dopravy v rámci EÚ pre každý druh dopravy zvlášť. Možné príčiny bankrotu v skúmanom priemysle sú prezentované na základe reálnych príkladov. Empirická analýza skúma presnosť metódy podporných vektorov s rôznymi typmi jadier a porovnáva jej predikčnú silu s logistickým regresným modelom. V závere sú získané výsledky sumarizované, komentované z ekonomického hľadiska a diskutované s vybranými štúdiami.

Keywords

sektor osobní dopravy, predikce bankrotu, metoda podpůrných vektorů, SVM, logistická regrese

Keywords

passenger transport industry, bankruptcy prediction, Support vector machines, SVM, logit model

Keywords

SVM, logistická regresia, sektor osobnej dopravy, predikcia bankrotu, metóda podporných vektorov

Language used: Slovak

Date on which the thesis was submitted / produced: 17. 5. 2019

Thesis defence

• Supervisor: doc. Mgr. David Hampel, Ph.D.

Mendel University in Brno

Faculty of Business and Economics

Master programme / field:
Economics and Management / Business Economics and Management