Přejít k hlavnímu obsahu

Přihlášení pro studenty

Přihlášení pro zaměstnance

Publikace detail

Informative Value of Q-test in Conditions of Czech Republic
Autoři: Kuběnka Michal
Rok: 2016
Druh publikace: článek ve sborníku
Název zdroje: Hradec Economic Days 2016 : double-blind peer reviewed proceedings of the international scientific conference
Název nakladatele: Univerzita Hradec Králové
Místo vydání: Hradec Králové
Strana od-do: 440-447
Tituly:
Jazyk Název Abstrakt Klíčová slova
cze Informační hodnota Q-testu v podmínkách České republiky Kralickův Q-test je jeden z nejznámějších finančních diagnostických testů v Evropě. Tento model odhaduje finanční zdraví podniku za použití nástrojů finanční analýzy a porovnání s vytvořenou hodnotící škálou. Tento model nebyl vytvořen na základě vzorku reálných podniků a proto autor netestoval jeho informativní hodnotu. To je důvodem proč byla provedena kvantifikace informativní schopnosti tohoto modelu za využití testovacího vzorku 1504 českých podniků. Přestože model nebyl vytvořen za využití statistických metod (multidiskriminační analýza, logit analýza, rozhodovací stromy, neuronové sítě, atd.), bylo zjištěno, že informační hodnota je srovnatelná s modely založenými na empirických datech (77.59 % při variantě odchylky 1 stupně a 71,43 % při predikci úpadku). Quick test; finanční stabilita; informační hodnota; prosperita; finanční úpadek
eng Informative Value of Q-test in Conditions of Czech Republic Kralicek´s Quick test is one of the well-known financial diagnostic tests in Europe. This model estimates the financial health of the company using the financial analysis tools with comparison with the created evaluation scale. The model was not created based on the sample of real companies and thus the author (even nobody later) has not tested complexly its informative value. That is why the quantification of informative ability of this model was stated using the tested sample of 1504 Czech companies. Even the model was not created using any statistic method (multiple discriminant analysis, logit analysis, decision trees, support vector machines, neural networks, etc.) it was found that its informative value is comparable to models based on empiric data (77.59% with the variation of one degree and up to 71.43% at the prediction of distress). Quick test; financial stability; informative ability; prosperity; financial distress