The Journal oj Finance(6) Long-Rang

The Journal oj Finance
(6) Long-Range Predictive Accuracy. The previous results give important
evidence of the reliability of the conclusions derived from the initial sample
of firms. An appropriate extension, therefore, would be to examine the firms
to determine the overall effectiveness of the discriminant model for a longer
period of time prior to bankruptcy. Several studies, e.g.. Beaver and Merwin,
indicated that their analyses showed firms exhibiting failure tendencies as
much as five years prior to the actual failure. Little is mentioned, however, of
the true significance of these earlier year results. Is it enough to show that a
firm's position is deteriorating or is it more important to examine when in the
life of a firm does its eventual failure, if any, become an acute possibility?
Thus far, we have seen that bankruptcy can be predicted accurately for two
years prior to failure. What about the more remote years?
To answer this question, data are gathered for the thirty-three original firms
from the third, fourth, and fifth year prior to bankruptcy. The reduced sample
is due to the fact that several of the firms were in existence for less than five
years. In two cases data were unavailable for the more remote years. One
would expect on an a priori basis that, as the lead time increases, the relative
predictive ability of any model would decrease. This was true in the univariate
studies cited earlier, and it is also quite true for the multiple discriminant
model. Table 4 summarizes the predictive accuracy for the total five year
period.
TABLE 4
FIVE YEAR PREDICTIVE ACCURACY OF THE MDA MODEL
(Initial Sample)
Year Prior to Bankruptcy
1st n = 33
2nd n = 32
3rd n = 29
4th n = 28
Sth n = 2S
Hits
31
23
14
8
9
Misses
2
9
IS
20
16
Per cent
Correct
9S
72
48
29
36

Results (Thai) 1:

เงิน oj สมุดรายวัน(6) พิสัยความคาดการณ์ ผลลัพธ์ก่อนหน้านี้ให้ความสำคัญหลักฐานความน่าเชื่อถือของข้อสรุปที่ได้จากตัวอย่างแรกของบริษัท ส่วนขยายที่เหมาะสม ดังนั้น จะมีการ ตรวจสอบบริษัทการตรวจสอบประสิทธิภาพโดยรวมของรุ่น discriminant สำหรับความยาวระยะเวลาก่อนที่จะล้มละลาย หลายศึกษา เช่นกัน บีเวอร์และ Merwinระบุว่า การวิเคราะห์แสดงให้เห็นว่าบริษัทอย่างมีระดับแนวโน้มความล้มเหลวเป็นมากเป็นเวลาห้าปีก่อนล้มจริง เล็กน้อยที่กล่าวถึง อย่างไรก็ตาม ของความสำคัญแท้จริงของผลลัพธ์เหล่านี้ปีก่อน มันพอจะแสดงว่าการตำแหน่งงานของบริษัทเป็นการเสื่อมสภาพ หรือเป็นสำคัญเพื่อตรวจสอบเวลาในการชีวิตของบริษัทไรความล้มเหลวใน ถ้ามี เป็นที่ที่อาจเกิดขึ้นเฉียบพลันฉะนี้ เราได้เห็นว่า ล้มละลายสามารถจะทำนายได้อย่างถูกต้องสำหรับ 2ปีก่อนจะล้มเหลว ปีระยะไกลเพิ่มเติมอะไรบ้างตอบคำถามนี้ รวบรวมข้อมูลสำหรับบริษัทเดิมสามสิบสามจากบุคคลที่สาม สี่ ห้าปีก่อนล้มละลาย ตัวอย่างลดลงเนื่องจากข้อเท็จจริงที่ว่าหลายบริษัทได้ในการดำรงอยู่น้อยกว่า 5ปี ในสองกรณีคือ ข้อมูลถูกไม่ปีระยะไกลมากขึ้น หนึ่งคาดหวังในการเป็น priori พื้นฐานที่ เวลารอคอยสินค้าเพิ่ม ญาติสามารถคาดการณ์ของแบบจำลองใด ๆ จะลดลง นี้คือความจริงในอย่างไร univariateศึกษาอ้างถึงก่อนหน้านี้ และยังค่อนข้างเป็นจริงสำหรับ discriminant หลายแบบจำลอง ตาราง 4 สรุปความถูกต้องงานรวม 5 ปีรอบระยะเวลาตาราง 4ความถูกต้องงานห้าปีรุ่น MDA(ตัวอย่างแรก)ปีก่อนล้มละลาย1 n = 332 n = 323 n = 294 n = 28Sth n = 2Sเยี่ยมชม31231489คิดถึง29มี2016ร้อยละถูกต้อง9S72482936

Results (Thai) 2:

วารสารการเงิน OJ
(6) ระยะยาวความแม่นยำทำนาย ก่อนหน้านี้ผลการให้ความสำคัญ
หลักฐานของความน่าเชื่อถือของข้อสรุปที่ได้จากกลุ่มตัวอย่างครั้งแรก
ของ บริษัท ส่วนขยายที่เหมาะสมจึงจะตรวจสอบ บริษัท
เพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพโดยรวมของรูปแบบการจำแนกสำหรับอีกต่อไป
ในช่วงเวลาก่อนที่จะล้มละลาย การศึกษาหลายแห่งเช่น บีเวอร์และเมอร์ลิน,
ชี้ให้เห็นว่าการวิเคราะห์ของพวกเขาแสดงให้เห็นว่า บริษัท ที่จัดแสดงแนวโน้มเป็นความล้มเหลว
มากที่สุดเท่าที่ห้าปีก่อนที่จะมีความล้มเหลวที่เกิดขึ้นจริง เล็ก ๆ น้อย ๆ เป็นที่กล่าวถึง แต่ของ
ความสำคัญที่แท้จริงของเหล่านี้ก่อนหน้านี้ผลปี มันมากพอที่จะแสดงให้เห็นว่า
ตำแหน่งของ บริษัท จะทวีความรุนแรงหรือเป็นสิ่งที่สำคัญมากในการตรวจสอบเมื่ออยู่ใน
ชีวิตของ บริษัท ที่จะล้มเหลวในที่สุดถ้าเป็นไปได้เฉียบพลัน?
ป่านนี้เราได้เห็นว่าการล้มละลายสามารถคาดการณ์ได้อย่างถูกต้อง เป็นเวลาสอง
ปีก่อนที่จะล้มเหลว สิ่งที่เกี่ยวกับปีที่ห่างไกลมากขึ้นหรือไม่
เพื่อที่จะตอบคำถามนี้ข้อมูลจะรวมตัวกันเพื่อสามสิบสาม บริษัท เดิม
จากที่สามสี่และห้าปีก่อนที่จะล้มละลาย ตัวอย่างที่ลดลง
เป็นผลมาจากความจริงที่ว่าหลาย บริษัท ที่อยู่ในการดำรงอยู่น้อยกว่าห้า
ปี ในทั้งสองกรณีข้อมูลที่สามารถใช้งานได้สำหรับปีห่างไกลมากขึ้น หนึ่ง
จะคาดหวังบนพื้นฐานเบื้องต้นที่เป็นการเพิ่มขึ้นของเวลานำญาติ
ความสามารถในการคาดการณ์ของรูปแบบใด ๆ ที่จะลดลง นี่คือความจริงใน univariate
อ้างการศึกษาก่อนหน้านี้และมันก็ยังเป็นความจริงทีเดียวสำหรับหลายจำแนก
รูปแบบ ตารางที่ 4 สรุปความถูกต้องคาดการณ์สำหรับห้าปีรวม
ระยะเวลา.
ตาราง 4
ห้าปีการทำนายความถูกต้องของรูปแบบการภาคตะวันออกเฉียงเหนือ
(เริ่มต้นตัวอย่าง)
ปีก่อนที่จะล้มละลาย
1 n = 33
2 n = 32
3 n = 29
4 n = 28
Sth n = 2S
ฮิต
31
23
14
8
9
คิดถึง
2
9
IS
20
16
ร้อยละ
ที่ถูกต้อง
9S
72
48
29
36

Results (Thai) 3:

วารสารน้ำส้มการเงิน
( 6 ) ช่วงความถูกต้องแบบยาว ผลลัพธ์ก่อนหน้าให้หลักฐานสำคัญ
ของความน่าเชื่อถือของข้อสรุปที่ได้จากการใช้
ของ บริษัท . การส่งเสริม ดังนั้น จะต้องตรวจสอบบริษัท
เพื่อศึกษาประสิทธิผลโดยรวมของรูปแบบการจำแนกอีกต่อไป
ระยะเวลาก่อนที่จะล้มละลาย การศึกษาหลายเช่น .ช่องคลอดและเมอร์วิ่น
พบว่ามีการวิเคราะห์ , บริษัท แสดงแนวโน้มล้มเหลว
เท่าที่ห้าปีก่อนความล้มเหลวที่แท้จริง เล็ก ๆน้อย ๆไว้ แต่ของ
ความหมายที่แท้จริงของผลก่อนหน้านี้ในปีนี้ มันเพียงพอที่จะแสดงให้เห็นว่าตำแหน่งของ บริษัท จะเสื่อม
หรือมันสำคัญที่จะตรวจสอบเมื่อ
ชีวิตของบริษัท จะล้มเหลวในที่สุด ถ้าใด ๆกลายเป็นความเป็นไปได้เฉียบพลัน
ดังนั้นไกล เราได้เห็นการล้มละลายสามารถทำนายได้ถูกต้อง 2
ปีก่อนที่จะล้มเหลว แล้วปีห่างไกลมากขึ้น ?
ตอบ คำถามนี้ ซึ่งจะส่งผลให้จำนวน 33 บริษัท
จากเดิมที่ 3 , 4 และ 5 ปี ก่อนที่จะล้มละลาย
ตัวอย่างลดลงเนื่องจากความจริงที่ว่าหลาย บริษัท ได้รับในการมีชีวิตอยู่น้อยกว่าห้า
ปี ในทั้งสองกรณีข้อมูลไม่พร้อมใช้งานสำหรับปี ห่างไกลมากขึ้น หนึ่ง
คาดหวังใน priori พื้นฐานว่า เวลานำเพิ่ม ความสามารถในการทำนายของแบบจำลองใด ๆญาติ
จะลดลง นี้เป็นจริงใน 2
ศึกษาอ้างก่อนหน้านี้ และมันก็ค่อนข้างจริงสำหรับ
จำแนกหลายนางแบบ ตารางที่ 4 สรุปความถูกต้องทำนายระยะเวลาห้าปี

รวม โต๊ะ 4
5 ปีความถูกต้องของแบบจำลองพยากรณ์เบื้องต้น ( ตัวอย่าง ) 2

ปีก่อนที่จะล้มละลาย
1 n = 33
2 n = 32
3 n = 29
4 n = 28
n = 2s

อะไรฮิต 31

8
9 14 23

คิดถึง
2
9

20

คือ 16 ร้อยละ 72



ถูกต้อง 9S 48

36 29