Financial Ratios and Discriminant A

Financial Ratios and Discriminant Analysis
power on observations other than those used to establish the parameters of
the model. Therefore, any search bias does not appear significant.
TABLE 3
ACCURACY OF CLASSIFYING A SECONDARY SAMPLE
Per cent of Correct Value
Replication Classifications of t
1 91.2 4.8*
2 91.2 4.8*
3 97.0 S.5*
4 97.0 4.S*
5 91.2 4.8*
Average 93.5 5.1*
Total number of observations per replication 34
* Significant at the .001 level.
proportion correct — .5
V-.5(1-.5)
(4) Secondary Sample of Bankrupt Firms. In order to test the model rigorously
for both bankrupt and non-bankrupt firms two new samples are introduced.
The first contains a new sample of twenty-five bankrupt firms whose
asset-size range is the same as that of the initial bankrupt group. Using the
parameters established in the discriminant model to classify firms in this
secondary sample, the predictive accuracy for this sample as of one statement
prior to bankruptcy is:
Bankrupt
Group
(Actual)
Type I
(total)
Number
Correct
24
Bankrupt
24
Per cent
Correct
96
Predicted
Per cent
Error
4
Non-Bankrupt
1
n
25
The results here are surprising in that one would not usually expect a secondary
sample's results to be superior to the initial discriminant sample (96 per
cent vs. 94 per cent). Two possible reasons are that the upward bias normally
present in the initial sample tests is not manifested in this investigation, and/or
the model, as stated before, is something less than optimal.
(S) Secondary Sample of Non-Bankrupt Firms. Up to this point the sample
companies were chosen either by their bankruptcy status (Group 1) or by
their similarity to Group 1 in all aspects except their economic well-being. But
what of the many firms which suffer temporary profitability difficulties, but
in actuality do not become bankrupt. A bankruptcy classification of a firm
from this group is an example of a Type II error. An exceptionally rigorous

Results (Thai) 1:

อัตราส่วนทางการเงินและการวิเคราะห์ Discriminant พลังงานในข้อสังเกตอื่น ๆ ที่ใช้ในการสร้างพารามิเตอร์ของรูปแบบการ ดังนั้น ความโน้มเอียงการค้นหาไม่ปรากฏอย่างมีนัยสำคัญตาราง 3ความถูกต้องของประเภทตัวอย่างรองร้อยละของค่าที่ถูกต้องจัดประเภทการจำลองแบบของ t4.8* 1 91.24.8* 2 91.23 97.0 S.5*4.S* 4 97.04.8* 5 91.25.1* ค่าเฉลี่ย 93.5จำนวนรวมของข้อสังเกตต่อการจำลองแบบ 34* อย่างมีนัยสำคัญที่ระดับ.001สัดส่วนที่ถูกต้องคือครั้งที่ 5V-.5(1-.5)(4) ตัวอย่างบริษัทที่ล้มละลายรอง การทดสอบแบบทดสอบมีนำมาทดสอบใหม่สำหรับบริษัทที่ล้มละลาย และไม่ละลายแรกประกอบด้วยใหม่กระชับอย่างละลายยี่สิบห้าที่ช่วงขนาดของสินทรัพย์จะเหมือนกับของกลุ่มล้มละลายเริ่มต้น โดยใช้การพารามิเตอร์ที่ก่อตั้งขึ้นในรูปแบบ discriminant เพื่อจัดประเภทบริษัทนี้ตัวอย่างรอง ความถูกต้องงานสำหรับตัวอย่างนี้ ณคำสั่งเดียวก่อนที่จะล้มละลายเป็น:ล้มละลายกลุ่ม(จริง)พิมพ์ฉัน(รวม)หมายเลขถูกต้อง24ล้มละลาย24ร้อยละถูกต้อง96คาดการณ์ไว้ร้อยละข้อผิดพลาด4ไม่ละลาย1n25ผลลัพธ์ที่นี่ไม่น่าแปลกใจที่ไม่ปกติหวังเป็นรองผลลัพธ์ของตัวอย่างจะเหนือกว่าอย่าง discriminant เริ่มต้น (96 ต่อร้อยละเทียบกับร้อยละ 94) สองเหตุผลสุดใจที่อคติขึ้นตามปกติไม่มีประจักษ์ปัจจุบันในการทดสอบตัวอย่างเริ่มต้นในการตรวจสอบนี้ หรือรูปแบบ ตามที่ระบุไว้ก่อน เป็นสิ่งที่เหมาะสมน้อยกว่า(S) Secondary Sample of Non-Bankrupt Firms. Up to this point the samplecompanies were chosen either by their bankruptcy status (Group 1) or bytheir similarity to Group 1 in all aspects except their economic well-being. Butwhat of the many firms which suffer temporary profitability difficulties, butin actuality do not become bankrupt. A bankruptcy classification of a firmfrom this group is an example of a Type II error. An exceptionally rigorous

Results (Thai) 2:

อัตราส่วนทางการเงินและการวิเคราะห์จำแนก
พลังงานบนข้อสังเกตอื่น ๆ ที่นอกเหนือจากที่ใช้ในการสร้างพารามิเตอร์ของ
รูปแบบ ดังนั้นอคติค้นหาใดไม่ปรากฏขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ.
ตาราง 3
ความถูกต้องของการจำแนกตัวอย่างมัธยมศึกษา
ร้อยละของมูลค่าที่ถูกต้อง
จำแนกการจำลองแบบของเสื้อ
1 * 91.2 4.8
91.2 4.8 2 *
3 * 97.0 S.5
4 4.S 97.0 *
5 91.2 4.8 *
เฉลี่ย 93.5 5.1 *
จำนวนข้อสังเกตต่อการจำลองแบบ 34
* ที่สําคัญที่ระดับ 0.001.
สัดส่วนที่ถูกต้อง - 0.5
V-0.5 (1-0.5)
(4) ตัวอย่างรองของ บริษัท ล้มละลาย เพื่อที่จะทดสอบแบบจำลองอย่างจริงจัง
ทั้ง บริษัท ที่ล้มละลายและไม่เป็นบุคคลล้มละลายสองตัวอย่างใหม่จะเปิด.
แรกมีตัวอย่างใหม่ยี่สิบห้า บริษัท ล้มละลายที่มี
หลากหลายขนาดสินทรัพย์เป็นเช่นเดียวกับที่ของกลุ่มบุคคลล้มละลายครั้งแรก การใช้
พารามิเตอร์ที่จัดตั้งขึ้นในรูปแบบที่จะจัดจำแนก บริษัท ใน
กลุ่มตัวอย่างรองความถูกต้องคาดการณ์สำหรับตัวอย่างนี้เป็นของคำสั่งอย่างใดอย่างหนึ่ง
ก่อนที่จะล้มละลายคือ
ล้มละลาย
กลุ่ม
(จริง)
ผมพิมพ์
(รวม)
จำนวน
ที่ถูกต้อง
24
ล้มละลาย
24
เปอร์เซ็นต์
ที่ถูกต้อง
96
ที่คาดการณ์ไว้
ร้อยละ
ข้อผิดพลาด
4
ไม่ล้มละลาย
1
n
25
ผลที่นี่เป็นที่น่าแปลกใจในการที่ใครจะได้มักจะคาดหวังรอง
ตัวอย่างของผลจะดีกว่าตัวอย่างจำแนกครั้งแรก (ต่อ 96
เปอร์เซ็นต์เมื่อเทียบกับร้อยละ 94) สองเหตุผลที่เป็นไปได้ว่ามีอคติขึ้นตามปกติ
อยู่ในการทดสอบตัวอย่างเริ่มต้นไม่ได้ประจักษ์ในการสืบสวนคดีนี้และ / หรือ
รูปแบบตามที่ระบุไว้ก่อนที่จะเป็นสิ่งที่น้อยกว่าที่ดีที่สุด.
(S) ตัวอย่างรองของ บริษัท ไม่เป็นบุคคลล้มละลาย ถึงจุดนี้ตัวอย่าง
บริษัท ที่ได้รับเลือกอย่างใดอย่างหนึ่งตามสถานะล้มละลายของพวกเขา (กลุ่มที่ 1) หรือ
คล้ายคลึงกันของพวกเขาไปกลุ่มที่ 1 ในทุกด้านยกเว้นทางเศรษฐกิจความเป็นอยู่ของพวกเขา แต่
สิ่งที่หลาย บริษัท ที่ประสบความยากลำบากในการทำกำไรชั่วคราว แต่
ในความเป็นจริงไม่ได้กลายเป็นบุคคลล้มละลาย การจัดหมวดหมู่การล้มละลายของ บริษัท
จากกลุ่มนี้เป็นตัวอย่างของการพิมพ์ครั้งที่ผิดพลาด อย่างเข้มงวดเป็นพิเศษ

Results (Thai) 3:

อัตราส่วนทางการเงินและอำนาจจำแนก การวิเคราะห์
การสังเกตนอกจากที่ใช้ในการสร้างพารามิเตอร์ของ
รูปแบบ ดังนั้น การค้นหาใด ๆตั้งค่าไม่ปรากฏความแตกต่าง
3
โต๊ะรองความถูกต้องของข้อมูลตัวอย่าง
ร้อยละของหมวดหมู่การถูกต้องของค่า

1 t 91.2 4.8 *
2 91.2 4.8 *
3 97.0 s.5 *
4 97.0 4 S *
5 91.2 เฉลี่ยเท่ากับ 5.1 4.8 *
*
จำนวน 34
* ข้อสังเกตต่อซ้ำอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ . 001 .
สัดส่วนที่ถูกต้อง - 5
V - 5 ( 1 - 5 )
( 4 ) ตัวอย่างที่สองของ บริษัท ที่ล้มละลาย เพื่อทดสอบรูปแบบอย่างจริงจัง
ทั้งล้มละลายและไม่ บริษัท ล้มละลาย สองตัวอย่างใหม่จะแนะนำ .
1 มีตัวอย่างใหม่ของบริษัทที่ล้มละลาย
ยี่สิบห้าขนาดสินทรัพย์ช่วงเดียวกันกับของกลุ่มล้มละลายครั้งแรก การใช้ค่าพารามิเตอร์ในแบบจำลอง
ขึ้นจำแนกแยกบริษัทในตัวอย่างนี้รอง
, ทำนายความถูกต้องของตัวอย่างนี้เป็นประโยคเดียว
ก่อนการล้มละลายล้มละลาย :

กลุ่ม
( จริง )

( รวมประเภท )



ถูกต้องจำนวน 24 ล้มละลาย


ถูกต้องร้อยละ 24



96 คาดการณ์ร้อยละข้อผิดพลาด
4
1
n
ไม่ล้มละลาย

25