The Journal oj Financeand (2) that

The Journal oj Finance
and (2) that the most serious change in the majority of these ratios occurred
between the third and the second years prior to bankruptcy. The degree of
seriousness is measured by the yearly change in the ratio values. The latter
observation is extremely significant as it provides evidence consistent with conclusions
derived from the discriminant model. Therefore, the important information
inherent in the individual ratio measurement trends takes on deserved
significance only when integrated with the more analytical discriminant analysis
findings.
V. APPLICATIONS
The use of a multiple discriminant model for predicting bankruptcy has displayed
several advantages, but bankers, credit managers, executives, and investors
will typically not have access to computer procedures such as the
Cooley-Lohnes MDA program. Therefore, it will be necessary to investigate
the results presented in Section IV closely and to attempt to extend the model
for more general application. The procedure described below may be utilized
to select a "cut-off" point, or optimum Z value, which enables predictions without
computer support.^^
By observing those firms which have been misclassified by the discriminant
model in the initial sample, it is concluded that all firms having a Z score of
greater than 2.99 clearly fall into the "non-bankrupt" sector, while those firms
having a Z below 1.81 are all bankrupt. The area between 1.81 and 2.99 will
be defined as the "zone of ignorance" or "gray area" because of the susceptibility
to error classification (see Chart I ) . Since errors are observed in this range
of values, we will be uncertain about a new firm whose Z value falls within
the "zone of ignorance." Hence, it is desirable to establish a guideline for
classifying firms in the "gray area."
The process begins by identifying sample observations which fall within
the overlapping range. These appear as in Table 6. The first digit of the firm

Results (Thai) 1:

เงิน oj สมุดรายวันและ (2) ให้เกิดการเปลี่ยนแปลงที่รุนแรงมากที่สุดส่วนใหญ่อัตราส่วนเหล่านี้ระหว่างที่สามและปีที่สองก่อนล้มละลาย ระดับของการมีวัดอย่างจริงจัง โดยการเปลี่ยนแปลงรายปีในอัตราค่า หลังสังเกตเป็นสำคัญมากจะให้สอดคล้องกับบทสรุปของหลักฐานมาแบบ discriminant ดังนั้น ข้อมูลสำคัญในแนวโน้มอัตราส่วนแต่ละวัดจะสมควรความสำคัญเฉพาะเมื่อรวมกับการวิเคราะห์ discriminant วิเคราะห์มากขึ้นผลการวิจัยV. โปรแกรมมีแสดงการใช้แบบจำลอง discriminant หลายสำหรับคาดการณ์ล้มละลายหลายข้อ ดี แต่ธนาคาร สินเชื่อผู้จัดการ ผู้บริหาร และนักลงทุนจะโดยทั่วไปไม่สามารถเข้าถึงคอมพิวเตอร์ขั้นตอนเช่นการโปรแกรม Cooley Lohnes MDA ดังนั้น มันจะต้องตรวจสอบผลที่แสดงในส่วน IV อย่างใกล้ชิดและพยายามที่จะขยายรูปแบบสำหรับโปรแกรมประยุกต์ทั่วไป อาจใช้ขั้นตอนที่อธิบายไว้ด้านล่างการเลือกจุด "ตัด" หรือค่าสูงสุด Z ซึ่งทำให้คาดคะเนโดยสนับสนุนคอมพิวเตอร์ ^ ^โดยบริษัทเหล่านั้นซึ่งได้รับงานจาก discriminant สังเกตรูปแบบในตัวอย่างแรก มันจะสรุปได้ว่า บริษัททั้งหมดที่มี Z เป็นคะแนนของกว่า 2.99 ชัดเจนอยู่ในภาค "ไม่ใช่ของละลาย" ในขณะที่บริษัทเหล่านั้นมี Z ที่ด้านล่าง 1.81 มีทั้งหมด พื้นที่ระหว่าง 1.81 และ 2.99 จะกำหนดเป็น "โซนของความไม่รู้" หรือ "สีเทาตั้ง" เนื่องจากไก่การจัดประเภทข้อผิดพลาด (ดูแผนภูมิฉัน) เนื่องจากพบข้อผิดพลาดในช่วงนี้ค่า เราจะไม่แน่นอนเกี่ยวกับค่า Z อยู่ภายในบริษัทใหม่"โซนของความไม่รู้" ดังนั้น เป็นการสมควรกำหนดแนวทางการประเภทบริษัทใน "พื้นที่สีเทา"กระบวนการเริ่มต้นด้วยการระบุข้อสังเกตตัวอย่างที่อยู่ภายในช่วงทับซ้อนกัน เหล่านี้ปรากฏในตาราง 6 ตัวแรกของบริษัท

Results (Thai) 2:

วารสาร OJ การเงิน
และ (2) การเปลี่ยนแปลงที่ร้ายแรงที่สุดในส่วนใหญ่ของอัตราส่วนเหล่านี้เกิดขึ้น
ระหว่างที่สามและปีที่สองก่อนที่จะล้มละลาย ระดับของ
ความรุนแรงที่วัดโดยการเปลี่ยนแปลงทุกปีในค่าอัตราส่วน หลัง
การสังเกตเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งที่จะให้หลักฐานที่สอดคล้องกับข้อสรุป
ที่ได้มาจากรูปแบบการจำแนก ดังนั้นข้อมูลที่สำคัญ
อยู่ในแนวโน้มการวัดอัตราส่วนของแต่ละคนจะใช้เวลาในสมควรได้รับ
ความสำคัญเฉพาะเมื่อรวมกับการวิเคราะห์จำแนกวิเคราะห์มากขึ้น
ผลการวิจัย.
โวลต์ การประยุกต์ใช้งาน
การใช้หลายรูปแบบการจำแนกการทำนายการล้มละลายได้แสดง
ข้อดีหลายประการ แต่ธนาคารผู้จัดการเครดิตผู้บริหารและนักลงทุน
มักจะไม่ได้เข้าสู่ขั้นตอนการคอมพิวเตอร์เช่น
โปรแกรมคูลลีย์-Lohnes ภาคตะวันออกเฉียงเหนือ ดังนั้นจึงจะมีความจำเป็นในการตรวจสอบ
ผลที่นำเสนอในมาตรา IV อย่างใกล้ชิดและจะพยายามที่จะขยายรูปแบบ
สำหรับการใช้งานทั่วไปมากขึ้น ขั้นตอนที่อธิบายข้างล่างนี้อาจนำไปใช้
ในการเลือก "ตัด" จุดหรือค่า Z ที่เหมาะสมซึ่งจะช่วยให้การคาดการณ์โดยไม่มี
การสนับสนุนเครื่องคอมพิวเตอร์. ^^
โดยการสังเกต บริษัท ผู้ที่ได้รับการแบ่งโดยจำแนก
รูปแบบในตัวอย่างเริ่มต้นก็คือ ได้ข้อสรุปว่าทุก บริษัท ที่มีคะแนน Z ของ
มากกว่า 2.99 อย่างชัดเจนตกอยู่ใน "ที่ไม่เป็นบุคคลล้มละลาย" ภาคในขณะที่ บริษัท ที่
มี Z 1.81 ด้านล่างทั้งหมดเป็นบุคคลล้มละลาย พื้นที่ระหว่าง 1.81 และ 2.99 จะ
ถูกกำหนดเป็น "โซนของความไม่รู้" หรือ "พื้นที่สีเทา" เพราะความไวต่อ
ข้อผิดพลาดการจัดหมวดหมู่ (ดูแผนภูมิ I) เนื่องจากข้อผิดพลาดจะสังเกตเห็นในช่วงนี้
ของค่าที่เราจะมีความไม่แน่นอนเกี่ยวกับ บริษัท ใหม่ที่มีค่า Z อยู่ใน
"โซนของความไม่รู้". ดังนั้นจึงเป็นที่พึงปรารถนาที่จะสร้างแนวทางในการ
แบ่งประเภทของ บริษัท ใน "พื้นที่สีเทา."
กระบวนการเริ่มต้นด้วยการระบุข้อสังเกตตัวอย่างที่ตกอยู่ใน
ช่วงที่ทับซ้อนกัน เหล่านี้จะปรากฏในขณะที่ตารางที่ 6 หลักแรกของ บริษัท

Results (Thai) 3:

วารสารการเงิน
น้ำส้มและ ( 2 ) การเปลี่ยนแปลงที่ร้ายแรงที่สุดในส่วนของอัตราส่วนเหล่านี้เกิดขึ้น
ระหว่างที่สามและปีที่สองก่อนที่จะล้มละลาย ระดับความรุนแรงของ
วัดจากการเปลี่ยนแปลงรายปีในอัตราค่า ให้สังเกตหลัง
เป็นสําคัญมากโดยมีหลักฐานที่สอดคล้องกับข้อสรุป
มาจากแบบจำแนก ดังนั้นข้อมูลที่สำคัญที่มีอยู่ในแต่ละอัตราส่วน
การวัดแนวโน้มจะสมควร
ความสำคัญเฉพาะเมื่อผสมผสานกับการวิเคราะห์จำแนก วิเคราะห์ มากกว่า

V
ค่า การใช้แบบจำลองเพื่อทำนายหลายต่อการล้มละลายได้แสดง
ข้อดีหลาย แต่ธนาคาร ผู้จัดการ สินเชื่อ ผู้บริหาร และนักลงทุน
โดยทั่วไปจะไม่สามารถเข้าถึงคอมพิวเตอร์ขั้นตอนเช่น
lohnes คูลลีย์ ( โปรแกรม ดังนั้น จึงจะต้องศึกษา
ผลการทดลองในส่วนที่ 4 อย่างใกล้ชิดและพยายามที่จะขยายรูปแบบ
สำหรับโปรแกรมทั่วไปมากขึ้น ขั้นตอนที่อธิบายไว้ด้านล่างจะใช้
เลือก " ตัด " จุด หรือสูงสุดค่า z ที่ช่วยให้คาดคะเนโดยไม่



สนับสนุนคอมพิวเตอร์ตาม บริษัท ที่ได้รับ misclassified โดยรูปแบบการจำแนก
ในตัวอย่างเบื้องต้น พบว่า บริษัท มี Z คะแนน
มากกว่าและชัดเจนตกอยู่ใน " ไม่ล้มละลาย " ภาค ในขณะที่ บริษัท เหล่านั้น
มี Z ด้านล่าง 1.81 เป็นบุคคลล้มละลาย พื้นที่ระหว่าง 1.81 และ 2.99 จะ
ถูกกำหนดเป็น " โซนของอวิชชา " หรือ " พื้นที่สีเทา " เพราะความไว
การจำแนกประเภทข้อผิดพลาด ( ดูแผนภูมิที่ฉัน ) เนื่องจากข้อผิดพลาดจะสังเกตในช่วงนี้
ค่า เราจะจะไม่แน่ใจเกี่ยวกับ บริษัท ใหม่ที่มีค่า z
" อยู่ในโซนของอวิชชา " จึงเป็นที่พึงปรารถนาที่จะสร้างแนวทาง
กลุ่มบริษัท " พื้นที่สีเทา "
กระบวนการเริ่มต้นด้วยการระบุตัวอย่างการสังเกตซึ่งตกอยู่ภายใน
ที่ทับซ้อนกันช่วง เหล่านี้ปรากฏเป็นตารางที่ 6เลขตัวแรกของบริษัท