Πρόβλεψη πτώχευσης ελληνικών επιχειρήσεων με την χρήση μεθόδων εξόρυξης δεδομένων
Creators: name: Μπακάλογλου, Κωνσταντίνος Γεωργίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2019
Subjects: Πρόβλεψη πτώχευσης
Ανάλυση Αριθμοδεικτών
Εξόρυξη Δεδομένων
Bankruptcy prediction
Financial Ratios
Data Mining

description: Σκοπός της διατριβής είναι η μελέτη τεχνικών εξόρυξης δεδομένων για την πρόβλεψη μελλοντικής χρεοκοπίας των ελληνικών επιχειρήσεων. Αρχικά, παρουσιάζονται οι ορισμοί εννοιών που σχετίζονται με την εξόρυξη δεδομένων και γενικότερα με την διαδικασία ανακάλυψης γνώσης σε μεγάλες βάσεις δεδομένων. Επιπλέον, αναλύσαμε το υπάρχον έργο στο πεδίο της επιχειρηματικής εξόρυξης δεδομένων μέσω μίας ανασκόπησης της σχετικής βιβλιογραφίας. Στη συνέχεια, χρησιμοποιήθηκαν δύο αλγόριθμοι για την ανάπτυξη του μοντέλου πρόβλεψης πτώχευσης από ένα δείγμα ελληνικών εταιρειών, χρεοκοπημένων και μη : ο αλγόριθμος CHAID για την τεχνική των δέντρων απόφασης και ο αλγόριθμος MLP για την τεχνική των τεχνητών νευρωνικών δικτύων. Επιπροσθέτως, εφαρμόσαμε ανάλυση παραγόντων για την μείωση των διαστάσεων του προβλήματος και επαναλάβαμε την ανάπτυξη των παραπάνω αλγορίθμων. Από τις δεκαοκτώ ανεξάρτητες μεταβλητές του αρχικού δείγματος, οι οποίες αντιπροσωπεύουν τους αριθμοδείκτες της κάθε επιχείρησης, προέκυψαν έξι παράγοντες. Συγκρίνοντας τα αποτελέσματα της έρευνας, καταλήξαμε ότι η ανάλυση παραγόντων είναι χρήσιμη για την μελέτη των τεχνητών νευρωνικών δικτύων. Αντίθετα, τα δέντρα απόφασης παράγουν πιο ικανοποιητικά αποτελέσματα με την χρησιμοποίηση των δεκαοκτώ αρχικών μεταβλητών. Η προβλεπτική ικανότητα των νευρωνικών δικτύων ξεπέρασε το 95%, ενώ του δέντρου απόφασης άγγιξε το 90%. Τέλος, εντοπίσαμε μέσω των αλγορίθμων τα σπουδαιότερα στοιχεία του Ισολογισμού που πρέπει να εξετάζει μία ελληνική επιχείρηση για την εξασφάλιση της βιωσιμότητάς της
description: The aim of the present thesis was the study of data mining techniques in order to predict possible future bankruptcy of Greek enterprises. Initially, we have presented some definitions about data mining and knowledge discovery in databases. Furthermore, we have analyzed the existing work in the field of business data mining through a review of the relevant literature. Then, two algorithms were used to construct the bankruptcy prediction model from a sample of both bankrupted and non-bankrupted Greek firms; CHAID algorithm was used for the decision trees (DT) and MLP algorithm for the artificial neural networks (ANN). Moreover, we applied factor analysis (FA) to reduce the dimensions of the problem and then we repeated the development of the above algorithms. Six factors were produced from the initial eighteen independent variables, which represent enterprises’ financial ratios. By comparing the results of the research conducted, we have concluded that factor analysis is useful for the study of artificial neural networks. On the other hand, decision trees produce more accurate results using the eighteen original variables. The predictive accuracy of neural networks exceeded 95%, while the decision tree reached 90%. Finally, we have identified the most important elements of the Balance Sheet that a Greek company needs to consider, in order to ensure its viability