System prognozowania kondycji ekonomicznej małych przedsiębiorstw

Jan Andreasik

doi:10.56583/br.1484

Published : 2008-05-23

No. 2 (12) (2008)

System prognozowania kondycji ekonomicznej małych przedsiębiorstw

Jan Andreasik

DOI: https://doi.org/10.56583/br.1484

Abstract

W pracy przedstawiono strukturę systemu prognozowania kondycji ekonomicznej przedsiębiorstw sektora MŚP. W procesie prognozowania wykorzystuje się wnioskowanie poprzez analogię stosując metodologię CBR (Case Based Reasoning). Baza przypadków tworzona jest w oparciu o zdefiniowaną w pracy ontologię A-E-AE (Agent-Expert-Act of Explanation), tj. Agent - Ekspert - Akty Wyjaśniania. Opracowana przez autora oryginalna ontologia A-E-AE obejmuje protokoły: argumentacji oceny potencjału kompetencyjnego, argumentacji oceny luki kompetencyjnej, ekspertyz eksperta, aktów wyjaśniania pozycji przedsiębiorstwa, aktu dopasowania trajektorii wyników, aktu prognozowania na podstawie wzorców trajektorii. W pracy przedstawiono wyniki badań przeprowadzonych w ramach projektu EQUAL nr F0086 na próbie 210 przedsiębiorstw sektora MŚP z regionu Południowo-Wschodniej Polski. Skoncentrowano się na przedstawieniu procedury obejmującej akt wyjaśniania pozycji przedsiębiorstwa.

Most read articles by the same author(s)

Jan Andreasik, Andrzej Ciebiera, Sławomir Umpirowicz, ControlSem – Distributed Decision Support System Based on Semantic Web Technologies for the Analysis of the Medical Procedures , Regional Barometer. Analyses & Prognoses: No. 3 (21) (2010)
Jan Andreasik, „System przeciwdziałania powstawaniu bezrobocia na terenach słabo zurbanizowanych” - misja projektu , Regional Barometer. Analyses & Prognoses: No. 5 (2006)
Jan Andreasik, System oceny kondycji przedsiębiorstwa z wykorzystaniem metod wielokryterialnego podejmowania decyzji , Regional Barometer. Analyses & Prognoses: No. 6 (2006)
Jan Andreasik, Identyfikacja problemów w strategicznym zarządzaniu projektem , Regional Barometer. Analyses & Prognoses: No. 5 (2006)
Jan Andreasik, [Szanowni Państwo] , Regional Barometer. Analyses & Prognoses: No. 4 (2005)
Jan Andreasik, [Szanowni Państwo] , Regional Barometer. Analyses & Prognoses: No. 2 (8) (2007)
Jan Andreasik, [Szanowni Czytelnicy] , Regional Barometer. Analyses & Prognoses: No. 2 (2002)

<< < 1 2 3

Details

References

Statistics

Authors

Download files

PDF (Język Polski)

Citation rules

Andreasik, J. (2008). System prognozowania kondycji ekonomicznej małych przedsiębiorstw. Regional Barometer. Analyses & Prognoses, (2 (12), 73–84. https://doi.org/10.56583/br.1484

Altmetric indicators

Cited by / Share

Licence

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

References

E.I. Altman: Corporate financial distress and bankruptcy. A complete guide to predicting and avoiding distress and profiting from bankruptcy. John Wiley & Sons,Inc. 1993.

I. Watson: Applying knowledge management. Techniques for building corporate memories. Morgan Kaufmann Publishers, 2003. DOI: https://doi.org/10.1007/3-540-46119-1_2

A. Aamodt, E. Plaza: Case-based reasoning: foundational issues, methodological variations, and system approach, AI Communications, vol. 7, no. 1, pp. 39-59, 1994. DOI: https://doi.org/10.3233/AIC-1994-7104

F. Sormo, J. Cassens, A. Aamodt: Explanation in Case-Based Reasoning - Perspectives and Goals. Artificial Intelligence Review, 24, pp. 109-143, 2005. DOI: https://doi.org/10.1007/s10462-005-4607-7

M.E. Porter: Competitive strategy. The Free Press, 1980.

C.W. Holsapple, M. Singh: The knowledge chain model: Activities for competitiveness. Expert Systems with Applications, 20, pp. 77-98, 2001. DOI: https://doi.org/10.1016/S0957-4174(00)00050-6

D. Carlucci, B. Marr, G. Schiuma: The knowledge value chain: how intellectual capital impacts on business performance. Int. J. Technology Management, Vol. 27, no. 6/7, 2004. DOI: https://doi.org/10.1504/IJTM.2004.004903

J. Argenti: Corporate collapse. The Causes and Symptoms. McGraw-Hill, London, 1976.

B. Richardson, S. Nwankwo, S. Richardson: Understanding the causes of business failure crises: generic failure types: boiled frogs, drowned frogs, bullfrogs and tadpoles. Management Decision, vol. 32, no. 4, pp. 9-22. DOI: https://doi.org/10.1108/00251749410058635

L. Bollen, G. Mertens, R. Meuwissen, F. Raak, C. Schelleman: Classification and analysis of major European business failures. University Maastricht, Erasmus University, 2005.

C.W. Kirkwood: Strategic decision making. Dexbury Press, 1997.

J. Andreasik: Enterprise Ontology - Diagnostic Approach. IEEE Conference on Human System Interaction, HIS`08, Kraków, May 25-27 2008. DOI: https://doi.org/10.1109/HSI.2008.4581489

A.L. Symeonidis, P. A. Mitkas: Agent Intelligence Through Data Mining. Springer Science+Business Media, Inc.

T.L. Saaty: Decision Making for Leaders. The Analytic Hierarchy Process for Decisions in a Complex World. RWS Publications, 2001. DOI: https://doi.org/10.1007/978-94-015-9799-9_2

E.H. Forman, M. A. Selly: Decision by objectives. World Scientific, 2001. DOI: https://doi.org/10.1142/4281

M. Tavana: Euclid: strategic alternative assessment matrix. Journal of Multi-Criteria Decision Analysis, 11, pp. 75-96, 2002. DOI: https://doi.org/10.1002/mcda.318

J. Andreasik: A Case-Based Reasoning System for Predicting the Economic Situation on Enterprises. Tacit Knowledge Capture Process (Externalization). In: M. Kurzyński et al., editors, Computer Recognition Systems 2, ASC 45, pp. 718-730, Springer-Verlag, 2007. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-540-75175-5_89

V. Mousseau, R. Słowiński, P. Zielniewicz: A user oriented implementation of the ELECTRE-TRI method integrating preference elicitation support. Computers & Operations Research 27, pp. 757-777, 2000. DOI: https://doi.org/10.1016/S0305-0548(99)00117-3

S.K. Pal, S.C.K. Shiu: Foundations of soft Case-Based Reasoning. John Wiley & Sons, 2004. DOI: https://doi.org/10.1002/0471644676