1. bookVolume 10 (2021): Issue 3 (June 2021)
    Humanistic Economy
Zeitschriftendaten
License
Format
Zeitschrift
Erstveröffentlichung
03 Oct 2014
Erscheinungsweise
4 Hefte pro Jahr
Sprachen
Englisch
access type Open Access

Assessment of the Financial Condition of Knowledge Based Economy Entities – an Example of Polish Video Game Sector

Online veröffentlicht: 15 Jul 2021
Seitenbereich: 19 - 29
Zeitschriftendaten
License
Format
Zeitschrift
Erstveröffentlichung
03 Oct 2014
Erscheinungsweise
4 Hefte pro Jahr
Sprachen
Englisch

1. Altman, E. I. Applications of distress prediction models: What have we learned after 50 years from the Z-Score models? International Journal of Financial Studies 6 (3), 2018, pp. 1-15. Search in Google Scholar

2. Altman, E. I., E. Hotchkiss, and W. Wang. Corporate financial distress, restructuring, and bankruptcy: analyze leveraged finance, distressed debt, and bankruptcy, John Wiley & Sons, Hoboken, New Jersey, 2019. Search in Google Scholar

3. Altman, E. I., M. Iwanicz-Drozdowska, E. K. Laitinen, and A. Suvas. Financial distress prediction in an international context: A review and empirical analysis of Altman’s Z-score model, Journal of International Financial Management & Accounting 28 (2), 2017, pp. 131–171. Search in Google Scholar

4. Balcaen, S., and H. Ooghe. 35 years of studies on business failure: an overview of the classic statistical methodologies and their related problems, The British Accounting Review 38 (1), 2006, pp. 63–93. Search in Google Scholar

5. Billiot, M. J., and S. Glandon. The Impact of Undisclosed Intangible Assets on Firm Value, Journal of Accounting & Finance Research 13 (2), 2005, pp. 67-78 Search in Google Scholar

6. Bombiak, E. Modele dyskryminacyjne jako metoda oceny sytuacji finansowej przedsiębiorstw, Zeszyty Naukowe Akademii Podlaskiej. Seria: Administracja i Zarządzanie, 13 (86), 2010, pp. 141-152 Search in Google Scholar

7. Dziekański, P. Spatial Differentiation of the Financial Condition of the Świętokrzyskie Voivodship Counties, Barometr Regionalny 14 (3), 2016, pp. 79–91. Search in Google Scholar

8. Gołębiowski, G., and A. Pląsek. Skuteczność wybranych modeli dyskryminacyjnych na przykładzie branży turystycznej, Studia i Prace Kolegium Zarządzania i Finansów 164, 2018, pp. 9–24. Search in Google Scholar

9. Gołębiowski, G., and K. Żywno. Weryfikacja skuteczności modeli dyskryminacyjnych na przykładzie wybranych spółek giełdowych, Współczesna Ekonomia 2 (3), 2008, pp. 31–45. Search in Google Scholar

10. Gruszczyński, M. Błędy doboru próby w badaniach bankructw przedsiębiorstw, Kwartalnik Nauk o Przedsiębiorstwie 3, 2017, pp. 22–29. Search in Google Scholar

11. Hamrol, M., and J. Chodakowski. Prognozowanie zagrożenia finansowego przedsiębiorstwa. Wartość predykcyjna polskich modeli analizy dyskryminacyjnej, Badania operacyjne i decyzje 3, 2008, pp. 17–32. Search in Google Scholar

12. Hońdo, T. Model Altmana, czyli lupa, przez którą można wypatrzyć kandydatów na bankrutów, https://www.parkiet.com/Profesjonalny-inwestor/311159816-Model-Altmana-czyli-lupa-przez-ktora-mozna-wypatrzyc-kandydatow-na-bankrutow.html [access date: 08.04.2020]. Search in Google Scholar

13. Kitowski, J. Próba weryfikacji wiarygodności diagnostycznej modeli dyskryminacyjnych (na przykładzie spółek portfela WIG-motoryzacja), Przedsiębiorczość i Zarządzanie 19 (10), cz. 1 Finansowe i organizacyjne aspekty kooperacji nauki i lokalnej przedsiębiorczości-wymiar teoretyczny i praktyczny. Część 1, 2018, pp. 177–191. Search in Google Scholar

14. Kliestik, T., J. Vrbka, and Z. Rowland. Bankruptcy prediction in Visegrad group countries using multiple discriminant analysis, Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy 13 (3), 2018, pp. 569–593. Search in Google Scholar

15. Niemczyk, L. Kapitał intelektualny w księgach rachunkowych oraz sprawozdawczości przedsiębiorstwa, Rzeszów: Wydawnictwo Uniwersytetu Rzeszowskiego, 2015. Search in Google Scholar

16. Nowak, E. Analiza sprawozdań finansowych, Warszawa: PWE, 2005. Search in Google Scholar

17. Olszewska, K., and T. Turek. Analiza dyskryminacyjna jako narzędzie informacyjne w zakresie kondycji finansowej przedsiębiorstwa, Zeszyty Naukowe Politechniki Częstochowskiej. Zarządzanie 31, 2018, pp. 175–186. Search in Google Scholar

18. Paździor, A., and M. Paździor. Determinants of Changes in Stock Market Prices Based on Companies in the WIG-INFO Index, Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Bankowej w Poznaniu 79, 2018, pp. 155–163. Search in Google Scholar

19. Rydzewski, R. Problem analizy płynności sektora producentów gier wideo w Polsce, Studia Ekonomiczne 377, 2018, pp. 97–111. Search in Google Scholar

20. Rydzewski, R. Market-to-Book Ratio and Creative Industries--Example of Polish Video Games Developers, Economics and Culture 16 (1), 2019, pp. 137–147. Search in Google Scholar

21. Wojnar, J. Ocena skuteczności modeli analizy dyskryminacyjnej do prognozowania zagrożenia finansowego spółek giełdowych, Zeszyty Naukowe Małopolskiej Wyższej Szkoły Ekonomicznej w Tarnowie 1 (24), 2014, pp. 221–231. Search in Google Scholar

WWW 1. Search in Google Scholar

Recommended articles from Trend MD

Plan your remote conference with Sciendo