Wiskundeforum

Hallo,

Momenteel ben ik bezig met mijn afstudeeronderzoek. Mijn onderwerp gaat over faillissementsvoorspellingen. Er zijn model 1, 2 en 3 die een faillissement voorspeld. Ik wil graag onderzoeken of de periode van het onderzoek invloed heeft op het nauwkeurigheidspercentage van de modellen. De nauwkeurigheidspercentages worden als berekend: aantal correcte voorspellingen t.o.v. totale voorspellingen.

Een voorbeeld:

0 = niet failliet 1 = failliet.
met ( ) = werkelijkheid
zonder ( ) = voorspelling
steekproefomvang = 21

Periode 1 en 2 hebben betrekking op dezelfde bedrijven

voorbeeld:
Periode 1 (steekproef 1)
Model 1: 0(0), 0(0), 0(0), 0(0), 1(0)..... = in dit vb 80% nauwkeurigheid
Model 2: 1(0), 1(0), 1(0), 0(0), 0(0)..... = in dit vb 40% nauwkeurigheid
Model 3: 0(0), 0(0), 0(0), 0(0), 0(0)..... = in dit vb 100% nauwkeurigheid

Periode 2 (steekproef 2)
Model 1: 0(0), 0(0), 0(0), 0(0), 0(0)..... = in dit vb 100% nauwkeurigheid
Model 2: 1(0), 0(0), 0(0), 0(0), 0(0)..... = in dit vb 80% nauwkeurigheid
Model 3: 0(0), 0(0), 1(0), 1(0), 1(0)..... = in dit vb 40% nauwkeurigheid

Ik wil graag de aantonen of de verschillen in nauwkeurigheidspercentage tussen periode 1 en 2 van model 1, 2 en 3 statitische significant zijn.
Echter vermoed ik dat het niet mogelijk is om de verschillen statistisch te toetsen, aangezien de nauwkeurigheidspercentage berekend is obv de uitkomsten uit het onderzoek.

Indien het wel mogelijk is, zou ik graag willen weten welke methode toegepast moet worden en op welke wijze.

Alvast bedankt voor jullie hulp!

Gebruik je een logistische regressie?

wnvl schreef:Gebruik je een logistische regressie?

Bedankt voor je hulp!

Model 1 = Altman Z-score (multiple discriminant analysis)
Model 2= Ohlson, gebaseerd op logit functie
Model 3= Zmmijewski, gebaseerd op probit functie

Hopelijk is dit voldoende om mij verder te kunnen helpen

P.S. Kan niet deze formule toepassen?

betrouwbaarheidsmarge = +/- 1,96 x ( p1(100-p1)/n1-1 + p2(100 - p2)/n2-1)½ (uitgaande van 95% betrouwbaarheid)