Application of predictive models of financial distress

Thesis title: Aplikace predikčních modelů finanční tísně
Author: Nosek, Přemysl
Thesis type: Bakalářská práce
Supervisor: Marek, Petr
Opponents: Dufková, Eva
Thesis language: Česky
Abstract:
Bakalářská práce se zabývá problematikou predikčních modelů finanční tísně. V úvodní části jsou představeny metodologické základy vybraných modelů, konkrétně modely Kralicekův quicktest, Altmanův model, IN05 a Tafflerův model. V praktické části jsou tyto modely aplikovány na vybraný vzorek solventních a insolventních podniků z českého firemního prostředí. Cíl práce spočívá v ověření jejich predikční schopnosti, vzájemném porovnání a vyhodnocení jejich spolehlivosti.
Keywords: Altmanův model; Bankrotní modely; Bonitní modely; Tafflerův model; Kralicekův quicktest; Finanční tíseň; IN05
Thesis title: Application of predictive models of financial distress
Author: Nosek, Přemysl
Thesis type: Bachelor thesis
Supervisor: Marek, Petr
Opponents: Dufková, Eva
Thesis language: Česky
Abstract:
The bachelor's thesis deals with the issue of predictive models of financial distress. The introductory part presents the methodological foundations of selected models, specifically Kralicek’s quicktest, Altman’s model, IN05, and Taffler’s model. In the practical part, these models are applied to a selected sample of solvent and insolvent companies from the Czech corporate environment. The thesis aims to verify their predictive ability, compare them with each other, and evaluate their reliability.
Keywords: Financial distress; Bankruptcy models; Creditworthy models; Kralicek’s quicktest; Altman’s model; IN05; Taffler’s model

Information about study

Study programme: Účetnictví a finanční řízení podniku
Type of study programme: Bakalářský studijní program
Assigned degree: Bc.
Institutions assigning academic degree: Vysoká škola ekonomická v Praze
Faculty: Faculty of Finance and Accounting
Department: Department of Corporate Finance

Information on submission and defense

Date of assignment: 1. 3. 2025
Date of submission: 27. 5. 2025
Date of defense: 12. 6. 2025
Identifier in the InSIS system: https://insis.vse.cz/zp/91774/podrobnosti

Files for download

    Last update: