ČÁSTEK, Ondřej, Ladislav BLAŽEK, Pavel PUDIL a Petr SOMOL. Comparison of the multivariate and bivariate analysis of corporate competitiveness factors synergy. Ekonomická revue. Ostrava: VŠB - Technická univerzita Ostrava, 2013, XVI, č. 2, s. 67 - 77. ISSN 1212-3951. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.7327/cerei.2013.06.02.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Comparison of the multivariate and bivariate analysis of corporate competitiveness factors synergy
Název anglicky Comparison of the multivariate and bivariate analysis of corporate competitiveness factors synergy
Autoři ČÁSTEK, Ondřej (203 Česká republika, garant, domácí), Ladislav BLAŽEK (203 Česká republika, domácí), Pavel PUDIL (203 Česká republika) a Petr SOMOL (203 Česká republika).
Vydání Ekonomická revue, Ostrava, VŠB - Technická univerzita Ostrava, 2013, 1212-3951.
Další údaje
Originální jazyk čeština
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor 50600 5.6 Political science
Stát vydavatele Česká republika
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW Plný text výsledku
Kód RIV RIV/00216224:14560/13:00066244
Organizační jednotka Ekonomicko-správní fakulta
Doi http://dx.doi.org/10.7327/cerei.2013.06.02
Klíčová slova česky Konkurenceschopnost; faktory konkurenceschopnosti; finanční výkonnost; vícerozměrné statistické metody; sekvenční dopředný plovoucí výběr; synergie; k-nejbližších sousedů
Klíčová slova anglicky Competitiveness; competitiveness factors; corporate financial performance; multidimensional statistical methods; Sequential Forward Floating Search; synergy; k-Nearest Neighbours
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: doc. Ing. Ondřej Částek, Ph.D., učo 4209. Změněno: 10. 7. 2013 08:52.
Anotace
Corporate competitiveness is influenced by a number of factors. Their impact is not partial, but synergistic. It is necessary to respect the phenomenon of synergy consistently when examining which of these potential competitiveness attributes can really function as these factors. Consequently, feature selection and classification methods of statistical pattern recognition have been used for the multivariate statistical analysis of and search for competitiveness factors. The calculations conducted herein show that the Sequential Forward Floating Search method in combination with k-Nearest Neighbours classification is capable of capturing the synergistic effect of the whole set of factors, providing much better results than simple bivariate analysis methods that test only the partial effects of individual factors.
Anotace anglicky
Corporate competitiveness is influenced by a number of factors. Their impact is not partial, but synergistic. It is necessary to respect the phenomenon of synergy consistently when examining which of these potential competitiveness attributes can really function as these factors. Consequently, feature selection and classification methods of statistical pattern recognition have been used for the multivariate statistical analysis of and search for competitiveness factors. The calculations conducted herein show that the Sequential Forward Floating Search method in combination with k-Nearest Neighbours classification is capable of capturing the synergistic effect of the whole set of factors, providing much better results than simple bivariate analysis methods that test only the partial effects of individual factors.
Návaznosti
GAP403/12/1557, projekt VaVNázev: Přístupy k identifikaci faktorů výkonnosti podniků s důrazem na metody výběru příznaků ve statistickém rozpoznávání.
VytisknoutZobrazeno: 7. 10. 2024 03:23