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. 1-15.10.3390/ijfs6030070
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, 2019.10.1002/9781119541929
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. 131–171.10.1111/jifm.12053
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. 63–93.10.1016/j.bar.2005.09.001
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
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
7. Dziekański, P. Spatial Differentiation of the Financial Condition of the Świętokrzyskie Voivodship Counties, Barometr Regionalny 14 (3), 2016, pp. 79–91.
8. Gołębiowski, G., and A. Pląsek. Skuteczność wybranych modeli dyskryminacyjnych na przykładzie branży turystycznej, Studia i Prace Kolegium Zarządzania i Finansów 164, 2018, pp. 9–24.10.33119/SIP.2018.164.1
9. Gołębiowski, G., and K. Żywno. Weryfikacja skuteczności modeli dyskryminacyjnych na przykładzie wybranych spółek giełdowych, Współczesna Ekonomia 2 (3), 2008, pp. 31–45.
10. Gruszczyński, M. Błędy doboru próby w badaniach bankructw przedsiębiorstw, Kwartalnik Nauk o Przedsiębiorstwie 3, 2017, pp. 22–29.10.5604/01.3001.0010.4688
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.
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].
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.
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. 569–593.10.24136/eq.2018.028
15. Niemczyk, L. Kapitał intelektualny w księgach rachunkowych oraz sprawozdawczości przedsiębiorstwa, Rzeszów: Wydawnictwo Uniwersytetu Rzeszowskiego, 2015.
17. Olszewska, K., and T. Turek. Analiza dyskryminacyjna jako narzędzie informacyjne w zakresie kondycji finansowej przedsiębiorstwa, Zeszyty Naukowe Politechniki Częstochowskiej. Zarządzanie 31, 2018, pp. 175–186.10.17512/znpcz.2018.3.15
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.
20. Rydzewski, R. Market-to-Book Ratio and Creative Industries--Example of Polish Video Games Developers, Economics and Culture 16 (1), 2019, pp. 137–147.10.2478/jec-2019-0015
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.