Symptomy i ocena
pogarszającej się sytuacji
finansowej
przedsiębiorstwa
Symptomy i ocena
pogarszającej się sytuacji
finansowej
przedsiębiorstwa
2
Fazy procesu pogarszania się
kondycji finansowej
faza I - powolne utrwalanie się nieprawidłowości w
funkcjonowaniu procesów gospodarczych
przedsiębiorstwa, które nie wywołują jeszcze istotnych
zakłóceń;
faza II - stopniowe pogłębianie się nieprawidłowości oraz
częstsze popełnianie błędów w realizowanych procesach;
faza III - pojawienie się pierwszych istotnych zakłóceń
związanych z wypłacalnością firmy, co prowadzi w
dłuższym okresie do ujawnienia się sytuacji kryzysowej,
oznaczającej załamanie się wzrostu danej jednostki, czyli
nagłe, gwałtowne przesilenie, naruszenie
dotychczasowego stanu równowagi i regres w jego
rozwoju;
faza IV – upadłość prowadząca do likwidacji.
3
Kryzys przedsiębiorstwa
Kryzys przedsiębiorstwa to przełom w jego
działalności, sekwencja zdarzeń, od których
zależeć będzie dalszy rozwój. Kryzys
przedsiębiorstwa można określić jako
patologię w jego rozwoju, która jest często
wywołana dysproporcją między celami i
zasobami wykorzystywanymi do ich
osiągnięcia.
4
Przyczyny kryzysu
Przyczyny zewnętrzne w stosunku do
przedsiębiorstwa wynikają z uwarunkowań
makroekonomicznych w kraju (koniunktury
gospodarczej, polityki rządu i instytucji finansowych
w stosunku do przedsiębiorstw). Przedsiębiorstwa
nie mają na nie wpływu i muszą się do nich
przystosować.
Przyczyny wewnętrzne występują w zakresie
działania przedsiębiorstwa. Podmioty mają więc
wpływ na ich pojawienie się i skalę. Można do nich
zaliczyć m.in. wielkość zadłużenia, rozmiar
inwestycji, sposób zarządzania.
5
Symptomy zagrożenia
kontynuacji działalności
przedsiębiorstw
w świetle MSRF
6
c.d.
7
Narzędzia analizy finansowej w
procesie prognozowania
upadłości przedsiębiorstwa
Tradycyjna analiza wskaźnikowa
Jednowymiarowe metody prognozowania
upadłości przedsiębiorstwa
Wielowymiarowe metody prognozowania
upadłości przedsiębiorstwa (analiza
dyskryminacyjna)
8
Metody wielowymiarowe
Istota metod wielowymiarowych sprowadza
się do tego, że poprzez agregację informacji
dostarczanej poprzez indywidualne wskaźniki,
modele te za pomocą jednej wartości określają
aktualną kondycję przedsiębiorstwa.
Umożliwia to jednoznaczne postawienie
prognozy przez zaklasyfikowanie
przedsiębiorstwa do jednej z rozważanych
populacji.
9
Analiza dyskryminacyjna
Analiza dyskryminacyjna należy do najstarszych
metod klasyfikacyjnych wykorzystywanych do
oceny sytuacji ekonomiczno-finansowej
przedsiębiorstwa.
Funkcja dyskryminacyjna Z jest liniową
kombinacją zmiennych (wskaźników) i można ją
ogólnie określić następującym równaniem:
gdzie:
a – waga danej zmiennej (wskaźnika)
X – analizowana zmienna (wskaźnik)
10
Najczęściej wykorzystywane
wskaźniki finansowe w 27
wybranych modelach
dyskryminacyjnych
11
c.d.
* Dotyczy różnych poziomów wyniku finansowego
** Relacja wyniku finansowego do kapitału własnego, do zobowiązań lub do pasywów
bieżących itp.
12
Model E. Altmana
Z = 1,200 X1 + 1,400 X2 + 3,300 X3 + 0,600 X4
+ 0,999 X5
gdzie:
X1 - kapitał obrotowy netto / aktywa ogółem
X2 - zysk netto do dyspozycji przedsiębiorstwa / aktywa
ogółem
X3 - zysk brutto + odsetki / aktywa ogółem
X4 – kapitał podstawowy / kapitał obcy
X5 – przychody netto ze sprzedaży / aktywa ogółem
punkt graniczny: 2,675
strefa pośrednia: <1,81-2,99 >
sprawność modelu dla próby uczącej : 94%
13
Polskie modele prognozowania
zagrożenia finansowego
przedsiębiorstw
model D. Appenzeller i K. Szarzec,
model J. Gajdki i D. Stosa,
model D. Wierzby,
model B. Prusaka,
modele opracowane w INE PAN,
model M. Hamrola, B. Czajki i M.
Piechockiego
14
Model D. Appenzeller i K.
Szarzec
D(w) = 0,81914 X1 + 2,56661 X2 – 0,005 X3 –
0,00951 X4 +0,00063 X5 – 0,55633
gdzie:
X1 - aktywa obrotowe / zobowiązania krótkoterminowe
X2 - wynik operacyjny / przychody ze sprzedaży
X3 - (wartość średnia zapasów / przychody ze sprzedaży) /
liczba dni
X4 - zobowiązania i rezerwy na zobowiązania / [(wynik
operacyjny + amortyzacja) x (12/ okres obrachunkowy)]
X5 - rotacja należności + rotacja zapasów (w dniach)
punkt graniczny: 0
sprawność modelu dla próby uczącej : 91,18%
15
Model J. Gajdki i D. Stosa
Z = -0,0005 X1 + 2,0552 X2 + 1,7260 X3 +
0,1155 X4 – 0,3342
gdzie:
X1 - (średnia wartość zobowiązań krótkoterminowych /
koszt wytworzenia produkcji sprzedanej) x ilość dni w roku
X2 - zysk netto / średnia wartość aktywów w roku
X3 - zysk brutto / przychody ze sprzedaży
X4 - aktywa ogółem / zobowiązania ogółem
punkt graniczny: 0
obszar ignorancji: <- 0,49; 0,49>
sprawność modelu dla próby uczącej : 100%
16
Model D. Wierzby
Z = 3,26 X1 + 2,16 X2 + 0,69 X3 + 0,3 X4
gdzie:
X1 - (wynik z działalności operacyjnej - amortyzacja) / suma
bilansowa
X2 - (wynik z działalności operacyjnej - amortyzacja) / przychody
ze sprzedaży
X3 - kapitał pracujący / suma bilansowa
X4 - aktywa obrotowe / zobowiązania ogółem
punkt graniczny: 0
sprawność modelu dla próby uczącej : 92%
17
Model B. Prusaka
P1 = 6,5245 X1 + 0,1480 X2 + 0,4061 X3 +
2,1754 X4 – 1,5685
gdzie:
X1 - wynik z działalności operacyjnej / wartość średnia sumy
bilansowej
X2 - koszty operacyjne (bez pozostałych kosztów operacyjnych) /
wartość średnia zobowiązań krótkoterminowych bez funduszy
specjalnych i krótkoterminowych zobowiązań finansowych
X3 - aktywa obrotowe / zobowiązania krótkoterminowe
X4 - wynik z działalności operacyjnej / przychody netto ze sprzedaży
punkt graniczny: - 0,13
strefa pośrednia: <- 0,13; 0,65>
sprawność modelu dla próby uczącej : 100%
18
Modele opracowane w INE PAN
Model B
Z = 5,837 X1 + 2.231 X2 + 0,222 X3+ 0.496 X4 + 0,945
X5 + 2,028 X6 + 3,472 X7 + 0.495 X8 + 0,166 X9 +
0.195 X10 + 0,030 X11 - 0,392
Model D
Z = 6,029 X1 + 6.546 X2 + 1,546 X5 + 1.463 X6 + 3.585
X7 + 0.363 X9 + 0,172 X10 + 0,114 X11 - 0,593
Model G
Z = 9,498 X2 + 3.566 X5 + 2,903 X7 + 0,452 X9 – 1,498
19
gdzie:
X1 - dynamika przychodów ze sprzedaży
X2 - wynik operacyjny / suma aktywów
X3 - wynik netto / przychody ze sprzedaży
X4 - wynik brutto z 3 poprzednich lat / suma aktywów
X5 - kapitał własny / suma aktywów
X6 - (kapitał własny - kapitał zakładowy) / suma aktywów
X7 - (wynik netto + amortyzacja) / zobowiązania
X8 - wynik operacyjny / koszty finansowe
X9 - aktywa obrotowe / zobowiązania krótkoterminowe
X10 - kapitał obrotowy / aktywa trwałe
X11 - przychody ze sprzedaży / suma aktywów
punkt graniczny: 0
sprawność modeli dla próby uczącej : powyżej
90%
20
Model M. Hamrola, B. Czajki
i M. Piechockiego
Z = 3,562 X1 + 1,588 X2 + 4,288 X3 + 6,719 X4
– 2,368
gdzie:
X1 - wynik finansowy netto / suma bilansowa
X2 - (aktywa obrotowe - zapasy) / zobowiązania krótkoterminowe
X3 - kapitał stały / suma bilansowa
X4 - wynik ze sprzedaży / przychody ze sprzedaży
punkt graniczny: 0
sprawność modelu dla próby uczącej : 96%
21
Kształtowanie się parametrów
wskaźnika Z Altmana oraz jego
komponentów w przedsiębiorstwie
Nova w latach 2005 - 2007
22
Kształtowanie się wskaźnika Z
Altmana w przedsiębiorstwie Nova
w latach
2005 - 2007
23
Interpretacja otrzymanych
wyników
Przedsiębiorstwo Nova w latach 2005 – 2006
znajduje się w strefie bankructwa, natomiast
w roku ostatnim w szarej strefie.
Z wyjątkiem roku 2006 zauważalna jest
tendencja wzrostowa wskaźnika Z, co
oznacza, że następowała poprawa sytuacji
finansowej, a tym samym oddalało się widmo
bankructwa przedsiębiorstwa.