Analiza dyskryminacyjna
„Cykl koniunktury jest konsekwencją dwóch błędów: nadmiernego optymizmu i nadmiernego pesymizmu. Nadmierny optymizm umiera wraz z recesją i wówczas rodzi się nadmierny pesymizm.”
W.C. Mitchell
Do oceny zagrożenia upadłością, a także do oceny kondycji finansowej można wykorzystać klasyczną analizę wskaźnikową, przy zastosowaniu poprawnie ustalonych, tj. na podstawie badań empirycznych, wartości normatywnych wskaźników. Jednak prognoza bazująca jedynie na porównaniu wartości rzeczywistych ze standardami nie zawsze jest jednoznaczna, przede wszystkim z tego powodu, że część wskaźników może spełniać wartościowe kryteria, a część znacznie od wzorców może odbiegać. (…) Problem ten nie występuje w przypadku metody analizy dyskryminacyjnej, która przyporządkowuje badaną jednostkę do jednej z dwóch grup (przykładowo przedsiębiorstw będących w dobrej kondycji finansowej lub złej, „bankrutów” lub „niebankrutów”1. „Analiza dyskryminacyjna jest metodą statystyczną stosowaną w rozwiązywaniu problemów klasyfikacyjnych zbiorów o zróżnicowanych cechach. (…) Zmienne dyskryminacyjne wyraziście różnicują (dyskryminują) zbiorowość obiektów. Za miarę zróżnicowania zbiorowości obiektów przejmuje się mierniki wyrażające stosunki wielkości zróżnicowania (odległości) między grupami – do wielkości zróżnicowania wewnątrz grup. Wartość funkcji dyskryminacyjnej stanowi sumę iloczynów zmiennych (czyli wskaźników charakteryzujących kondycję przedsiębiorstw) oraz statystycznie wyznaczanych parametrów funkcji czyli wag tych wskaźników. Ustalana na podstawie cech klasyfikowanego obiektu wartość funkcji dyskryminacyjnej – przez porównanie z wartością graniczną – daje odpowiedź na pytanie, do której grupy należy badany obiekt”2. „Analiza dyskryminacyjna zaliczana jest do grupy metod taksonomicznych. (…) Są one powszechnie stosowanym narzędziem, szczególnie ze względu na ich zalety:
- prostota i jednoznaczność interpretacji wyników,
- możliwość porządkowania, grupowania oraz porównywania heterogenicznych przedsiębiorstw w homogeniczne grupy,
- możliwość aplikacji metody do analizy zarówno rozwojowej, dynamicznej jak i przestrzennej, wykorzystywanej w decyzjach taktycznych i strategicznych”3.
Analiza dyskryminacyjna może okazać się atrakcyjnym podejściem metodycznym w badaniach zdolności jednostki do kontynuowania działalności gospodarczej, która wynika z jednej z nadrzędnych zasad rachunkowości. Konsekwencją niespełnienia zasady kontynuacji działania jest odpowiednia wycena składników aktywów i pasywów4.
Poniżej zostało przedstawionych pięć podstawowych modeli dyskryminacyjnych. Z których każdy wyróżnia się odmienną podstawą liczenia, przez co stanowi indywidualne spojrzenie autora modelu na przedsiębiorstwo. Każdy z autorów przywiązuje większą wagę do indywidualnie dobranych obszarów działalności przedsiębiorstwa. Wynikiem analizy dyskryminacyjnej jest określenie poziomu zagrożenia bankructwem przedsiębiorstwa, liczony z przedstawionych pięciu modeli dyskryminacyjnych. Autor każdego z przedstawionych modeli zasugerował określone progi ostrożnościowe, do których zostały przydzielane punkty negatywne. Przekroczenie pierwszego progu bezpieczeństwa jest punktowane + 1, przekroczenie drugiego progu bezpieczeństwa również + 1. Ostatecznie, wynik zagrożenia bankructwem może osiągnąć maksymalny poziom +10 punktów, czyli przekroczenie wszystkich progów bezpieczeństwa, określonych przez wszystkich autorów modeli dyskryminacyjnych. Wrażliwość dyskryminacyjna przypisana do pewnych obszarów działalności przedsiębiorstwa jest różna, co przekłada się na ostateczny poziom zagrożenia bankructwem. Podsumowując można stwierdzić, iż nie ma jednego i najlepszego modelu oceny zagrożenia przedsiębiorstwa upadłością. Pomimo różnej podstawy liczenia poziomu zagrożenia bankructwem, wszystkie modele wyłapują zagrożenia, skupiając się na różnych obszarach działalności w różnym stopniu – ich ogólny trend pozostaje zbieżny. Celem uzupełnienia analizy dyskryminacyjnej w zakładce System został przedstawiony zestaw siedmiu modeli dyskryminacyjnych przygotowany pod kierunkiem E. Mączyńskiej w ramach projektu badawczego pt.: Systemy wczesnego ostrzegania przed bankructwem przedsiębiorstw. Wskaźniki wczesnego ostrzegania. Analiza dyskryminacyjna stanowi podsumowanie całej analizy finansowej przedsiębiorstwa. Nie może być jednak traktowana, jak wyrocznia i przesądzać o upadłości, bądź sukcesie firmy. Klasyfikuje ona badane przedsiębiorstwo na pewnym poziomie, lecz jest to wyłącznie poglądowe szacowanie zasobów i możliwości przedsiębiorstwa. Drugim bardzo ważnym obszarem analitycznym przedsiębiorstwa (może nawet przesądzającym o ostatecznej klęsce, bądź sukcesie), przyczyniającym się do próby oceny poziomu zagrożenia bankructwem jest obszar analizy strategicznej. Przez wielu analityków deprecjonowany i bagatelizowany, a powinien on stanowić drugi filar analityczny, przed postawieniem ostatecznych wniosków z przeprowadzonej analizy finansowej przedsiębiorstwa.
Model Edwarda Altmana
(0,717 x A1) + (0,847 x A2) + (3,107 x A3) + (0,42 x A4) + (0,998 x A5)
Zmienne niezależne:
kapitał obrotowy netto
A1 —————————————————
aktywa ogółem
zysk zatrzymany
A2 —————————————————
aktywa ogółem
EBIT
A3 —————————————————
aktywa ogółem
kapitał własny
A4 —————————————————
zobowiązania ogółem
przychody ze sprzedaży
A5 —————————————————
aktywa ogółem
Progi ostrożnościowe:
poniżej 1,23 zagrożone upadłością,
1,23 – 2,90 niesklasyfikowane,
więcej jak 2,9 dobra kondycja finansowa.
Model Elżbiety Mączyńskiej
(1,5 x M1) + (0,08 x M2) + (10 x M3) + (5 x M4) + (0,3 x M5) + (0,1 x M6)
Zmienne niezależne:
zysk brutto + amortyzacja
M1 —————————————————
zobowiązania ogółem
aktywa ogółem
M2 —————————————————
zobowiązania ogółem
zysk brutto
M3 —————————————————
aktywa ogółem
zysk brutto
M4 —————————————————
przychody ze sprzedaży
zapasy
M5 —————————————————
przychody ze sprzedaży
przychody ze sprzedaży
M6 —————————————————
aktywa ogółem
Progi ostrożnościowe:
0 > zagrożone upadłością,
0 – 1 < słabe, lecz niezagrożone upadłością,
pomiędzy 1 – 2 dobre,
> 2 dobra kondycja finansowa.
Model Artura Hołdy
0,605 + (6,81 x 10-1) x H1 – (1,96 x 10-2) x H2 + (9,69 x 10-3) x H3 + (6,72 x 10-4) x H4 + (1,5 x 10-1) x H5
Zmienne niezależne:
aktywa obrotowe
H1 —————————————————
zobowiązania krótkoterminowe
zobowiązania ogółem x 100
H2 —————————————————
aktywa ogółem
zysk netto x 100
H3 —————————————————
aktywa ogółem
zobowiązania krótkoterminowe x ilość dni w okresie
H4 ———————————————————————————
koszt sprzedanych produktów, towarów i materiałów
przychody ogółem
H5 —————————————————
aktywa ogółem
Progi ostrożnościowe:
> 0,1 niezagrożone upadłością,
> – 0,3 zagrożone upadłością.
Model Poznański
(3,562 x P1) + (1,588 x P2) + (4,288 x P3) + (6,719 x P4) – 2,368
Zmienne niezależne:
zysk netto
P1 —————————————————
aktywa ogółem
aktywa obrotowe [minus] zapasy
P2 —————————————————
zobowiązania krótkoterminowe
kapitał stały
P3 —————————————————
aktywa ogółem
zysk netto ze sprzedaży
P4 —————————————————
przychody ze sprzedaży
Progi ostrożnościowe:
> 0 niezagrożone upadłością,
< 0 zagrożone upadłością.
Model Jerzego Gajdki i Daniela Stosa
0,7732059 – (0,0856425 x G1) + (0,0007747 x G2) + (0,9220985 x G3) + (0,6535995 x G4) – (0,594687 x G5)
Zmienne niezależne:
przychody ze sprzedaży
G1 —————————————————
aktywa ogółem
zobowiązania krótkoterminowe
G2 ————————————————————————-
koszty wytworzenia produkcji sprzedanej
zysk netto
G3 —————————————————
aktywa ogółem
zysk brutto
G4 —————————————————
przychody ze sprzedaży
zobowiązania ogółem
G5 —————————————————
aktywa ogółem
Progi ostrożnościowe:
> 0,45 niezagrożone upadłością,
< 0,45 zagrożone upadłością.
Uwaga
Wszystkie treści zawarte w niniejszej witrynie mają wyłącznie charakter informacyjny. A wszelkie decyzje podjęte na podstawie tych treści podejmowane będą wyłącznie na odpowiedzialność Użytkownika. Przed przystąpieniem do użytkowania zapoznaj się z Regulaminem.
Będę wdzięczny za wszelkie komentarze, a zwłaszcza krytyczne uwagi i sugestie Użytkowników dotyczące treści zawartych w niniejszej witrynie. Mam świadomość pewnego stopnia ich ogólności i niedoskonałości, lecz żywię głęboką nadzieję, że spotkam się ze zrozumieniem i życzliwością Użytkowników, których pozytywna reakcja jest źródłem mojej największej satysfakcji.
Bibliografia
- M. Sukiennik, Zastosowanie analizy dyskryminacyjnej do oceny stanu finansowego przedsiębiorstw, Krakowska Konfederacja Młodych Uczonych, Kraków 2007, s. 494. ↩︎
- E. Mączyńska, E. Zawadzki, Dyskryminacyjne modele predykcji bankructwa przedsiębiorstw, Ekonomista 2006, nr 2, s. 7. ↩︎
- M. Sukiennik, Zastosowanie analizy dyskryminacyjnej do oceny stanu finansowego przedsiębiorstw, Krakowska Konfederacja Młodych Uczonych, Kraków 2007, s. 494. ↩︎
- E. Nowak, Analiza sprawozdań finansowych, PWE, Warszawa 2014, s. 267; 281. ↩︎