System wczesnego ostrzegania R. Van. Frederikslusta: Różnice pomiędzy wersjami
m (cleanup bibliografii i rotten links) |
m (Czyszczenie tekstu) |
||
| Linia 17: | Linia 17: | ||
Początkowo do funkcji dyskryminacyjnej zostały wprowadzone dwa wskaźniki: płynności (<math>X_1</math>) oraz rentowności (<math>X_2</math>). W zależności od horyzontu prognozy wskaźnikom tym przyporządkowano różne wagi. W rezultacie otrzymano 5 wzorów funkcji dyskryminacyjnych, dla których [[wartość]] graniczną ustalono na poziomie 0,5. Wartość funkcji otrzymana dla konkretnego przedsiębiorstwa powinna być wówczas interpretowana w ten sposób, iż Z>0,5 oznacza [[przedsiębiorstwo]] wypłacalne, natomiast Z<0,5 - niewypłacalne, a zatem wysoce zagrożone bankructwem. | Początkowo do funkcji dyskryminacyjnej zostały wprowadzone dwa wskaźniki: płynności (<math>X_1</math>) oraz rentowności (<math>X_2</math>). W zależności od horyzontu prognozy wskaźnikom tym przyporządkowano różne wagi. W rezultacie otrzymano 5 wzorów funkcji dyskryminacyjnych, dla których [[wartość]] graniczną ustalono na poziomie 0,5. Wartość funkcji otrzymana dla konkretnego przedsiębiorstwa powinna być wówczas interpretowana w ten sposób, iż Z>0,5 oznacza [[przedsiębiorstwo]] wypłacalne, natomiast Z<0,5 - niewypłacalne, a zatem wysoce zagrożone bankructwem. | ||
<google>ban728t</google> | <google>ban728t</google> | ||
W celu sprawdzenia wpływu trendu podstawowych [[wskaźnik]]ów na siłę prognozy, autor zdecydował się rozszerzyć [[model]] o dwie kolejne zmienne objaśniające: wariancję miernika <math>X_1</math> (v) oraz [[błąd]] prognozy miernika <math>X_2</math> (e). W ten sposób wyprowadzono 4 funkcje dyskryminacyjne w zależności od wyprzedzenia czasowego prognozy. Funkcje autorstwa R. van Frederikslusta przedstawione zostały w tabeli 1. | W celu sprawdzenia wpływu trendu podstawowych [[wskaźnik]]ów na siłę prognozy, autor zdecydował się rozszerzyć [[model]] o dwie kolejne zmienne objaśniające: wariancję miernika <math>X_1</math> (v) oraz [[błąd]] prognozy miernika <math>X_2</math> (e). W ten sposób wyprowadzono 4 funkcje dyskryminacyjne w zależności od wyprzedzenia czasowego prognozy. Funkcje autorstwa R. van Frederikslusta przedstawione zostały w tabeli 1. | ||
Wersja z 11:35, 2 lis 2023
R. van Frederikslust jest autorem modelu analizy dyskryminacyjnej, powstałego w roku 1978 i służącego do predykcji bankructwa przedsiębiorstw. Swoją analizę przeprowadził na próbie 40 przedsiębiorstw holenderskich, spośród których 20 stanowiły jednostki wypłacalne i 20 - niewypłacalne w latach 1954-1974. Cały ten zbiór był jednolity pod względem branży oraz wielkości.
Początkowo do funkcji dyskryminacyjnej zostały wprowadzone dwa wskaźniki: płynności () oraz rentowności (). W zależności od horyzontu prognozy wskaźnikom tym przyporządkowano różne wagi. W rezultacie otrzymano 5 wzorów funkcji dyskryminacyjnych, dla których wartość graniczną ustalono na poziomie 0,5. Wartość funkcji otrzymana dla konkretnego przedsiębiorstwa powinna być wówczas interpretowana w ten sposób, iż Z>0,5 oznacza przedsiębiorstwo wypłacalne, natomiast Z<0,5 - niewypłacalne, a zatem wysoce zagrożone bankructwem. W celu sprawdzenia wpływu trendu podstawowych wskaźników na siłę prognozy, autor zdecydował się rozszerzyć model o dwie kolejne zmienne objaśniające: wariancję miernika (v) oraz błąd prognozy miernika (e). W ten sposób wyprowadzono 4 funkcje dyskryminacyjne w zależności od wyprzedzenia czasowego prognozy. Funkcje autorstwa R. van Frederikslusta przedstawione zostały w tabeli 1.
Tabela 1.: Dwie wersje funkcji dyskryminacyjnej R. van Frederikslusta
| Lata przed bankructwem | Postać funkcji dyskryminacyjnej | |
|---|---|---|
| I wersja | II wersja | |
| 1 | ||
| 2 | ||
| 3 | ||
| 4 | ||
| 5 | ||
gdzie liczby w nawiasach w indeksie dolnym oznaczają lata przed niewypłacalnością, dla których liczone są poszczególne wskaźniki.
Źródło: Siemińska E., Metody pomiaru i oceny kondycji finansowej przedsiębiorstwa, Wydawnictwo Uniwersytetu Mikołaja Kopernika, Toruń 2002, s. 212.
Modyfikacja wzorów funkcji podwyższyła łączny błąd prognozy o 0,8% (z 7,5% do 8,3%) dla wyprzedzenia rocznego, lecz dla kolejnych trzech okresów można zaobserwować obniżenie błędów, czyli polepszenie skuteczności modeli. Ogólna skuteczność systemów (czyli procent prawidłowo zaklasyfikowanych jednostek) przedstawiona jest w tabeli 2.
Tabela 2.: Ogólna skuteczność systemów wczesnego ostrzegania R. van Frederikslusta
| Lata przed bankructwem | Ogólna skuteczność (w %) | |
|---|---|---|
| I wersja | II wersja | |
| 1 | 92,5 | 91,7 |
| 2 | 82,5 | 83,3 |
| 3 | 77,5 | 80,6 |
| 4 | 72,5 | 77,8 |
| 5 | 70,0 | |
Źródło: opracowanie własne na podstawie Rogowski W.K., Możliwości wczesnego rozpoznawania symptomów zagrożenia zdolności płatniczej przedsiębiorstwa, "Bank i kredyt" 6/1999, NBP, Warszawa 1999, s. 67-68.
R. van Frederikslust doceniony został głównie za to, iż jego badania pozwalały na ocenę wpływu trendu wskaźnika na siłę prognostyczną modelu.
Bibliografia
- Hołda A., Micherda B. Kontynuacja działalności jednostki i modele ostrzegające przed upadłością, Krajowa Izba Biegłych Rewidentów, Warszawa 2007, s. 109
- Rogowski W.K., Możliwości wczesnego rozpoznawania symptomów zagrożenia zdolności płatniczej przedsiębiorstwa, "Bank i kredyt" 6/1999, NBP, Warszawa 1999, s. 67-68
- Siemińska E., Metody pomiaru i oceny kondycji finansowej przedsiębiorstwa, Wydawnictwo Uniwersytetu Mikołaja Kopernika, Toruń 2002, s. 212,214
- Zaleska M., Identyfikacja ryzyka upadłości przedsiębiorstwa i banku, Difin, Warszawa 2002, s. 44-45
Autor: Katarzyna Kowalewska
