System wczesnego ostrzegania D. Hadasik
Dorota Hadasik jest autorką 9 systemów wczesnego ostrzegania przed bankructwem przedsiębiorstw działających w Polsce. Zostały one zbudowane w oparciu o liniową wielowymiarową analizę dyskryminacyjną. Autorka posłużyła się próbami uczącymi (służącymi do zbudowania modeli) o różnej liczebności:
- modele 1 i 2: 44 przedsiębiorstwa (22 niezagrożone upadłością i 22 upadłe),
- modele 3, 4, 5 i 6: 61 przedsiębiorstw (39 niezagrożonych upadłością i 22 upadłe),
- model 7: 56 przedsiębiorstw (28 niezagrożonych upadłością i 28 upadłych),
- modele 8 i 9: 67 (39 niezagrożonych upadłością i 28 upadłych).
Przedsiębiorstwa te nie były jednolite pod względem formy własności, przy czym większość należała do Skarbu Państwa. Firmy upadłe stanowiły natomiast takie, które w latach 1991-1997 złożyły wniosek o ogłoszenie upadłości w sądzie wojewódzkim w Poznaniu, Pile bądź Lesznie.
TL;DR
Autorka opracowała 9 systemów wczesnego ostrzegania przed bankructwem dla polskich przedsiębiorstw. Wykorzystała różne wskaźniki finansowe i przypisała im wagi. Modele miały wysoką skuteczność w klasyfikacji przedsiębiorstw jako zdrowe lub zagrożone upadłością. Najlepszy okazał się model 4.
Opracowane modele
D. Hadasik wybrała 10 wskaźników finansowych i przypisała do każdej z 9 funkcji dyskryminacyjnych od 4 do 7 z nich, nadając im odpowiednie wagi. Postaci powstałych modeli można odczytać z tabeli 1.
Tabela 1: Wartości współczynników funkcji dyskryminacyjnych D. Hadasik
Wskaźnik | Model | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | ||
aktywa obrotowe / zobowiązania krótkoterminowe | 0,703585 | 0,365425 | 0,335969 | |||||||
(aktywa obrotowe - zapasy) / zobowiązania krótkoterminowe | -1,2966 | -0,765526 | -0,71245 | |||||||
zobowiązania ogółem / suma bilansowa | -2,50761 | -2,21854 | -1,3301 | -2,40435 | -2,62766 | -2,4716 | -2,3001 | -1,98281 | -2,37851 | |
kapitał obrotowy / suma bilansowa | 1,52891 | 1,59079 | 1,46434 | |||||||
aktywa trwałe / kapitał własny | 0,04094 | |||||||||
należności * 365 / przychody ze sprzedaży | 0,00141147 | 0,00254294 | 0,00230258 | 0,0013463 | 0,00246069 | 0,00153002 | 0,00118429 | 0,00141242 | ||
przychody ze sprzedaży / suma bilansowa | 0,180604 | |||||||||
zapasy * 365 / przychody ze sprzedaży | -0,00925162 | -0,0140733 | -0,0038 | -0,0127826 | -0,00922513 | -0,0138937 | -0,0104159 | -0,00847833 | -0,00983034 | |
wynik netto / kapitał całkowity | 2,16525 | 1,53416 | ||||||||
wynik netto / zapasy | 0,0233545 | 0,0186057 | 0,0235 | 0,0272307 | 0,0243387 | 0,0286736 | 0,0235729 | 0,0297656 | ||
stała | 2,60839 | 2,76843 | 1,6238 | 2,36261 | 2,41753 | 2,59323 | 2,65711 | 1,97095 | 2,46506 |
Źródło: opracowanie własne na podstawie Hadasik D., Upadłość przedsiębiorstw w Polsce i metody jej prognozowania, Akademia Ekonomiczna w Poznaniu, Poznań 1998, s. 71-80, 152-165.
Autorka nie stworzyła tzw. szarych stref (przedziałów wartości funkcji, dla których nie można jednoznacznie przypisać przedsiębiorstwa ani do grupy zdrowych, ani do zagrożonych upadłością), ustaliła jedynie punkty graniczne, które interpretuje się w ten sposób, iż otrzymana dla danego przedsiębiorstwa wartość funkcji dyskryminacyjnej, będąca wartością wyższą niż wartość punktu granicznego dla tejże funkcji oznacza przedsiębiorstwo zdrowe, natomiast niższą - zagrożone upadłością. Punkty graniczne dla kolejnych systemów są następujące:
- modele 1, 2 i 7: 0,
- model 3: -0,3842325,
- model 4: -0,374345,
- model 5: -0,354915,
- model 6: -0,42895,
- model 8: -0,227935,
- model 9: nie podano.
Sprawność modeli
Sprawność ogólna (procent prawidłowo zaklasyfikowanych jednostek), sprawność I rodzaju (procent prawidłowo zaklasyfikowanych przedsiębiorstw w rzeczywistości upadłych) oraz sprawność II rodzaju systemów dla próby uczącej (procent prawidłowo zaklasyfikowanych przedsiębiorstw w rzeczywistości niezagrożonych upadkiem) przedstawiona została w tabeli 2.
Tabela 2. Sprawność klasyfikacji systemów D. Hadasik dla prób uczących
Model | Sprawność ogólna (%) | Sprawność I rodzaju (%) | Sprawność II rodzaju (%) |
---|---|---|---|
1 | 93,18 | 95,45 | 90,91 |
2 | 95,45 | 90,91 | 100 |
3 | 88,52 | 72,73 | 97,44 |
4 | 95,08 | 90,91 | 97,44 |
5 | 93,44 | 95,45 | 92,31 |
6 | 96,72 | 95,45 | 97,44 |
7 | 91,07 | 92,86 | 89,29 |
8 | 92,54 | 85,71 | 97,44 |
9 | 91,04 | 92,86 | 89,74 |
Źródło: opracowanie własne na podstawie Hadasik D., Upadłość przedsiębiorstw w Polsce i metody jej prognozowania, Akademia Ekonomiczna w Poznaniu, Poznań 1998, s. 152-162.
D. Hadasik przetestowała swoje modele także na próbach testowych o następujących liczebnościach:
- modele 1 i 2: 30 przedsiębiorstw (22 niezagrożone upadłością i 8 upadłych),
- modele 3, 4, 5, 6, 8 i 9: 47 przedsiębiorstw (39 niezagrożonych upadłością i 8 upadłych),
- model 7: 36 przedsiębiorstw (28 niezagrożonych upadłością i 8 upadłych).
Rezultaty zawarte są w tabeli 3.
Tabela 3: Sprawność prognoz systemów D. Hadasik dla prób testowych
Model | Sprawność ogólna (%) | Sprawność I rodzaju (%) | Sprawność II rodzaju (%) |
---|---|---|---|
1 | 90 | 100 | 86,36 |
2 | 83,33 | 87,50 | 81,82 |
3 | 91,15 | 75 | 94,87 |
4 | 95,74 | 100 | 94,87 |
5 | 91,15 | 100 | 89,74 |
6 | 91,15 | 100 | 89,74 |
7 | 94,44 | 100 | 92,31 |
8 | 89,36 | 87,50 | 89,74 |
9 | 91,45 | 100 | 89,74 |
Źródło: opracowanie własne na podstawie Hadasik D., Upadłość przedsiębiorstw w Polsce i metody jej prognozowania, Akademia Ekonomiczna w Poznaniu, Poznań 1998, s. 165-168.
Ze względu na wysoką poprawność w obu próbach, autorka wskazała model 4. jako najlepszy.
Bibliografia
- Hadasik D. (1998), Upadłość przedsiębiorstw w Polsce i metody jej prognozowania, Akademia Ekonomiczna w Poznaniu, Poznań
- Hołda A., Micherda B. (2007), Kontynuacja działalności jednostki i modele ostrzegające przed upadłością, Krajowa Izba Biegłych Rewidentów, Warszawa
- Prusak B. (2005), Nowoczesne metody prognozowania zagrożenia finansowego przedsiębiorstw, Difin, Warszawa
- Siemińska E. (2002), Metody pomiaru i oceny kondycji finansowej przedsiębiorstwa, Wydawnictwo Uniwersytetu Mikołaja Kopernika, Toruń
Autor: Katarzyna Kowalewska