System wczesnego ostrzegania D. Hadasik

Z Encyklopedia Zarządzania
Wersja do druku nie jest już wspierana i może powodować błędy w wyświetlaniu. Zaktualizuj swoje zakładki i zamiast funkcji strony do druku użyj domyślnej funkcji drukowania w swojej przeglądarce.

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.


System wczesnego ostrzegania D. Hadasikartykuły polecane
System wczesnego ostrzegania B. PrusakaSystem wczesnego ostrzegania W. H. BeaveraWskaźnik AltmanaSystem wczesnego ostrzegania K. BeermannaSystem wczesnego ostrzegania E. I. AltmanaSystem wczesnego ostrzegania P. WeibelaSystem wczesnego ostrzegania J. Gajdki i D. StosaSystem wczesnego ostrzegania R. Van. FrederikslustaSystem wczesnego ostrzegania G WeinrichaInformatyczne narzędzia wspomagania zarządzania projektami

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