BANKROTNÍ A BONITNÍ MODELY PŘI HODNOCENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI ÚPADKU FIRMY. Ing. Jana Kotěšovcová, Ing. Václav Leinweber, PhD., MBA
|
|
- Stanislav Toman
- před 7 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 BANKROTNÍ A BONITNÍ MODELY PŘI HODNOCENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI ÚPADKU FIRMY Ing. Jana Kotěšovcová, Ing. Václav Leinweber, PhD., MBA
2 Hlavní cíle zkoumání, výběr metodologie Hlavní cíle zkoumání: Cílem výzkumné práce bylo vybrat vhodné ukazatele pro stanovení ratingu firem. Otestovat 33 vybraných ukazatelů, Vybrat nejvhodnější ukazatele, Na 600 testovaných firem otestovat vybrané ukazatele a přiřadit jim ratingového hodnocení. Metodologie: K výběru ukazatelů jsme využili statistické metody rozptylu, směrodatné odchylky. Pro znázornění vhodných ukazatelů jsme vycházeli z Gaussovy zvonové křivky normálního rozdělení hustoty. Využili jsme metodu rozčlenění ukazatele na jednotlivé meze a přiřazení konkrétního ratingu každé z těchto mezí, která byla použita v modelu řízení rizika společnosti od J. P. Morgana Credics Matrics v kapitole 8. Asset value model, který využívá ukazatele procentní změny hodnoty aktiv.
3 Zdroje dat, kritéria výběru firem, metodologie Zdroje dat pro testování ukazatelů: Účetní závěrky 600 českých podniků v roce 2010, získaných z výročních zpráv společností a pomocí programu Albertina. Kritériem výběru firem: Firmy v oboru stavebnictví, sklářského průmyslu a energetiky.
4 Postup při vytváření bonitního ratingového modelu Ukazatele: Z 33 ukazatelů jsme vybrali ty ukazatele, které tvarem odpovídají zvonovému tvaru normálního rozdělení Gaussovy křivky. Hodnotě každého ukazatele jsme přiřadili konkrétní hodnocení na základě vzájemného vztahu mezi ratingem a rozptylem analyzovaných hodnot, vypočítaných pomocí směrodatné odchylky. Stanovili jsme hranice intervalů spolehlivosti pomocí normálního rozdělení četností s parametry m a s u jednotlivých skupin firem. Výsledkem byla soustava ukazatelů, které jednotlivě vypovídají o tom, jaká je z pohledu ukazatelů pravděpodobnost, že společnost nepatří mezi nejhorší společnosti.
5 Postup při vytváření bonitního ratingového modelu Dojde tak k přiřazení příslušného ratingu každému pásmu ohraničenému horní a spodní mezí. Pásmo hodnot ukazatele, které všechny spadají do 70 % pravděpodobnosti, že společnost nepatří mezi nejhorší podniky 50%, 65%, 70%, 75%, 80%, 85%, 90% a 95% Jedná se celkem o 8 mezí, které rozdělují celé pásmo na 9 intervalů, které využijeme pro vybraných 7 ukazatelů. Využijeme ratingové hodnocení AAA, AA,,D.
6 Ukazatel Rating (bps) Max Procentil Procentil Procentil Procentil - Medián Procentil 182 Min 149 Průměr 227
7 Celková likvidita Převodní tabulka mezi bazickými body a ratingovými stupni Rating Hodnocení Hodnoty likvidity Bazické body AAA 1 < 2,5 ; 3 > 1000 AA 2 < 2,3 ; 2,49 > A 3 < 1,8 ; 2,29 > BBB 4 < 1,5 ;1,79 > BB 5 < 1 ; 1,49 > B 6 < 0 ; 0,99 > CCC 7 hodnota > 3 ;hodnota <
8 Souvislost mezi ratingovými stupni a směrodatnou odchylkou ukazatele Gaussovu křivku je možné interpretovat tak, že každé hodnotě ukazatele, která se nalézá na ose x (na obrázku je stupnice rozčleněna tak, jak tomu odpovídá ve zvonové křivce), lze přiřadit konkrétní rating. Zároveň se standardním označením ratingu (v našem případě AAA D) můžeme každý z ratingů označit i číslem, protože s čísly lze lépe pracovat.
9 Sestavení rovnice přímky Vezměme například interval mezi ratingy AA a A, kterým odpovídají příslušné hodnoty na ose x, vidíme, že tento vztah mezi ratingem a směrodatnou odchylkou, vyjádřený přímkou p, vede ke trojúhelníku ABC. Následně jsou stanoveny souřadnice bodů A, B, C, souřadnice vektoru charakterizujícího přímku p, což nám dále umožňuje sestavit rovnici přímky p.
10 Postup při vytváření bonitního ratingového modelu Použili jsme ukazatele z oblasti likvidity, rentability, a kapitálové struktury, celkem 5 ukazatelů. Vybrali jsme na základě testování následující ukazatele: celková likvidita okamžitá likvidita celková likvidita rentabilita aktiv ROA míra zadluženosti vlastního kapitálu Nejvíce se Gaussovu normálnímu rozdělení hustoty blíží ukazatel míra vlastního kapitálu.
11 Výskyt ukazatele míra vlastního kapitálu se nejvíce blíží Gaussovu rozdělení četností
12 Výskyt ukazatele celkové likvidity
13 Výskyt ukazatele okamžité likvidity
14 Ukazatele jsme sloučili do jednoho souhrnného, který hodnotí rating firmy, dostali jsme křivku blížící se Gaussovu normálnímu rozdělení hustoty, kde je zřejmé, že rating, sestavený z ukazatelů, které nevytváří Gaussovu křivku, se může ke tvaru Gaussovy křivky více či méně blížit.
15 Počet výskytů Rating a ukazatele - všechny 3 NACE Celková likvidita Pohotová likvidita % 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Bázické body (bps) Okamžitá likvidita ROA Míra vlastního kapitálu Rating
16 Počet výskytů 45 Výskyt ratingu - všechny 3 NACE Bázické body (bps)
17
18 Počet výskytů 100 Pohotová likvidita - všechny 3 NACE ,1 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 1,1 1,2 1,3 1,4 1,5 1,6 1,7 1,8 1,9 2 2,1 2,2 2,3 2,4 2,5 2,6 2,7 2,8 2,9 3 Hodnota ukazatele
19 Počet výskytů 160 Okamžitá likvidita - všechny 3 NACE ,1 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 1,1 1,2 1,3 1,4 1,5 1,6 1,7 1,8 1,9 2 2,1 2,2 2,3 2,4 2,5 2,6 2,7 2,8 2,9 3 Hodnota ukazatele
20 Počet výskytů 160 ROA - všechny 3 NACE ,02 0,04 0,06 0,08 0,1 0,12 0,14 0,16 0,18 0,2 0,22 0,24 0,26 0,28 0,3 0,32 0,34 0,36 0,38 0,4 0,42 0,44 0,46 0,48 Hodnota ukazatele
21 Počet výskytů 40 MVK - všechny 3 NACE ,04 0,08 0,12 0,16 0,2 0,24 0,28 0,32 0,36 0,4 0,44 0,48 0,52 0,56 0,6 0,64 0,68 0,72 0,76 0,8 0,84 0,88 0,92 0,96 1 Hodnota ukazatele
22 Ekonomická výkonnost měřená v bazických bodech R A T I N G Míra vlastního kapitálu Celková likvidita CZ-NACE 45-staveb. CZ-NACE 40-energet. 300 CZ-NACE 26-sklo, stavební hm. ROA Pohotová likvidita Všechny CZ-NACE Okamžitá likvidita
23 Závěrem Tři obory, které jsme testovali, stavebnictví, sklářský průmysl a stavební hmoty a energetiku nám dali kritéria pro komparaci dalších společností z testovaných oborů. Bylo by dobré v této analytické práci dále pokračovat, rozšířit databázi i na další obory a pravidelně aktualizovat o nová aktuální data. K tomu jsme předpokládali sestavit benchmarkingový model, který by se průběžně minimálně jednou ročně aktualizoval o nová data a sloužil by firmám.
24 Děkuji Vám za pozornost!
Bankrotní modely. Rating a scoring
Bankrotní modely Rating a scoring Bankrotní modely Posuzují celkovou finanční výkonnost podniku Jsou složeny z několika finančních ukazatelů Mají syntetický charakter Nejznámější modely: Altmanův index
VíceMetodické listy pro kombinované studium předmětu FINANČNÍ ANALÝZA PODNIKU (FAP) (aktualizovaná verze 01-09)
Metodické listy pro kombinované studium předmětu FINANČNÍ ANALÝZA PODNIKU (FAP) (aktualizovaná verze 01-09) Přednášející: Ing. Jana Kotěšovcová Způsob zakončení předmětu: Zápočet formou zápočtového testu
VíceIng. František Řezáč, Ph.D. Masarykova univerzita
Finanční analýza pojišťoven Hlavní úkoly finanční analýzy neustále vyhodnocovat, na základě finančních ukazatelů, ekonomickou situaci pojišťovny, současně, pomocí poměrových ukazatelů finanční analýzy,
VícePŘEDMLUVA 1 PŘEDMĚT A CÍL FINANČNÍ ANALÝZY 3 METODY FINANČNÍ ANALÝZY 7
OBSAH III PŘEDMLUVA 1 PŘEDMĚT A CÍL FINANČNÍ ANALÝZY 3 METODY FINANČNÍ ANALÝZY 7 2.1 Fundamentální analýza podniku 7 2.2 Technická analýza podniku 9 Kritéria srovnatelnosti podniků 10 HORIZONTÁLNÍ ANALÝZA
VíceAGRO PODLUŽAN, A.S. REPORT FINANČNÍCH UKAZATELŮ
AGRO PODLUŽAN, A.S. REPORT FINANČNÍCH UKAZATELŮ 2007-2011 Obsah Finanční analýza společnosti Agro Podlužan... 3 Ukazatele rentability... 4 Ukazatele aktivity... 5 Ukazatele likvidity... 7 Ukazatele zadluženosti...
VícePREDIKCE FINANČNÍ TÍSNĚ
PREDIKCE FINANČNÍ TÍSNĚ možnosti předvídání finanční tísně podniků byly vždy předmětem zájmu a výzkumu mnohým by velmi vyhovovalo, kdyby bylo možné prohlásit, že se podnik během jednoho roku dostane do
VíceAAA. ENPRAG, s.r.o. BISNODE CERTIFIKÁTY INDIKÁTORY IDENTIFIKACE REGISTRAČNÍ ÚDAJE KONTAKTNÍ ÚDAJE IČO: Registr Solventních firem
ENPRAG, s.r.o. IČO: 62743741 BISNODE CERTIFIKÁTY Registr Solventních firem INDIKÁTORY Bisnode Skóring AAA Minimální riziko Platební index Insolvence Likvidace 2 Platí těsně po splatnosti Nespolehlivý plátce
VíceSoustavy poměrových ukazatelů
4.přednáška Soustavy poměrových ukazatelů Jednotlivé pom. ukazatele jeden rys, jedna oblast - hodnocení mohou vycházet různá snahy sloučit všechna hodnocení do soustav ukazatelů - mnoha druhů a popisujících
VícePREDIKCE FINANČNÍ TÍSNĚ
PREDIKCE FINANČNÍ TÍSNĚ Účelový výběr ukazatelů cílem je sestavit takové výběry ukazatelů, které by dokázaly kvalitně diagnostikovat finanční situaci firmy (finanční zdraví), resp. predikovat její krizový
Více5 INVESTIČNÍ RIZIKO, ČISTÝ PRACOVNÍ KAPITÁL A STRATEGIE FINANCOVÁNÍ, FINANČNĚ-ANALYTICKÁ KRITÉRIA VÝKONNOSTI PODNIKU
5 INVESTIČNÍ RIZIKO, ČISTÝ PRACOVNÍ KAPITÁL A STRATEGIE FINANCOVÁNÍ, FINANČNĚ-ANALYTICKÁ KRITÉRIA VÝKONNOSTI PODNIKU 5.1 Investiční riziko (měření a ochrana) 5.1.1 Měření investičního rizika Definovat
VíceMinimální hodnota. Tabulka 11
PŘÍLOHA č.1 Výsledné hodnoty Výsledky - ženy (SOŠ i SOU, maturitní i učební obory) Aritmetický průměr Maximální hodnota Minimální hodnota Medián Modus Rozptyl Směrodatná odchylka SOM 0,49 2,00 0,00 0,33
VíceH. FINANČNÍ UKAZATELE oborů a odvětví zpracovatelského průmyslu v datech a grafech
H. FINANČNÍ UKAZATELE oborů a odvětví zpracovatelského průmyslu v datech a grafech OKEČ 15 Výroba potravin a nápojů OKEČ 17 Textilní průmysl OKEČ 18 Oděvní průmysl OKEČ 19 Výroba usní, galanterie a obuvi
VíceMÍRY ZÁVISLOSTI (KORELACE A REGRESE)
zhanel@fsps.muni.cz MÍRY ZÁVISLOSTI (KORELACE A REGRESE) 2.5 MÍRY ZÁVISLOSTI 2.5.1 ZÁVISLOST PEVNÁ, VOLNÁ, STATISTICKÁ A KORELAČNÍ Jednorozměrné soubory - charakterizovány jednotlivými statistickými znaky
Vícesoubor činností, jejichž cílem je zjistit a vyhodnotit komplexně finanční situaci podniku Systematický rozbor dat, získaných především z účetních
Soňa Bartáková soubor činností, jejichž cílem je zjistit a vyhodnotit komplexně finanční situaci podniku Systematický rozbor dat, získaných především z účetních výkazů posouzení základních vývojových tendencí
VíceAnalýza nabídky úvěrů pro podnikatele
VYSOKÁ ŠKOLA TECHNICKÁ A EKONOMICKÁ V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH Ústav podnikové strategie Analýza nabídky úvěrů pro podnikatele Autor bakalářské práce: Zlata Neužilová Vedoucí bakalářské práce: Ing. Simona
Více1. Grünwaldův bonitní model
1. Grünwaldův bonitní model Bankrotní modely odpovědi na otázku, jaká je pravděpodobnost, že se společnost v dohledné době nedostane do bankrotního stavu. Bankrotní modely jsou založeny na statistickém
VíceKomplexní čísla, Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady
Předmět: Náplň: Třída: Počet hodin: Pomůcky: Matematika Komplexní čísla, Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady 4. ročník a oktáva 3 hodiny týdně PC a dataprojektor, učebnice
VíceVybraná rozdělení náhodné veličiny
3.3 Vybraná rozdělení náhodné veličiny 0,16 0,14 0,12 0,1 0,08 0,06 0,04 0,02 0 Rozdělení Z 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Život je umění vytvářet uspokojivé závěry na základě nedostatečných předpokladů.
VíceSTATISTICKÉ ODHADY Odhady populačních charakteristik
STATISTICKÉ ODHADY Odhady populačních charakteristik Jak stanovit charakteristiky rozložení sledované veličiny v základní populaci? Populaci většinou nemáme celou k dispozici, musíme se spokojit jen s
VíceÚvod do analýzy cenných papírů. Dagmar Linnertová 5. Října 2009
Úvod do analýzy cenných papírů Dagmar Linnertová 5. Října 2009 Investice a investiční rozhodování Každý je potenciální investor Nevynaložením prostředků na svou současnou potřebu se jí tímto vzdává Mít
VícePD MONT s.r.o. CZ25788434 1 300 000 CZK. Firma není v insolvenci či úpadku. Firma není v likvidaci. Firma nemá exekuce z Obchodního věstníku
základní údaje registrovaný název PD MONT s.r.o. IČ 25788434 DIČ CZ25788434 datum vzniku 16.08.1999 základní kapitál 1 300 000 CZK plátce DPH Firma je plátcem DPH od 01.09.1999 nespolehlivý plátce DPH
VíceRep o rt z ap likace Gno sus sp o lečno sti Bisno d e Česká rep ub lika, a.s. vytvo řil/a Lenka Bad z iko vá d ne v 0 5 :0 2 :2 6
Lindab a.s. IČO: 36214604 Monitor 1 INDIKÁTORY Bisnode Skóring Platební index Insolvence Likvidace spolehlivý plátce DPH Exekuce Dluh AAA 2 Minimální riziko Platí těsně po splatnosti Historický SIGNÁLY
VíceZÁKLADNÍ STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY
zhanel@fsps.muni.cz ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY METODY DESKRIPTIVNÍ STATISTIKY 1. URČENÍ TYPU ŠKÁLY (nominální, ordinální, metrické) a) nominální + ordinální neparametrické stat. metody b) metrické
VíceNárodníinformačnístředisko pro podporu jakosti
Národníinformačnístředisko pro podporu jakosti OVĚŘOVÁNÍ PŘEDPOKLADU NORMALITY Doc. Ing. Eva Jarošová, CSc. Ing. Jan Král Používané metody statistické testy: Chí-kvadrát test dobré shody Kolmogorov -Smirnov
VíceP13: Statistické postupy vyhodnocování únavových zkoušek, aplikace normálního, Weibullova rozdělení, apod.
P13: Statistické postupy vyhodnocování únavových zkoušek, aplikace normálního, Weibullova rozdělení, apod. Matematický přístup k výsledkům únavových zkoušek Náhodnost výsledků únavových zkoušek. Únavové
VíceDATASOFT, spol. s r.o. CZ CZK. Firma není v insolvenci či úpadku. Firma není v likvidaci. Firma nemá exekuce z Obchodního věstníku
základní údaje registrovaný název DATASOFT, spol. s r.o. IČ 47310405 DIČ CZ47310405 datum vzniku 23.11.1992 základní kapitál 153 000 CZK plátce DPH Firma je plátcem DPH od 01.01.1993 nespolehlivý plátce
VíceEkonomická část analytických studií s využitím auditorských přístupů
Zasedání komise lesnické ekonomiky OLH ČAZV 29. 4. 30. 4. 2014 Rožnov pod Radhoštěm Ekonomická část analytických studií s využitím auditorských přístupů Ing. Petra Hlaváčková, Ph.D. Ústav lesnické a dřevařské
VíceE(X) = np D(X) = np(1 p) 1 2p np(1 p) (n + 1)p 1 ˆx (n + 1)p. A 3 (X) =
Základní rozdělení pravděpodobnosti Diskrétní rozdělení pravděpodobnosti. Pojem Náhodná veličina s Binomickým rozdělením Bi(n, p), kde n je přirozené číslo, p je reálné číslo, < p < má pravděpodobnostní
VíceFreeTel, s.r.o. CZ24737887 200 000 CZK. Firma není v insolvenci či úpadku. Firma není v likvidaci. Firma nemá exekuce z Obchodního věstníku
základní údaje registrovaný název FreeTel, s.r.o. IČ 24737887 DIČ CZ24737887 datum vzniku 20.09.2010 základní kapitál 200 000 CZK plátce DPH Firma je plátcem DPH od 01.11.2011 nespolehlivý plátce DPH Firma
VíceH E L G O S s.r.o. CZ CZK. Firma není v insolvenci či úpadku. Firma není v likvidaci. Firma nemá exekuce z Obchodního věstníku
základní údaje registrovaný název H E L G O S s.r.o. IČ 46711732 DIČ CZ46711732 datum vzniku 11.06.1992 základní kapitál 102 000 CZK plátce DPH Firma je plátcem DPH od 01.01.1995 nespolehlivý plátce DPH
VícePorovnání dvou výběrů
Porovnání dvou výběrů Menu: QCExpert Porovnání dvou výběrů Tento modul je určen pro podrobnou analýzu dvou datových souborů (výběrů). Modul poskytuje dva postupy analýzy: porovnání dvou nezávislých výběrů
VíceRUBELIT, s.r.o. CZ49969277 560 000 CZK. Firma není v insolvenci či úpadku. Firma není v likvidaci. Firma nemá exekuce z Obchodního věstníku
základní údaje registrovaný název RUBELIT, s.r.o. IČ 49969277 DIČ CZ49969277 datum vzniku 07.01.1994 základní kapitál 560 000 CZK plátce DPH Firma je plátcem DPH od 07.03.1994 nespolehlivý plátce DPH Firma
VíceZápočtová práce STATISTIKA I
Zápočtová práce STATISTIKA I Obsah: - úvodní stránka - charakteristika dat (původ dat, důvod zpracování,...) - výpis naměřených hodnot (v tabulce) - zpracování dat (buď bodové nebo intervalové, podle charakteru
VíceÚvod do problematiky měření
1/18 Lord Kelvin: "Když to, o čem mluvíte, můžete změřit, a vyjádřit to pomocí čísel, něco o tom víte. Ale když to nemůžete vyjádřit číselně, je vaše znalost hubená a nedostatečná. Může to být začátek
Více8. Normální rozdělení
8. Normální rozdělení 8.. Definice: Normální (Gaussovo) rozdělení N(µ, 2 ) s parametry µ a > 0 je rozdělení určené hustotou ( ) f(x) = (x µ) 2 e 2 2, x (, ). Rozdělení N(0; ) s parametry µ = 0 a = se nazývá
VíceIV. přednáška FAP Komplexní způsoby využití poměrových ukazatelů
IV. přednáška FAP Komplexní způsoby využití poměrových ukazatelů 1. SOUSTAVA POMĚROVÝCH UKAZATELŮ 1.1. Du Pontův rozklad ukazatele rentability Součástí analýzy je také rozklad syntetických ukazatelů na
VíceFINANCE PODNIKU A FINANČNÍ PLÁNOVÁNÍ 2
Anotace: Cíle předmětu FINANCE PODNIKU A FINANČNÍ PLÁNOVÁNÍ 2 (Verze 04/05) Předmět navazuje na předmět Podnikové finance a finanční plánování 1, kde se student seznámil se základy podnikového financování
VíceHodnocení finanční situace malých a středních podniků v podmínkách mezinárodních standardů finančního výkaznictví(ias/ifrs)
Hodnocení finanční situace malých a středních podniků v podmínkách mezinárodních standardů finančního výkaznictví(ias/ifrs) Dana Kubíčková 1 Abstrakt Mezinárodní standardy účetního výkaznictví (IAS/IFRS)
VíceObsah Podnikové účetnictví Hlavní účetní pojmy Typy a obsah fi nančních výkazů iii
Obsah Jak pracovat s elektronickou aplikací.................................................... ix Předmluva............................................................................ xiii Úvod................................................................................
VíceRep o rt z ap likace Gno sus sp o lečno sti Bisno d e Česká rep ub lika, a.s. vytvo řil/a Jana Vávro vá d ne v 15 :45 :0 6.
C.T.G.CZ., s.r.o. IČO: 25737881 BISNODE CERTIFIKÁTY T op Rating INDIKÁTORY Bisnode Skóring Platební index Insolvence Likvidace spolehlivý plátce / osoba DPH Exekuce Dluh AA -6 Velmi nízké riziko Platí
VíceZákladní statistické charakteristiky
Základní statistické charakteristiky Základní statistické charakteristiky slouží pro vzájemné porovnávání statistických souborů charakteristiky = čísla, pomocí kterých porovnáváme Základní statistické
VíceIPEX a.s. základní údaje
základní údaje registrovaný název IPEX a.s. IČ 45021295 DIČ CZ45021295 datum vzniku 30.03.1992 základní kapitál 6 000 000 CZK plátce DPH Firma je plátcem DPH od 01.01.1993 nespolehlivý plátce DPH Firma
VíceNáhodná veličina a rozdělení pravděpodobnosti
3.2 Náhodná veličina a rozdělení pravděpodobnosti Bůh hraje se světem hru v kostky. Jsou to ale falešné kostky. Naším hlavním úkolem je zjistit, podle jakých pravidel byly označeny, a pak toho využít pro
Více1. Přednáška. Ing. Miroslav Šulai, MBA
N_OFI_2 1. Přednáška Počet pravděpodobnosti Statistický aparát používaný ve financích Ing. Miroslav Šulai, MBA 1 Počet pravděpodobnosti -náhodné veličiny 2 Počet pravděpodobnosti -náhodné veličiny 3 Jevy
VíceDvořák - střechy s.r.o. CZ27536459 200 000 CZK. Firma není v insolvenci či úpadku. Firma není v likvidaci. Firma nemá exekuce z Obchodního věstníku
základní údaje registrovaný název Dvořák - střechy s.r.o. IČ 27536459 DIČ CZ27536459 datum vzniku 02.04.2008 základní kapitál 200 000 CZK plátce DPH Firma je plátcem DPH od 02.05.2008 nespolehlivý plátce
VíceUNIVERZITA PARDUBICE
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Vedoucí studia a odborný garant: Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. Vyučující: Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. Autor práce: ANDRII
VíceFRONTIER COMPONENTS, s.r.o. základní údaje
základní údaje registrovaný název FRONTIER COMPONENTS, s.r.o. IČ 25650432 DIČ CZ25650432 datum vzniku 04.03.1998 základní kapitál 100 000 CZK plátce DPH Firma je plátcem DPH od 12.07.2006 nespolehlivý
VíceDETAILY OBJEDNÁVKY REŠERŠOVANÁ SPOLEČNOST. DETAILY OBJEDNÁVKY: Zákazník: Coface Czech Credit Management Services, spol. s r.o.
Kreditní informace Coface Czech Credit Management Services, spol. s r.o. email: info-cz@coface.com 30.03.2015 12:15 document id: 1741187-3-P01-1.12.6-16244 DETAILY OBJEDNÁVKY DETAILY OBJEDNÁVKY: Zákazník:
VíceÚloha E301 Čistota vody v řece testem BSK 5 ( Statistická analýza jednorozměrných dat )
Úloha E301 Čistota vody v řece testem BSK 5 ( Statistická analýza jednorozměrných dat ) Zadání : Čistota vody v řece byla denně sledována v průběhu 10 dní dle biologické spotřeby kyslíku BSK 5. Jsou v
VíceUNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu. Aplikace STAT1. Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM2011 3. 11.
UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu Aplikace STAT1 Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM2011 Jiří Neubauer, Marek Sedlačík, Oldřich Kříž 3. 11. 2012 Popis a návod k použití aplikace
VíceMetody sociálních výzkumů. Velmi skromný úvod do statistiky. Motto: Jsou tři druhy lži-lež prostá, lež odsouzeníhodná a statistika.
Metody sociálních výzkumů Velmi skromný úvod do statistiky. Motto: Jsou tři druhy lži-lež prostá, lež odsouzeníhodná a statistika. Statistika Význam slova-vychází ze slova stát, s jeho administrativou
VícePřehled vybraných predikčních modelů finanční úrovně
Obr.1 Přehled vybraných predikčních modelů finanční úrovně PREDIKČNÍ MODELY HODNOCENÍ FINANČNÍ ÚROVNĚ Bankrotní Ratingové Altmanův model Tamariho model Taflerův model Kralickuv Quick-test Beaverův model
VícePRŮZKUMOVÁ ANALÝZA JEDNOROZMĚRNÝCH DAT Exploratory Data Analysis (EDA)
PRŮZKUMOVÁ ANALÝZA JEDNOROZMĚRNÝCH DAT Exploratory Data Analysis (EDA) Reprezentativní náhodný výběr: 1. Prvky výběru x i jsou vzájemně nezávislé. 2. Výběr je homogenní, tj. všechna x i jsou ze stejného
VíceHODNOCENÍ PROSPERITY PODNIKU. Ing. Marie Vejsadová Dryjová. Úvod
HODNOCENÍ PROSPERITY PODNIKU Ing. Marie Vejsadová Dryjová Úvod Podnikovou prosperitu lze mimojité posuzovat také podle vývoje finančního zdraví podniku odrážejícího současný stav podnikových financí, které
VíceNáhodné (statistické) chyby přímých měření
Náhodné (statistické) chyby přímých měření Hodnoty náhodných chyb se nedají stanovit předem, ale na základě počtu pravděpodobnosti lze zjistit, která z možných naměřených hodnot je více a která je méně
VíceMATEMATIKA Maturitní témata společná část MZ vyšší úroveň (vychází z Katalogu požadavků MŠMT)
MATEMATIKA Maturitní témata společná část MZ vyšší úroveň (vychází z Katalogu požadavků MŠMT) 1. Číselné obory 1.1 Přirozená čísla provádět aritmetické operace s přirozenými čísly rozlišit prvočíslo a
VíceRegresní analýza 1. Regresní analýza
Regresní analýza 1 1 Regresní funkce Regresní analýza Důležitou statistickou úlohou je hledání a zkoumání závislostí proměnných, jejichž hodnoty získáme při realizaci experimentů Vzhledem k jejich náhodnému
VíceMetodické listy pro kombinované studium předmětu FINANČNÍ ANALÝZA PODNIKU. VYSOKÁ ŠKOLA FINANČNÍ A SPRÁVNÍ, o.p.s.
Metodické listy pro kombinované studium předmětu FINANČNÍ ANALÝZA PODNIKU (Verze 05/06) Úvodní charakteristika předmětu: Cílem předmětu je zprostředkovat studentu poznání a osvojení metodického aparátu,
VíceObsah: OBSAH:...2 1 ÚVOD...3 2 FINANČNÍ ANALÝZA...4
Seminární práce ze Základů firemních financí Téma: Finanční analýza podniku Zpracovali: Vidlák Tomáš Zlámalová Věra Sedlák Michal Datum prezentace: 21. 4. 2005 V Brně dne...... P o d p i s Obsah: OBSAH:...2
VíceVŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky SMAD
VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky JMÉNO STUDENTKY/STUDENTA: OSOBNÍ ČÍSLO: JMÉNO CVIČÍCÍ/CVIČÍCÍHO: SMAD Cvičení Ostrava, AR 2016/2017 Popis datového souboru Pro dlouhodobý
VíceMetodické listy pro kombinované studium předmětu. Podnikové finance a finanční plánování 2. Metodický list č. 1
Metodické listy pro kombinované studium předmětu Podnikové finance a finanční plánování 2 Metodický list č. 1 Druhy financování podniku Co rozumíme financováním a jaké jsou úkoly finančního managementu.
VícePopisná statistika. Komentované řešení pomocí MS Excel
Popisná statistika Komentované řešení pomocí MS Excel Vstupní data Máme k dispozici data o počtech bodů z 1. a 2. zápočtového testu z Matematiky I v zimním semestru 2015/2016 a to za všech 762 studentů,
VíceMATEMATICKO STATISTICKÉ PARAMETRY ANALYTICKÝCH VÝSLEDKŮ
MATEMATICKO STATISTICKÉ PARAMETRY ANALYTICKÝCH VÝSLEDKŮ Má-li analytický výsledek objektivně vypovídat o chemickém složení vzorku, musí splňovat určitá kriteria: Mezinárodní metrologický slovník (VIM 3),
Více1. Kombinatorika 1.1. Faktoriál výrazy a rovnice
1. Kombinatorika 1.1. Faktoriál výrazy a rovnice 1.A) 210; B) 990; C) 29260; D) 1/5; E) 1/240; F) 157; G) 81/712; H) 1/100; I) 3,98*10 11 ; J) 86296950; K) 65824; L) 195878760; 2. A) x 3 +3x 2 +2x; x Z,
VíceBenchmarking. Rentabilita
Benchmarking - 1 - Benchmarking Testované společnosti prošly testem, již každá z nich byla okomentovaná v kapitole věnované právě jí, mohli jsme tam najít i malé srovnaní s ostatníma společnostmi. Podrobnější
VíceUrčujeme neznámé hodnoty parametru základního souboru. Pomocí výběrové charakteristiky vypočtené z náhodného výběru.
1 Statistické odhady Určujeme neznámé hodnoty parametru základního souboru. Pomocí výběrové charakteristiky vypočtené z náhodného výběru. Odhad lze provést jako: Bodový odhad o Jedna číselná hodnota Intervalový
VíceVYSOKONAPĚŤOVÉ ZKUŠEBNICTVÍ. #2 Nejistoty měření
VYSOKONAPĚŤOVÉ ZKUŠEBNICTVÍ # Nejistoty měření Přesnost měření Klasický způsob vyjádření přesnosti měření chyba měření: Absolutní chyba X = X M X(S) Relativní chyba δ X = X(M) X(S) - X(M) je naměřená hodnota
VíceJak se budou vyvíjet výplaty dávek z penzijního připojištění v časovém horizontu za 30 a 40 let?
Jak se budou vyvíjet výplaty dávek z penzijního připojištění v časovém horizontu za 30 a 40 let? Vědecký seminář doktorandů VŠFS, 30. ledna 2013, VŠFS, Estonská 500, Praha 10 Jana Kotěšovcová Vysoká škola
VícePoužití splinů pro popis tvarové křivky kmene
NAZV QI102A079: Výzkum biomasy listnatých dřevin Česká zemědělská univerzita v Praze Fakulta lesnická a dřevařská 9. února 2011 Cíl práce Cíl projektu: Vytvořit a ověřit metodiku pro sestavení lokálního
Více10. Analytická geometrie kuželoseček 1 bod
10. Analytická geometrie kuželoseček 1 bod 10.1. Kružnice opsaná obdélníku ABCD, kde A[2, 3], C[8, 3], má rovnici a) x 2 10x + y 2 + 7 = 0, b) (x 3) 2 + (y 3) 2 = 36, c) x 2 + 10x + y 2 18 = 0, d) (x 10)
VíceObchodní společnosti získávající veřejné prostředky na projekty ve výzkumu, vývoji a inovacích vybrané kvantitativní charakteristiky
ÚVOD Cílem těchto přehledů je prezentovat vybrané kvantitativní charakteristiky, které se týkají zejména majetkových a ekonomických charakteristik obchodních společností, dále podnikajících fyzických osob,
VíceSouhrnné výsledky za školu
XYZ třída počet žáků percentil skupinový percentil (G4) čistá úspěšnost skóre směrodatná odchylka skóre x geometrie funkce algebra třída počet žáků percentil skupinový percentil (G4) čistá úspěšnost skóre
VícePodle vztahu ukazatelů, zahrnutých do soustavy, lze rozlišit různé druhy soustav poměrových ukazatelů:
3.konzultace Soustavy ukazatelů Analýza finanční situace pomocí soustav ukazatelů patří k náročnějším rozborovým metodám. Zatímco rozdílové ukazatele postihují určitou oblast finanční situace podniku jedinou
VíceTéma 2: Pravděpodobnostní vyjádření náhodných veličin
0.05 0.0 0.05 0.0 0.005 Nominální napětí v pásnici Std Mean 40 60 80 00 0 40 60 Std Téma : Pravděpodobnostní vyjádření náhodných veličin Přednáška z předmětu: Spolehlivost a bezpečnost staveb 4. ročník
VíceUniverzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie ANOVA. Semestrální práce
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie ANOVA Semestrální práce Licenční studium GALILEO Interaktivní statistická analýza dat Brno, 2015 Doc. Mgr. Jan Muselík, Ph.D.
Víceaktivita A0705 Metodická a faktografická příprava řešení regionálních disparit ve fyzické dostupnosti bydlení v ČR
aktivita A0705 Metodická a faktografická příprava řešení regionálních disparit ve fyzické dostupnosti bydlení v ČR 1 aktivita A0705 Metodická a faktografická příprava řešení regionálních disparit ve fyzické
VíceObsah. Předmluva... 12. Seznam ostatních zkratek... 11. Seznam zkratek některých použitých právních předpisů... 10
Obsah Předmluva.................................................... 12 Seznam ostatních zkratek........................................ 11 Seznam zkratek některých použitých právních předpisů.................
VícePravděpodobnost v závislosti na proměnné x je zde modelován pomocí logistického modelu. exp x. x x x. log 1
Logistická regrese Menu: QCExpert Regrese Logistická Modul Logistická regrese umožňuje analýzu dat, kdy odezva je binární, nebo frekvenční veličina vyjádřená hodnotami 0 nebo 1, případně poměry v intervalu
VíceStatistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012. Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza. Jan Kracík
Statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012 Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza Jan Kracík jan.kracik@vsb.cz Statistika věda o získávání znalostí z empirických dat empirická
VíceII. Zakresli množinu bodů, ze kterých vidíme úsečku délky 3 cm v zorném úhlu větším než 30 0 a menším než 60 0.
Ukázky typových maturitních příkladů z matematiky..reálná čísla. 3} x R; I. Zobrazte množiny A = {x є 3} < + x R; B = {x є II. Zapište ve tvaru zlomku číslo, 486.Komplexní čísla. I. Určete a + b, a - b,
VíceHodnocení vlastností materiálů podle ČSN EN 1990, přílohy D
Hodnocení vlastností materiálů podle ČSN EN 1990, přílohy D Miroslav Sýkora Kloknerův ústav, ČVUT v Praze 1. Úvod 2. Kvantil náhodné veličiny 3. Hodnocení jedné veličiny 4. Hodnocení modelu 5. Příklady
VíceChyby spektrometrických metod
Chyby spektrometrických metod Náhodné Soustavné Hrubé Správnost výsledku Přesnost výsledku Reprodukovatelnost Opakovatelnost Charakteristiky stanovení 1. Citlivost metody - směrnice kalibrační křivky 2.
VíceMATEMATIKA Maturitní témata společná část MZ základní úroveň (vychází z Katalogu požadavků MŠMT)
MATEMATIKA Maturitní témata společná část MZ základní úroveň (vychází z Katalogu požadavků MŠMT) 1. Číselné obory 1.1 Přirozená čísla provádět aritmetické operace s přirozenými čísly rozlišit prvočíslo
VíceP r o j e k t M00200 R o z v o j p o d n i k ů
P r o j e k t M00200 R o z v o j p o d n i k ů projekt realizovaný v rámci programu partneři: Masarykova univerzita Evropská územní spolupráce Rakousko Česká republika 2007 2013 Krajská hospodářská komora
VíceMitutoyo Česko s.r.o.
Mitutoyo Česko s.r.o. IČO: 25458400 Indikátory Bisnode Skóring A Nízké riziko Platební index Insolvence Likvidace -3 Nespolehlivý plátce DPH Exekuce Platí včas Ne Ne Ne Ne Ne Dluh Identifikace Registrovaný
VíceNormální rozložení a odvozená rozložení
I Normální rozložení a odvozená rozložení I.I Normální rozložení Data, se kterými pracujeme, pocházejí z různých rozložení. Mohou být vychýlena (doleva popř. doprava, nebo v nich není na první pohled vidět
VíceINFORMACE. ÚČETNICTVÍ ORGANIZAČNÍCH KANCELÁŘÍ KOMPLEXNÍ SYSTÉM PRO VEDENÍ ÚČETNICTVÍ www.okuok.cz
ÚČETNICTVÍ ORGANIZAČNÍCH KANCELÁŘÍ KOMPLEXNÍ SYSTÉM PRO VEDENÍ ÚČETNICTVÍ www.okuok.cz INFORMACE Základní vzorce finanční analýzy v návaznosti na účetní výkazy a na aplikaci UOK Zpracoval: Ing. Pavel Říha
VíceStatistika pro geografy
Statistika pro geografy 2. Popisná statistika Mgr. David Fiedor 23. února 2015 Osnova 1 2 3 Pojmy - Bodové rozdělení četností Absolutní četnost Absolutní četností hodnoty x j znaku x rozumíme počet statistických
VíceNárodní informační středisko pro podporu kvality
Národní informační středisko pro podporu kvality Nestandardní regulační diagramy J.Křepela, J.Michálek REGULAČNÍ DIAGRAM PRO VŠECHNY INDIVIDUÁLNÍ HODNOTY xi V PODSKUPINĚ V praxi se někdy setkáváme s požadavkem
VíceInovace profesního vzdělávání ve vazbě na potřeby Jihočeského regionu CZ.1.07/3.2.08/ Finanční management I
Inovace profesního vzdělávání ve vazbě na potřeby Jihočeského regionu CZ.1.07/3.2.08/03.0035 Finanční management I Finanční řízení Finanční řízení efektivní financování splnění cílů podniku Manažerské
VíceStav a možná implementace DRG v zásadních otázkách
Stav a možná implementace DRG v zásadních otázkách? Ústav zdravotnických informací a statistiky ČR, Praha Řídící rada pro implementaci CZ-DRG 21.11. 2018 CO JSOU / BUDOU DRG UZNATELNÉ NÁKLADY? Bude rozsah
VíceFinanční trhy. Finanční aktiva
Finanční trhy Finanční aktiva Magický trojúhelník investování (I) Riziko Výnos Likvidita Magický trojúhelník investování (II) Tři prvky magického trojúhelníku (výnos, riziko a likvidita) vytváří určitý
VíceGymnázium Jiřího Ortena, Kutná Hora
Předmět: Náplň: Cvičení z matematiky geometrie (CZMg) Systematizace a prohloubení učiva matematiky Planimetrie, Stereometrie, Analytická geometrie, Kombinatorika, Pravděpodobnost a statistika Třída: 4.
VíceInferenční statistika - úvod. z-skóry normální rozdělení pravděpodobnost rozdělení výběrových průměrů
Inferenční statistika - úvod z-skóry normální rozdělení pravděpodobnost rozdělení výběrových průměrů Pravděpodobnost postupy induktivní statistiky vycházejí z teorie pravděpodobnosti pravděpodobnost, že
VíceTRUCK UNION, spol. s r.o. CZ49192477 200 000 CZK. Firma není v insolvenci či úpadku. Firma není v likvidaci. Firma nemá exekuce z Obchodního věstníku
základní údaje registrovaný název TRUCK UNION, spol. s r.o. IČ 49192477 DIČ CZ49192477 datum vzniku 09.11.1993 základní kapitál 200 000 CZK plátce DPH Firma je plátcem DPH od 01.01.1994 nespolehlivý plátce
VíceTomáš Karel LS 2012/2013
Tomáš Karel LS 2012/2013 Doplňkový materiál ke cvičení z předmětu 4ST201. Na případné faktické chyby v této presentaci mě prosím upozorněte. Děkuji. Tyto slidy berte pouze jako doplňkový materiál není
VíceTestování statistických hypotéz. Ing. Michal Dorda, Ph.D.
Testování statistických hypotéz Ing. Michal Dorda, Ph.D. Testování normality Př. : Při simulaci provozu na křižovatce byla získána data o mezerách mezi přijíždějícími vozidly v [s]. Otestujte na hladině
VíceOBSAH. Seznam zkratek... XIII Seznam zkratek některých použitých právních předpisů...xiv Úvod... XV
OBSAH Seznam zkratek.... XIII Seznam zkratek některých použitých právních předpisů...xiv Úvod... XV 1 Účetnictví... 1 1.1 Účetnictví jako informační systém.... 2 1.2 Vývoj účetnictví... 2 1.3 Přístupy
VíceTéma 2: Pravděpodobnostní vyjádření náhodných veličin
0.025 0.02 0.015 0.01 0.005 Nominální napětí v pásnici Std Mean 140 160 180 200 220 240 260 Std Téma 2: Pravděpodobnostní vyjádření náhodných veličin Přednáška z předmětu: Pravděpodobnostní posuzování
Více