10. PREDIKCE FINANČNÍ TÍSNĚ I - MODELY



Podobné dokumenty
5 INVESTIČNÍ RIZIKO, ČISTÝ PRACOVNÍ KAPITÁL A STRATEGIE FINANCOVÁNÍ, FINANČNĚ-ANALYTICKÁ KRITÉRIA VÝKONNOSTI PODNIKU

PREDIKCE FINANČNÍ TÍSNĚ

7.5 Závěry pro všechny metody hodnocení efektivnosti investic Příklady 86 8 MAJETKOVÁ STRUKTURA FIRMY Definice a obsah pojmů 88 8.

1 ÚVOD DO PODNIKOVÝCH FINANCÍ A FINANČNÍHO ŘÍZENÍ PODNIKU 1.1 Pojem a funkce podnikových financí a finančního řízení 1.2 Finanční cíle podnikání,

PŘEDMLUVA 1 PŘEDMĚT A CÍL FINANČNÍ ANALÝZY 3 METODY FINANČNÍ ANALÝZY 7

Metodické listy pro kombinované studium předmětu FINANČNÍ ANALÝZA PODNIKU (FAP) (aktualizovaná verze 01-09)

IV. přednáška FAP Komplexní způsoby využití poměrových ukazatelů

Přehled vybraných predikčních modelů finanční úrovně

pro platební neschopnost dostát splatným pro předlužení, kdy hodnota závazků převzetím (takeover)

Soustavy poměrových ukazatelů

Materiál ke cvičení 2 Výpočet rozdílových ukazatelů, rentabilita

PREDIKCE FINANČNÍ TÍSNĚ

INFORMACE. ÚČETNICTVÍ ORGANIZAČNÍCH KANCELÁŘÍ KOMPLEXNÍ SYSTÉM PRO VEDENÍ ÚČETNICTVÍ

Bankrotní modely. Rating a scoring

Hodnocení pomocí metody EVA - základ

finanční zdraví firmy (schopnost hradit krátkodobé i dlouhodobé závazky, schopnost zhodnotit vložené prostředky, silné a slabé stránky firmy)

CÍLE A ZÁKLADNÍ NÁSTROJE FINANČNÍ ANALÝZY

soubor činností, jejichž cílem je zjistit a vyhodnotit komplexně finanční situaci podniku Systematický rozbor dat, získaných především z účetních

Finanční řízení podniku

Metodické listy pro kombinované studium předmětu. Podnikové finance a finanční plánování 2. Metodický list č. 1

1 Finanční analýza. 1.1 Poměrové ukazatele

Finanční analýza. Finanční analýza a modely finančního zdraví

1. Grünwaldův bonitní model

Finanční analýza a modely finančního zdraví

Metodické listy pro kombinované studium předmětu INVESTIČNÍ A FINANČNÍ ROZHODOVÁNÍ (IFR)

Inovace profesního vzdělávání ve vazbě na potřeby Jihočeského regionu CZ.1.07/3.2.08/ Finanční management I

FINANCE PODNIKU A FINANČNÍ PLÁNOVÁNÍ 2

AGRO PODLUŽAN, A.S. REPORT FINANČNÍCH UKAZATELŮ

Obsah: OBSAH: ÚVOD FINANČNÍ ANALÝZA...4

Finanční analýza. 1. Předmět a účel finanční analýzy. 2. Zdroje informací pro finanční analýzu. 3. Finanční účetní výkazy

DETAILY OBJEDNÁVKY REŠERŠOVANÁ SPOLEČNOST. DETAILY OBJEDNÁVKY: Zákazník: Coface Czech Credit Management Services, spol. s r.o.

Financování podniku Fin i an an ování ován í p od od i n k i u

FreeTel, s.r.o. CZ CZK. Firma není v insolvenci či úpadku. Firma není v likvidaci. Firma nemá exekuce z Obchodního věstníku

Zde vycházíme z připomenutí již známých základních poznatků o ukazatelových systémech, které jsou dále rozvíjeny.

CASH FLOW. CF = příjmy výdaje = tok hotovosti

Analýza nabídky úvěrů pro podnikatele

- 2. ukazatele dluhové schopnosti podniku měřící schopnost podniku přijmout dluh a závazky z něj vyplývající.

Majetková a kapitálová struktura firmy

KAPITÁLOVÁ STRUKTURA PODNIKU

Finanční analýza podniku služeb

KAPITÁLOVÁ STRUKTURA PODNIKU

Metodika výpočtu finančního zdraví (FZ)

Pracovní materiály pro účastníky kurzů. Program 2 Ekonomické a finanční vzdělávání

zisk : srovnávaná veličina (hodnocená,vstupní)

Metodický list číslo 1

H 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

MODEL KAMF PRO HODNOCENÍ BONITY MUNICIPÁLNÍ FIRMY

PLASTIC FICTIVE COMPANY

FRONTIER COMPONENTS, s.r.o. základní údaje

6. ÚPRAVY ÚČETNÍCH VÝKAZŮ PRO POTŘEBY ANALÝZY

Metodika výpočtu finančního zdraví (FZ)

PD MONT s.r.o. CZ CZK. Firma není v insolvenci či úpadku. Firma není v likvidaci. Firma nemá exekuce z Obchodního věstníku

Investiční činnost v podniku. cv. 10

Dvořák - střechy s.r.o. CZ CZK. Firma není v insolvenci či úpadku. Firma není v likvidaci. Firma nemá exekuce z Obchodního věstníku

IPEX a.s. základní údaje

Obsah. Seznam obrázků... XV. Seznam tabulek... XV

Ekonomika podniku. Katedra ekonomiky, manažerství a humanitních věd Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze. Ing. Kučerková Blanka, 2011

DATASOFT, spol. s r.o. CZ CZK. Firma není v insolvenci či úpadku. Firma není v likvidaci. Firma nemá exekuce z Obchodního věstníku

Kapitálová struktura podniku. cv. 5

Ing. František Řezáč, Ph.D. Masarykova univerzita

Mýty ekonomických analýz. Jak je to v praxi?

RUBELIT, s.r.o. CZ CZK. Firma není v insolvenci či úpadku. Firma není v likvidaci. Firma nemá exekuce z Obchodního věstníku

III. Tržby z prodeje dlouhodobého majetku a materiálu III. 1 Tržby z prodeje dlouhodobého majetku

PODNIKATELSKÝ PLÁN. Ing. Marcela Tomášová 14. října 2008

Finanční analýza. 1. Podstata, význam a cíle finanční analýzy. Struktura kapitoly

Obsah Podnikové účetnictví Hlavní účetní pojmy Typy a obsah fi nančních výkazů iii

Konsolidované neauditované finanční výsledky za první čtvrtletí 2007

Příloha 1: Vzorce pro poměrové ukazatele a index důvěryhodnosti

UKAZATELE RENTABILITY A AKTIVITY

Finanční analýza 2. přednáška. b) Přidaná hodnota a její modifikace

MORACELL s.r.o. základní údaje

Poznámky k současné situaci podniku

(Aktualizovaná verze 05/06)

3. Přednáška Bankovní bilance, základní zásady řízení banky, vybrané ukazatele činnosti banky

I) Vlastní kapitál 1) Základní jmění /upsaný kapitál/ 2) Kapitálové fondy: - ážio/disážio - dary - vklady společníků 3)Fondy ze zisku: - rezervní

Vysoká škola ekonomická Fakulta financí a účetnictví

Ukazatele rentability

Controlling Modul 10 Economic Value Added cvičení Reporting - Opakování Výpočet EVA KLESLA KLESLA

Metodika INFA je dlouhodobě používána ve Finanční analýze MPO.

3. Cíle a základní metodické nástroje finanční analýzy

EKONOMIKY NEMOCNIC. Ing.Lubomír Vrána,MBA

Kapitálová struktura a její optimalizace

Přednáška č října 2011

Náklady kapitálu. Finanční struktura by měla korespondovat s majetkovou strukturou z hlediska časovosti. Stálá aktiva. Dlouhodobý.

ROZVAHA Majetková a kapitálová struktura

Univerzita Pardubice. Fakulta ekonomicko-správní

EVA, CFROI. Lenka ZAHRADNÍČKOVÁ

TRUCK UNION, spol. s r.o. CZ CZK. Firma není v insolvenci či úpadku. Firma není v likvidaci. Firma nemá exekuce z Obchodního věstníku

Žadatel splňuje podmínky FZ. Žadatel nesplňuje podmínky FZ

HODNOCENÍ PROSPERITY PODNIKU. Ing. Marie Vejsadová Dryjová. Úvod

Účetní toky a) ve všech případech jsou doprovázeny současně fyzickou změnou nebo změnou, kterou bychom mohli klasifikovat jako reálnou b) mají nebo bu

Příloha 21 Ekonomická životaschopnost projektu Rozvaha s plánem jednotlivých položek na pět let do budoucna (v tis.kč) Výchozí stav*

DIPLOMOVÁ PRÁCE. Výkonnost podniku a její hodnocení

Přednáška: P10 Predikce finanční tísně I modely

Moderní metody ve finanční analýze a plánování ARC Consulting Czech Republic, s.r.o. Petra Oceláková

Česká zemědělská univerzita v Praze. Provozně ekonomická fakulta. Katedra ekonomiky

Metodika výpočtu finančního zdraví (FZ) Postup výpočtu finančního zdraví

Peněžní toky v podniku

2. přednáška. Ing. Josef Krause, Ph.D.

Transkript:

10. PREDIKCE FINANČNÍ TÍSNĚ I - MODELY 10.1 Úvod Již v úvodní přednášce bylo definováno finanční zdraví podniku jako jedno ze syntetických kritérií zvláštního významu (syntetické finanční cíle či syntetická finanční kritéria), a to jako průnik podnikem dosažené rentability a likvidity. finanční zdraví = rentabilita (zisk) + likvidita (CF). Teorie finančního řízení podniku vytvořila řadu metod, které toto finanční zdraví firmy identifikují jiným způsobem, v podobě zvláštní účelové (tzv. diskriminační ) funkce. Ty metody jsou schopny identifikovat čas potenciální finanční tíseň podniku dokonce i v časovém předstihu a s odhadnutelnou pravděpodobností jejího nastoupení. Tyto metodické nástroje finanční analýzy jsou mimo již uvedený název označovány nejrůznějším způsobem. My pro ně zvolíme (i v souladu s předchozím výkladem) název metody identifikace symptomů budoucí nesolventnosti a nebo bankrotní / bonitní modely (b/b modely). Jde modely označované i dalšími názvy, ku příkladu systémy včasného varování = predikční modely, protože - postihují současný, ale zejména budoucí vývoj podniku, a to - nejlépe jedinou (komplexní) charakteristikou, i když - přece jen s omezenou vypovídací schopností (nic není dokonalé). Obvykle jsou děleny na dvě podskupiny A) bankrotní modely - zbankrotuje podnik? - vychází ze skutečných údajů B) bonitní modely - je podnik dobrý nebo špatný? - vychází z části z teoretických poznatků, zčásti z poznatků pragmatických (zobecněných)

10.2 Modely 10.2.1 Altmanova formule bankrotu (Z-skóre, Z-fce) pro a.s. Tato a následující metodika jsou nám již známy, proto se omezíme pouze na stručný souhrn toho nejdůležitějšího. Z(a.s.) = 1,2 x 1 + 1,4 x 2 + 3,3 x 3 + 0,6 x 4 + 1,0 x 5 Zde použité proměnné mají následující význam: 1 = (oběžná aktiva krátkodobé zdroje) / suma aktiv 2 = nerozdělený zisk / suma aktiv 3 = EBIT / suma aktiv 4 = tržní hodnota vlastního kapitálu / účetní hodnota celkového dluhu 5 = tržby / suma aktiv EBIT zisk před zdaněním a úroky (ekvivalent provozního zisku) Situace firmy: Z 2,99.. uspokojivá finanční situace 1,81 Z 2,99.. šedá zóna (neprůkazný výsledek) Z 1,81.. přímí kandidáti bankrotu 10.2.2 Altmanova formule bankrotu (Z-skóre, Z-fce) pro s.r.o. Z(s.r.o.) = 0,717 x 1 + 0,847 x 2 + 3,107 x 3 + 0,42 x 4 + 0,998 x 5 Zde použité proměnné mají stejný význam jako v předchozí subkapitole, až na odlišně definovanou hodnotu poměrového ukazatele 4 4 = účetní hodnota základního kapitálu / celkové dluhy Situace firmy: Z 2,9.. uspokojivá finanční situace 1,2 Z 2,9.. šedá zóna (neprůkazný výsledek) Z 1,2.. přímí kandidáti bankrotu

10.2.3 Zeta model Jde komerčně využívanou verzi Z-funkce, kterou distribuuje poradenská firma ZETA services. Know-how patří samozřejmě opět E. I. Altmanovi a jeho týmu. Zeta model má proti běžně známým modifikacím Z-funkce některé úpravy, ku příkladu zahrnuje kapitalizaci leasingu atd.. Je použitelný i pro obchodní společnosti a spolehlivost jeho předpovědi se udává na úrovni 66 %... 5 let před bankrotem 94 % 1 rok před bankrotem. 10.2.4 Upravený Altmanův model pro podmínky českých podniků Autory této úpravy jsou Inka a Ivan Neumaierovi. Výchozí podobou jejich verze Z-funkce je původní Altmanova formule (pro a.s.). Z(ČR) = 1,2 x 1 + 1,4 x 2 + 3,3 x 3 + 0,6 x 4 + 1,0 x 5 + 1,0 x 6 kde doplněný poměrový ukazatel 6 je definován následujícím výrazem: 6 = závazky po lhůtě splatnosti / výnosy 10.2.5 Quick test (Kralickův Q-test) Metoda byla původně vytvořena a používána v bankovním sektoru SRN v padesátých a šedesátých létech. Postupně byla uvolněna i pro využití v průmyslu. Dodnes je v našich podmínkách stále široce používána, přesto že by se mohlo zdát, že její hlavní význam bude spočívat spíše v roli sociologické sondy do hospodářských poměrů SRN tehdejší doby. Metoda má podobu definovanou následujícím schématem 10.1.

Schéma 10.1 Q-test hodnota a hodnocení ukazatele ukazatel výborný velmi dobrý špatný ohrožen dobrý insolvencí hodnota (1) (2) (3) (4) (5) (známka) VK / A 30 % 20 % 10 % 10 % negativní splácení dluhu 3 roky 5 let 12 let 12 let 30 let CF / T 10 % 8 % 5 % 5 % negativní ROA (s úroky) 15 % 12 % 8 % 8 % negativní Celkové hodnocení je rovno aritmetickému průměru z hodnot všech čtyř kritérií. Legenda: VK. vlastní kapitál A suma aktiv T tržby CZ. cizí zdroje CF = čistý zisk po zdanění + odpisy splácení dluhu = (cizí zdroje peněžní prostředky) / CF ROA (s úroky) = (čistý zisk po zdanění + úroky z cizích zdrojů) / A 10.2.6 Indikátor bonity (IB) Základní definiční funkce indikátoru bonity připomíná Z-funkci IB = 1,5x(CF/závazky) + 0,08xA/závazky + 10xEBT/A + 5xEBT/T +0,3xzásoby/T + 0,1T/A Zde použité proměnné mají stejný význam jako výše. Nově zavedená proměnná představuje zisk před zdaněním. Situace firmy: IB 1 dobrá; 2 velmi dobrá; 3 extrémně dobrá IB 0 špatná; -1 velmi špatná; - 2 extrémně špatná EBT

10.2.7 Beermanova diskriminační funkce (BDF) Tato metodika hodnocení bonity firmy je vyjímečná v tom, že byla vytvořena pro řemeslnické a výrobní firmy (ne pro obchodní podniky). BDF 0,217 1 ( 0,063 2 ) 0,012 3 0,077 4 ( 0,105 5 ) ( 0,813 6 ) 0,165 7 0,161 8 0,268 9 0,124 10 Situace firmy: pro BDF < 0,3 lze postavení podniku považovat za uspokojivé. 10.2.8 Taflerův bankrotní model Taflerův bankrotní model (z roku 1977) definují 4 poměrové ukazatele, spojené do obvyklé diskriminační funkce podle následujícího výrazu Z 0,53 R R 0,13 R 0,18 R 0, 16 1 2 3 R 1 = zisk před zdaněním / krátkodobé závazky R 2 = oběžná aktiva / cizí kapitál R 3 = krátkodobé závazky / suma aktiv R 4 = tržby celkem / suma aktiv 4 Z > 0,3 Z < 0,2 malá pravděpodobnost bankrotu vyšší pravděpodobnost bankrotu

10.2.9 Indexy IN (diskriminační funkce pro domácí podmínky) Autoři této množiny diskriminačních funkcí jsou Ivan a Inka Neumaierovi. S ohledem na specifika ČR vytvořili obdobu Z-funkce (pod názvem index důvěryhodnosti IN) v několika variantách, odlišených rokem publikace či vzniku dané varianty. Snad nejznámější je Index IN 95, variant je však více. Definiční vztah (diskriminační funkce) Indexu IN 95 má podobu IN95 = V1 x A + V2 x B + V3 x C + V4 x D + V5 x E + V6 x F Zde použité symboly mají následující význam: A.. aktiva / cizí kapitál B.. EBIT / nákladové úroky C.. EBIT / celková aktiva D.. tržby / celková aktiva E. oběžná aktiva / krátkodobé závazky F.. závazky po lhůtě splatnosti / tržby. V1 až V6 jsou váhy jednotlivých podílových ukazatelů, uvedených ku příkladu v pramenu Kislingerová,E.-Meumaierová, I.: Vybrané příklady firemní výkonnosti podniku. Praha, VŠE 1996 (zřejmě první publikování těchto vah). Tyto váhy jsou různé pro různé obory či odvětví podnikání, což znamená že model IN95 je schopen oborově či odvětvově diferencovat. Stojí jistě za zmínku, že ku příkladu Altmanovy modely tuto schopnost nemají! Situace firmy: IN > 2 lze předpovídat uspokojivou finanční situaci 1 < IN 2 podnik s nevyhraněnými výsledky IN 1 podnik je ohrožen vážnými finančními problémy.

10.2.10 Tamariho model Postaven na bodovém hodnocení analyzovaného podniku, viz Tabulka 10.1. Spolehlivost neznámá. Interpretace celkového bodového součtu podniku je následující: 60 a více malá pravděpodobnost bankrotu méně než 30 vyšší pravděpodobnost bankrotu. Tabulka 10.1 Algoritmus Tamariho modelu ukazatel hodnota body R1 vlastní kapitál / cizí zdroje 0,5 a více 25 0,4 0,5 20 0,3 0,4 15 0,2 0,3 10 0,1 0,2 5 0,1 a méně 0 R2 čistý zisk R3 čistý zisk / vlastní kapitál 5 let R2>0 a R3>HK 25 5 let R2>0 a R3>Md 20 5 let R2>0 15 R3>HK 10 R3>Md 5 jinak 0 R4 pohotová likvidita 2 a více 20 1,5 2 15 1,1 1,5 10 0,5 1,1 5 0,5 a méně 0 R5 výr.spotřeba / prům. stav rozprac. výroby HK a více 10 Md HK 6 DK Md 3 DK a méně 0 R6 tržby / prům. stav pohledávek HK a více 10 Md HK 6 DK Md 3 DK a méně 0 R7 výr. spotřeba / pracovní kapitál HK a více 10 Md HK 6 DK Md 3 DK a méně 0 Význam použitých symbolů: HK horní kvantil hodnot ukazatelů v daném oboru Md - medián hodnot ukazatelů v daném oboru DK dolní kvantil hodnot ukazatelů v daném oboru

10.2.11 Argentiho model Empirický model, využívající jen zčásti kvantifikované finanční informace (viz Tabulka 2.2). Body se přidělují buď v plném počtu, nebo žádné. Neznámá spolehlivost. Tabulka 2.2 Algoritmus Argentiho modelu NEDOSTATKY Management: - autokratický generální ředitel 8 - spojená funkce předsedy představenstva a GŘ 4 - nevyrovnané znalosti a dovednosti členů představenstva 2 - pasivní představenstvo 2 - slabý finanční ředitel 2 - nedostatek prof. managerů na nižších úrovních 1 Účetnictví: - chybějící rozpočtová kontrola 3 - chybějící plánování CF 3 - chybějící kalkulační systém 3 - chybějící reakce na změny: - výrobky, procesy, trhy, podnikatelské prostředí 15 Celkem možných bodů 43 Hranice nebezpečí 10 CHYBY - overtrading (růst bez zajištění stálým kapitálem) 15 - nerozumná úroveň zadlužení vůči bankám 15 - příliš velké záměry v porovnání s možnostmi 15 Celkem možných bodů 45 Hranice nebezpečí 15 PŘÍZNAKY - finanční: zhoršující se Z-skóre 4 - tvůrčí účetnictví: příznaky vylepšování HV 4 - nefinanční signály: zhoršení kvality, morálky, podílu na trhu 3 - příznaky blížícího se konce: direktivní řízení, fámy, rezignace 1 Celkem možných bodů 12 CELKOVÝ POČET DOSAŽITELNÝCH BODŮ 100 HRANICE NEBEZPEČÍ 25 Pravidla hodnocení: Méně než 25 bodů - nehrozí nebezpečí úpadku Více než 25 bodů hrozí bankrot do 5 let (pp úpadku roste s počtem bodů) Více než 10 bodů v sektoru NEDOSTATKY špatná úroveň managementu, hrozba fatální chyby. Více než 15 bodů v sektoru CHYBY (současně méně než 10 bodů v sektoru NEDOSTATKY) kompetentní řízení při riziku, které si management zřejmě uvědomuje.

10.2.12 EVA Stern Stewart Co. (Economic Value Added Ekonomická přidaná hodnota) Základní definiční vztah je prostý a vypovídá velmi dobře o podstatě této metody: EVA = EBIT x (1 t) WACC x A WACC = r cizí x (1 t) x CZ/A + r vlastní x VK/A Situace firmy: EVA 0.. firma vytváří hodnotu EVA 0.. firma ničí hodnotu Zde použité symboly mají následující význam: VK vlastní kapitál A. suma aktiv CZ cizí zdroje t daňová sazba (v desetinné podobě) r cizí cena cizích zdrojů (v desetinné podobě) r vlastní. cena vlastních zdrojů (v desetinné podobě) 10.2.13 Zlatá pravidla financování a) Zlaté pravidlo vyrovnávání rizik - ZPvr ZPvr = VZ/CZ = min. 1 b)zlaté pravidlo pari - ZPp ZPp = SA/VZ = max. 1 c)zlaté pravidlo financování - ZPf ZPf = SA / (VK + CZ dlouhodobé ) = max. 1

10.2.14 Black Scholesův model Určeno primárně pro finanční řízení finančních investicí, zajímavé jsou aplikace této metody na reálné investice. Teorie této metodiky vychází z využití derivátů finančních trhů pro snížení míry rizika burzovních obchodů a byla zmíněna již v kapitole 12. Určeno primárně pro finanční řízení finančních investicí, zajímavé jsou aplikace této metody na reálné investice. Pro další studium Black-Scholesova modelu mohou sloužit prameny [Jindřichovská, Irena - Blaha, Zdenek Sid. Podnikové finance. Vyd. 1. Praha : Management Press, 2001. 316 s. Bibliografie: s. 289-290. - Slovníček finančních termínů. ISBN 80-7261-025-2] (kapitola 6), případně [KISLINGEROVÁ, E. a kol.: Manažerské finance. I. vyd., Praha, C.H.Beck, 2004. xxxi, 714 s. (Beckova edice ekonomie) ISBN 80-7179-802-9] (kapitola 4.5). Tento analytický nástroj vyžaduje zvláštní kvalifikaci analytika, na místě je i diskuse spolehlivosti či bezpečnosti této metody.