Słowa kluczowe
sytuacja finansowa przedsiębiorstwa
kondycja finansowa przedsiębiorstwa
Jak cytować
Abstrakt
Celem artykułu była weryfikacja skuteczności predykcji wybranych modeli analizy dyskryminacyjnej na przykładzie próby 40 przedsiębiorstw. Dane przedsiębiorstw pochodziły z bazy danych EMIS i w przypadku przedsiębiorstw kontynuujących działalność dotyczyły 2017 roku, natomiast w przypadku przedsiębiorstw upadłych były to dane na rok przed upadłością. W artykule zaprezentowano modele analizy dyskryminacyjnej, które są zaliczane do systemów wczesnego ostrzegania o zagrożeniu upadłością przedsiębiorstwa. Otrzymane wyniki pozwalają na ocenę sytuacji finansowej przedsiębiorstwa, a więc mogą wpływać na racjonalizację zarządzania przedsiębiorstwami i ich kontroli np. przez rady nadzorcze, biegłych rewidentów czy też sądy gospodarcze. Na podstawie wyników z próby czterdziestu przedsiębiorstw, w tym dziesięciu, dla których został złożony wniosek o upadłość, stwierdzono, że większość zastosowanych w artykule modeli dyskryminacyjnych właściwie odwzorowała dobrą lub zagrożoną kondycję finansową przedsiębiorstwa. Przeprowadzone badania wskazały, że modele dyskryminacyjne ułatwiają podejmowanie decyzji, niemniej należy mieć na uwadze, że nie odznaczają się one stuprocentową skutecznością.
Bibliografia
Altman, E. I. (1968). Financial ratios: Discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. The Journal of Finance, 23(4), 589–609. DOI: 10.2307/2978933.
Zobacz w Google Scholar
Appenzeller, D., Szarzec, K. (2004). Prognozowanie zagrożenia upadłością polskich spółek publicznych. Rynek Terminowy, 1, 120–128.
Zobacz w Google Scholar
Balina, R. (2012). Skuteczność wybranych modeli dyskryminacyjnych na przykładzie branży robót budowlanych. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia, 689, 231–238.
Zobacz w Google Scholar
Bombiak, E. (2010). Modele dyskryminacyjne jako metoda oceny sytuacji finansowej przedsiębiorstwa. Zeszyty Naukowe Akademii Podlaskiej w Siedlcach. Seria: Administracja i Zarządzanie, 13(86), 141–152.
Zobacz w Google Scholar
Gajdka, J., Stos, D. (1996). Wykorzystanie analizy dyskryminacyjnej w ocenie kondycji finansowej przedsiębiorstw. In: R. Borowiecki (ed.). Restrukturyzacja w procesie przekształceń i rozwoju przedsiębiorstw (pp. 56–65). Kraków: Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej. ISBN 8390155028.
Zobacz w Google Scholar
Gajdka, J., Stos, D. (2003). Ocena kondycji finansowej polskich spółek publicznych w okresie 1998–2001. Zarządzanie finansami: mierzenie wyników i wycena przedsiębiorstw. Vol. 1 (pp. 149–162). Szczecin: Uniwersytet Szczeciński. ISBN 8389142112.
Zobacz w Google Scholar
Gołębiowski, G., Tłaczała, A. (2005). Analiza ekonomiczno-finansowa w ujęciu praktycznym. Warszawa: Difin. ISBN 8372515646.
Zobacz w Google Scholar
Hadasik, D. (1998). Upadłość przedsiębiorstw w Polsce i metody jej prognozowania. Poznań: Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej.
Zobacz w Google Scholar
Hamrol, M., Chodakowski, J. (2008). Prognozowanie zagrożenia finansowego przedsiębiorstwa. Wartość predykcyjna polskich modeli analizy dyskryminacyjnej. Badania Operacyjne i Decyzje, 3, 17–32.
Zobacz w Google Scholar
Hamrol, M., Czajka, B., Piechocki, M. (2004). Upadłość przedsiębiorstwa – model analizy dyskryminacyjnej. Przegląd Organizacji, 6, 35–39.
Zobacz w Google Scholar
Hołda, A. (2001). Prognozowanie bankructwa jednostki w warunkach gospodarki polskiej z wykorzystaniem funkcji dyskryminacyjnej ZH. Rachunkowość, 5, 17–32.
Zobacz w Google Scholar
Jagiełło, R. (2013). Analiza dyskryminacyjna i regresja logistyczna w procesie oceny zdolności kredytowej przedsiębiorstw. Warszawa: Narodowy Bank Polski. Departament Edukacji i Wydawnictw.
Zobacz w Google Scholar
Kisielińska, J., Waszkowski, A. (2010). Polskie modele do prognozowania bankructwa przedsiębiorstw i ich weryfikacja. Zeszyty Naukowe Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Ekonomika i Organizacja Gospodarki Żywnościowej, 82, 17–31.
Zobacz w Google Scholar
Kitowski, J. (2011). Bariery wiarygodnego stosowania metod dyskryminacyjnych do oceny kondycji finansowej przedsiębiorstw. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia, 639, 71–80.
Zobacz w Google Scholar
Kitowski, J. (2013). Sposoby ujmowania kryterium uwarunkowań działalności w metodach oceny kondycji finansowej przedsiębiorstwa. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia, 59, 155–166.
Zobacz w Google Scholar
Korol, T. (2005). Modele prognozowania upadłości przedsiębiorstw – analiza porównawcza wyników sztucznych sieci neuronowych z tradycyjną analizą dyskryminacyjną. Bank i Kredyt, 6, 10–17.
Zobacz w Google Scholar
Korol, T. (2010). Systemy ostrzegania przedsiębiorstw przed ryzykiem upadłości. Warszawa: Oficyna a Wolters Kluwer business. ISBN 9788375267358.
Zobacz w Google Scholar
Korol, T., Prusak, B. (2005). Upadłość przedsiębiorstw a wykorzystanie sztucznej inteligencji. Warszawa: CeDeWu. ISBN 8360089000.
Zobacz w Google Scholar
Mączyńska, E. (1994). Ocena kondycji przedsiębiorstwa. Życie Gospodarcze, 38, 42–45.
Zobacz w Google Scholar
Mączyńska, E., Zawadzki, M. (2006). Dyskryminacyjne modele predykcji bankructwa przedsiębiorstw. Ekonomista, 2, 205–235.
Zobacz w Google Scholar
Maślanka, T. (2008). Przepływy pieniężne w zarządzaniu finansami przedsiębiorstw. Warszawa: Wydawnictwo C.H. Beck. ISBN 9788325502393.
Zobacz w Google Scholar
Pitera, R. (2018). Ocena wiarygodności wybranych modeli wczesnego ostrzegania w badaniu kondycji finansowej przedsiębiorstwa. Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, 514, 342–354.
Zobacz w Google Scholar
Prusak, B. (2004). Ocena zagrożenia upadłością produkcyjnych spółek kapitałowych w Polsce w latach 1998–2002. In: D. Appenzeller (ed.). Upadłość przedsiębiorstw w Polsce w latach 1990–2003: teoria i praktyka (pp. 165–179). Poznań: Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej. ISBN 8374170387.
Zobacz w Google Scholar
Prusak, B. (2005). Nowoczesne metody prognozowania zagrożenia finansowego przedsiębiorstw. Warszawa: Difin. ISBN 8372515247.
Zobacz w Google Scholar
Rolbiecki, R. (2011). Jak oceniać kondycję finansową firm transportowych [online, accessed: 2020-09-15]. Retrieved from: https://mojafirma.infor.pl/moto/logistyka/transport/499066,6,Jak-oceniac-kondycje-finansowa-firm-transportowych.html.
Zobacz w Google Scholar
Spychała, M. (2013). Zastosowanie analizy wskaźnikowej oraz modeli wczesnego ostrzegania w prognozowaniu upadłości przedsiębiorstw na przykładzie spółek Irena S.A. i Krosno S.A. Zarządzanie i Finanse, 1(4), 467–483.
Zobacz w Google Scholar
Tymoszuk, M. (2013). Skuteczność modeli prognozowania upadłości przedsiębiorstw a upływ czasu – porównanie popularnych polskich modeli wielowymiarowej analizy dyskryminacyjnej z modelem zbudowanym przez autorkę. In: A. Adamska, E. Mączyńska (eds.). Upadłości, bankructwa i naprawa przedsiębiorstw: wybrane zagadnienia (pp. 193–210). Warszawa: Szkoła Główna Handlowa w Warszawie. ISBN 9788373787988.
Zobacz w Google Scholar
Wajda, P. (2009). Wykorzystanie analizy dyskryminacyjnej w ocenie ryzyka upadłości przedsiębiorstw. Przegląd Corporate Governance, 1, 29–35.
Zobacz w Google Scholar
Wędzki, D. (2005). Wielowymiarowa analiza bankructwa na przykładzie budownictwa. Badania Operacyjne i Decyzje, 2, 59–81.
Zobacz w Google Scholar
Zarzecki, D. (2000). O metodach oceny zagrożenia bankructwem i możliwościach ich wykorzystania. In: W. Tarczyński (ed.). Rynek kapitałowy: skuteczne inwestowanie (pp. 361–376). Szczecin: Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego.
Zobacz w Google Scholar
Żelazowska-Przewłoka, A. (2012). Prognozowanie zagrożenia sytuacji ekonomicznej wybranych przedsiębiorstw agrobiznesu w województwie świętokrzyskim w latach 2004–2010. Roczniki Naukowe Stowarzyszenia Ekonomistów Rolnictwa i Agrobiznesu, 14(4), 221–230.
Zobacz w Google Scholar
Zielińska-Sitkiewicz, M. (2012). Zastosowanie metod wielowymiarowej analizy dyskryminacyjnej do oceny kondycji firm deweloperskich. Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych, 13(3), 288–301.
Zobacz w Google Scholar
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Użycie niekomercyjne – Bez utworów zależnych 4.0 Międzynarodowe.