Keywords
company's financial situation
early warning models
bankruptcy
enterprises in Poland
How to Cite
Abstract
The article aims to verify the effectiveness of selected 10 models of discriminant analysis on the example of 30 enterprises operating in special economic zones: Mielec and Tarnobrzeg. The methodology applied for the research was an analysis of existing data and the use of discriminant analysis methods such as systematic review of literature, analysis of public data of the Ministry of Economy and financial data of enterprises (primarily financial statements). Analysis of companies belonging to the Mielec zone, SEZ Euro-Park Mielec and Tarnobrzeg Euro-Park Wisłosan was conducted on a sample of 30 enterprises, including 15 bankrupt and 15 termed “healthy”. The time horizon of the research was 2009–2017, verification was based on 10 early warning models. The conducted analyzes showed that some models correctly reflect the financial situation of the surveyed enterprises (e.g. Artur Hołda’s model—73.3% accurate forecasts), they also revealed the need to use multiple discriminant analysis models to thoroughly analyze the company’s financial situation—using only one lead model maybe to draw incorrect conclusions. The use of discriminatory models to assess the financial situation of enterprises is in many cases based on early warning methods. These methods are characterized by both advantages and certain limitations; one of the disadvantages is the rapid decline in the effectiveness of models due to constant changes in the economic conditions of market players. That is why models created several years ago may be less effective than newer methods. As for the advantages, it should be emphasized above all the simplicity of the use of such tools and unambiguous results—which in comparison to, for example, traditional indicator analysis, allow to avoid errors in the interpretation of results.
References
Altman, E. I. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. The Journal of Finance, 23(4), 589–609. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1968.tb00843.x.
View in Google Scholar
Antonowicz, P. (2010). Zastosowanie macierzy klasyfikacji przedsiębiorstw do oceny zdolności predykcyjnych 52 modeli z-score. Zeszyty Naukowe Politechniki Rzeszowskiej. Zarządzanie i Marketing, 17(1), 19–28.
View in Google Scholar
Appenzeller, D., Szarzec, K. (2004). Prognozowanie zagrożenia upadłością polskich spółek publicznych. Rynek Terminowy, 1, 120–128.
View in Google Scholar
Aziz, M., Dar, H. (2006). Predicting corporate bankruptcy: Where we stand? Corporate Governance, 6(1), 18–33. DOI: 10.1108/14720700610649436.
View in Google Scholar
Bombiak, E. (2010). Modele dyskryminacyjne jako metoda oceny sytuacji finansowej przedsiębiorstwa. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Przyrodniczo-Humanistycznego w Siedlcach. Administracja i Zarządzanie, 86, 141–152.
View in Google Scholar
Darvasi, D. (2010). Foundation and association accounting using traditional and classical methods and artificial intelligence systems. Timisoara: “Ioan Slavici” Foundation for culture and education Publishing House. ISBN 9788673721460.
View in Google Scholar
Dorneanu, L., Untaru, M., Darvasi, D., Rotarescu, V., Cernescu, L. (2011). Using artificial neural networks in financial optimization. In: A. Zemliak, N. Mastorakis (eds.). Recent advances in business administration: 5th WSEAS International Conference on Business Administration (ICBA ’11) (pp. 93–96). Puerto Morelos: WSEAS University Press. ISBN 9789604742691.
View in Google Scholar
Fisher, R. A. (1936). The use of multiple measurements in taxonomic problems. Annals of Eugenics, September, 179–188. DOI: 10.1111/j.1469-1809.1936.tb02137.x.
View in Google Scholar
Gajdka, J., Stos, D. (1996). Wykorzystanie analizy dyskryminacyjnej w ocenie kondycji finansowej przedsiębiorstwa. In: R. Borowiecki (ed.). Restrukturyzacja w procesie przekształceń i rozwoju przedsiębiorstw (pp. 56–65). Kraków: Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie. ISBN 8390155028.
View in Google Scholar
Grzegorzewska, E., Runowski, H. (2008). Zdolności prognostyczne polskich modeli dyskryminacyjnych w badaniu kondycji finansowej przedsiębiorstw rolniczych. Roczniki Nauk Rolniczych, 95(3/4), 83–90.
View in Google Scholar
Hadasik, D. (1998). Upadłość przedsiębiorstw w Polsce i metody jej prognozowania. Poznań: Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej.
View in Google Scholar
Hamrol, M., Czajka, B., Piechocki, M. (2004). Upadłość przedsiębiorstwa – model analizy dyskryminacyjnej. Przegląd Organizacji, 6, 35–39.
View in Google Scholar
Hołda, A. (2001). Prognozowanie bankructwa jednostki w warunkach gospodarki polskiej z wykorzystaniem funkcji dyskryminacyjnej ZH. Rachunkowość, 5, 306–310.
View in Google Scholar
Jagiełło, R. (2013). Analiza dyskryminacyjna i regresja logistyczna w procesie oceny zdolności kredytowej przedsiębiorstw. Warszawa: Narodowy Bank Polski. Departament Edukacji i Wydawnictw.
View in Google Scholar
Juszczyk, S., Balina, R. (2014). Prognozowanie zagrożenia bankructwem przedsiębiorstw w wybranych branżach. Ekonomista, 1, 67–95.
View in Google Scholar
Kaczmarek, J. (2012). Construction elements of bankruptcy prediction models in multi-dimensional Early Warning Systems. Polish Journal of Management Studies, 130–143.
View in Google Scholar
Kasjaniuk, M. (2006). Zastosowanie analizy dyskryminacyjnej do modelowania i prognozowania upadłości przedsiębiorstw. Barometr Regionalny, 2(6), 95–100.
View in Google Scholar
Kitowski, J. (2011). Błędy i uproszczenia w prezentowaniu założeń metody Edwarda Altmana w krajowej literaturze przedmiotu (pp. 217–227). In: E. Nowak, M. Nieplowicz (eds.). Rachunek kosztów i pomiar dokonań. Wrocław: Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego. ISBN 9788376921256.
View in 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.
View in Google Scholar
Korol, T. (2010). Systemy ostrzegania przedsiębiorstw przed ryzykiem upadłości. Warszawa: Oficyna a Wolters Kluwer business. ISBN 9788375267358.
View in Google Scholar
Lichota, W. (2018). Weryfikacja skuteczności predykcji wybranych modeli analizy dyskryminacyjnej na przykładzie przedsiębiorstw funkcjonujących w specjalnych strefach ekonomicznych w Polsce. Acta Scientifica Academiae Ostroviensis. Sectio A: Nauki humanistyczne, społeczne i techniczne, 2, 402–414. DOI: 10.33674/acta_2520182.
View in Google Scholar
Maślanka, T. (2008). Przepływy pieniężne w zarządzaniu finansami przedsiębiorstw. Warszawa: C. H. Beck. ISBN 9788325502393.
View in Google Scholar
Mączyńska, E. (1994). Ocena kondycji przedsiębiorstwa (uproszczone metody). Życie Gospodarcze, 38, 42–45.
View in Google Scholar
Mączyńska, E., Zawadzki, M. (2006). Dyskryminacyjne modele predykcji upadłości przedsiębiorstw. Ekonomista, 2, 205–235.
View in Google Scholar
McKee, T. E. (2000). Developing a bankruptcy prediction model via rough sets theory. Intelligent Systems in Accounting, Finance and Management: An International Journal, 9(3), 159–173. DOI: 10.1002/1099-1174(200009)9:3<159::AID-ISAF184>3.0.CO;2-C.
View in Google Scholar
Nowak, E. (2005). Analiza sprawozdań finansowych. Warszawa: Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne. ISBN 8320815444.
View in Google Scholar
Prusak, B. (2005). Nowoczesne metody prognozowania zagrożenia finansowego przedsiębiorstw. Warszawa: Difin. ISBN 8372515247.
View in Google Scholar
Rogowski, W. K. (1999). Możliwości wczesnego rozpoznawania symptomów zagrożenia zdolności płatniczej przedsiębiorstwa. Bank i Kredyt, 6, 56–72.
View in Google Scholar
Wierzba, D. (2000). Wczesne wykrywanie przedsiębiorstw zagrożonych upadłością na podstawie analizy wskaźników finansowych – teoria i badania empiryczne. Zeszyty Naukowe. Wyższa Szkoła Ekonomiczno-Informatyczna w Warszawie, 8, 79–104.
View in Google Scholar
Wysocki, F., Kozera, A. (2012). Wykorzystanie analizy dyskryminacyjnej w ocenie ryzyka upadłości przedsiębiorstw przemysłu mięsnego. Journal of Agrobusiness and Rural Development, 4(26), 167–182.
View in Google Scholar
Zaleska, M. (2002). Ocena ekonomiczno-finansowa przedsiębiorstwa przez analityka bankowego. Warszawa: Szkoła Główna Handlowa – Oficyna Wydawnicza. ISBN 8373780041.
View in Google Scholar
Zarzecki, D. (2003). Analiza dyskryminacyjna jako metoda oceny zagrożenia bankructwem. In: D. Zarzecki (ed.). Czas na pieniądz. Zarządzanie finansami. Mierzenie wyników i wycena przedsiębiorstw. Vol. 1. Szczecin: Uniwersytet Szczeciński. ISBN 8389142112.
View in Google Scholar
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.