ŠKODA AUTO VYSOKÁ ŠKOLA, O.P.S.
Studijní program: N6208 Ekonomika a management Studijní obor: 6208T138 Globální podnikání a finanční řízení podniku
Zhodnocení finanční situace společnosti Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. včetně návrhů na zlepšení
Bc. Petr Ptačin
Vedoucí práce: doc. Ing. Romana Čižinská, Ph.D.
Tento list vyjměte a nahraďte zadáním diplomové práce
Prohlašuji,
že
jsem
diplomovou
práci
vypracoval
samostatně
s použitím uvedené literatury pod odborným vedením vedoucího práce.
Prohlašuji, že citace použitých pramenů je úplná a v práci jsem neporušil autorská práva
(ve
smyslu
zákona
č.
121/2000
a o právech souvisejících s právem autorským).
V Mladé Boleslavi dne 25. května 2015
3
Sb.,
o
právu
autorském
Děkuji doc. Ing. Romaně Čižinské, Ph.D. za odborné vedení diplomové práce, poskytování rad a informačních podkladů.
4
Obsah Seznam použitých zkratek a symbolů ................................................................. 7 Úvod .................................................................................................................... 10 1. Představení společnosti Johnson Controls .............................................. 11 1.1 Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. ........................................ 13 1.2 Požadavky na účetní výkaznictví ................................................................ 14 1.3 Konverzní náklady ...................................................................................... 15 2. Měření a zhodnocení finanční situace společnosti ..................................... 17 2.1 Základní metody finanční analýzy ............................................................... 18 2.2 Druhy ukazatelů .......................................................................................... 20 2.2.1 Analýza struktury (vertikální analýza) ...................................................... 20 2.2.2 Analýza trendů (horizontální analýza) ...................................................... 20 2.2.3 Poměrová analýza ................................................................................... 21 2.2.4 Analýza soustav ukazatelů ...................................................................... 30 2.2.5 EVA – Ekonomická přidaná hodnota ....................................................... 34 2.2.6 WACC – vážené průměrné náklady na kapitál ........................................ 35 2.2.7 re – náklady na vlastní kapitál .................................................................. 36 3. Finanční analýza ............................................................................................. 39 3.1 Automobilový průmysl ................................................................................. 39 3.1.1 Historie automobilového průmyslu ........................................................... 40 3.1.2 Aktuální situace v automobilovém průmyslu ............................................ 43 3.1.3 SWOT analýza ......................................................................................... 44 3.2 Analýza absolutních ukazatelů ................................................................... 46 3.3 Analýza poměrových ukazatelů .................................................................. 61 3.3.1 Analýza ukazatelů rentability ................................................................... 62 3.3.2 Analýza ukazatelů aktivity ........................................................................ 64 3.3.3 Ukazatele zadluženosti ............................................................................ 66 3.3.4 Ukazatele likvidity .................................................................................... 68 3.3.5 Ukazatele produktivity práce a další provozní ukazatele ......................... 68 3.4 Analýza soustav ukazatelů ......................................................................... 70 3.4.1 Du Pontův diagram .................................................................................. 70 3.4.2 Z-skóre..................................................................................................... 71 5
3.4.3 Index IN ................................................................................................... 73 3.5 EVA – ekonomická přidaná hodnota ........................................................... 74 3.5.1 re – náklady na vlastní kapitál .................................................................. 74 3.5.2 EVA equity .................................................................................................. 77 3.5.3 EVA equity key value drivers ....................................................................... 78 3.6 WACC ......................................................................................................... 81 4 Návrhy a opatření ke zlepšení tržní pozice ................................................... 85 4.1 Výpočet potenciální úspory nákladů ........................................................... 86 4.2 Zlepšení procesů Continuous Improvements .............................................. 87 4.2.1 Identifikace slabých míst v CI procesech ................................................. 88 4.2.2 Analýza slabých míst ............................................................................... 88 4.2.3 Výběr nového systému ............................................................................ 90 4.2.4 Implementace projektu CCAIF Tracking File ........................................... 91 4.2.5 Zhodnocení nového systému CCAIF Tracking File .................................. 92 4.3 Implikace navrhovaných opatření ............................................................... 94 Závěr .................................................................................................................... 96 Seznam literatury ............................................................................................... 98 Seznam obrázků a tabulek............................................................................... 102 Seznam příloh ................................................................................................... 105
6
Seznam použitých zkratek a symbolů A
Aktiva
ACEA
Association des Constructeurs Européens d'Automobiles
β
Koeficient tržního rizika
βlevered
Koeficient tržního rizika se specifickou finanční pákou
βunlevered
Koeficient tržního rizika bez finanční páky
BBP
Nejlepší obchodní praktiky (Best Business Practices)
BIC
Best-In-Class
BCG
Boston Consulting Group
BSC
Systém vyvážených ukazatelů výkonnosti podniku (Balanced Scorecard)
C
Kapitál (Capital)
CAPM
Model oceňování kapitálových aktiv (Capital Asset Pricing Model)
CBU
Kompletně složená jednotka (Complete Built-Up Unit)
CCAIF
Konverzní a přepravní náklady (Conversion Costs And Inbound Freight)
CF
Peněžní tok (Cash Flow)
CI
Neustálé zlepšování (Continuous Improvements)
CK
Cizí kapitál
CKD
Kompletně rozložená jednotka (Complete Knock-Down Unit)
CZ NACE
Klasifikace ekonomických činností v ČR
D
Úročený cizí kapitál
DHM
Dlouhodobý hmotný majetek
DNM
Dlouhodobý nehmotný majetek
DPO
Doba obratu závazků (Days Payable Outstanding)
DSO
Doba obratu pohledávek (Days Sales Outstanding)
7
DÚA
Dohadné účty aktivní
DÚP
Dohadné účty pasivní
E
Vlastní kapitál
EAT
Čistý zisk (Earnings After Taxes)
EBT
Zisk před zdaněním (Earnings Before Taxes)
EBIT
Zisk před úroky a zdaněním (Earnings Before Interest and Taxes)
EVA
Ekonomická přidaná hodnota (Economic Value Added)
EQU
Ekvivalentní jednotka (Equivalent Unit)
GmbH
Společnost s ručením omezeným (Gesellschaft mit beschränkter Haftung)
HFM
Hyperion Financial Management
INFA
Benchmarkingový diagnostický systém finančních indikátorů
JC
Johnson Controls
JCI
Johnson Controls International
JCAS
Johnson Controls Automobilové součástky
JIT
Just-In-Time
KPI
Klíčové výkonnostní ukazatele (Key Performance Indicator)
LTA
Long Term Agreement
NAFTA
North American Free Trade Agreement
NOA
Čistá operativní aktiva (Net Operating Assets)
NOPAT
Čistý operativní zisk po zdanění (Net Operating Profit After Taxes)
OEM
Výrobce originálního zařízení (Original Equipment Manufacturer)
OES
Dodavatel originální zařízení (Original Equipment Supplier)
OICA
Organisation Internationale des Constructeurs d’Automobiles
P
Pasiva
PC
Pořizovací cena
8
PRIBOR
Pražská mezibankovní úroková míra (Prague Interbank Offer Rate)
rd
Průměrné náklady na cizí kapitál (Return of Debt)
re
Průměrné náklady na vlastní kapitál (Return of Equity)
ROA
Rentabilita aktiv (Return On Assets)
ROCE
Rentabilita dlouhodobě investovaného kapitálu (Return On Capital Employed)
ROE
Rentabilita vlastního kapitálu (Return On Equity)
ROIC
Výnosnost investovaného kapitálu (Return On Invested Capital)
ROS
Rentabilita tržeb (Return On Sales)
R&D
Výzkum a vývoj (Research & Development)
SKD
Částečně rozložená jednotka (Semi-Knocked-Down Unit)
SOP
Začátek výroby (Start Of Production)
SOX
Zákon Sarbanes-Oxley Act z roku 2002
SRN
Spolková republika Německo
SRM
Supplier Relationship Management
SWOT
Silné a slabé stránky, příležitosti a hrozby (Strengths, Weaknesses, Opportunities & Threats)
t
Sazba daně z příjmu právnických osob
TIE
Úrokové krytí (Times Interest Earned Ratio)
TNC
Mezinárodní korporace (Transnational Company)
US GAAP
Všeobecně uznávané účetní principy pro společnosti v USA (United States Generally Accepted Accounting Principles)
VK
Vlastní kapitál
WACC
Vážené průměrné náklady na kapitál (Weighted Average Cost of Capital)
ZC
Zůstatková cena
9
Úvod Společnost je považována za úspěšnou, pokud dokáže naplňovat své dlouhodobé cíle. Tyto cíle musí být stanoveny v souladu se zájmy investorů, kteří zpravidla požadují nejvyšší možné zhodnocení svého vloženého kapitálu. Za tímto účelem je do podniku dosazen management, jehož úkolem je najít takové cesty, které nejlépe
povedou
k dosažení
stanovených
cílů.
K nalezení
těchto
cest
management vyžaduje kvalitní a relevantní informace, které lze získat z finanční analýzy. Finanční analýza tak představuje jeden z klíčových nástrojů strategického a operativního řízení společnosti. V rámci finančního řízení je vhodné nejprve zanalyzovat historický vývoj a na jeho základě posoudit finanční zdraví společnosti. Získané informace lze poté použít pro relevantní rozhodování, které by mělo zajistit trvale udržitelný rozvoj. Pro finanční analýzu byla zvolena společnost Johnson Controls Automobilové součástky, k. s., která je jedním z důležitých dodavatelů v českém automobilovém průmyslu. Analýza je vypracována z pohledu externího analytika, jehož cílem je nejen zhodnotit finanční výkonnost a zdraví společnosti, ale zároveň navrhnout a realizovat taková opatření, která povedou ke zvýšení konkurenceschopnosti a upevnění pozice na trhu. Primárním uživatelem informací vyplývajících z této finanční analýzy je management společnosti. Pro finanční analýzu jsou využita veřejně dostupná data za období 2008 – 2012, která představují dostatečně dlouhou časovou řadu pro vyhodnocení ekonomické situace podniku. Obsah této práce je rozdělen na čtyři základní části. Nejprve je představen koncern Johnson Controls včetně analyzované komanditní společnosti. V další části jsou popsána teoretická východiska finanční analýzy. Třetí část se zabývá praktickou aplikací zvolených metod finanční analýzy, jež mají za cíl objektivně posoudit finanční výkonnost a zdraví společnosti. V závěrečné části práce dochází ke shrnutí výsledků a navržení takových opatření, která povedou ke zvýšení ekonomické přidané hodnoty komanditní společnosti.
10
1.
Představení společnosti Johnson Controls
Společnost Johnson Controls byla založena roku 1885 profesorem a vynálezcem Warrenem Johnsonem, který si jako první nechal patentovat elektrický pokojový termostat.
Od
tohoto
roku
se
společnost
transformovala
ve
světového
technologického vůdce v oboru automatických systémů tepelné regulace budov. Během 20. století se následně díky několika významným akvizicím přesunula do zcela nových průmyslových segmentů.
Zdroj: Johnson Controls,, 2014 Obr. 1 Logo společnosti Johnson Controls
V roce
1978
pronikla
společnost
díky
akvizici
společnosti
Globe-Union
do výrobního segmentu automobilových baterií. Akvizicí německé společnosti Varta, která se uskutečnila v roce 2002, se společnost Johnson Controls stala jedním z největších výrobců olověných automobilových baterií na světě. Dalším neméně důležitým milníkem bylo spojení se společností Hoover Universal v roce 1985, kterým společnost Johnson Controls pronikla do průmyslového odvětví výroby automobilových sedadel. V posledních letech došlo k několika dalším akvizicím, kterými se společnost snaží rozšířit a upevnit svou pozici v automobilovém průmyslu. Mezi tyto akvizice patří například společnost C. Rob. Hammerstein, vedoucí dodavatel kovových komponentů pro automobilová sedadla a společnost Keiper & RECARO Automotive, vedoucí dodavatel sportovních automobilových sedadel. Neméně důležitou transakcí byl i nákup francouzské skupiny Michel Thierry, jež byla jedním z důležitých dodavatelů látek a laminace. Všemi těmito akvizicemi se společnost snaží o diverzifikaci svého portfolia, což ji zajistilo úspěšné vypořádání se s významným úbytkem zakázek v roce 2007. V současné
době
je
společnost
Johnson
Controls
automobilových sedadel na světě. (Johnson Controls, 2014)
11
největším
výrobcem
Zdroj: Johnson Controls, 2014 Obr. 2 Logo společnosti Varta Obr. 3 Logo společnosti C. Rob. Hammerstein Obr. 4 Logo společnosti Keiper Obr. 5 Logo společnosti Michel Thierry
Americký koncern Johnson Controls se sídlem v Milwaukee ve státě Wisconsin dosáhl za hospodářský rok 2014 (od 01. 10. 2013 do 30. 9. 2014) celkových tržeb ve výši 42,8 miliardy USD a zisku ve výši 1,2 miliardy USD, přičemž bylo v celém koncernu zaměstnáno 168 000 zaměstnanců. Předsedou představenstva je od roku 2013 Alex Molinaroli.
(United States Securities and Exchange
Commission, 2014) V pravidelném přehledu největších světových společností Fortune Global 500 z roku 2014 se společnost Johnson Controls umístila na 254. místě. Předčila tak svými tržbami mezinárodní společnosti jako jsou například Volvo (258. / 41,9 mld. USD), Denso Corp. (269. / 40,9 mld.USD), Bridgestone (317. / 36,6 mld. USD) nebo Magna International Inc. (337. / 34,8 mld. USD). (Fortunes Global 500 2014, 2015) V oborovém porovnání dodavatelů automobilového průmyslu s názvem TOP 100 Global OEM Parts Supplier 2013 se společnost zařadila na 8. místě. Na prvních příčkách se dle tržeb v tomto segmentu umístily společnosti Robert Bosch GmbH, Denso Corp., Magna International Inc., Continental AG, Aisin Seiki Co., Hyundai Mobis a Faurecia. Za automobilovou divizí společnosti Johnson Controls se pak umístily společnosti ZF Friedrichshafen AG, Lear Corp., TRW Automotive Holdings Corp., Yazaki Corp., Delphi Automotive a Valeo SA. Všechny vyjmenované společnosti dosáhly v automobilovém průmyslu tržeb vyšších jak 13 miliard USD. Tento žebříček nejvýznamnějších světových automobilových
12
dodavatelů je pravidelně sestavován odborným časopisem Automotive News. (Automotive News, 2014) V současné době se společnost Johnson Controls člení na 3 základní divize:
Automotive Experience (automobilové součástky),
Building Efficiency (energetická účinnost budov),
Power Solutions (energetická řešení).
Divize Automotive Experience je s celkovými tržbami 22 miliard USD největší divizí koncernu, přičemž její segmentová ziskovost činí 4 %. Druhou největší divizí je Power Solutions s tržbami 14,2 miliardy USD a ziskovostí 7 %. Nejmenší divizí je Building Efficiency s tržbami 6,6 miliardy USD, avšak s největší ziskovou marží 16 %. (United States Securities and Exchange Commission, 2014)
1.1 Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. Společnost Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. byla založena v červnu roku 1992 a je součástí celosvětového koncernu Johnson Controls. Komanditní společnost se skládá ze čtyř odštěpných závodů, které jsou umístěny v České republice, a ve kterých bylo v roce 2012 zaměstnáno přes 4 500 zaměstnanců. Tyto čtyři závody lze rozdělit do dvou subdivizí. První z nich je subdivize Trim, která se zabývá výrobou automobilových potahů pro světové výrobce automobilů (OEM) jako např. Volkswagen, Mercedes, Ford či BMW. Do této subdivize se řadí odštěpné závody v České Lípě, Stráži pod Ralskem a Roudnici nad Labem. Druhá subdivize se nazývá Seating a zabývá se montáží automobilových sedadel v rámci logistického konceptu JIT (Just-In-Time). Do této divize spadá odštěpný závod Mladá Boleslav, který se dále dělí na 3 výrobní lokace – Mladá Boleslav, Bezděčín a Rychnov nad Kněžnou. Hotová sedadla jsou z těchto lokací dodávána zákazníkům Škoda Auto, Volkswagen a nově i Porsche. Všechny čtyři odštěpné závody jsou řízeny samostatnými management teamy a v rámci skupiny Johnson Controls vystupují samostatně. Společnost se v rámci klasifikace ekonomických činností CZ NACE řadí do skupiny 29.3 Výroba dílů a příslušenství pro motorová vozidla a jejich motory. Komanditní společnost taktéž vlastní dceřinou společnost JC Interiors Czechia s.r.o., jež sídlí v Lounech a byla založena v roce 2011. Jedná se o výrobní závod,
13
který je umístěn v žatecké průmyslové zóně Triangle, a jenž se zabývá výrobou plastových a pryžových výrobků pro automobilový průmysl. Tento závod spustil výrobu v roce 2012 a řadí se do subdivize Interiors – vnitřní interiéry automobilů. Společnost neeviduje
žádnou podřízenou
organizační složku
v zahraničí.
(Obchodní rejstřík a Sbírka listin (a), 2013) Společníky komanditní společnosti jsou následující právnické osoby:
Johnson Controls Czech s. r. o. z České republiky (komplementář),
Johnson
Controls
International
B.
V.
z Nizozemského
království
(komanditista). Během hospodářských let 2008 - 2012 dosáhla komanditní společnost průměrného zisku z běžné činnosti přes 1,2 miliardy CZK, což ji řadí mezi úspěšné společnosti
působící
v automobilovém
průmyslu.
To
dokládá
porovnání
s tuzemskými konkurenty jako například Faurecia Automotive Czech Republic s. r. o., která v letech 2011 a 2012 dosáhla průměrné ztráty přes 90 milionů, nebo Magna Exteriors & Interiors (Nymburk) s.r.o., která v tomto období vykázala průměrný zisk 280 milionů CZK (Obchodní rejstřík a Sbírka listin (a), 2013; Obchodní rejstřík a Sbírka listin (b), 2014; Obchodní rejstřík a Sbírka listin (c), 2014).
1.2 Požadavky na účetní výkaznictví Komanditní společnost je součástí koncernu Johnson Controls, jehož mateřská společnost Johnson Controls, Inc. sídlí ve Spojených státech amerických. Právě zeměpisná poloha mateřské společnosti souvisí s nutností dodržovat v rámci vnitropodnikového reportingu všeobecně uznávané účetní principy US GAAP. Mimo nich se musí závody řídit americkým zákonem Sarbanes-Oxley (SOX), který byl vydán v roce 2002. Tento zákon se zabývá “transparentností a přesností účetnictví a finančních výkazů, zpřísněním interních kontrolních systémů a odhalením a přísným postihem hospodářské kriminality“ (Sarbanes-Oxley, 2013). V rámci České republiky je pak komanditní společnost povinna dodržovat lokální účetní předpisy. Ve všech závodech komanditní společnosti se pro zachycení účetních transakcí používá informační systém SAP, odkud jsou data automaticky nahrávána
14
do konsolidačního softwaru Hyperion Financial Management (HFM) od společnosti Oracle. HFM je využíváno jako hlavní nástroj manažerského účetnictví. Závody divize Automotive Experience využívají v rámci svého reportingu specifické nákladové a výnosové třídění, které má za cíl zlepšit transparentnost a vyhodnocení finanční výkonnosti jednotlivých závodů. Toto nákladové třídění bude představeno v následující kapitole. Primární zodpovědnost za reporting finančních výsledků nese plant controller, který je zodpovědný za včasný a úplný měsíční reporting hospodářských výsledků včetně správného zachycení transakcí. Při pravidelných měsíčních finančních závěrkách je kladen důraz na plnění základních finančních ukazatelů, kterými jsou komerční marže (Commercial Margin), konverzní náklady včetně přepravních nákladů (CCAIF) a segmentový zisk (Segment Income). Jelikož jsou v praktické části zmiňovány konverzní náklady, je vhodné tyto náklady blíže specifikovat.
1.3 Konverzní náklady Konverzní náklady (angl. Conversion Cost) jsou náklady, které je nutné vynaložit na přeměnu vstupního materiálu na hotové výrobky, které lze v daném stavu prodat.
Tento
koncept
se
primárně
využívá
v nákladovém
účetnictví
mezinárodních firem pro oceňování hotových výrobků, které jsou zachyceny na účtech rozvahy. (Conversion Costs, 2014) Konverzní náklady se typicky skládají z přímých mzdových nákladů a ostatních přímých a nepřímých nákladů. Tento typ nákladů lze považovat za celkové výrobní náklady, přičemž do nich nevstupují například přímé materiálové náklady, přepravní náklady, balné, atd., jelikož jsou již součástí komerční marže. Využívání konceptu konverzních nákladů přináší společnostem relativně velkou výhodu v rámci řízení nákladů. Konverzní náklady lze primárně dělit na:
mzdové náklady,
variabilní náklady,
fixní náklady.
Toto rozdělení napomáhá k efektivnímu řízení společnosti, jelikož se veškeré náklady zároveň klasifikují na specifické účty jako například: údržba, opravy,
15
odpisy, pronájem, atd. Klasifikace umožňuje managementu efektivně sledovat náklady v čase a navíc je porovnávat vůči finančním plánům. Pro bližší analýzu konverzních nákladů je vhodné zavést tzv. ekvivalentní jednotky (zkratka EQU), které mají za cíl zajistit porovnatelnost celkového výstupu jednotlivých závodů. V rámci divize Automotive Experience – Seating se 1 ekvivalentní jednotka skládá ze 125 dílů vstupujících do hotového výrobku. Pokud se tedy například sedadla do jednoho automobilu skládají z 250 dílů, pak je hotový výrobek hodnocen jako 2 standardizované jednotky - EQU. Společnost Johnson Controls využívá jednotky EQU v rámci svého interního benchmarkingového procesu, který se nazývá Best Business Practices. Pro účely benchmarkingu musí závody divize Automotive Experience – Seating vztahovat své celkové konverzní náklady na jednotku EQU. Závody s nejnižšími náklady na EQU jsou označovány jako Best-In-Class (BIC). Dle těchto BIC závodů je stanoven skupinový benchmark, který definuje optimální hranici nákladů. Pokud jsou v některém ze závodů vynaložené náklady na EQU vyšší, pak je vypočten tzv. gap. Tento gap vyčísluje rozdíl mezi optimální a aktuální či plánovanou výší nákladů. V případě, že závod skutečně vynakládá na výrobu EQU náklady vyšší, než stanovuje benchmark, pak je nadzávodovým managementem rozhodnuto o nutnosti vzniklý gap uzavřít (angl. gap closure). Závodový management poté dostane za úkol (tzv. CI task) dosáhnout skrze úsporná opatření optimální výše nákladů. Běžnou praxí je roční uzavírání gapů ve výši 20 – 30 %, což znamená, že celkový gap musí být meziročně snížen minimálně o tuto hodnotu. Koncept konverzních nákladů a jednotek EQU tak napomáhá zajistit udržitelný rozvoj závodů skrze sdílení nejlepších obchodních praktik (BBP).
16
2. Měření a zhodnocení finanční situace společnosti K tomu, abychom mohli objektivně vyhodnotit finanční situaci v daném podniku, je nutné zvolit vhodnou metodu hodnocení. V této práci byla zvolena metoda finanční analýzy, která má za cíl zhodnotit hospodaření podniku. Tato analýza využívá dostupná ekonomická data, která třídí, agreguje, vzájemně poměřuje, hledá možné kauzální souvislosti a dále pak odhaduje možné trendy v hospodaření společnosti. Finanční analýza je považována za osvědčenou metodu hodnocení ekonomické situace společnosti kvůli vysoké proměnlivosti vstupních dat, jež však mohou vést k časové náročnosti jejich zpracování. Dalším důvodem je složitá interpretace obecně platných ukazatelů a teoretických modelů. Analýza se snaží predikovat možné varianty budoucího vývoje, které lze standardně jen velmi těžko odhadovat skrze dva základní rysy podniku, kterými jsou ekvifinalita a inverzibilita. První z těchto rysů způsobuje, že jednoho cíle může být dosaženo několika různými způsoby a metodami, přičemž druhý z nich znamená nevratnost ekonomických procesů a tudíž i nemožnost uvedení společnosti do výchozího stavu. (Sedláček, 2011) Výstupy finanční analýzy slouží k rozhodování v rámci všech úrovní finančního řízení podniku, tedy od strategického (např. výše investic, financování), taktického (změna nákupních podmínek – splatnosti, give-backs, incoterms) až po operativní řízení (krátkodobý CF management, plnění krátkodobých finančních cílů). Tyto výstupy jsou předmětem zájmu dvou základních skupin uživatelů, které lze rozdělit následovně (Bokšová, 2013): a) Interní uživatelé i. Manažeři, ii. Zaměstnanci, iii. Odboráři. b) Externí uživatelé: i. Investoři (např. akcionáři, majitelé dluhopisů), ii. Věřitelé (např. banky), iii. Státní orgány (finanční úřad, celní správa), iv. Obchodní partneři (dodavatelé, odběratelé) v. Konkurence, spotřebitelé, odborná veřejnost apod.
17
2.1 Základní metody finanční analýzy Klasickou finanční analýzu lze rozdělit do dvou navzájem propojených částí: a) kvalitativní
→ fundamentální analýzu,
b) kvantitativní
→ technickou analýzu.
Fundamentální analýza je charakteristická svým zaměřením na kvalitativní údaje, které jsou zpravidla založeny na zkušenostech a odhadech odborníků. Mezi důležité prvky patří identifikace prostředí podniku, jako např. vnitřní a vnější ekonomické faktory, aktuální fáze života podniku a jeho produktů, charakter podnikových cílů, atd. Pro kvalitní zpracování této analýzy je velmi důležité chápat nejen makro a mikroekonomické prostředí firmy, ale i specifika v daném průmyslu, odvětví či segmentu. Jako cenný zdroj informací jsou zpravidla využívány výstupy statistických úřadů, průmyslové analýzy ministerstev, asociací či renovovaných konzultačních společností a informace uváděné ve výročních zprávách. Výstupem fundamentální analýzy je zpravidla komparativní analýza, jež se zakládá na závěrech
plynoucích
z
analytických
metod
jako
SWOT
analýza,
BSC - Balanced Scorecard či BCG matice. Kvalitativní analýza je považována za základní rámec pro kvantitativní neboli technickou analýzu. Technická
analýza
je
charakteristická
kvantitativním
zpracováváním
dat,
při kterém se využívají matematicko-statistické metody či algoritmizované postupy výpočtu. Základním zdrojem dat pro analýzu jsou informace plynoucí z účetní závěrky vybrané entity. Jedná se především o rozvahu, výkaz zisků a ztrát, přehled o peněžních tocích (tzv. cash flow) a přílohu účetní závěrky. Pro lepší porovnání dat a definici benchmarku, se kterým se má společnost porovnávat, však nestačí pouze tyto výkazy, ale je vhodné využít i data publikovaná odbornými zdroji (např. ministerstvo průmyslu a obchodu). Obě tyto základní metody finanční analýzy však poskytují pouze dílčí závěry, a proto je nutné provést finální syntézu, která umožní spojit jednotlivé prvky v souhrnný celek. Tato syntéza by také měla být doprovázena kvalifikovaným ekonomickým posouzením. (Sedláček, 2011; Dluhošová, 2010)
18
Podrobné dělení základních metod finanční analýzy je znázorněno na obrázku č. 6 níže.
Metody finanční analýzy Kvalitativní (fundamentální) analýza
Kvantitativní (technická) analýza
Deterministické modely
Analýza struktury (vertikální analýza) Analýza trendů (horizontální analýza)
Matematicko-statistické metody
Regresní analýza
Diskriminační analýza
Vertikálně-horizontální analýza
Analýza roptylu
Poměrová analýza
Testování statistických hypotéz
Analýza soustav ukazatelů
Analýza citlivosti
Zdroj: (Sedláček, 2011; Dluhošová, 2010) Obr. 6 Metody finanční analýzy
19
2.2 Druhy ukazatelů Základním zdrojem pro zpracování finanční analýzy jsou vstupní data, která jsou zpravidla dostupná v hodnotovém absolutním vyjádření. Tato data tedy reprezentují rozměr určitých jevů, např. výše závazků, počet zaměstnanců či obrat za dané časové období. Absolutní vyjádření lze dále dělit na veličiny stavové, které zachycují stav k určitému časovému okamžiku, jako například informace v rozvaze společnosti k rozvahovému dni, nebo na veličiny tokové, které jsou charakteristické délkou období, ke kterému se vztahují. Zdrojem tokových veličin je například Výkaz zisků a ztrát, ve kterém se nachází hodnoty dosažené během hospodářského období, zpravidla 1 rok. Výchozím bodem pro finanční analýzu jsou právě absolutní ukazatele, které jsou zpravidla uspořádány ve vertikální či horizontální struktuře účetních výkazů. (Kislingerová, 2010)
2.2.1 Analýza struktury (vertikální analýza) Analýza struktury (angl. Vertical analysis) slouží k vyjádření jednotlivých absolutních hodnot jako procentního podílu na zvolené základně, jež představuje 100 %. Příkladem může být analýza aktiv v rozvaze, kdy se za základnu zvolí celková bilanční suma, a jednotlivé položky aktiv reprezentují procentní podíl na celkové hodnotě aktiv. Tato analýza se často používá při porovnávání bilanční struktury vybraných podniků. Výhodou této metody je, že nezávisí na meziroční inflaci,
ale
transparentně
srovnává
výsledky
analýzy
z různých
období.
(Sedláček, 2011)
2.2.2 Analýza trendů (horizontální analýza) Horizontální analýza (angl. Horizontal analysis) naopak sleduje změny absolutních hodnot v čase. Doporučená délka časové řady činí 2 až 10 let. V rámci této analýzy se sleduje i relativní neboli procentní změna dané veličiny, přičemž se využívají řetězové nebo bazické indexy. Řetězové indexy porovnávají hodnoty běžného období s obdobím předcházejícím a bazické indexy poměřují hodnoty běžného období se zvolenou výchozí bází. Tato analýza se snaží zodpovědět otázku, o kolik jednotek či procent se změnila daná hodnota v čase. (Kislingerová, 2010)
20
2.2.3 Poměrová analýza ‘‘Finanční poměrové ukazatele (angl. Financial ratios) charakterizují vzájemný vztah mezi dvěma nebo více absolutními ukazateli pomocí jejich podílu.‘‘ (Sedláček, 2011, str. 55) Tato analýza je jedna z nejčastěji využívaných metod, jelikož dokáže jednoduše zachytit základní finanční charakteristiku daného subjektu. Jednotlivé ukazatele lze zahrnout do soustav, ze kterých zpravidla vznikají paralelní soustavy, přičemž jednotlivé ukazatele jsou mezi sebou rovnocenné. Při správném rozkladu ukazatelů lze vytvořit i pyramidovou soustavu,
která
slouží
k syntetickému
znázornění
zvoleného
ukazatele.
Ministerstvo průmyslu a obchodu například využívá za vrcholový ukazatel EBIT/celková aktiva. (Sedláček, 2011; Kislingerová, 2010) Ukazatele rentability /Profitability Ratios/ Ukazatele rentability slouží ke zhodnocení konečného efektu, jehož společnost dosáhla (výstup/output – např. EBIT, EAT) oproti zvolené základně (vstup/input – např. tržby, aktiva). Tento ukazatel se v některých publikacích taktéž nazývá ukazatel výnosnosti či návratnosti. Dle zvolené základny – jmenovatele, lze zjistit vliv této základny na celkovou rentabilitu. Tento ukazatel se často využívá při zhodnocení či rozhodování v rámci společnosti na jakou obchodní činnost, oblast či segment by se společnost měla zaměřit a kterou by naopak měla opustit. V praxi se pak tento výsledek porovnává s očekávanou minimální výnosností v dané společnosti, která se může odvozovat externě (např. očekávání investorů, návratnost v daném segmentu) či interně (např. WACC). a) Rentabilita tržeb /Return on Sales/ Rentabilita tržeb poměřuje zisk k celkovým tržbám, přičemž tržby charakterizují tržní ohodnocení výkonů za určité časové období (např. rok, měsíc). Jedná se o jeden z důležitých ukazatelů v rámci řízení společnosti, jelikož vyjadřuje v procentech, jak velký zisk dokázala společnost vytvořit oproti svým celkovým tržbám, neboli kolik CZK zisku vygenerovala z 1 CZK tržeb. Pokud je zjištěn problém v tomto ukazateli, pak je možné předpokládat, že problémy budou nalezeny i v ostatních oblastech.
ROS =
zisk tržby
nebo 21
EBIT tržby
nebo
EAT tržby
(1)
Varianta EBIT v čitateli se používá u společností s proměnlivými podmínkami (různé využívání cizího kapitálu, aj.). Použijeme-li v čitateli zisk po zdanění, dostáváme tzv. ziskovou marži, angl. Profit margin. Tento ukazatel se však zpravidla značně liší mezi jednotlivými odvětvími a je vhodné ho posuzovat s ukazatelem obratu aktiv, se kterým se zpravidla rozchází. Tedy při vysoké ziskové marži lze předpokládat, že obrat aktiv bude nízký. b) Rentabilita aktiv – ROA /Return on Assets/ Rentabilita aktiv neboli návratnost aktiv reprezentuje zisk vztažený vůči celkovým aktivům bez ohledu na fakt, zda se jedná o dlouhodobá či oběžná aktiva nebo jak jsou tato aktiva financována. Jedná se o jeden ze základních ukazatelů, který měří hrubou produkční sílu aktiv společnosti.
ROA =
EBIT aktiva
(2)
c) Rentabilita vlastního kapitálu – ROE /Return on Equity/ Ukazatel rentability vlastního kapitálu je klíčovým aspektem pro rozhodování investorů. Tento ukazatel měří ziskovost vlastního kapitálu, jež se používá k posouzení, zda kapitál přináší dostatečný výnos při zohlednění investorského rizika.
ROE =
EAT VK
(3)
Lze vyjádřit všeobecný předpoklad, že by investice měla minimálně dosahovat ekvivalentního zhodnocení jako výše úroků z bezrizikových aktiv (např. státní dluhopisy). Pokud by tomu tak nebylo, je pravděpodobné, že se investor bude snažit alokovat svůj kapitál v jiných projektech. Investor je totiž vystaven relativně vysokému riziku spojenému např. s bankrotem společnosti, a proto očekává adekvátní zhodnocení. Z tohoto faktu lze také odvodit, že cena vlastního kapitálu hrazená skrze dividendy či podílem na zisku je vyšší než cena cizího kapitálu hrazená skrze úroky.
22
d) Rentabilita investovaného kapitálu – ROCE /Return on capital employed/ Ukazatel výnosnosti dlouhodobého investovaného kapitálu měří zisk, kterého společnost dosáhla skrze aktiva financovaná vlastním kapitálem či kapitálem věřitelů. (Sedláček, 2011; Kislingerová, 2010)
ROCE =
EBT + úroky z dlouhodobých závazků VK + dlouhodobé závazky
(4)
Ukazatele likvidity /Liquidity Ratios/ Jednou ze základních podmínek existence podniku je schopnost platit své závazky. Z tohoto důvodu je vhodné využívat ukazatele likvidity k monitoringu a řízení krátkodobých závazků, přičemž k řízení dlouhodobých závazků se využívají ukazatele solventnosti. Výchozím předpokladem likvidity je její generování v rámci provozní činnosti a využívání na hrazení závazků. Pro připomenutí je vhodné zmínit, že likvidita je „souhrn všech potenciálně likvidních prostředků, které má podnik k dispozici pro úhradu svých splatných závazků“, zatímco solventnost je definována jako “připravenost hradit své dluhy, když nastala jejich splatnost“ (Sedláček, 2011, str. 66). Jednou z nevýhod těchto ukazatelů je provázanost na zůstatky oběžného majetku, avšak likvidita závisí právě na budoucích peněžních tocích, které na základě zůstatků nelze odvodit. Z tohoto důvodu je vhodné analýzu kombinovat s poznatky z finančního plánu, pokud je k dispozici. (Alexander, 2011) a) Běžná likvidita /Current ratio/ Běžná likvidita vyjadřuje, kolikrát oběžná aktiva pokryjí krátkodobé závazky podniku, tedy kolikrát je společnost schopna uspokojit své věřitele, pokud by dokázala všechna svá oběžná aktiva přeměnit do likvidní formy. Jedná se o velmi důležitý ukazatel, jelikož je pro společnost zásadní, aby dokázala včas hradit své krátkodobé závazky. Na druhou stranu se však jedná o relativně nepřesný ukazatel, jelikož velmi záleží na struktuře oběžných aktiv v dané společnosti. Dle firemní strategie by se tento ukazatel měl pohybovat mezi hodnotami 2,5 až 1.
Běžná likvidita = 23
obchodní aktiva krátkodobé závazky
(5)
Mezi zkreslující faktory patří například nedobytné pohledávky či zastaralý materiál, který již nelze přeměnit do likvidní formy. Z tohoto důvodu se využívá další ukazatel, pohotová likvidita. b) Pohotová likvidita /Quick Ratio; Acid Test Ratio/ Ukazatel pohotové likvidity v čitateli odečítá zásoby a těžko vymahatelné pohledávky, což by mělo pomoci odstranit zkreslení předcházejícího ukazatele. Výsledná hodnota by neměla klesnout pod 1.
Pohotová likvidita =
obchodní aktiva−zásoby krátkodobé závazky
(6)
c) Okamžitá likvidita /Cash Position Ratio/ Vyjadřuje, zda je společnost schopna hradit své okamžitě splatné závazky. Jedná se o nejpřísnější likvidní ukazatel, přičemž doporučená minimální hodnota činí 0,2.
Okamžitá likvidita =
peněžní prostředky+ekvivalenty okamžitě splatné závazky
(7)
Při hodnocení likvidity je taktéž vhodné doplnit analýzu o ukazatel obratu pracovního kapitálu. Pracovní kapitál lze zjednodušeně chápat jako rozdíl mezi oběžnými aktivy a krátkodobými závazky. Aby bylo možné tento ukazatel použít
k mezioborovému
porovnání,
využívá
se
poměřování
tržeb
průměrnému stavu pracovního kapitálu. (Sedláček, 2011; Kislingerová, 2010)
24
vůči
Zdroj: Dluhošová, 2010 Obr. 7 Schematické znázornění pracovního kapitálu
Ukazatele aktivity /Activity Ratios/ Ukazatele aktivity informují, jak efektivně dochází k využívání jednotlivých druhů majetku ve společnosti. Pokud by podnik disponoval větším než optimálním množstvím aktiv, pak by docházelo k neefektivní alokaci zdrojů, což by s sebou přinášelo dodatečné náklady a tím pádem i snižovalo zisk. Na druhou stranu, pokud by společnost neměla k dispozici dostatek aktiv, musela by se vzdát potenciálních příležitostí, čímž by přišla o výnosy, které by jinak mohla získat. Míra aktivity se zpravidla vyjadřuje skrze počet obratů či dobu obratu. a) Obrat celkových aktiv /Total Assets Turnover Ratio/ Jedná se o komplexní ukazatel intenzity využití celkových aktiv. Výsledek udává počet obrátek, tedy kolikrát se aktiva obrátí, za určený časový interval – zpravidla rok.
Obrat stálých aktiv =
25
tržby aktiva
(8)
Výsledek by se měl opět poměřovat s odvětvovým průměrem, přičemž by se měl pohybovat minimálně okolo hodnoty 1. b) Doba obratu zásob /Inventory Turnover/ Vyjadřuje průměrný počet dnů vázanosti zásob v podniku do doby jejich spotřeby (suroviny, materiál) nebo jejich prodeje (výrobky). Snižující se doba obratu zásob znamená pozitivní výsledek, jelikož společnost snižuje potřebu zásob, což má kladný vliv na likvidnost zásob a nižší vázanost kapitálu v zásobách.
Doba obratu zásob =
zásoby
(9)
tržby ÷360
Optimální je počítat obraty po jednotlivých druzích zásob, přičemž vhodnější je v čitateli využít průměrnou výši zásob a ve jmenovateli denní spotřebu z důvodu rozdílného ocenění. c) Doba obratu pohledávek /DSO - Days Sales Outstanding/ Tento ukazatel vyjadřuje počet dnů, během nichž je inkaso za tržby zadrženo v pohledávkách.
Neboli
jak
dlouho
musí
společnost
čekat
na
úhradu
již zrealizovaných tržeb. Tato doba by měla korespondovat s fakturační platební podmínkou dané společnosti. Pokud by výsledná doba obratu pohledávek byla delší než platební podmínka, pak obchodní partneři nehradí své závazky včas. Tím může dojít k problémům s peněžními toky, a proto by analyzovaná společnost měla podniknout patřičná opatření.
Doba obratu pohledávek =
pohledávky tržby ÷360
(10)
d) Doba obratu závazků /DPO – Days Payable Outstanding/ V návaznosti na dobu obratu pohledávek je vhodné zjistit i dobu obratu závazků. Jedná se o dobu odkladu úhrady krátkodobých závazků, zpravidla přijatých účetních dokladů (faktur). Po tuto dobu pak podnik využívá bezplatný obchodní úvěr. (Sedláček, 2011; Kislingerová, 2010)
Doba obratu závazků =
26
krátkodobé závazky tržby ÷360
(11)
Ukazatele zadluženosti /Leverage Ratios/ Tyto ukazatele měří intenzitu využívání cizích a vlastních zdrojů financování v daném podniku. Zadluženost nelze považovat za negativní jev, jelikož díky jejímu růstu může dojít ke zvýšení celkové rentability a zvýšení tržní hodnoty společnosti. a) Celková zadluženost /Debt Ratio/ Celková zadluženost zjednodušeně vyjadřuje, jak velká část aktiv je financována cizím kapitálem. Vyšší zadluženost je zpravidla preferována vlastníky, kteří takto dosahují větší finanční páky. Věřitelé naopak preferují nižší zadluženost, jelikož vlastní kapitál jim zaručuje určitý bezpečnostní polštář v případě likvidace společnosti.
Celková zadluženost =
cizí kapitál aktiva
(12)
b) Úrokové krytí /TIE – Times Interest Earned Ratio/ Úrokové krytí udává, kolikrát EBIT pokryje úrokové platby. Pokud výsledek činí 1, pak společnost dokázala vytvořit přesně takový zisk, aby pokryla náklady na vypůjčený kapitál. Tento výsledek může být chápán jako hraniční, jelikož na akcionáře nezbývá žádný zisk k přerozdělení. Dle ratingových agentur je hodnota 3 hraniční mezi pásmem investice a spekulace.
Úrokové krytí =
EBIT
(13)
úroky
c) Dlouhodobé krytí stálých aktiv Dlouhodobé krytí stálých aktiv pomáhá stanovit, zda je každé aktivum financováno skrze zdroj se stejnou dobou splatnosti. Pokud výsledek činí např. 1,5, pak dochází k tzv. překapitalizaci, kdy je část oběžného majetku financována dlouhodobým kapitálem. Tato situace sice přináší vyšší stabilitu, avšak zároveň dochází ke snížení celkové efektivnosti. (Sedláček, 2011; Kislingerová, 2010)
Dlouhodobé krytí stálých aktiv =
27
VK + dlouhodobý CK stálá aktiva
(14)
Ukazatele tržní hodnoty /Market Value Ratios/ Ukazatele tržní hodnoty (ukazatele kapitálového trhu) určují, jak investoři hodnotí výkonnost podniku, přičemž berou v potaz jak minulý, tak i předpokládaný budoucí vývoj. Výhodou kapitálového trhu je relativně rychlé porovnání tržního ocenění společností, avšak v České Republice, kde je kapitálový trh nerozvinutý, se tyto ukazatele dají použít pouze velmi omezeně. Mezi tyto ukazatele patří například účetní hodnota akcie, čistý zisk na akcii, výplatní poměr, dividendové krytí, atd. Jelikož analyzovaná společnost není akciovou společností, tak tyto ukazatele nebudou v dalších kapitolách dále definovány. Ukazatele produktivity práce a další provozní ukazatele Jedná se o ukazatele sledující vybrané oblasti podniku, zde primárně náklady na zaměstnance, a mají napomoci s analýzou, zda jsou jednotlivé nákladové druhy vynakládány efektivně. Ukazatele by měly v čase vykazovat rostoucí trend. a) Produktivita práce Vyjadřuje
hodnotu
tržeb
nebo
přidané
hodnoty
připadající
na
jednoho
zaměstnance.
Produktivita práce =
tržby počet zaměstnanců
nebo
přidaná hodnota počet zaměstnanců
(15)
b) Mzdová produktivita Ukazuje, kolik výnosů vygenerovala jednotka vyplacených mezd.
Mzdová produktivita =
výnosy mzdy
(16)
c) Produktivita dlouhodobého hmotného majetku Představuje úroveň využití dlouhodobého hmotného majetku skrze hodnotu výnosů připadající na jednotku vloženou do DHM vyjádřenou v pořizovacích cenách.
Produktivita DHM =
28
výnosy DHM v PC
(17)
d) Ukazatel stupně odepsanosti Zohledňuje z kolika procent je dlouhodobý hmotný majetek odepsán. Jedná se tedy o ukazatel, který zkoumá opotřebovanost DHM spjatou s odepisováním. Čím je hodnota nižší, tím je majetek opotřebovanější. (Sedláček, 2011; Kislingerová, 2010)
Opotřebovanost DHM =
DHM v ZC DHM v PC
(18)
Ukazatele na bázi cash flow (CF) Ukazatele na bázi CF slouží k analýze peněžních toků v rámci podniku s návazností na hlavní aspekty dosažené za dané období. K analýze se využívá rozdíl mezi příjmy a výdaji, které byly dosaženy v rámci běžné hospodářské činnosti. Tento parametr pak nahrazuje v analýze zisk. Hlavními výhodami jsou odstranění vlivů vyplývajících z účetních principů a postupů (různě druhy odepisování, oceňování či časové rozlišení) a eliminace negativních vlivů kreativního účetnictví (ovlivňování hospodářského výsledku managementem). a) CF rentabilita tržeb Reprezentuje finanční výkon podniku, přičemž snížení indikuje navýšení tržeb bez adekvátního promítnutí do CF.
CF rentabilita tržeb =
CF z provozní činnosti tržby
(19)
b) CF rentabilita celkového kapitálu Ukazatel vyjadřuje poměr CF vůči celkovému kapitálu. Pokud je výsledná hodnota nižší než průměrná úroková míra hrazená finančním institucím, pak se jedná o nebezpečnou situaci, kdy podnik není schopen vyprodukovat dostatečný výstup k pokrytí úroků bankovních úvěrů.
CF rentabilita kapitálu =
29
CF z provozní činnosti celkový kapitál
(20)
c) CF likvidita Likvidita vypočítaná z CF vyjadřuje procentní část krátkodobých závazků, kterou je schopen podnik pokrýt ze svého provozního peněžního toku. (Sedláček, 2011; Kislingerová, 2010)
Likvidita z CF =
CF z provozní činnosti krátkodobé závazky
(21)
2.2.4 Analýza soustav ukazatelů V předcházející kapitole byla představena řada ukazatelů, které mají za cíl detailně analyzovat výkonnost zvoleného podniku. Jejich vysoký počet a úzká specializace však může být při analýze kontraproduktivní. Proto postupem času došlo k vytvoření soustav, které mají za cíl podat souhrnný obraz o výkonnosti podniku včetně možnosti rozkladu na jednotlivé ovlivňující faktory. Tyto soustavy lze rozdělit do následujících dvou skupin. a) Soustavy hierarchicky uspořádaných ukazatelů Do první skupiny spadají soustavy hierarchicky uspořádaných ukazatelů, jejichž základem je matematická provázanost. Mezi tyto ukazatele spadají například pyramidové soustavy, jejichž nejznámějším představitelem je tzv. Du Pontův diagram, který byl vyvinut v nadnárodní chemické společnosti Du Pont de Nomeurs. Tento diagram se využívá k přehlednému zobrazení základních činitelů ovlivňujících ROE. (Sedláček, 2011)
30
Zdroj: Du Pontova analýza, 2013 Obr. 8 Du Pontova analýza
b) Účelové výběry ukazatelů Do druhé skupiny se pak řadí účelové výběry ukazatelů, jejichž cílem je zhodnocení finančního zdraví společnosti. Tyto výběry lze dále rozdělit na bonitní (diagnostické) a bankrotní (predikční) modely. i. Bonitní (diagnostické) modely Bonitní modely se snaží zpravidla pomocí definovaných intervalů zhodnotit společnost v několika kritériích a dle bodového výsledku vyhodnotit finanční pozici podniku. Mezi tyto modely patří například Kralickův Quicktest, Tamariho model či Index bonity. Kralickův Quicktest byl roku 1990 navržen rakouským ekonomem Peterem Kralicekem a je odbornou veřejností kladně přijímán díky své rychlé a relativně přesné vypovídací schopnosti. „Z každé ze čtyř základních oblastí analýzy (tj. stability, likvidity, rentability a výsledku hospodaření) byl zvolen jeden ukazatel tak, aby byla zabezpečena vyvážená analýza jak finanční stability, tak i výnosové situace firmy.“ (Sedláček, 2011; Růčková, 2010)
31
Zdroj: upraveno dle Sedláček, 2011, str. 105; Růčková, 2010, str. 81 Obr. 9 Kralickův Quicktest – hodnotící kritéria
ii. Bankrotní (predikční) modely Bankrotní modely byly vyvinuty s cílem včasně varovat před rizikem potenciálního bankrotu. Modely byly zpravidla odvozeny na základě zbankrotovaných podniků a vycházejí z faktu, že je v podnicích možné již určitou dobu před bankrotem nalézt symptomy budoucích problémů. Altmanova formule bankrotu (Z-skóre) Z-skóre bylo sestaveno v 60. až 80. letech profesorem Altmanem, který na základě diskriminační analýzy odvodil funkci vedoucí k odhadu finančního
32
vývoje jak u veřejně obchodovatelných, tak i neobchodovaných společností. Pro oba typy společností byly odvozeny rozdílné funkce, přičemž v této práci bude popsán model pro druhý typ společností. Z-skóre by mělo být využíváno pouze jako doplňující informace k finanční analýze, jelikož původní funkce byla primárně odvozena na datech z amerického trhu. (Sedláček, 2011; Růčková, 2010) Tento model byl dále zpochybněn Tylerem Shumwayem, přičemž v roce 2012 profesor Altman představil aktualizovanou verzi, tzv. Altman Z-score Plus, která je však v současné době dostupná pouze s placenou licencí. V odborných kruzích je pak Z-skóre nahrazováno tzv. Zeta skórem (Z‘‘-skóre). (Vernimmen, 2011) Původní kalkulace, která je uváděna v české literatuře pro neobchodované společnosti, zní:
Z skóre 0,717 A 0,847 B 3,107 C 0,420 D 0,998 E (22) kde proměnné A-E přestavují následující ukazatele: A
čistý provozní kapitál / celková aktiva,
B
nerozdělený zisk / celková aktiva,
C
zisk před zdaněním a úroky / celková aktiva,
D
tržní hodnota vlastního kapitálu / účetní hodnota celkových dluhů,
E
celkový obrat / celková aktiva.
Výsledek nad hranicí 2,9 značí uspokojivou finanční situaci, hodnoty mezi 2,9 až 1,2 jsou považovány za tzv. šedou zónu a výsledek nižší než 1,2 značí, že se společnost potýká s vážnými finančními problémy. Aktuální zahraniční publikace však uvádějí již aktualizovanou formuli Z‘‘-skóre.
Z' 'skóre 6,6 A 3,26 B 6,72 C 1,05 D
(23)
Interpretace výsledku je obdobná jako u původního Z-skóre, jen hraniční hodnoty se změnily na 2,6 a 1,1. (Vernimmen; 2011) Indexy IN Indexy IN byly sestaveny Inkou a Ivanem Neumaierovými za účelem posouzení finanční situace podniku v českém prostředí. Jak již bylo zmiňováno, předcházející modely byly vyvinuty v zahraničí a jejich funkce nemusí být pro české podmínky 33
dostatečně vyhovující. V odborných publikacích je možné se setkat s indexy IN95, IN99, IN01 a IN05, kde číslice značí rok vydání aktualizovaného indexu. Poslední index IN05 byl představen ve vědecké publikaci v roce 2005, přičemž jeho úspěšnost predikace činila u testovaného vzorku 1 526 českých podniků 80 %.
Index IN05 0,13 A 0,04 B 3,97 C 0,21 D 0,09 E
(24)
kde jednotlivé proměnné reprezentují: A
aktiva / cizí kapitál,
B
EBIT / nákladové úroky,
C
EBIT / aktiva,
D
výnosy / aktiva,
E
oběžná aktiva / krátkodobé závazky a úvěry.
Výsledná klasifikace se pak provádí dle následujícího klíče: IN ≤ 0,9
s 97% pravděpodobností podnik spěje k bankrotu a se 76% pravděpodobností nebude vytvářet hodnotu,
0,9 < IN ≤ 1,6
s 50% pravděpodobností podnik spěje k bankrotu a se 70% pravděpodobností bude tvořit hodnotu,
IN > 1,6
s 92%
pravděpodobností
podnik
nezkrachuje
a
s 95%
pravděpodobností bude vytvářet hodnotu. Ze statistického měření autorů indexu vyplývá, že výsledná hodnota je ze 49 % závislá na skupině ukazatelů tvorby podnikové produkční síly, ze 41 % na jejím dělení a z 10 % na finanční stabilitě. (Neumaierová, 2005)
2.2.5 EVA – Ekonomická přidaná hodnota Model EVA má za cíl vyčíslit ekonomickou přidanou hodnotu vygenerovanou analyzovaným podnikem za dané období. Tento ukazatel byl prezentován roku 1989
konzultační
firmou
Stern
Stewart
&
Co.
Celý
model
se
opírá
o tzv. ekonomický zisk, který se liší od účetního zisku především zahrnutím oportunitních nákladů, tedy nákladů ušlé příležitosti, které plynou ze skutečnosti, že vynaložené zdroje mohly být investovány do nejvýhodnější alternativní příležitosti. (Kislingerová 2010; Sedláček, 2011). Ekonomická přidaná hodnota je
34
tedy generována od momentu, kdy je vyprodukováno „minimálně tolik, kolik činí náklady kapitálu z investovaných prostředků“ (Dluhošová, 2010, str. 19). Přidanou ekonomickou hodnotu lze vyčíslit dvěma způsoby, kterými jsou EVA entity a EVA equity. (Petřík, 2009) EVA entity je stanovena dle všeobecně uváděných vzorců:
EVA = NOPAT − C × WACC
(25)
EVA = NOPAT − NOA × WACC
(26)
EVA = (ROIC − WACC) × C
(27)
kde platí: NOPAT
čistý provozní zisk za sledované období,
WACC
vážené průměrné náklady kapitálu,
C
investovaný kapitál,
NOA
čistá operativní aktiva,
ROIC
výnosnost investovaného kapitálu = NOPAT / C.
Způsob výpočtu EVA equity je odvozen ze základních charakteristik vlastního kapitálu (Sedláček, 2011).
EVA = ( ROE - re ) × VK
(28)
2.2.6 WACC – vážené průměrné náklady na kapitál WACC neboli vážené průměrné náklady na kapitál (angl. weighted average cost of capital) slouží k vyčíslení průměrných nákladů vyplývajících z financování hospodářské činnosti podniku. Zdroje kapitálu (Capital) lze rozdělit na kapitál majitelů (Equity) a kapitál věřitelů (Debt). (Sedláček, 2011; Kislingerová, 2010) D
E
C
C
WACC = rd × (1 − t) × + re ×
35
(29)
kde platí: rd
průměrné náklady na cizí kapitál,
t
sazba daně z příjmu právnických osob,
D
úročený cizí kapitál,
C
investovaný kapitál,
re
průměrné náklady na vlastní kapitál,
E
vlastní kapitál.
Všeobecně lze říci, že podnik nemůže ovlivnit 3 základní faktory vstupující do tohoto vzorce. Prvním z faktorů je aktuální stav na finančních trzích, dále pak investorova averze k riziku spojená s daným trhem a výše sazby daně. První dva faktory vstupují do vzorce skrze proměnnou re. Podnik
naopak
může
ovlivnit
výši
WACC
skrze
kapitálovou
strukturu,
dividendovou a investiční politiku. (Ehrhardt, 2011).
2.2.7 re – náklady na vlastní kapitál Jedním z důležitých faktorů pro výpočet WACC je právě proměnná re, tedy průměrné náklady na vlastní kapitál, které se musí odvodit z očekávání investorů. Vlastní kapitál do podniku vkládá investor, přičemž je potřebné kvantifikovat náklad tohoto kapitálu, aby bylo možné posoudit, zda společnost pokrývá očekávanou míru výnosnosti a případně vytváří přidanou ekonomickou hodnotu. Investor zpravidla očekává takovou míru výnosnosti, která kryje bezrizikovou míru výnosu a dále pokrývá dodatečná rizika spjatá s daným podnikem, trhem či zemí. K výpočtu re lze použít dvě základní metody. První z nich je metoda CAPM (Capital Asset Pricing Model), která je hojně využívána v zahraničí. Druhou metodou je tzv. stavebnicový model, který je například využíván Ministerstvem průmyslu a obchodu v rámci benchmarkingového diagnostického systému finančních indikátorů INFA, který byl vyvinut Inkou a Ivanem Neumaierovými. (Kislingerová, 2010)
36
Model CAPM Model CAPM byl představen v 60. letech minulého století a jeho cílem je stanovit náklady na vlastní kapitál neboli očekávanou míru výnosnosti vlastního kapitálu. (French, 2013) Za tento finanční model byla v roce 1990 udělena Nobelova cena za ekonomii profesorovi Williamu Sharpeovi. (Nobel Prize Press Release, 1990)
re = rf + β × (rm − rf )
(30)
kde: re
průměrné náklady vlastního kapitálu,
rf
bezriziková výnosová míra,
β
koeficient specifického tržního rizika,
(rm – rf)
prémie za systematické tržní riziko. (Kislingerová, 2010)
Bezrizikovou výnosovou míru lze stanovit skrze výnosovou míru státních obligací. Tato míra může být taktéž považována za kvantifikaci oportunitního nákladu, jelikož
pokud
by
investor
nevložil
prostředky
do
zvolené
společnosti,
lze předpokládat, že by investoval právě do nerizikových státních obligací. Koeficient β reprezentuje míru tržního rizika, v rámci kterého je sledována síla korelace akcie na změnu celkového trhu. Pokud koeficient β dosahuje hodnoty vyšší než 1, pak cenný papír zpravidla zesiluje pohyby kapitálového trhu – je tedy volatilnější, což sebou přináší i vyšší riziko. (Kislingerová, 2010) Prémie za systematické tržní riziko je dlouhodobou prémií, kterou investor očekává za dlouhodobé působení na daném trhu. Tato prémie se v praxi odvozuje z dlouhodobého ratingu dané země. V zemích s nerozvinutým kapitálovým trhem, jako je například Česká republika, je relativně obtížné stanovit koeficient β. V odborné literatuře se zpravidla uvádějí dvě metody, jak lze koeficient β odvodit. První metodou je tzv. Pure play metoda, kdy se analytik snaží nalézt podobně specializované společnosti s již vyčísleným koeficientem β a tento koeficient pak použít pro zvolený podnik. Druhou metodou je tzv. Accounting β metoda, kdy se provádí regresní analýza s cílem spočítat funkci provázanosti výnosnosti daného podniku s výnosností trhu, na kterém působí. 37
V rámci této finanční analýzy bude využita první metoda, kdy budou z dostupných odborných databází získány oborové β koeficienty a ty pak budou aplikovány do modelu CAPM. Při použití informací z odborných databází je nutné dbát na očištění koeficientů β
o specifické finanční páky. Z tohoto důvodu nelze
používat standardní β koeficienty označované jako β
levered,
ale je nutné použít
β koeficient přepočtený na nulové zadlužení, tzv. β unlevered. D
βlevered = βunlevered × (1 + (1 − t) × ) E
kde platí: βlevered
koeficient obsahující specifickou finanční páku,
βunlevered
koeficient přepočtený na nulové zadlužení (bez finanční páky),
t
sazba daně z příjmu právnických osob,
D
cizí kapitál,
E
vlastní kapitál.
(31)
Výsledný β levered koeficient je pak již možné použít k výpočtu nákladů vlastního kapitálu skrze model CAPM. (Kislingerová, 2010, Vernimmen, 2011)
38
3. Finanční analýza V předcházející části diplomové práce byla definována teoretická východiska finanční analýzy, přičemž následující kapitoly se zabývají praktickou aplikací zvolených metod finanční analýzy. V kapitole 3.1 je nejprve zpracována fundamentální analýza, která má za cíl seznámit čtenáře se základními principy fungování automobilového průmyslu s ohledem jak na aktuální, tak i historický vývoj. Tato charakteristika je doplněna o aktuální trendy, které se dotýkají dodavatelů automobilového průmyslu. Poznatky kvalitativní (fundamentální) části finanční analýzy jsou následně využity v kapitole SWOT analýza. Kvantitativní (technická) analýza je započata v kapitole 3.2. Tato analýza využívá veřejně dostupná data, kterými jsou výroční zprávy obsahující základní údaje o společnosti, zprávy nezávislého auditora a účetní závěrky. Přehled peněžních toků bohužel není přílohou účetní závěrky společnosti Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. Analýza vychází z dat za období od 1. 10. 2007 do 30. 09. 2012. Tato pětiletá časová řada by měla být dostatečná k dosažení přesných a důvěryhodných výsledků finanční analýzy. Výsledky finanční analýzy jsou primárně porovnávány s průměry v odvětví CZ NACE 29 Výroba motorových vozidel (kromě motocyklů), přívěsů a návěsů. Tato data jsou každoročně publikovány Ministerstvem průmyslu a obchodu České republiky
v rámci
finanční
analýzy
podnikové
sféry
se
zaměřením
na konkurenceschopnost sledovaných odvětví.
3.1 Automobilový průmysl Automobilový průmysl zůstává i přes mnoho potíží, kterými prošel v minulých letech, jedním z nejdůležitějších průmyslových odvětví na světě. Roční obrat v automobilovém průmyslu činí přibližně 2 biliony USD, což by jej v mezinárodním srovnání řadilo k 6. největší světové ekonomice před Velkou Británii, Brazílii či Rusko. V roce 2014 se vyrobilo 89,7 milionu vozidel, přičemž bylo v tomto odvětví přímo zaměstnáno přibližně 9 milionů lidí. (OICA, 2015a; OICA 2015b) Na každého přímého zaměstnance bylo pak v průměru navázáno 5 dalších nepřímých
zaměstnanců,
což
například
39
odpovídá
počtu
práceschopného
obyvatelstva ve Spolkové republice Německo (The World Bank Indicators, 2015). V Evropské Unii (EU) bylo v roce 2014 v tomto sektoru zaměstnáno 12,7 milionu lidí, což činí 5,8 % z celkového počtu zaměstnaných. (ACEA, 2014) Produktem automobilového průmyslu jsou automobily a komerční vozidla (autobusy, kamiony, nákladní vozidla), které zajišťují mobilitu a přímý přístup ke vzdělání, zdravotním službám a zaměstnání. Například kamiony zajišťují 75 % z celkového objemu dodávek zboží a služeb po zemi a ročně přepraví 18 miliard tun zboží, které je potřebné k uspokojení našich denních potřeb. Význam tohoto sektoru umocňuje i fakt, že je s částkou 32 miliard EUR největším investorem do inovací (R&D) v EU. Jedná se tak o 25 % z celkových R&D investic, které ročně generují 10 500 patentů. Z finančního hlediska pak v rámci EU generuje obrat 843 miliard EUR, což reprezentuje 6,6 % celkového HDP EU a přináší ji obchodní přebytek ve výši 95 miliard EUR. (ACEA, 2014)
3.1.1 Historie automobilového průmyslu Počátek automobilového průmyslu (angl. automotive industry) spadá do 90. let 19. století, kdy Karl Benz začal v Německu vyrábět první automobily. Jejich výroba se následně pod jeho licencí přesunula nejdříve do Francie a následně do dalších rozvinutých zemí. S rozmachem hromadné výroby bylo již v roce 1929 v provozu 32 milionů vozidel, z toho 90 % z nich bylo vyrobeno v USA. V 80. letech 20. století se centrum výroby přeneslo z USA do Japonska a od roku 2011 se stala největším výrobcem automobilů Čína. Ta v roce 2014 vyprodukovala 23,7 milionu vozidel, které představovaly 26,4 % celosvětové produkce. Dalšími největšími automobilovými producenty byly Spojené státy americké (13 %), Japonsko (11 %), Německo (7 %) a Jižní Korea (5 %). Celkově se tak v roce 2014 vyrobilo 89 747 430 vozidel, z čehož 75 % činily osobní automobily a u zbylých 25 % se jednalo o komerční vozidla. (OICA, 2015a) Jak je z výše uvedených hodnot patrné, výroba během jednoho století dramaticky rostla, což umožnil fakt, že celý sektor prošel několika podstatnými výrobními etapami. Počátky výroby lze charakterizovat jako řemeslnou výrobu, kterou nahradila standardizovaná hromadná výroba - fordismus. Tato etapa se postupně
40
přeměnila ve výrobu orientovanou na zákazníka, která byla specifická svou divizionální dělbou a vertikální integrací, tzv. produkční model General Motors. Tento model byl následně nahrazen produkčním systémem, který se zaměřoval na flexibilní specializaci, kterou umožňovala "štíhlá výroba" (angl. lean production) neboli toyotismus. Aktuálně je tento model vytlačován novým "zeleným" modelem (tzv. automotive sustainability), jenž si klade za cíl eliminaci negativních vlivů, které vznikají při výrobě a používání vozidel. Typickým cílem je snižování spotřeby vozidel, využívání obnovitelných energií, snižování emisí a snižování zdrojů, které jsou spotřebovávány při výrobě. Tato změna je vyvolána několika důležitými aspekty. Jedním z nich je zákaznický aspekt, který zohledňuje vysokou volatilitu cen paliv a narůstající povědomí o znečišťování životního prostředí. Dalším aspektem je přísnější státní regulace, která si klade za cíl ochranu klimatického systému. Příkladem této ochrany je Kjótský protokol, ke kterému se zavázaly desítky zemí. (Parissien, 2014)
Zdroj: OICA, 2013, str. 4 Obr. 10 Vývoj výroby automobilů mezi lety 1900 – 2012
41
Zdroj: OICA, 2013, str. 6 Obr. 11 Vývoj podílu výroby automobilů dle kontinentů mezi lety 1900 – 2012
Již zmíněný nárůst výroby dokládají i obrázky č. 10. a 11., které zároveň poukazují na dramatickou změnu rozložení výroby mezi jednotlivými regiony. Tato změna je zapříčiněna několika faktory. Prvním z nich je globalizace, která v posledních dekádách umožňuje expanzi společností s lokální působností do zahraničí, čímž vede ke vzniku mezinárodních korporací (TNC). K tomu přispívá i liberalizace trhů, která nově vzniklým korporacím umožňuje snadnější vstup na nová území, akvizici jiných společností či vzájemnou spolupráci ve formě joint ventures. Druhým faktorem je optimalizace nákladů, která vede k off-shoringu či outsouringu služeb z rozvíjejících se zemí. Třetím významným faktorem je protekcionismus, který vede k přesunu části výrobního procesu do zemí konečného prodeje. Příkladem jsou
kvantitativní
restrikce,
zákazy
dovozu
kompletních
vozidel
(CBU)
či uplatňování vysokých cel. Výše cla zpravidla klesá se stavem rozložení vozidla. Tento fakt TNC motivuje k zakládání lokálních výrobních závodů, v rámci kterých se rozložené vozy (SKD, CKD) zkompletují. Výhodou pro daný stát je tak snížení lokální nezaměstnanosti. Dalšími aspekty jsou rostoucí poptávka v asijských zemích a poskytování investičních pobídek, které mají za cíl motivovat zahraniční subjekty k investicím v dané zemi.
42
3.1.2 Aktuální situace v automobilovém průmyslu Jak již bylo popsáno v předcházející kapitole, automobilový průmysl prochází neustálými změnami, na které je nutné ze strany OEM a OES rychle reagovat. Pro rok 2014 byla očekávána průměrná profitabilita (EBIT margin) dodavatelů v automobilovém průmyslu na relativně vysoké úrovni 7,5 %. Hlavním důvodem byl meziroční růst výroby a tedy i výnosů. Právě růst výnosů dosáhl mezi lety 2010 a 2013 25% zvýšení a pro rok 2014 činil očekávaný růst 5 % (LAZARD, 2014). Tuto prognózu ještě více umocňuje mírný růst cen prvotních surovin a pozitivní segmentový mix, který vyplývá z rostoucí poptávky po vozidlech s vyšší technologickou úrovní. Tento pozitivní výhled sebou však pro dodavatele automobilových součástí přináší i několik hrozeb. Mezi tyto hrozby patří neustále se zvyšující závislost na čínském automobilovém trhu, ačkoliv tempo růstu čínské ekonomiky zpomaluje. Dále vysoký tlak kladený výrobci automobilů na engineering a výrobu dílů v globálním měřítku. Významné pochybení dodavatele v této oblasti může vést k hromadnému svolání automobilů do servisů, což generuje velmi vysoké náklady. V neposlední řadě musí dodavatelé čelit i vysokému tlaku na dlouhodobé snižování cen (LTA) a přijímání nevýhodných obchodních či investičních podmínek pro zajištění dalších výrobních projektů. Pro porozumění vývoji profitability v automobilovém průmyslu je vhodné provést jeho segmentaci dle regionu, produktového zaměření, velikosti společnosti či business modelu. Zatímco dodavatelé pneumatik a podvozků dosahují nadprůměrné profitability, dodavatelé interiérů se potýkají s neustálým poklesem marže. Dodavatelé se sídlem v Evropě a zemích NAFTA dosahují vysoké profitability, zatímco japonské společnosti dosahují nižších výsledků. Pokud se společnost velikostně řadí mezi malé, je pravděpodobné, že její ziskovost bude podprůměrná, což je protiklad velkých nadnárodních korporací. V neposlední řadě je vhodné zmínit, že lepších výsledků dosahují dodavatelé, kteří se zaměřují na produkt (product innovators) než na samotný proces (process specialits). (LAZAR, 2014)
43
3.1.3 SWOT analýza SWOT analýza (Strengths, Weaknesses, Opportunities & Threats) je metoda, která se zabývá zhodnocením vnitřních a vnějších faktorů, které mají či mohou mít vliv na fungování zvoleného subjektu (Marinič, 2008). Během analýzy vnitřních faktorů se definují klíčové silné a slabé stránky, přičemž při analýze vnějších faktorů dochází k identifikaci klíčových příležitostí a hrozeb. Cílem managementu by měla být minimalizace slabých stránek společnosti a zároveň maximální využívání silných stránek s cílem dosáhnout naskytnutých příležitostí. (Kotler, 2007). Silné stránky a slabé stránky Silnou stránkou komanditní společnosti je stabilní zázemí, které poskytuje koncern Johnson Controls. Jak již bylo uvedeno v úvodních kapitolách, koncern Johnson Controls je dle výše tržeb 247. největší společností na světě, což je znamením stabilního postavení včetně silné vyjednávací schopnosti. Další silnou stránkou je vysoká standardizace procesů, na kterou je kladen silný důraz. Ve všech závodech divize Automotive Experience jsou implementovány základní principy vnitropodnikového výrobního systému, který se nazývá Johnson Controls Manufacturing System. Dodržování těchto principů je kontrolováno audity na roční bázi a je jedním z důležitých KPI závodů. Mezi další silné stránky komanditní společnosti patří stabilní a zkušený management team. Na druhou stranu společnost vykazuje i několik slabých stránek. Jednou z nich je velmi nízká flexibilita procesů. Tato snížená flexibilita je zapříčiněna právě vysokou standardizací, která je charakteristická centralizací procesů a určitou nemožností ovlivnit zdánlivě jednoduché úkony. Tímto úkonem může být například nákup materiálu či služeb od lokálního dodavatele, který však není preferován ze strany centrálního nákupu. Dalším příkladem je procesování plateb, které jsou zpracovávány centrálně skrze centrum sdílených služeb (angl. shared service center). Samotný závod tak není schopen provést platbu dle svých potřeb. Další nevýhodou je komplikovaná organizační struktura, která je rozdělena na několik subdivizí, v rámci kterých dochází k častým koncepčním změnám.
44
Příležitosti a hrozby Potenciální příležitostí společnosti je získání nových výrobních programů, které by zajistily další růst a dlouhodobou prosperitu společnosti. Očekávaný výhled rostoucích objemů výroby je taktéž jednou s příležitostí pro vyšší využívání výrobních kapacit společnosti. Rostoucí výroba má zpravidla pozitivní vliv na profitabilitu, jelikož s rostoucími výnosy zůstávají některé náklady neměnné. Další výhodou je i zvyšování výrobní utilizace. Další příležitostí s pozitivním vlivem na společnost je nízká očekávaná míra inflace. Na základě nízké míry inflace lze očekávat, že cena vstupních zdrojů včetně mzdových nákladů bude růst pomaleji, než se v minulosti plánovalo. V rámci analýzy vnějších faktorů bylo definováno i několik hrozeb. Primární hrozbou společnosti je absolutní závislost na odbytech svých zákazníků. Pokud by došlo k výraznému snížení poptávky po určitém produktu zákazníka, pak by se toto snížení přeneslo i na komanditní společnost, která má jen velmi omezenou flexibilitu v přesunu svých výrobních kapacit. Výrazné snížení odvolávek zákazníka by tak pravděpodobně snížilo využívání výrobní kapacity. To by vyvolalo například propouštění zaměstnanců, které je spojené se zvýšenými dodatečnými náklady v podobě odstupného. Další hrozbou je vysoký cenový tlak ze strany zákazníků, kteří se snaží o neustálé snižování marže svých dodavatelů. Při nominaci nových projektů často požadují od dodavatelů poplatky za nominaci a během následujících let další jednorázové slevy (tzv. quick saving). Běžnou praxí je i uplatňování dlouhodobých slev (LTA – Long Term Agreement). Tento tlak je dále stupňován hrozbou vstupu nových konkurentů na lokální trh. Primární obava dodavatelů působících na evropském trhu pramení z potenciálního vstupu asijských konkurentů, tzv. keiretsu, kteří se prosazují svou agresivní cenovou politikou. Další hrozbou pro společnosti působící v automobilovém průmyslu je insolvence obchodních partnerů. Ta může způsobit neočekávané dlouhodobé výpadky ve výrobě, které generují vysoké ztráty.
45
Jednou z výrazných hrozeb, která však může být částečně i příležitostí, je nepředvídatelná volatilita měnových kurzů, která výrazně ovlivňuje finanční situaci ekonomických subjektů. V případě komanditní společnosti je nejvyšší hrozba ve změně kurzu CZK/EUR, jelikož tržby společnosti jsou primárně fakturovány v Euro měně.
3.2 Analýza absolutních ukazatelů Následující kapitola je zaměřena na analýzu absolutních ukazatelů, přičemž je kladen důraz na horizontální a vertikální analýzu, viz tabulka č. 1. Z analýzy dostupných dat vyplývá, že se společnost s průměrnou bilanční sumou 14 miliard CZK, průměrným EBIT ve výši 1,8 miliardy CZK a průměrným přepočteným počtem zaměstnanců 3 900 řadí dle metodiky EU mezi velké společnosti (Obchodní rejstřík a Sbírka listin (a), 2013; Ministerstvo pro místní rozvoj ČR, 2009). Bilanční suma se ve sledovaném období stabilně zvyšovala, přičemž celkové zvýšení dosáhlo výše 43 %. Z analýzy vyplývá, že toto zvýšení bylo primárně ovlivněno transakcemi v roce 2011, kdy došlo k meziročnímu zvýšení bilanční sumy o 28 %. Tato změna byla způsobena přechodem závodů Česká Lípa, Roudnice nad Labem a Stráž pod Ralskem na tzv. smluvní výrobu (angl. contract manufacturing). Tento přechod zapříčinil prodej vybraných práv a aktiv společnosti Johnson Controls GmbH sídlící ve Spolkové republice Německo. Vzhledem k povaze a významnosti byly související náklady a výnosy zaznamenány v mimořádném výsledku hospodaření ve výši 2,6 miliardy CZK, což zapříčinilo meziroční nárůst EBIT o 200 %. Tato transakce by sama o sobě neměla mít vliv na výši bilanční sumy, avšak komanditní společnost dlouhodobě převádí 99,9715 % svého hrubého hospodářského výsledku na svého komplementáře Johnson Controls Czech s.r.o., který si tento zisk nenechává vyplácet a nesplacené převedené podíly na výsledku hospodaření jsou evidovány jako krátkodobé závazky. Tyto závazky jsou bezúročné a splatné na vyžádání. Transakce
související
s přechodem
na
smluvní
výrobu
s nejvyšší
pravděpodobností vyvolala následnou transakci na straně aktiv, kdy společnost poskytla půjčku svému komplementáři ve výši 2,53 miliardy CZK, která byla splatná do 1 měsíce od roční závěrky komanditní společnosti. Tato půjčka byla
46
poté v roce 2012 ve stejné výši převedena na německý holding Erste JCI Holding GmbH s datem splatnosti v roce 2021 a úrokovou sazbou 8,14 % p. a. Tuto
Tab. 1 Rozvaha společnosti Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. včetně vertikální a horizontální analýzy
47
Zdroj: zpracováno podle výročních zpráv Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. (2008-2012)
Očištění rozvahy o nestandardní položky Jak je z předcházejících odstavců patrné, komanditní společnost eviduje na své rozvaze několik nestandardních položek, které je pro mezioborové porovnávání vhodné eliminovat. Zmiňované položky se totiž standardně u obdobných společností v oboru nevyskytují, a proto by se nedaly při mezioborovém porovnání vyvozovat patřičné závěry. Tab. 2 Rozvahové účty vhodné k eliminaci pro mezioborové porovnání
Zdroj: zpracováno podle výročních zpráv Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. (2008-2012)
Tabulka č. 2 názorně zobrazuje žlutou barvou položky, které je vhodné z rozvahy úplně či částečně eliminovat. Na začátek je vhodné začít stranou pasiv, kde položka Závazky ke společníkům znázorňuje nesplacený zisk komplementáře. Jelikož se jedná o závazek, který je splatný ihned, je klasifikován jako krátkodobý závazek. Z tabulky je patrné, že tato položka má skutečně výrazný vliv na další analýzu, jelikož činí přibližně 69 % veškerých pasiv. Ve sledovaném období se celková částka pohybovala okolo 10 miliard CZK, přičemž je vhodné tuto položku nejprve ponížit o nestandardní aktiva, která přímo nesouvisí s výrobní 48
činností společnosti jako například poskytování půjček spřízněným stranám, zakládání nových dceřiných společností, atd. Zbylou částku je dále vhodné překlasifikovat na účet nerozdělený zisk minulých let, tedy do vlastního kapitálu, jelikož z dlouhodobého hlediska svým charakterem reprezentuje právě tuto položku. Na straně aktiv je vhodné začít s eliminací položky Podíly v ovládaných a řízených osobách, která spadá pod dlouhodobý finanční majetek. Tato položka se od roku 2007 skládá z nakoupené jedné akcie společnosti JC Cayman Finance Inc., která sídlí na Kajmanských ostrovech. Účetní hodnota se ve sledovaném období pohybovala okolo 1,9 miliardy CZK. Z této akcie za sledované období neplynuly žádné dividendy. Druhou položkou Podílů v ovládaných a řízených osobách je již zmiňovaná 100% vlastněná dceřiná společnost JC Interiors Czechia, s. r. o. se sídlem v Lounech. Průměrná hodnota Podílů v ovládaných a řízených osobách se pohybovala ve výši 2 miliard CZK a tuto položku lze započíst s výše zmiňovanými Krátkodobými závazky – Závazky za společníky. Tento finanční majetek totiž přímo nesouvisí s činností firmy a komplementář by si tyto aktivity mohl hradit z nesplaceného zisku. Položka Pohledávky za ovládající a řídící osobou, která spadá pod Dlouhodobé pohledávky, zachycuje od roku 2009 poskytnutou půjčku spřízněné straně Johnson Controls Valladolid SA ze Španělska. Průměrná účetní hodnota této půjčky činí 5 miliard CZK, přičemž je úročena úrokovou mírou 10,62 % p. a. Od roku 2011 je zde také evidována půjčka společnosti Johnson Controls Fabrics Strakonice a. s. ve výši 643 tisíc CZK s úrokovou mírou 8,08 % p. a. Poslední položkou je již zmiňovaná půjčka ve výši 2,5 miliardy CZK společnosti JC Erste Holding GmbH. Ekvivalentní půjčka byla evidována v roce 2011 oproti komplementáři v položce Krátkodobé pohledávky za ovládající a řídící osobou. Všechny výše zmiňované pohledávky je možné taktéž započíst s Krátkodobými závazky, jelikož samotný komplementář by všechny tyto aktivity mohl zaštiťovat pod svou samostatnou entitou. V rámci nadnárodních korporací se stalo poskytování půjček mezi spřízněnými stranami rozšiřujícím se jevem. Příkladem může být společnost Iveco Czech Republic, která ke konci roku 2012 poskytla půjčky v rámci skupiny ve výši 3,35 miliardy CZK anebo společnost Continental
49
Barum, která mateřskému koncernu poskytla částku 2,25 miliardy CZK (Tramba, 2013). Poslední významná položka vhodná k eliminaci jsou Příjmy příštích období, které se řadí do časového rozlišení. Tato položka představuje úroky z poskytnutých půjček spřízněným stranám, které byly popsány v odstavci výše. Na základě částek uvedených na tomto účtu je patrné, že se nejedná o standardní půjčky, jelikož komanditní společnost od začátku neeviduje žádný peněžní převod vztahující se k úrokům z poskytnutých půjček. Tab. 3 Rozvaha společnosti Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. včetně vertikální a horizontální analýzy po očištění dat
Zdroj: zpracováno podle výročních zpráv Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. (2008-2012)
Analýza aktiv Pro bližší porozumění rozvaze je vhodné zanalyzovat její jednotlivé části. Při analýze aktiv jsou využívána původní data, pokud v textu není uvedeno jinak. První položkou je dlouhodobý majetek, který se za sledované období zvýšil o 19 %, což způsobil nárůst dlouhodobého finančního majetku, který se celkově zvýšil o 515 milionů CZK. Toto zvýšení bylo způsobeno založením dceřiné
50
společnosti JC Interiors Czechia s.r.o. se sídlem v Lounech na začátku roku 2011. Tato společnost se zabývá výrobou palubních a dveřních panelů pro domácí a zahraniční automobilové společnosti. V roce 2012 došlo k navýšení účetní hodnoty této společnosti z 250,2 milionu CZK na 500,2 milionu CZK. Dceřiná společnost dosáhla v posledních dvou letech sledovaného období ztráty ve výši -13 milionů CZK v roce 2011 a -132 milionů CZK v roce 2012. Ačkoliv se tak na první pohled může zdát tato investice jako nevydařená, z dlouhodobého hlediska lze očekávat, že tato společnost bude vykazovat kladný hospodářský výsledek. Další významnou položkou jsou oběžná aktiva. Ta se za sledované období zvýšila o 45 %, což činí navýšení o 5 miliard CZK. Toto navýšení je primárně způsobeno nárůstem krátkodobých závazků, jejichž růst je způsoben již zmiňovaným nevyplácením podílu na zisku komplementáři. Poslední významnou položkou na straně aktiv je časové rozlišení. Tato položka celkově vzrostla o 1,3 miliardy CZK, což činí nárůst o 125 %. Toto zvýšení bylo způsobeno postupným nárůstem příjmů příštích období, které představují nezaplacené úroky z poskytnutých půjček spřízněným stranám. Při porovnání složení aktiv komanditní společnosti s oborovým průměrem v CZ NACE 29 vyplývá, že má společnost výrazně rozdílné složení svých aktiv oproti tomuto průměru. Společnost totiž vykazuje relativně stabilní poměr mezi dlouhodobým majetkem 20 %, oběžnými aktivy 68 % a časovým rozlišením 12 % vůči celkovým aktivům, zatímco oborový průměr činí 51 %, 48 % a 1 %. Po očištění dat vykazovala komanditní společnost následující poměry: 13 %, 71 % a 16 %. Nízký podíl u dlouhodobého majetku je primárně zapříčiněn nízkým dlouhodobým hmotným a nehmotným majetkem, který v odvětví dosahuje 44 %, avšak společnost vykazuje podprůměrných 13 %. Tento jev je pravděpodobně
zachycena na straně aktiv.
51
Důležitou položkou operativního řízení jsou zásoby. V rámci tohoto řízení je jedním z klíčových ukazatelů hodnota celkových zásob. Po očištění data vykazovala společnost během sledovaného období podíl zásob na celkových aktivech ve výši 4,6 %, zatímco průměr v odvětví činil 9,4 %. Lze tak předpokládat, že se management intenzivně zabývá optimalizací svých zásob. Dále z porovnání očištěných dat vyplývá, že krátkodobý finanční majetek je se svým podílem 32 % na celkových aktivech silně nadprůměrný oproti 11 % v odvětví. Tato položka je primárně ovlivněna nadstandardně vysokými zůstatky peněžních prostředků držených na účtech v bankách. Průměrná roční výše činila 2 miliardy CZK, přičemž v roce 2008 dosahovala téměř 5 miliard. Tab. 4 Vertikální analýza aktiv v CZ NACE 29 – Výroba motorových vozidel
Zdroj: zpracováno podle dat benchmarkingového diagnostického systému finančních indikátorů INFA Ministerstva průmyslu a obchodu ČR
Analýza pasiv Na straně pasiv lze taktéž pozorovat nárůst o 43 %, který byl primárně ovlivněn nárůstem cizích zdrojů. U vlastního kapitálu nedošlo za sledované období k výraznějším změnám jak ve struktuře, tak v celkové výši. Cizí zdroje však zaznamenaly v roce 2011 meziroční nárůst o 30 %, což představuje částku 3,6 miliardy CZK. Tento růst byl způsoben navýšením krátkodobých závazků, které představují již několikrát zmiňovaný nevyplacený podíl komplementáře. Při mezioborovém porovnání neupravených dat je patrné, že společnost je oproti svému odvětví velmi specifická. Vlastní kapitál totiž činí 5 %, což je podstatný rozdíl oproti 44 % v automobilovém průmyslu. Cizí zdroje právě díky krátkodobým
52
závazkům dosahují 95 % oproti 55 % v odvětví. Časové rozlišení je v tomto případě zanedbatelné. Po očištění dat, viz tabulka č. 3, se struktura pasiv výrazně mění a je téměř identická s průměrem v odvětví. Vlastní kapitál totiž činí 45 % a cizí kapitál 55 %. Výrazným rozdílem mezi společností a odvětvím je však využívání bankovních úvěrů. Zatímco v odvětví tyto úvěry činí 9,9 % z celkové bilanční sumy, komanditní
společnost využívá 0,8 %. Pokud by společnost chtěla využívat bankovní úvěry ve stejném poměru jako ostatní společnosti v odvětví, pak by si musela zajistit úvěrovou linku ve výši 1,4 miliardy CZK. Tab. 5 Vertikální analýza pasiv v CZ NACE 29 – Výroba motorových vozidel
Zdroj: zpracováno podle dat benchmarkingového diagnostického systému finančních indikátorů INFA Ministerstva průmyslu a obchodu ČR
Ověření bilančních pravidel Po analýze jednotlivých složek aktiv a pasiv je vhodné, aby došlo k ověření jednotlivých bilančních pravidel. První z těchto pravidel se nazývá Zlaté pravidlo financování a zkoumá vyrovnanost aktiv a pasiv z pohledu jejich časové sladěnosti. Dlouhodobý majetek by měl být financován dlouhodobými cizími zdroji, zatímco krátkodobý majetek skrze krátkodobý kapitál. (Kislingerová, 2010; Synek, 2006)
53
Zdroj: zpracováno podle výročních zpráv Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. (2008 - 2012) Obr. 12 Zlaté bilanční pravidlo financování před očištěním dat
Zdroj: zpracováno podle výročních zpráv Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. (2008 - 2012) Obr. 13 Zlaté bilanční pravidlo financování po očištění dat
Z obrázků č. 12 a 13 vyplývá, že je podstatný rozdíl mezi původními a očištěnými daty. Společnost totiž disponuje vysokou hodnotou dlouhodobého finančního majetku,
který
je
financován
převážně
krátkodobými
závazky
vůči
komplementářům, tedy nevyplaceným ziskem komplementáře. Pokud však od tohoto faktu abstrahujeme, pak z obrázku č. 7 vyplývá, že dlouhodobá pasiva téměř trojnásobně převyšují celkovou hodnotu dlouhodobých aktiv, což není ideální případ. Z tohoto porovnání tedy plyne, že společnost využívá konzervativní strategii financování podniku, kdy je velká část krátkodobého majetku financována
54
pomocí dlouhodobých zdrojů. Výhodou této strategie je vyšší finanční stabilita, avšak na druhou stranu dochází ke snížení celkové efektivnosti. (Knápková a Pavelková, 2010) Dalším pravidlem je tzv. Pari pravidlo, které doporučuje, aby se vlastní kapitál maximálně rovnal stálým aktivům, a to pouze tehdy, když společnost nevyužívá dlouhodobý cizí kapitál. Toto pravidlo je relativně obdobné jako pravidlo předešlé, avšak navíc zohledňuje cenu kapitálu, která je právě u vlastního kapitálu nejvyšší. Z původních dat plyne, že společnost pravidlo splňuje. Hodnota vlastního kapitálu dosahuje přibližně 1/4 dlouhodobého kapitálu. Pokud však data očistíme, pak je patrné, že vlastní kapitál převyšuje dlouhodobý majetek o více než 200 %, což není ideální stav. Tento výsledek primárně ovlivňuje nevybraný zisk, který je využíván k financování obchodních aktivit společnosti, přičemž společnost nevyužívá žádné dlouhodobé bankovní úvěry. Z tohoto pohledu společnost nevyužívá své zdroje hospodárně, jelikož kryje dlouhodobý majetek jedním z nejdražších možných druhů financování, což je vlastní kapitál.
Zdroj: zpracováno podle výročních zpráv Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. (2008 - 2012) Obr. 14 Zlaté (pari) pravidlo před očištěním dat
55
Zdroj: zpracováno podle výročních zpráv Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. (2008 - 2012) Obr. 15 Zlaté (pari) pravidlo po očištění dat
Třetím pravidlem je tzv. Zlaté pravidlo vyrovnání rizika, které porovnává vlastní kapitál s cizími zdroji. V rámci analýzy neupravených dat, viz obrázek č. 16, je patrné, že společnost k financování využívá několikanásobně krát více cizích zdrojů oproti vlastnímu kapitálu. V roce 2012 dokonce dosáhl tento poměr 23:1, což by mohlo vést k závěru, že je společnost zcela závislá na financování třetích stran.
Z předchozích
analýz
však
vyplývá,
že
se
jedná
o financování
skrze krátkodobé závazky vůči komplementáři. Po očištění dat, viz obrázek č. 17, se vzájemný poměr ukazatelů přiblížil, avšak i v roce 2012 využívala společnost o 35 % více cizích zdrojů, což přispívá ke zvýšení rizika kontinuity podnikání.
56
Zdroj: zpracováno podle výročních zpráv Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. (2008 - 2012) Obr. 16 Zlaté pravidlo vyrovnání rizika před očištěním dat
Zdroj: zpracováno podle výročních zpráv Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. (2008 - 2012) Obr. 17 Zlaté pravidlo vyrovnání rizika po očištěním dat
Zlaté
poměrové
pravidlo
doporučuje,
aby
docházelo
v rámci
podniku
k vyrovnané meziroční změně tržeb a investic. Z porovnání meziročních změn přírůstků dlouhodobého hmotného a nehmotného majetku vůči růstu tržeb vyplývá, že k vyrovnané změně nedocházelo. Toto by se dalo vysvětlit charakterem podnikání v automobilovém průmyslu, kdy je nutné na začátku projektu investovat do nového zařízení, které je zpravidla využíváno až do konce projektu (obvykle 6 - 8 let).
57
. Tab. 6 Přírůstky dlouhodobého majetku
Zdroj: zpracováno podle výročních zpráv Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. (2008 - 2012)
Z tohoto porovnání vyplývá, že společnost investovala do své podnikatelské činnosti v nadměrné výši. Tato hypotéze je potvrzena po zohlednění ukazatele stupně opotřebovanosti DHM, viz kapitola 3.3.5, který během sledovaného období vzrostl o 4,6 procentního bodu. Tab. 7 Tempo růstu tržeb a investic
Zdroj: zpracováno podle výročních zpráv Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. (2008 - 2012)
Analýza výkazu zisku a ztráty V rámci horizontální a vertikální analýzy výkazu zisku a ztráty je vhodné se nejprve zaměřit na hodnocení základních ukazatelů operativního řízení, kterými jsou přidaná hodnota a provozní výsledek hospodaření. Ostatní položky výkazu je vhodné analyzovat až následně. Z horizontální analýzy přidané hodnoty původních dat, viz tabulka č. 8, vyplývá, že společnost zaznamenala ve finančním roce 2009 snížení přidané hodnoty o více než 1,5 miliardy CZK, což v meziročním porovnání činilo pokles o 53 %. Tento pokles je možné zdůvodnit celkovým poklesem výroby v rámci segmentu automobilového průmyslu, který byl zapříčiněn dopady globální ekonomické krize. V následujících letech již docházelo k opětovnému zlepšování hodnot přidané hodnoty v souladu s oživením globální ekonomiky. Propad přidané hodnoty v roce 2009 je taktéž patrný z vertikální analýzy dat. V roce 2008 dosáhly náklady
58
na spotřebu materiálu a služeb hodnoty 81 % z celkových výkonů. Během roku 2009 došlo následně k nárůstu tohoto poměru o 8 procentních bodů, což v absolutním vyjádření činilo navýšení těchto nákladů o 1 miliardu CZK. Z tohoto porovnání je patrné, že společnost nebyla schopna zcela flexibilně reagovat na klesající tržní poptávku. V následujících letech docházelo ke zlepšování poměru mezi přidanou hodnotou a výkony, přičemž výrazné zlepšení přišlo v roce 2012, kdy se tento poměr zlepšil o 7 procentních bodů oproti dvěma předcházejícím rokům. Zlepšení bylo pravděpodobně zapříčiněno přechodem již zmiňovaných 3 závodů do tzv. rámce smluvní výroby. Tab. 8 Výkaz zisku a ztráty před očištěním dat
Zdroj: zpracováno podle výročních zpráv Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. (2008 - 2012)
Provozní výsledek společnosti dosáhl v roce 2008 hodnoty 1,8 miliardy CZK, což činilo 11,3 % celkových výkonů. Tento rok tak lze z pohledu provozního výsledku označit za nejlepší. V následujících letech dosahoval provozní výsledek průměrné hodnoty 0,6 miliardy CZK, což představovalo pouhých 4,6 % celkových výkonů. Finanční výsledek hospodaření byl během zkoumaných let vždy pozitivní a průměrně činil 400 milionů CZK s poměrem k výkonům ve výši 2,9 %. Tento pozitivní výsledek byl primárně ovlivněn výnosovými úroky z poskytnutých půjček spřízněným stranám. Společnost v průměru dosahovala Výsledku hospodaření za běžnou činnost ve výši 1,2 miliardy CZK při poměru 8,8 % vůči výkonům. Nejúspěšnějším rokem, jak z pohledu výsledku, tak i poměru, byl rok 2008, kdy společnost vykázala výsledek přes 2,2 miliardy CZK při poměru 13,9 %. V letech 2008 až 2012 došlo
59
k postupnému poklesu výsledku o 1,3 miliardy CZK a zároveň ke zhoršení poměru k výkonům o 4,7 procentních bodů. Pokud by společnost v roce 2012 dokázala zachovat dosažený poměr z roku 2008, pak by vykázala vyšší Výsledek hospodaření za běžnou činnost o téměř 0,5 miliardy CZK. Tento propad může být spojen s celkovým poklesem výroby, skladbou produktového mixu či sníženou efektivitou využívání zdrojů. Jedinou položkou, která ve sledovaném období ovlivnila Mimořádný výsledek hospodaření, byl úplatný převod práv a aktiv (tzv. smluvní výroba) související s výrobou automobilových potahů na společnost Johnson Controls GmbH v Německu. Tato transakce měla v roce 2011 celkově pozitivní vliv na mimořádné výnosy ve výši 2,6 miliardy CZK. Během sledovaného období společnost vykazovala dle původních dat průměrný Výsledek hospodaření před zdaněním ve výši 1,8 miliardy CZK s poměrem 12,2 % na celkových výkonech. Očištění výkazu zisku a ztráty o nestandardní položky Pro další analýzu je vhodné, aby byly z Výkazu zisku a ztráty eliminovány položky, které by mohly zkreslit mezioborové porovnání. Tyto položky jsou uvedeny v tabulce č. 9. První položkou vhodnou k eliminaci jsou úrokové výnosy, které společnost realizovala na základě poskytnutých půjček spřízněným stranám v rámci koncernu Johnson Controls. Druhou položkou jsou ztráty, které od roku 2011 vygenerovala dceřiná společnost JC Interiors Czechia, s. r. o. Celková ztráta vygenerovaná během dvou let fungování podniku činila -145 milionů CZK. Posledními položkami vhodnými k eliminaci jsou výnosy a náklady, které společnost realizovala na základě prodeje vybraných práv a aktiv společnosti Johnson Controls GmbH. Celkový dopad této transakce na mimořádný výsledek hospodaření společnosti činil v roce 2011 2,6 miliardy CZK.
60
Tab. 9 Výnosové a nákladové položky vhodné k eliminaci pro mezioborové porovnání
Zdroj: zpracováno podle výročních zpráv Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. (2008 – 2012) Tab. 10 Výkaz zisku a ztráty po očištění dat
Zdroj: zpracováno podle výročních zpráv Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. (2008 - 2012)
3.3 Analýza poměrových ukazatelů Předcházející část se zabývala vývojem jednotlivých položek rozvahy a výkazu zisku a ztráty jak v čase, tak i ve vztahu k celkovým výkonům. Následující kapitola se zabývá poměrovou analýzou, která poměřuje vybrané ukazatele navzájem. V rámci této analýzy jsou tržby reprezentovány položkou Tržby za prodej vlastních výrobků a služeb, jelikož tato položka je primárním zdrojem výnosů společnosti. Za
EBIT
je
považován
souhrn
Výsledku
hospodaření
před
zdaněním
a nákladovými úroků. Tento koncept vychází z doporučení odborné literatury pro porovnávání ukazatelů na základě informací získaných z českých účetních výkazů. (Kislingerová a Hnilica, 2008)
61
3.3.1 Analýza ukazatelů rentability Prvním analyzovaným ukazatelem rentability je rentabilita aktiv, která poměřuje zisk vůči celkovému majetku společnosti. Jak vyplývá z tabulky č. 11, rentabilita aktiv v jednotlivých letech silně kolísala. Je proto vhodné očistit vstupní data o položky, které primárně nesouvisí s výrobní činností společnosti. Tyto položky již byly zmíněny v předcházejících kapitolách a velikost ukazatele po jejich zohlednění je uvedena v tabulce č. 12. Z této tabulky vyplývá, že průměrná rentabilita aktiv ve sledovaném období činila 15 %, přičemž nejlepšího výsledku společnost dosáhla v roce 2008 (23 %). V následujících třech letech se rentabilita snížila na úroveň 13 % a po přechodu na smluvní výrobu v roce 2011 došlo k dalšímu poklesu ukazatele na 11 %. Tento výsledek je vhodné porovnat s průměrem odvětví CZ NACE 29 Výroba motorových vozidel, viz příloha č. 5. Z porovnání vyplývá, že společnost dokázala během analyzovaného období převýšit průměr odvětví o 7 procentních bodů. Tento rozdíl se však s postupem času snižoval, přičemž v roce 2012 již dosahoval pouhých 2 procentních bodů. Dalším zkoumaným parametrem je rentabilita vlastního kapitálu, která porovnává čistý zisk vlastníka (EAT) vůči celkové hodnotě vlastního kapitálu. Při porovnání dat před a po očištění je patrné, že tento parametr vykazuje velmi rozdílné
hodnoty.
Tato
diference
je
primárně
zapříčiněna
převodem
nerozděleného zisku na okamžitě splatný krátkodobý závazek vůči komplementáři. Před očištěním dat vykazovala společnost průměrnou rentabilitu vlastního kapitálu ve výši 256 %. Po očištění dat se tento ukazatel snížil na 29 %. Z očištěných dat vyplývá, že v roce 2012 došlo k poklesu rentability oproti trendu předchozích let o 12 procentních bodů. Při porovnání s průměrem odvětví je možné konstatovat, že společnost vykazovala vyšší výnosnost VK o přibližně 15 procentních bodů, přičemž v roce 2012 se tento rozdíl snížil na 2 procentní body. Rentabilita
celkového
investovaného
kapitálu
neboli
dlouhodobě
investovaných zdrojů ve společnosti má relativně podobný charakter jako rentabilita VK, avšak odvětvový průměr není známý. Analýzou rentability tržeb bylo zjištěno, že průměrná výnosnost čistého zisku na celkových tržbách činila ve sledovaném období 6,1 %. Mezi lety 2008 a 2012 však došlo k negativnímu poklesu z 13,9 % na 3,7 %. Na začátku období
62
převyšovala rentabilita tržeb společnosti své odvětví o 6,6 procentních bodů, zatímco v roce 2012 již na něj společnost ztrácela 1,7 procentních bodů. Aby společnost dosáhla stejné rentability jako ostatní podniky v odvětví, pak by v roce 2012 muselo dojít k navýšení zisku po zdanění při jinak nezměněných podmínkách o 169 milionů CZK. S tímto ukazatelem úzce souvisí rentabilita nákladů, ze které vyplývá, že společnost v roce 2008 dokázala vygenerovat tržby ve výši 100 CZK s vynaložením nákladů ve výši 86 CZK. V roce 2012 se však tyto náklady negativně zvýšily na 96 CZK. Tab. 11 Ukazatele rentability před očištěním dat
Zdroj: zpracováno podle výročních zpráv Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. (2008 - 2012) Tab. 12 Ukazatele rentability po očištění dat
Zdroj: zpracováno podle výročních zpráv Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. (2008 - 2012)
Z obrázku č. 18, který graficky zachycuje vývoj rentabilit v čase, vyplývá, že společnost vykazovala až do roku 2011 vysoké hodnoty ukazatelů rentabilit. Pokles v roce 2012 je možné zdůvodnit přechodem části závodů na smluvní výrobu. Dalšími negativními vlivy na hospodaření podniku mohly být zvyšující se požadavky zákazníka při implementaci dlouhodobých slev (LTA) a detailní prověřování cen zákazníkem.
63
Zdroj: zpracováno podle výročních zpráv Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. (2008 - 2012) Obr. 18 Vývoj ukazatelů rentability po očištění dat
3.3.2 Analýza ukazatelů aktivity Další analyzovanou skupinou ukazatelů jsou ukazatele aktivity, které mají za cíl zhodnotit, jak efektivně společnost využívá svůj majetek. Tab. 13 Ukazatele aktivity po očištění dat
Zdroj: zpracováno podle výročních zpráv Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. (2008 - 2012)
64
Hlavním ukazatelem této skupiny je obrat celkových aktiv /Total Assets Turnover Ratio/, který komplexně hodnotí intenzitu využívání celkových aktiv. Z analýzy očištěných dat vyplývá, že společnost dosáhla průměrného obratu ve výši 2,4. Jedná se tak o nadprůměrný výsledek, jelikož průměr odvětví činil pouze 1,5 a minimální doporučená hodnota je 1. Společnost tak v porovnání s konkurencí dokázala intenzivněji využívat svůj majetek. Dílčí analyzovanou položkou aktivity je doba obratu zásob /Inventory turnover/. Průměrná doba obratu zásob činila méně než 7 dní, přičemž průměr odvětví se pohyboval na úrovni 22 dní. To znamená, že společnost dokázala v porovnání s odvětvím nadprůměrně využívat své zásoby. V posledních dvou letech přitom společnost zaznamenala pozitivně se snižující trend. Společnost se tak pravděpodobně intenzivně snaží minimalizovat celkovou hodnotu zásob. Dalším důležitým ukazatelem je doba obratu pohledávek /DSO – Days Sales Outstanding/, která vyjadřuje počet dní, během nichž je inkaso zadrženo v pohledávkách, tedy kolik dní uplyne od vzniku pohledávky a jejím zaplacením. Z analýzy vyplývá, že doba obratu krátkodobých pohledávek z obchodních vztahů se ve sledovaném období pohybovala okolo 43 dní a meziročně docházelo k jejímu zlepšování. Došlo totiž k jejímu poklesu z 52 dní až na 25 dní. Tento
Doba obratu závazků /DPO – Days Payable Outstanding/ naopak analyzuje, kolik dní uběhne od vzniku závazku do jeho úhrady dodavateli. Na tuto položku je taktéž kladen senior managementem vysoký důraz, jelikož určuje, kolik dní využívá společnost bezplatný obchodní úvěr. Průměrná doba obratu krátkodobých závazků z obchodní činnosti činila 38 dní, přičemž v roce 2012 došlo k poklesu na 26 dní. Dalším důležitým ukazatelem aktivity společnosti je tzv. obchodní deficit. Jedná se o rozdíl mezi dobou obratu pohledávek a závazků. Pokud je výsledek kladný, pak společnost bezplatně poskytuje úvěr svým odběratelům. V opačném případě,
65
kdy dochází k negativnímu obchodnímu deficitu, naopak společnost využívá bezplatný obchodní úvěr od svých dodavatelů (Holečková, 2008). Pro objektivnější výsledek analýzy je však vhodné, aby při výpočtu doby obratu pohledávek a závazků byly připočteny i dohadné účty. K pohledávkám se přičítají dohadné účty aktivní (DÚA), kde se zpravidla evidují nevyfakturované pohledávky vůči zákazníkům. K závazkům se naopak přičítají dohadné účty pasivní (DÚP), kde se evidují nezaúčtované závazky vůči dodavatelům. Po zmiňované úpravě dat se průměrná doba obratu pohledávek vč. DÚA zvýšila o 1 den na 44 dne, přičemž průměrná doba obratu závazků vč. DÚP se zvýšila o 14 dní na 52 dní. Tento
3.3.3 Ukazatele zadluženosti Další částí finanční analýzy jsou ukazatele zadluženosti, které zkoumají intenzitu využívání vlastních a cizích zdrojů. Celková zadluženost zkoumá, jak velká část podniku
je financována
cizími zdroji.
Je
vhodné opět
zohlednit rozdíl
mezi původními daty, viz tabulka č. 14, a očištěnými daty, viz tabulka č. 15. Jak je patrné, tak výsledek analýzy je opět výrazně odlišný. Diference je primárně způsobena převodem nerozděleného zisku na okamžitě splatný závazek vůči komplementáři. Závazek se totiž oproti nerozdělenému zisku řadí do cizích zdrojů. Celková zadluženost u původních dat vychází v průměrné výši 95 %, což znamená, že společnost byla primárně financována cizími subjekty. Po očištění dat však průměrná zadluženost činí 55 %. Tato hodnota je v souladu jak s doporučovanou hodnotou v odborné literatuře, která je definována v rozmezí 30 – 60 %, tak i s průměrem odvětví, který činil 56 %. Ukazatel samofinancování
66
je obdobný ukazatel, který pouze vyjadřuje, jak velká část podniku je financována vlastními zdroji. Úrokové krytí udává, kolikrát je společnost schopna uhradit své úrokové platby skrze svůj EBIT. Hraniční hodnotou mezi investičním a spekulačním pásmem je dle ratingových agentur hodnota 3. Jelikož společnost ve sledovaném období vykazovala průměrné úrokové krytí ve výši 31,2, je ji možné považovat za solidní. Dále je vhodné upozornit, že tento ukazatel vykazuje negativní meziroční trend. V roce 2012 zaznamenalo úrokové krytí meziroční snížení o 23 % na hodnotu 4,5. Tento ukazatel lze dále rozšířit na ukazatel krytí fixních poplatků, kdy se k úrokovým platbám přičítají i leasingové splátky. Společnost však bohužel od roku 2008 tento údaj ve svých výročních zprávách neuvádí, a proto nelze tento koeficient adekvátně vyhodnotit. Dalším zkoumaným ukazatelem je dlouhodobé krytí stálých aktiv, jehož cílem je stanovit, zda jsou aktiva společnosti z pohledu doby splatnosti financována adekvátními zdroji. Tento ukazatel je obdobný s již uváděným zlatým pravidlem financování. Tab. 14 Ukazatele zadluženosti před očištěním dat
Zdroj: zpracováno podle výročních zpráv Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. (2008 - 2012) Tab. 15 Ukazatele zadluženosti po očištění dat
Zdroj: zpracováno podle výročních zpráv Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. (2008 - 2012)
67
3.3.4 Ukazatele likvidity Ukazatele likvidity mají za cíl analyzovat, zda je společnost schopna hradit své závazky. Při výpočtu následujících ukazatelů byly eliminovány pohledávky po lhůtě splatnosti, jelikož by pravděpodobně nemohly být včas přeměněny do likvidní formy. Prvním z ukazatelů je běžná likvidita, která vyjadřuje, kolikrát oběžná aktiva pokryjí krátkodobé závazky. Společnost během sledovaného období dosáhla průměrné
běžné
likvidity
1,47.
Průměrná
hodnota
se
tak
pohybovala
v doporučeném rozmezí 1 – 2,5. Pohotová likvidita dosahovala mezi lety 2008 - 2012 hodnoty 1,33, což znamená, že věřitelé nebyli ohroženi neschopností komanditní společnosti hradit včas své závazky. Posledním analyzovaným ukazatelem je okamžitá likvidita. Společnost dosáhla průměrné okamžité likvidity 0,75, což bezpečně převyšuje minimální doporučovanou hodnotu 0,2. Při bližší analýze vývoje ukazatelů je však patrné, že společnost v roce 2010 ani jeden z výše zmíněných ukazatelů nesplňovala. Od tohoto roku docházelo k postupnému zlepšování, přičemž v roce 2012 byla opět všechna hraniční kritéria splněna. V případě nouze by společnost navíc mohla využít u smluvních bankovních institucí úvěrovou linku až do výše 240 milionů CZK. Tab. 16 Ukazatele likvidity po očištění dat
Zdroj: zpracováno podle výročních zpráv Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. (2008 - 2012)
3.3.5 Ukazatele produktivity práce a další provozní ukazatele Dalšími ukazateli, kterými se měří využívání výrobních zdrojů, jsou ukazatele produktivity práce a další provozní ukazatele. Nejvýznamnějším z těchto ukazatelů je produktivita práce, která měří výstup společnosti na jednoho zaměstnance. Jak je patrné z tabulky č. 17, tak produktivita kromě jediného roku meziročně klesala. V roce 2008 dosahovala produktivita práce z tržeb 4,6 milionu CZK, avšak v roce 2012 činila pouze 68
2,3 milionu CZK. V celém sledovaném období se tedy produktivita práce z tržeb snížila o 51 % a z přidané hodnoty o 47 %. Při porovnání s odvětvím, které v roce 2008 dosahovalo produktivity z tržeb 4,4 milionu CZK a v roce 2012 6,2 milionu CZK, tedy vyplývá velmi negativní trend. Obdobný trend lze sledovat i u ukazatele mzdové produktivity, která měří, kolik tržeb vytvořila jednotka mzdy. V roce 2008 dokázala 1 CZK mzdových nákladů vygenerovat 16,4 CZK tržeb, avšak na konci sledovaného období to bylo již pouze 7,6 CZK tržeb. Další zajímavou metrikou je EBIT na zaměstnance, který v roce 2008 dosahoval 640 000 CZK, přičemž do roku 2012 poklesl na částku 84 000 CZK, což znamená snížení o 87 %. Při porovnání s odvětvím se jedná o podprůměrný výsledek, jelikož EBIT na zaměstnance během sledovaného období činil 294 000 CZK, přičemž v roce 2012 dosahoval částky 365 000 CZK.
udržitelný provoz. Mezi další analyzované ukazatele patří produktivita dlouhodobého hmotného majetku, která vyjadřuje hodnotu tržeb, kterou dokázala společnost vytvořit na jednotku pořizovací ceny DHM. Tato hodnota průměrně dosahovala 7 CZK na 1 CZK pořizovací ceny DHM. V posledním roce se snížila na 4 CZK, což signalizuje snižující se využívání DHM. Ukazatel stupně opotřebovanosti DHM zkoumá opotřebovanost majetku skrze jeho odepsanost. Společnost dosáhla ve sledovaném období průměrné opotřebovanosti ve výši 64 %, přičemž celkový trend byl ve sledovaném období rostoucí. To znamená, že společnost ve vyšší míře investovala do obnovy svého DHM
69
Tab. 17 Ukazatele produktivity po očištění dat
Zdroj: zpracováno podle výročních zpráv Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. (2008 - 2012)
3.4 Analýza soustav ukazatelů Finanční analýza do této kapitoly vycházela ze značného počtu jednotlivých ukazatelů, které mohou mít bez vzájemného propojení pouze omezenou vypovídací schopnost. K další analýze jsou proto využity soustavy ukazatelů, které by měly vést k lepšímu pochopení analýzy a jednotlivých elementů ovlivňujících výkonnost společnosti. Pro větší transparentnost analýzy jsou v dalších kapitolách využity již pouze očištěná data, viz předcházející kapitoly.
3.4.1 Du Pontův diagram Du Pontův diagram je využíván k rozkladu ROE na jednotlivé ovlivňující elementy, které jsou hierarchicky uspořádány v rámci svých matematických vazeb.
Zdroj: zpracováno podle výročních zpráv Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. (2008 - 2012)
70
Obr. 19 Du Pontův diagram na základě očištěných dat roku 2012 v tis. CZK
Na základě Du Pontova diagramu, který je znázorněn na obrázku č. 19, je patrné, že společnost dosáhla v roce 2012 návratnosti vlastního kapitálu (ROE) ve výši 19,65 %. Tento výsledek je v diagramu dále rozdělen na jednotlivé elementy, které ovlivnily výslednou hodnotu. Pokud by management společnosti usiloval právě o zvýšení ROE, pak je pravděpodobné, že by se zaměřil na nákladovou stránku, jelikož tržby jsou v automobilovém průmyslu primárně závislé na odbytu zákazníků a tudíž ovlivnitelné pouze marginálně. Z tohoto pohledu je vhodné se zaměřit na největší segment nákladů, který může management přímo ovlivnit, a tím jsou mzdové náklady. Materiálové náklady jsou primárně ovlivněny zákazníky v rámci jejich řízení cen v dodavatelském řetězci. Jak již bylo zmíněno v kapitole 3.3.5, poměr mzdových nákladů vůči celkovým výkonům se ve sledovaném pětiletém období zvyšoval. Pokud by společnost v roce 2012 dokázala udržet poměr mezi mzdovými náklady a celkovými výkony na úrovni roku 2011 (13,2 % vs. 8,4 %), došlo by k ponížení mzdových nákladů o 489 milionů CZK, což by zvýšilo celkové EAT po zohlednění daně z příjmu o 396 milionů CZK. Tento zisk by pak na základě dat po očištění vedl ke zvýšení rentability tržeb z 3,7 % na 7,6 %.
3.4.2 Z-skóre Dalším komplexním ukazatelem, který je využíván při hodnocení společnosti, je tzv. Z-skóre. V této kapitole se budu zabývat dvěma verzemi výpočtu, kterými jsou původní Z-skóre a aktuálnější koncept uváděný v cizojazyčné literatuře, tzv. Z‘‘-skóre. Z tabulky č. 18 je patrné, že výsledek Z-skóre, který vyplývá z pěti dílčích ukazatelů, vyjadřuje uspokojivou finanční situaci společnosti po celé sledované období. Na druhou stranu výsledek Z‘‘-skóre, který by měl mít i přes menší počet dílčích ukazatelů vyšší vypovídací hodnotu, vyšel uspokojivý pouze v letech 2008, 2009 a 2012, přičemž v roce 2011 se výsledek společnosti pohyboval v tzv. šedé zóně. Nejhoršího výsledku společnost dosahovala v roce 2010, kdy vykazovala nedostatečnou finanční situaci. Jedním z klíčových aspektů, který ovlivnil tento výsledek, byl negativní čistý pracovní kapitál. V tomto roce totiž
71
společnost nedokázala svým oběžným majetkem pokrýt všechny své krátkodobé závazky. Tento jev je věřiteli považován za velmi negativní, jelikož společnost čelí riziku, že nebude schopna krýt všechny své krátkodobé závazky včas. Již následující rok však společnost vykázala kladnou hodnotu s pozitivním vývojem i v roce 2012. Tab. 18 Z-skóre
Zdroj: zpracováno podle výročních zpráv Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. (2008-2012)
72
Tab. 19 Z‘‘-skóre
Zdroj: zpracováno podle výročních zpráv Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. (2008-2012)
3.4.3 Index IN Index IN je jedním z rozšířených ukazatelů při hodnocení finanční situace společností působících v České republice. Velkou výhodou je kalkulační konstrukce, která byla vyvozena na reprezentativním vzorku dat českých společností, přičemž abstrahuje od tržní ceny akcie, která je u českých společností jen velmi těžko odvoditelná (Neumaierová, 2005). Výsledek Indexu IN 05 pro jednotlivé roky je zobrazen v tabulce č. 20. Je zřejmé, že se finanční situace společnosti dle indexu každý rok zhoršovala, přičemž nejhorší výsledek dosáhla v roce 2012. Tento rok se společnost dostala pod hraniční hodnotu 1,6, což znamená, že se pohybovala v tzv. šedé zóně. Dolní hraniční limit je přitom reprezentován hodnotou 0,9. Tento výsledek byl primárně způsoben ukazatelem EBIT/aktiva, který má v tomto indexu nejvyšší váhu, a který měl v celém sledovaném období negativně snižující se trend.
73
Tab. 20 Index IN 05
Zdroj: zpracováno podle výročních zpráv Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. (2008 - 2012)
V letech 2008 - 2011, kdy se výsledek indexu pohyboval nad horní hranicí, šlo o společnost, která dle statistického výzkumu modelu na 92 % nezbankrotuje a s 95% pravděpodobností bude tvořit hodnotu. V šedé zóně roku 2012 se bohužel pravděpodobnost bankrotu zvýšila na 50 % a pravděpodobnost tvorby hodnoty klesla na 70 %. Tento výsledek je ovšem vhodné brát v úvahu pouze okrajově vzhledem k silnému postavení mateřské společnosti.
3.5 EVA – ekonomická přidaná hodnota Následující
kapitoly
se
budou
zabývat
důležitým
finančním
ukazatelem
EVA (ekonomická přidaná hodnota), kterým lze měřit vytvořenou ekonomickou hodnotu společnosti při zohlednění nákladů na vlastní kapitál, a tím tedy i nákladů obětované příležitosti. První kapitola je věnována ukazateli re (náklady vlastního kapitálu), který představuje jeden z podstatných prvků ukazatele EVAequity, a proto je vhodné na jeho výpočet klást zvláštní zřetel.
3.5.1 re – náklady na vlastní kapitál Pro výpočet nákladů na vlastní kapitál je použit mezinárodní model CAPM (Capital Asset Pricing Model) s náhradními odhady koeficientů β, které jsou vypočteny metodou Pure play. Alternativou pro tento výpočet je český stavebnicový model INFA, který je využíván Ministerstvem průmyslu a obchodu ČR. Před samotným výpočtem hodnoty re je vhodné zamyslet se nad jeho celkovým konceptem. Náklad vlastního kapitálu dle vzorce (30) lze totiž chápat jako očekávanou návratnost pro investora při zohlednění bezrizikové míry výnosu
74
(oportunitní náklady) a odměny za dodatečná rizika, která jsou spjata s působením společnosti ve vybraných odvětvích, trzích či zemích. Při výpočtu budou dodatečná rizika rozlišena na rizika související s podnikáním v automobilovém průmyslu (βunlevered) a rizika, která vyplývají z podnikání v České Republice (systematické tržní riziko (rm - rf). První částí výpočtu hodnoty re skrze model CAPM je stanovení koeficientu βlevered. Ten, jak bylo zmíněno výše, vyjadřuje specifické tržní riziko společnosti v automobilovém průmyslu při zohlednění kapitálové struktury. Pro výpočet ukazatele βlevered dle vzorce (31) je nejprve nutné určit hodnoty βunlevered. Tyto hodnoty byly stanoveny na základě analýz profesora Aswatha Damodarana z Univerzity New York, který ročně analyzuje výsledky přibližně 6 000 společností (Aswath Damodaran, 2014). Získaná hodnota βunlevered představuje sektorový koeficient automobilového průmyslu při nulovém zadlužení. Nulové zadlužení je použito z důvodu zamezení zkreslení výsledného koeficientu. Druhá proměnná t, která reprezentuje sazbu daně z příjmu právnických osob, byla stanovena na základě platných daňových sazeb v ČR pro jednotlivé roky. Zbývající hodnoty D (cizí kapitál) a E (vlastní kapitál) byly stanoveny na základě dat z rozvahy společnosti po očištění dat. Tab. 21 Výpočet koeficientu β
Zdroj: zpracováno podle výročních zpráv Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. (2008-2012) a databáze Damodaran Useful Data sets
Z tabulky č. 21 vyplývá, že se koeficient specifického tržního rizika βlevered v letech 2008 až 2012 pohyboval v rozmezí 0,92 – 2,21. Nejmenšímu tržnímu riziku byl investor vystaven v roce 2008, přičemž nejrizikovější situace nastala v roce 2012. Výsledný β koeficient lze zjednodušeně chápat i jako veličinu, která určuje, kolikrát bylo dané aktivum rizikovější než tržní průměr. Na začátku sledovaného období byla tedy společnost méně rizikovou investicí, než činil průměr na celém trhu.
75
Koeficient specifického tržního rizika se v období 2008 a 2012 zvýšil v relativním vyjádření o 240 %. Tento nárůst rizika je primárně zapříčiněn snížením vlastního kapitálu vůči cizímu, a zároveň postupným zvyšováním rizika vyplývajícího z podnikání v automobilovém průmyslu. Druhou částí výpočtu hodnoty re skrze model CAPM je stanovení bezrizikové výnosové míry rf a prémie za systematické tržní riziko (rm-rf). V úvodu této kapitoly bylo zmíněno, že systematické tržní riziko vyplývá z podnikání v ČR. Z tohoto důvodu považuji za bezrizikovou výnosovou míru roční úrokovou sazbu PRIBOR. Prémii za systematické riziko pak odvozuji z: - analýz
profesora
Damodarana,
které
vycházejí
z
průměrné
návratnosti v nejvyspělejší tržní ekonomice USA, která je zároveň i sídlem koncernu Johnson Controls, - místního rizikového faktoru, kterým je dlouhodobý rating agentury Moody’s pro Českou republiku. Tento rating pro investora vyjadřuje dlouhodobou míru rizika investice na daném území. V roce 2012 například činila očekávaná návratnost investice odvozená na základě amerického trhu hodnoty 5,8 %, přičemž dlouhodobý rating rating ČR dosahoval stupně A-, což pro investora představuje dodatečnou prémii za místní riziko ve výši 1,28 %. Celková prémie za systematické tržní riziko tak dosahovala hodnoty 7,08 %. Tab. 22 CAPM model
Zdroj: zpracováno podle databáze Damodaran Useful Data Sets a sazeb PRIBOR zveřejněných Českou národní bankou
Z tabulky č. 22 vyplývá, že se průměrné náklady vlastního kapitálu z pohledu zahraničního investora investujícího v České republice mezi lety 2008 až 2012
76
zvyšovaly z 10,7 % na 17,1 %. Tento nárůst primárně způsobuje zvyšující se koeficient specifického tržního rizika βlevered. Následující tabulka č. 23 zobrazuje rozdíl mezi průměrnými náklady vlastního kapitálu v odvětví CZ NACE 29 a společnosti Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. Z tohoto porovnání vyplývá, že společnost vykazovala oproti ostatním podnikům z odvětví kromě roku 2009 vyšší průměrné náklady na vlastní kapitál. Tab. 23 Porovnání nákladů vlastního kapitálu
Zdroj: zpracováno podle zanalyzovaných dat a benchmarkingového diagnostického systému finančních indikátorů INFA Ministerstva průmyslu a obchodu ČR
3.5.2 EVA equity Ekonomická přidaná hodnota je jedním z klíčových ukazatelů, kterým můžeme objektivně zhodnotit, zda společnost ve sledovaném období vytvářela ekonomický zisk. Ekonomický zisk, na rozdíl od účetního zisku, je rozdílem celkových výnosů a ekonomických nákladů, které v sobě obsahují i tzv. oportunitní náklady (náklady ušlé příležitosti). (Kislingerová, 2010) Pro výpočet EVA bude využita metoda EVA equity.
EVA = ( ROE - re ) × VK
(28)
Z tabulky č. 24 vyplývá, že ekonomická přidaná hodnota byla v celém sledovaném období kladná, což znamená, že společnost po celou dobu generovala ekonomický zisk. Bohužel se však tento zisk od počátku sledovaného období snižoval, což poukazuje na negativní trend ve výkonnosti společnosti. Od roku 2008, kdy EVA činila téměř 1,5 miliardy CZK, se přidaná hodnota společnosti do roku 2012 snížila o 97 % na pouhých 49 milionů CZK. Tento trend je způsoben výrazným snižováním spreadu (ROE – re) a dále pak poklesem celkového vlastního kapitálu. Analýza tak vlastníkům a akcionářům signalizuje riziko, že by
77
společnost v budoucnosti nemusela být schopna nadále vytvářet přidanou hodnotu. Z tohoto důvodu je vhodné zanalyzovat jednotlivé key value drivers, které tento pokles způsobily. Tab. 24 EVA equity
Zdroj: zpracováno podle výročních zpráv Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. (2008-2012)
3.5.3 EVA equity key value drivers Klíčovými činiteli ovlivňujícími velikost ukazatele EVA jsou dle použitého vzorce: rentabilita vlastního kapitálu ROE, průměrné náklady vlastního kapitálu r e a celková výše vlastního kapitálu VK. Pro lepší pochopení těchto činitelů je v tabulce č. 25 znázorněn rozklad jednotlivých vstupních komponentů.
78
Tab. 25 EVA equity key value drivers
Zdroj: zpracováno podle výročních zpráv Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. (2008-2012)
Prvním analyzovaným ukazatelem je rentabilita vlastního kapitálu ROE, která se mezi lety 2008 a 2012 negativně snížila z 32 % na 20 %. Z tabulky vyplývá, že negativní vliv je zapříčiněn snižující se rentabilitou aktiv ROA. Tato rentabilita je při relativně nezměněném obratu aktiv snižována právě skrze pokles rentability tržeb. Příčinou tohoto poklesu je postupné snižování celkového zisku po zdanění EAT vztaženého k celkovým tržbám. Pokud v tomto případě zohledníme charakteristiku odvětví automobilového průmyslu, kdy OEM zákazník zpravidla řídí prodejní i nákupní ceny dodavatele včetně určování odbytu skrze své odvolávky, pak by se společnost měla primárně zaměřit na svou daňovou a nákladovou optimalizaci. Druhým klíčovým činitelem ovlivňujícím celkovou hodnotu EVA je již zmiňovaný průměrný náklad vlastního kapitálu re. Tyto náklady primárně ovlivňuje bezriziková výnosová míra rf, prémie za systematické tržní riziko (rf – rm) a koeficient specifického tržního rizika β. První dva činitele společnost nemůže v krátkém období ovlivnit, jelikož se jedná o prémie primárně ovlivněné působením
79
společnosti na území České republiky. Koeficient βlevered však lze ovlivnit skrze strukturu vloženého kapitálu. Mezi další klíčové činitele EVA patří finanční páka, která je definována podílem bilanční sumy vůči vlastnímu kapitálu. Nejvyšší finanční páku společnost využívala v roce 2011, kdy dosahovala hodnoty 2,97. V následujícím roce však již páka poklesla na hodnotu 2,36. Pro zlepšení tohoto ukazatele by bylo vhodné, aby společnost změnila strukturu svého financování a primárně ponížila hodnotu vlastního kapitálu. Tento krok je logický pouze v případě, pokud by společnost měla možnost investovat do takového projektu, který nabízí vyšší zhodnocení kapitálu. Při zohlednění předpokládaných marží jednotlivých divizí Johnson Controls, by bylo vhodné alokovat kapitál z komanditní společnosti do divize Power Solutions. Tato divize zabývající se primárně výrobou autobaterií dosahuje průměrné marže 16 %, což je třikrát více než marže realizovaná v divizi Automotive Experience – Seating, která činí 5 % (Johnson Controls, 2013). Jak již bylo zjištěno při bližší analýze aktiv, společnost držela v roce 2012 na svých bankovních účtech peněžní prostředky v hodnotě 2,1 miliardy CZK. Pokud by společnost tuto částku ponížila o 50 %, tedy o 1 miliardu CZK, a tuto částku použila k výplatě nerozděleného zisku minulých období svému vlastníkovi, došlo by k pozitivnímu zvýšení finanční páky roku 2012 o více než 60 % z hodnoty 2,36 na 3,82. Tato změna vlastního kapitálu by tak měla pozitivní dopad nacelkové zvýšení ROE roku 2012 z 19,65 % na 40,77 %. Zároveň by však tato změna vyvolala změnu nejen ve výši kapitálu, ale i v jeho struktuře, což by negativně ovlivnilo výsledný koeficient βlevered, který by navýšil průměrné náklady vlastního kapitálu z 17,1 % na 22,7 %. I přes navýšení specifického tržního rizika β by se však výsledná ekonomická přidaná hodnota zvýšila. Celkový dopad na ekonomickou přidanou hodnotu by tak byl pozitivní, jelikož celkový spread (ROE – re) by byl zvýšen z 2,54 % na 18,05 %, čímž by došlo k navýšení multiplikačního efektu na celkovou výši vlastního kapitálu. Vlastní kapitál by sice byl oproti roku 2012 ponížen o 1 miliardu CZK, ale i přesto by tuto změnu multiplikační efekt převážil a celková EVA equity by vzrostla z původní hodnoty 49,1 milionu CZK na 167,9 milionu CZK, tedy o více než 240 %. Tato navrhovaná změna související s ponížením vlastního kapitálu je znázorněna v tabulce č. 25 ve sloupci 2012-VK.
80
3.6 WACC Další důležitou součástí finanční analýzy je zjištění průměrných nákladů na kapitál (ang. weighted average of cost of capital), který poskytuje informaci o průměrné výši nákladů, jež je spojená s financováním společnosti. Tato metoda bere v potaz jak náklady na cizí kapitál (např. úrok) rd, tak i náklady kapitálu vlastního re. První proměnnou ve vzorci je průměrný náklad cizího kapitálu rd, který je nutné odvodit na základě výroční zprávy. Tento údaj lze odvodit skrze 2 základní varianty. První variantou je odvození úrokové míry skrze zaúčtované nákladové úroky, které jsou poté vztaženy k celkovým úročeným cizím zdrojům za dané období. Úročenými cizími zdroji jsou v tomto případě krátkodobé bankovní úvěry a závazky z mezipodnikového cash-poolingu, které jsou evidovány s ostatními závazky na účtu Jiné závazky. Ostatní úročené závazky společnost na rozvaze neevidovala. Jak je patrné v tabulce č. 26, průměrné náklady na cizí kapitál byly za sledované období velmi proměnlivé, přičemž rozpětí těchto sazeb za sledované období činilo 18,5 procentních bodů. Z důvodu takto vysoké variability ročních úrokových měr, která je v praxi nepravděpodobná, musí být pro výpočet nákladů na cizí kapitál zvolena jiná metoda. Vysoké rozpětí úrokových měr je primárně zapříčiněno velmi rozdílnou výší úročených závazků. Výše těchto závazků je ovlivněna výší čerpání peněžních
prostředků
v rámci
mezipodnikového
cash-poolingu.
Tyto
cash-poolingové závazky jsou závislé na datech procesování a clearingu plateb společnosti. Tab. 26 Výpočet nákladů na cizí kapitál (varianta 1)
Zdroj: zpracováno podle výročních zpráv Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. (2008-2012)
Z již zmíněného důvodu je tedy vhodné využít druhou metodu výpočtu, kterou je odvození průměrných ročních úrokových sazeb na základě údajů uvedených
81
v přílohách výročních zpráv. Z příloh výročních zpráv vyplývá, že společnost od roku 2008 využívala úvěrovou linku u Československé obchodní banky, a. s. až do výše 250 mil. CZK, přičemž úroková sazba byla odvozena na základě sazby PRIBOR + 1,5 % p.a. Během hospodářského roku 2012 společnost změnila bankovní dům na UniCredit Bank Czech Republic, a.s., která poskytuje společnosti úvěrovou linku do výše 240 mil. CZK s úročenou sazbou PRIBOR + 0,6 % p.a. Dalším druhem využívaného úročeného cizího kapitálu je intra-company cash-pooling. Úroková míra plynoucí ze závazků generovaných skrze cash-pooling bohužel není ve výročních zprávách uvedena, avšak jelikož se jedná o intra-company vztah, tedy vztah se spřízněnou stranou, musí společnost dodržet základní principy transfer pricing konceptu (optimální nastavení převodních cen v rámci vnitroskupinových obdchodů). V tomto případě musí společnost následovat tzv. arm’s length price princip, který definuje, že podmínky transakcí mezi spřízněnými společnostmi musí probíhat v perfektně konkurenčních podmínkách. Toto v praxi znamená, že společnost musí hradit za využívání intra-company služeb takovou cenu, kterou by standardně sjednala na volném trhu. Na základě tohoto principu tak můžeme odvodit, že společnost měla za využitý kapitál hradit podobnou úrokovou míru jako v případě využívání kapitálu od společností ČSOB či Unicredit Bank. Pro intra-company cash pooling závazky je tedy použita stejná úroková míra, kterou měla společnost sjednánu s výše uvedenými bankovními institucemi. Na základě těchto informací jsou v tabulce č. 27 odvozeny smluvní úrokové míry, které se pohybují od 2,16 % do 5,7 %, což představuje rozpětí ve výši 3,54 procentního
bodu.
Jedná
se
tedy
o
vhodnější
variantu
výpočtu
než v předchozím případě, a proto bude využita ke stanovení WACC. Tab. 27 Výpočet nákladů na cizí kapitál (varianta 2)
Zdroj: zpracováno podle výročních zpráv Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. (2008-2012) a sazeb PRIBOR zveřejněných Českou národní bankou
82
Na základě vypočtených hodnot z předcházejících kapitol je již možné dosadit všechny proměnné do vzorce WACC. Výsledek průměrných vážených nákladů na kapitál je uveden v tabulce č. 28. Tab. 28 Výpočet WACC
Zdroj: zpracováno podle výročních zpráv Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. (2008-2012)
Průměrné vážené náklady na kapitál za sledované pětileté období činily 10,8 % s pozvolným rostoucím trendem. Tyto zvyšující se náklady na kapitál jsou primárně zapříčiněny zvyšujícími se náklady vlastního kapitálu. Vlastní kapitál má přitom ve vzorci nejvyšší váhu, jelikož je na celkovém investovaném kapitálu nejvíce zastoupen. Do zvyšujících se průměrných vážených nákladů kapitálu se tedy promítá i zvyšující se averze investorů k investování do automobilového průmyslu. Pro snížení nákladů kapitálu by bylo vhodné zvýšit podíl cizího úročeného kapitálu nad stávající hodnotu, jelikož cena cizího kapitálu byla během sledovaného období o 10 procentních bodů nižší než cena vlastního kapitálu. Pokud by například společnost ponížila zůstatek volných finančních prostředků na svých bankovních účtech o 50 %, což by činilo snížení o 1 miliardu CZK, a použila tyto prostředky na snížení vlastního kapitálu, pak by klesly WACC v roce 2012 z 11,23 % na 10,93 %.
Díky této změně by společnost v porovnání s českým
automobilovým průmyslem vykazovala nižší průměrné náklady na kapitál. Společnosti působící v tomto odvětví totiž v roce 2012 dosahovaly 11,04 %, přičemž průměr za celé sledované období činil 10,69 %. (Ministerstvo průmyslu a obchodu ČR; 2013)
83
Pokud by management usiloval o zvýšení celkové hodnoty společnosti, kterou je možné stanovit například pomocí modelu diskontního cash flow ve variantě FCFF (volný peněžní tok pro akcionáře a věřitele), je právě WACC klíčovým diskontním faktorem. Snížení WACC by tak při nezměněném finančním toku zvýšilo celkovou hodnotu společnosti. (Vernimmen, 2011)
84
4 Návrhy a opatření ke zlepšení tržní pozice Jak již bylo popsáno v úvodu této práce, cílem finanční analýzy není pouhé zhodnocení
finanční
situace
společnosti
Johnson
Controls
Automobilové
součástky, k. s., ale také navržení takových opatření, která povedou ke zvýšení konkurenceschopnosti a pomohou ke zlepšení finančního zdraví. Pro objektivní zhodnocení navrhovaných opatření je využita ekonomická přidaná hodnota EVA, která má zajistit reálné posouzení finanční výkonnosti společnosti. Z předcházející analýzy vyplývá, že dosažená hodnota EVA
equity
měla ve sledovaném období
snižující se trend. Cílem navrhovaných opatření tedy bude zastavení tohoto negativního trendu. Pro zhodnocení opatření jsou opět využita očištěná vstupní data, jež byla popsána v kapitole 3.2. Dojde tak ke zvýšení transparentnosti vyhodnocení navrhovaných opatření, jelikož závěry vyvozované na základě původních dat by byly značně zkreslené z důvodu nestandardních transakcí, které společnost ve sledovaném období 2008 – 2012 evidovala. Na základě analýzy EVA key value drivers v kapitole 3.5.3 bylo již vyvozeno první opatření. Tímto opatřením, je snížení celkového vlastního kapitálu skrze ponížení nadměrného držení peněžních prostředků na bankovních účtech o 1 miliardu CZK. Tyto volné prostředky by koncern Johnson Controls mohl využít ve své divizi Power Solutions, která dosahuje trojnásobné ziskové marže oproti divizi Automotive Experience – Seating (Johnson Controls, 2013). Touto kapitálovou optimalizací by tak koncern získal volný kapitál pro další investice a zároveň by došlo ke zvýšení ekonomické přidané hodnoty společnosti v roce 2012 o více než 240 %, což by znamenalo zvýšení EVA o 120 milionů CZK na finální hodnotu 167,9 milionu CZK. Dalším doporučením definovaným v kapitole 3.5.3, které bylo odvozeno z klíčového ukazatele ROE, bylo zaměření se na nákladovou optimalizaci. Z vertikální analýzy výkazu zisku a ztráty a ukazatele ROS totiž vyplývá, že se celková rentabilita tržeb v dlouhodobém horizontu snižuje. Z tohoto důvodu se v rámci nákladové optimalizace zaměřím na nákladovou stránku, jelikož společnost primárně nemůže ovlivnit svou marži z důvodu zákaznického řízení prodejních a nákupních cen.
85
4.1 Výpočet potenciální úspory nákladů Pro bližší analýzu by bylo vhodné mít k dispozici přehled konverzních přepočtených
na
jednotku
EQU,
což
by
poskytlo
základní
informace
o problematických nákladových skupinách. Tato data bohužel nejsou součástí veřejně dostupných informací, avšak z výkazu zisku a ztráty je možné odvodit potřebná data alespoň částečně. Místo konverzních nákladů jsou použity osobní náklady včetně nákladů vynaložených na služby, které jsou vztaženy k celkovým výkonům, tedy k tržbám. Z tabulky č. 29 vyplývá, že poměr těchto nákladů na výkonech roste, což negativně ovlivňuje hospodářský výsledek společnosti. Během sledovaného období se poměr nákladů zvýšil z 21 % na 29,5 %. Nejvyšší meziroční nárůst poměru nákladů nastal mezi roky 2011 a 2012, kdy došlo ke zvýšení poměru z 23,6 % na 29,5 %. Z bližší analýzy očištěných dat vyplývá, že celkové výkony meziročně klesly o 34 %, avšak celkové náklady se podařilo snížit jen o 17 %. Došlo tedy k nižšímu snížení nákladů, než činil propad tržeb, což zapříčinilo snížení rentability společnosti. Pokud by se managementu podařilo zachovat poměr nákladů na celkových výkonech ve výši 23,6 % jako v roce 2011, pak by společnost ušetřila 605 milionů CZK.
Zřejmě by tak došlo k dodatečné analýze, která by stanovila tzv. “gap“, neboli rozdíl mezi benchmarkem, za který je možné považovat náklady roku 2011, a skutečnými náklady roku 2012, viz tabulka č. 29. Vypočtený gap by poté měl být důkladně zanalyzován a lokálním managementem takzvaně “uzavřen“ (angl. gap closure) skrze aktivity Continuous Improvements. Tyto aktivity jsou jedním z klíčových procesů, jež jsou implementovaný v JCI a mají zajistit koncernu dlouhodobě udržitelný rozvoj (angl. sustainability).
86
Na základě bližší analýzy zpracované lokálním managementem by tedy mělo dojít k definování úsporných opatření, která povedou k dlouhodobě udržitelnému rozvoji
V případě roku 2012 činil celkový gap na mzdových nákladech a službách 605 milionů CZK. Při strategii 20% uzavírání gapu by tak měl lokální management realizovat roční úspory v minimální výši 121 milionů CZK. Tab. 29 Kalkulace očekávaného gap closure
Zdroj: zpracováno podle výročních zpráv Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. (2008-2012)
Po přepočtu požadované úspory (CI task) na 4 odštěpné závody by tedy očekávaná roční úspora dosažená skrze Continuous Improvement měla dosahovat alespoň 30,3 milionu CZK na závod.
4.2 Zlepšení procesů Continuous Improvements Společnost Johnson Controls nabízí v rámci svého programu Continuous Improvements několik školení, která shrnují podrobné informace o jeho základních nástrojích. Těmito nástroji jsou Six Sixma, Lean a Kepner Tregoe. Pro lepší pochopení těchto procesů jsem proto absolvoval základní školení o využívání těchto nástrojů včetně aplikace metody Problem solving. Na základě získaných
87
informací jsem pro projekt zlepšování CI procesů zvolil 7-stupňový Problem solving proces, který se skládá z následujících kroků: identifikace problému, prozkoumání problému, nastavení cíle, hledání možných řešení, výběr řešení, implementace a zhodnocení implementace zvoleného řešení.
4.2.1 Identifikace slabých míst v CI procesech Prvním krokem byla identifikace slabých míst v rámci CI procesů. Za tímto účelem došlo ke společným schůzkám s managementem, kde byly identifikovány následující nedostatky: a) netransparentnost plánovaných nákladů, b) omezená dostupnost dat, c) nedostatečné střednědobé plánování, d) neprovázanost jednotlivých systémů.
4.2.2 Analýza slabých míst
88
na základě odhadů a intuice. Čtvrtou problematickou oblastí byla neprovázanost jednotlivých systémů. Tento problém v praxi znamenal, že data z jednotlivých systémů nebyla efektivně konsolidována a jejich vzájemné porovnávání vyžadovalo dodatečné úsilí, které nemělo žádnou přidanou hodnotu. Příkladem může být situace, kdy došlo
vynakládání zdrojů. Mým cílem tedy bylo všechny zmiňované nedostatky odstranit a pokusit se najít novou inovativní cestu, která by celý proces zjednodušila a celkově zvýšila jeho transparentnost.
89
4.2.3 Výběr nového systému Na základě zjištěných nedostatků jsem připravil shrnující prezentaci a zjištěná slabá místa byla představena na poradě managementu. Během prezentace došlo k rozsáhlé diskuzi a společnému brainstormingu. Výsledkem byla jednomyslná shoda na dvou prioritních krocích: -
zjednodušení procesu vystavování objednávek, který pomůže k efektivnímu řízení nákladů,
-
vyvinutí
systému
pro
zajištění
správné
a
včasné
implementace
identifikovaných úspor. Během následujících dvou měsíců jsem se pokusil získat know-how od kolegů z ostatních závodů, avšak žádný vyhovující systém nebyl nalezen. Žádost o implementaci nových modulů do softwaru SAP a SRM, které jsou ve společnosti využívány pro správu objednávek, byla zamítnuta z důvodu vysoké investiční náročnosti.
Poslední možností tedy bylo
zajistit
vývoj nového
systému
skrze externího dodavatele či z interních zdrojů. Na základě investičních restrikcí v odštěpném závodě bylo po diskuzi s ředitelem závodu rozhodnuto, že nový systém může vzniknout pouze za podmínky využití interních zdrojů bez jakýchkoliv investic. Po pečlivém zvážení jsem se rozhodl, že se pokusím nový systém navrhnout a implementovat
ve
spolupráci s kolegy z oddělení controllingu,
nákupu
a managementu. Pro zjištění konkrétních požadavků na nový systém bylo zorganizováno několik schůzek, jejichž výstupem bylo těchto 9 bodů: a) detailní přehled nákladů či výnosů na jednotlivých účtech (budget overview), b) informace o aktuální měsíční výrobě (volume outlook), c) automatický propočet nákladových budgetů dle aktuálního objemu výroby (budget flexing – target calculation), d) porovnávání aktuálních měsíčních výsledků s plánem (bridging), e) detailní přehled a porovnávání náběhových nákladů (launch cost), f) evidence úspor s provázáním na jednotlivé účty (CI tracking),
90
g) evidence a schvalování jednorázových neočekávaných nákupů (onetimers) h) realokace nákladů (cost reallocation), i) schvalovací proces neplánovaných nákupů (wishlist).
4.2.4 Implementace projektu CCAIF Tracking File Na základě těchto požadavků byly započaty práce na projektu s názvem CCAIF Tracking File (Conversion Costs and Inbound Freight Tracking File). Tento projekt jsem založil na platformě Microsoft Excel, kde jsem vytvořil souhrnný soubor skládající se z několika listů. Tyto listy jsou vzájemně provázány do hlavního listu, ve kterém je možné zobrazit výše požadované informace po jednotlivých nákladových účtech. Základní funkční soubor byl vyvinut během 2 měsíců, přičemž během jeho vývoje docházelo k výrazným koncepčním změnám. Po jeho průběžném
testování,
které probíhalo ve
spolupráci s kolegy z oddělení
controllingu a nákupu, bylo přistoupeno k jeho prezentaci managementu. První prezentace v říjnu 2012 proběhla úspěšně, přičemž byla primárně oceněna integrace všech hlavních požadavků do jednoho systému. Na základě této prezentace bylo rozhodnuto, že se nový systém začne používat od 1. listopadu 2012. Použití systému bylo bohužel i přes vytvoření návodu a proškolení managementu problematické, jelikož systém nebyl všemi manažery dostatečně pochopen. Dalším zmiňovaným problémem byla dodatečná administrativní zátěž.
Zdroj: interní zdroj Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. Obr. 20 CCAIF Tracking File - souhrnný přehled deviací po nákladových třídách
91
Zdroj: interní zdroj Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. Obr. 21 CCAIF Tracking File - detailní přehled nákladové třídy Perishable & Small tools
Přes prvotní pochyby však postupně došlo k ustálení situace a efektivnímu využívání nového systému CCAIF Tracking File. Od února 2013 je již systém aktualizován přímo jednotlivými manažery, díky čemuž obsahuje aktuální a konzistentní data. V březnu 2013 navíc došlo k dodatečné změně v procesu nákupu, který je nově nepřímo navázán na CCAIF Tracking File. V současné době tak není možné vystavit objednávku bez současného uvedení souvisejících nákladů v CCAIF Tracking File.
4.2.5 Zhodnocení nového systému CCAIF Tracking File Nově zavedený systém CCAIF Tracking File se podařilo vyvinout a úspěšně implementovat během 6 měsíců. Jak již bylo popsáno výše, implementace nebyla bezproblémová, ale aktuálně je tento systém plně integrován do závodových procesů a je jedním z důležitých integračních systémů, které slouží k efektivnímu řízení nákladů v odštěpném závodě Mladá Boleslav a souvisejících provozovnách v Bezděčíně a Rychnově nad Kněžnou. Systém splnil všechny počáteční požadavky manažerů, které byly definovány v závěru kapitoly 4.2.3 bez jakýchkoliv investičních požadavků. CCAIF Tracking File byl dále rozšířen o přesnou alokaci nákladů dle jednotlivých výrobních programů, což umožňuje lépe porozumět deviacím mezi obchodními plány (business case) a skutečně vynaloženými náklady. Systém je dále využíván k dlouhodobému plánování, kdy je možné zpětně dohledat plánované náklady s potřebnými detailními informacemi a provádět okamžitou analýzu deviací nejen mezi vytvořenými plány navzájem, ale i mezi plány a skutečností.
92
Nevýhodou tohoto systému je určité funkční omezení ze strany softwaru Microsoft Excel a nemožnost integrovat do sebe jednotlivé systémy, ale pouze jejich data. Proto je tedy nutné, aby docházelo k pravidelné aktualizaci zdrojových dat. Během hospodářského roku 2013 došlo k několika interním workshopům managementu, kde byly analyzovány potenciální možnosti úspor na základě dat systému CCAIF Tracking File. Celkově vygenerovaná roční úspora právě díky novému systému CCAIF Tracking File činila více než
, což bylo
považováno nejen lokálním managementem za velký úspěch. Na základě této úspory byl projekt CCAIF Tracking File nominován ředitelem závodu do evropské soutěže JCI Merit Award v kategorii Vynikající výsledky v neustálém překračování očekávání zákazníka. Tato nominace byla evropskou centrálou úspěšně přijata a ve 3. čtvrtletí hospodářského roku 2013 byl tento projekt vyhlášen jako vítězný. Celý tým skládající se ze 13 členů managementu, oddělení controllingu a nákupu poté obdržel evropské ocenění Merit Award. Tento systém byl několikrát prezentován v rámci BBP workshopů, přičemž v roce 2014 došlo k jeho implementaci i v nově vzniklém výrobním závodě Johnson Controls Bor. Dle původního zadání došlo k vytvoření nového integrujícího systému, který propojuje klíčové aktivity Continuous improvements s efektivním řízením nákladů a je taktéž využíván pro dlouhodobé plánování nákladů a vytváření nových obchodních plánů (business case).
Kromě své přehlednosti a snadnosti identifikovat jednotlivé náklady umožňuje systém také tvorbu detailních analýz, které přispívají k dalším úsporným opatřením. V roce 2013 tímto napomohl k alokování i zbylého závodového CI tasku ve výši 24 milionů CZK. Lze tedy předpokládat, že pokud by došlo k implementaci systému CCAIF Tracking File již v hospodářském roce 2012, dosáhl by odštěpný závod Mladá
93
Boleslav nákladů nižších o 30,3 milionu CZK. V případě jeho aplikace na celou komanditní společnost, mohlo dojít k ponížení nákladů o celých 20 % gapu, tedy 121 milionů CZK.
4.3 Implikace navrhovaných opatření Na základě navrhované kapitálové optimalizace, která byla odvozena rozborem klíčových výkonnostních činitelů EVA v kapitole 3.5.3, a nákladové gap closure analýzy v kapitole 4.1, došlo ke kvantifikaci pozitivního vlivu těchto opatření na ekonomickou přidanou hodnotu společnosti, viz následující tabulka č. 30. Tab. 30 Úprava EVA equity po implementaci navrhovaných opatření
Zdroj: zpracováno podle výročních zpráv Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. (2008-2012)
Ve sloupci s názvem 2012 je nejprve uvedena původní EVA
equity
ve výši
49,1 milionu CZK. První navrhované opatření, které by znamenalo ponížení původní výše kapitálu a zároveň zůstatku peněz na běžných bankovních účtech skrze
výplatu
nerozděleného
zisku
vlastníkovi
ve
výši
1 miliardy
CZK,
by při zjednodušeném výpočtu vyvolalo pozitivní navýšení ekonomické přidané hodnoty na 167,9 milionu CZK, což činí zlepšení o 118,9 milionu CZK (+242 %),
94
viz sloupec 2012-VK. Druhé opatření, kterým by společnost dokázala na základě nákladové 20% gap closure analýzy v rámci programu Continuous Improvements ušetřit 121 milionů CZK, by společnosti vygenerovalo dodatečných 86 milionů CZK ekonomické přidané hodnoty, viz sloupec 2012-VK-N. Celková ekonomická přidaná hodnota EVA
equity
by tak pro rok 2012 činila
254,3 milionu CZK, což znamená celkové zvýšení EVA o 205,3 milionu CZK, tedy nárůst o 418 %. Absolutní hodnota EVA
equity
by tedy díky implementaci obou
zmiňovaných opatření vzrostla. Pokud by byla ekonomická přidaná hodnota po implementaci zmiňovaných opatření vztažena vůči celkovému výstupu společnosti, pak by poměr EVA vůči celkovým tržbám činil 2,48 %. To znamená, že by společnost dokázala vytvořit ekonomický zisk 24,8 CZK z každé realizované tržby ve výši 1 000 CZK. Bez implementace navrhovaných opatření by se však jednalo pouze o 4,8 CZK. Při porovnání s minulým rokem by došlo taktéž ke zlepšení, jelikož v roce 2011 činil ekonomický zisk 17,6 CZK na každých 1 000 CZK tržeb. Navrhovaná opatření by tedy generovala absolutní i relativní zvýšení ekonomické přidané hodnoty společnosti Johnson Controls Automobilové součástky, k. s.
95
Závěr Diplomová práce se zabývá finanční analýzou společnosti Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. v období 2008 – 2012. Cílem práce bylo zhodnotit finanční výkonnost a zdraví společnosti a zároveň navrhnout taková opatření, která povedou k udržitelnému rozvoji všech odštěpných závodů. Za základní ukazatel pro zhodnocení navrhovaných opatření byla zvolena ekonomická přidaná hodnota, která měří ekonomický zisk generovaný společností. Finanční analýza byla primárně zpracována z pohledu externího analytika, který pro zhodnocení ekonomické výkonnosti využívá veřejně dostupné informace. Z důvodu zajištění porovnatelnosti finančních ukazatelů společnosti s ukazateli odvětví bylo nutné očistit původní data o specifické transakce, viz kapitola 3.2. Jednou z těchto transakcí byl například přechod závodů zabývajících se výrobou automobilových potahů na tzv. smluvní výrobu. Touto transakcí došlo k prodeji vybraných práv a aktiv spřízněné společnosti Johnson Controls GmbH. Na základě zjištěných výsledků finanční analýzy se společnost jeví jako finančně zdravá.
Během
celého
sledovaného
období
docházelo
ke
generování
ekonomického zisku, i když s negativně klesajícím trendem. Toto zhoršení bylo způsobeno nízkou flexibilitou konverzních nákladů, která negativně ovlivnila celkovou rentabilitu tržeb. Z porovnání rentability tržeb roku 2011 a 2012 vyplývá, že společnost za svým odvětvím zaostávala. Odvětví v těchto letech dosahovalo rentability tržeb ve výši 5,16 %, přičemž rentabilita realizovaná společností činila pouze 3,5 %. Nejvýraznější meziroční propad zaznamenala ekonomická přidaná hodnota mezi lety 2011 a 2012 a to o celých 82 %. Na základě analýzy klíčových výkonnostních činitelů EVA a nákladové gap closure analýzy byla navržena dvě základní opatření, která uváděný propad měla zvrátit. Prvním je ponížení původní hodnoty kapitálu skrze výplatu nerozděleného zisku ve výši 1 miliardy CZK. Druhým opatřením je realizace roční úspory nákladů ve výši 121 milionů CZK, která vyplývá z nákladové 20% gap closure analýzy. Implementací těchto dvou opatření by společnost zvýšila svou ekonomickou přidanou hodnotu o 205 milionů CZK, což by přispělo k jejímu meziročnímu nárůstu o 7,5 %. Navrhovaná opatření
96
by tudíž vedla ke splnění cíle této diplomové práce týkajícího se navržení takových opatření, která povedou k udržitelnému rozvoji společnosti. Za účelem dosažení zmiňované úspory nákladů došlo během let 2012 a 2013 k vývoji a implementaci nového systému CCAIF Tracking File. Tento systém umožňuje managementu snadné plánování a řízení nákladů jak z krátkodobého tak i z dlouhodobého hlediska. Během prvního roku přispělo jeho využívání k identifikaci okamžitých úspor ve výši úsporných opatření ve výši
a k realizaci dodatečných
. CCAIF Tracking File se tak stal stěžejním
nástrojem řízení nákladů, a je jedním z důležitých faktorů, které napomohli k transformaci odštěpného závodu Mladá Boleslav na Best-In-Class (BIC) v rámci divize Automotive Experience – Seating. Díky výše zmíněným přínosům byl projekt CCAIF Tracking File v roce 2013 vyhlášen vítězem evropské soutěže JCI Merit Award v kategorii Vynikající výsledky v neustálém překračování očekávání zákazníka.
97
Seznam literatury ACEA: The Automobile Industry Pocket Guide 2014-2015 [online]. 2014. [cit. 8. 3. 2015]. Dostupné z URL:
. ALEXANDER, D., BRITTON, A. a JORISSEN, A. International Financial Reporting and Analysis. 5. vyd. Andover: South-Western Cengage Learning, 2011. ISBN 978-1-4080-3228-2. Aswath Damodaran [online]. 2014. [cit. 6. 5. 2014]. Dostupné z URL: . Automotive News: Top 100 Global OEM Parts Suppliers 2013 [online]. 2014. [cit. 15. 8. 2014]. Dostupné z URL: . BOKŠOVÁ, J. Účetní výkazy pod lupou I. Základy účetního výkaznictví. 1. vyd. Praha: Linde Praha a. s., 2013. ISBN 978-80-720-1-921-2. Conversion Costs [online]. 2014. [cit. 5. 2. 2014]. Dostupné z URL: . Česká spořitelna: Korporátní daně v Evropské unii. [online]. 2013. [cit. 5. 4. 2013]. Dostupné z URL: . Damodaran Useful Data Sets [database online]. New York: Aswath Damodaran, 2014. [cit. 6. 5. 2014]. Dostupné z URL: . DLUHOŠOVÁ, D. a kol. Finanční řízení a rozhodování podniku: analýza, investování, oceňování, riziko, flexibilita. 3. vyd. Praha: EKOPRESS, s. r. o., 2010. ISBN 978-80-86929-68-2. Du Pontova analýza [online]. 2013. [cit. 5. 4. 2013]. Dostupné z URL: . EHRHARDT, M. a BRIGHAM, E. Financial Management: Theory and Practice. 13. vyd. Mason: South-Western Cengage Learning, 2011. ISBN 978-1-4390-7810-5.
98
Fortunes Global 500 2014 [database online]. USA: Fortunes, [cit. 16. 3. 2015]. Dostupné z URL: .
2015.
FRENCH, C. The Treynor Capital Asset Pricing Model. Journal of Investment Management. Lafayette: 2003, roč. 1., č. 2., s. 60-72. ISSN 1545-9152. HOLEČKOVÁ, J. Finanční analýza firmy. 1. vyd. Praha: ASPI, 2008. ISBN 978-80-735-392-8. Johnson Controls: Strategic Review and 2014 Outlook [online]. 2013. [cit. 6. 5. 2014]. Dostupné z URL: . Johnson Controls: Media Center Home [online]. 2014. [cit. 6. 5. 2014]. Dostupné z URL: < http://www.johnsoncontrols.com/content/us/en/news.html>. KISLINGEROVÁ, E. a kol. Manažerské finance. 3. vyd. Praha: C. H. Beck, 2010. ISBN 978-80-7400-194-9. KISLINGEROVÁ, E. a HNILICA J. Finanční analýza: krok za krokem. 2. vyd. Praha: C. H. Beck, 2008. ISBN 978-80-7179-713-5. KOTLER, P. a kol. Moderní marketing. 4. vyd. Praha: Grada Publishing, a. s., 2007. ISBN 978-8-247-1545-2. LAZARD a RBSC: Global Automotive Supplier Study [online]. 2014. [cit. 1. 2. 2015]. Dostupné z URL: MARINIČ, P. Plánování a tvorba hodnoty firmy. 1. vyd. Praha: Grada Publishing, a. s., 2008. ISBN 978-80-247-2432-4. Ministerstvo pro místní rozvoj ČR: Pomůcka pro určení velikosti podniku [online]. 2009. [cit. 5. 4. 2013]. Dostupné z URL: . Ministerstvo průmyslu a obchodu ČR: Benchmarkingový diagnostický systém finančních indikátorů INFA: Přílohy ke stažení: INFA. [online]. 2013. [cit. 5. 8. 2013]. Dostupné z URL: .
99
Obchodní rejstřík a Sbírka listin (a) [databáze online]. Praha: Ministerstvo spravedlnosti ČR, 26. 10. 2013 [cit. 26. 10. 2013]. Dostupné z URL: . Subjekt: JOHNSON CONTROLS AUTOMOBILOVÉ SOUČÁSTKY, k.s., Sbírka listin: Výroční zpráva 2008, Výroční zpráva 2009, Výroční zpráva 2010, Výroční zpráva 2011, Výroční zpráva 2012. Obchodní rejstřík a Sbírka listin (b) [databáze online]. Praha: Ministerstvo spravedlnosti ČR, 6. 5. 2014 [cit. 6. 5. 2014]. Dostupné z URL: . Subjekt: Faurecia Automotive Czech Republic s.r.o., Sbírka listin: Výroční zpráva 2011, Výroční zpráva 2012. Obchodní rejstřík a Sbírka listin (c) [databáze online]. Praha: Ministerstvo spravedlnosti ČR, 6. 5. 2014 [cit. 6. 5. 2014]. Dostupné z URL: . Subjekt: Magna Exteriors & Interiors (Nymburk) s.r.o., Sbírka listin: Výroční zpráva 2011, Výroční zpráva 2012. OICA: Geneva Motor Show Press Conference 2013 [online]. 2013. [cit. 5. 2. 2014]. Dostupné z URL: . OICA: Production Statistics 2014 [online]. 2015a. [cit. 8. 3. 2015]. Dostupné z URL: . OICA: Economic Contributions [online]. 2015b. [cit. 8. 3. 2015]. Dostupné z URL: . Nobel Prize Press Release [online]. 1990. [cit. 5. 4. 2013]. Dostupné z URL: . NEUMAIEROVÁ, I. a NEUMAIER, I. Evropské finanční systémy: Sborník příspěvků z mezinárodní vědecké konference – Index IN05. Brno: Masarykova univerzita v Brně, 2005. Dostupné z URL: http://is.muni.cz/do/1456/sborniky/2005/evropske-financni-systemy-2005.pdf>. PARISSIEN, S. The Life of the Automobile: The Complete History of the Motor Car. New York: Thomas Dunne Books, 2014. ISBN 978-1250040633. PETŘIK, T. Ekonomické a finanční řízení firmy: Manažerské účetnictví v praxi. 2. vyd. Praha: Grada Publishing, a. s., 2009. ISBN 978-80-247-3024-0. RŮČKOVÁ, P. Finanční analýza: metody, ukazatele, využití v praxi. 3. vyd. Praha: Grada Publishing, a. s., 2010. ISBN 978-80-247-3308-1.
100
Sarbanes-Oxley [online]. 2013. [cit. 26. 10. 2013]. Dostupné z URL: . Sazby PRIBOR [database online]. Praha: Česká národní banka, 2013. [cit. 5. 4. 2013]. Dostupné z URL: . SEDLÁČEK, J. Finanční analýza podniku. 2. vyd. Brno: Computer Press, a. s., 2011. ISBN 978-80-251-3386-6. SYNEK, M. a kol. Podniková ekonomika. 4. vyd. Praha: C. H. Beck, 2006. ISBN 80-7179-892-4. The World Bank Indicators [database online]. Washington: The World Bank, 2015. [cit. 8. 3. 2015]. Dostupné z URL: . TRAMBA, D. Vysávání peněz z Česka: Jak se dojí česká firma. Ekonom. Praha: 2014, roč. 2014., č. 26., s. 26–29. ISSN: 1210-0714. United States Securities and Exchange Commission: 10-K FORM Johnson Controls, Inc. FY 2014 [online]. 2014. [cit. 16. 3. 2015]. Dostupné z URL: . VERNIMMEN, P., QUIRY, P., DALLOCCHIO, M., LE FUR, Y. a SALVI, A. Corporate Finance: Theory and practice. 3. vyd. Chichester: John Wiley & Sons Ltd, 2011. ISBN 978-1-119-97558-8.
101
Seznam obrázků a tabulek Seznam obrázků Obr. 1 Logo společnosti Johnson Controls ..................................................... 11 Obr. 2 Logo společnosti Varta .......................................................................... 12 Obr. 3 Logo společnosti C. Rob. Hammerstein ............................................... 12 Obr. 4 Logo společnosti Keiper ........................................................................ 12 Obr. 5 Logo společnosti Michel Thierry ........................................................... 12 Obr. 6 Metody finanční analýzy ......................................................................... 19 Obr. 7 Schematické znázornění pracovního kapitálu ...................................... 25 Obr. 8 Du Pontova analýza ................................................................................ 31 Obr. 9 Kralickův Quicktest – hodnotící kritéria................................................ 32 Obr. 10 Vývoj výroby automobilů mezi lety 1900 – 2012 ................................ 41 Obr. 11 Vývoj podílu výroby automobilů dle kontinentů mezi lety 1900 – 2012 42 Obr. 12 Zlaté bilanční pravidlo financování před očištěním dat ..................... 54 Obr. 13 Zlaté bilanční pravidlo financování po očištění dat ........................... 54 Obr. 14 Zlaté (pari) pravidlo před očištěním dat .............................................. 55 Obr. 15 Zlaté (pari) pravidlo po očištění dat..................................................... 56 Obr. 16 Zlaté pravidlo vyrovnání rizika před očištěním dat ............................ 57 Obr. 17 Zlaté pravidlo vyrovnání rizika po očištěním dat ............................... 57 Obr. 18 Vývoj ukazatelů rentability po očištění dat ......................................... 64 Obr. 19 Du Pontův diagram na základě očištěných dat roku 2012 v tis. CZK 71 Obr. 20 CCAIF Tracking File - souhrnný přehled deviací po nákladových třídách ................................................................................................................. 91 Obr. 21 CCAIF Tracking File - detailní přehled nákladové třídy Perishable & Small tools .......................................................................................................... 92
102
Seznam tabulek Tab. 1 Rozvaha společnosti Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. včetně vertikální a horizontální analýzy ....................................................... 47 Tab. 2 Rozvahové účty vhodné k eliminaci pro mezioborové porovnání ..... 48 Tab. 3 Rozvaha společnosti Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. včetně vertikální a horizontální analýzy po očištění dat ............................. 50 Tab. 4 Vertikální analýza aktiv v CZ NACE 29 – Výroba motorových vozidel 52 Tab. 5 Vertikální analýza pasiv v CZ NACE 29 – Výroba motorových vozidel 53 Tab. 6 Přírůstky dlouhodobého majetku ......................................................... 58 Tab. 7 Tempo růstu tržeb a investic ................................................................ 58 Tab. 8 Výkaz zisku a ztráty před očištěním dat ............................................... 59 Tab. 9 Výnosové a nákladové položky vhodné k eliminaci pro mezioborové porovnání ............................................................................................................ 61 Tab. 10 Výkaz zisku a ztráty po očištění dat ................................................... 61 Tab. 11 Ukazatele rentability před očištěním dat ............................................ 63 Tab. 12 Ukazatele rentability po očištění dat .................................................. 63 Tab. 13 Ukazatele aktivity po očištění dat ....................................................... 64 Tab. 14 Ukazatele zadluženosti před očištěním dat ....................................... 67 Tab. 15 Ukazatele zadluženosti po očištění dat .............................................. 67 Tab. 16 Ukazatele likvidity po očištění dat ...................................................... 68 Tab. 17 Ukazatele produktivity po očištění dat ............................................... 70 Tab. 18 Z-skóre .................................................................................................. 72 Tab. 19 Z‘‘-skóre ................................................................................................ 73 Tab. 20 Index IN 05 ............................................................................................ 74 Tab. 21 Výpočet koeficientu β .......................................................................... 75
103
Tab. 22 CAPM model ......................................................................................... 76 Tab. 23 Porovnání nákladů vlastního kapitálu ................................................ 77 Tab. 24 EVA equity................................................................................................ 78 Tab. 25 EVA equity key value drivers .............................................................. 79 Tab. 26 Výpočet nákladů na cizí kapitál (varianta 1) ...................................... 81 Tab. 27 Výpočet nákladů na cizí kapitál (varianta 2) ...................................... 82 Tab. 28 Výpočet WACC ..................................................................................... 83 Tab. 29 Kalkulace očekávaného gap closure.................................................. 87 Tab. 30 Úprava EVA equity po implementaci navrhovaných opatření ............. 94
104
Seznam příloh Příloha č. 1 Rozvaha společnosti Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. za hospodářské období 2008 - 2012 ...................................1066 Příloha č. 2 Výkaz zisku a ztráty společnosti Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. za hospodářské období 2008 - 2012 ........... 110 Příloha č. 3 Upravená rozvaha společnosti Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. za hospodářské období 2008 - 2012 ...................................1122 Příloha č. 4 Upravený výkaz zisku a ztráty společnosti Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. za hospodářské období 2008 - 2012 ........... 116 Příloha č. 5 Přehled vybraných finančních ukazatelů v odvětví CZ NACE 29 Výroba motorových vozidel (kromě motocyklů), přívěsů a návěsů ............. 118
105
Příloha č. 1 Rozvaha společnosti Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. za hospodářské období 2008 – 2012 Rozvaha (v tis. CZK) Označení
A. B. B. I. B. I.
B. II. B. II.
B. III. B. III.
C. C. I.
AKTIVA
Číslo řádku
AKTIVA CELKEM (ř. 02 + 03 + 31 + 63)
001
Pohledávky za upsaný základní kapitál
002
2008
2009
2010
2011
2012
11 878 581
12 008 624
12 866 740
16 484 961
16 964 268
003
2 640 292
2 617 238
2 544 181
2 793 590
3 138 699
004
1 887
2 006
1 855
2 997
3 059
1 887
2 006
1 855
2 997
3 059
013
788 530
727 857
696 574
683 766
770 563
1. Pozemky
014
16 133
16 133
16 133
16 133
16 133
2. Stavby
015
397 178
385 726
369 158
355 500
353 312
3. Samostatné movité věci a soubory movitých věcí
016
322 419
305 774
277 941
278 822
362 987
4. Pěsitelské celky trvalých porostů
017
5. Základní stádo a tažná zvířata
018
6. Jiný dlouhodobý hmotný majetek
019
7. Nedokončený dlouhodobý hmotný majetek
020
52 800
20 224
28 647
26 868
36 193
8. Poskytnuté zálohy na dlouhodobý hmotný majetek
021
4 695
6 443
1 938
9. Oceňovací rozdíl k nabytému majetku
022
Dlouhodobý majetek (ř. 04 + 13 + 23) Dlouhodobý nehmotný majetek (ř. 05 až 12) 1. Zřizovací výdaje
005
2. Nehmotné výsledky výzkumu a vývoje
006
3. Software
007
4. Ocenitelná práva
008
5. Goodwill
009
6. Jiný dlouhodobý nehmotný majetek
010
7. Nedokončený dlouhodobý nehmotný majetek
011
Poskytnuté zálohy na dlouhodobý nehmotný 8. majetek Dlouhodobý hmotný majetek (ř. 14 až 22)
Dlouhodobý finanční majetek (ř. 24 až 30)
012
023
1 849 875
1 887 375
1 845 752
2 106 827
2 365 077
1. Podíly v ovládaných a řízených osobách
024
1 849 875
1 887 375
1 845 752
2 106 827
2 365 077
2. Podíly v účetních jednotkách pod podstatným vlivem
025
0
0
0
0
0
3. Ostatní dlouhodobé cenné papíry a podíly
026
Půjčky a úvěry - ovládající a řídící osoba, podstatný 4. vliv
027
5. Jiný dlouhodobý finanční majetek
028
6. Pořizovaný dlouhodobý finanční majetek
029
7. Poskytnuté zálohy na dlouhodobý finanční majetek
030 031
8 174 320
8 835 762
7 682 002
11 808 576
11 432 878
032
361 615
429 940
372 597
90 435
88 396
Oběžná aktiva (ř. 32 + 39 + 48 + 58) Zásoby (ř. 33 až 38)
106
C. I.
1. Materiál
033
228 822
332 724
261 594
83 164
85 920
2. Nedokončená výroba a polotovary
034
63 350
45 951
41 432
0
344
3. Výrobky
035
68 144
37 387
69 567
7 271
2 132
4. Zvířata
036
5. Zboží
037
1 299
13 878
4
0
0
6. Poskytnuté zálohy na zásoby
038
Dlouhodobé pohledávky (ř. 40 až 47)
039
43
5 033 051
4 922 056
5 594 196
8 146 856
5 033 000
4 922 000
5 594 150
8 146 810
0
0
0
0
0
C. II. C. II.
1. Pohledávky z obchodních vztahů
040
2. Pohledávky - ovládající a řídící osoba
041
3. Pohledávky - podstatný vliv
042
4.
044
6. Dohadné účty aktivní
045
7. Jiné pohledávky
046
8. Odložená daňová pohledávka
047
43
51
56
46
46
Krátkodobé pohledávky (ř. 49 až 57)
048
2 843 484
2 217 091
2 097 055
4 451 740
1 021 098
1. Pohledávky z obchodních vztahů
049
2 336 972
1 857 348
1 834 011
1 717 003
724 212
2. Pohledávky - ovládající a řídící osoba
050
2 530 660
3. Pohledávky - podstatný vliv
051
0
4.
C. IV.
Pohledávky za společníky, členy družstva a za účastníky sdružení
I.
052
5. Sociální zabezpečení a zdravotní pojištění
053
6. Stát - daňové pohledávky
054
78
94
68
0
23
7. Krátkodobé poskytnuté zálohy
055
4 979
2 590
2 103
2 463
2 310
8. Dohadné účty aktivní
056
14 610
52 394
61 815
53 434
39 627
9. Jiné pohledávky
057
486 845
304 665
199 058
148 180
254 926
058
4 969 178
1 155 680
290 294
1 672 205
2 176 528
059
891
216
459
0
368
2. Účty v bankách
060
4 968 287
1 155 464
289 835
1 672 205
2 176 160
3. Krátkodobé cenné papíry a podíly
061
4. Pořizovaný krátkodobý finanční majetek
062 063
1 063 969
555 624
2 640 557
1 882 795
2 392 691
1. Náklady příštích období
064
1 063 969
449 719
2 007 489
685 621
494 276
2. Komplexní náklady příštích období
065
0
0
0
0
0
3. Příjmy příštích období
066
105 905
633 068
1 197 174
1 898 415
Krátkodobý finanční majetek (ř. 59 až 62)
C. IV. 1. Peníze
D. I.
043
5. Dlouhodobé poskytnuté zálohy
C. III. C. III.
Pohledávky za společníky, členy družstva a za účastníky sdružení
Časové rozlišení (ř. 64 až 66)
107
Rozvaha (v tis. CZK) Označení
PASIVA
Číslo řádku
2008
2009
2010
2011
2012
PASIVA CELKEM (ř. 68 + 85 + 118)
067
11 878 581
12 008 624
12 866 740
16 484 961
16 964 268
A.
Vlastní kapitál (ř. 69 + 73 + 78 + 81 + 84)
068
681 579
719 088
677 346
689 054
697 519
A. I.
Základní kapitál (ř. 70 až 72)
069
70 100
70 100
70 100
70 100
70 100
1.
Základní kapitál
070
70 100
70 100
70 100
70 100
70 100
2.
Vlastní akcie a vlastní obchodní podíly (-)
071
0
0
0
0
0
3.
Změny základního kapitálu
072
Kapitálové fondy (ř. 74 až 77)
073
603 284
640 784
599 161
610 036
618 285
1.
Emisní ážio
074
2.
Ostatní kapitálové fondy
075
834 286
834 286
834 286
834 286
834 285
3.
Oceňovací rozdíly z přecenění majetku a závazků
076
-231 002
-193 502
-235 125
-224 250
-216 000
4.
Oceňovací rozdíly z přecenění při přeměnách
077
5.
Rozdíly z přeměn společností
078
Rezervní fondy, nedělitelný fond a ostatní fondy ze zisku (ř. 79 + 80)
079
7 010
7 010
7 010
7 010
7 010
1.
Zákonný rezervní fond / Nedělitelný fond
080
7 010
7 010
7 010
7 010
7 010
2.
Statutární a ostatní fondy
081
Výsledek hospodaření minulých let (ř. 82 + 83)
082
692
1 032
984
1 075
1 908
1.
Nerozdělený zisk minulých let
083
692
1 032
984
1 075
1 908
2.
Neuhrazená ztráta minulých let (-)
084
A. V.
Výsledek hospodaření běžného účetního období (+/-) /ř. 01 - (+ 69 + 73 + 78 + 81 + 85 + 118)
085
493
162
91
833
216
B.
Cizí zdroje (ř. 86 + 91 + 102 + 114)
086
11 197 002
11 289 365
12 189 394
15 795 907
16 254 395
B. I.
Rezervy (ř. 87 až 90)
087
379 892
194 993
227 684
151 476
140 124
1.
Rezervy podle zvláštních předpisů
088
379 892
194 993
227 684
151 476
140 124
2.
Rezerva na důchody a podobné závazky
089
3.
Rezerva na daň z příjmů
090
4.
Ostatní rezervy
091
Dlouhodobé závazky (ř. 92 až 101)
092
0
0
0
0
0
1.
Závazky z obchodních vztahů
093
2.
Závazky - ovládající a řídící osoba
094
3.
Závazky - podstatný vliv
095
4.
Závazky ke společníkům, členům družstva a k účastníkům sdružení
096
5.
Dlouhodobé přijaté zálohy
097
6.
Vydané dluhopisy
098
7.
Dlouhodobé směnky k úhradě
099
8.
Dohadné účty pasivní
100
A. I.
A. II. A. II.
A. III. A. III.
A. IV. A. IV.
B. I.
B. II. B. II.
108
9.
Jiné závazky
10. Odložný daňový závazek
103
10 800 219
11 089 737
11 885 464
15 591 972
16 059 731
1.
Závazky z obchodních vztahů
104
1 572 201
1 618 470
1 635 708
1 891 893
751 670
2.
Závazky - ovládající a řídící osoba
105
0
0
0
0
0
3.
Závazky - podstatný vliv
106
0
0
0
0
0
4.
Závazky ke společníkům, členům družstva a k účastníkům sdružení
107
8 101 784
8 345 542
8 787 688
12 444 858
13 642 987
5.
Závazky k zaměstnancům
108
68 787
73 451
79 646
86 182
82 174
6.
Závazky ze sociálního zabezpečení a zdravotního pojištění
109
29 911
42 301
48 176
53 505
49 318
7.
Stát - daňové závazky a dotace
110
62 944
71 984
66 702
137 087
53 847
8.
Krátkodobé přijaté zálohy
111
9.
Vydané dluhopisy
112
10. Dohadné účty pasivní
113
728 474
648 306
547 547
539 976
302 708
11. Jiné závazky
114
236 118
289 683
719 997
438 471
1 177 027
Bankovní úvěry a výpomoci (ř. 115 až 117)
115
16 891
4 635
76 246
52 459
54 540
1.
Bankovní úvěry dlouhodobé
116
2.
Krátkodobé bankovní úvěry
117
16 891
4 635
76 246
52 459
54 540
3.
Krátkodobé finanční výpomoci
118
Časové rozlišení (ř. 119 + 120)
119
0
171
0
0
12 354
1.
Výdaje příštích období
120
0
171
0
0
12 354
2.
Výnosy příštích období
121
B. IV. B. IV.
C. I. C. I.
102
Krátkodobé závazky (ř. 103 až 113)
B. III. B. III.
101
109
Příloha č. 2 Výkaz zisku a ztráty společnosti Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. za hospodářské období 2008 2012 Výkaz zisku a ztráty (v tis. CZK) Označení
Číslo řádku
a
c
2008
2009
2010
2011
2012
Netto
Netto
Netto
Netto
Netto
Tržby za prodej zboží
01
1 821 397
638 762
187 631
24 876
0
Náklady vynaložené na prodané zboží
02
1 712 920
571 836
159 237
25 572
0
+
Obchodní marže
03
108 477
66 926
28 394
-696
0
II
Výkony
04
16 117 553
12 764 268
14 592 265
15 532 731
10 266 389
1. Tržby za prodej vlastních výrobků a služeb
05
16 073 114
12 811 725
14 561 927
15 640 144
10 271 016
2. Změna stavu zásob vlastní činnosti
06
44 439
-47 457
30 338
-107 155
-4 627
3. Aktivace
07
-258
0
I. A.
II.
Výkonová spotřeba
B.
08
13 036 763
11 330 758
12 539 235
13 325 355
8 063 753
B.
1. Spotřeba materiálu a energie
09
11 003 339
9 532 141
10 866 866
11 427 517
6 887 354
B.
2. Služby
10
2 033 424
1 798 617
1 672 369
1 897 838
1 176 399
Přidaná hodnota
11
3 189 267
1 500 436
2 081 424
2 206 680
2 202 636
C.
Osobní náklady (ř. 13 až 16)
12
1 355 349
1 299 693
1 517 436
1 774 021
1 855 709
C.
1. Mzdové náklady
13
977 247
954 580
1 109 303
1 308 527
1 354 043
C.
2. Odměny členům orgánů společnosti a družstva
14
C.
3. Náklady na sociální zabezpečení a zdravotní pojištění
15
345 206
314 344
371 427
430 493
462 906
C.
4. Sociální náklady
16
32 896
30 769
36 706
35 001
38 760
D.
Daně a poplatky
17
2 857
837
1 160
999
1 072
E.
Odpisy dlouhodobého nehmotného a hmotného majetku
18
114 207
118 449
108 111
107 676
99 104
Tržby z prodeje dlouhodobého majetku a materiálu (ř. 20 + 21)
19
684 278
200 444
50 388
47 693
4 280
+
III. III.
1. Tržby z prodeje dlouhodobého majetku
20
70 984
773
1 280
5 571
3 933
III.
2. Tržby z prodeje materiálu
21
613 294
199 671
49 108
42 122
347
22
702 200
199 584
46 020
43 447
8 482
Zůstatková cena prodaného dlouhodobého majetku a materiálu (ř. 23 + 24)
F. F.
1. Zůstatková cena prodaného dlouhodobého majetku
23
62 706
51
836
5 914
8 376
F.
2. Prodaný materiál
24
639 494
199 533
45 184
37 533
106
Změna stavu rezerv a opravných položek v provozní oblasti a komplexních nákladů příštích období
25
60 169
-248 511
60 006
-123 926
-14 864
Ostatní provozní výnosy
26
290 048
380 300
244 548
283 209
214 547
Ostatní provozní náklady
27
108 206
67 954
22 181
31 114
8 952
Převod provozních výnosů
28
Převod provozních nákladů
29
G. IV. H. V. I.
110
* VI. J. VII.
Provozní výsledek hospodaření
30
Tržby z prodeje cenných papírů a podílů
31
Prodané cenné papíry a podíly
32
Výnosy z dlouhodobého finančního majetku (ř. 34 až 36)
33
Výnosy z podílů ovládaných a řízených osobách a v účetních
VII. 1. jednotkách pod podstatným vlivem
34
VII. 2. Výnosy z ostatních dlouhodobých cenných papírů a podílů
35
VII. 3. Výnosy z ostatního dlouhodobého finančního majetku
36
Výnosy z krátkodobého finančního majetku
37
Náklady z finančního majetku
38
Výnosy z přecenění cenných papírů a derivátů
39
L.
Náklady z přecenění cenných papírů a derivátů
40
M.
Změna stavu rezerv a opravných položek ve finanční oblasti
VIII. K. IX.
X. N. XI. O. XII. P. * Q.
(+/-)
1 820 605
643 174
621 446
704 251
463 008
0
0
0
0
0
41
Výnosové úroky
42
184 402
213 534
597 475
580 694
798 466
Nákladové úroky
43
30 724
11 008
78 879
108 417
109 576
Ostatní finanční výnosy
44
1 207 609
1 255 158
50 197
0
0
Ostatní finanční náklady
45
944 096
1 316 877
13 400
107 817
203 498
Převod finančních výnosů
46
0
0
Převod finančních nákladů
47
Finanční výsledek hospodaření
48
417 191
140 807
555 393
364 460
485 392
Daň z příjmů za běžnou činnost (ř. 50 + 51)
49
145
61
72
211
55
Q.
1.
- splatná
50
154
69
77
201
55
Q.
2.
- odložená
51
-9
-8
-5
10
0
**
Výsledek hospodaření za běžnou činnost
52
2 237 651
783 920
1 176 767
1 068 500
948 345
XIII.
Mimořádné výnosy
53
3 731 672
R.
Mimořádné náklady
54
1 142 169
S.
Daň z příjmů z mimořádné činnosti (ř. 56 + 57)
55
0
0
0
0
0
S.
1.
- splatná
56
S.
2.
- odložená
57
Mimořádný výsledek hospodaření
58
0
0
0
2 589 503
0
Převod podílu na výsledku hospodaření společníkům (+/-)
59
2 237 158
783 758
1 176 676
3 657 170
948 129
***
Výsledek hospodaření za účetní období (+/-)
60
493
162
91
833
216
****
Výsledek hospodaření před zdaněním (+/-)
61
2 237 796
783 981
1 176 839
3 658 214
948 400
* W.
111
Příloha č. 3 Upravená rozvaha společnosti Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. za hospodářské období 2008 2012 Rozvaha (v tis. CZK) Číslo řádku
2008
AKTIVA CELKEM (ř. 02 + 03 + 31 + 63)
001
10 028 706
A.
Pohledávky za upsaný základní kapitál
002
B.
Dlouhodobý majetek (ř. 04 + 13 + 23)
003
790 417
729 863
B. I.
Dlouhodobý nehmotný majetek (ř. 05 až 12)
004
1 887
Označení
B. I.
B. II. B. II.
B. III. B. III.
C.
AKTIVA
2009
2010
2011
5 056 150
4 553 966
698 429
686 763
773 622
2 006
1 855
2 997
3 059
1 887
2 006
1 855
2 997
3 059
013
788 530
727 857
696 574
683 766
770 563
1. Pozemky
014
16 133
16 133
16 133
16 133
16 133
2. Stavby
015
397 178
385 726
369 158
355 500
353 312
3. Samostatné movité věci a soubory movitých věcí
016
322 419
305 774
277 941
278 822
362 987
4. Pěsitelské celky trvalých porostů
017
5. Základní stádo a tažná zvířata
018
6. Jiný dlouhodobý hmotný majetek
019
7. Nedokončený dlouhodobý hmotný majetek
020
52 800
20 224
28 647
26 868
36 193
8. Poskytnuté zálohy na dlouhodobý hmotný majetek
021
4 695
6 443
1 938
9. Oceňovací rozdíl k nabytému majetku
022
0
0
0
3 802 762 2 760 002
3 683 766
3 286 068
1. Zřizovací výdaje
005
2. Nehmotné výsledky výzkumu a vývoje
006
3. Software
007
4. Ocenitelná práva
008
5. Goodwill
009
6. Jiný dlouhodobý nehmotný majetek
010
7. Nedokončený dlouhodobý nehmotný majetek
011
8. Poskytnuté zálohy na dlouhodobý nehmotný majetek
012
Dlouhodobý hmotný majetek (ř. 14 až 22)
Dlouhodobý finanční majetek (ř. 24 až 30)
1. Podíly v ovládaných a řízených osobách
024
2. Podíly v účetních jednotkách pod podstatným vlivem
025
3. Ostatní dlouhodobé cenné papíry a podíly
026
4. Půjčky a úvěry - ovládající a řídící osoba, podstatný vliv
027
5. Jiný dlouhodobý finanční majetek
028
6. Pořizovaný dlouhodobý finanční majetek
029
7. Poskytnuté zálohy na dlouhodobý finanční majetek
030
Oběžná aktiva (ř. 32 + 39 + 48 + 58)
0
023
031
8 174 320
112
4 982 344 5 465 920
2012
0
Zásoby (ř. 33 až 38)
032
361 615
429 940
372 597
90 435
88 396
1. Materiál
033
228 822
332 724
261 594
83 164
85 920
2. Nedokončená výroba a polotovary
034
63 350
45 951
41 432
0
344
3. Výrobky
035
68 144
37 387
69 567
7 271
2 132
4. Zvířata
036
5. Zboží
037
1 299
13 878
4
0
0
6. Poskytnuté zálohy na zásoby
038
43
51
56
46
46
51
56
46
46
C. I. C. I.
Dlouhodobé pohledávky (ř. 40 až 47)
C. II. C. II.
1. Pohledávky z obchodních vztahů
040
2. Pohledávky - ovládající a řídící osoba
041
3. Pohledávky - podstatný vliv
042
4.
6. Dohadné účty aktivní
045
7. Jiné pohledávky
046
8. Odložená daňová pohledávka
047
43
Krátkodobé pohledávky (ř. 49 až 57)
048
2 843 484
2 217 091 2 097 055
1 921 080
1 021 098
1. Pohledávky z obchodních vztahů
049
2 336 972
1 857 348 1 834 011
1 717 003
724 212
2. Pohledávky - ovládající a řídící osoba
050
3. Pohledávky - podstatný vliv
051
Pohledávky za společníky, členy družstva a za účastníky sdružení
I.
052
5. Sociální zabezpečení a zdravotní pojištění
053
6. Stát - daňové pohledávky
054
78
94
68
0
23
7. Krátkodobé poskytnuté zálohy
055
4 979
2 590
2 103
2 463
2 310
8. Dohadné účty aktivní
056
14 610
52 394
61 815
53 434
39 627
9. Jiné pohledávky
057
486 845
304 665
199 058
148 180
254 926
058
4 969 178
1 155 680
290 294
1 672 205
2 176 528
059
891
216
459
0
368
2. Účty v bankách
060
4 968 287
1 155 464
289 835
1 672 205
2 176 160
3. Krátkodobé cenné papíry a podíly
061
4. Pořizovaný krátkodobý finanční majetek
062
Krátkodobý finanční majetek (ř. 59 až 62)
C. IV. 1. Peníze
D. I.
043 044
4.
C. IV.
Pohledávky za společníky, členy družstva a za účastníky sdružení
5. Dlouhodobé poskytnuté zálohy
C. III. C. III.
039
Časové rozlišení (ř. 64 až 66)
063
1 063 969
449 719 2 007 489
685 621
494 276
1. Náklady příštích období
064
1 063 969
449 719 2 007 489
685 621
494 276
2. Komplexní náklady příštích období
065
3. Příjmy příštích období
066
113
Rozvaha (v tis. CZK) Označení
PASIVA
Číslo řádku
a
b
c
2008
2009
2010
2011
2012
Netto
Netto
Netto
Netto
Netto
PASIVA CELKEM (ř. 68 + 85 + 118)
067
10 028 706
4 982 344 5 465 920
5 056 150
4 553 966
A.
Vlastní kapitál (ř. 69 + 73 + 78 + 81 + 84)
068
6 933 488 2 038 350 2 064 214
1 705 101
1 930 204
A. I.
Základní kapitál (ř. 70 až 72)
069
70 100
70 100
70 100
70 100
70 100
1.
Základní kapitál
070
70 100
70 100
70 100
70 100
70 100
2.
Vlastní akcie a vlastní obchodní podíly (-)
071
3.
Změny základního kapitálu
072
Kapitálové fondy (ř. 74 až 77)
073
603 284
640 784
599 161
610 036
618 285
1.
Emisní ážio
074
2.
Ostatní kapitálové fondy
075
834 286
834 286
834 286
834 286
834 285
3.
Oceňovací rozdíly z přecenění majetku a závazků
076
-231 002
-193 502
-235 125
-224 250
-216 000
4.
Oceňovací rozdíly z přecenění při přeměnách
077
5.
Rozdíly z přeměn společností
078
Rezervní fondy, nedělitelný fond a ostatní fondy ze zisku (ř. 79 + 80)
079
7 010
7 010
7 010
7 010
7 010
1.
Zákonný rezervní fond / Nedělitelný fond
080
7 010
7 010
7 010
7 010
7 010
2.
Statutární a ostatní fondy
081
Výsledek hospodaření minulých let (ř. 82 + 83)
082
6 252 601 1 320 294 1 387 852
1 017 122
1 234 593
1.
Nerozdělený zisk minulých let
083
6 252 601 1 320 294 1 387 852
1 017 122
1 234 593
2.
Neuhrazená ztráta minulých let (-)
084
Výsledek hospodaření běžného účetního období (+/-) /ř. 01 - (+ 69 + 73 + 78 + 81 + 85 + 118)
085
91
833
216
3 095 218 2 943 823 3 401 706
3 351 049
2 611 408
A. I.
A. II. A. II.
A. III. A. III.
A. IV. A. IV.
A. V.
Cizí zdroje (ř. 86 + 91 + 102 + 114) Rezervy (ř. 87 až 90)
B. B. I. B. I.
162
087
379 892
194 993
227 684
151 476
140 124
379 892
194 993
227 684
151 476
140 124
0
0
0
0
0
1.
Rezervy podle zvláštních předpisů
088
2.
Rezerva na důchody a podobné závazky
089
3.
Rezerva na daň z příjmů
090
4.
Ostatní rezervy
091
Dlouhodobé závazky (ř. 92 až 101)
092
1.
Závazky z obchodních vztahů
093
2.
Závazky - ovládající a řídící osoba
094
3.
Závazky - podstatný vliv
095
4.
Závazky ke společníkům, členům družstva a k účastníkům sdružení
096
5.
Dlouhodobé přijaté zálohy
097
6.
Vydané dluhopisy
098
7.
Dlouhodobé směnky k úhradě
099
B. II. B. II.
086
493
114
8.
Dohadné účty pasivní
100
9.
Jiné závazky
101
10. Odložný daňový závazek
103
2 698 435 2 744 195 3 097 776
3 147 114
2 416 744
1.
Závazky z obchodních vztahů
104
1 572 201 1 618 470 1 635 708
1 891 893
751 670
2.
Závazky - ovládající a řídící osoba
105
3.
Závazky - podstatný vliv
106
4.
Závazky ke společníkům, členům družstva a k účastníkům sdružení
107
5.
Závazky k zaměstnancům
108
68 787
73 451
79 646
86 182
82 174
6.
Závazky ze sociálního zabezpečení a zdravotního pojištění
109
29 911
42 301
48 176
53 505
49 318
7.
Stát - daňové závazky a dotace
110
62 944
71 984
66 702
137 087
53 847
8.
Krátkodobé přijaté zálohy
111
9.
Vydané dluhopisy
112
B. III. B. III.
10. Dohadné účty pasivní
113
728 474
648 306
547 547
539 976
302 708
11. Jiné závazky
114
236 118
289 683
719 997
438 471
1 177 027
Bankovní úvěry a výpomoci (ř. 115 až 117)
115
16 891
4 635
76 246
52 459
54 540
1.
Bankovní úvěry dlouhodobé
116
2.
Krátkodobé bankovní úvěry
117
16 891
4 635
76 246
52 459
54 540
3.
Krátkodobé finanční výpomoci
118
Časové rozlišení (ř. 119 + 120)
119
0
171
0
0
12 354
1.
Výdaje příštích období
120
0
171
0
0
12 354
2.
Výnosy příštích období
121
B. IV. B. IV.
C. I. C. I.
102
Krátkodobé závazky (ř. 103 až 113)
115
Příloha č. 4 Upravený výkaz zisku a ztráty společnosti Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. za hospodářské období 2008 - 2012 Výkaz zisku a ztráty (k 30. 09.) (v tis. CZK) Označení
Číslo řádku
a
c
2008
2009
2010
2011
2012
Netto
Netto
Netto
Netto
Netto
Tržby za prodej zboží
01
1 821 397
638 762
187 631
24 876
0
Náklady vynaložené na prodané zboží
02
1 712 920
571 836
159 237
25 572
0
+
Obchodní marže
03
108 477
66 926
28 394
-696
0
II
Výkony
04
16 117 553
12 764 268
14 592 265
15 532 731
10 266 389
1. Tržby za prodej vlastních výrobků a služeb
05
16 073 114
12 811 725
14 561 927
15 640 144
10 271 016
2. Změna stavu zásob vlastní činnosti
06
44 439
-47 457
30 338
-107 155
-4 627
3. Aktivace
07
-258
0
I. A.
II.
Výkonová spotřeba
B.
08
13 036 763
11 330 758
12 539 235
13 325 355
8 063 753
B.
1. Spotřeba materiálu a energie
09
11 003 339
9 532 141
10 866 866
11 427 517
6 887 354
B.
2. Služby
10
2 033 424
1 798 617
1 672 369
1 897 838
1 176 399
Přidaná hodnota
11
3 189 267
1 500 436
2 081 424
2 206 680
2 202 636
C.
Osobní náklady (ř. 13 až 16)
12
1 355 349
1 299 693
1 517 436
1 774 021
1 855 709
C.
1. Mzdové náklady
13
977 247
954 580
1 109 303
1 308 527
1 354 043
C.
2. Odměny členům orgánů společnosti a družstva
14
C.
3. Náklady na sociální zabezpečení a zdravotní pojištění
15
345 206
314 344
371 427
430 493
462 906
C.
4. Sociální náklady
16
32 896
30 769
36 706
35 001
38 760
D.
Daně a poplatky
17
2 857
837
1 160
999
1 072
E.
Odpisy dlouhodobého nehmotného a hmotného majetku
18
114 207
118 449
108 111
107 676
99 104
Tržby z prodeje dlouhodobého majetku a materiálu (ř. 20 + 21)
19
684 278
200 444
50 388
47 693
4 280
+
III. III.
1. Tržby z prodeje dlouhodobého majetku
20
70 984
773
1 280
5 571
3 933
III.
2. Tržby z prodeje materiálu
21
613 294
199 671
49 108
42 122
347
22
702 200
199 584
46 020
43 447
8 482
Zůstatková cena prodaného dlouhodobého majetku a materiálu (ř. 23 + 24)
F. F.
1. Zůstatková cena prodaného dlouhodobého majetku
23
62 706
51
836
5 914
8 376
F.
2. Prodaný materiál
24
639 494
199 533
45 184
37 533
106
Změna stavu rezerv a opravných položek v provozní oblasti a komplexních nákladů příštích období
25
60 169
-248 511
60 006
-123 926
-14 864
Ostatní provozní výnosy
26
290 048
380 300
244 548
283 209
214 547
Ostatní provozní náklady
27
108 206
67 954
22 181
31 114
8 952
Převod provozních výnosů
28
G. IV. H. V.
116
I. * VI. J. VII.
Převod provozních nákladů
29
Provozní výsledek hospodaření
30
Tržby z prodeje cenných papírů a podílů
31
Prodané cenné papíry a podíly
32
Výnosy z dlouhodobého finančního majetku (ř. 34 až 36)
33
Výnosy z podílů ovládaných a řízených osobách a v účetních
VII. 1. jednotkách pod podstatným vlivem
34
VII. 2. Výnosy z ostatních dlouhodobých cenných papírů a podílů
35
VII. 3. Výnosy z ostatního dlouhodobého finančního majetku
36
Výnosy z krátkodobého finančního majetku
37
Náklady z finančního majetku
38
Výnosy z přecenění cenných papírů a derivátů
39
L.
Náklady z přecenění cenných papírů a derivátů
40
M.
Změna stavu rezerv a opravných položek ve finanční oblasti
VIII. K. IX.
X. N. XI. O. XII. P. * Q.
(+/-)
1 820 605
643 174
621 446
704 251
463 008
0
0
0
0
0
41
Výnosové úroky
42
184 402
107 629
70 312
16 588
97 225
Nákladové úroky
43
30 724
11 008
78 879
108 417
109 576
Ostatní finanční výnosy
44
1 207 609
1 255 158
50 197
0
0
Ostatní finanční náklady
45
944 096
1 316 877
13 400
94 558
71 392
Převod finančních výnosů
46
0
0
Převod finančních nákladů
47
Finanční výsledek hospodaření
48
417 191
34 902
28 230
-186 387
-83 743
Daň z příjmů za běžnou činnost (ř. 50 + 51)
49
145
61
72
211
55
Q.
1.
- splatná
50
154
69
77
201
55
Q.
2.
- odložená
51
-9
-8
-5
10
0
**
Výsledek hospodaření za běžnou činnost
52
2 237 651
678 015
649 604
517 653
379 210
XIII.
Mimořádné výnosy
53
0
R.
Mimořádné náklady
54
0
S.
Daň z příjmů z mimořádné činnosti (ř. 56 + 57)
55
0
0
0
0
0
S.
1.
- splatná
56
S.
2.
- odložená
57
Mimořádný výsledek hospodaření
58
0
0
0
0
0
Převod podílu na výsledku hospodaření společníkům (+/-)
59
493
162
91
833
216
***
Výsledek hospodaření za účetní období (+/-)
60
2 237 651
678 015
649 604
517 653
379 210
****
Výsledek hospodaření před zdaněním (+/-)
61
2 237 796
678 076
649 676
517 864
379 265
* W.
117
Příloha č. 5 Přehled vybraných finančních ukazatelů v odvětví CZ NACE 29 - Výroba motorových vozidel (kromě motocyklů), přívěsů a návěsů
AKTIVA Aktiva
2008
Vertikální analýza 2009 2010 2011
2012
100%
100%
100%
100%
100%
Dlouhodobý majetek
56%
51%
50%
48%
51%
DHM+DNM Dlouhodobý finanční majetek Oběžná aktiva
44%
46%
43%
41%
46%
13%
6%
7%
7%
5%
43%
48%
49%
51%
48%
10%
9%
9%
9%
10%
28%
26%
34%
26%
24%
5%
13%
6%
16%
14%
1%
1%
1%
1%
1%
Zásoby Dl. a kr. pohledávky Krátkodobý finanční majetek Časové rozlišení
PASIVA Pasiva
2008
Vertikální analýza 2009 2010 2011
2012
100%
100%
100%
100%
100%
Vlastní kapitál
51%
47%
45%
41%
35%
Základní kapitál Čistý zisk Nerozdělený zisk + fondy Cizí zdroje Rezervy Dlouhodobé závazky Krátkodobé závazky Bankovní úvěry Časové rozlišení
19%
20%
18%
15%
23%
8%
3%
6%
7%
1%
Vybrané finanční ukazatele Rentabilita aktiv Rentabilita vlastního kapitálu Rentabilita tržeb Rentabilita nákladů Obrat celkových aktiv Průměrné náklady vlastního kapitálu Průměrné náklady cizího kapitálu EBIT na zaměstnance (v tis. CZK) Celková zadluženost Produktivita práce z tržeb (v tis. CZK)
24%
24%
21%
19%
11%
49%
52%
54%
58%
62%
4%
5%
6%
6%
4%
4%
5%
15%
16%
11%
29%
29%
27%
29%
37%
12%
13%
7%
7%
11%
1%
1%
1%
1%
3%
2008
2009
2010
2011
2012
ROA ROE ROS ROC
13,06% 10,78% 5,55% 7,74% 8,89% 17,55% 14,81% 7,37% 14,29% 17,46% 7,31% 6,77% 3,73% 4,97% 5,34% 92,69% 93,23% 96,27% 95,03% 94,66% 1,50 1,41 1,47 1,57 1,56 re 10,47% 14,38% 12,32% 11,81% 12,41% WACC 9,18% 12,51% 10,48% 10,24% 11,04% 316,18 191,21 272,85 327,01 365,05 49,14% 51,90% 54,15% 56,97% 54,77% 4 400 836 4 855 576 5 741 070 6 020 724 6 205 532
118
ANOTAČNÍ ZÁZNAM AUTOR
Bc. Petr Ptačin
STUDIJNÍ OBOR
6208R163 Podniková ekonomika a finanční management
NÁZEV PRÁCE
Zhodnocení finanční situace společnosti Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. včetně návrhů na zlepšení
VEDOUCÍ PRÁCE
doc. Ing. Romana Čižínská
KATEDRA
KFRP - Katedra finančního řízení podniku
POČET STRAN
120
POČET OBRÁZKŮ
21
POČET TABULEK
30
POČET PŘÍLOH
5
STRUČNÝ POPIS
Cílem diplomové práce je na základě komplexní finanční analýzy
ROK ODEVZDÁNÍ
2015
zhodnotit společnost Johnson Controls Automobilové součástky k. s. a navrhnout taková opatření, která povedou k zajištění udržitelného rozvoje. Práce je rozdělena do čtyř základních části. V první části je představena společnost Johnson Controls. Druhá část popisuje teoretická východiska finanční analýzy, na základě kterých jsou ve třetí části aplikovány metody finanční analýzy. V závěrečné části dochází ke shrnutí výsledků a navržených opatření. Těmito opatřeními jsou změna kapitálové struktury a implementace nového systému CCAIF Tracking File, za jehož vývoj a implementaci bylo uděleno evropské ocenění JCI Merit Award.
KLÍČOVÁ SLOVA
finanční analýza, EVA, Johnson Controls Automobilové součástky, k. s., konverzní náklady, Continuous Improvements, CCAIF Tracking File
PRÁCE OBSAHUJE UTAJENÉ ČÁSTI: Ano
119
ANNOTATION AUTHOR
Bc. Petr Ptačin
FIELD
6208R163 Business Management and Finance
THESIS TITLE
Financial performance assessment of company Johnson Controls Automobilové součástky, k. s. including suggestions for improvement
SUPERVISOR
doc. Ing. Romana Čižínská
DEPARTMENT
KFRP - Department of Financial Management
NUMBER OF PAGES
120
NUMBER OF PICTURES
21
NUMBER OF TABLES
30
NUMBER OF APPENDICES
5
SUMMARY
YEAR
2015
The aim of this master thesis is to assess company Johnson Controls Automobilové součásky, k. s. based on the complex financial analysis including suggestions for improvement which will ensure long-term sustainability. The thesis is dived into four parts. The first part contains introduction of company Johnson Controls. Second part describes theoretical foundations of financial analysis. The application of financial analysis is performed in the third part. The final part consists of financial analysis summarization and suggestions for improvements. These improvements are defined as capital structure change and implementation of new system CCAIF Tracking File. The development and implementation of the new system was awarded with European prize JCI Merit Award.
KEY WORDS
financial perfromance analysis, EVA, Johnson Controls Automobilové součástky, k. s., conversion costs, Continuous Improvements, CCAIF Tracking File
THESIS INCLUDES UNDISCLOSED PARTS: Yes
120
