METODY PREDIKCE FINANČNÍ TÍSNĚ U ZEMĚDĚLSKÝCH PODNIKŮ PREDICTION METHODS OF FINANCIAL HEALTH FOR AGRICULTURAL FIRMS

INTERNATIONAL SCIENTIFIC DAYS 2006 "Competitivness in the EU – Challenge for the V4 countries"

Faculty of Economic and Management SAU in Nitra Nitra, May 17-18, 2006

METODY PREDIKCE FINANČNÍ TÍSNĚ U ZEMĚDĚLSKÝCH PODNIKŮ PREDICTION METHODS OF FINANCIAL HEALTH FOR AGRICULTURAL FIRMS KOPTA Daniel, (ČR) ABSTRACT In this entry possibilities of use of financial health indicators for financial analysis of agricultural firms are presented. The first part of the article is focused on the analysis of information efficiency of particular chosen indexes. The results presented in the first part of the analysis show that information efficiency of most of the indices is very low. The best results for predicting bankruptcy of agricultural firms were reached when the index of financial health and Gurčík´s index were used. The second part of the article analyses some reasons of failure. One of the reasons are the specifics of agricultural firms. High value of current ratio often causes that even a bankrupting firm is included among succesfull ones (IN index, Tafler´s index, CH-index), on the other hand the indicator of short-term assets fixture classifies the health firms as those going bankrupt (value index IB). The second reason of incorrect classification of the firms comes out direct from the construction of individual indices, which means that a lot of them consist of particular indicators that are not standardized. Ratio of shareholder´s and loan capital (Altman´s index) or ratio of assets and loan resources (IN95 index, IN01, value index IB) can serve as examples. These indicators often have extreme values and thus they finally influence the result of the financial health indicator. KEY WORDS agricultural enterprise, financial analysis, bankruptcy, financial health, variability ÚVOD Metod umožňujících predikci finanční tísně existuje dnes celá řada, ale jejich vypovídací úroveň je v řadě případů přinejmenším sporná. To platí zvláště o jejich využití v tak specifickém odvětví jako je zemědělská výroba. Zemědělská fakulta provádí ve spolupráci s Agrární komorou ČR (a od minulého roku i v rámci řešení výzkumného záměru MSM 6007665806) hodnocení ekonomických výsledků zemědělských podniků již od roku 1995. Databáze, která byla za těchto deset let nashromážděna, umožňuje provést vyhodnocení úspěšnosti jednotlivých indikátorů finančního zdraví. Cílem práce bylo: • vyhodnotit úspěšnost ukazatelů predikce finanční tísně a nalézt takové ukazatele finančního zdraví, které by byly použitelné k hodnocení zemědělských podniků. • analyzovat silné a slabé stránky jednotlivých indikátorů finančního zdraví. METODIKA Výběrový vzorek byl sestavený ze zemědělských podniků z let 1995 až 2004. Celkem bylo do projektu zahrnuto 856 podniků. Struktura databáze se bohužel meziročně značně měnila, v jednotlivých letech se šetření zúčastnilo mezi 150 až 330 podniky. Z těchto subjektů jich skončilo v konkurzu 136 (tj. cca 16 %). Do výběrového souboru bylo zahrnuto 112 z těchto podniků, u kterých bylo možné získat finanční data alespoň ze tří let předcházejících konkurzu. Následně bylo třeba vytvořit kontrolní soubor bezproblémových podniků. Zvláště pro zemědělské podniky v níže položených oblastech a pro první polovinu sledovaného období (cca do roku 2000) bylo typické, že problémové podniky obvykle nekončily

1059



v konkurzu, ale byly revitalizovány vstupem jiné, kapitálově silné firmy. Toto by značně ovlivnilo výsledky šetření. Z tohoto důvodu byly do kontrolního souboru vybrány pouze podniky, u kterých nedošlo během sledovaných období k nárůstu základního kapitálu. Protože však souběžně probíhala ve sledovaném období transformace zemědělských podniků, spojená s vypořádáním ne-členských podílů v družstvech (a tedy i se změnami vlastního kapitálu) bylo do kontrolního souboru vybráno pouze 310 podniků. Nejprve bylo provedeno vyhodnocení úspěšnosti těchto dvanácti indikátorů finanční tísně: § Gurčíkův index: G-index(1) § Altmanův model (68) (83) (95)(2,3,4) § Chrastinové index: CH–index(1) § Indexy IN95, IN99, IN01(3,4) § Index finančního zdraví (5) dle § Taflerův model metodiky operačního programu. § Grünwaldův index (2,3) § Index bonity: IB-index Při hodnocení databáze krachujících podniků byl za úspěšný považován takový index finančního zdraví, který alespoň v jednom ze tří let předcházejícím bankrotu zaregistroval možné problémy. Obdobné hodnocení bylo provedeno na kontrolním souboru podniků. Pro vyhodnocení bylo rozhodující jak procento správně zatříděných podniků, tak procento správně odhalených bankrotů. Teoreticky mohly nastat tyto čtyři situace: úspěšný podnik byl správně zařazen mezi úspěšné, úspěšný podnik byl chybně zařazen mezi bankrotní, bankrotní podnik byl zařazen chybně mezi přežívající podniky a úspěšné zařazení bankrotního podniku. V rámci dalšího šetření byl sledován vliv jednotlivých složek indexu na celkové zatřídění podniku. Vedle průměrné hodnoty jednotlivých finančních ukazatelů (tj. jednotlivých položek indexu) byla sledována i jejich variabilita (prostřednictvím směrodatné odchylky). Dosažená hodnota ukazatele (či její variabilita) byla vždy přepočítána na odpovídající počet bodů a dána do poměru s množstvím bodů potřebným k zatřídění podniku mezi úspěšné. Tyto výsledky ukázaly vyšší vypovídací schopnost než poměry vztažené k skutečně dosažené průměrné výši celého indexu. Dále byly analyzovány chybně zatříděné podniky (bankrotující podniky chybně zařazené mezi podniky bezproblémové, úspěšné podniky zařazené mezi podniky bankrotní). Cílem šetření bylo určit, zda existuje složka indexu, která u konkrétního indexu obvykle chybné zatřídění způsobuje. VÝSLEDKY Celkové výsledky analyzovaných indexů jsou zaznamenány v tabulce číslo 1. Tabulka číslo 1: Úspěšnost jednotlivých ukazatelů finančního zdraví.

Index

Index finančního zdraví (dle OP) Altmanův index (68) Altmanův index (83) Altmanův index (95) IN 95 IN 99 IN 01 Taflerův index Index bonity Gurčíkův index Grünwaldův index CH-index

Bankrotní podniky Chybně Zařazeno Dobře zařazeno do šedé určeno mezi zóny úspěšné

Přežívající podniky Chybně Zařazeno Dobře zařazeno do šedé určeno mezi zóny bankrotní

72,32 %

0,00 %

27,68 %

89,68 %

0,00 %

10,32 %

51,79 % 57,14 % 45,54 % 51,79 % 100,00 % 55,36 % 36,61 % 66,07 % 68,75 % 46,43 % 0,89 %

33,93 % 38,39 % 35,71 % 41,96 % 0,00 % 35,71 % 21,43 % 19,64 % 15,18 % 33,04 % 99,11 %

14,29 % 4,46 % 18,75 % 6,25 % 0,00 % 8,93 % 41,96 % 14,29 % 16,07 % 20,54 % 0,00 %

20,00 % 8,39 % 18,71 % 12,26 % 0,97 % 11,94 % 21,94 % 29,35 % 33,23 % 62,90 % 9,03 %

53,87 % 47,74 % 54,84 % 51,94 % 1,29 % 45,81 % 17,74 % 49,03 % 36,45 % 33,23 % 89,68 %

26,13 % 43,87 % 26,45 % 35,81 % 97,74 % 42,26 % 60,32 % 21,61 % 30,32 % 3,87 % 1,29 %

1060



Zdroj dat: Vlastní šetření

Specifickou skupinu indexů tvoří index Gurčíkův a index IN 99. Tyto indexy jsou pokládány za spíše vlastnické než za indexy bonitní. Pro zemědělské podniky je použitelný index Gurčíkův. Podařilo se mu odhalit 69 % bankrotujících podniků. Pouze 33 % zemědělských podniků bylo zařazeno mezi podniky prosperující. To vystihuje skutečnou situaci zemědělských podniků ve sledovaném období (roky 1995 - 2004). Hodnota majetku i podíl vlastního kapitálu u zemědělských podniků vlivem záporné rentability neustále klesaly. I v nejúspěšnějších letech sledování nepřekročila průměrná hodnota rentability hranici 3 %. Takto nízká rentabilita (nedosahující ani meziroční inflace) nestačí ani na prostou reprodukci majetku, natož na zajištění potřebného výnosu vlastníka. Z tohoto důvodu nejsou výsledky Gurčíkova indexu překvapující a nelze je pokládat za chybné. Vysoké procento podniků zatříděných mezi neúspěšné vychází jednak ze samotné konstrukce ukazatele (za úspěšné byly považovány podniky, kterým se podařilo po tři roky udržet kladnou rentabilitou) a další příčinu lze hledat u ukazatele vázanosti zásob. Tento ukazatel je u zemědělských podniků ovlivněn více výrobkovou strukturou než vlastní úspěšností hospodaření. Zemědělské podniky zaměřené na živočišnou výrobu (obvykle podniky z výše položených oblastí) mají ukazatel vázanosti významně vyšší než podniky zaměřené na výrobu rostlinnou. Jestliže zemědělské podniky s nadmořskou výškou pod 450 metrů potřebují na dosažení 100 Kč tržeb cca 35 Kč zásob (to odpovídá i Gurčíkem uváděným hodnotám pro slovenské podniky), pak u podniků s nadmořskou výškou nad 600 metrů je potřeba zásob asi o 10 Kč vyšší. Převedeno na počet bodů indexu: zemědělský podnik z nížinných oblastí získává za vázanost zásob -0,72 bodů a zemědělský podnik z podhorské oblasti -0,93 bodů. Tento rozdíl (při prakticky nulové rentabilitě) stačí k zatřídění podstatné části podhorských podniků mezi neúspěšné. Přes tento nedostatek (způsobený nejspíše rozdíly mezi zemědělskými podniky v Čechách a na Slovensku) lze index považovat za úspěšný. Tabulka číslo 2 zachycuje vliv jednotlivých ukazatelů na celkovou výši indexu. Tabulka číslo 2: Vliv jednotlivých ukazatelů na celkovou výši G-indexu

G-index

Nerozd. zisk / Aktiva

Zisk / Aktiva

Zisk / Výnosy

Cash flow / Aktiva

Zásoby / Výnosy

Požadovaná výše indexu

Průměrná hodnota ukazatele

6,87 %

-0,26 %

-0,98 %

7,32 %

0,4

1,8

Váha ukazatele

3,412

2,226

3,277

3,149

-2,063

Dosažená výše indexu

0,23

-0,01

-0,03

0,23

-0,83

-0,40

13,02 %

-0,32 %

-1,78 %

12,81 %

-45,84 %

-22,12 %

19,32 %

7,39 %

10,13 %

7,51 %

0,41

x

0,66

0,16

0,33

0,24

-0,85

x

36,62 %

9,14 %

18,44 %

13,14 %

-46,99 %

x

Vážená hodnota ukazatele (počet bodů) Podíl dosažené hodnoty na požadované výši indexu (v %) Směrodatná odchylka ukazatele Vážená směrodatná odchylka (počet bodů) Podíl vážené směrodatné odchylky na požadované výši indexu (v %) Zdroj dat: Vlastní šetření

Z tabulky číslo 3 lze vyčíst, jaké ukazatele nejčastěji způsobily chybné zatřídění podniků (ať již úspěšných podniků zatříděných mezi bankrotní, tak neodhalených bankrotů). Chybně zatříděné podniky se nejvíce lišily od podniků správně zatříděných (vedle již odhaleného ukazatele rychlosti obratu zásob) v ukazateli nerozdělený zisk na celková aktiva. Lze tedy předpokládat, že vliv dřívějších hospodářských výsledků na současnou finanční situaci je nižší než je indexem zohledňováno.

1061



Tabulka číslo 3:Vliv finančních ukazatelů na celkovou výši G-indexu dle kategorií podniků

G-index Bankrotní podniky odhalené Bankrotní podniky neodhalené Identifikované úspěšné podniky Neidentifikované úspěšné podniky

Průměrná hodnota ukazatele Vážená hodnota ukazatele (∑ bodů) Průměrná hodnota ukazatele Vážená hodnota ukazatele (∑ bodů) Průměrná hodnota ukazatele Vážená hodnota ukazatele (∑ bodů) Průměrná hodnota ukazatele Vážená hodnota ukazatele (∑ bodů)


Zisk / Aktiva

Zisk / Výnosy

Cash flow / Aktiva

Zásoby / Výnosy


-0,70 %

-4,92 %

-9,23 %

1,98 %

0,47

x

-0,02

-0,11

-0,30

0,06

-0,97

-1,34

26,90 %

-1,76 %

-2,65 %

8,28 %

0,35

x

0,92

-0,04

-0,09

0,26

-0,70

0,35

19,82 %

3,04 %

3,65 %

11,92 %

0,31

x

0,68

0,07

0,12

0,38

-0,63

0,62

0,38 %

-1,62 %

-2,76 %

5,36 %

0,44

x

0,01

-0,04

-0,09

0,17

-0,90

-0,85


Použití indexu IN99 je pro zemědělskou praxi sporné. Index zatřídil 97 % všech podniků mezi podniky nerentabilní, nepřinášející hodnotu pro majitele. Je otázkou (i s přihlédnutím k výsledkům Gurčíkova indexu), zda není hodnocení indexu IN příliš přísné. Rentabilita zemědělských podniků je sice skutečně extrémně nízká, na druhé straně je výsledek indexu negativně ovlivněn rychlostí obratu aktiv (kde je nízká hodnota ukazatele v souladu s výrobním zaměřením podniků). Tabulka číslo 4: Vliv jednotlivých ukazatelů na celkovou výši indexu IN99

IN 99-index

Cizí kapitál / Aktiva

EBIT / Aktiva

Výnosy / Aktiva

Běžná likvidita



59,82 %

0,11 %

0,70

5,27

2,07

Váha ukazatele

-0,017

4,573

0,481

0,015


-0,010

0,005

0,337

0,079

0,411

-0,49 %

0,24 %

16,27 %

3,82 %

19,84 %

34,53 %

7,24 %

0,34

4,85

x

-0,006

0,331

0,164

0,073

x

-0,28 %

15,99 %

7,90 %

3,51 %

x


Z hodnocení bankrotních indikátorů vyplynulo, že za úspěšný lze považovat pouze index dle metodiky operačního programu. Ten prokázal vynikající spolehlivost, kdy správně odhalil 72 % bankrotujících podniků, a to při 90 % úspěšnosti určování podniků bezproblémových. Úspěch indexu je o to překvapivější, že není na předpovídání bankrotů podniků primárně určen. Lze předpokládat, že za úspěchem indexu stojí použití velkého počtu složek indexu a způsob přidělování bodů eliminující extrémní hodnoty. Extrémní hodnoty eliminuje i metodika výpočtu Grünwaldovu indexu (absolutní hodnota bodů přidělených za jednu vlastnost může být maximálně 3). Problémem indexu jsou však ukazatele rentability aktiv a rentability vlastního kapitálu, které jsou vztaženy k úrokové míře

1062



dluhu. Tyto hodnoty (v případě jednoho konkrétního podniku snadno zjistitelné) je u rozsáhlého souboru podniků obtížné určit. Navíc je vzniklý poměr představován nestandardizovaným ukazatelem, často nabývajícím extrémních hodnot, a i malá změna v nákladovosti cizího kapitálu způsobuje velký rozdíl v počtu dosažených bodů a v zatřídění podniku. To použitelnost indexu značně snižuje. Obecně však lze úspěšnost tohoto indexu považovat za průměrnou. Nízká je zejména 46 % úspěšnost při odhalování bankrotů. Úspěšnost indexů IN95 a IN01 při odhalování bankrotu se pohybuje mezi 50 % a 55 %. Vypovídací schopnost indexů však snižuje zatřídění většiny podniků do šedé zóny. Vysoký podíl neodhalených bankrotních podniků je zapříčiněn zejména použitím běžné likvidity. Tento ukazatel je pro hodnocení zemědělských podniků zcela nevhodný. Průměrná hodnota likvidity zemědělských podniků přesahuje (zejména díky účtování zvířat ve výkrmu do zásob) hranici 5 bodů a překračuje tak hodnotu obvyklou průmyslové podniky přibližně 2,5krát. Tyto hodnoty pak stačí (při váze ukazatele v indexu 0,1 bodů) k zabezpečení příznivého indexu u jinak zcela bankrotního podniku. Situaci navíc zhoršuje atypický vývoj likvidity u některých bankrotních podniků. Především u podniků z výše položených oblastí se totiž běžná likvidita paradoxně ještě zvyšuje. Domnívám se, že za atypickým vývojem stojí nemožnost zemědělských subjektů dostatečně rychle reagovat na pokles poptávky a odbytové potíže snížením výroby. Tím dochází k nárůstu objemu zásob, přitom však nedochází (díky značné „materiálové soběstačnosti“ těchto podniků) k obdobnému nárůstu krátkodobých závazků. Procento chybových zatřídění dále zvyšuje nevhodná forma ukazatelů zadluženosti a zejména úrokového krytí. Interval ve kterém se mohou pohybovat hodnoty takto vyjádřené zadluženosti je mezi 1 (u zcela zadluženého podniku) a nekonečnem (u podniku bez dluhů). Hodnota celkového indexu je pak (zvláště při vysoké variabilitě sledovaného ukazatele) zcela určena jednou extrémní hodnotou. Všechny tyto důvody nepřesností názorně demonstruje tabulka číslo 5 udávající vliv jednotlivých ukazatelů na celkovou výši indexu. Tabulka číslo 5: Vliv jednotlivých ukazatelů na celkovou výši indexu IN01

IN 01

Aktiva / Cizí kapitál

EBIT / Úroky

EBIT / Aktiva

Výnosy / Aktiva

Běžná likvidita



2,58

-0,90

0,01

0,70

5,27

1,77

Váha ukazatele

0,13

0,04

3,92

0,21

0,09


0,335

-0,036

0,039

0,147

0,474

0,960

18,95 %

-2,03 %

2,21 %

8,31 %

26,80 %

54,23 %

8,65

82,28

0,07

0,34

4,85

x

1,125

3,291

0,274

0,071

0,437

x

63,53 %

185,94 %

15,50 %

4,03 %

24,66 %

x


Tabulka 6 potvrzuje údaje z tabulky předcházející. Chybně zatříděné podniky se nejvíce lišily od podniků správně zatříděných v ukazateli EBIT / Úroky. Nepříznivě (byť oproti úrokovému krytí značně slaběji) působila i běžná likvidita.

1063



Tabulka číslo 6: Vliv finančních ukazatelů na celkovou výši indexu IN01 dle kategorií podniků

Index IN01 Bankrotní podniky odhalené Bankrotní podniky neodhalené Identifikované úspěšné podniky Neidentifikované úspěšné podniky


Aktiva / Cizí kapitál

EBIT / Úroky

EBIT / Aktiva

Výnosy / Aktiva

Běžná likvidita


1,25

-19,46

-0,07

0,57

2,15

x

0,16

-0,78

-0,28

0,12

0,19

-0,58

2,64

34,75

0,02

0,55

8,13

x

0,34

1,39

0,06

0,11

0,73

2,64

5,50

31,53

0,04

0,71

5,01

x

0,72

1,26

0,15

0,15

0,45

2,73

2,59

-15,88

-0,01

0,69

2,50

x

0,34

-0,64

-0,04

0,14

0,22

0,03


Index bonity nesprávně zařadil pouze 21,61 % přežívajících a 14,29 % bankrotních podniků. Nedostatkem indexu, znemožňujícím jeho smysluplné využití, je však zařazení většiny podniků do tzv. šedé zóny. Celkovou hodnotu indexu nepříznivě ovlivňuje zejména nízký počet bodů přidělených za ukazatele aktivity. Průměrný podnik dosáhl v této oblasti pouze 0,07 (u rychlosti obratu zásob) respektive 0,12 bodů (u rychlosti obratu aktiv). Nízká rychlost obratu (zejména zásob) je však pro zemědělské podniky typická a nelze za příznak blížícího se bankrotu považovat. Určitým způsobem se negativně projevila i vysoká variabilita u poměru cash flow a cizího kapitálu a v případě ukazatele aktiva na cizí kapitál. Z tabulky číslo 7 je možno odvodit příčiny neúspěchu Altmanova indexu. Chybně zatříděné podniky se liší od podniků dobře zatříděných zejména v poměru vlastního a cizího kapitálu. Tento ukazatel zvýšil Altmanův index u neodhalených bankrotním podnikům o 1,8 bodu a způsobil tak (takřka výhradně) jejich nesprávné zatřídění. Obdobná situace je u podniků rentabilních. Zde rozdíl mezi správně a chybně zatříděnými podniky činil díky tomuto ukazateli dokonce 1,84 body. Tabulka číslo 7: Vliv finančních ukazatelů na celkovou výši Altmanova indexu (68) dle kategorií podniků

Altmanův index (68) Bankrotní podniky odhalené Bankrotní podniky neodhalené Identifikované úspěšné podniky Neidentifikované úspěšné podniky


Pracovní kapitál / Aktiva


EBIT / Aktiva

Vlastní / cizí kapitál

Výnosy / Aktiva


0,123

0,005

-0,051

0,378

0,576

x

0,147

0,007

-0,167

0,227

0,576

0,79

0,356

0,095

0,021

3,385

0,803

x

0,427

0,133

0,069

2,031

0,803

3,46

0,324

0,125

0,020

3,536

0,842

x

0,388

0,175

0,066

2,122

0,842

3,59

0,170

0,022

-0,009

0,475

0,626

x

0,204

0,030

-0,030

0,285

0,626

1,12


1064



Index Chrastinové (CH-index) nedokázal správně zatřídit více než 90 % podniků. Vliv směrodatné odchylky jednotlivých ukazatelů na zatřídění podniku byl nepřiměřeně vysoký u všech složek indexu. Extrémních hodnot dosahoval vliv variability doby splacení závazků, u které změna o jednu směrodatnou odchylku dokázala zvýšit hodnotu indexu o 800%. Zcela nedostatečné se zdají také výsledky Taflerova indexu. Ten zatřídil správně jen 37 % bankrotních a 22 % úspěšných podniků. Na zatřídění úspěšnějších podniků do „šedé zóny“ či do podniků bankrotních mají vliv zejména vysoké požadavky na rentabilitu. To samo o sobě nemusí být chybou, index je řadou autorů považován za kombinovaný (bankrotně/vlastnický), nepříznivé však je, že velký počet bankrotujících podniků byl označen jako kvalitní. Sledujeme-li opět u chybně zatříděných podniků počet bodů přidělených z jednotlivých částí indexu, zjistíme, že příčinou této chyby je nejčastěji použití ukazatele poměřující zisk na krátkodobé závazky. Změna ukazatele o jednu směrodatnou odchylku změní celkovou výši indexu o 192,85%. Změna rychlosti obratu, jakožto druhého nejsilnějšího ukazatele, změní výši indexu pouze o 18,09%. DISKUZE A ZÁVĚR Z vlastnických indexů byly posuzovány indexy IN99 a Gurčíkův index. Zatímco podle Gurčíkova indexu přináší hodnotu necelá třetina zemědělských podniků, index IN99 nalezl takový podnik pouze jeden. Je otázkou, který z těchto údajů je správnější. Je pravdou, že rentabilita zemědělských podniků je trvale nízká a jejich průměrná rentabilita málokdy překročí hodnotu meziroční inflace, na druhé straně ziskovost nejlepších podniků dosahuje hodnot okolo 7 - 8 % a tato hodnota již (dle mého názoru) určitý adekvátní výnos vlastníkům poskytuje. Pro Gurčíkův index mluví i jeho složení, kdy je sestaven z ukazatelů lépe vystihujících specifika zemědělských podniků. Z bankrotních indexů je plně použitelný pouze index finančního zdraví dle operačního programu. Úspěšnost tohoto indexu při identifikaci bankrotujících podniků byla 73 %. Přitom pouze 10 % úspěšných podniků bylo chybně určeno jako bankrotní. Lze předpokládat, že příčinou úspěchu indexu je použití velkého počtu složek a způsob přidělování bodů eliminující extrémní hodnoty. Příčiny neúspěchu ostatních indexů lze rozčlenit do několika kategorií. V každém souboru podniků určité procento subjektů s finančními problémy přežije (ať již díky restrukturalizaci, schopnému managementu či díky pouhému štěstí). V analyzovaném souboru zemědělských subjektů navíc existovala relativně velká skupina podniků, která bankrotovala náhle, zdánlivě bez předchozího varování. Tyto náhlé bankroty, související se specifiky zemědělské výroby, s její závislostí na přírodních podmínkách a se značnou variabilitou cen vstupů, byly typické zejména pro podniky z níže položených oblastí (více zaměřených na rizikovou rostlinou výrobu). Jakkoli byly postižené podniky řazeny jednotlivými indexy nejčastěji do tzv. „šedé zóny“, v jednotlivých případech byl náhlým bankrotem postižen i podnik vyhodnocený v předchozích letech jako úspěšný. Uvedené skutečnosti se ve výše publikovaných tabulkách projevují nárůstem průměrných hodnot u všech složek indexu neodhalených bankrotních podniků (v porovnání s odhalenými bankrotními podniky), a naopak snížení průměrných hodnot u podniků chybně zařazených jako bankrotních (oproti podnikům správně zatříděným mezi úspěšné). Lze říci, že výskyt těchto podniků tvoří jakousi přirozenou hranici úspěšnosti indikátorů bankrotu, a určité procento „náhle krachujících“ či „zázračně přežívajících“ podniků bude vykázáno při použití jakéhokoli indexu. Dalším důvodem pro neuspokojující výsledky indikátorů bankrotu je jejich složení z nevhodných finančních ukazatelů nevystihujících specifika zemědělských podniků. Tato specifika se mohou týkat celého souboru zemědělských podniků. Příkladem může být vysoká běžná likvidita (pro zemědělské podniky typická) často způsobující svým vlivem zatřídění bankrotujícího podniku mezi úspěšné (u indexů IN95 a IN01, u Taflerova indexu). Tyto

1065



příčiny neúspěchu lze řešit úpravou vah přidělených k jednotlivým ukazatelům. Příkladem může být index IN99, kdy je nevhodné působení (pro zemědělské podniky typicky vysoké) likvidity je zcela kompenzováno nízkou váhou tohoto ukazatele v indexu. Obtížněji je řešitelná situace, kdy ukazatel působí silněji na jednu kategorii podniků. Příkladem je ukazatel vázanosti oběžného majetku vedoucí k zatřídění zdravých podniků s vyšší nadmořskou výškou mezi bankrotní (u Taflerova modelu, indexu bonity IB). Poslední identifikovaná příčina chybného zatřídění podniků vychází přímo z konstrukce jednotlivých indexů, kdy je řada z nich složena z nestandardizovaných dílčích ukazatelů. Příkladem těchto ukazatelů může být poměr vlastního a cizího kapitálu (u indexů Altmanových), nebo poměr aktiv a cizích zdrojů (indexy IN95, IN01, index bonity IB), či ukazatel úrokového krytí (u indexů IN95 a IN01). Tyto ukazatele nabývají často extrémních hodnot a tím rozhodujícím způsobem ovlivňují výsledek celého indikátoru finančního zdraví. Tento nedostatek u těchto indexů lze pokládat za neodstranitelný. ANOTACE V předloženém článku jsou prezentovány možnosti využití ukazatelů finančního zdraví podniku při hodnocení zemědělských podniků. První část článku je zaměřena na hodnocení vypovídací schopnosti jednotlivých vybraných indexů. Z této části šetření vyplývá, že je vypovídací schopnost většiny ukazatelů velmi nízká. Nejlepších výsledků při predikci bankrotu zemědělských podniků dosáhl index finančního zdraví a index Gurčíkův. Druhá část článku analyzuje některé příčiny neúspěchu. Jedním z důvodů jsou specifika zemědělských podniků. Vysoká běžná likvidita často způsobující svým vlivem zatřídění bankrotujícího podniku mezi úspěšné (index IN, Taflerův index, CH-index), ukazatel vázanosti oběžného majetku vede naopak k zatřídění zdravých podniků mezi bankrotní (index bonity IB). Druhá příčina chybného zatřídění podniků vychází přímo z konstrukce jednotlivých indexů, kdy je řada z nich složena z nestandardizovaných dílčích ukazatelů. Příkladem těchto ukazatelů může být poměr vlastního a cizího kapitálu (Altmanův index), nebo poměr aktiv a cizích zdrojů (index IN95, IN01, index bonity IB). Tyto ukazatele nabývají často extrémních hodnot a tím rozhodujícím způsobem ovlivňují výsledek celého indikátoru finančního zdraví. Příspěvek je součástí řešení výzkumného záměru MSM 6007665806. KLÍČOVÁ SLOVA zemědělský podnik, finanční analýza, bankrot, finanční zdraví, variabilita POUŽITÁ LITERATURA 1. GURČÍK, L., G-index-metóda predikce finančního stavu poľnohospodárských podnikov. Zemědělská ekonomika, ročník 48(8), UZPI, Praha, 2002, s 373-378, ISSN 0139-570X 2. GRÜNWALD, R: Analýza finanční důvěryhodnosti podniku, Praha, Ekopress, 2001, ISBN: 80-86119-47-5. 3. NEUMAIEROVÁ I., NEUMAIER I.: Výkonnost a tržní hodnota firmy, Praha: Grada Publishing, 2002, ISBN: 80-247-0125-1. 4. NEUMAIEROVÁ I., NEUMAIER I.:, ASPEKT Central Europe Group, a.s, ON-line: http://www.ekoinfo.cz/podnikinfo/rating/aktualni/, Dle aktualizace – září 2005. 5. MINISTERSTVO ZEMĚDĚLSTVÍ ČESKÉ REPUBLIKY, MINISTERSTVO PRO MÍSTNÍ ROZVOJ: http://www.strukturalni-fondy.cz/, Dle aktualizace – září 2005

1066



KONTAKTNÍ ADRESA Ing. Daniel Kopta, Ph.D.,Katedra účetnictví a financí, Zemědělská fakulta Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích, Studentská 13, 370 05 České Budějovice, tel.: 387 772 470, e-mail: [email protected]

Recenzent: Ing. Richard Hulík, PhD.

1067

METODY PREDIKCE FINANČNÍ TÍSNĚ U ZEMĚDĚLSKÝCH PODNIKŮ PREDICTION METHODS OF FINANCIAL HEALTH FOR AGRICULTURAL FIRMS

Recommend Documents