E-Controlling
E-Controlling Szakmai folyóirat
XIV. évfolyam 9. szám | 2014. szeptember
Tisztelt Előfizetőnk! A szakmai folyóiratunk előfizetéséhez INGYENES TANÁCSADÓI SZOLGÁLTATÁS is jár! A controllinggal kapcsolatos kérdését az
[email protected] e-mail címen várjuk. Honlapunkról - http://forum-szaklapok.hu/ – a Segédletek közül töltheti le az excel alapú szerkeszthető segédleteket. Az Ön felhasználóneve: econtrolling Az Ön jelszava: econ247 A kézirat lezárásának dátuma: 2014.június 25.
A csődmodellek és azok módozatai Mindenki számára ismert és napjainkban tökéletesen érzékelhető az a megállapítás, miszerint az egyetlen dolog, amely állandó, az a változás. Nincs ez másképp a szervezetekkel kapcsolatosan sem. A pénzügyi életben bekövetkezett anomáliák érintik a vállalatok mindennapjait is. Előrejelezhető-e egy vállalat életében a válság? A tanulmányban azokat a modelleket járjuk végig, amelyek az elmúlt 50 év tapasztalatait ötvözve segítséget nyújthatnak a napi döntések meghozatalában. A pénzügyi válságok hatásainak előrejelzése minden vállalkozás, illetve partneri kör számára nagyon fontos információ. Azonban a partnerek számára nem csak válságok esetében fontos információ a vállalkozás pénzügyi helyzetének előrejelzése. Az egyes szerződések kereteinek rögzítésekor nagyon fontos lehet, hogy a partner milyen pénzügyi helyzetben van. Van-e erre megoldás?
Tartalom Tartalom
1 A csődmodellek és azok módozatai 9 Évközi adóváltozások
Szerző:
dr. Szücs Tamás – controlling és számviteli szakértő
E-Controlling Több, mint 10 éve a hatékonyság szolgálatában!
In-house szeminárium! Új szolgáltatást indítunk! Szeretne közvetlenül a munkahelyén tájékozódni a legújabb jogszabályváltozásokról az adó és számviteli törvények elismert szakértőitől? Jelentkezzen az olvasoikerdesek@ forum-media.hu e-mail címen, a témakör vagy akár az előadó megnevezésével, és kérjen ajánlatot kihelyezett előadás megtartására!
1
A kidolgozott modellek egyik fontos jellemzője, hogy elméleti szakemberek által készített módszerekről van szó, akik kutatásaik révén megpróbálnak összefüggéseket találni az egyes pénzügyi indikátorok között annak fényében, hogy a pénzügyi nehézségek előrejelezhetők-e. A korábban csődbe ment vállalkozások pénzügyi mutatóinak elemzése került előtérbe: az eladósodottság, a likviditás és a jövedelmezőség mutatószámai voltak a legnépszerűbbek. A statisztikai módszerbeli hiányosságok miatt és a számítástechnikai támogatottság hiányában igazából nem tudott mérvadó eredményeket felmutatni a közgazdaságtan. Az első, modern gazdasági környezetben elkészített modell Beaver nevéhez fűződik. Beaver 1966ban publikált modellje 30 mutatót használt felt fel, amelyből hármat emelt ki. A Cash-flow/Eszközök, a Cash-flow/Adósság és Nettó Árbevétel/Adósság mutatók azok, amelyek különbözőséget jelentettek a vizsgált vállalkozások között. Sajnos a modell kevésbé bizonyult megbízhatónak, mivel az egyik mutató alapján leminősítette, míg a másik mutató alapján rendbe találta a vállalkozást.
1. A Z-mutató és módozatai A modell végső kidolgozásakor a szerző a következő utat követte: 1. Az egyes alternatív mutatók statisztikai szignifikációjának megfigyelése és az egyedi változók relatív hozzájárulásának meghatározása. 2. A releváns változók közötti korreláció értékelése. 3. A különböző együtthatókkal kialakított modellek előrejelzési pontosságának megfigyelése. 4. Az elemzés értékelése. Altman a mutató meghatározásához egy 66 ipari vállalatból álló mintát alakított ki, amelyet két csoportra bontott. Az első csoportot a csődbe ment vállalatok képezték, amelyeknek a főbb ismérve az volt, hogy 1946 és1965 között mentek csődbe. A csoportba tartozó vállalatok eszközértéke 0,7 és 25,9 millió USD között váltakozott, az átlag 6,4 millió USD-t tett ki. A részletes elemzés során kiderült, hogy a minta nem igazán tekinthető homogénnek. Mindez figyelmeztetés volt Altman számára, hogy a második csoportot képző csődbe nem ment vállalatok csoportjába hasonló jellemző tulajdonságú cégek kerüljenek. A szelekció statisztikai alapját a rétegzett mintavétel módszere adta. A rétegzés esetében alkalmazott ismérv az adott cég iparága és mérete volt. A minta kiválasztása után a következő feladat volt a megfelelő pénzügyi mutatók kiválasztása, amelyek segítségével a pénzügyi teljesítmény mérhetővé vált. A mutatókat a szerző azok népszerűsége és potenciális jelentősége alapján választotta ki. Az eredetileg 22 mutatóból álló listából végül öt került kiválasztásra.
A jó előrejelzéshez több tényezőnek az egyidejű megfigyelésére, azaz az egyes mutatók kombinálására volt szükség. A módszert, amely a kívánt eredményhez vezet, többváltozós diszkriminancia-analízisnek nevezzük. A feladat tehát egy olyan többváltozós függvénynek a meghatározása, amelynek eredményeként létrejövő egyenes a legeredményesebben különíti el egymástól a csődbement és az életben maradt vállalkozásokat. Az Edward Altman által kidolgozott modell célja az volt, hogy egyértelműen előrejelezhető A végső modell a következő: legyen az, hogy a vizsgált vállalat pénzügyi nehézséZ = 1,2 X1 + 1,4 X2 + 3,3 X3 + 0,6 X4 + 1,0 X5 gek elé néz-e vagy sem. Mivel az egyes mutatók között gyakran erős pozitív korreláció áll fenn, relatíve alacsony számú mutató alkalmazásával is hatékony modell alakítható ki. A legsikeresebb ilyen modellnek az Edward I. Altman által kidolgozott Z-mutató bizonyult.
2
X1 = nettó forgótőke / összes eszköz * 100 X2 = visszatartott nyereség / összes eszköz * 100 X3 = EBIT / összes eszköz * 100 X4 = saját tőke piaci értéke (részvények piaci értéke) / összes adósság könyv szerinti értéke * 100 X5 = értékesítés (nettó árbevétel) / összes eszköz
A könnyebb kezelhetőség szempontjából egy egysze- dekes eleme az árbevétel és eszközök aránya (X5) rűbb formával is találkozhatunk: kérdése: Altman megjegyzi, hogy ez egy szeparált szignifikancia-vizsgálat esetén be sem került volna a Tekintve, hogy mind az öt változó negatív kapcso- modellbe. Mégis az az oka a figyelembe vételének, latban áll a csőddel, minél nagyobb egy vállalat Z ér- hogy a többi változóval erős a korrelációja. téke, annál kisebb a csőd valószínűsége. Látható volt továbbá az is, hogy a változóknak a túlélő csoporton Altman mindezek alapján újradefiniálta a súlyrendbelüli átlagai mindig meghaladják a csődös csoport szert, azzal a korrekcióval, hogy az X4 mutató piaci érték tartalma nem minden esetben értelmezhető, ugyanezen mutatóinak értékeit. helyette a Saját tőke / Jegyzett tőke hányadost kell Csődös Nem csődös F-próba alkalmazni. Változó X1 X2 X3 X4 X5
vállalatok átlaga vállalatok átlaga aránya -6,1 41,4 32,60 -62,6 35,5 58,86 -31,8 15,4 26,56 40,1 247,7 33,26 1,5 1,9 2,84
A mutatókkal kapcsolatban a szerző két érdemi megjegyzést tett. Az X2 mutató a fel nem osztott nyereség és az összes eszköz arányát mutatja. Altman rámutatott, hogy komoly veszélyeket hordoz magában a mutató értelmezése. Célszerű korrekciókat elvégezni a mutatóval kapcsolatban annak érdekében, hogy megbízható értékelést kapjunk. Az egyik fontos korrekciós tényező a vállalati osztalékpolitika megosztó hatása. Az egyes társaságok más-más érdekek mentén fizetnek osztalékot: valaki nem fizet, mert fejleszteni kíván; míg mások teljes rendelkezésre álló összeget kifizetik. Nyilvánvaló, hogy ez egy stratégiai kérdés, ami alapvetően befolyásolja a cég rendelkezésre álló cashflow nagyságát, ezáltal a napi likviditási döntéseket. Lehet egy vállalkozás kiválóan működő, ha nem fizet osztalékot, és fordítva. Másrészt szintén korrekcióra szorul az immateriális eszközök értéke is, hiszen itt megjelenhet az alapítás – átszervezés – aktivált értéke, amely valójában nem képvisel fedezeti értéket, hiszen korábban elköltött pénz. Szintén fontos kiemelni a modell függvényében azt, hogy X4 mutató tartalmazza a saját részvények piaci értékét, így a megalkotott csődfüggvény csak a tőzsdén jegyzett részvényekkel rendelkező vállalatokra alkalmazható. Továbbá a modell másik ér-
Z = 0,717 X1 + 0,847 X2 + 3,107 X3 + 0,42 X4 + 0,998 X5 Az F-próba arány alkalmas a csődfüggvény szeparáló erejét mérni, az egyes változók hozzáadott értékét meghatározni. Az elvégzett tesztek azt mutatják, hogy az X1-X4 mutatók esetében az átlagok mindig meghaladják a csődbe ment vállalkozások adatait a nem csődös vállalkozásoké. Ebből azt a megállapítást vonta le a szerző, hogy minél alacsonyabb a Z mutató értéke, annál magasabb az adott vállalkozás csődkitettsége. A modell a világháború utáni 30 év gazdasági tapasztalatait kívánta feldolgozni, és kizárólag az ipari vállalkozásokra fókuszált. A felgyorsult gazdasági környezetváltások miatt szükségessé vált a kereskedelmi, szolgáltatásokkal foglalkozó vállalkozásokat is górcső alá venni. Bebizonyította az élet, hogy ezeket a vállalkozásokat ugyanúgy fenyegeti a csőd, mint a más termelőszektorba tartozóakat. Továbbá az US GAAP folyamatos változás a számviteli mutatók tartalmát is megváltoztatta, amely további indokoltságot adott a változtatásra. Az új modell 1977-ben került publikálásra, amely az előző modell megjelenésétől eltelt idő alatt bekövetkezett változásokat vonta az elemzésbe. Az új modell 111 céget vizsgált 1969 és 1975 között. A kiválasztott mintából 58 cég túlélte a vizsgált időszakot, míg 53 cég csődbe ment. A kiválasztott cégek között nagyjából egyenlő arányban szerepelnek már az ipari és kereskedelmi cégek. A korábbi 22 mutató helyett most már 27 mutató került megvizsgálásra. A végső ZÉTA modell az 3
eredeti öt mutatóhoz képest hét mutatót tartalmaz és további érdekessége, hogy nem rendeltek hozzá súlyokat: X1 = eszközjövedelmezőség: EBIT / összes eszköz * 100; X2 = a jövedelmezőség stabilitása: az előző 10 éves trendtől való eltérés nagysága X3 = adósságszolgálat: EBIT / a kamatfizetés logaritmusa; X4 = kumulatív jövedelmezőség: visszatartott nyereség / összes eszköz *100; X5 = likviditás: forgóeszköz / rövidlejáratú kötelezettség; X6 = kapitalizáció: jegyzett tőke / saját tőke; X7 = méret: összes eszköz logaritmusa. A modellben a legerősebb mutatók: a kumulatív jövedelmezőség mutatója (X4), a jövedelmezőség stabilitás (X2) és az eszközjövedelmezőség aránya (X1). A ZETA modell esetében az cut-off érték (küszöbérték) összegét nullában határozták meg. Tehát,
ha a kompozit mutató értéke negatív, akkor nagy esélye van az adott vállalkozás esetén a csődhelyzet kialakulására. Ezek alapján természetesen a pozitív értékű mutató a rendezett pénzügyi kapcsolatokról árulkodhat. Fontos azért hangsúlyozni, hogy a nulla érték nem egyértelmű „vízválasztó” a cégek megítélése szempontjából. Emiatt további vizsgálatokat végeztek, és megállapítottak egy határsávot: -1,45 és + 0,87 között, amely között óvatosságra inti az elemzőket, a menedzsmentet vagy épp a döntéshozót. Ha a számszerűsített mutató értéke ebbe a sávba esik, célszerű további elemzéseket, vizsgálatokat végezni a végleges minősítés kialakítása végett. Egy csődmodell elfogadottsága nagymértékben azon múlik, hogy milyen pontossággal képes előre jelezni a problémákat. Az előrejelzés felhívhatja a döntéshozók figyelmét arra, hogy szükséges a változtatás annak érdekében, hogy elkerülhessék a csődhelyzetet. Az Altman-féle modelleknél elvégzett számítások a következőt mutatták:
Az Altman-féle modell megbízhatósági vizsgálata Előrejelzési évek
Az eredeti minta (33)
Megtartott minta (25)
1969-1975 előrejelzett minta (86)
1976-1995 előrejelzett minta (110)
1997-1999 előrejelzett minta (120)
1
94% (88%)
96% (92%)
82% (75%)
85% (78%)
94% (84%)
2
72%
80%
68%
75%
74%
Forrás: Altman, E.I.: Corporate Distress Prediction Models In A Turbulent Economic And Basel Ii Environment, 2002. september, “Credit Rating: Methodologies, Rationale and Default Risk,” Risk Books, London, 2002.
A táblázatban szereplő valószínűségi változók tanulsága szerint az egy éves előrejelzés megbízhatósága 82-96% között mozog a 2,67 Z érték meghatározása esetében, míg 78-92% között pedig az 1,81 Z érték alatti teljesülést vizsgálja. A második éves előrejelzési pontosság 68-80% között mozog. Mindezek a tapasztalati értékek eléggé meggyőzőnek tűnnek. Az eredeti modell és ZÉTA modell megbízhatósága Évek száma
4
Altman modellje
ZETA- modell
1 év
95%
92,80%
2 év
72%
89,10%
3 év
48%
83,30%
4 év
29%
79,30%
5 év
36%
76,60%
Forrás: Imre Balázs: A csődmodellek története és fejlődése, e-Tudomány, 2007/3. szám A ZÉTA modell esetében az elemzők megpróbáltak továbbmenni az alapmodellhez képest abban a tekintetben, hogy a modell eredményeképp meghozott döntésnek milyen lehetséges következményei lehetnek (pl.: egy jó minősítésű cég hitelkérelem elutasítása vagy fordítva). Az empirikus adatok nem tudták igazolni az ilyen irányú költségek megalapozottságát.
Az alapmodellt más szerzők megpróbálták adaptálZ = 0,3 X1 + 3,0 X2 + 0,6 X3 + 0,3 X4 + 0,3 X5 ni saját környezetükre. Ilyen Taffer (1983) munkája, amely a brit cégek esetében végzett elemzéseket. A ko- X1 = EBIT / a tárgyévi nettó eszközérték rábbi 5 és 7 tényezős Z modellt 4 tényezősre korrigálta. X2 = EBIT / a tárgyévi nettó forgótőke X3 = követelés / hitelállomány Z = 0,53 X1 + 0,13 X2 + 0,18 X3 + 0,16 X4 X4 = rövid lejáratú kötelezettségek / forgóeszközök X5 = napi adósság X1 = EBIT/ rövid lejáratú kötelezettségek X6 = hitelezői trend mértéke X2 = forgóeszközök / kötelezettségek X3 = rövid lejáratú kötelezettségek / összes eszköz A modell alkalmazása esetében redundancia merülX4 = árbevétel / összes eszköz het fel az első két mutató értéke esetében, hiszen a kamat a különbség a számlálóban szereplő kategóriA modell értelmezése szerint, ha a Z értéke 0,2 felett ák között. A tapasztalatok azt mutatják, hogy pont van, akkor nagy esélye van a hosszú távú túlélésre. Míg ellentétes hatást fejt ki a két ráta. Abidali (1991) toa mutató, ha a Z érték nulla alatt van, akkor olyan ké- vábbfejlesztette az építőipari vállalkozások elemzését pet mutat a vállalkozás, mint a csődben lévő társaság és további kategóriával bővítette a modellt. lenne. A Taffer-féle modell tesztelése jobb eredményt mutatott, mint az Altman-féle alapmodell. Z = 14,6 + 82,0 X1 - 14,5 X2 + 2,5 X3 + 1,2 X4 + 3,55 X5 - 3,55 X5 -3,0 X7 Altman (1983) és Robertson (1984) továbbfejlesztette a Taffer-féle gondolatmenetet. A négytényezős X1 = EBIT / a nettó tőke modellből ismét öt tényezőre bővítette az előbbit. X2 = forgóeszköz / a nettó eszközérték Az árbevétel figyelembevétele esetében korrekcióra X3 = árbevétel / a nettó eszközérték került sor, inkább egyfajta többlet értéket kíván fi- X4 = rövid lejáratú kölcsön / EBIT X5 = adózási trend 3 éven túlra gyelembe venni, ami a vagyon felett keletkezik. X6 = EBIT trendje 3 éven túlra X7 = rövid lejáratú kölcsönök 3 éves trendje. Z = 0,3 X1 + 3,0 X2 + 0,6 X3 + 0,3 X4 + 0,3 X5 X1 = (árbevétel – összes eszköz) / árbevétel; X2 = EBIT / Összes eszköz; X3 = (forgóeszköz – rövid lejáratú kötelezettségek) / rövid lejáratú kötelezettség; X4 = (saját tőke – összes kölcsön és hitel) / összes kötelezettség X5 = (likvid eszközök – hiteltúllépés) / hitel A modell egyik sajátossága, hogy nem veszi figyelembe az iparági specifikációt, hanem általános modellt kíván meghatározni. Az általános modellel szemben specifikus megoldások is léteznek – ilyen Mason és Harris (1979) szerzőpáros által elkészített modell, ami az építőipari vállalkozások csődkockázatát kívánja behatárolni.
MINTAPÉLDA AZ ALTMAN-FÉLE Z-MUTATÓRA Egy vállalkozás gazdálkodásával kapcsolatban a következő információk ismeretesek: Megnevezés 1. EBIT 2. összes eszköz 3. nettó árbevétel 4. a saját tőke piaci értéke 5. kötelezettség állomány 6. pénzeszközök 7. rövid lejáratú kötelezettségek 8. visszatartott osztalék
Érték, E€
1 600 23 350 4 000 3 900 15 000 9 500 9 600 2 350
5
A képezhető ráták:
Z = 0,012 * -0,43 + 0,014 * 10,06 + 0,033 * 6,85 + 0,006 *26 + 0,999 * 17,1 = 0,69
X1 = nettó forgótőke / összes eszköz*100 X2 = visszatartott nyereség / Összes eszköz*100 X3 = EBIT / Összes eszköz * 100 X4 = Saját tőke piaci értéke / Összes adósság könyv szerinti értéke * 100 X5 = Értékesítés (nettó árbevétel) / Összes eszköz
-0,43% 10,06% 6,85%
A mutató értéke alapján megállapítható, hogy a társaság nagy valószínűséggel fenyegettet a válsággal kapcsolatban.
26,00% 17,1%
2. mintapélda Egy társaság több éves gazdálkodási adatai alapján generált mutatószámai a következők: Megnevezés X1 X2 X3 X4 X5 Likviditási ráta Megnevezés Z-mutató
1. év
0,26 2,40 15,02% 56,76% 2,63% 1,75
2. év
0,24 3,00 22,57% 52,76% 3,29% 1,67 1. év 5,43
3. év
4. év
0,26 0,78 6,82% 44,88% 0,85% 1,89
2. év 5,70
0,24 2,46 14,15% 44,81% 1,79% 1,73
3. év 5,47
4. év 5,36
TREND
0,26 2,47 17,39% 56,36% 2,89% 1.74
TREND 5,55
A mutató számszerűsítése után azt tapasztalhatjuk, hogy stabil pénzügyi háttérrel rendelkezik a cég.
2. Fulmer-modell A Fulmer-modell az előzőekben alkalmazotthoz képest több mutató segítségével kíván előrejelzést felállítani a vállalat fizetésképtelenségét illetően. A modell kilenc mutató segítségével, két különböző súlyozást alkalmazva hivatott előrejelzést szolgáltatni. A modell által alkalmazott mutatók:
A fenti mutatókat a következő kifejezésekbe helyettesítve következtethetünk a fizetésképtelenségre:
6
H= 5,528X1 + 0,212X2 + 0,073X3 + 1,27X4 – 0,12X5 + 2,335X6 + 0,575X7 + 1,083X8 + 0,894X 9 –3,075 A modell alkalmazása során feltárt hibák kiküszöbölése végett elkészült a módosított Fulmermodell, amely ugyanazokat a mutatókat használja, de az egyes mutatók súlyozását megváltoztatva alkalmazza.
Z = 0,545X1 + 0,791X2 + 0,270X3 + 0,136X4 + 0,228 A módosított modell kritikus értéke 0, amelynél kisebb Z érték fizetésképtelenséget jósol. Springate modelljével 92,5%-os megbízhatóságot ért el. (Arutyunjan, 2002)
Megjegyzést érdemel az a tény, hogy a hivatkozott H= 0,025X1 + 0,132X2 – 0,125X3 + 0,926X4 + irodalomban nem találtam arra vonatkozó adatot, 1,488X5 - 0,269X6 + 0,091X7 + 0,502X8 – 0,092X9 hogy hány év tekintetében képes a fent említett – 0,491 megbízhatóságot elérni, de a többi modell tapasztalata alapján valószínűsíthető az egy éves időtartam. A Fulmer modell kritikus értéke 0, azaz ha a H<0, akkor fizetésképtelenség várható. A Fulmer modell 4. A Comerford analízis 98%-os megbízhatósággal képes egy évre előre jelezni, és 81%-os megbízhatósággal képes két évre előre A Comerford analízis hat mutatóból álló rendszer segítségével kíván előrejelzéseket készíteni adott jelezni a csődöt. (Arutyunjan, 2002) vállalat jövőbeni fizetőképességére, vagy fizetéskép3. Springate-féle modell telenségére vonatkozóan. A mutatószámrendszer a következőkből tevődik össze: A Springate-féle modell az előző modellekhez képest teljes adósság kevesebb mutató felhasználásával szintén a fizetés- X 2 = összes befektetett eszköz képtelenség előrejelzésére alkalmazott módszer. A modell által használt mutatók a következők: teljes adósság
X2 =
X1=
Működő tőke Eszközök összesen
Az előzőekben ismertetett mutatók a következő kifejezésbe helyettesítendők: Z = 1,03X1 + 3,07X2 + 0,66X3 + 0,40X4 A Springate-modell kritikus értéke 0,862, amely alatti Z érték várható fizetésképtelenséget jelent. Ezen modell módosított változata is elkészült, amely ugyanazokaz a mutatókat használja, mint az eredeti, csak az egyes mutatók súlyozása változott meg.
X4 =
összes befektetett eszköz forgóeszközök rövid lejáratú kötelezettségek
X4 =
forgóeszközök rövid lejáratú kötelezettségek
X5 =
készpénz + követelések rövid lejáratú kötelezettségek
X6 =
nettó jövedelem jegyzett tõke
A fentiekben számolt mutatókat a következő matematikai összefüggésbe helyettesítjük be: Z = 1,44X1 – 1,78X2 + 6,06X3 + 0,62X4 – 2,56X5 + 0,37X6
7
A módszer kritikus értéke Z = 0. Minél inkább negatív irányba tér el a vállalati adatokból számolt Z érték, annál biztosabb az esély a bukásra, illetve minél inkább pozitív, annál nagyobb az esély az életben maradásra. (Noszkay, 2002)
Összefoglalás
A bemutatott módszerek abban segíthetnek a gyakorlatban alkalmazók számára, hogy jobban megismerhetik a partnereiket egy kapcsolat kiépítésekor. A rendelkezésre álló adatok nyilvánosak, hiszen az 5. Martin, illetve Pantalone-Platt modelljei éves beszámolókat le lehet tölteni az e-beszámoló Martin 1977-ben publikált tanulmánya a kereskedel- honlapjáról. Így mindenki tetszőlegesen képes elvémi bankok csődelőrejelzését vizsgálta. Összesen 5700 gezni az elemzéseket. A modellek megbízhatósága bank adatait tartalmazó mintán dolgozott, amelyből más-más környezetben eltérő lehet. Azonban olyan 58 ment csődbe az 1970-76 közötti időszakban. támpontot adhat a döntések meghozatalakor, ami megalapozott lehet. Modelljének alapja a logit regresszió volt, és a következő mutatókat találta erős magyarázó erejűnek: Felhasznált irodalom: ••nettó árbevétel / összes eszköz, 1. Altman, E. I.: Financial Ratios, Discriminant ••bruttó leírások / nettó üzleti eredmény, Analysis and the Prediction of Corporate ••kereskedelmi és ipari hitelek / összes hitel, Bankruptcy. Journal of Finance, September. ••bruttó tőke / kockázati eszközök. 1968. 2. Altman, E.I. (1983) Predicting corporate Tíz évvel később, 1987-ben Pantalone és Platt is bankruptcy: the Z-Score model. In: Corporate Fikidolgozott egy bankokra vonatkozó csődmodellt. nancial Distress: A Complete Guide to Predicting, Elemzésük 226 túlélő és 113 fizetésképtelenné vált Avoiding and Dealing with Bankruptcy. John bankból álló mintán készült, a logisztikus regresszió Wiley & Sons Inc., New York. felhasználásával. 3. Altman, E.I.: Corporate Distress Prediction Models In A Turbulent Economic And Basel Ii Modelljük az alábbi mutatókat tartotta szignifikáns Environment, 2002. september, “Credit Rating: nak a csőd előrejelzése szempontjából: Methodologies, Rationale and Default Risk,” ••nettó árbevétel / összes eszköz, Risk Books, London, 2002. ••saját tőke / összes eszköz, 4. Noszkay E.: A válságmenedzsment és hazai gya••összes hitel / összes eszköz, korlata, Bp., SZIE-GTK-VTI, egyetemi jegyzet. ••kereskedelmi és ipari hitelek / összes hitel, 2002. ••lakásépítések %-os változása. 5. Veres J., Tihanyi L.: Válságmenedzselés csőd helyett. Bp., OMIKK. 1991. Amint látható, az újabb modell magyarázó változói 6. Imre Balázs: A csődmodellek története és fejlődénagyban hasonlítanak az egy évtizeddel korábban kése, e-Tudomány, 2007/3. szám szült modelléhez. A korábbi modell 4 mutatójából ket- 7. Taffer, R.J. (1983) The Z-score approach to tő az új modellben is ugyanúgy megjelenik. A későbbi measuring company solvency. The Accountant’ s modell érdekességét ugyanakkor az utolsó magyarázó Magazine, March, 91-6. változó adja: Pantalone és Platt ugyanis a pénzügyi 8. Robertson, J. (1984) Laker Airways: could the beszámolók adataiból képzett viszonyszámok mellett collapse have been foreseen? Management Acbeépített egy helyi gazdasági feltételekkel összefügcounting, June, 28-31. gő mutatót is. A Pantalone és Platt modell besorolási 9. Mason, R.J., and Harris, F.C. (1979) Predicting pontossága is meggyőző: 98%-ot ért el a csődveszély company failure in the construction industry. előrejelzésében, és 92%-ot a túlélőkre vonatkozóan. A Proceedings Institution of Civil Engineers, 66, modell összesített besorolási pontossága 96% volt. 301-7. 8
Évközi adóváltozások 2014. július 1. Személyi jövedelemadó
Ugyancsak nem vonatkoznak a transzferár-szabályok az állam vagy önkormányzat részére jogszabályon alapuló ingyenes eszközátadásra, támogatásra sem. Az említett előírások már 2013-ra is opcionálisan alkalmazhatóak.
b) Fejlesztési adókedvezmények átalakítása
Az alábbi szabályok a 2014. január 1-jétől megszer- A fejlesztési adókedvezményről szóló 165/2014. zett jövedelmekre alkalmazhatók, ha azok a magán- (VII. 17.) Korm. rendelet 2014. július 1-jétől átszemély számára kedvezőbb eredménnyel járnak. alakítja a kedvezmények rendszerét. Az új előírások enyhítik az igénybe vétel feltételeit, azonban a) Lakáscélú munkáltatói támogatás az EU költségvetési ciklusához igazodva módoA módosítás szerint a munkáltató nem csak a hitel- sítják a 2020. végéig alkalmazandó regionális táintézettől, hanem bármely pénzügyi vállalkozástól mogatási térképet és a támogatási intenzitást. A leglakáscélú felhasználásra felvett hitelt támogathat. A jelentősebb változások Budapestet és Pest megyét korábbi szabály értelmében a munkavállalók csak érintik, ahol a korábbi 10%, illetve 30% helyett, a hitelintézettől felvett hitel visszafizetéséhez, tör- néhány kivétellel az általános intenzitási kulcs 0 szálesztéséhez, illetve más hitelhez kapcsolódó kö- zalékra csökken. telezettség megfizetéséhez kaphattak volna vissza nem térítendő támogatást a munkáltatótól. Az adó- A jelenértéken 100 millió forint összegű beruhámentesség feltételeit pontosítja az új szabály, amely zással elérhető kedvezmények köre szűkül: szélesalapján akkor is adható munkáltatói támogatás, ha sávú internet-szolgáltatást és energiahatékonyságot a lakás már nincs a munkavállaló tulajdonában (ha- szolgáló beruházásra már nem lehet a korábbi felszonélvezetében), de annak költségeit még fizeti. tételek mellet fejlesztési adókedvezményt igényelni. Az adómentességhez szükséges az okiratok másolatának átadása munkáltatónak vagy a munkavállaló c) Feltételes adó-megállapításra vonatkozó elnyilatkozata arról, hogy korábban fennálltak a mél- járási szabályváltozás Adóhatósági feltételes adó-megállapításnál a hatátányolható lakásigény feltételei. rozathozatalra nyitva álló határidő változatlanul b) Kollektív befektetési értékpapír 75 nap, sürgősségi eljárás esetén 45 nap, amely A befektetés összetételének megváltoztatásakor nem azonban hiánypótlás esetén a hiánypótlástól újrakell kamatadót fizetni, ha a magánszemély nem kezdődik. A módosítás hatására a gyakorlatban bárvon ki pénzt a befektetéséből. milyen hosszúra nyúlhat a határozathozatal, hiszen az adóhatóság rendszerint hiánypótlást kér ezekben az ügyekben.
2. Társasági adó a) Transzferár
Nem kell a transzferár-szabályokat alkalmazni az adóév utolsó napján kis- és középvállalkozásnak (KKV) minősülő adózó olyan kapcsolt vállalkozással kötött tartós szerződésére, amely versenyhátrány megszüntetésére irányul, és amely kapcsolt vállalkozásban a KKV-k szavazati joga együttesen meghaladja az 50%-ot.
3. Általános forgalmi adó Fordított adózás az acéliparban Egyes – jogszabályban VTSZ szerint meghatározott – acélipari termékekre bevezetik a fordított adózást 2015. január 1-jétől előreláthatólag 2018 végéig. Ennek megfelelően az ilyen termékek más belföldi adóalanynak történő értékesítésekor az eladó áfa 9
nélkül állíthatja ki a számlát, majd az általános ••Ha meghatalmazás alapján más bocsátja ki a számlát, az erről szóló írásos megállapodásban forgalmi adót a vevő számítja fel és vonja le (ha a levonás feltételei egyébként fennállnak). a számla sorszámtartományát is rögzíteni kell. Több adóalany részére végez ilyen szolgáltatást, külön nyilvántartás vezetésére köteles. • • A számlázó program csak olyan funkciókat 4. Számlázás hajthat végre, melyek a dokumentációban szerepelnek. Ez egyrészt azt jelenti, hogy a dokumena) Bejelentési kötelezettség tációt folyamatosan aktualizálni kell, másrészt A leglényegesebb változás, hogy az adózó által nincs lehetőség kizárólag fejlesztők vagy egyes használt számlázó program alábbi adatait be kell felhasználók számára ismert – akár manipulálásjelenteni az adóhatóság felé: ••a számlázó program neve, azonosítója (verzióra is lehetőséget adó –funkciók beépítésére. ••A rendelet lehetőséget biztosít az adóhatóságnak szám), ••a fejlesztő neve, adószáma (ha van), arra, hogy ellenőrzés keretében próbajelleggel az ••az értékesítő, rendelkezésre bocsátó neve, adószáadózó felügyelete alatt saját maga számlát bocsásma, son ki. ••a beszerzés, ill. használatba vétel időpontja. ••A papír alapú és elektronikus számlák egyaránt megőrizhetők elektronikus adatállományként (az erre vonatkozó rendeletek betartásával). A bejelentést az utóbbi dátumtól számított 30 napon belül kell megtenni. Ha a cég meglévő szám- ••A rendelet pontosítja a számlázó programok forgalmazóira vonatkozó nyilvántartási és egyéb adlázó programját kivonja a használatból, szintén minisztratív kötelezettséget. bejelentési kötelezettsége van. A bejelentési kötelezettség – némileg eltérő tartalommal – azokra is vonatkozik, akik online számlázási rendszert vesznek igénybe. Az első bejelentést 2014. november 15-éig kell megtenni a 2014. október 1-jei állapot szerint.
b) Egyéb újdonságok
••A jövőben nem kell jelezni a számlán, hogy ere-
deti vagy másolati példányról van szó. ••Nincs szükség szoftverfejlesztői nyilatkozatra a program megfelelőségéről, azonban a program felhasználóját magyar nyelvű felhasználói dokumentációval kell ellátni. E-Controlling című szakmai folyóiratunkban közzétett szakcikkek és az egyes esetekre, kérdésekre adott válaszok Olvasóink adózási, számviteli tájékoztatásában kívánnak segíteni. A kérdésekre adott válaszok a szerzőnk rendelkezésre álló információk alapján kialakított egyéni szakmai véleményét tükrözik. A teljes tényállás ismeretében személyesen nyújtandó jogi tanácsadás eltérő szakmai véleményhez vezethet, ezért az értelmezésbeli különbözőségekért Kiadónk felelősséget nem vállal.
10
E-Controlling XIV. évfolyam, hetedik szám, 2014. július Kiadja a Fórum Média Kiadó Kft. 1139 Budapest. Váci út. 91. Tel.: 273-2090 Fax: 468-2917 Felelős kiadó: Győrfi Nóra, ügyvezető igazgató Termékmenedzser: Varga Szabolcs Hu issn 1587-8961 Előfizethető a kiadónál. Hirdetések felvétele: 273-2090, 273-2099 Fax: 468-2917 E-mail:
[email protected] Internet: www.forum-media.hu Nyomdai kivitelezés: Prime Rate Kft.
