Bonitní a bankrotní modely

Abstract

Hlavním cílem diplomové práce bylo porovnat vliv rozdílných metodik hodnocení finančního zdraví a předpovědi úpadku na klasifikaci podniku. Práce se zabývá využitelností modelů na vzorku 45 prosperujících a 45 neprosperujících podniků, které jsou v insolvenčním řízení. Výběrový soubor tvoří 33 % podniků z odvětví stavebnictví, 33 % podniků z odvětví velkoobchodu a maloobchodu, 16,7 % podniků zpracovatelského průmyslu a 16,7 % podniků z ostatních odvětví, převážně služeb. V metodice se využívá speciálního typu kontingenční tabulky klasifikační matice, pomocí které lze vypočítat senzitivitu, specificitu, falešnou negativitu, falešnou pozitivitu, správnost, chybovost a další klasifikační statistiky. Celkovou úspěšnost modelu lze získat rozdílem správnosti a chybovosti. Závislosti mezi modely se vypočítaly pomocí Pearsonova korelačního koeficientu. Změny (odstranění šedé zóny a hledání nových optimálních mezí) v modelech byly testovány analýzou citlivosti. V praktické části se vypočítalo 12 finančních modelů (Altmanovy modely Z´ a Z´´, indexy IN99, IN01 a IN05, Kralickův Quicktest, Zmijewskiho model, dvě varianty Tafflerova modelu, Index bonity, Grünwaldův index bonity, Bilanční analýza I). Pouze dva poměrové ukazatele (rentabilita aktiv a tržby ku aktivům) měly významný podíl na výsledcích ve více než jednom modelu. Poté byly jednotlivé podniky klasifikovány prostřednictvím modelů. Z výsledků vyplývá, že největší míru úspěšnosti klasifikace dosáhly model Zmijewski a Altmanův model Z´´. Na druhou stranu nejhůře dopadly index IN99 a obě verze Tafflerova modelu. Z hlediska příčin neměly na klasifikaci velký vliv extrémní hodnoty modelů, stáří modelu nebo země původu modelu (pracovní hypotéza 1). Na základě výsledků bylo dále zjištěno, že úspěšnost klasifikace finanční tísně je vyšší u většiny modelu 3 roky před vyhlášením úpadku (pracovní hypotéza 2). Dále bylo zjištěno, že odvětví sledovaných podniků výrazně ovlivňuje úspěšnost klasifikace bonitních i bankrotních modelů. Nakonec byly navrženy změny v modelech nejhůře hodnocených modelů na základě analýzy citlivosti. Všechny tři navržené změny zvýšily úspěšnost klasifikace modelů.