Finanční charakteristiky podniků před moratoriem (výsledky výzkumu)

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Proč diagnostický systém INFA?
Advertisements

Aplikace vybraných metod použitelných pro stanovení cen dle principu tržního odstupu Vlastimil Roun.
Základní pravidla při finančním investování, rentabilita, riziko, likvidita Zdeněk Jelínek.
MONITORING PACIENTŮ UŽÍVAJÍCÍCH ArthroStop® PLUS
Finanční analýza Michal Šimek, 4. A/1.
Metody mezipodnikového srovnávání
Analýza peněžních toků – cash flow
Finanční analýza Prezentace: Jiří Uhman
Rentabilita (výnosnost, ziskovost) podle účetních měřítek
PRÁVNÍ RÁMEC KORPORÁTNÍCH ZMĚN A M&A TRANSAKCÍ
Digitální výukový materiál zpracovaný v rámci projektu „EU peníze školám“ Projekt:CZ.1.07/1.5.00/ „SŠHL Frýdlant.moderní školy“ Škola:Střední škola.
Finanční analýza Prezentace: Jiří Uhman
Datum: Zpracovali: Tomáš Hirt, Daniel Hůle, Ladislav Toušek Analýza potřebnosti služeb sociální prevence v Plzeňském kraji Zadavatel:
Ekonomika investic.
Predikce finanční tísně
Vítám Vás na další hodině firemních financí. Pokud jste v průběhu našich cvičení došly k některým otázkám, které je nutné objasnit – neváhejte a vneste.
3. přednáška Analýza rizika z provozní činnosti (operating risk)
Cenová tvorba v cestovním ruchu
Biostatistika 7. přednáška
Finanční analýza.
Analýza rozvahy a výkazu zisků a ztrát
Metody Finančního řízení firmy Tomáš Sobotka A09B0008PMAB.
Pohled z ptačí perspektivy
Finanční analýza říjen 2012 VY_32_INOVACE_EKO_060318
„Požadavky na jakost a hodnocení jakosti zdravotnických informačních systémů“ Praha Možné přístupy k analýze hospodaření bývalých okresních nemocnic.
Struktura přednášky Monopolní cenová tvorba. Monopolistická konkurence
Chasák Petr Hrazdil David Katolický Vít Finanční analýza TraSta, spol. s r.o.
Průměrné vážené náklady kapitálu
Benchmarkingový diagnostický systém finančních indikátorů INFA 3.Krok Výběr analýzy.
MPH_FMAN Finanční management Jaro 2012
Míra růstu dividend, popř. zisku
Benchmarkingový diagnostický systém finančních indikátorů INFA Mapa stránek.
Ad 2) Cash flow Pojem Význam.
Finanční výkazy obchodních společností
VEOLIA Voda Česká Republika, a.s.
6. přednáška – predikční modely
ÚVOD Účetnictví je chápáno jako stavová či výsledková karta podnikání.
Bonitní modely Bonitní modely Ekonomické souvislosti právní úpravy obchodních společností Eva Tomášková
Eva Tomášková Bankrotní modely Ekonomické souvislosti právní úpravy obchodních společností 1.
Ing. František Řezáč, Ph.D. Masarykova univerzita Finanční řízení (teze seminářů - platí pro seminární skupiny 2 a 3)
Základy firemních financí (teze seminářů - platí pro seminární skupiny 1,4,10,11) Ing. František Řezáč, Ph.D. Katedra financí ESF MU.
Soustavy ukazatelů – úvod
1 Téma 4: Finanční analýza podniku 1. Účel finanční analýzy 2.Zdroje informací pro finanční analýzu 3. Postup při finanční analýze 4. Ukazatele finanční.
KEM / PEPL2 Finanční plán Jan Cedl Finanční plánování Finanční plánování je „formalizované rozhodování o způsobu financování (získávání kapitálu),
Ekonomika malých a středních podniků Přednáška č. 8: Finanční řízení MSP.
Hospodaření fakultních nemocnic a dalších přímo řízených organizací v roce 2010 (11 FN + IKEM, NNH, MOÚ, ÚPMD)
FINANČNÍ GRAMOTNOST Finanční stránka podniku. 3. ro Název projektu: Nové ICT rozvíjí matematické a odborné kompetence Číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/
Hodnocení vybraného podniku na základě finančních výkazů se zaměřením na ukazatel EVA Vypracovala: Bc. Ivana Kotoučková Vedoucí práce: Ing. Radka Redlichová.
Analýza hypotéčních úvěrů poskytovaných fyzickým osobám v České republice Autor bakalářské práce:Martina Šimková Vedoucí bakalářské práce:Ing. Robert Zeman.
Zhodnocení finanční situace konkrétního podniku Roman Němeček ŠKODA AUTO a.s. Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích.
Personální práce v malé organizaci Milada Matyšková.
Zhodnocení finanční situace konkrétního podniku
VYSOKÁ ŠKOLA TECHNICKÁ A EKONOMICKÁ V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH
MPH_FMAN Finanční management jaro 2016
Řízení vztahu podniku k věřitelům
MPH_FMAN Finanční management jaro 2016
Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích
Vysoká škola technická a ekonomická České Budějovice Ústav podnikové strategie Zhodnocení finanční situace konkrétního podniku Autor BP: Miroslava Sobotovičová.
Metody FINANČNÍ ANALÝZY:
Zhodnocení finanční situace konkrétního podniku
Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích
Ústav podnikové strategie
Podniková ekonomika.
Eva Tomášková Bankrotní modely Ekonomické souvislosti právní úpravy obchodních společností 1.
Finanční analýza podniku 1. Účel finanční analýzy 2
Finanční analýza vybrané firmy
Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích
Spojitá a kategoriální data Základní popisné statistiky
Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích
Vyhodnocení stavební zakázky
Transkript prezentace:

Finanční charakteristiky podniků před moratoriem (výsledky výzkumu) Ing. Michal Kuděj Centrum restrukturalizace a insolvence Harryho Pollaka Konference Insolvence 2018: Restrukturalizace a insolvence v číslech Vysoká škola ekonomická v Praze, 24. května 2018

Zaměření výzkumu Cíl výzkumu: zjištění, u jakých podniků bylo využito institutu moratoria a v jakém stádiu podnikové krize bylo moratorium vyhlášeno Základní otázka: Plnilo moratorium svůj primární účel – odvrácení úpadku? Související otázky: Jaké byly základní finanční charakteristiky podniků, u kterých bylo vyhlášeno moratorium? Jaké vlivy působily na základní finanční charakteristiky a čím byly determinovány?

Datový soubor a analyzované proměnné Základní soubor - 98 finančních výkazů celkem 45 podniků za období tří let před moratoriem (Bisnode Magnusweb) Poměrové ukazatele Marže primární EBITDA Podíl skutečné a nutné hotovosti (při 15% okamžité likviditě) Podíl aktivních a pasivních primárních nepeněžních složek pracovního kapitálu Rentabilita aktiv měřená úrovní primární EBITDA Syntetické ukazatele Index IN 05 Kralickův Rychlý test Altmanovo Z-skóre

Datový soubor a analyzované proměnné Polarita vybraných ukazatelů Polarita primární EBITDA Deficit nutné hotovosti (rozdíl skutečné a nutné hotovosti) Rozdíl aktivních a pasivních složek pracovního kapitálu Polarita vlastního kapitálu Kategorie poměrových ukazatelů Intervalové rozdělení poměrových ukazatelů Stanoveno 7 intervalů (dle Sturgesova pravidla) Kategorie syntetických ukazatelů Kategorie dle charakteru ukazatele Bonitní podniky, šedá zóna, bankrotní podniky

Postup a metodika Analýza poměrových a syntetických ukazatelů Analýza indexu IN 05 Analýza vlivů kategorií poměrových ukazatelů na hodnotu IN 05 Analýza vlivu polarity vybraných ukazatelů na přechod IN 05 z šedé do bankrotní zóny Analýza indikátorů úpadku Analýza deficitu nutné hotovosti jako indikátoru platební neschopnosti Analýza polarity vlastního kapitálu jako indikátoru předlužení Použité statistické metody Průměry, redukované průměry a mediány poměrových ukazatelů Relativní četnosti polarit a kategorií syntetických ukazatelů Analýza závislostí hodnot indexu IN 05 a indikátorů úpadku

Analýza poměrových a syntetických ukazatelů

Průměr a medián poměrových ukazatelů   Marže primární EBITDA Podíl skutečné a nutné hotovosti Podíl aktivních a pasivních primárních NS PK Celková zadluženost Rentabilita aktiv Mean -0,75 0,25 1,37 1,43 -0,07 5% Trimmed Mean -0,14 0,22 1,25 0,94 -0,04 Median -0,03 0,10 0,96 0,89 -0,02 Záporná primární provozní marže Nedostatek nutné hotovosti Vysoké zadlužení Záporná rentabilita aktiv

Relativní četnosti polarity vybraných ukazatelů 3 roky před moratoriem   Údaje 1 rok před moratoriem Údaje 2 roky před moratoriem Údaje 3 roky před moratoriem Primární EBITDA Kladná primární EBITDA 13,0% 42,9% 57,5% Záporná primární EBITDA 87,0% 57,1% 42,5% Deficit nutné hotovosti Přebytek nutné hotovosti 4,3% 11,4% 7,5% 95,7% 88,6% 92,5% Saldo primárních NS PK Kladné primární NS PK 43,5% 54,3% 62,5% Záporné primární NS PK 56,5% 45,7% 37,5% Vlastního kapitálu Kladný VK 52,2% 77,1% 77,5% Záporný VK 47,8% 22,9% 22,5%

Celkové relativní četnosti kategorií syntetických ukazatelů IN 05 Kralickuv Rychlý test Altmanovo Z-skóre   Percent 1,600+ - Bonitní podnik 1,0 0,900 - 1,599 - Šedá zóna 14,3 < 0,900 - Bankrotní podnik 84,7 Total 100,0   Percent 2,00 - 3,00 - Šedá zóna 3,1 3,01+ - Bankrotní podnik 96,9 Total 100,0   Percent 2,900+ - Bonitní podnik 8,2 1,231 - 2,899 - Šedá zóna 28,6 <= 1,230 - Bankrotní podnik 63,3 Total 100,0

Analýza indexu IN 05

Relativní četnosti kategorií indexu IN 05 3 roky před moratoriem   Údaje 1 rok před moratoriem Údaje 2 roky před moratoriem Údaje 3 roky před moratoriem 1,600+ - Bonitní podnik 2,5% 0,900 - 1,599 - Šedá zóna 14,3% 22,5% < 0,900 - Bankrotní podnik 100,0% 85,7% 75,0% Total Většina podniků se již 3 roky před moratoriem nacházela v bankrotní zóně indexu IN 05!

Grafické rozdělení četností indexu IN 05

Závislost hodnoty indexu IN 05 na intervalu poměrových ukazatelů Největší intenzita závislosti byla zjištěna u rentability aktiv, ta je však determinována ukazatelem primární EBITDA   Eta Intervaly marže primární EBITDA 0,509 Intervaly podílu nutné hotovosti 0,141 Intervaly aktivních a pasivních primárních NS PK 0,544 Intervaly celkové zadluženosti 0,625 Intervaly rentability aktiv 0,707

Závislost přechodu indexu IN 05 z šedé do bankrotní zóny Závislost přechodu indexu IN 05 z šedé zóny do zóny bankrotu při změně polarity poměrových ukazatelů (poměr šancí)   Value 95% Confidence Interval Lower Upper Primární EBITDA 25,536 3,177 205,265 Deficit nutné hotovosti 0,835 0,095 7,361 Saldo primárních NS PK 2,326 0,675 8,011 Vlastní kapitál 1,580 0,406 6,158

Analýza indikátorů úpadku

Zvolené indikátory úpadku Deficit nutné hotovosti – indikátor platební neschopnosti Záporný vlastní kapitál – indikátor předlužení Cíl analýzy: identifikace, v jakém stavu z hlediska potenciálního úpadku (vyústění podnikové krize) podniky usilovaly o moratorium

Analýza deficitu nutné hotovosti Frekvence deficitu nutné hotovosti Závislost dosažení deficitu nutné hotovosti při změně polarity vybraných ukazatelů (poměr šancí) Údaje 1 rok před moratoriem Údaje 2 roky před moratoriem Údaje 3 roky před moratoriem Polarita deficitu nutné hotovosti Přebytek nutné hotovosti 4,3% 11,4% 7,5% Deficit nutné hotovosti 95,7% 88,6% 92,5% Total 100,0%   Value 95% Confidence Interval Lower Upper Polarita primární EBITDA 4,714 0,900 24,682 Saldo primárních NS PK 2,625 0,503 13,710 Polarita vlastního kapitálu 3,000 0,352 25,581

Analýza záporného vlastního kapitálu Frekvence polarity vlastního kapitálu Závislost dosažení záporného vlastního kapitálu při změně polarity vybraných ukazatelů (poměr šancí) Údaje 1 rok před moratoriem Údaje 2 roky před moratoriem Údaje 3 roky před moratoriem Polarita vlastního kapitálu Kladný VK 52,2% 77,1% 77,5% Záporný VK 47,8% 22,9% 22,5% Total 100,0%   Value 95% Confidence Interval Lower Upper Polarita primární EBITDA 2,833 1,068 7,515 Polarita deficitu nutné hotovosti 3,000 0,352 25,581 Polarita salda primárních NS PK 3,046 1,223 7,586

SHRNUTÍ A ZÁVĚR O moratorium usilovaly podniky, které již byly v bankrotní situaci Hlavním problémem byla přetrvávající provozní ztrátovost (záporná primární EBITDA) Převážná část podniků trpěla deficitem nutné hotovosti Podniky se převážně nacházely v posledním stádiu podnikové krize (v průměru -14% marže primární EBITDA, 95% celková zadluženost, 22% podíl hotovosti na nutné hotovosti) Mizivá šance, že díky moratoriu dojde k odvrácení úpadku (93% podniků skončilo následně v úpadku) Otázka: co je příčinou tohoto stavu? Vlastnicky řízené podniky Publicita moratoria jako insolvenčního institutu