Metody mezipodnikového srovnávání

Prezentace na téma: "Metody mezipodnikového srovnávání"— Transkript prezentace:

1 Metody mezipodnikového srovnávání

2 METODY Jednorozměrné modely Vícerozměrné modely

3 Výchozím bodem všech metod mezipodnikového srovnávání je matice objektů a jejich ukazatelů:
Konstrukce matice výběr vhodných ukazatelů charakterizujících činnost firmy výběr firem zařazených do analyzovaného souboru při dodržení podmínek srovnatelnosti stanovení vah ukazatelů vyjadřujících důležitost příslušného ukazatele určení charakteru všech ukazatelů je-li žádoucí, aby ukazatel rostl, přiřadíme mu charakteristiku +1 je-li žádoucí klesající tendence ukazatele, přiřadíme mu –1 sestavení matice

4 Objekt Ukazatel X1 X2 … Xj Xm 1 2 ... n X11 X12 X1m X21 X22 X2m Xnj
Xnm Váhy ukazatelů p1 p2 pj pm Charakter ukazatelů +1 -1

5 Při sestavování modelu se aplikují některé metody, například:
jednoduchého (resp. váženého) součtu pořadí jednoduchého (resp. váženého) podílu bodovací normované proměnné vzdálenosti od fiktivního objektu Cílem všech metod je transformace a syntetizace různých ukazatelů do jednoho, tzv. integrálního ukazatele, který souhrnně vyjadřuje úroveň jednotlivých firem ve výběrovém souboru zkoumaných firem.

6 Metoda jednoduchého (resp. váženého) součtu pořadí
při aplikaci této metody seřadíme firmy v souboru podle každého ukazatele; firma s nejlepší hodnotou příslušného ukazatele dostane pořadí „n“, následující nejlepší pak „n-1“ atd. integrální ukazatel d1i vypočítáme jako jednoduchý (resp. vážený) součet pořadí nejlepší je ta firma, pro kterou je integrální ukazatel maximální kde i je 1, 2, …, n sij – pořadí i-té firmy pro j-tý ukazatel pj – váha j-tého ukazatele

7 Metoda jednoduchého (váženého) podílu
používá střední hodnotu jednotlivých ukazatelů, kterou se podělí hodnota každého ukazatele v modelu pokud je pozitivní růst hodnoty ukazatele pokud je pozitivní pokles hodnoty ukazatele kde Xij je hodnota j-tého ukazatele v i-té firmě, Xpj – aritmetický průměr vypočítaný z hodnot j-tého ukazatele.

8 Metoda jednoduchého (váženého) podílu
Hodnota integrální ukazatele za i-tou firmu je dána vztahem:

9 Bodovací metoda firmě, která v daném ukazateli dosáhla nejlepší hodnotu, přidělíme 100 bodů

10 Ostatním firmám potom přiřadíme v tomto ukazateli počet bodů následovně:
xij = hodnota j-tého ukazatele v i-té firmě xi, max = nejvyšší hodnota j-tého ukazatele (ohodnocená 100 body), v případě ukazatele s charakterem +1 xi, min = nejnižší hodnota j-tého ukazatele (ohodnocená 100 body), v případě ukazatele s charakterem –1 bij = bodové ohodnocení i-tého podniku pro j-tý ukazatel Při charakteru ukazatele +1: Při charakteru ukazatele –1:

11 Integrální ukazatel potom vypočítáme jako vážený aritmetický průměr bodů za jednotlivé ukazatele:
nejlepší bude ta firma, jejíž integrální ukazatel dosáhne maximální hodnoty

12 Metoda normované proměnné u této metody transformujeme původní hodnoty ukazatelů xij na tvar normované proměnné uij, a to: Při charakteru ukazatele +1: xij = hodnota j-tého ukazatele v i-té firmě xpj = aritmetický průměr vypočítaný z hodnot j-tého ukazatele sxj = směrodatná odchylka vypočítaná z hodnot j-tého ukazatele Při charakteru ukazatele –1:

13 Integrální ukazatel vypočítáme jako vážený aritmetický průměr z normovaných hodnot vypočítaných za jednotlivé ukazatele v i-té firmě, tj.: normovaná proměnná odstraňuje největší nedostatek předchozích metod, kterým byla necitlivost vůči rozptylu hodnot i = 1, 2, …, n

14 Metoda vzdálenosti od fiktivního objektu
postup je metodicky podobný předchozímu opět budeme pracovat s normovanými tvary hodnot jedno-tlivých ukazatelů, ale do výběrového souboru zavedeme tzv. „fiktivní firmu“ ukazatel „fiktivní firmy“ dostaneme tak, že u každé skupiny ukazatelů najdeme tu firmu, která měla nejlepší hodnotu v rámci skupiny ukazatelů, a tuto hodnotu ukazatele vezmeme za hodnotu „fiktivní firmy“ tímto způsobem dostaneme „fiktivní firmu“, která bude mít ve všech ukazatelích nejlepší hodnoty

15 Vyjdeme z normovaných hodnot podle postupu daného v předchozí metodě.
Integrální ukazatel sestavíme jako průměrnou euklidovskou vzdálenost naší firmy od „fiktivní firmy“: nejlepší je ta firma, jejíž vzdálenost od „fiktivní firmy“ je nejmenší, tj. jejíž integrální ukazatel je minimální i = 1, 2, …, n uoj – normované hodnoty ukazatelů u fiktivní firmy

16 Závěr: výhodou bonitních modelů je, že vedle stanovení diagnózy firmy umožňují určit její pozici v rámci konkrétního odvětví nebo oboru v modelu pak musíme nahradit vypočítané statistické veličiny oborovými hodnotami uka-zatelů včleněním skutečných oborových hodnot do konkrétního bonitního modelu získáme objek-tivnější kritérium pro ohodnocení firmy v rám-ci oboru

17 DĚLENÍ VÝBĚRŮ DLE ÚČELU JEJICH POUŽITÍ:
Bonitní (diagnostické modely) Snaží se vyjádřit finanční situaci, resp. pozici firmy Bankrotní (predikční modely) Představují systémy včasného varování

18 PROBLÉMY BONITNÍCH A BANKROTNÍCH MODELŮ
absence dostatečně dlouhé časové řady sledovaných finančních ukazatelů problematika validity dat dynamicky se měnící sociálně-ekonomické prostředí

19 W.H.BEAVERE Sledoval vývoj poměrových ukazatelů v čase u 158 firem
Problémové X bezproblémové Vypočítal jednoduché aritmetické průměry pro všech 30 poměrových ukazatelů Profilová analýza

20 VÝPOČET INDEXU BONITY X1 = cash flow/cizí zdroje
X2 = celková aktiva/cizí zdroje X3 = zisk před zdaněním/celková aktiva X4 = zisk před zdaněním/celkové výnosy X5 = zásoby/celkové výkony X6 = celkové výkony/celková aktiva IB = 1,5 * X1 + 0,09 * X * X3 + 5 * X4 + 0,3 * X5 + 0,1 * X6

21 VYHODNOCENÍ INDEXU BONITY
Čím větší hodnotu IB dostaneme, tím je finančně ekonomická situace hodnocené firmy lepší. -3;-2 extrémně špatná -2;-1 velmi špatná -1;0 špatná +0;+1 určité problémy +1;+2 dobrá +2;+3 velmi dobrá +3 a více extrémně dobrá