Metody mezipodnikového srovnávání

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 zařazenýchdo 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

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 ije 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: i = 1, 2,…, n • nejlepší bude ta firma, jejíž integrální ukazatel dosáhne maximální hodnoty

12. Metoda normované proměnnéu této metody transformujeme původní hodnoty ukazatelů xij na tvar normované proměnné uij, a to: • 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: 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 * X2 + 10 * 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