Metody mezipodnikovho srovnvn METODY Jednorozmrn modely Vcerozmrn modely

  • Slides: 21
Download presentation
Metody mezipodnikového srovnávání

Metody mezipodnikového srovnávání

METODY • Jednorozměrné modely • Vícerozměrné modely

METODY • Jednorozměrné modely • Vícerozměrné modely

Výchozím bodem všech metod mezipodnikového srovnávání je matice objektů a jejich ukazatelů: • Konstrukce

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

Objekt Ukazatel X 1 X 2 … Xj … Xm 1 X 12 X

Objekt Ukazatel X 1 X 2 … Xj … Xm 1 X 12 X 1 m 2 X 21 X 22 X 2 m … …. . . Xnj n Xnm Váhy ukazatelů p 1 p 2 … pj … pm Charakter ukazatelů +1 +1 … -1 … +1

Při sestavování modelu se aplikují některé metody, například: • • • jednoduchého (resp. váženého)

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.

Metoda jednoduchého (resp. váženého) součtu pořadí • při aplikaci této metody seřadíme firmy v

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 d 1 i 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

Metoda jednoduchého (váženého) podílu • používá střední hodnotu jednotlivých ukazatelů, kterou se podělí hodnota

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.

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

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

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

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

Ostatním firmám potom přiřadíme v tomto ukazateli počet bodů následovně: • xij = hodnota

Ostatním firmám potom přiřadíme v tomto ukazateli počet bodů následovně: • xij = hodnota j-tého ukazatele v i-té firmě Při charakteru ukazatele +1: • 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:

Integrální ukazatel potom vypočítáme jako vážený aritmetický průměr bodů za jednotlivé ukazatele: i =

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

Metoda normované proměnné u této metody transformujeme původní hodnoty ukazatelů xij na tvar normované

Metoda normované proměnné u 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:

Integrální ukazatel vypočítáme jako vážený aritmetický průměr z normovaných hodnot vypočítaných za jednotlivé ukazatele

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

Metoda vzdálenosti od fiktivního objektu • postup je metodicky podobný předchozímu • opět budeme

Metoda vzdálenosti od fiktivního objektu • postup je metodicky podobný předchozímu • opět budeme pracovat s normovanými tvary hodnot jednotlivých 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

Vyjdeme z normovaných hodnot podle postupu daného v předchozí metodě. Integrální ukazatel sestavíme jako

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

Závěr: • výhodou bonitních modelů je, že vedle stanovení diagnózy firmy umožňují určit její

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 ukazatelů • včleněním skutečných oborových hodnot do konkrétního bonitního modelu získáme objektivnější kritérium pro ohodnocení firmy v rámci oboru

DĚLENÍ VÝBĚRŮ DLE ÚČELU JEJICH POUŽITÍ: • Bonitní (diagnostické modely) Snaží se vyjádřit finanční

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

PROBLÉMY BONITNÍCH A BANKROTNÍCH MODELŮ 1) absence dostatečně dlouhé časové řady sledovaných finančních ukazatelů

PROBLÉMY BONITNÍCH A BANKROTNÍCH MODELŮ 1) absence dostatečně dlouhé časové řady sledovaných finančních ukazatelů 2) problematika validity dat 3) dynamicky se měnící sociálněekonomické prostředí

W. H. BEAVERE • Sledoval vývoj poměrových ukazatelů v čase u 158 firem •

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

VÝPOČET INDEXU BONITY X 1 = cash flow/cizí zdroje X 2 = celková aktiva/cizí

VÝPOČET INDEXU BONITY X 1 = cash flow/cizí zdroje X 2 = celková aktiva/cizí zdroje X 3 = zisk před zdaněním/celková aktiva X 4 = zisk před zdaněním/celkové výnosy X 5 = zásoby/celkové výkony X 6 = celkové výkony/celková aktiva IB = 1, 5 * X 1 + 0, 09 * X 2 + 10 * X 3 + 5 * X 4 + 0, 3 * X 5 + 0, 1 * X 6

VYHODNOCENÍ INDEXU BONITY Čím větší hodnotu IB dostaneme, tím je finančně ekonomická situace hodnocené

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