1 FINANČNÍ ZDRAVÍ FIRMY A PREDIKCE FINANČNÍ TÍSNĚ

10. PREDIKCE FINANČNÍ TÍSNĚ I - MODELY
10.1 Úvod
Již v úvodní přednášce bylo definováno finanční zdraví podniku jako jedno ze
syntetických kritérií zvláštního významu (syntetické finanční cíle či syntetická finanční
kritéria), a to jako průnik podnikem dosažené rentability a likvidity.
finanční zdraví = rentabilita (zisk) + likvidita (CF).
Teorie finančního řízení podniku vytvořila řadu metod, které toto finanční zdraví firmy
identifikují jiným způsobem, v podobě zvláštní účelové (tzv. „diskriminační―) funkce. Ty
metody jsou schopny identifikovat čas potenciální finanční tíseň podniku dokonce i
v časovém předstihu a s odhadnutelnou pravděpodobností jejího nastoupení.
Tyto metodické nástroje finanční analýzy jsou mimo již uvedený název označovány
nejrůznějším způsobem. My pro ně zvolíme (i v souladu s předchozím výkladem) název
metody identifikace symptomů budoucí nesolventnosti a nebo bankrotní / bonitní modely
(b/b modely).
Jde modely označované i dalšími názvy, ku příkladu
systémy včasného varování =
predikční modely,
protože
- postihují současný, ale zejména budoucí vývoj podniku, a to
- nejlépe jedinou (komplexní) charakteristikou, i když
- přece jen s omezenou vypovídací schopností (nic není dokonalé).
Obvykle jsou děleny na dvě podskupiny
A) bankrotní modely
- zbankrotuje podnik?
- vychází ze skutečných údajů
B) bonitní modely
- je podnik dobrý nebo špatný?
- vychází z části z teoretických poznatků, zčásti z poznatků pragmatických
(zobecněných)
10.2 Modely
10.2.1 Altmanova formule bankrotu (Z-skóre, Z-fce) pro a.s.
Tato a následující metodika jsou nám již známy, proto se omezíme pouze na stručný souhrn
toho nejdůležitějšího.
Z(a.s.) = 1,2 x X1 + 1,4 x X2 + 3,3 x X3 + 0,6 x X4 + 1,0 x X5
Zde použité proměnné mají následující význam:
X1 = (oběžná aktiva – krátkodobé zdroje) / suma aktiv
X2 = nerozdělený zisk / suma aktiv
X3 = EBIT / suma aktiv
X4 = tržní hodnota vlastního kapitálu / účetní hodnota celkového dluhu
X5 = tržby / suma aktiv
EBIT … zisk před zdaněním a úroky (ekvivalent provozního zisku)
Situace firmy:
Z
1,81 Z
Z
2,99 ….. uspokojivá finanční situace
2,99 ….. šedá zóna (neprůkazný výsledek)
1,81 ….. „přímí kandidáti bankrotu―
10.2.2 Altmanova formule bankrotu (Z-skóre, Z-fce) pro s.r.o.
Z(s.r.o.) = 0,717 x X1 + 0,847 x X2 + 3,107 x X3 + 0,42 x X4 + 0,998 x X5
Zde použité proměnné mají stejný význam jako v předchozí subkapitole, až na odlišně
definovanou hodnotu poměrového ukazatele X4
X4 = účetní hodnota základního kapitálu / celkové dluhy
Situace firmy:
1,2
Z
2,9 ….. uspokojivá finanční situace
Z
2,9 ….. šedá zóna (neprůkazný výsledek)
Z
1,2 ….. „přímí kandidáti bankrotu―
10.2.3 Zeta model
Jde komerčně využívanou verzi Z-funkce, kterou distribuuje poradenská firma ZETA
services. Know-how patří samozřejmě opět E. I. Altmanovi a jeho týmu.
Zeta model má proti běžně známým modifikacím Z-funkce některé úpravy, ku příkladu
zahrnuje kapitalizaci leasingu atd..
Je použitelný i pro obchodní společnosti a spolehlivost jeho předpovědi se udává na úrovni
66 % …..…. 5 let před bankrotem
94 % ………1 rok před bankrotem.
10.2.4 Upravený Altmanův model pro podmínky českých podniků
Autory této úpravy jsou Inka a Ivan Neumaierovi. Výchozí podobou jejich verze Z-funkce je
původní Altmanova formule (pro a.s.).
Z(ČR) = 1,2 x X1 + 1,4 x X2 + 3,3 x X3 + 0,6 x X4 + 1,0 x X5 + 1,0 x X6
kde doplněný poměrový ukazatel X6 je definován následujícím výrazem:
X6 = závazky po lhůtě splatnosti / výnosy
10.2.5 Quick test (Kralickův Q-test)
Metoda byla původně vytvořena a používána v bankovním sektoru SRN v padesátých a
šedesátých létech. Postupně byla uvolněna i pro využití v průmyslu. Obvykle bývá jako její
oficiální datum vzniku udáván rok 1990. Dodnes je v našich podmínkách stále široce
používána, přesto že by se mohlo zdát, že její hlavní význam bude spočívat spíše v roli
„sociologické sondy― do hospodářských poměrů SRN tehdejší doby.
Metoda má podobu definovanou následujícím schématem 10.1.
Schéma 10.1 Q-test
hodnota a hodnocení ukazatele (známka)
ukazatel
velmi
dobrý
dobrý
střední
špatný
ohrožen
insolvencí
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
VK / A
kvóta vlastního kapitálu
30 %
20 %
10 %
10 %
negativní
(CF / T)*100
CF v % podnikového výkonu
10 %
8%
5%
5%
negativní
ROA (s úroky)
rentabilita celkového kapitálu
15 %
12 %
8%
8%
negativní
doba splácení dluhu v letech
3 roky
5 let
12 let
12 let
30 let
Legenda:
VK …. vlastní kapitál
A …… suma aktiv (bilanční součet)
T …… tržby (výkony podniku)
CK …. cizí kapitál
CF …. klasické CF (tokový ukazatel)
ROA (s úroky)
= (čistý zisk po zdanění + úroky z cizího kapitálu)
/A
doba splácení dluhu v letech = (cizí kapitál – likvidní prostředky) / roční CF
roční CF (tzv. bilanční)
= HV- daň z příjmů + odpisy – saldo přechodných
účtů aktiv + saldo přechodných účtů pasiv
Pramen: Upraveno podle KRALICEK, P.: Základy finančního hospodaření. LINDE,
Praha 1993. ISBN 80-85647-11-7, str. 65-66, s využitím SEDLÁČEK, J.: Finanční
analýza podniku. Computer Press, Brno, 2007. Vydání první. ISBN 978-80-2511830-6, str. 107
Celkové hodnocení je rovno aritmetickému průměru z hodnot všech čtyř kritérií.
10.2.6 Indikátor bonity (IB)
Základní definiční funkce indikátoru bonity připomíná Z-funkci
IB = 1,5x(CF/závazky) + 0,08xA/závazky + 10xEBT/A + 5xEBT/T +0,3xzásoby/T + 0,1T/A
Zde použité proměnné mají stejný význam jako výše. Nově zavedená proměnná
představuje zisk před zdaněním.
Situace firmy:
IB
1 dobrá;
2 velmi dobrá;
3 extrémně dobrá
IB
0 špatná;
-1 velmi špatná;
- 2 extrémně špatná
EBT
10.2.7 Beermanova diskriminační funkce (BDF)
Tato metodika hodnocení bonity firmy je vyjímečná v tom, že byla vytvořena pro
řemeslnické a výrobní firmy (ne pro obchodní podniky).
BDF
0 , 217 X 1
0 ,161 X 8
( 0 , 063 X 2 )
0 , 268 X 9
0 , 012 X 3
0 , 077 X 4
( 0 ,105 X 5 )
( 0 ,813 X 6 )
0 ,165 X 7
0 ,124 X 10
Situace firmy: pro BDF < 0,3 lze postavení podniku považovat za uspokojivé.
10.2.8 Taflerův bankrotní model
Taflerův bankrotní model (z roku 1977) definují 4 poměrové ukazatele, spojené do obvyklé
diskriminační funkce podle následujícího výrazu
Z
0 ,53 R 1
0 ,13 R 2
0 ,18 R 3
0 ,16 R 4
R1 = zisk před zdaněním / krátkodobé závazky
R2 = oběžná aktiva / cizí kapitál
R3 = krátkodobé závazky / suma aktiv
R4 = tržby celkem / suma aktiv
Z > 0,3
malá pravděpodobnost bankrotu
Z < 0,2
vyšší pravděpodobnost bankrotu
10.2.9 Indexy IN (diskriminační funkce pro domácí podmínky)
Autoři této množiny diskriminačních funkcí jsou Ivan a Inka Neumaierovi.
S ohledem na specifika ČR vytvořili obdobu Z-funkce (pod názvem index důvěryhodnosti IN)
v několika variantách, odlišených rokem publikace či vzniku dané varianty.
Snad nejznámější je Index IN 95, dosud známých variant je však více (IN99, IN01, IN05).
Podle osobního sdělení autorů modelu je vypovídací schopnost indexu IN95 (možná až
poněkud paradoxně) stále nejlepší ze všech dosud vytvořených IN modelů.
Definiční vztah (diskriminační funkce) Indexu IN95 má podobu
IN95 = V1 x A + V2 x B + V3 x C + V4 x D + V5 x E + V6 x F
Zde použité symboly mají následující význam:
A ….. aktiva / cizí kapitál
B ….. EBIT / nákladové úroky
C ….. EBIT / celková aktiva
D ….. tržby / celková aktiva
E …. oběžná aktiva / krátkodobé závazky
F ….. závazky po lhůtě splatnosti / tržby.
V1 až V6 jsou váhy jednotlivých podílových ukazatelů, uvedených ku příkladu v pramenu
Kislingerová,E.-Meumaierová, I.: Vybrané příklady firemní výkonnosti podniku. Praha, VŠE
1996 (zřejmě první publikování těchto vah).
Tyto váhy jsou různé pro různé obory či odvětví podnikání, což znamená že model IN95 je
schopen oborově či odvětvově diferencovat. Stojí jistě za zmínku, že ku příkladu
Altmanovy modely tuto schopnost nemají!
Situace firmy:
IN > 2 lze předpovídat uspokojivou finanční situaci
1 < IN ≤ 2 podnik s nevyhraněnými výsledky
IN ≤ 1 podnik je ohrožen vážnými finančními problémy.
10.2.10 Tamariho model
Postaven na bodovém hodnocení analyzovaného podniku, viz Tabulka 10.1. Spolehlivost
neznámá.
Interpretace celkového bodového součtu podniku je následující:
60 a více –
malá pravděpodobnost bankrotu
méně než 30 – vyšší pravděpodobnost bankrotu.
Tabulka 10.1 Algoritmus Tamariho modelu
ukazatel
R1
vlastní kapitál / cizí zdroje
R2
R3
čistý zisk
čistý zisk / vlastní kapitál
R4
pohotová likvidita
R5
výr.spotřeba / prům. stav rozprac. výroby
hodnota
0,5 a více
0,4 – 0,5
0,3 – 0,4
0,2 – 0,3
0,1 – 0,2
0,1 a méně
body
25
20
15
10
5
0
5 let R2>0 a R3>HK
25
5 let R2>0 a R3>Md
20
5 let R2>0
15
R3>HK
10
R3>Md
5
jinak
0
2 a více
20
1,5 – 2
15
1,1 – 1,5
10
0,5 – 1,1
5
0,5 a méně
0
HK a více
10
Md – HK
6
DK – Md
3
DK a méně
0
R6
tržby / prům. stav pohledávek
HK a více
10
Md – HK
6
DK – Md
3
DK a méně
0
R7 výr. spotřeba / pracovní kapitál
HK a více
10
Md – HK
6
DK – Md
3
DK a méně
0
Význam použitých symbolů: HK – horní kvantil hodnot ukazatelů v daném oboru
Md - medián hodnot ukazatelů v daném oboru
DK– dolní kvantil hodnot ukazatelů v daném oboru
10.2.11 Argentiho model
Empirický model, využívající jen zčásti kvantifikované finanční informace (viz Tabulka 2.2).
Body se přidělují buď v plném počtu, nebo žádné. Neznámá spolehlivost.
Tabulka 2.2 Algoritmus Argentiho modelu
NEDOSTATKY
Management:
- autokratický generální ředitel
- spojená funkce předsedy představenstva a GŘ
- nevyrovnané znalosti a dovednosti členů představenstva
- pasivní představenstvo
- slabý finanční ředitel
- nedostatek prof. managerů na nižších úrovních
Účetnictví:
- chybějící rozpočtová kontrola
- chybějící plánování CF
- chybějící kalkulační systém
- chybějící reakce na změny:
- výrobky, procesy, trhy, podnikatelské prostředí
Celkem možných bodů
Hranice nebezpečí
8
4
2
2
2
1
3
3
3
15
43
10
CHYBY
- overtrading (růst bez zajištění stálým kapitálem)
- nerozumná úroveň zadlužení vůči bankám
- příliš velké záměry v porovnání s možnostmi
Celkem možných bodů
Hranice nebezpečí
PŘÍZNAKY
- finanční: zhoršující se Z-skóre
- „tvůrčí― účetnictví: příznaky vylepšování HV
- nefinanční signály: zhoršení kvality, morálky, podílu na trhu
- příznaky blížícího se konce: direktivní řízení, fámy, rezignace
Celkem možných bodů
15
15
15
45
15
4
4
3
1
12
CELKOVÝ POČET DOSAŽITELNÝCH BODŮ
HRANICE NEBEZPEČÍ
100
25
Pravidla hodnocení:
Méně než 25 bodů - nehrozí nebezpečí úpadku
Více než 25 bodů – hrozí bankrot do 5 let (pp úpadku roste s počtem bodů)
Více než 10 bodů v sektoru NEDOSTATKY – špatná úroveň managementu, hrozba fatální
chyby.
Více než 15 bodů v sektoru CHYBY (současně méně než 10 bodů v sektoru NEDOSTATKY)
– kompetentní řízení při riziku, které si management zřejmě uvědomuje.
10.2.12
EVA Stern Stewart Co. (Economic Value
Added – Ekonomická přidaná hodnota)
Základní definiční vztah je prostý a vypovídá velmi dobře o podstatě této metody:
EVA = EBIT x (1 – t) – WACC x A
WACC = rcizí x (1 – t) x CZ/A + rvlastní x VK/A
Situace firmy:
EVA
0 ….. firma vytváří hodnotu
EVA
0 ….. firma ničí hodnotu
Zde použité symboly mají následující význam:
VK ……vlastní kapitál
A ……. suma aktiv
CZ ……cizí zdroje
t ……… daňová sazba (v desetinné podobě)
rcizí …… cena cizích zdrojů (v desetinné podobě)
rvlastní …. cena vlastních zdrojů (v desetinné podobě)
10.2.13 Zlatá pravidla financování
a) Zlaté pravidlo vyrovnávání rizik - ZPvr
ZPvr = VZ/CZ = min. 1
b)Zlaté pravidlo pari - ZPp
ZPp = SA/VZ = max. 1
c)Zlaté pravidlo financování - ZPf
ZPf = SA / (VK + CZdlouhodobé ) = max. 1
10.2.14 Black – Scholesův model
Určeno primárně pro finanční řízení finančních investicí, zajímavé jsou aplikace této metody
na reálné investice.
Teorie této metodiky vychází z využití derivátů finančních trhů pro snížení míry rizika
burzovních obchodů a byla zmíněna již v kapitole 12. Určeno primárně pro finanční řízení
finančních investicí, zajímavé jsou aplikace této metody na reálné investice.
Pro další studium Black-Scholesova modelu mohou sloužit prameny [Jindřichovská, Irena Blaha, Zdenek Sid. Podnikové finance. Vyd. 1. Praha : Management Press, 2001. 316 s.
Bibliografie: s. 289-290. - Slovníček finančních termínů. ISBN 80-7261-025-2] (kapitola 6),
případně [KISLINGEROVÁ, E. a kol.: Manažerské finance. I. vyd., Praha, C.H.Beck,
2004.—xxxi, 714 s. – (Beckova edice ekonomie) ISBN 80-7179-802-9] (kapitola 4.5).
Tento analytický nástroj vyžaduje zvláštní kvalifikaci analytika, na místě je i diskuse
spolehlivosti či bezpečnosti této metody.