Metody mezipodnikového srovnávání

METODY •Jednorozměrné modely

•Vícerozměrné modely

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

ObjektObjektUkazatelUkazatel

XX11 XX22 …… XXjj …… XXmm

11 X11 X12 X1m

22 X21 X22 X2m

……

……

......

nn Xnj Xnm

Váhy ukazatelůVáhy ukazatelů pp11 pp22 …… ppjj …… ppmm

Charakter ukazatelůCharakter ukazatelů +1+1 +1+1 …… -1-1 …… +1+1

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 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

m

jjiji psd

11

kdei je 1, 2, …, nsij – pořadí i-té firmy pro j-tý ukazatelpj – váha j-tého ukazatele

Metoda jednoduchého (váženého) podílu

• používá střední hodnotu jednotlivých ukazatelů, kterou se podělí hodnota každého ukazatele v modelu

pokud je pozitivní růst hodnoty ukazatele

,pj

ijij x

xk

pokud je pozitivní pokles hodnoty ukazatele

,ij

pjij x

xk

kde Xij je hodnota j-tého ukazatele v i-té firmě,Xpj – aritmetický průměr vypočítaný z hodnot j-tého ukazatele.

Metoda jednoduchého (váženého) podílu

m

jiji kd

12

Hodnota integrální ukazatele za i-tou firmu je dána vztahem:

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 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

100max,

i

ijij x

xb

100min, ij

iij x

xb

Při charakteru ukazatele +1:

Při charakteru ukazatele –1:

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

m

jj

m

jjij

i

p

pbd

1

13

• nejlepší bude ta firma, jejíž integrální ukazatel dosáhne maximální hodnoty

i = 1, 2,…, n

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

xj

pjijij s

xxu

xj

ijpjij s

xxu

Při charakteru ukazatele +1:

Při charakteru ukazatele –1:

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

m

jj

m

jjij

i

p

pud

1

14

i = 1, 2, …, n

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

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

m

jj

m

jjojij

i

p

puud

1

1

2

5

)(i = 1, 2, …, n

uoj – normované hodnoty ukazatelů u fiktivní firmy

Vyjdeme z normovaných hodnot podle postupu daného v předchozí metodě.

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

DĚLENÍ VÝBĚRŮ DLE ÚČELU JEJICH POUŽITÍ:

• Bonitní (diagnostické modely) Snaží se vyjádřit finanční situaci, resp. pozicifirmy

• Bankrotní (predikční modely) Představují systémy včasného varování

PROBLÉMY BONITNÍCH A BANKROTNÍCH MODELŮ

1) absence dostatečně dlouhé časové řady sledovaných finančních ukazatelů

2) problematika validity dat 3) dynamicky se měnící sociálně-

ekonomické prostředí

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 BONITYX1 = cash flow/cizí zdrojeX2 = celková aktiva/cizí zdrojeX3 = zisk před zdaněním/celková aktivaX4 = zisk před zdaněním/celkové výnosyX5 = zásoby/celkové výkonyX6 = celkové výkony/celková aktiva IB = 1,5 * X1 + 0,09 * X2 + 10 * X3 + 5 * X4 + 0,3

* X5 + 0,1 * X6

VYHODNOCENÍ INDEXU BONITYČím větší hodnotu IB dostaneme, tím je finančněekonomická 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