Pozycjonowanie i ocena kondycji finansowej przedsiębiorstwa na tle konkurencji przy użyciu wielowymiarowej analizy porównawczej

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Pozycjonowanie i ocena kondycji finansowej przedsiębiorstwa na tle konkurencji przy użyciu wielowymiarowej analizy porównawczej"

Transkrypt

1 Jacek Szanduła * Pozyconowanie i ocena kondyci finansowe przedsiębiorstwa na tle konkurenci przy użyciu wielowymiarowe analizy porównawcze Wstęp Kondyca finansowa przedsiębiorstwa est zawiskiem złożonym. Je dokładny i wyczerpuący opis wymaga uwzględnienia wielu różnych aspektów działalności firmy. W tym celu wykorzystue się szerokie spektrum wskaźników finansowych, które umożliwiaą pomiar poszczególnych składowych kondyci finansowe. Wielowymiarowość problemu utrudnia ednoznaczną ocenę kondyci finansowe. Część wskaźników może wskazywać, że est ona dobra, podczas gdy inne w tym samym momencie mogą sygnalizować problemy. Sformułowanie wniosku na temat sytuaci finansowe est łatwiesze po wyznaczeniu syntetycznego wskaźnika rozwou ocenianego podmiotu. Skonstruowanie wskaźnika syntetycznego w przypadku kondyci finansowe wymaga uwzględnienia takich aspektów działalności przedsiębiorstwa ak rentowność, płynność finansowa, zadłużenie, sprawność działania i wartość rynkowa. Rozważania na ten temat podęli między innymi Pluta [1975], Szpulak [2001] czy Appenzeller [2008]. Budowa wskaźnika syntetycznego est zadaniem wieloetapowym wymagaącym podęcia szeregu decyzi w fazach: doboru zmiennych, procedur normalizaci oraz agregaci. Problematyczna także est interpretaca uzyskane wartości zmienne syntetyczne. Dokonanie oceny wymaga bowiem, aby istniał akiś punkt odniesienia, wzorzec do którego porównywany będzie otrzymany rezultat. Literatura przedmiotu pomia tę kwestię. Brak punktu odniesienia powodue, że trudno est określić, czy otrzymana wartość wskaźnika syntetycznego est dobra, satysfakconuąca czy też niezadowalaąca. Celem pracy est przedstawienie propozyci sposobu wyznaczania podstawy dla interpretaci wskaźnika syntetycznego. Autor ako wiodącą przymue tezę, że taką podstawą może być rozkład wskaźnika syntetycznego uzyskany na podstawie spółek działaących w edne branży. Dysponuąc rozkładem lub dystrybuantą rozkładu wskaźnika można łatwo obliczyć prawdopodobieństwo osiągnięcia określone wartości czyli uzyskać kluczową informacę konieczną do spozyconowania firmy na tle branży i oceny e kondyci finansowe. Propozyca obemue wykorzystanie rozkładu empirycznego ak i teoretycznego generowanego przy użyciu symulaci. W artykule opisane zostały procedury transformaci, normalizaci oraz agregaci zmiennych cząstkowych. Przedstawiona została procedura generowa- * Dr, Katedra Prognoz i Analiz Gospodarczych Wydziału Nauk Ekonomicznych Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu,

2 334 Jacek Szanduła nia teoretycznego rozkładu syntetycznego wskaźnika kondyci finansowe. Część empiryczna przedstawia zastosowanie proponowane procedury do stworzenia rankingu oraz oceny kondyci finansowe przedsiębiorstw funkconuących w branży przetwórstwa rybnego w Polsce. W badaniu posłużono się danymi pochodzącymi z rocznych sprawozdań finansowych dostępnych w bazie EMIS Emerging Markets [http://www.securities.com/]. 1. Normalizaca wskaźników finansowych Przy budowie zmienne syntetyczne niezwykle istotną kwestią est dokonanie podziału zmiennych cząstkowych ze względu na kryterium sposobu ich oddziaływania na opisywane zawisko. Według tego kryterium wyróżnia się stymulanty, destymulanty i nominanty. Do stymulant zalicza się te zmienne, których wzrost wartości oznacza sytuacę korzystną dla zawiska (np. rentowność). Wzrost wartości destymulanty oznacza sytuacę niekorzystną pożądane są wartości niskie (np. koszt wytworzenia produktu). Nominanty charakteryzuą się pewnym optymalnym (nominalnym) poziomem lub zakresem, od którego akiekolwiek odchylenia w górę czy w dół traktowane są ako niekorzystne (np. płynność finansowa). Określenie czy zmienna est stymulantą czy destymulantą na ogół nie przysparza trudności. W przypadku nominant poawia się problem ustalenia optymalnego poziomu zmienne. Pewne propozyce dotyczące optymalnych wartości niektórych wskaźników finansowych można znaleźć np. w pracach Sierpińskie i Jachny [2004], Redel [2007], Damodarana [2007], Kowalaka [2008], Machały [2008] czy Bienia [2011]. Ze względu na to, że zmienna syntetyczna est agregatem cząstkowych wskaźników, należy zadbać aby: 1) Wszystkie zmienne były stymulantami. W przypadku, gdy w badaniu poawiaą się destymulanty lub nominanty, trzeba dokonać transformaci zmiennych tak aby były stymulantami. Spośród wielu istnieących przekształceń (porówna np. [Grabiński 1989, s.28], [Walesiak 2006, s.18], [Kolenda 2006, s. 22]) autor proponue następuące: (a) dla destymulant: s xi xi, (1) gdzie: = 1, 2,, m; m liczba wskaźników (liczba zmiennych); i = 1, 2,, n; n liczba obserwaci wskaźnika (tu liczba przedsiębiorstw); s x. i-ta wartość wskaźnika X przekształcona na stymulantę; i x,i i-ta wartość wskaźnika X ; (b) dla nominant: 0, dla x s x. i x, nomg, x. i dla x. i x, nom, D dla gdzie:, nom, D x x. i. i x x x. i x, nomg,, nom, D, nomg,, (2)

3 Pozyconowanie i ocena kondyci finansowe 335 x,nom, D dolna wartość nominalnego przedziału wskaźnika X ; x,nom,g górna wartość nominalnego przedziału wskaźnika X. 2) Zmienne nie posiadały dodatkowych progów veta. Propozycę postępowania ze zmiennymi z progami veta podaą Strahl i Walesiak [1997]. 3) Zmienne były wzaemnie porównywalne. Wskaźniki finansowe na ogół wyrażone są w różnych ednostkach (np. w zł, zł/szt., dni, niektóre są pozbawione mian), co uniemożliwia ich bezpośrednią agregacę. Różne są także wartości średnie oraz wariance poszczególnych zmiennych. Doprowadzenie poszczególnych wskaźników cząstkowych do wzaemne porównywalności wymaga przeprowadzenia normalizaci. Szereg procedur normalizacynych dae się sprowadzić do ogólnego wzoru [Grabiński 1988, s. 244]: x, i a x', i k b, (3) gdzie: x,i i-ta znormalizowana wartość wskaźnika X ; a odemnik przymuący wartości: 0, x,min, x, P l, ; b dzielnik przymuący wartości: x,max, x,min, x,nom, D, x,nom,g, x,wz, n x i i1., R, P l, ; x,max maksymalna wartość wskaźnika X ; x,min minimalna wartość wskaźnika X ; x średnia wartość wskaźnika X : x 1 n x, i n i1 x,wz wzorcowa wartość wskaźnika X ; s odchylenie standardowe wskaźnika X : R rozstęp wskaźnika X : s R 1 n p n x, i x i1. max.min 2 x, s, (4) (5) x x (6) P l, wartość l-tego percentyla wskaźnika X ; numer percentyla l naczęście wynosi: l = 5, 10, 25, 50, 75, 90, 95; k mnożnik przymuący na ogół wartości: k = 1 lub k = 1; p wykładnik potęgowy zazwycza przymuący wartości: p = 1, 0,5, 1, 2. Możliwość podstawienia różnych wartości do wzoru (3) skutkue szeroką gamą procedur normalizacynych. W praktyce naczęście stosowana est standaryzaca:

4 336 Jacek Szanduła, x. i x x. i. (7) s Zmienna zestandaryzowana pozbawiona est miana, ma zerową średnią oraz ednostkową wariancę. Je rozstęp wynosi: ' R R. (8) s 2. Konstrukca syntetycznego miernika kondyci finansowe Wskaźnik syntetyczny powstae ako średnia arytmetyczna ważona wskaźników cząstkowych: z m i 1 w x', (9) gdzie: z i i-ta obserwaca wskaźnika syntetycznego (wskaźnik syntetyczny dla i-tego przedsiębiorstwa); w waga -tego wskaźnika. Ważną kwestią do rozstrzygnięcia est sposób ważenia poszczególnych wskaźników finansowych. Wagi w we wzorze (9) odzwierciedlaą względne znaczenie danego wskaźnika w ocenie kondyci finansowe. Problem ich doboru nie est definitywnie rozwiązany. Grabiński [1988 s. 243] wskazue na możliwość powiązania systemu wag ze współczynnikami zmienności zmiennych cząstkowych przed normalizacą: V w m, (10) V 1 gdzie V współczynnik zmienności -te zmienne: s V. (11) x Wśród stosowanych rozwiązań określania wartości wag poszczególnych wskaźników cząstkowych można znaleźć także metody eksperckie. Z uwagi na brak uniwersalnych wskazówek co do sposobu ważenia wskaźników, częstym rozwiązaniem est także rezygnaca z różnicowania wag i wyznaczenie zmienne syntetyczne na poziomie średnie arytmetyczne proste ze wskaźników cząstkowych. Wskaźnik syntetyczny kondyci finansowe określony wzorem (9) będąc wypukłą kombinacą stymulant sam est stymulantą. Zatem im wyższa ego wartość, tym lepszą kondycą finansową charakteryzue się dane przedsiębiorstwo. Na ego podstawie można więc sporządzić ranking przedsiębiorstw. Jednakże brak ustalonego punktu odniesienia uniemożliwia sensowną interpretacę wyników. Czy np. wartość wskaźnika syntetycznego równa 1,2 oznacza dobrą kondycę przedsiębiorstwa na tle konkurenci? Przy silnie asymetrycznych rozkładach może się okazać, że est to wartość ledwie przeciętna. Z kolei przy innym rozkładzie nawet 0,3 może oznaczać nalepszego w branży o doskonałe, i

5 Pozyconowanie i ocena kondyci finansowe 337 kondyci finansowe. Dlatego rzetelna ocena kondyci finansowe przedsiębiorstwa może i powinna zostać przeprowadzona na podstawie wartości wskaźnika syntetycznego po poznaniu ego rozkładu. 3. Wyznaczenie dystrybuanty rozkładu wskaźnika syntetycznego kondyci finansowe Oszacowanie dystrybuanty rozkładu wskaźnika syntetycznego znacząco ułatwia interpretacę uzyskanych wyników. Z definici wartości dystrybuanty należą do przedziału 0 1. Dla znane wielkości wskaźnika syntetycznego można, posługuąc się dystrybuantą ego rozkładu, obliczyć odsetek przedsiębiorstw o gorsze kondyci finansowe od analizowanego przedsiębiorstwa. Dystrybuanta wskaźnika syntetycznego może przyąć postać empiryczną lub teoretyczną. Przy duże próbie badanych przedsiębiorstw rozkład empiryczny wraz z ego dystrybuantą może wystarczyć do wyciągnięcia poprawnych wniosków na temat kondyci finansowe poszczególnych przedsiębiorstw. W przypadku małe próby a także w celu ustabilizowania podstawy porównań warto wyznaczyć teoretyczną dystrybuantę rozkładu wskaźnika syntetycznego. Wyznaczenie dystrybuanty empiryczne przy założeniu znaomości wszystkich wartości empirycznych wskaźnika syntetycznego est zadaniem stosunkowo łatwym, dlatego w dalsze części omówiony zostanie sposób wyznaczania dystrybuanty teoretyczne. Na ogół wyznaczenie teoretyczne dystrybuanty zmienne syntetyczne nie est zadaniem trywialnym. Jeśli zbiór wskaźników wykorzystanych do konstrukci wskaźnika syntetycznego nie zawiera nominant i każdy ze wskaźników charakteryzue się rozkładem normalnym X ~N(μ, σ ), to po ich standaryzaci powstanie m zmiennych o standardowym rozkładzie normalnym X ~N(0, 1). Zakładaąc niezależność poszczególnych wskaźników i przymuąc równe wagi, średnia, reprezentuąca wskaźnik syntetyczny kondyci finansowe wyznaczony wg wzoru (9), oszacowana na podstawie m niezależnych prób losowanych z takich rozkładów, będzie miała rozkład normalny następuące postaci: 1 Z ~ N 0,. (12) W takim przypadku dystrybuanta rozkładu wskaźnika syntetycznego kondyci finansowe przymie postać: z m Fz PZ z e 2 dx. (13) 2 Na ogół ednak wśród wskaźników określaących kondycę finansową znaduą się nominanty. Transformaca nominanty na stymulantę według wzoru (2) spowodue, że rozkład nowe zmienne (na ogół) stanie się mieszanką rozkładu ciągłego i dyskretnego. Do sytuaci te doprowadzą obserwace obiektów, których wskaźniki należą do zalecanego (nominalnego) przedziału. Przekształcenie w stymulantę spowodue, że wszystkie przymą wartość 0. Po standaryzaci z kolei osiągną wartość m 2 mx X s, powoduąc, że w punkcie tym zgromadzi

6 338 Jacek Szanduła się masa prawdopodobieństwa, często doprowadzaąc do silne lewostronne asymetrii rozkładu. W związku z tym analityczne rozwiązanie problemu szacowania rozkładu wskaźnika syntetycznego kondyci finansowe Z w ogólnym przypadku nie est możliwe. Rozkład ten za każdym razem musi być wyznaczany ako splot rozkładów zmiennych tworzących wskaźnik syntetyczny. Dlatego autor proponue odstąpić od analitycznego szacowania rozkładu wskaźnika syntetycznego na rzecz symulaci bazuące na rozkładach empirycznych zestandaryzowanych wskaźników cząstkowych. Procedura symulaci przebiega według następuącego schematu: 1) Ustalenie liczby prób N. 2) Utworzenie macierzy losowania M, które elementy reprezentuą przekształcone według wzorów (1) i (2), a następnie znormalizowane według wzoru (7), wskaźniki finansowe X 1, X 2,, X m :,, x1.1 x m.1 M (14),, x1. n xn. m ( nm) 3) Utworzenie obiektu P: P = (p 1 p 2 p m ) (1 m) (15) Element p wektora (obiektu) P powstae ako wynik losowania edne wartości z -te kolumny macierzy M. Obiekt P można traktować ako pewnego rodzau wirtualne przedsiębiorstwo charakteryzuące się wylosowanymi własnościami finansowymi. 4) Podstawiaąc do wzoru (9) wartości p 1, p 2,, p m obliczany est wskaźnik syntetyczny obiektu P. 5) Próby powtarzane są N razy. W rezultacie uzyskue się N wartości wskaźnika syntetycznego, które umożliwiaą wyznaczenie rozkładu wskaźnika syntetycznego kondyci finansowe. 6) Dla interesuącego nas przedsiębiorstwa można, wykorzystuąc dystrybuantę rozkładu wskaźnika syntetycznego kondyci finansowe, odczytać odsetek przedsiębiorstw, których kondyca finansowa est co nawyże taka, ak interesuącego nas przedsiębiorstwa. Wartość ta odpowiada dystrybuancie rozkładu zmienne Z, czyli est poszukiwaną wartością F(z) ze wzoru (13). Jakość przybliżenia rozkładu w proponowany sposób zależy głównie od liczby wykonanych prób N. Strata polegaąca na mniesze precyzi oszacowania tego rozkładu w porównaniu z rozwiązaniem analitycznym est pozorna, gdyż rozwiązanie analityczne wymaga przyęcia założenia o postaci rozkładu zmienne X, które dokonywane est na podstawie zbioru empirycznego X i także est obarczone błędem. Zaletą proponowane symulaci est możliwość e przeprowadzenia zarówno dla rozkładów dyskretnych, ciągłych ak i mieszanych. Na uwadze ednak należy mieć fakt, że prezentowane podeście może zostać zrealizowane pod warunkiem że wszystkie zmienne cząstkowe X są wzaemnie niezależne. Przed przystąpieniem do symulaci należy sprawdzić, czy wskaźniki cząstkowe składaące się na wskaźnik syntetyczny można uznać

7 Pozyconowanie i ocena kondyci finansowe 339 za niezależne. O niezależność poszczególnych wskaźników finansowych można się postarać na etapie ich doboru wybieraąc e w taki sposób, aby reprezentowały możliwie szerokie spektrum aspektów związanych z kondycą finansową, a ednocześnie dbaąc by nie powtarzały tych samych informaci. Można to osiągnąć posługuąc się na przykład analizą macierzy współczynników korelaci czy analizą czynnikową (zobacz np. [Aczel 2000, s ], [Child 2006]). 4. Przykład empiryczny Badaną populacę tworzą 42 przedsiębiorstwa z branży przetwórstwa rybnego w Polsce zobligowane do publikaci sprawozdań finansowych. Dane pochodzą ze sprawozdań finansowych przedsiębiorstw za 2009 rok (częściowo za 2008 patrz obaśnienia do tablicy 1) zgromadzonych w bazie EMIS Emerging Markets [http://www.securities.com/]. Dobór wskaźników finansowych przeprowadzony został w dwóch etapach: 1) Analizy merytoryczne, 2) Analizy statystyczne. Na podstawie analizy merytoryczne wstępnie do konstrukci wskaźnika syntetycznego zakwalifikowanych zostało 9 wskaźników z 5 obszarów określaących kondycę finansową przedsiębiorstwa: 1) Obszar rentowności: zysk (strata) netto Rentowność aktywów (ROA) = 100% aktywa ogółem. (16) zysk (strata) ze sprzedaży Rentowność sprzedaży (RS) = 100% przychody netto ze sprzedaży. (17) 2) Obszar płynności finansowe: aktywa obrotowe Wskaźnik bieżący (WB) = zobowiązania krótkoterminowe. (18) 3) Obszar zadłużenia: zobowiązania i rezerwy na zobowiązania Stopa zadłużenia (SZ) = pasywa 4) Obszar sprawności działania: przychody netto ze sprzedaży Rotaca aktywów (RA) = aktywa ogółem przychody netto ze sprzedaży Rotaca aktywów obrotowych (RAO) = aktywa obrotowe 365 (należności+zapasy) Cykl operacyny (CO) = przychody netto ze sprzedaży (19) (20) (21) (22) 5) Obszar wartości rynkowe: przychody netto ze sprzedaży Udział w sektorze (U) = 100% przychody netto ze sprzedaży sektora (23) przychody netto ze sprzedaży t Dynamika przychodów (DP) = (24) przychody netto ze sprzedaży t-1

8 340 Jacek Szanduła Tablica 1 zawiera zestawienie wskaźników finansowych badanych przedsiębiorstw. Tablica 1. Wskaźniki finansowe przedsiębiorstw branży przetwórstwa rybnego Przedsiębiorstwo ROA RS CO U DP WB SZ RA RAO [%] [%] [dni] [%] Abramczyk* 4,67 7,35 1,19 0,26 1,52 1, ,69 1,04 Agro-Fish -7,29-6,12 0,98 0,61 1,40 4, ,16 0,93 Artryb 1,67 3,09 1,17 0,35 2,80 3, ,50 1,04 Central Soya -4,87 10,23 6,07 0,88 1,73 2, ,43 0,82 Contimax 0,74 1,53 0,84 0,26 1,77 3, ,78 1,35 Espersen Polska 5,48 3,86 1,58 0,53 2,19 3, ,10 1,05 Excelsior Delikatesy 11,45 6,24 2,82 0,73 2,73 3, ,47 1,04 FPR Mieszko 35,04 10,73 0,75 0,29 4,67 9, ,59 1,34 Foodmark-Poland 0,01 17,03 0,32 0,26 0,38 1, ,19 1,22 Friedrichs Polska -6,91-5,86 0,37 0,14 1,36 5, ,40 0,99 Frosta 1,64 4,25 2,23 0,59 1,58 3, ,43 1,19 Graal 0,63 17,47 1,12 0,64 0,77 1, ,27 1,07 GK Ternaeben Polska 13,70 0,00 1,46 0,55 3,52 6, ,69 1,15 GK WWŻ Profi 7,40 6,83 1,34 0,58 1,80 4, ,50 0,98 Jantar Ltd. 0,61 3,46 1,14 0,88 0,76 5, ,26 0,69 Koral 5,89 8,10 1,14 0,59 1,34 2, ,07 1,09 Kordex Sp. z o.o. 10,49 9,88 1,89 0,67 2,63 4, ,47 1,67 Laurin Seafood 18,94 13,72 1,25 0,39 2,03 2, ,93 1,02 McLean Brothers Poland 15,92 20,31 14,56 0,96 1,07 2, ,28 1,12 Morpol 13,63 11,48 1,83 0,57 1,50 2, ,91 1,51 Nord Capital 7,40 2,01 0,98 0,21 2,36 3, ,31 0,77 Nordfish 5,62 2,65 1,08 0,39 1,93 4, ,61 1,07 Nordfish-Foodmark 5,83 5,40 1,10 0,49 1,74 3, ,09 1,35 Polinord 1,88 1,80 0,84 0,41 1,70 3, ,88 1,06 Pommernfisch -6,13-0,27 0,78 0,45 1,79 5, ,48 1,18 Proryb -16,35-4,69 0,49 0,26 1,61 4, ,84 0,99 PPiUR Szkuner 1,24-30,36 4,58 0,75 0,36 1, ,37 0,89 PPH Morfish* -2,27-3,90 1,67 0,68 0,77 1, ,71 0,73 PPH Pirs 2,82 2,61 1,01 0,33 2,53 4, ,66 1,17 PPHU BMC 4,11 2,65 1,08 0,38 2,01 3, ,57 0,97 PR Łosoś 7,24 4,36 1,43 0,49 1,47 2, ,91 1,15 PRW Piątek 16,26 6,45 1,01 0,54 2,50 5, ,10 1,29 Royal Greenland Seafood -13,01-2,98 2,01 0,58 0,81 1, ,32 3,84 Rybak 1,88 2,59 21,22 0,99 0,74 2, ,09 1,31 Rybhand Trzcielińscy* 5,55 2,79 0,82 0,53 1,82 5, ,54 0,97 Seko 5,41 20,56 2,12 0,67 1,56 2, ,12 1,02 Suempol 4,20 2,13 1,19 0,45 2,10 3, ,75 1,39 Superfish 0,97 25,10 1,15 0,57 0,94 2, ,93 1,07 Uniq Lisner 7,95 5,65 1,76 0,60 2,44 4, ,55 0,66 Wilbo 0,80 24,66 2,57 0,69 1,53 2, ,18 1,12 ZPR Mirko 2,20 3,64 1,13 0,54 0,63 2, ,23 0,94 ZMK Delikates 7,16 6,79 3,70 0,79 1,36 1, ,63 0,96 *dane za rok 2008; Źródło: Obliczenia własne na podstawie danych z bazy EMIS Emerging Markets.

9 Pozyconowanie i ocena kondyci finansowe 341 Wśród wybranych wskaźników cykl operacyny est destymulantą, wskaźnik bieżący i wskaźnik zadłużenia nominantami, a pozostałe wskaźniki są stymulantami. W literaturze przedmiotu ako zalecany przedział dla wskaźnika bieżącego przymue się od 1,2 do 2 [Sierpińska i Jachna 2004, s.147], uznaąc, że zarówno brak płynności ak i nadmierna płynność nie są korzystne dla funkconowania firmy. Zbyt niska płynność wiąże się z ryzykiem niewypłacalności. Z kolei zbyt wysoka płynność może oznaczać nieefektywne gospodarowanie zasobami finansowymi. Tych dwóch sytuaci nie można ednak traktować symetrycznie. Brak zdolności terminowe spłaty zobowiązań może prowadzić do poważnych komplikaci od pogorszenia relaci z dostawcami, poprzez spowolnienie lub wstrzymanie procesu produkci ze względu na ograniczenie dostaw do upadłości firmy włącznie. Ponadto istotą wskaźników płynności est ostrzeganie przed ryzykiem niewypłacalności, a nie ocena efektywności gospodarowania finansami. Dlatego autor proponue przyąć dla wskaźnika bieżącego zalecany przedział [1,2; ). Oznacza to, że nadpłynność nie będzie negatywnie wpływać na wartość wskaźnika syntetycznego. Efektywność działania we wskaźniku syntetycznym będzie wyrażona poprzez inne wskaźniki. W przypadku wskaźnika zadłużenia zalecany przedział spotykany w literaturze to od 0,57 do 0,67 [Sierpińska i Jachna 2004, s.167]. Zbyt duży udział finansowania obcego w strukturze pasywów wiąże się z koniecznością spłaty długu a więc z ryzykiem utraty finansowania. Z kolei niska wartość wskaźnika zadłużenia oznacza słabe wykorzystanie kapitałów obcych niski efekt dźwigni finansowe. Tak ak w poprzednim przypadku także i tuta nie można uznać obu tych sytuaci za porównywalne. Głównym celem wskaźnika zadłużenia est informowanie o potencalnie zbyt dużym zadłużeniu. Dlatego w badaniu dla wskaźnika zadłużenia autor proponue zalecany przedział w granicach [0; 0,6]. Oznacza to, że niski udział kapitałów obcych nie będzie postrzegany ako sytuaca niekorzystna. Destymulanta i nominanty przekształcone zostały w stymulanty przy wykorzystaniu wzorów (1) i (2). Następnie zmienne zostały poddane standaryzaci wzór (7). Dla zmiennych standaryzowanych obliczono współczynniki korelaci ich zestawienie zawiera tablica 2. Tablica 2. Współczynniki korelaci wskaźników po standaryzaci ROA RS WB SZ RA RAO CO U DP ROA 1 0,34 0,25 0,00 0,60 0,38 0,26 0,18-0,14 RS 0,34 1 0,13-0,08 0,07-0,12 0,13 0,17-0,02 WB 0,25 0,13 1-0,29-0,01-0,35-0,25 0,23 0,06 SZ 0,00-0,08-0,29 1 0,32 0,18-0,19 0,22 0,14 RA 0,60 0,07-0,01 0,32 1 0,72 0,38 0,01-0,04 RAO 0,38-0,12-0,35 0,18 0,72 1 0,60-0,19-0,15 CO 0,26 0,13-0,25-0,19 0,38 0,60 1-0,22-0,46 U 0,18 0,17 0,23 0,22 0,01-0,19-0,22 1 0,17 DP -0,14-0,02 0,06 0,14-0,04-0,15-0,46 0,17 1 Źródło: Obliczenia własne.

10 342 Jacek Szanduła Ze względu na to, że procedura symulaci wymaga, aby zmienne tworzące wskaźnik syntetyczny były niezależne, początkowy zbiór zmiennych został zredukowany. Redukci zbioru zmiennych dokonano korzystaąc z analizy czynnikowe oraz dodatkowo, maąc na uwadze konieczność wyeliminowania zmiennych skorelowanych, przyęto krytyczną wartość współczynnika korelaci na poziomie 0,22 (p-value równe 0,165). Końcowy zestaw zmiennych użytych w badaniu stanowią: rentowność sprzedaży, stopa zadłużenia, rotaca aktywów obrotowych, udział w sektorze oraz dynamika przychodów. Wskaźniki syntetyczne obliczono korzystaąc ze wzoru (9). Przyęty został system wag ednakowych. Rozkład teoretyczny wskaźnika syntetycznego uzyskano na podstawie miliona symulaci. Obliczenia wykonano w programie Matlab R2007a korzystaąc z autorskiego skryptu. Rysunek 1 przedstawia empiryczny i teoretyczny rozkład wskaźnika syntetycznego. W tablicy 3 zamieszczone zostały podstawowe parametry rozkładu teoretycznego. Cechue się on leptokurtycznością oraz dość silną asymetrią prawostronną. Rysunek 1. Empiryczny i teoretyczny rozkład wskaźnika syntetycznego Rozkład empiryczny Rozkład teoretyczny Źródło: Opracowanie własne. Tablica 3. Parametry rozkładu teoretycznego Parametr rozkładu Wartość Średnia 0,0008 Odchylenie standardowe 0,4475 Współczynnik asymetrii 0,6764 Kurtoza 2,2785 Źródło: Opracowanie własne. Tablica 4 przedstawia ranking przedsiębiorstw branży przetwórstwa rybnego sporządzony na podstawie wartości wskaźników syntetycznych. Dla każdego przedsiębiorstwa wyznaczona została wartość dystrybuanty empiryczne F e (z) oraz teoretyczne Fz ˆ ( ). Dystrybuanta empiryczna określa zaobserwowany a teoretyczna teoretyczny odsetek przedsiębiorstw o kondyci finansowe nie

11 Pozyconowanie i ocena kondyci finansowe 343 Tablica 4. Ranking przedsiębiorstw branży przetwórstwa rybnego Pozyca Przedsiębiorstwo Wskaźnik syntetyczny (Z) Fe () z F ˆ ( z ) 1 Morpol 1,354 1,000 0,988 2 FPR Mieszko 0,971 0,976 0,963 3 Royal Greenland Seafood 0,882 0,952 0,955 4 PRW Piątek 0,415 0,929 0,872 5 Superfish 0,299 0,905 0,814 6 Uniq Lisner 0,289 0,881 0,807 7 GKTernaeben Polska 0,281 0,857 0,801 8 Kordex 0,277 0,833 0,799 9 Laurin Seafood 0,259 0,810 0, Suempol 0,259 0,786 0, Wilbo 0,214 0,762 0, Frosta 0,208 0,738 0, Rybhand Trzcielińscy 0,196 0,714 0, GK WWŻ Profi 0,178 0,690 0, Espersen Polska 0,149 0,667 0, Seko 0,147 0,643 0, Graal 0,134 0,619 0, Pommernfisch 0,110 0,595 0, Nordfish 0,081 0,571 0, PPH Pirs 0,074 0,548 0, Nordfish-Foodmark 0,073 0,524 0, Foodmark-Poland 0,043 0,500 0, Koral 0,041 0,476 0, Contimax 0,031 0,452 0, Polinord -0,043 0,429 0, PR Łosoś -0,047 0,405 0, Artryb -0,065 0,381 0, Proryb -0,102 0,357 0, Friedrichs Polska -0,113 0,333 0, PPHU BMC -0,120 0,310 0, Nord Capital -0,141 0,286 0, Abramczyk -0,156 0,262 0, Excelsior Delikatesy -0,223 0,238 0, ZPR Mirko -0,233 0,214 0, Agro-Fish -0,285 0,190 0, Jantar Ltd. -0,507 0,167 0, McLean Brothers Poland -0,590 0,143 0, ZMK Delikates -0,600 0,119 0, Central Soya -0,724 0,095 0, PPH Morfish -0,783 0,071 0, Rybak -0,828 0,048 0, PPiUR Szkuner -1,405 0,024 0,001 Źródło: Opracowanie własne.

12 344 Jacek Szanduła lepsze od badanego obiektu. Wartość dystrybuanty teoretyczne informue dokładnie ile obiektowi brakue do idealnego wzorca, który osiągnąłby wartość 1. Na przykład piąty w rankingu Superfish est w rzeczywistości gorszy od zaledwie 9,5% (F e (z) = 0,905) firm w branży lecz teoretycznie do nalepszego brakue mu aż 18,6% ( Fz ˆ ( ) = 0,814). Wynika to z faktu, że następne przedsiębiorstwa aż do dziesiątego w rankingu włącznie nie maą duże straty do Superfish biorąc pod uwagę wartość wskaźnika syntetycznego zaledwie 0,04. Dystrybuanta teoretyczna dae lepszą informacę w porównaniu z dystrybuantą empiryczną na temat tego, ile należy poprawić, aby być nalepszym w branży. Nawet nalepszy w branży Morpol, góruący pod wieloma względami nad konkurencą, otrzymue wskazówkę, że są obszary kondyci finansowe, które w innych firmach kształtuą się lepie. Zakończenie Kondyca finansowa przedsiębiorstwa est zawiskiem złożonym. Można ą ednak opisać za pomocą wskaźnika syntetycznego. Takie rozwiązanie znacząco ułatwia ocenę kondyci finansowe w przypadku gdy różne wskaźniki cząstkowe daą sprzeczne sygnały. Wyznaczenie wartości wskaźnika syntetycznego dla poedynczego przedsiębiorstwa nie est ednak wystarczaące przeprowadzenie oceny wymaga bowiem, aby istniał akiś punkt odniesienia, podstawa, do które odnoszony będzie otrzymany wynik. Punktem odniesienia dla kondyci finansowe przedsiębiorstwa może być rozkład wskaźnika syntetycznego uzyskanego na podstawie przedsiębiorstw z branży. Wykorzystanie do oceny kondyci finansowe dystrybuanty rozkładu wskaźnika syntetycznego likwidue problemy z interpretacą wartości samego wskaźnika syntetycznego. Do tego celu nadae się zarówno rozkład empiryczny ak i teoretyczny. Rozkład teoretyczny ma tę przewagę nad empirycznym, że umożliwia dokładnieszą ocenę kondyci finansowe. Problemem może być ednak przeprowadzenie symulaci w przypadku, gdy cząstkowe wskaźniki wykazuą wzaemną zależność. Prezentowane podeście symulowania rozkładu wskaźnika syntetycznego w celu ułatwienia interpretaci ego wartości nie ogranicza się edynie do kondyci finansowe przedsiębiorstwa. Proponowane rozwiązanie z powodzeniem można wykorzystać w badaniu innych zawisk złożonych. Zawsze, gdy konstruowana est miara syntetyczna np. w badaniu akości życia, rozwou społeczno-gospodarczego i wielu innych poznanie rozkładu takie zmienne ułatwia ocenę sytuaci i interpretacę wyników. Literatura 1. Aczel A. D. (2000), Statystyka w zarządzaniu, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2. Appenzeller D. (2008), Metodologiczne problemy oceny i prognozowania kondyci finansowe [w:] Prognozowanie w zarządzaniu firmą, Wydawnictwo Indygo Zahir Media

13 Pozyconowanie i ocena kondyci finansowe Child D. (2006), The essentials of factor analysis, Continuum International Publishing Group, Nowy Jork 4. Damodaran A. (2007), Finanse korporacyne : teoria i praktyka, Helion, Gliwice 5. Grabiński T. (1989), Funkce i mierniki odległości [w:] Metody taksonomii numeryczne w modelowaniu zawisk społeczno-gospodarczych, red. Zeliaś A., PWN, Warszawa 6. Grabiński T. (1988), Metody statystyczne analizy porównawcze [w:] Metody statystyki międzynarodowe, red. Zeliaś, PWE, Warszawa 7. stan na Kolenda M. (2006), Taksonomia numeryczna. Klasyfikaca, porządkowanie i analiza obiektów wielocechowych, Wydawnictwo Akademii Ekonomiczne we Wrocławiu, Wrocław 9. Kowalak R. (2008), Ocena kondyci finansowe przedsiębiorstwa w badaniu zagrożenia upadłością, Ośrodek Doradztwa i Doskonalenia Kadr, Gdańsk 10. Machała R. (2008), Zarządzanie finansami i wycena firmy, Oficyna Wydawnicza Unimex, Wrocław 11. Pluta W. (1975), Zastosowanie metod taksonomicznych i analizy czynnikowe do konstruowania syntetycznych wskaźników technicznoekonomicznych, Przegląd Statystyczny nr Redel D. (2007), Wykorzystanie sprawozdawczości finansowe do celów analitycznych [w:] Finanse przedsiębiorstwa, red. Szczepański J., Szyszko L., PWE, Warszawa 13. Sierpińska M., Jachna T.(2004), Ocena przedsiębiorstwa wg standardów światowych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 14. Strahl D., Walesiak M. (1997), Normalizaca zmiennych w skali przedziałowe i ilorazowe w referencynym systemie granicznym, Przegląd Statystyczny nr Szpulak A. (2002), Ocena i prognoza kondyci finansowe działu produkci artykułów spożywczych i napoów, Prace Naukowe Akademii Ekonomiczne nr Walesiak M. (2006), Uogólniona miara odległości w statystyczne analizie wielowymiarowe, Wydawnictwo Akademii Ekonomiczne we Wrocławiu, Wrocław Streszczenie W artykule rozważany est problem oceny kondyci finansowe przedsiębiorstwa. Kondyca finansowa ako zawisko złożone wymaga uwzględnienia wielu różnych czynników. Do e wyczerpuącego opisu należy wykorzystać co namnie kilka wskaźników finansowych. Na ich podstawie można wyznaczyć miarę syntetyczną ułatwiaącą ocenę kondyci finansowe nawet wówczas, gdy różne wskaźniki daą sprzeczne sygnały. Literatura przedmiotu, ak dotąd, nie rozwiązue w należyty sposób problemu interpretaci uzyskiwanych wartości.

14 346 Jacek Szanduła W pracy przedstawiona została propozyca sposobu wyznaczania podstawy dla interpretaci wskaźnika syntetycznego, za którą przyęto rozkład wskaźnika syntetycznego uzyskany na podstawie spółek działaących w edne branży. Propozyca obemue wykorzystanie rozkładu empirycznego ak i teoretycznego generowanego przy użyciu symulaci. Przedstawiono procedurę symulaci rozkładu teoretycznego syntetycznego wskaźnika kondyci finansowe. Część empiryczną zilustrowano na przykładzie branży przetwórstwa rybnego w Polsce. The positioning and evaluation of the company financial condition against the background of the competitors by using multivariate analysis (Summary) The paper regards the problem of evaluation a company financial performance. Financial performance as a complex phenomenon requires consideration of many factors. Its thorough description must use at least few financial indicators. On their basis an aggregate indicator can be calculated for an easy evaluation of a financial performance, even when different indicators give ambiguous signals. So far the literature does not solve the problem of interpretation of derived values in an appropriate way. The paper presents a proposal on how to delimit the base for the interpretation of the aggregate indicator, which is adopted for the distribution of the aggregate indicator obtained from companies operating in the same industry. The proposal involves the use of both the empirical and theoretical distribution. To estimate the theoretical distribution a simulation procedure has been provided. The empirical part is illustrated of the example of the fish processing industry in Poland.

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu.,,Analiza finansowa kontrahenta na przykładzie przedsiębiorstwa z branży 51 - transport lotniczy " Working paper

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu.,,Analiza finansowa kontrahenta na przykładzie przedsiębiorstwa z branży 51 - transport lotniczy  Working paper Anna Mężyk Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu,,Analiza finansowa kontrahenta na przykładzie przedsiębiorstwa z branży 51 - transport lotniczy " Working paper JEL Classification: A10 Słowa kluczowe: analiza

Bardziej szczegółowo

Planowanie przyszłorocznej sprzedaży na podstawie danych przedsiębiorstwa z branży usług kurierskich.

Planowanie przyszłorocznej sprzedaży na podstawie danych przedsiębiorstwa z branży usług kurierskich. Iwona Reszetar Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Planowanie przyszłorocznej sprzedaży na podstawie danych przedsiębiorstwa z branży usług kurierskich. Dokument roboczy Working paper Wrocław 2013 Wstęp

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie wartością i ryzykiem na przykładzie przedsiębiorstwa zajmującego się projektowaniem i dystrybucją odzieży

Zarządzanie wartością i ryzykiem na przykładzie przedsiębiorstwa zajmującego się projektowaniem i dystrybucją odzieży Zarządzanie wartością i ryzykiem na przykładzie przedsiębiorstwa zajmującego się projektowaniem i dystrybucją odzieży Value management and risk on the example of a company engaged in the design and distribution

Bardziej szczegółowo

Planowanie przychodów ze sprzedaży na przykładzie. przedsiębiorstw z branży wydawniczej

Planowanie przychodów ze sprzedaży na przykładzie. przedsiębiorstw z branży wydawniczej B. Ganczuk, B. Szutka, A. Żałobnik Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Planowanie przychodów ze sprzedaży na przykładzie przedsiębiorstw z branży wydawniczej JEL Classification: G00 Słowa kluczowe: metoda

Bardziej szczegółowo

Wielowymiarowa ocena pozycji konkurencyjnej krajowych banków giełdowych za okres 2007-2011

Wielowymiarowa ocena pozycji konkurencyjnej krajowych banków giełdowych za okres 2007-2011 Karol Śledzik * Wielowymiarowa ocena pozyci konkurencyne kraowych banków giełdowych za okres 2007-2011 Wstęp Sytuaca na rynkach finansowych nadal charakteryzue się podwyższoną zmiennością. Nawiększy wpływ

Bardziej szczegółowo

Analiza i ocena sytuacji finansowej przedsiębiorstwa

Analiza i ocena sytuacji finansowej przedsiębiorstwa Rozdział 6 Analiza i ocena sytuacji finansowej przedsiębiorstwa Celem niniejszego rozdziału jest przedstawienie podstawowych narzędzi analizy finansowej. Po jego lekturze Czytelnik zdobędzie informacje

Bardziej szczegółowo

OCENA KONDYCJI EKONOMICZNO-FINANSOWEJ WYBRANYCH SEKTORÓW WOJEWÓDZTWA ZACHODNIOPOMORSKIEGO W 2005 ROKU

OCENA KONDYCJI EKONOMICZNO-FINANSOWEJ WYBRANYCH SEKTORÓW WOJEWÓDZTWA ZACHODNIOPOMORSKIEGO W 2005 ROKU Ocena kondycji ekonomiczno-finansowej wybranych sektorów... STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 2 249 WALDEMAR TARCZYŃSKI MAŁGORZATA ŁUNIEWSKA Uniwersytet Szczeciński OCENA KONDYCJI

Bardziej szczegółowo

S.Wasyluk. Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu. Post-Crisis Inventory Management in Polish Manufacture of food products Firms

S.Wasyluk. Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu. Post-Crisis Inventory Management in Polish Manufacture of food products Firms S.Wasyluk Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Post-Crisis Inventory Management in Polish Manufacture of food products Firms Zarządzanie zapasami w warunkach pokryzysowych w przedsiębiorstwach z branży

Bardziej szczegółowo

Analiza finansowa przedsiębiorstw a z punktu widzenia zarządzającego przedsiębiorstwem. z branży 20. Kozub K., Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Analiza finansowa przedsiębiorstw a z punktu widzenia zarządzającego przedsiębiorstwem. z branży 20. Kozub K., Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Analiza finansowa przedsiębiorstw a z punktu widzenia zarządzającego przedsiębiorstwem z branży 20 Kozub K., Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Isztwan M., Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Frącala

Bardziej szczegółowo

Testy zgodności 9 113

Testy zgodności 9 113 Testy zgodności 9 3 9. TESTY ZGODNOŚCI 9. Różne sytuace praktyczne W praktyce badań statystycznych, ak uż poprzednio stwierdzono, cały proces analizy statystyczne dzielimy na dwa etapy: formułowanie hipotezy

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA EKONOMICZNA

STATYSTYKA EKONOMICZNA STATYSTYKA EKONOMICZNA Analiza statystyczna w ocenie działalności przedsiębiorstwa Opracowano na podstawie : E. Nowak, Metody statystyczne w analizie działalności przedsiębiorstwa, PWN, Warszawa 2001 Dr

Bardziej szczegółowo

Wielkość a wartość przedsiębiorstwa studium na podstawie raportów wybranych spółek

Wielkość a wartość przedsiębiorstwa studium na podstawie raportów wybranych spółek ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO nr 854 Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia nr 73 (2015) s. 469 475 Wielkość a wartość przedsiębiorstwa studium na podstawie raportów wybranych spółek Sławomir

Bardziej szczegółowo

Planowanie przychodów ze sprzedaży na przykładzie przedsiębiorstwa z branży transportowej

Planowanie przychodów ze sprzedaży na przykładzie przedsiębiorstwa z branży transportowej M.Ryng Wroclaw University of Economycs Planowanie przychodów ze sprzedaży na przykładzie przedsiębiorstwa z branży transportowej Working paper Słowa kluczowe: Planowanie finansowe, metoda procentu od sprzedaży,

Bardziej szczegółowo

Temat pracy: Zarządzanie wartością przedsiębiorstwa na przykładzie przedsiębiorstwa z branży produkcja urządzeń elektrycznych

Temat pracy: Zarządzanie wartością przedsiębiorstwa na przykładzie przedsiębiorstwa z branży produkcja urządzeń elektrycznych Agata Kozłowska Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Temat pracy: Zarządzanie wartością przedsiębiorstwa na przykładzie przedsiębiorstwa z branży produkcja urządzeń elektrycznych Przedmiotem poniższej

Bardziej szczegółowo

Planowanie przychodów ze sprzedaży na przykładzie przedsiębiorstwa z branży budowa obiektów inżynierii lądowej i wodnej Working paper

Planowanie przychodów ze sprzedaży na przykładzie przedsiębiorstwa z branży budowa obiektów inżynierii lądowej i wodnej Working paper Sebastian Lewera Wroclaw University of Economics Planowanie przychodów ze sprzedaży na przykładzie przedsiębiorstwa z branży budowa obiektów inżynierii lądowej i wodnej Working paper Słowa kluczowe: Planowanie

Bardziej szczegółowo

ROZDZIAŁ 6 WIELOWYMIAROWA ANALIZA PORÓWNAWCZA BANKÓW NOTOWANYCH NA GIEŁDZIE PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH W WARSZAWIE

ROZDZIAŁ 6 WIELOWYMIAROWA ANALIZA PORÓWNAWCZA BANKÓW NOTOWANYCH NA GIEŁDZIE PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH W WARSZAWIE Bartosz Chorkowy Marian Drymluch ROZDZIAŁ 6 WIELOWYMIAROWA ANALIZA PORÓWNAWCZA BANKÓW NOTOWANYCH NA GIEŁDZIE PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH W WARSZAWIE Wprowadzenie Celem większości uczestników rynku t. m.in.

Bardziej szczegółowo

Magdalena Dziubińska. Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Magdalena Dziubińska. Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Prognoza przychodów ze sprzedaży dla przedsiębiorstwa XYZ z branży 85.4 PKD Magdalena Dziubińska Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu JEL Classification G0 key words: planowanie finansowe, prognoza przychodów,

Bardziej szczegółowo

FOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS WPŁYW NORM EMPIRYCZNYCH NA KOŃCOWY WYNIK PROCESU DIAGNOZOWANIA

FOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS WPŁYW NORM EMPIRYCZNYCH NA KOŃCOWY WYNIK PROCESU DIAGNOZOWANIA FOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS Folia Pomer. Univ. Technol. Stetin., Oeconomica 2014, 308(74)1, 121 128 Katarzyna Wawrzyniak WPŁYW NORM EMPIRYCZNYCH NA KOŃCOWY WYNIK PROCESU DIAGNOZOWANIA

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie finansami w małych i średnich przedsiębiorstwach. Wprowadzenie. dr hab. inż. Karolina Mazur, prof. UZ

Zarządzanie finansami w małych i średnich przedsiębiorstwach. Wprowadzenie. dr hab. inż. Karolina Mazur, prof. UZ Zarządzanie finansami w małych i średnich przedsiębiorstwach Wprowadzenie dr hab. inż. Karolina Mazur, prof. UZ Przyczyny niepowodzenia małego przedsiębiorstwa Jedna z 10 podawanych przyczyn to brak zabezpieczenia

Bardziej szczegółowo

R. Jarosz. Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

R. Jarosz. Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu R. Jarosz Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu ANALIZA FINANSOWA PRZEDSIĘBIORSTWA Z PUNKTU WIDZENIA WŁAŚCICIELA, NA PRZYKŁADZIE PRZEDSIĘBIORSTWA Z BRANŻY PRODUKCJI METALOWYCH WYROBÓW GOTOWYCH, Z WYŁĄCZENIEM

Bardziej szczegółowo

WYKORZYSTANIE ANALIZY TAKSONOMICZNEJ DO WYZNACZENIA RANKINGU SPÓŁEK SEKTORA SPOŻYWCZEGO NOTOWANYCH NA GIEŁDZIE PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH W WARSZAWIE

WYKORZYSTANIE ANALIZY TAKSONOMICZNEJ DO WYZNACZENIA RANKINGU SPÓŁEK SEKTORA SPOŻYWCZEGO NOTOWANYCH NA GIEŁDZIE PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH W WARSZAWIE EKONOMETRIA ECONOMETRICS 4(42) 2013 ISSN 1507-3866 Iwona Bąk, Beata Szczecińska Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie WYKORZYSTANIE ANALIZY TAKSONOMICZNEJ DO WYZNACZENIA RANKINGU SPÓŁEK

Bardziej szczegółowo

Planowanie przychodów ze sprzedaży na przykładzie przedsiębiorstw z branży 45.

Planowanie przychodów ze sprzedaży na przykładzie przedsiębiorstw z branży 45. Kamila Potasiak Justyna Frys Wroclaw University of Economics Planowanie przychodów ze sprzedaży na przykładzie przedsiębiorstw z branży 45. Słowa kluczowe: analiza finansowa, planowanie finansowe, prognoza

Bardziej szczegółowo

Sterowanie wielkością zamówienia w Excelu - cz. 3

Sterowanie wielkością zamówienia w Excelu - cz. 3 Sterowanie wielkością zamówienia w Excelu - cz. 3 21.06.2005 r. 4. Planowanie eksperymentów symulacyjnych Podczas tego etapu ważne jest określenie typu rozkładu badanej charakterystyki. Dzięki tej informacji

Bardziej szczegółowo

Krótkoterminowe decyzje w zakresie finansów przedsiębiorstwa na przykładzie firmy z branży zajmującej się produkcją spożywczą.

Krótkoterminowe decyzje w zakresie finansów przedsiębiorstwa na przykładzie firmy z branży zajmującej się produkcją spożywczą. Krótkoterminowe decyzje w zakresie finansów przedsiębiorstwa na przykładzie firmy z branży zajmującej się produkcją spożywczą. Anna Kalińska Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Słowa kluczowe: kapitał

Bardziej szczegółowo

Kinga Grochowska Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu. Konstancja Karwacka Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Kinga Grochowska Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu. Konstancja Karwacka Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Kinga Grochowska Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Konstancja Karwacka Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Długoterminowe decyzje w zakresie finansów przedsiębiorstw, na przykładzie przedsiębiorstw

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie finansami w małych i średnich przedsiębiorstwach - 1. dr hab. inż. Karolina Mazur, prof. UZ

Zarządzanie finansami w małych i średnich przedsiębiorstwach - 1. dr hab. inż. Karolina Mazur, prof. UZ Zarządzanie finansami w małych i średnich przedsiębiorstwach - 1 dr hab. inż. Karolina Mazur, prof. UZ Przyczyny niepowodzenia małego przedsiębiorstwa Jedna z 10 podawanych przyczyn to brak zabezpieczenia

Bardziej szczegółowo

OCENA PRZYDATNOŚCI MODELU EKONOMETRYCZNEGO DO BADANIA ZMIAN DYNAMIKI GOSPODARKI WOJEWÓDZTWA ŚLĄSKIEGO

OCENA PRZYDATNOŚCI MODELU EKONOMETRYCZNEGO DO BADANIA ZMIAN DYNAMIKI GOSPODARKI WOJEWÓDZTWA ŚLĄSKIEGO Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach ISSN 2083-8611 Nr 220 2015 Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach Wydział Zarządzania Katedra Ekonometrii ozef.biolik@ue.katowice.pl

Bardziej szczegółowo

M. Dąbrowska. K. Grabowska. Wroclaw University of Economics

M. Dąbrowska. K. Grabowska. Wroclaw University of Economics M. Dąbrowska K. Grabowska Wroclaw University of Economics Zarządzanie wartością przedsiębiorstwa na przykładzie przedsiębiorstw z branży produkującej napoje JEL Classification: A 10 Słowa kluczowe: Zarządzanie

Bardziej szczegółowo

Wydział Matematyki. Testy zgodności. Wykład 03

Wydział Matematyki. Testy zgodności. Wykład 03 Wydział Matematyki Testy zgodności Wykład 03 Testy zgodności W testach zgodności badamy postać rozkładu teoretycznego zmiennej losowej skokowej lub ciągłej. Weryfikują one stawiane przez badaczy hipotezy

Bardziej szczegółowo

Planowanie przychodów ze sprzedaży na przykładzie przedsiębiorstwa z branży inżynierii lądowej i wodnej

Planowanie przychodów ze sprzedaży na przykładzie przedsiębiorstwa z branży inżynierii lądowej i wodnej M. Barczyszyn Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Planowanie przychodów ze sprzedaży na przykładzie przedsiębiorstwa z branży inżynierii lądowej i wodnej working paper Słowa kluczowe: planowanie finansowe,

Bardziej szczegółowo

Sara Wasyluk. Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu. Post - Crisis Cach Management in Polish Manufacture of food products Firms

Sara Wasyluk. Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu. Post - Crisis Cach Management in Polish Manufacture of food products Firms Sara Wasyluk Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Post - Crisis Cach Management in Polish Manufacture of food products Firms Zarządzanie gotówką w warunkach pokryzysowych w przedsiębiorstwach z branży

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie finansami przedsiębiorstw

Zarządzanie finansami przedsiębiorstw Zarządzanie finansami przedsiębiorstw Opracowała: Dr hab. Gabriela Łukasik, prof. WSBiF I. OGÓLNE INFORMACJE O PRZEDMIOCIE Cele przedmiotu:: - przedstawienie podstawowych teoretycznych zagadnień związanych

Bardziej szczegółowo

Inteligentna analiza danych

Inteligentna analiza danych Numer indeksu 150946 Michał Moroz Imię i nazwisko Numer indeksu 150875 Grzegorz Graczyk Imię i nazwisko kierunek: Informatyka rok akademicki: 2010/2011 Inteligentna analiza danych Ćwiczenie I Wskaźniki

Bardziej szczegółowo

Akademia Młodego Ekonomisty

Akademia Młodego Ekonomisty Akademia Młodego Ekonomisty Analiza wskaźnikowa przedsiębiorstwa Jak ocenić pozycję finansową firmy? dr Grażyna Michalczuk Uniwersytet w Białymstoku 9 maja 2013 r. Co to jest analiza To metoda poznanie

Bardziej szczegółowo

ćwiczenia 30 zaliczenie z oceną

ćwiczenia 30 zaliczenie z oceną Wydział: Zarządzanie i Finanse Nazwa kierunku kształcenia: Finanse i Rachunkowość Rodzaj przedmiotu: podstawowy Opiekun: prof. dr hab. Maria Sierpińska Poziom studiów (I lub II stopnia): I stopnia Tryb

Bardziej szczegółowo

ZARZĄDZANIE RYZYKIEM

ZARZĄDZANIE RYZYKIEM Dr Maciej Piechocki ZARZĄDZANIE RYZYKIEM W literaturze fachowej spotkać można wiele definicji ryzyka. W grupie nauk ekonomicznych ryzyko wbudowane jest w istotę zarządzania, które sprowadza się do trzech

Bardziej szczegółowo

S.Wasyluk. Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

S.Wasyluk. Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu S.Wasyluk Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Długoterminowe decyzje w zakresie finansów przedsiębiorstw na przykładzie przedsiębiorstwa w branży produkcji wyrobów mięsnych Working paper JEL Classification:

Bardziej szczegółowo

R. Jarosz Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

R. Jarosz Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu R. Jarosz Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu DŁUGOTERMINOWE DECYZJE W ZAKRESIE FINANSÓW PRZEDSIĘBIORSTWA NA PRZYKŁADZIE PRZEDSIĘBIORSTWA Z BRANŻY PRODUKCJI METALOWYCH WYROBÓW GOTOWYCH, Z WYŁĄCZENIEM

Bardziej szczegółowo

Płynność w ujęciu dynamicznym: Wskaźniki struktury przepływów pieniężnych, Wskaźniki wydajności pieniężnej, Wskaźniki wystarczalności pieniężnej.

Płynność w ujęciu dynamicznym: Wskaźniki struktury przepływów pieniężnych, Wskaźniki wydajności pieniężnej, Wskaźniki wystarczalności pieniężnej. ĆWICZENIA 9. [2] Rozdz. 4., [7] Rozdz. 3.2 Ocena w ujęciu statycznym: Pojęcie i znaczenie finansowej, zdolności płatniczej, wypłacalności. Czynniki determinujące płynność finansową. Konsekwencje nad, pogorszenia,

Bardziej szczegółowo

Podsumowanie raportu z wyceny wartości Hubstyle Sp. z o.o.

Podsumowanie raportu z wyceny wartości Hubstyle Sp. z o.o. Podsumowanie raportu z wyceny wartości Hubstyle Sp. z o.o. Niniejszy dokument stanowi podsumowanie raportu z wyceny wartości Spółki Hubstyle Sp. z o.o. na 9 kwietnia 2014 roku. Podsumowanie przedstawia

Bardziej szczegółowo

Wykorzystanie kart kontrolnych do analizy sprawozdań finansowych

Wykorzystanie kart kontrolnych do analizy sprawozdań finansowych The Wroclaw School of Banking Research Journal ISSN 1643-7772 I eissn 2392-1153 Vol. 15 I No. 5 Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Bankowej we Wrocławiu ISSN 1643-7772 I eissn 2392-1153 R. 15 I Nr 5 Wykorzystanie

Bardziej szczegółowo

Planowanie przyszłorocznej sprzedaży dla przedsiębiorstw z branży: Handel hurtowy z wyłączeniem handlu pojazdami samochodowymi

Planowanie przyszłorocznej sprzedaży dla przedsiębiorstw z branży: Handel hurtowy z wyłączeniem handlu pojazdami samochodowymi M. Rubczewska P. Robaszewski A. Zygiel Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Planowanie przyszłorocznej sprzedaży dla przedsiębiorstw z branży: Handel hurtowy z wyłączeniem handlu pojazdami samochodowymi

Bardziej szczegółowo

Konstrukcja wskaźnika Altmana opiera się na trzech podstawowych założeniach:

Konstrukcja wskaźnika Altmana opiera się na trzech podstawowych założeniach: Raz, dwa, trzy... bankrutujesz Ty Prowadzenie działalności gospodarczej, podobnie jak w przypadku innych ekstremalnych zajęć, wiąże się z ryzykiem niewypłacalności lub bankructwa. Czy można z wyprzedzeniem

Bardziej szczegółowo

Wskaźniki opłacalności zaangażowanego majątku Wskaźnik rentowności netto aktywów Wskaźnik rentowności operacyjnej aktywów

Wskaźniki opłacalności zaangażowanego majątku Wskaźnik rentowności netto aktywów Wskaźnik rentowności operacyjnej aktywów Wskaźniki opłacalności zaangażowanego majątku Wskaźnik rentowności netto aktywów Wskaźnik rentowności operacyjnej aktywów wskaźniki opłacalności zaangażowanego kapitału wskaźnik rentowności kapitału całkowitego

Bardziej szczegółowo

Kinga Pacyńska. Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu. Słowa kluczowe: analiza wskaźnikowa, średni wskaźnik branży, zarządzający przedsiębiorstwem.

Kinga Pacyńska. Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu. Słowa kluczowe: analiza wskaźnikowa, średni wskaźnik branży, zarządzający przedsiębiorstwem. Analiza finansowa przedsiębiorstwa z punktu widzenia współpracującego, na przykładzie przedsiębiorstwa z 21- Manufacture of basic pharmaceutical products and pharmaceutical preparations Kinga Pacyńska

Bardziej szczegółowo

ANALIZA STOPNIA ZADŁUŻENIA PRZEDSIĘBIORSTW SKLASYFIKOWANYCH W KLASIE EKD

ANALIZA STOPNIA ZADŁUŻENIA PRZEDSIĘBIORSTW SKLASYFIKOWANYCH W KLASIE EKD Studia i Materiały. Miscellanea Oeconomicae Rok 13, Nr 1/2009 Wydział Zarządzania i Administracji Uniwersytetu Humanistyczno Przyrodniczego Jana Kochanowskiego w Kielcach G ospodarowanie zasobami organiza

Bardziej szczegółowo

Analiza Ekonomiczna. 3. Analiza wskaźnikowa sprawozdań finansowych.

Analiza Ekonomiczna. 3. Analiza wskaźnikowa sprawozdań finansowych. Analiza Ekonomiczna. 3. Analiza wskaźnikowa sprawozdań finansowych. Rozwinięciem wstępnej analizy sprawozdań finansowych jest analiza wskaźnikowa. Jest ona odpowiednim narzędziem analizy finansowej przedsiębiorstwa,

Bardziej szczegółowo

ANALIZA WSKAŹNIKOWA WSKAŹNIKI PŁYNNOŚCI MATERIAŁY EDUKACYJNE. Wskaźnik bieżącej płynności

ANALIZA WSKAŹNIKOWA WSKAŹNIKI PŁYNNOŚCI MATERIAŁY EDUKACYJNE. Wskaźnik bieżącej płynności ANALIZA WSKAŹNIKOWA WSKAŹNIKI PŁYNNOŚCI Wskaźnik bieżącej płynności Informuje on, ile razy bieżące aktywa pokrywają bieżące zobowiązania firmy. Zmniejszenie wartości tak skonstruowanego wskaźnika poniżej

Bardziej szczegółowo

Wskaźnik Formuła OB D% aktywa trwałe aktywa obrotowe

Wskaźnik Formuła OB D% aktywa trwałe aktywa obrotowe 1. Wskaźniki sprawności działania Wskaźnik Formuła 2009 2008 OB D% 1. Podstawowy wsk. Struktury majątkowej aktywa trwałe aktywa obrotowe 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. Wskaźnik produktywności aktywów (wskaźnik

Bardziej szczegółowo

Księgarnia PWN: Robert Machała - Praktyczne zarządzanie finansami firmy

Księgarnia PWN: Robert Machała - Praktyczne zarządzanie finansami firmy Księgarnia PWN: Robert Machała - Praktyczne zarządzanie finansami firmy Wstęp 1. do zarządzania finansami firmy 1.1. Zarządzanie firmą a budowanie jej wartości Obszary zarządzania przedsiębiorstwem Proces

Bardziej szczegółowo

Akademia Młodego Ekonomisty

Akademia Młodego Ekonomisty Akademia Młodego Ekonomisty Analiza wskaźnikowa przedsiębiorstwa Jak ocenić pozycję finansową przedsiębiorstwa? Prowadzący: dr Jacek Gad Wydział Zarządzania Uniwersytet Łódzki 13 październik 2015 r. Plan

Bardziej szczegółowo

Konstrukcja miernika szans na bankructwo firmy

Konstrukcja miernika szans na bankructwo firmy Natalia Nehrebecka / Departament Statystyki Konstrukcja miernika szans na bankructwo firmy Statystyka Wiedza Rozwój, 17-18 października 2013 r. w Łodzi Konstrukcja miernika szans na bankructwo firmy 2

Bardziej szczegółowo

Rozkład normalny Parametry rozkładu zmiennej losowej Zmienne losowe wielowymiarowe

Rozkład normalny Parametry rozkładu zmiennej losowej Zmienne losowe wielowymiarowe Rachunek Prawdopodobieństwa istatystyka W4 Rozkład normalny Parametry rozkładu zmienne losowe Zmienne losowe wielowymiarowe Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407 adan@agh.edu.pl Rozkład normalny - standaryzaca

Bardziej szczegółowo

Rozdział XII. Teoretyczne aspekty oceny sytuacji majątkowej jednostki gospodarczej na podstawie wstępnej analizy bilansu

Rozdział XII. Teoretyczne aspekty oceny sytuacji majątkowej jednostki gospodarczej na podstawie wstępnej analizy bilansu Anna Ankudo - Jankowska AR im. Augusta Cieszkowskiego w Poznaniu Rozdział XII Teoretyczne aspekty oceny sytuacji majątkowej jednostki gospodarczej na podstawie wstępnej analizy bilansu Wstęp Maksymalizacja

Bardziej szczegółowo

Analiza finansowa przedsiębiorstwa z punktu widzenia zarządzającego przedsiębiorstwem na

Analiza finansowa przedsiębiorstwa z punktu widzenia zarządzającego przedsiębiorstwem na Analiza finansowa przedsiębiorstwa z punktu widzenia zarządzającego przedsiębiorstwem na przykładzie przedsiębiorstwa z branży Manufacture of wearing apparel Małgorzata Bąk Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Bardziej szczegółowo

Długoterminowe decyzje w zakresie finansów przedsiębiorstw na przykładzie przedsiębiorstwa z branży zajmującej się produkcją spożywczą.

Długoterminowe decyzje w zakresie finansów przedsiębiorstw na przykładzie przedsiębiorstwa z branży zajmującej się produkcją spożywczą. Długoterminowe decyzje w zakresie finansów przedsiębiorstw na przykładzie przedsiębiorstwa z branży zajmującej się produkcją spożywczą. Anna Kalińska Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Słowa kluczowe:

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia 3 ROZKŁAD ZMIENNEJ LOSOWEJ JEDNOWYMIAROWEJ

Ćwiczenia 3 ROZKŁAD ZMIENNEJ LOSOWEJ JEDNOWYMIAROWEJ Ćwiczenia 3 ROZKŁAD ZMIENNEJ LOSOWEJ JEDNOWYMIAROWEJ Zadanie 1. Zmienna losowa przyjmuje wartości -1, 0, 1 z prawdopodobieństwami równymi odpowiednio: ¼, ½, ¼. Należy: a. Wyznaczyć rozkład prawdopodobieństwa

Bardziej szczegółowo

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar... 1. Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar... 1. Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16 Spis treści Przedmowa.......................... XI Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar................. 1 1.1. Wielkości fizyczne i pozafizyczne.................. 1 1.2. Spójne układy miar. Układ SI i jego

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna i ekonometria

Statystyka matematyczna i ekonometria Statystyka matematyczna i ekonometria prof. dr hab. inż. Jacek Mercik B4 pok. 55 jacek.mercik@pwr.wroc.pl (tylko z konta studenckiego z serwera PWr) Konsultacje, kontakt itp. Strona WWW Elementy wykładu.

Bardziej szczegółowo

P. Woźniak. Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu. "Zarządzanie gotówki w warunkach pokryzysowych w przedsiębiorstwie z branży produkcji metali".

P. Woźniak. Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu. Zarządzanie gotówki w warunkach pokryzysowych w przedsiębiorstwie z branży produkcji metali. P. Woźniak Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu "Zarządzanie gotówki w warunkach pokryzysowych w przedsiębiorstwie z branży produkcji metali". "Post - Crisis Cach Management in Polish Manufacture of basic

Bardziej szczegółowo

Ocena działalności przedsiębiorstwa z zastosowaniem wybranych metod ilościowych

Ocena działalności przedsiębiorstwa z zastosowaniem wybranych metod ilościowych Grażyna Karmowska Zakład Analizy Systemowej Akademia Rolnicza w Szczecinie Ocena działalności przedsiębiorstwa z zastosowaniem wybranych metod ilościowych Wstęp Jednym z podstawowych sposobów oceny podejmowanych

Bardziej szczegółowo

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu PLANOWANIE PRZYCHODOW ZE SPRZEDAŻY NA PRZYKŁADZIE PRZEDSIĘBIORSTW Z BRANŻY : HANDEL HURTOWY Z WYŁĄCZENIEM HANDLU POJAZDAMI SAMOCHODOWYMI Słowa kluczowe: prognoza sprzedaży,

Bardziej szczegółowo

Długoterminowe decyzje finansowe w zakresie finansów przedsiębiorstw na przykładzie przedsiębiorstwa z branży okienniczej

Długoterminowe decyzje finansowe w zakresie finansów przedsiębiorstw na przykładzie przedsiębiorstwa z branży okienniczej Długoterminowe decyzje finansowe w zakresie finansów przedsiębiorstw na przykładzie przedsiębiorstwa z branży okienniczej Kamil Heliński, Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu W niniejszej pracy przeprowadzamy

Bardziej szczegółowo

Rozkłady statystyk z próby

Rozkłady statystyk z próby Rozkłady statystyk z próby Rozkłady statystyk z próby Przypuśćmy, że wykonujemy serię doświadczeń polegających na 4 krotnym rzucie symetryczną kostką do gry, obserwując liczbę wyrzuconych oczek Nr kolejny

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna dla leśników

Statystyka matematyczna dla leśników Statystyka matematyczna dla leśników Wydział Leśny Kierunek leśnictwo Studia Stacjonarne I Stopnia Rok akademicki 03/04 Wykład 5 Testy statystyczne Ogólne zasady testowania hipotez statystycznych, rodzaje

Bardziej szczegółowo

Wykorzystanie modelu analizy Du Ponta w ocenie efektywności wybranych przedsiębiorstw gospodarki żywnościowej

Wykorzystanie modelu analizy Du Ponta w ocenie efektywności wybranych przedsiębiorstw gospodarki żywnościowej Beata Szczecińska Zakład Analizy Systemowej Akademia Rolnicza w Szczecinie Wykorzystanie modelu analizy Du Ponta w ocenie efektywności wybranych przedsiębiorstw gospodarki żywnościowej Wstęp Funkcjonujące

Bardziej szczegółowo

Planowanie przychodów ze sprzedaży na przykładzie przedsiębiorstw z branży finansowej

Planowanie przychodów ze sprzedaży na przykładzie przedsiębiorstw z branży finansowej K. Czyczerska, A. Wiktorowicz UNIWERSYTET EKONOMICZNY WE WROCŁWIU Planowanie przychodów ze sprzedaży na przykładzie przedsiębiorstw z branży finansowej Słowa kluczowe: planowanie przychodów, metoda średniej

Bardziej szczegółowo

Akademia Młodego Ekonomisty

Akademia Młodego Ekonomisty Akademia Młodego Ekonomisty Jak ocenić pozycję finansową firmy? dr Piotr Stobiecki Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu 16 maja 2013 r. Plan wykładu ; ;. 2 kredyt Powody oceny rzetelność kontrahenta inwestycje

Bardziej szczegółowo

Analiza ekonomiczna. Wykład 2 Analiza bilansu. K. Mazur, prof. UZ

Analiza ekonomiczna. Wykład 2 Analiza bilansu. K. Mazur, prof. UZ Analiza ekonomiczna Wykład 2 Analiza bilansu Plan wykładu Istota danych zasobowych Aktywa a rozwój przedsiębiorstwa Analiza sytuacji majątkowej Analiza sytuacji kapitałowej Pozioma analiza bilansu Dane

Bardziej szczegółowo

Analiza finansowa. Wykład 2

Analiza finansowa. Wykład 2 Analiza finansowa Wykład 2 ANALIZA SYTUACJI MAJĄTKOWEJ K. Mazur, prof. UZ 2 Analiza majątku (aktywów) Aktywa są to "kontrolowane przez jednostkę zasoby majątkowe o wiarygodnie określonej wartości, powstałe

Bardziej szczegółowo

M. Wojtyła Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

M. Wojtyła Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu M. Wojtyła Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Zarządzanie ryzykiem w tworzeniu wartości na przykładzie przedsiębiorstwa z branży 35: Wytwarzanie i zaopatrywanie w energię elektryczną, gaz, parę wodną

Bardziej szczegółowo

Tabela 1. Wyniki finansowe oraz dane bilansowe Fundacji Lux Veritatis za lata 2009 2012. RACHUNEK WYNIKÓW w zł 2009 2010 2011

Tabela 1. Wyniki finansowe oraz dane bilansowe Fundacji Lux Veritatis za lata 2009 2012. RACHUNEK WYNIKÓW w zł 2009 2010 2011 Porównanie sytuacji finansowej Fundacji Lux Veritatis w postępowaniach dotyczących koncesji na nadawanie programu telewizyjnego drogą naziemną cyfrową W postępowaniu o rozszerzenie koncesji, które miało

Bardziej szczegółowo

PLANOWANIE PRZYCHODÓW ZE SPRZEDAŻY NA PRZYKŁADZIE PRZEDSIĘBIORSTWA Z BRANŻY MAGAZYNOWANIE I DZIAŁALNOŚĆ USŁUGOWA WPOMAGAJĄCA TRANSPORT

PLANOWANIE PRZYCHODÓW ZE SPRZEDAŻY NA PRZYKŁADZIE PRZEDSIĘBIORSTWA Z BRANŻY MAGAZYNOWANIE I DZIAŁALNOŚĆ USŁUGOWA WPOMAGAJĄCA TRANSPORT R. Zagórowicz Wroclaw University of Economics PLANOWANIE PRZYCHODÓW ZE SPRZEDAŻY NA PRZYKŁADZIE PRZEDSIĘBIORSTWA Z BRANŻY MAGAZYNOWANIE I DZIAŁALNOŚĆ USŁUGOWA WPOMAGAJĄCA TRANSPORT JEL Classification:

Bardziej szczegółowo

TEMAT: ANALIZA FINANSOWA PRZEDSIĘBIORSTW Z PUNKTU WIDZENIA ZARZĄDZAJĄCEGO PRZEDSIĘBIORSTWEM.

TEMAT: ANALIZA FINANSOWA PRZEDSIĘBIORSTW Z PUNKTU WIDZENIA ZARZĄDZAJĄCEGO PRZEDSIĘBIORSTWEM. A. Mikołajczyk K. Młynarczyk Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu TEMAT: ANALIZA FINANSOWA PRZEDSIĘBIORSTW Z PUNKTU WIDZENIA ZARZĄDZAJĄCEGO PRZEDSIĘBIORSTWEM. Słowa kluczowe: rentowność, zadłużenie, sprawność,

Bardziej szczegółowo

RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH

RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH Piotr Konieczka Katedra Chemii Analitycznej Wydział Chemiczny Politechnika Gdańska Równoważność metod??? 2 Zgodność wyników analitycznych otrzymanych z wykorzystaniem porównywanych

Bardziej szczegółowo

ZMIENNE LOSOWE. Zmienna losowa (ZL) X( ) jest funkcją przekształcającą przestrzeń zdarzeń elementarnych w zbiór liczb rzeczywistych R 1 tzn. X: R 1.

ZMIENNE LOSOWE. Zmienna losowa (ZL) X( ) jest funkcją przekształcającą przestrzeń zdarzeń elementarnych w zbiór liczb rzeczywistych R 1 tzn. X: R 1. Opracowała: Joanna Kisielińska ZMIENNE LOSOWE Zmienna losowa (ZL) X( ) jest funkcją przekształcającą przestrzeń zdarzeń elementarnych w zbiór liczb rzeczywistych R tzn. X: R. Realizacją zmiennej losowej

Bardziej szczegółowo

A.Miszkiewicz, Wroclaw University of Economic

A.Miszkiewicz, Wroclaw University of Economic A.Miszkiewicz, Wroclaw University of Economic Krótkoterminowe planowanie finansowe na podstawie przedsiębiorstwa z branży z branży firm centralnych (head offices) i holdingów z wyłączeniem holdingów finansowych.

Bardziej szczegółowo

Tyszko M., Wroclaw University of Economics. Szagdaj K., Wroclaw University of Economics. Marciniak M., Wroclaw University of Economics

Tyszko M., Wroclaw University of Economics. Szagdaj K., Wroclaw University of Economics. Marciniak M., Wroclaw University of Economics Tyszko M., Wroclaw University of Economics Szagdaj K., Wroclaw University of Economics Marciniak M., Wroclaw University of Economics Planowanie przychodów ze sprzedaży na przykładzie przedsiębiorstw z

Bardziej szczegółowo

Planowanie finansowe

Planowanie finansowe 1-1 Planowanie finansowe Grzegorz Michalski Podstawy planowania finansowego 1-2 Plan operacyjny znany też jako plan pięcioletni, może dotyczyć dowolnego horyzontu czasowego, ale większość przedsiębiorstw

Bardziej szczegółowo

Spis treści 3 SPIS TREŚCI

Spis treści 3 SPIS TREŚCI Spis treści 3 SPIS TREŚCI PRZEDMOWA... 1. WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE JAKO DYSCYPLINA MATEMATYCZNA... Metody statystyczne w analizie i prognozowaniu zjawisk ekonomicznych... Badania statystyczne podstawowe

Bardziej szczegółowo

S.Wasyluk. Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

S.Wasyluk. Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu S.Wasyluk Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Zarządzanie zapasami w warunkach pokryzysowych w przedsiębiorstwach z branży produkcji wyrobów mięsnych Working paper JEL Classification: A10 Słowa kluczowe:

Bardziej szczegółowo

W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa

W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa dr hab. Jerzy Nakielski Zakład Biofizyki i Morfogenezy Roślin Plan wykładu: 1. O co chodzi w statystyce 2. Etapy badania statystycznego 3. Zmienna losowa, rozkład

Bardziej szczegółowo

A. Miksa, Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu. A. Pater, Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu. B. Świniarska, Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

A. Miksa, Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu. A. Pater, Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu. B. Świniarska, Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu A. Miksa, Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu A. Pater, Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu B. Świniarska, Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Planowanie przychodów ze sprzedaży na przykładzie przedsiębiorstw

Bardziej szczegółowo

KROK 8. PROGNOZA SPRAWOZDAÑ FINANSOWYCH. Jerzy T. Skrzypek

KROK 8. PROGNOZA SPRAWOZDAÑ FINANSOWYCH. Jerzy T. Skrzypek KROK 8. PROGNOZA SPRAWOZDAÑ FINANSOWYCH Jerzy T. Skrzypek poprzedniej prezentacji: Plan marketingowy 1 Prezentacja zawiera zasady konstrukcji planu marketingowego wraz z przykładem 2 Źródło: książka Biznesplan

Bardziej szczegółowo

Szkolenie: Analiza ekonomiczno-finansowa przedsiębiorstwa na podstawie. dr hab. Grzegorz Michalski, tel. 503452860 tel. 791214963

Szkolenie: Analiza ekonomiczno-finansowa przedsiębiorstwa na podstawie. dr hab. Grzegorz Michalski, tel. 503452860 tel. 791214963 Szkolenie: Analiza ekonomiczno-finansowa przedsiębiorstwa na podstawie sprawozdań finansowych Program szkolenia: Blok I: Analiza sprawozdań finansowych Dzień 1: Część teoretyczna: SPRAWOZDANIE FINANSOWE

Bardziej szczegółowo

KURS PRAWDOPODOBIEŃSTWO

KURS PRAWDOPODOBIEŃSTWO KURS PRAWDOPODOBIEŃSTWO Lekcja 6 Ciągłe zmienne losowe ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowiedź (tylko jedna jest prawdziwa). Pytanie 1 Zmienna losowa ciągła jest

Bardziej szczegółowo

Syntetyczna ocena dystansu Polski od krajów Unii Europejskiej na podstawie wybranych aspektów ochrony środowiska

Syntetyczna ocena dystansu Polski od krajów Unii Europejskiej na podstawie wybranych aspektów ochrony środowiska Katarzyna Warzecha * Syntetyczna ocena dystansu Polski od krajów Unii Europejskiej na podstawie wybranych aspektów ochrony środowiska Wstęp Celem opracowania jest ocena pozycji Polski na tle krajów UE

Bardziej szczegółowo

Temat: Podstawy analizy finansowej.

Temat: Podstawy analizy finansowej. Przedmiot: Analiza ekonomiczna Temat: Podstawy analizy finansowej. Rola analizy finansowej w systemie analiz. Analiza finansowa jest ta częścią analizy ekonomicznej, która stanowi najwyższy stopień jej

Bardziej szczegółowo

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 746 EKONOMICZNE PROBLEMY USŁUG NR 101 2012 RAFAŁ KLÓSKA Uniwersytet Szczeciński REGIONALNE ZRÓŻNICOWANIE POZIOMU ROZWOJU SPOŁECZNO-GOSPODARCZEGO W POLSCE

Bardziej szczegółowo

M. Gawrońska, Wroclaw University of Economics. Planowanie przychodów ze sprzedaży na podstawie przedsiębiorstwa z sektora 24.42.B.

M. Gawrońska, Wroclaw University of Economics. Planowanie przychodów ze sprzedaży na podstawie przedsiębiorstwa z sektora 24.42.B. M. Gawrońska, Wroclaw University of Economics Planowanie przychodów ze sprzedaży na podstawie przedsiębiorstwa z sektora 24.42.B. working paper Słowa kluczowe: planowanie finansowe, prognoza sprzedaży

Bardziej szczegółowo

MULTICRITERIA EVALUATION OF MINING ENTERPRISE

MULTICRITERIA EVALUATION OF MINING ENTERPRISE ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 2014 Seria: ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE z. 68 Nr kol. 1905 Katarzyna JAKOWSKA-SUWALSKA Politechnika Śląska Wydział Organizacji i Zarządzania WIELOKRYTERIALNA OCENA PRZEDSIĘBIORSTW

Bardziej szczegółowo

ZADANIA OBOWIĄZUJĄCE W DRUGIM ETAPIE KONKURSU KARIERA NA START DLA BANKU BGŻ

ZADANIA OBOWIĄZUJĄCE W DRUGIM ETAPIE KONKURSU KARIERA NA START DLA BANKU BGŻ ZADANIA OBOWIĄZUJĄCE W DRUGIM ETAPIE KONKURSU KARIERA NA START DLA BANKU BGŻ Zadanie 1 ZADANIE DO WYBORU: Przedsiębiorstwo Bodomax zaciągnęło kredyt bankowy w wysokości 1. zł na okres dwóch lat. Roczna

Bardziej szczegółowo

Wykład z analizy danych: powtórzenie zagadnień z rachunku prawdopodobieństwa

Wykład z analizy danych: powtórzenie zagadnień z rachunku prawdopodobieństwa Wykład z analizy danych: powtórzenie zagadnień z rachunku prawdopodobieństwa Marek Kubiak Instytut Informatyki Politechnika Poznańska Plan wykładu Podstawowe pojęcia rachunku prawdopodobieństwa Rozkład

Bardziej szczegółowo

Anna Kalińska Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu. Słowa kluczowe: analiza finansowa, wskaźniki finansowe, rentowność

Anna Kalińska Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu. Słowa kluczowe: analiza finansowa, wskaźniki finansowe, rentowność Analiza finansowa przedsiębiorstwa z punktu widzenia zarządzającego na przykładzie przedsiębiorstwa z branży zajmującej się wydobywaniem ropy naftowej i gazu ziemnego. Anna Kalińska Uniwersytet Ekonomiczny

Bardziej szczegółowo

Przeanalizuj spółkę i oceń, czy warto w nią zainwestować, czyli o fundamentach "od kuchni"

Przeanalizuj spółkę i oceń, czy warto w nią zainwestować, czyli o fundamentach od kuchni Przeanalizuj spółkę i oceń, czy warto w nią zainwestować, czyli o fundamentach "od kuchni" Prowadzący: Marcin Dybek Centrum Analiz Finansowych EBIT marcin.dybek@rsg.pl www.rsg.pl Stosowane standardy rachunkowości

Bardziej szczegółowo

Wykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy

Wykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy Wykład Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy Zbiorowość statystyczna - zbiór elementów lub wyników jakiegoś procesu powiązanych ze sobą logicznie (tzn. posiadających wspólne cechy

Bardziej szczegółowo

AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA Wydział Matematyki Stosowanej ROZKŁAD NORMALNY ROZKŁAD GAUSSA

AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA Wydział Matematyki Stosowanej ROZKŁAD NORMALNY ROZKŁAD GAUSSA AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA Wydział Matematyki Stosowanej KATEDRA MATEMATYKI TEMAT PRACY: ROZKŁAD NORMALNY ROZKŁAD GAUSSA AUTOR: BARBARA MARDOSZ Kraków, styczeń 2008 Spis treści 1 Wprowadzenie 2 2 Definicja

Bardziej szczegółowo

sieci. Kategoria B liczba punktów: 61-80 warunek dodatkowy: nieujemny wynik finansowy z działalności jednostki Kategoria C liczba punktów: 41-60

sieci. Kategoria B liczba punktów: 61-80 warunek dodatkowy: nieujemny wynik finansowy z działalności jednostki Kategoria C liczba punktów: 41-60 - zakres i metody oceny sytuacji ekonomicznej jednostek sieci Proponuje się, by ocena sytuacji ekonomiczno-finansowej jednostek sieci opierała się na analizie wskaźnikowej. Na tej podstawie, przy zastosowaniu

Bardziej szczegółowo

P. Popiel, K Moryń, M. Grzesiak, Wrocław University of Economics

P. Popiel, K Moryń, M. Grzesiak, Wrocław University of Economics P. Popiel, K Moryń, M. Grzesiak, Wrocław University of Economics "Planowanie produkcji ze sprzedaży na przykładzie przedsiębiorstw z branży 5.1 wydobywanie węgla kamiennego i 52 magazynowanie i działalność

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie wartością przedsiębiorstw na przykładzie przedsiębiorstw z branży papierniczej

Zarządzanie wartością przedsiębiorstw na przykładzie przedsiębiorstw z branży papierniczej Magdalena Mordasewicz (Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu) Katarzyna Madej (Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu) Milena Wierzyk (Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu) Zarządzanie wartością przedsiębiorstw

Bardziej szczegółowo