Joanna Muszyńska, Ewa Zdunek Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu. Ekonometryczna analiza upadłości przedsiębiorstw w Polsce w latach 1990-2005



Podobne dokumenty
Proces modelowania zjawiska handlu zagranicznego towarami

Stan i prognoza koniunktury gospodarczej

Stan i prognoza koniunktury gospodarczej

Na podstawie danych dotyczacych rocznych wydatków na pizze oszacowano parametry poniższego modelu:

Akademia Młodego Ekonomisty

Metody Ilościowe w Socjologii

Deficyt budżetowy i dług publiczny w dłuższym okresie. Joanna Siwińska

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl

ANALIZA PORÓWNAWCZA KONIUNKTURY GOSPODARKI WOJEWÓDZTWA ŚLĄSKIEGO I GOSPODARKI POLSKI

Stan i prognoza koniunktury gospodarczej

Projekcja inflacji i wzrostu gospodarczego Narodowego Banku Polskiego na podstawie modelu NECMOD

Stan i prognoza koniunktury gospodarczej

PYTANIA NA EGZAMIN MAGISTERSKI KIERUNEK: EKONOMIA STUDIA DRUGIEGO STOPNIA. CZĘŚĆ I dotyczy wszystkich studentów kierunku Ekonomia pytania podstawowe

REGRESJA I KORELACJA MODEL REGRESJI LINIOWEJ MODEL REGRESJI WIELORAKIEJ. Analiza regresji i korelacji

Projekcja inflacji i wzrostu gospodarczego Narodowego Banku Polskiego na podstawie modelu NECMOD

ANALIZA PORÓWNAWCZA KONIUNKTURY WOJEWÓDZTW POLSKI W LATACH

Konstrukcja miernika szans na bankructwo firmy

Analiza zależności liniowych

Etapy modelowania ekonometrycznego

Projekcja inflacji i wzrostu gospodarczego Narodowego Banku Polskiego na podstawie modelu NECMOD

Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji

Ćwiczenia IV

Akademia Młodego Ekonomisty

Projekcja inflacji i wzrostu gospodarczego Narodowego Banku Polskiego na podstawie modelu NECMOD

Jak długo żyją spółki na polskiej giełdzie? Zastosowanie statystycznej analizy przeżycia do modelowania upadłości przedsiębiorstw

Projekcja inflacji i wzrostu gospodarczego Narodowego Banku Polskiego na podstawie modelu NECMOD

Projekcja inflacji i wzrostu gospodarczego Narodowego Banku Polskiego na podstawie modelu NECMOD

PYTANIA NA EGZAMIN MAGISTERSKI KIERUNEK: EKONOMIA STUDIA DRUGIEGO STOPNIA. CZĘŚĆ I dotyczy wszystkich studentów kierunku Ekonomia pytania podstawowe

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 11-12

Rozwój Polski w warunkach stagnacji gospodarczej Unii Europejskiej

Spis treêci.

K wartość kapitału zaangażowanego w proces produkcji, w tys. jp.

Spis treści. Przedmowa do wydania polskiego Przedmowa WPROWADZENIE

ANALIZA DYNAMIKI DOCHODU KRAJOWEGO BRUTTO

Ekonometria. Zajęcia

Technikum Nr 2 im. gen. Mieczysława Smorawińskiego w Zespole Szkół Ekonomicznych w Kaliszu

Przykład 2. Stopa bezrobocia

Analiza porównawcza koniunktury gospodarczej w województwie zachodniopomorskim i w Polsce w ujęciu sektorowym

ZAKRES TEMATYCZNY EGZAMINU LICENCJACKIEGO

Stan i prognoza koniunktury gospodarczej

REGRESJA I KORELACJA MODEL REGRESJI LINIOWEJ

Projekcja inflacji i wzrostu gospodarczego Narodowego Banku Polskiego na podstawie modelu NECMOD

Kształcenie z zakresu ekonomii. dydaktycznych 1. Ogółem 9 Zaliczenie pracy kontrolnej z całości 2. Wykłady. Zakład Organizacji i Zarządzania

URZĄD MARSZAŁKOWSKI WOJEWÓDZTWA OPOLSKIEGO DEPARTAMENT POLITYKI REGIONALNEJ I PRZESTRZENNEJ. Referat Ewaluacji

Departament Bankowości Komercyjnej i Specjalistycznej oraz Instytucji Płatniczych URZĄD KOMISJI NADZORU FINANSOWEGO WARSZAWA, marzec 2016 r.

Stan i prognoza koniunktury gospodarczej

OGŁOSZENIE O ZAMÓWIENIU nr 1/2013 (POWYŻEJ 14 tys. EURO)

Sytuacja ekonomiczno-finansowa sektora cukrowniczego

Stan i prognoza koniunktury gospodarczej

7. Zastosowanie wybranych modeli nieliniowych w badaniach ekonomicznych. 14. Decyzje produkcyjne i cenowe na rynku konkurencji doskonałej i monopolu

EKONOMETRIA STOSOWANA PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

KONIUNKTURA GOSPODARCZA ŚWIATA I POLSKI. Polska koniunktura w 2014 r. i prognoza na lata Warszawa, lipiec 2015

Finanse publiczne. Wykład Polityka fiskalna i budżetowa państwa, część 2 Michał Możdżeń

Wymagania edukacyjne przedmiot "Podstawy ekonomii" Dział I Gospodarka, pieniądz. dopuszczający

Stan i prognoza koniunktury gospodarczej

PYTANIA NA EGZAMIN MAGISTERSKI KIERUNEK: FINANSE I RACHUNKOWOŚĆ STUDIA DRUGIEGO STOPNIA

JAK HICKS TŁUMACZYŁ KEYNESA? - MODEL RÓWNOWAGI IS-LM

dr Bartłomiej Rokicki Katedra Makroekonomii i Teorii Handlu Zagranicznego Wydział Nauk Ekonomicznych UW

AKADEMIA MŁODEGO EKONOMISTY

Testowanie hipotez statystycznych związanych ą z szacowaniem i oceną ą modelu ekonometrycznego

Zmiany koniunktury gospodarczej a sytuacja ekonomiczna wybranych przedsiębiorstw z branży budowlanej w Polsce

MAŁE I ŚREDNIE PRZEDSIĘBIORSTWA W POLSCE W OKRESIE ŚWIATOWEGO KRYZYSU EKONOMICZNEGO

Opis efektów kształcenia dla modułu zajęć

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO STATYSTYCZNA ANALIZA ZMIAN LICZBY HOTELI W POLSCE W LATACH

Stan i prognoza koniunktury gospodarczej

Projekcja inflacji i wzrostu gospodarczego Narodowego Banku Polskiego na podstawie modelu NECMOD

Ocena wpływu realizacji PROW na gospodarkę Polski

Prognozowanie na podstawie modelu ekonometrycznego

WYKŁAD 2. Problemy makroekonomii i wielkości makroekonomiczne

MRB TO KOMPENDIUM WIEDZY O AKTUALNEJ SYTUACJI GOSPODARCZEJ POLSKI I BRANŻY BUDOWLANEJ. A PONADTO NAJBARDZIEJ AKTUALNE, WIARYGODNE I RZETELNE PROGNOZY.

Załącznik nr 2. Objaśnienia przyjętych wartości do Wieloletniej Prognozy Finansowej Gminy Bielice na lata

Bardzo dobra Dobra Dostateczna Dopuszczająca

A.Światkowski. Wroclaw University of Economics. Working paper

Opis efektów kształcenia dla modułu zajęć

Projekt zaliczeniowy z Ekonometrii i prognozowania Wyższa Szkoła Bankowa w Toruniu 2017/2018

Estymacja parametrów modeli liniowych oraz ocena jakości dopasowania modeli do danych empirycznych

Analiza współzależności zjawisk

Sektor Gospodarstw Domowych. Instytut Nauk Ekonomicznych Polskiej Akademii Nauk GOSPODARKA POLSKI PROGNOZY I OPINIE. Warszawa

Analiza zdarzeń Event studies

liczbę osób zamieszkującą na terenie naszej gminy i odprowadzających podatek PIT. W zakresie pozostałych dochodów bieżących zaplanowano również

Makroekonomia - opis przedmiotu

Zmiany koniunktury w Polsce. Budownictwo na tle innych sektorów.

Finansowanie akcji kredytowej

Polityka pieniężna i fiskalna

EGZAMIN Z MAKROEKONOMII I Wersja przykładowa

Regresja wielokrotna jest metodą statystyczną, w której oceniamy wpływ wielu zmiennych niezależnych (X1, X2, X3,...) na zmienną zależną (Y).

O LICZBIE ABONENTÓW TELEFONII KOMÓRKOWEJ W POLSCE ZDANIEM TRZECH STATYSTYKÓW

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE MAKROEKONOMIA E. Logistyka (inżynierska) niestacjonarne. I stopnia. ogólnoakademicki. podstawowy

/2019 WORKING PAPER. System prognoz krótkoterminowych (wersja pilotażowa)

dr Bartłomiej Rokicki Katedra Makroekonomii i Teorii Handlu Zagranicznego Wydział Nauk Ekonomicznych UW

Makroekonomia 1 Wykład 12: Naturalna stopa bezrobocia i krzywa AS

JAK HICKS TŁUMACZYŁ KEYNESA? - MODEL RÓWNOWAGI IS-LM

Departament Bankowości Komercyjnej i Specjalistycznej oraz Instytucji Płatniczych URZĄD KOMISJI NADZORU FINANSOWEGO WARSZAWA, marzec 2017 r.

Stan i prognoza koniunktury gospodarczej

Informacja sygnalna. październik 2018 r.

Statystyka matematyczna i ekonometria

PROPOZYCJA ZAGADNIEŃ NA EGZAMIN LICENCJACKI NA KIERUNKU ANALITYKA GOSPODARCZA. 1.Modele wielorównaniowe. Ich rodzaje i zalecane metody estymacji

Art. 127 Traktatu o funkcjonowaniu Unii Europejskiej: 1. Głównym celem ESBC (Eurosystemu) jest utrzymanie stabilności cen.

Sytuacja gospodarcza Grecji w 2014 roku :11:20

Transkrypt:

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 2007 w Toruniu Katedra Ekonometrii i Statystyki, Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu Ekonometryczna analiza upadłości przedsiębiorstw w Polsce w latach 1990-2005 1. Wprowadzenie Celem referatu jest analiza czynników makroekonomicznych, wpływających na skalę oraz dynamikę upadłości przedsiębiorstw w Polsce, w latach 1990-2005. Zjawisko upadłości jest ściśle związane z uwarunkowaniami makroekonomicznymi, w których powstają i funkcjonują podmioty gospodarcze. Jako determinanty skali upadłości można przyjąć następujące parametry makroekonomiczne: liczbę przedsiębiorstw zarejestrowanych w systemie REGON, stopę wzrostu PKB, stopę bezrobocia, stopę inflacji itp. Za zmienną objaśnianą można uznać: liczbę wniosków o ogłoszenie upadłości oraz dynamikę liczby wniosków o upadłość. Ważnym problemem badawczym jest stosunkowo krótki okres występowania zjawiska upadłości przedsiębiorstw w Polsce. Wynika to z faktu, iż pierwsze upadłości przedsiębiorstw pojawiły się w Polsce dopiero w roku 1990, a więc wraz z wprowadzeniem zasad gospodarki rynkowej. W okresie powojennym aż do 1989 roku nie przeprowadzano w zasadzie postępowań upadłościowych i układowych 1. 2. Makroekonomiczne determinanty upadłości przedsiębiorstw Czynnikami makroekonomicznymi, wpływającymi na kondycję ekonomiczno-finansową przedsiębiorstw, a zatem również na procesy upadku firm, 1 Problem ten dotyczył tylko spółdzielni i przedsiębiorstw prywatnych, które stanowiły znikomą część podmiotów gospodarczych funkcjonujących w tym okresie.

206 są 2 : ogólna koniunktura gospodarcza w kraju (tempo zmian PKB, poziom akumulacji, wydatki budżetowe, inflacja, stopa bezrobocia, sytuacja w handlu zagranicznym itp.), polityka pieniężna i fiskalna władz centralnych (dostępność i cena kredytów), uregulowania prawne działalności gospodarczej (stabilność przepisów), cechy zbiorowości przedsiębiorstw (np. liczba przedsiębiorstw zarejestrowanych w systemie REGON, przeciętna rentowność brutto, przeciętna rentowność netto itp.). W pracy dokonano podziału wyjściowego zbioru determinant upadłości polskich przedsiębiorstw na stymulanty i destymulanty. Pierwszą grupę stanowią czynniki dodatnio skorelowane z analizowanym zjawiskiem, destymulanty natomiast charakteryzują się ujemnym wpływem na badane zjawisko. Jako stymulanty upadłości przedsiębiorstw przyjęto następujące czynniki makroekonomiczne: bezrobocie (w tys. osób), stopę bezrobocia, wskaźnik wzrostu cen, import, liczbę przedsiębiorstw zarejestrowanych w systemie RE- GON. Założono, że wzrost tych czynników sprzyja zwiększeniu liczby składanych wniosków o upadłość. Do destymulant upadku firm zaliczono natomiast PKB, wydatki budżetowe, poziom akumulacji, eksport, przeciętny roczny kurs USD/PLN, indeks WIG, przeciętną rentowność brutto przedsiębiorstw. Przyjęto, że wzrastająca wartość tych czynników powinna wpływać na poprawę kondycji ekonomicznofinansowej przedsiębiorstw, a więc na spadek ich zagrożenia upadkiem. Zakłada się, że wzrostowi PKB towarzyszy poprawa kondycji ekonomicznej przedsiębiorstw. Przekłada się na spadek zagrożenia upadkiem. Również wzrost poziomu akumulacji oraz wydatków budżetu powinien sprzyjać zmniejszeniu liczby składanych wniosków o upadłość. Czynnikami dodatnio skorelowanymi ze skalą upadłości są natomiast: inflacja i stopa bezrobocia. Rosnący import powinien skutkować pojawieniem się trudności finansowych krajowych przedsiębiorstw, a w rezultacie zwiększoną liczbą wniosków upadłościowych. Wzrost eksportu powinien natomiast wpływać dodatnio na kondycję finansową przedsiębiorstw, co przekłada się na spadek zagrożenia upadkiem. Podobnie, zakłada się ujemny wpływ wzrostu przeciętnego rocznego kursu USD/PLN na zagrożenie podmiotów gospodarczych upadłością. Oczekiwania inwestorów również mają znaczący wpływ na funkcjonowanie przedsiębiorstw w gospodarce 3. Oczekiwania te odzwierciedlone są w zachowaniu inwestorów na rynku papierów wartościowych. Pozytywna ocena przyszłości przez przedsiębiorców i inwestorów (co przejawia się np. wzrostem wskaźnika WIG), powinna powodować zmniejszenie liczby składanych wniosków upadłościowych. Wśród cech zbiorowości przedsiębiorstw uwzględniono liczbę podmiotów gospodarczych zarejestrowanych w systemie REGON oraz ich przeciętną rentowność brutto. Zakłada się, że im większa liczba zarejestrowanych przedsię- 2 Zob. Appenzeller (2004), s. 36; Hadasik (1998a), s. 342 i nast. 3 Podkreślał to już Altman. Zob. Altman (1983), s. 83 98.

Ekonometryczna analiza upadłości przedsiębiorstw... 207 biorstw, tym więcej z nich może przeżywać trudności finansowe. Często przytaczana jest teza E.I. Altmana, że każda firma potrzebuje czasu, aby upaść 4. Według Altmana, niewiele przedsiębiorstw upada natychmiast po zarejestrowaniu i rozpoczęciu działalności gospodarczej. Badania wykazują, że istnieje silna, dodatnia korelacja między liczbą przedsiębiorców, podejmujących działalność a liczbą wniosków upadłościowych, składanych w sądach w następnym roku 5. Wraz ze wzrostem przeciętnej rentowności brutto firm, oczekuje się natomiast spadku liczby podmiotów, zmuszonych do składania wniosków o upadłość. 3. Analiza empiryczna Celem badania było wskazanie makroekonomicznych czynników, mających wpływ na skalę i dynamikę upadłości przedsiębiorstw w Polsce. Analizą objęto okres od 1990 do 2005 roku. Ze względu na dostępność informacji o liczbie wniosków upadłościowych składanych w sądach, w badaniu wykorzystano dane roczne. Analizę empiryczną podzielono na dwa etapy. Pierwszy z nich obejmował budowę i estymację modeli opisujących skalę zjawiska upadłości przedsiębiorstw. Zmienną zależną zdefiniowano jako liczbę wniosków upadłościowych składanych w sądach. Do jej opisu wstępnie wytypowano dziesięć potencjalnych zmiennych objaśniających. Były to: liczba przedsiębiorstw zarejestrowanych w systemie REGON (L_PRZED), produkt krajowy brutto (PKB), liczba bezrobotnych w Polsce (BEZR), stopa bezrobocia (ST_BEZR), wskaźnik zmian cen (INFL), przeciętna rentowność przedsiębiorstw brutto (RENT), wydatki budżetu państwa (WYD), akumulacja (AKUM), przeciętny roczny kurs USD/PLN (USD), indeks WIG (WIG). Na wstępie sprawdzono siłę zależności pomiędzy liczbą składanych wniosków a czynnikami wstępnie wytypowanymi do jej opisu. W tym celu wyznaczono współczynniki korelacji pomiędzy zmienną zależną i potencjalnymi zmiennymi objaśniającymi, a następnie zweryfikowano ich istotność statystyczną. Uwzględniono także fakt, że efekt działania czynników może być opóźniony w czasie. Jednakże tylko w przypadku dwóch zmiennych, akumulacji i kursu USD/PLN, opóźnionych o jeden okres uzyskano wyższe współczynniki korelacji ze zmienną zależną niż dla zmiennych z okresu bieżącego. Dla 4 Ibid., s. 89. 5 W Polsce badania takie przeprowadziła Hadasik (1998b), s. 45.

208 dalszych opóźnień, siła zależności między liczbą upadłości a jej potencjalnymi determinantami okazała zdecydowanie mniejsza lub nieistotna statystycznie. Sprawdzono również zależność korelacyjną między potencjalnymi zmiennymi objaśniającymi łączonymi w pary. Ustalono, że między zmiennymi pierwotnymi zachodzi silna współliniowość stochastyczna. Były to następujące pary zmiennych: liczba przedsiębiorstw i produkt krajowy brutto (współczynnik korelacji 0.98), produkt krajowy brutto i akumulacja (0.97), akumulacja i wydatki budżetu państwa (0.95). Silna korelacja między tymi czynnikami nie pozwoliła na jednoczesne wprowadzanie ich do modeli. Do redukcji zbioru zmiennych pierwotnych, obok metody eliminacji a posteriori, wykorzystano metodę Bartosiewicz oraz procedurę selekcji krokowej. W oparciu o uzyskane w ten sposób zestawy zmiennych objaśniających oszacowano kilka wersji modeli, opisujących skalę upadłości przedsiębiorstw w Polsce. Trzy spośród nich zaprezentowano w tabeli 1. Wszystkie przedstawione poniżej modele charakteryzują się dobrym dopasowaniem do danych empirycznych. Uwzględnione w nich zmienne niezależne są statystycznie istotne. W modelach nie występuje zjawisko autokorelacji składnika losowego, a reszty mają rozkład normalny. Jak wskazują wyniki estymacji, na liczbę składanych wniosków upadłościowych istotny wpływ mają takie czynniki jak liczba zarejestrowanych przedsiębiorstw, poziom bezrobocia, kurs USD/PLN oraz produkt krajowy brutto. Kierunek oddziaływania trzech pierwszych zmiennych na skalę zjawiska upadłości jest zgodny z przyjętymi założeniami. Jedynie w przypadku PKB okazał się on sprzeczny z ustaleniami teoretycznymi. Jednakże znak współczynnika korelacji między tymi wielkościami potwierdził kierunek analizowanej zależności. Uzyskane wyniki pozwalają na wyciągnięcie następujących wniosków: wzrostowi liczby przedsiębiorstw o 1000 podmiotów towarzyszy wzrost liczby składanych wniosków przeciętnie o ok.8 rocznie, wzrostowi liczby bezrobotnych o 1000 osób odpowiada średni roczny wzrost badanego zjawiska o 1542 wnioski, wraz ze wzrostem stopy bezrobocia o 1 punkt procentowy liczba upadłości wzrasta przeciętnie o 510 wniosków rocznie, wzrost kursu USD/PLN w roku bieżącym o 1 zł przyczynia się do przeciętnego spadku liczby wniosków upadłościowych w okresie bieżącym oraz następnym odpowiednio o 20 i 37 rocznie, przyrostowi PKB o 1mld zł towarzyszy wzrost badanego zjawiska średnio o 11 wniosków rocznie.

Ekonometryczna analiza upadłości przedsiębiorstw... 209 Tabela 1. Wyniki estymacji modeli opisujących liczbę składanych wniosków upadłościowych L_PRZED t BEZR t USD t Statystyka F (3, 12) ST_BEZR t USD t-1 L_PRZED t Statystyka F (3, 11) model 1 model 2-8080.845 0.007 1.542-37.036 787.79 0.95 0.94 83.73 2.36-0.257-13422.900 519.446-36.714 0.008 721.66 0.96 0.95 85.76 2.48-0.282 940.284 0.001 0.467 4.914 1220.470 83.071 6.675 0.001 statystyka t-studenta -8.594 9.644 3.304-7.537 statystyka t- Studenta -10.998 6.253-5.501 6.688 model 3 PKB t ST_BEZR t USD t Statystyka F (3, 12) -2187.898 0.011 510.214-20.299 792.83 0.95 0.94 82.62 1.94 0.014 1047.057 0.002 71.429 3.920 statystyka t- Studenta -2.090 7.088 7.143-5.179 Źródło: obliczenia własne. Etap drugi miał na celu wskazanie czynników makroekonomicznych kształtujących dynamikę zjawiska upadłości przedsiębiorstw w Polsce. Jako zmienną objaśnianą przyjęto wskaźnik dynamiki, z jaką zmienia się liczba wniosków o ogłoszenie upadłości. Zbiór potencjalnych zmiennych objaśniających obejmował:

210 liczbę przedsiębiorstw (D_PRZED), produkt krajowy brutto (D_PKB), liczbę bezrobotnych w Polsce (D_BEZR), stopę bezrobocia (D_STBEZR), wskaźnik zmian cen (INFL), przeciętną rentowność przedsiębiorstw brutto (D_RENT), wydatki budżetu państwa (D_WYD), akumulację (D_AKUM), przeciętny roczny kurs USD/PLN (D_USD), indeks WIG (D_WIG), wielkość importu (D_IMP), wolumen eksportu (D_EKSP). Zmienną zależną jak i wszystkie potencjalne zmienne objaśniające opisano za pomocą indeksów łańcuchowych. Podobnie jak na etapie pierwszym, sprawdzono siłę zależności pomiędzy zmiennymi i zweryfikowano ich istotność statystyczną. Również w tej części analizy uwzględniono możliwość opóźnionego w czasie oddziaływania zmiennych. Wyższy, niż dla zmiennych równoczesnych, okazał się jedynie współczynnik korelacji zmiennej objaśnianej i akumulacji opóźnionej o jeden okres. Siła współzależności między dynamiką upadłości a produktem krajowym brutto z roku poprzedniego (0.74) była zbliżona do współczynnika korelacji zmiennych z tej samej jednostki czasu (0.76). Zależności między dynamiką składanych wniosków a zmiennymi objaśniającymi opóźnionymi o dwa okresy okazały się nieistotne statystycznie. Sprawdzono także korelację między pierwotnymi zmiennymi objaśniającymi. Istotną statystycznie zależność stwierdzono jedynie między dynamiką liczby przedsiębiorstw a dynamiką PKB (0.65). Zbiór potencjalnych zmiennych objaśniających redukowano przy pomocy wcześniej wymienionych metod. W ten sposób uzyskano zestawy zmiennych objaśniających, na podstawie których oszacowano kilka wersji modeli, opisujących dynamikę zmian liczby wniosków upadłościowych. Wyniki estymacji dla trzech spośród nich zamieszczono w tabeli 2. Na podstawie oszacowanych modeli można stwierdzić, że wpływ na dynamikę liczby wniosków upadłościowych, składanych w polskich sądach, mają: wielkość bezrobocia, akumulacja i wydatki budżetu państwa, wzrost cen oraz wolumen importu. Znaki ocen parametrów stojących przy tych zmiennych potwierdziły założony kierunek oddziaływania. Podobnie jak w przypadku modeli opisujących skalę upadłości, wpływ PKB na dynamikę tego zjawiska okazał się niezgodny z teoretycznymi ustaleniami.

Ekonometryczna analiza upadłości przedsiębiorstw... 211 Tabela 2. Wyniki estymacji modeli opisujących dynamikę zmian liczby składanych wniosków upadłościowych INFL t D_AKUM t D_IMP t D_WYD t Statystyka F (4, 10) D_PKB t-1 D_STBEZR t D_AKUM t-1 Statystyka F (3, 10) model 4 29.475 8.533-7.976 6.283-6.350 39.34 0.97 0.96 80.65 2.29-0.158 model 5-314.405 3.920 1.240-1.025 16.38 0.93 0.91 44.37 1.98 0.004 162.123 1.887 1.083 2.400 1.381 101.271 0.508 0.392 0.410 statystyka t-studenta 0.182 4.522-7.366 2.618-4.599 statystyka t- Studenta -3.105 7.721 3.165-2.499 model 6 D_PKB t D_AKUM t D_IMP t Statystyka F (3, 11) -883.192 11.301-7.017 5.125 37.785 0.97 0.96 116.50 1.68 0.158 175.949 2.284 1.047 2.109 statystyka t- Studenta -5.020 4.948-6.700 2.431 Źródło: obliczenia własne. Na podstawie analizy wyciągnięto następujące wnioski: przyrostowi wskaźnika wzrostu cen o 1 punkt procentowy odpowiada średni wzrost dynamiki wniosków o ok. 9 punktów procentowych rocznie, wzrost dynamiki stopy bezrobocia o 1 punkt procentowy powoduje wzrost dynamiki badanego zjawiska przeciętnie o 1 punkt rocznie,

212 zwiększeniu dynamiki importu o 1 punkt procentowy towarzyszy średni wzrost dynamiki składanych wniosków rocznie o 6 punktów procentowych, wzrost dynamiki wydatków budżetowych o 1 punkt procentowy przyczynia się do spadku dynamiki analizowanego zjawiska średnio o 6 punktów procentowych rocznie, przyrostowi dynamiki akumulacji w roku bieżącym o 1 punkt procentowy odpowiada przeciętny spadek dynamiki liczby wniosków w okresie bieżącym i następnym odpowiednio o 7 i 1 punkt procentowy, wzrostowi dynamiki PKB w okresie bieżącym o 1 punkt procentowy towarzyszy średni wzrost dynamiki badanego zjawiska w roku bieżącym i kolejnym odpowiednio o 11 i 4 punkty procentowe. 5. Podsumowanie Przeprowadzona analiza z pewnością nie uwzględnia wszystkich aspektów tak złożonego problemu, jakim jest zjawisko upadłości przedsiębiorstw. Wskazano w niej czynniki makroekonomiczne, mające istotny wpływ zarówno na skalę, jak i dynamikę liczby składanych wniosków upadłościowych w Polsce. Zweryfikowano także siłę i kierunek ich oddziaływania. Zasadniczym problemem okazała się dostępność materiału statystycznego, warunkująca długość i stopień agregacji szeregów czasowych. Literatura Altman, E.I. (1983), Corporate financial distress, John Wiley & Sons, New York. Appenzeller, D. (2004), Ekonometryczna analiza czynników kształtujących skalę i dynamikę upadłości w Polsce, Zeszyty Naukowe nr 49, Upadłość przedsiębiorstw w Polsce w latach 1990 2003. Teoria i praktyka, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Poznaniu, Poznań. Hadasik, D. (1998a), Mikro- i makroekonomiczne przyczyny upadłości przedsiębiorstw w Polsce, Ruch Prawniczy, Ekonomiczny i Socjologiczny, Zeszyt 3/4. Hadasik, D. (1998b), Upadłość przedsiębiorstw w Polsce i metody jej prognozowania, Zeszyty Naukowe, Seria II, Prace habilitacyjne, Zeszyt 153, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Poznaniu, Poznań.