J. Bolczak Wroclaw University of Economics Zarz dzanie ryzykiem w tworzeniu warto ci na przyk adzie przedsi biorstwa z bran y przetwórstwa i konserwowania ryb, skorupiaków i mi czaków. JEL Classification: A 10 S owa kluczowe: Zarz dzanie warto ci i ryzykiem przedsi biorstwa, ryzyko kredytowe, model Altmana. Streszczenie: Poni szy raport przedstawia metody analizy ryzyka kredytowego. WST P 1
Analizowane przedsi biorstwo zajmuje si mi dzy innymi przetwarzaniem i konserwacj ryb, skorupiaków i mi czaków. Jest to jeden z wi kszych producentów konserw rybnych na rynku polskim. Spó ka d y do bycia liderem w bran y rybnej w Unii Europejskiej. OPIS TEORETYCZNY METODY Zarz dzanie ryzykiem podmiotu jest to podejmowanie decyzji i realizacja dzia a prowadz cych do osi gni cia przez ten podmiot akceptowalnego poziomu ryzyka. W dzia alno ci gospodarczej wyst puje wiele rodzajów ryzyka. Ryzyko finansowe dzielimy na: ryzyko rynkowe; ryzyko kredytowe; ryzyko operacyjne; ryzyko p ynno ci; ryzyko prawne; ryzyko biznesu; ryzyko wydarze. Skupi si na ryzyku kredytowym. Wynika ono z mo liwo ci niedotrzymania warunków przez drug stron kontraktu. Wed ug jednego z kryterium wyró niamy: ryzyko niedotrzymania warunków; ryzyko wiarygodno ci kredytowej. Ryzyko niedotrzymania warunków oznacza mo liwo niedotrzymania warunków przez drug stron, ryzyko wiarygodno ci kredytowej oznacza za mo liwo zmiany wiarygodno ci kredytowej drugiej strony (na lepsze zjawisko pozytywne, b d gorsze zjawisko negatywne). 1 Zarz dzanie ryzykiem kredytowym jest jednym z zada postawionych osobom zajmuj cym si zarz dzaniem nale no ciami. Podstawowym celem zarz dzania nale no ciami jest zwi kszenie warto ci przedsi biorstwa poprzez maksymalizacj przychodów ze sprzeda y i ograniczeniem kosztu finansowania nale no ci przy danym poziomie ryzyka. Jedn z najwa niejszych kwestii zarz dzania nale no ciami jest okre lenie wiarygodno ci przysz ego odbiorcy. Z tego powodu niektóre 1 Krzysztof Jajuga, Zarz dzanie ryzykiem, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2009. 2
przedsi biorstwa analizuj ryzyko kredytowe, które polega na próbie ustalenia prawdopodobie stwa p atno ci. W ramach polityki kredytowej mo na wyró ni nast puj ce elementy: standardy oceny kredytobiorców wymagania odnosz ce si do minimalnej zdolno ci kredytowej oraz wielko ci kredytu stawianego do dyspozycji; okres kredytowania czas niezb dny do zap acenia za kupione produkty; rabaty zni ki za wcze niejsze sp aty; polityka ci gania nale no ci twardo lub elastyczno w traktowaniu klientów. Przedsi biorstwa maj do dyspozycji wiele sposobów analizy ryzyka kredytowego, do których mo na zaliczy metody: jako ciowe; ilo ciowe; mieszane. Metody jako ciowe opieraj si na obserwacji zjawisk, których nie mo na skwantyfikowa. Ich podstawowa cecha to subiektywizm. Metody ilo ciowe bazuj na danych, które mo na zmierzy. Badanie ryzyka opiera si na prostych analizach wska nikowych albo na z o onych modelach ekonometrycznych. Podstawow zalet metody ilo ciowej jest obiektywizm uzyskanych wyników, dzi ki sformalizowanej procedurze analizy ryzyka. Kombinacj metod jako ciowych i ilo ciowych s metody mieszane. Za o eniem ich istnienia jest czenie najlepszych cech poprzednich metod. Nale y pami ta, e stosowanie metod oceny ryzyka kredytowego oraz racjonalny dobór danych zbieranych z tera niejszo ci, a tak e przesz o ci nie przes dza o w a ciwym okre leniu ryzyka kredytowego dotycz cego przysz o ci. 2 PRAKTYCZNY PRZYK AD ZASTOSOWANIA Nowa strategia zarz dzania ryzykiem mog aby polega na obliczaniu dla ka dego kontrahenta ryzyka kredytowego metodami Altmana oraz Gajdki i Stosa. Pozwala oby to oszcz dzi pieni dze zapobiegaj c nie ci galnym nale no ciom dla firmy, a tak e dok adnie ustali wiarygodno 2 Piotr Szyma ski Zarz dzanie maj tkiem obrotowym w procesie kreowania warto ci przedsi biorstwa Wydawnictwo PETROS, ód 2007. 3
przysz ego odbiorcy. Dla pokazania jak dzia aj metody zarz dzania ryzykiem kredytowym, pos u si danymi z omawianego przedsi biorstwa. Metoda ilo ciowa szczególnie atrakcyjna dla przedsi biorstw z powodu jednoznacznych wyników. Do prostych metod oceny ryzyka kredytowego nale y metoda punktowa. 1) Z=0,717*X1+0,847*X2+3,107*X3+0,420*X4-0,998*X5 (Model Altmana) Gdzie: X1 kapita pracuj cy/aktywa ogó em; X2 skumulowane zyski reinwestowane/aktywa ogó em; X3 zysk brutto plus odsetki/aktywa ogó em; X4 warto ksi gowa kapita u w asnego/warto ksi gowa kapita u obcego; X5 przychody ze sprzeda y/aktywa ogó em. Poni ej znajduj si równie tabela, która pokazuje jak powinno si odczytywa wyniki. Tabela 1.1. Warto ci dyskryminacyjne w modelu Altmana z 1983 roku. Zaklasyfikuj do grupy niebankrutów >2,9 Zaklasyfikuj do grupy bankrutów <1,2 Przedzia y Szara strefa 1,2-2,9 ród o: Piotr Szyma ski Zarz dzanie maj tkiem obrotowym w procesie kreowania warto ci przedsi biorstwa Wydawnictwo PETROS, ód 2007. Omawiane przedsi biorstwo nale y do grupy niebankrutów (Z~-0,241556). Jest wi c wiarygodnym kontrahentem dla innych. W Polsce tak e opracowano model oparty na analizie dyskryminacyjnej. 2) Z=0,7732059-0,0856425*X1+0,0007747*X2+0,9220985*X3+0,6535995*X4-0,594687*X5 (Model Gajdki i Stosa) Gdzie: X1 przychody ze sprzeda y/aktywa ogó em; X2 zobowi zania krótkoterminowe/koszt wytworzenia produkcji sprzedanej x 360; X3 zysk netto/aktywa ogó em; 4
X4 zysk brutto ze sprzeda y/przychody netto ze sprzeda y; X5 zobowi zania ogó em/ aktywa ogó em. Tabela 1.2. Warto ci dyskryminacyjne w modelu Gajdki i Stosa. Przedzia y Zaklasyfikuj do grupy niebankrutów <0,45 Zaklasyfikuj do grupy bankrutów >0,45 ród o: Piotr Szyma ski Zarz dzanie maj tkiem obrotowym w procesie kreowania warto ci przedsi biorstwa Wydawnictwo PETROS, ód 2007. Przedstawione przedsi biorstwo tak e wed ug tej metody nie jest zagro one bankructwem (Z~0,6984). Przedsi biorstwa maj równie do dyspozycji modele mieszane. Przyk adem mo e by tutaj metoda standardu kredytowego. Ocena ryzyka oparta jest na analizie pi ciu obszarów: ogólnej charakterystyki kontrahenta, zdolno ci finansowej, pokrycia kapita owego, jako ci aktywów i ogólnych warunków otoczenia. Drugi oraz trzeci obszar s przedmiotem analizy punktowej, pozosta e za analizy jako ciowej. Oceny w poszczególnych obszarach oraz ocena syntetyczna ma charakter zerojedynkowy: pozytywny lub negatywny. ZAKO CZENIE Zarz dzanie ryzykiem stanowi bardzo wa ny element sk adowy zarz dzania przedsi biorstwem. Przedstawione modele mog pomóc w podejmowaniu decyzji w ramach polityki kredytowej. Jak wida na przyk adzie omawianego przedsi biorstwa, oba sposoby wykaza y to samo. Przedsi biorstwo spe nia warunki i zosta o zaklasyfikowane do grona przedsi biorstw, którym nie zagra a bankructwo. Podobne metody omawiana jednostka powinna wykorzysta dla swoich kontrahentów. U atwi oby to weryfikowanie niektórych przedsi biorstw. Weryfikacja ta, mo e si przyczyni do maksymalizacji bogactwa w a cicieli. Niestety zaproponowana strategia zarz dzania ryzykiem nie jest doskona a. W praktyce mo liwo przeprowadzenia gruntownej analizy odbiorców jest uzale niona od aktualnej specyfiki rynku i produktu, dlatego przeprowadzaj c analizy zawsze powinno si to mie na uwadze. 5
BIBLIOGRAFIA 1. Michalski Grzegorz, Strategie finansowe przedsi biorstw (Entrepreneurial financial strattegies), oddk, Gda sk 2009. 2. Michalski Grzegorz, Ocena finansowa kontrahenta na podstawie sprawozda finansowych (Financial Analysis in the Firm. A Value-Based Liquidity Framework), oddk, Gda sk 2008. 3. Michalski, Grzegorz Marek, Wprowadzenie do zarz dzania finansami przedsi biorstw, (Introduction to Entrepreneurial Financial Management), Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=1934041 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1934041 4. Michalski Grzegorz (2007), Portfolio Management Approach in Trade Credit Decision Making, Romanian Journal of Economic Forecasting, Vol. 3, pp. 42-53, 2007. Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=1081269 5. Michalski Grzegorz (2008), Operational risk in current assets investment decisions: Portfolio management approach in accounts receivable, Agricultural Economics Zemedelska Ekonomika, 54, 1, 12 19 6. Michalski Grzegorz (2008), Corporate inventory management with value maximization in view, Agricultural Economics-Zemedelska Ekonomika, 54, 5, 187-192. 7. Michalski Grzegorz (2009), Inventory management optimization as part of operational risk management, Economic Computation and Economic Cybernetics Studies and Research, 43, 4, 213-222. 8. Michalski Grzegorz (2011), Financial Analysis in the Enterprise: A Value-Based Liquidity Framework. Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=1839367, 177-262. 9. Michalski Grzegorz (2007), Portfolio management approach in trade credit decision making, Romanian Journal of Economic Forecasting, 8, 3, 42-53. 10. Michalski Grzegorz (2008), Value-based inventory management, Romanian Journal of Economic Forecasting, 9, 1, 82-90. 11. Michalski Grzegorz (2012), Financial liquidity management in relation to risk sensitivity: Polish enterprises case, Quantitative Methods in Economics, Vydavatelstvo EKONOM, Bratislava, 141-160. 6
12. Michalski Grzegorz (2008), Decreasing operating risk in accounts receivable mangement: influence of the factoring on the Enterprise value, [in] Culik, M., Managing and Modelling of Financial Risk, 130-137. 13. Michalski Grzegorz (2010), Planning optimal from the Enterprise value creation perspective. Levels of operating cash investment, Romanian Journal of Economic Forecasting, vol: 13 iss: 1 pp.198-214. 14. Polak Petr, Robertson, D. C. and Lind, M. (2011), The New Role of the Corporate Treasurer: Emerging Trends in Response to the Financial Crisis (December 12, 2011). International Research Journal of Finance and Economics, No. 78, Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=1971158 15. Soltes Vincent (2012), Paradigms of Changes in the 21th Century - Quest for Configurations in Mosaic, Ekonomicky Casopis, v.60 is.4 pp. 428-429. 16. Soltes Vincent (2011), The Application of the Long and Short Combo Option Strategies in the Building of Structured Products, 10th International Conference of Liberec Economic Forum, Liberec. 17. Zmeskal Zdenek, Dluhosova Dana (2009), Company Financial Performance Prediction on Economic Value Added Measure by Simulation Methodology, 27th International Conference on Mathematical Methods in Economics, Mathematical Methods in Economics, 352-358. 18. Polak Petr, Sirpal R., Hamdan M. (2012), Post-Crisis Emerging Role of the Treasurer, European Journal of Scientific Research, 86, 3, 319-339 19. Kresta A.; Tichy Tomas (2012), International Equity Portfolio Risk Modeling: The Case of the NIG Model and Ordinary Copula Functions, FINANCE A UVER-CZECH JOURNAL OF ECONOMICS AND FINANCE 62, 2, 141-161. 20. Kopa Milos, D'Ecclesia RL, Tichy Tomas (2012), Financial Modeling, FINANCE A UVER-CZECH JOURNAL OF ECONOMICS AND FINANCE, 62, 2, 104-105. 21. Michalski, Grzegorz Marek, Value-Based Inventory Management, Value-Based Inventory Management, Journal of Economic Forecasting, 9/1, 82-90, 2008. Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=1081276 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1081276 22. Dluhosova Dana, et. al., 2006, Finan ní ízení a rozhodování podniku: analýza, investování, oce ování, riziko, flexibilita, Ekopress, Prague. 7
23. Soltes Vincent, 2004, Duration of coupon bonds as a criterion of the price sensibility of bonds with regards to the change of interest rates (Durácia kupónovej obligácie ako kritérium cenovej citlivosti obligácie vzh adom na zmenu úrokových sadzieb in Slovak), EKONOMICKY CASOPIS, 52/2004(1), pp. 108-114. 24. Michalski, Grzegorz Marek, Factoring and the Firm Value (May 17, 2008). FACTA UNIVERSITATIS Series: Economics and Organization, Vol. 5, No. 1, pp. 31-38, 2008. Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=1844306 25. Michalski, Grzegorz Marek, Crisis Caused Changes in Intrinsic Liquidity Value in Non-Profit Institutions (December 14, 2012). Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy, 2012, Volume 7, Issue 2. Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=2189488 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2189488 26. Michalski, Grzegorz Marek, P ynno finansowa w ma ych i rednich przedsi biorstwach (Financial Liquidity Management in Small and Medium Enterprises) (2013). Plynnosc Finansowa w Malych i Srednich Przedsiebiorstwach, PWN, 2013. Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=2214715 27. Michalski, Grzegorz Marek, Accounts Receivable Management in Nonprofit Organizations (Zarz dzanie nale no ciami w organizacjach nonprofit), 2012, Zeszyty Teoretyczne Rachunkowo ci 2012(68(124)):83-96. ICID: 1031935, Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=2193352 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2193352mpb - Dane dla lat 2009-2010, http://dx.doi.org/10.6084/m9.figshare.92633 28. Herman Andrzej, Zarz dzanie warto ci przedsi biorstwa a struktura akcjonariatu, CeDeWu, Warszawa 2001. 29. Jajuga Krzysztof Zarz dzanie ryzykiem, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2009 30. Marcinkowska Monika, Kszta towanie warto ci firmy, PWN, Warszawa, 2000. 31. Szyma ski Piotr, Zarz dzanie maj tkiem obrotowym w procesie kreowania warto ci przedsi biorstwa, Wydawnictwo PETROS, ód 2007. 8