Analiza wybranych modeli przewidywania bankructwa na przykładzie spółek nowosądeckich

Abstract

Celem głównym większości przedsiębiorstw jest rozwój i zapewnienie zysku właścicielom. Niestety, czasem celem staje się przetrwanie. Przedsiębiorstwa podlegają ogólnym prawom rynku, gwałtownie się zmieniającego, poszerzającego swoje granice do skali globalnej, jest uczestnikiem przeobrażeń, które łatwiej znieść silniejszym firmom, a słabsze lub nieprzygotowane do nich mogą prowadzić do bankructwa. Skutki bankructwa są bolesne nie tylko dla samego przedsiębiorstwa, dotykają również podmioty pozostające w jego otoczeniu. Dlatego na całym świecie podejmowane są wysiłki w celu znalezienia narzędzia, które mogłoby w miarę precyzyjnie przewidzieć bankructwo przedsiębiorstwa. Również w Polsce po wprowadzeniu gospodarki rynkowej wzrosło zainteresowanie tym problemem. Przyczyną były też negatywne wyniki statystyk, według których od początku lat 90-tych aż do 2002 roku rosła w Polsce liczba upadłych podmiotów gospodarczych (od 2003 r do chwili obecnej liczba upadłych firm maleje)1. Najlepszą metodą w celu wczesnego wykrycia możliwości bankructwa wydaje się być przeprowadzanie systematycznych analiz finansowych. Przeszkodą takiego rozwiązania jest bardzo duża ilość informacji. Na podstawie sprawozdań finansowych można wyliczyć mnóstwo, często niejednoznacznych wskaźników charakteryzujących kondycję finansową przedsiębiorstwa. Jednym z zamierzeń w poszukiwaniu narzędzia do przewidywania bankructwa, obok wysokiej skuteczności była łatwość w jego zastosowaniu. Analizując przede wszystkim te elementy, które mogą sygnalizować pogorszenie wyników finansowych w przyszłości, zwłaszcza zagrożenie niewypłacalnością prowadzącą do upadłości przedsiębiorstwa powstały modele oparte na liniowej wielowymiarowej analizie dyskryminacyjnej, których tematem jest niniejsza praca. Celem pracy jest analiza modeli przewidywania bankructwa i sprawdzenie możliwości ich zastosowania w praktyce. W związku z tym można postawić hipotezy, że modele opierają się na miernikach stosowanych w analizie finansowej i dobrze sprawdzają się w krótkim okresie czasu.