V práci je řešen komplexní proces tvorby nového bankrotního modelu pro předpověď úpadku podniku, přičemž tento proces zahrnuje výběr kvalitního vzorku podniků, ověření klasifikační přesnosti již existujících bankrotních modelů, profilovou analýzu a vlastní tvorbu konkrétní rovnice bankrotního modelu, která je provedena pomocí dvou vybraných statistických metod, diskriminační analýzy a logistické regrese. Pomocí zvolených statistických metod byly vytvořeny dva bankrotní modely Bürgerův index DA12 a Bürgerův index LR12. Jejich nespornou výhodou, na rozdíl od již existujících a známých bankrotních modelů, je zaměření na klasifikaci malých a mikro podniků v podmínkách České republiky, přičemž klasifikační přesnost jeden rok před úpadkem je u jednotlivých modelů 74,8 % a 81,87 %. Vytvořené modely mají jednoznačnou interpretaci (žádná šedá zóna) a snadný výpočet, tím přinášejí mikro a malým podnikatelům možnost prověřovat své obchodní partnery z hlediska predikce úpadku.
Anotace v angličtině
Thesis deals with complex process of creation of new bankruptcy model for predicting business failure, while this process involves selection of quality sample, verification of classification accuracy of already existing bankruptcy models, profile analysis and finally the derivation of specific equation of bankruptcy model. The derivation is performed by using two selected statistical methods, discriminant analysis and logistic regression. Two bankruptcy models Bürger's index DA12 and Bürger's index LR12 were derived by using the mentioned statistical methods. The new models distinct advantage is, unlike already existing and renowned bankruptcy models, that they are focused on classification of micro and small enterprises in terms of Czech Republic, while classification accuracy one year before failure is by individual models 74.8 % and 81.87 %. Derived models have clear interpretation (no grey zone) and easy calculation, which brings a possibility for micro and small entrepreneurs to check their business partners in terms of failure prediction.
Klíčová slova
Finanční analýza, úpadek, krach, bankrotní model, predikce, diskriminační analýza, logistická regrese, mikro a malé podniky
Klíčová slova v angličtině
Financial analysis, bankruptcy, failure, bankruptcy model, prediction, discriminant analysis, logistic regression, micro and small enterprises
Rozsah průvodní práce
118 s. (203 667 znaků)
Jazyk
CZ
Anotace
V práci je řešen komplexní proces tvorby nového bankrotního modelu pro předpověď úpadku podniku, přičemž tento proces zahrnuje výběr kvalitního vzorku podniků, ověření klasifikační přesnosti již existujících bankrotních modelů, profilovou analýzu a vlastní tvorbu konkrétní rovnice bankrotního modelu, která je provedena pomocí dvou vybraných statistických metod, diskriminační analýzy a logistické regrese. Pomocí zvolených statistických metod byly vytvořeny dva bankrotní modely Bürgerův index DA12 a Bürgerův index LR12. Jejich nespornou výhodou, na rozdíl od již existujících a známých bankrotních modelů, je zaměření na klasifikaci malých a mikro podniků v podmínkách České republiky, přičemž klasifikační přesnost jeden rok před úpadkem je u jednotlivých modelů 74,8 % a 81,87 %. Vytvořené modely mají jednoznačnou interpretaci (žádná šedá zóna) a snadný výpočet, tím přinášejí mikro a malým podnikatelům možnost prověřovat své obchodní partnery z hlediska predikce úpadku.
Anotace v angličtině
Thesis deals with complex process of creation of new bankruptcy model for predicting business failure, while this process involves selection of quality sample, verification of classification accuracy of already existing bankruptcy models, profile analysis and finally the derivation of specific equation of bankruptcy model. The derivation is performed by using two selected statistical methods, discriminant analysis and logistic regression. Two bankruptcy models Bürger's index DA12 and Bürger's index LR12 were derived by using the mentioned statistical methods. The new models distinct advantage is, unlike already existing and renowned bankruptcy models, that they are focused on classification of micro and small enterprises in terms of Czech Republic, while classification accuracy one year before failure is by individual models 74.8 % and 81.87 %. Derived models have clear interpretation (no grey zone) and easy calculation, which brings a possibility for micro and small entrepreneurs to check their business partners in terms of failure prediction.
Klíčová slova
Finanční analýza, úpadek, krach, bankrotní model, predikce, diskriminační analýza, logistická regrese, mikro a malé podniky
Klíčová slova v angličtině
Financial analysis, bankruptcy, failure, bankruptcy model, prediction, discriminant analysis, logistic regression, micro and small enterprises
Zásady pro vypracování
Cíl:
Cílem práce je vytvořit vlastní modely pro předpověď úpadku podniku pomocí diskriminační analýzy a logistické regrese a vyhodnotit jejich vlastnosti.
Rámcová osnova:
1. Úpadek podniku a jeho predikce.
2. Predikční modely - historie, vlastnosti, spolehlivost, omezení.
3. Klasifikační metody - diskriminanční analýza, logistická regrese.
4. Výběr a charakteristika vzorku podniků.
5. Výběr ukazatelů.
6. Tvorba vlastních predikčních modelů.
7. Vyhodnocení výsledků s důrazem na spolehlivost modelů.
Zásady pro vypracování
Cíl:
Cílem práce je vytvořit vlastní modely pro předpověď úpadku podniku pomocí diskriminační analýzy a logistické regrese a vyhodnotit jejich vlastnosti.
Rámcová osnova:
1. Úpadek podniku a jeho predikce.
2. Predikční modely - historie, vlastnosti, spolehlivost, omezení.
3. Klasifikační metody - diskriminanční analýza, logistická regrese.
4. Výběr a charakteristika vzorku podniků.
5. Výběr ukazatelů.
6. Tvorba vlastních predikčních modelů.
7. Vyhodnocení výsledků s důrazem na spolehlivost modelů.
Seznam doporučené literatury
Altman, E. I. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate banruptcy. The Journal of Finance, 23(4), pp. 589-609.
Altman, E. I., & Hotchkiss, E. (2006). Corporate financial distress and bankruptcy: Predict and avoid bankruptcy, analyze and invest in distressed debt (3rd ed). Hoboken: Wiley.
Beaver, W. H. (1966). Financial Ratios As Predictors of Failure. Journal of Accounting Research, 4(Empirical Research in Accounting: Selected Studies), pp. 71-111.
Blaha, Z. S., & Jindřichovská, I. (2006). Jak posoudit finanční zdraví firmy. Praha: Management Press.
Grünwald, R., & Holečková, J. (2009). Finanční analýza a plánování podniku. Praha: Ekopress.
Havránek, T., & Vorlíček, J. (1980). Lineární diskriminační funkce. In: ROBUST '80. Praha: JČMF.
Hebák, P. (2004). Vícerozměrné statistické metody [1]. Praha: Informatorium.
Hebák, P. (2007). Vícerozměrné statistické metody [3]. Praha: Informatorium.
Meloun, M., & Militký, J. (2006). Kompendium statistického zpracování dat: metody a řešené úlohy (2nd ed). Praha: Academia.
Růčková, P. (2011). Finanční analýza: Metody, ukazatele, využití v praxi. Praha: GRADA Publishing.
Řeháková, B. (2000). Nebojte se logistické regrese. Sociologický časopis, 36(4), pp. 475-492.
Sedláček, J. (2011). Finanční analýza podniku (2nd ed). Brno: Computer Press.
Seznam doporučené literatury
Altman, E. I. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate banruptcy. The Journal of Finance, 23(4), pp. 589-609.
Altman, E. I., & Hotchkiss, E. (2006). Corporate financial distress and bankruptcy: Predict and avoid bankruptcy, analyze and invest in distressed debt (3rd ed). Hoboken: Wiley.
Beaver, W. H. (1966). Financial Ratios As Predictors of Failure. Journal of Accounting Research, 4(Empirical Research in Accounting: Selected Studies), pp. 71-111.
Blaha, Z. S., & Jindřichovská, I. (2006). Jak posoudit finanční zdraví firmy. Praha: Management Press.
Grünwald, R., & Holečková, J. (2009). Finanční analýza a plánování podniku. Praha: Ekopress.
Havránek, T., & Vorlíček, J. (1980). Lineární diskriminační funkce. In: ROBUST '80. Praha: JČMF.
Hebák, P. (2004). Vícerozměrné statistické metody [1]. Praha: Informatorium.
Hebák, P. (2007). Vícerozměrné statistické metody [3]. Praha: Informatorium.
Meloun, M., & Militký, J. (2006). Kompendium statistického zpracování dat: metody a řešené úlohy (2nd ed). Praha: Academia.
Růčková, P. (2011). Finanční analýza: Metody, ukazatele, využití v praxi. Praha: GRADA Publishing.
Řeháková, B. (2000). Nebojte se logistické regrese. Sociologický časopis, 36(4), pp. 475-492.
Sedláček, J. (2011). Finanční analýza podniku (2nd ed). Brno: Computer Press.