1 / 15

MODELI ZA PREDVIĐANJE POSLOVNIH POTEŠKOĆA JOZO PILJIĆ NEUM, 18.-20. IX 2014.

XVII MEĐUNARODNI SIMPOZIJ “U SUSRET PROMJENAMA”. MODELI ZA PREDVIĐANJE POSLOVNIH POTEŠKOĆA JOZO PILJIĆ NEUM, 18.-20. IX 2014. UVOD. Potreba predviđanje dužnikova budućeg poslovanja Upotreba najmodernijih matematičko- statističkih tehnika, metoda i alata

joshua-gay
Download Presentation

MODELI ZA PREDVIĐANJE POSLOVNIH POTEŠKOĆA JOZO PILJIĆ NEUM, 18.-20. IX 2014.

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. XVII MEĐUNARODNI SIMPOZIJ “U SUSRET PROMJENAMA” MODELI ZA PREDVIĐANJE POSLOVNIH POTEŠKOĆAJOZO PILJIĆNEUM, 18.-20. IX 2014.

  2. UVOD Potreba predviđanje dužnikova budućeg poslovanja Upotreba najmodernijih matematičko- statističkih tehnika, metoda i alata Razvijene su mnoge profitabilne profesije istraživanja i predviđanja poslovnih poteškoća i stečaja

  3. TEHNIKE I MODELI ZA PREDVIĐANJE POSLOVNIH POTEŠKOĆA Financijski omjeri u predviđanju stečaja Beaver model Altmanov z-score model Kralicek-ov quicktest (brzi test) Standardni logit-model Mješoviti logit model Metoda višedimenzionalnih skala Dinamični modeli Poststečajni scenariji Neuronske mreže Ostale metode

  4. FINANCIJSKI OMJERI U PREDVIĐANJU STEČAJA Predviđanja stečaja najčešće se temelje na financijskim omjerima Omjeri imaju svoje slabosti: promjene omjera tokom vremena ne mogu se ispravno interpretirati jer i brojnik i nazivnik mogu varirati, omjeri su "umjetne" mjere, odvlače pozornost analitičara od sveobuhvatnog pogleda na poduzeće i pouzdanost omjera kao indikatora bitno varira među pojedinim omjerima

  5. BEAVER MODEL Promatrano je desetogodišnje razdoblje za 30 omjera u 79 poduzeća koja su bila stratificirana po djelatnosti i veličini imovine Za svako izabrano poduzeće izabran je par – tvrtka bez problema, iste djelatnosti i podjednake veličine imovine Značajni omjeri: Tok novca/ukupna imovina Čisti prihod/ukupni dugovi Tok novca/ukupni dugovi Uspješnost klasifikacije 1 godine prije neuspjeha: omjer → 90% omjer → 87% omjer → 85%

  6. ALTMANOV Z-SCORE MODEL Altman se koristi parovima poduzeća, za svako društvo u stečaju tražio je slično društvo (njegov par) koje nije u poteškoćama Koristio se uzorkom od 33 poduzeća u stečaju i ona koja to nisu (ukupno 66 poduzeća) Poduzeća su stratificirana po djelatnosti i po veličini, te je izabrana inicijalna skupina od 21 omjera, između kojih se izbor suzio na konačnih 5

  7. Podaci potrebni za omjere koji služe za izračunavanje Z-Score pokazatelja

  8. Izračunavanje Z-Score pokazatelja Što je veća ocjena, financijska situacija je jača, rizik stečaja je manji i obratno što je ocjena manja, financijska situacija je slabija i rizik stečaja je veći

  9. KRALICEK-ov QUICKTEST (BRZI TEST) Za izračunavanje ovog sustavnog pokazatelja koriste se slijedeći omjeri: Rizičnost financiranja, Likvidnost, Rentabilnost i Uspješnost Jedinstvena ocjena se daje u rasponu od 1 do 5, pri čemu je ocjena 1 najveća

  10. Podaci za izračunavanje omjera

  11. Izračunati omjeri

  12. Skala rangiranja

  13. Ocjena uspješnosti i rentabilnosti poslovanja društva

  14. Zaključak Područje istraživanja poslovnih poteškoća bogato je različitim metodama i modelima Istraživanja poslovnih poteškoća i predviđanja stečaja u Bosni i Hercegovini su relativno oskudna zbog nepristupačnosti podataka kao i zbog nedovoljne educiranosti istraživača

  15. HVALA NA PAŽNJI !

More Related