Molnár Petronella. Bevezetés

Átírás

1 Molnár Petronella Are the bankruptcy models suitable to predict the bankruptcy risk of public utility corporates? Alkalmasak-e a csődmodellek a közfeladatot ellátó gazdálkodók csődkockázatának előrejelzésére? molnarpetronella92@gmail.com Kutató, Nemzeti Közszolgálati Egyetem, Közpénzügyi Kutatóintézet, PhD hallgató, Szent István Egyetem Bevezetés A tanulmány arra keresi a választ, hogy Altman módosított csőd-előrejelzési modellje, valamint Zmijewski csődelőrejelzési modellje milyen mértékben alkalmas a közfeladatot ellátó gazdálkodók csődkockázatának előrejelzésére. A közfeladatot ellátó gazdasági társaságok felelnek az adott településen élők életszínvonaláért, ezért tőlük is elvárt, hogy működésüket mindenkor fenn tudják tartani, a vállalkozás folytatásának számviteli alapelv érvényesüljön a tevékenységük során, illetve közpénzekkel gazdálkodnak, így a rentábilis működést is szem előtt kell tartaniuk. Szakirodalom A költségvetési szervek a közfeladatok ellátását gazdasági társaságokra bízhatják (Hegedűs Széles, 2015). Ezek a vállalatok célja bár nem kifejezetten a profit maximalizálása, azonban közvagyonnal gazdálkodnak, így elvárt tőlük a jövedelmezőség fenntartása (Hegedűs Zéman, 2016), s tekintve, hogy közfeladatot látnak el működésük során szem előtt kell tartaniuk a vállalkozás folytatásának számviteli alapelvét, ugyanis a tevékenységük megszüntetése társadalmi érdekeket sérthet (Lentner, 2013). A vállalkozás folytatásának számviteli alapelv érvényesülését legfőképpen a csőd-előrejelzési modellek segítségével vizsgálhatjuk. A szakirodalomban számos csőd-előrejelző modell került kidolgozásra a vállalkozások vagyoni, jövedelmi és i mutatószámai alapján. Ezen modellek jelzik, hogy bizonyos időszakon mekkora valószínűséggel kerül csődközeli állapotba a vállalkozás. Anyag és módszertan A vizsgálat során 54 darab közfeladatot ellátó gazdasági társaságot vizsgáltam, melyek közös jellemzője, hogy évben fejezték be tevékenységüket, azaz a vállalkozás folytatásának számviteli alapelve a következő időszakban már nem volt biztosított esetükben. A kutatásban a gazdálkodók i mutatói és i mutatói (Zéman Béhm, 2016) kerültek fókuszba, valamint a módosított Altman és Zmiijewski csőd-előrejelzési modellek segítségével vizsgáltam, hogy a vállalkozásoknál milyen mértékben volt előre jelezve a tevékenység beszüntetése, vagy egyáltalán alkalmazhatóak-e ezen modellek a közfeladatot ellátó gazdálkodókra. A vizsgálat a vállalkozások évi, évi és a évi beszámolóikra épül. A i helyzet kategorizálása a következőképpen történt: ú az 1 alatti mutató érték, ú az 1,8 alatti, míg elfogadható az 1,8 feletti érték, túlzott nak ítéltem az 5 fölötti értéket. Tőkeerősség esetében pedig a 0 és 30 százalék között, 31 és 50 százalék között, elfogadható 51 és 70 százalék között és stabil a tőkehelyzet, ha 70 százalék feletti az érték. A két csőd-előrejelzési modellt a következő képletek alapján használtam: Módosított Altman (2000) modell Z = 0,717 X 1 + 0,847 X 2 + 3,107 X 3 + 0,42 X 4 + 0,998 X 5 X 1 =nettó forgótőke / összes eszköz X 2 =visszatartott nyereség / összes eszköz 267

2 X 3 =adózás és kamatfizetés előtti eredmény/ összes eszköz X 4 =részvények könyv szerinti értéke / adósság X 5 =eszközarányos árbevétel Zmijewski (1984) modell: Z=-4,3-4,5X 1 +5,7X 2 +0,004X 3 X 1 =Értékesítés nettó árbevétele/eszközök X 2 =Kötelezettségek/Eszközök X 3 =Rövid lejáratú kötelezettségek/forgóeszközök Eredmények 1. Táblázat. A vállalkozások ának kategóriákba sorolása 2014-ben Likviditás 2014 jó túlzott fő darabszám ,3 33,3 33,3 0,0 100,0 darabszám ,3 6,3 25,0 12,5 100,0 darabszám ,0 0,0 40,0 0,0 100,0 község darabszám ,0 24,0 4,0 32,0 100,0 darabszám ,9 16,3 16,3 20,4 100,0 A évi i mutatók esetében 49 vállalkozás i mutatója állt rendelkezésre (1. táblázat). A vállalkozásokat elhelyezkedésük szerint településkategóriákba soroltam azaz, hogy főban, ban, ban vagy községben működtek. A legtöbb vállalkozás (25 darab) községben tevékenykedett, és ebből 1 vállalkozás a mondható elfogadhatónak. A túlzott a községekben működő vállalkozás 32 százalékánál volt jellemző. A túl magas azonban a jövedelmezőség romlásához vezet. A okban és okban működő vállalatok esetében kedvezőbb a i mutatók értéke, ok esetében a vállalkozások 40 százalékánál, ok esetében a vállalkozások 25 százalékánál volt megfelelő a. A ok gazdálkodóinál a túl magas nem volt jellemző, okban működő vállalatok esetében is mindössze két vállalkozásnál. A négy településkategóriát megvizsgálva elmondható, hogy a vizsgált vállalkozások több mint 60 százaléka vagy ú volt évben. 268

3 2. Táblázat. A vállalkozások ának kategóriákba sorolása 2015-ben Likviditás 2015 jó túlzott A 2. táblázat a évi i mutatókat szemlélteti 49 vállalkozás esetében hez képest a főban működő vállalkozások közt már nem találunk elfogadható út, okban és okban működő gazdálkodók esetében is mindössze 1-1 darab vállalkozás minősíthető jó únak höz képest azonban a községekben tevékenykedő vállalatok esetében javulás történt, a vizsgált cégek 13 százaléka minősült jó únak (2014-ben ez az érték 4 százalék volt). Összességében 2014-hez képest a és ú gazdasági társaságok darab száma eggyel csökkent, míg a túl magas ú vállalatok darab száma néggyel, azaz 8 százalékkal nőtt. fő darabszám ,3 66,7 0,0 0,0 100,0 darabszám ,9 16,7 5,6 38,9 100,0 darabszám ,0 0,0 20,0 20,0 100,0 község darabszám ,2 8,7 13,0 26,1 100,0 darabszám ,9 14,3 10,2 28,6 100,0 3. Táblázat. A vállalkozások ának kategóriákba sorolása 2016-ban Likviditás 2016 jó túlzott fő darabszám on 33,3 33,3 33,3 0,0 100,0 darabszám on 35,3 17,6 17,6 29,4 100,0 darabszám on 80,0 0,0 0,0 20,0 100,0 község darabszám on 47,8 13,0 4,3 34,8 100,0 269

4 darabszám on 45,8 14,6 10,4 29,2 100,0 A 3. táblázat 48 közfeladatot ellátó vállalkozás át mutatja. Fő esetében a megoszlás a évivel egyezik meg, míg ok esetében a évivel (2014-ben 60 százalék felett alakult a gyengén teljesítő cégek száma, 2015 és 2016-ban ez az érték százalék körül alakult). Megyei okban működő vállalkozások esetében jó ú céget már nem találhatunk és a községben tevékenykedő cégek közül is mindössze egy minősül elfogadhatónak. Összességében a három év alatt jelentős eltérést nem láthatunk a i kategóriák közti megoszlásban. A 4. táblázat a Chi 2 -próba eredményeit mutatja be a három évre vonatkozóan. 4. Táblázat. Chi 2 -próba eredményei Value df Asymp. Sig. (2-sided) (2014) 13,177 a 9,155 (2015) 10,779 a 9,291 (2016) 8,375 a 9,497 (Forrás: Saját kutatás SPSS output alapján) Az eredmények alapján elmondható, hogy nincsen szignifikáns különbség a vállalkozások elhelyezkedése és a között, a településkategória nem befolyásolja a vállalatok pénzügyi helyzetét. 5. Táblázat. A vállalkozások ének kategóriákba sorolása 2014-ben Tőkeerősség 2014 negatív saját tőke elfogadható saját tőkearány stabil tőkehelyzet darabszám fő on 33,3 0,0 33,3 33,3 0,0 100,0 darabszám on 31,3 31,3 6,3 18,8 12,5 100,0 darabszám on 0,0 50,0 0,0 33,3 16,7 100,0 darabszám község on 26,9 26,9 3,8 7,7 34,6 100,0 darabszám on 25,5 29,4 5,9 15,7 23,5 100,0 Az 5. táblázat 51 cég ét mutatja a évre vonatkozóan. A vizsgált vállalkozások 25,5 százalékának negatív saját tőkéje volt, míg 29,4 százalékának a saját tőkéje 30 százalék alatt, 5,9 százalékának pedig 50 százalék alatt alakult. A vizsgált vállalkozások mindössze 39,2 százalékánál elfogadható a mértéke. A 270

5 ok kivételével valamennyi településkategóriában a vizsgált vállalkozások több mint százalékánál volt a saját tőke arány (negatív saját tőke, és ). 6. Táblázat. A vállalkozások ének kategóriákba sorolása 2015-ben Tőkeerősség 2015 negatív saját tőke elfogadható saját tőkearány stabil tőkehelyzet fő község darabszám on 33,3 0,0 0,0 33,3 33,3 100,0 darabszám on 38,9 11,1 16,7 5,6 27,8 100,0 darabszám on 0,0 50,0 0,0 16,7 33,3 100,0 darabszám on 34,6 15,4 3,8 11,5 34,6 100,0 darabszám on 32,1 17,0 7,5 11,3 32,1 100,0 A 6. táblázat 53 vállalkozás ét szemlélteti. Ahogy a i mutatónál is megfigyelhettük, úgy a esetében is igaz, hogy a főban működő vállalatoknál javulás történt 2015-ben 2014-hez képest. Megyei okban tevékenykedő vállalatoknál jelentős változást nem történt a két év alatt, a községi vállalatoknál pedig a negatív saját tőkével rendelkezők száma nőtt, ugyanakkor a űek csökkentek. A okban működő vállalkozásoknál is hasonló a helyzet (negatív saját tőkével rendelkezők darab száma nőtt, űek csökkentek), illetve a ű vállalatok száma nőtt (de ez betudható annak, hogy az összes vizsgált vállalkozás darab száma is nőtt, azaz a évben két vállalkozás i mutatója nem állt rendelkezésre). Összességében a vizsgált gazdasági társaságok több mint 55 százalékának volt a e (negatív saját tőke,, ). 7. Táblázat. A vállalkozások ének kategóriákba sorolása 2016-ban Tőkeerősség 2016 negatív saját tőke elfogadható saját tőkearány stabil tőkehelyzet fő darabszám on 33,3 0,0 0,0 33,3 33,3 100,0 darabszám on 33,3 11,1 5,6 11,1 38,9 100,0 darabszám on 33,3 33,3 0,0 0,0 33,3 100,0 271

6 község darabszám on 29,6 11,1 7,4 3,7 48,1 100,0 darabszám on 31,5 13,0 5,6 7,4 42,6 100,0 A 7. táblázat 54 vállalkozás évi i mutatóit mutatja be. Fői cégek esetében 2016-ban nem történt változás az előző évhez képest. A okban működő vállalatok között háromnál figyelhetünk meg javulást az előző évhez képest (csökkent a negatív saját tőkéjű és ű cégek száma), a okban működő cégek esetében már nem ilyen kedvező a helyzet, míg az előző két évben nem volt negatív saját tőkével rendelkező vállalkozás, addig 2016-ban két vállalkozásnak is negatív volt a saját tőkéje. A községi vállalatoknál is minimális a javulás, az előző években több mint 50 százalékot tettek ki a ű vállalkozások, 2016-ban ez az arány már valamivel kevesebb mint 50 százalék. 8. Táblázat. Chi 2 -próba eredményei Value df Asymp. Sig. (2-sided) (2014) 13,987 a 12,302 (2015) 12,265 a 12,425 (2016) 7,589 a 12,816 (Forrás: Saját kutatás SPSS output alapján) Ahogy a esetében úgy a esetében sincs szignifikáns különbség a különböző településeken működő vállalkozások között, a településkategória nem befolyásolja a alakulását egyik évben sem (8. táblázat). szürkezóna 9. Táblázat. Altman modell és Zmijewski modell eredményei 2014-ben csődös Altman 2014 Zmijewski 2014 túlélő csődös túlélő fő darabszám ,0 50,0 50,0 100,0 100,0 0,0 100,0 darabszám ,8 38,5 7,7 100,0 85,7 14,3 100,0 darabszám ,0 20,0 20,0 100,0 80,0 20,0 100,0 község darabszám ,7 13,3 40,0 100,0 81,3 18,8 100,0 darabszám ,6 25,7 25,7 100,0 83,8 16,2 100,0 272

7 A módosított Altman modell szerint a vizsgált vállalkozások 25,7 százaléka, a Zmijewski modell szerint pedig 16,2 százaléka került a túlélő kategóriába. Ahogy a 9. táblázatból is látható Zmijewski csőd-előrejelzési modellje a vállalkozások több mint 80 százalékánál jelezte előre a csődhelyzetet 2014-ben. Ezt a i mutatók értékei is alátámasztották, ugyanis a vizsgált vállalkozások mindössze 16,3 százaléka minősült jó únak. A i mutatók értékei azonban fals eredményt mutattak, mivel a vizsgált vállalkozások közel 40 százaléka minősült elfogadhatónak vagy stabil tőkehelyzetűnek, azonban elmondhatjuk azt is, hogy stabil tőkehelyzetű volt a társaságok 23,5 százaléka, amely Altman modelljét támasztotta alá. A fői cégek esetében a két modell teljesen eltérő eredményt hozott (Altman szerint egy vállalkozás túlélő kategóriába és egy vállalkozás a szürke zónába került, míg Zmijewski szerint mindkét vállalkozás csődös), a i és a i cégeknél a két modell közel azonos értéket mutatott (Altman csődös kategóriába és a szürke zónába kerülő vállalkozásainak száma megegyezett Zmijewski csődös helyzetű cégeinek számával). A községekben működő gazdasági társaságoknál látható eltérés a két modell értékeiben, ugyanis Zmijewski modellje szerint a vizsgált vállalkozások 81,3 százaléka, míg Altman modellje szerint 60 százaléka került a csődös kategóriába. Altman 2015 Zmijewski 2015 szürkezóna csődös túlélő csődös túlélő 10. Táblázat. Altman modell és Zmijewski modell eredményei 2015-ben fő darabszám ,0 50,0 0,0 50,0 100,0 0,0 100,0 darabszám ,7 20,0 33,3 100,0 68,8 31,3 100,0 darabszám ,0 80,0 0,0 20,0 100,0 0,0 100,0 község darabszám ,0 20,0 20,0 100,0 80,0 20,0 100,0 darabszám ,3 15,6 28,1 100,0 78,8 21,2 100,0 A 10. táblázat Altman és Zmijewski modell értékeit mutatja a évre vonatkozóan. Zmijewski modellje ben már közelít Altman modell értékeihez, azaz a vizsgált vállalkozások 21,2 százaléka a túlélő kategóriába került, míg Altman modell szerint ez az érték 28,1 százalék. A ban működő cégek és a községekben működő cégek esetében a két modell azonos értéket mutat mind a csődös (hogyha az Altman modell szürke zónába kerülő cégeit is csődösnek értelmezzük), mind pedig a túlélő kategóriában. A fői és társaságok vonatkozásában 1-1 cég eltérést mutat a két modell (amit Altman modellje túlélőnek minősített, Zmijewski modellje csődösnek). 11. Táblázat. Altman modell és Zmijewski modell eredményei 2016-ban Altman 2016 Zmijewski 2016 szürkezóna csődös túlélő csődös túlélő 273

8 fő darabszám ,0 0,0 50,0 100,0 100,0 0,0 100,0 darabszám ,5 15,4 23,1 100,0 69,2 30,8 100, darabszám 66,7 0,0 33,3 100,0 66,7 33,3 100,0 község darabszám ,4 45,5 18,2 100,0 100,0 0,0 100,0 darabszám ,7 24,1 24,1 100,0 82,8 17,2 100,0 A 11. táblázat a cégek évi a modellek alapján számított értékeit mutatja. Zmijewski modell szerint a vizsgált vállalatok 17,2 százaléka, míg Altman modell szerint 24,1 százaléka mondható túlélőnek. Ahogy az előző években most is a két modell eltérő eredményt mutat a fői és a községi gazdálkodók esetében. A ok esetében a modellek értékei megegyeznek, míg a okban tevékenykedő cégek esetében Altman modellje minimális eltérést mutatott, ugyanis mindössze 3 cég minősült túlélőnek, míg Zmijewski modell esetében 4 cég. Ahogy 2014-ben, úgy ebben az évben is a i mutatók alakultak kedvezőbben és Altman modelljének értékeit támasztották alá (23,5 százalékuk stabil tőkehelyzetű), míg a i mutatók értékei Zmijewski modelljét (vállalkozások 10,4 százaléka minősült megfelelő únak). (Altman 2014) (Altman 2015) (Altman 2016) (Zmijewski 2014) (Zmijewski 2015) (Zmijewski 2016) 12. Táblázat. Chi 2 -próba eredményei Value df Asymp. Sig. (2- sided) 6,784 a 6,341 3,022 a 6,806 5,392 a 6,495,554 a 3,907 2,858 a 3,414 4,920 a 3,

9 (Forrás: Saját kutatás SPSS output alapján) Ahogy a i és a i mutatók értékei esetében sem, úgy a modellek értékeit sem befolyásolta a gazdasági társaságok elhelyezkedése a különböző településeken (fő,, és község) (12. táblázat). Összegzés A vizsgálat során tevékenységüket megszüntető közfeladatot ellátó társaságok kerültek górcső alá. A kapott eredmények szerint a vállalkozások i mutatói kedvezőbben alakultak a i mutatóknál. Zmijewski csőd-előrejelzési modellje nagyobb százalékban jelezte előre a csőd bekövetkezőségének valószínűségét, mint Altman csőd-előrejelzési modellje. Elmondhatjuk ugyanakkor, hogy amely esetben Altman modellje a szürke zónába sorolta a cégeket, Zmijewski modellje szerint azok a vállalkozások csődösnek minősültek. A i mutatók értékei Zmijewski modelljét, a i mutatók értékei pedig Altman modelljét támasztották alá. A Chi 2 -próbát elvégezve elmondható, hogy a vállalkozások elhelyezkedése (azaz, hogy a főban, a ban, a ban vagy községében működik) nem befolyásolta a i és i mutatók, valamint a csőd-előrejelzési modellek alkalmazásával számított értékek alakulását, nem mutatott szignifikáns különbséget a különböző településkategóriákban működő cégek értékei között. Felhasznált irodalom 1. Altman, E. I. (2000): Predicting Financial Distress of Companies: Revisiting the Z-Score and ZETA Models. Letöltés ideje: , Letöltés helye: 2. Hegedűs Szilárd - Széles Zsuzsanna (2015): Examining the Management of Public Utility Companies Owned by Municipalities of County Rank, REGIONAL AND BUSINESS STUDIES 7:(1) pp Hegedűs Szilárd - Zéman Zoltán (2016): Tőkeszerkezeti elméletek érvényesülésének vizsgálata a hazai önkormányzati tulajdonú gazdasági társaságok körében, STATISZTIKAI SZEMLE 94:(10) pp Lentner Csaba (2013): Enforcement of the Principle of Going Concern: with Special Regard to Public Service Providers, In: Hyránek, Eduard, Nagy, Ladislav (szerk.) Zborník Vedeckých Statí: Priebežné výsledky riešenia grantovej úlohy VEGA č. 1/0004/13: Aktuálne trendy a metódy vo finančnom riadení podnikov a ich vplyv na finančnú stabilitu podniku. Bratislava: Vydavatelstvo Ekonóm, pp Zéman Zoltán - Béhm Imre (2016): A pénzügyi menedzsment controll elemzési eszköztára, Budapest: Akadémiai Kiadó, 396 p. 6. Zmijewski, M. E. (1984): Methodological Issues Related to the Estimation of Financial Distress Prediction Models. In Journal of Accounting Research. ISSN X, 1984, No. 22, pp