SZŰCSNÉ MARKOVICS KLÁRA

Hasonló dokumentumok
A beruházások döntés-előkészítésének folyamata a magyar feldolgozóipari vállalatoknál

SZŰCSNÉ DR. MARKOVICS KLÁRA

Kik készítik elő a beruházási döntéseket a magyar feldolgozóipari vállalatoknál?

A magyarországi feldolgozóipari vállalatok által alkalmazott kockázatkezelő eljárások

A beruházási döntések előkészítésének folyamata rövid szakirodalmi áttekintés

A beruházások döntés-előkészítésének folyamata a magyar feldolgozóipari vállalatoknál

A BERUHÁZÁS-GAZDASÁGOSSÁGI SZÁMÍTÁSOK GYAKORLATBAN ALKALMAZOTT MÓDSZEREI NÉHÁNY EURÓPAI ORSZÁGBAN

2. A KUTATÁS MÓDSZERTANA

2. A NEM MÉRHETŐ HOZAMHATÁSÚ BERUHÁZÁSOK ÉRTÉKELÉSÉNEK SZAKIRODALOMBAN AJÁNLOTT MÓDSZEREI

A kockázatok elemzése és kezelése a beruházási döntések előkészítése során Szűcsné Markovics Klára

2. A kalkulatív kamatláb meghatározására és mértékére vonatkozó irodalmi ajánlások

MISKOLCI EGYETEM GAZDASÁGTUDOMÁNYI KAR SZŰCSNÉ MARKOVICS KLÁRA

MISKOLCI EGYETEM GAZDASÁGTUDOMÁNYI KAR SZŰCSNÉ MARKOVICS KLÁRA

A létesítménygazdálkodás tervezése a magyar feldolgozóipari vállalatoknál

Szűcsné Markovics Klára egyetemi tanársegéd Miskolci Egyetem, Gazdálkodástani Intézet

2. A KORÁBBI KUTATÁSI EREDMÉNYEK RÖVID ISMERTETÉSE

Minőség a számvitelben

KUTATÁSMÓDSZERTAN 4. ELŐADÁS. A minta és mintavétel

A létesítménygazdálkodás informatikai támogatottsága a magyar feldolgozóipari vállalatoknál

Output menedzsment felmérés. Tartalomjegyzék

A KKV adatok és amit róluk tudni kell

KÖZLEKEDÉSÜZEMI ÉS KÖZLEKEDÉSGAZDASÁGI TANSZÉK. Prof. Dr. Tánczos Lászlóné 2015

A GVI októberi negyedéves konjunktúrafelvételének eredményei

Vállalati pénzügyek előadás Beruházási döntések

A GVI áprilisi negyedéves konjunktúrafelvételének

Képesség. Beszámoló Verify képességtesztek eredményéről. Név László Hammer. Dátum 2018 szeptember 28. SHL.com

A béren kívüli juttatások alkalmazása a magyar vállalkozások körében

MUNKAERŐ FLUKTUÁCIÓ VIZSGÁLATA MAGYARORSZÁGON

A TANÁCSADÁSI MODELLEK GYAKORLATI ALKALMAZÁSÁNAK FŐBB SAJÁTOSSÁGAI

Gazdaságosság, hatékonyság. Katona Ferenc

Vezetői számvitel / Controlling II. előadás. Controlling rendszer kialakítása Controlling részrendszerek A controller

INFORMATIKAI PROJEKTELLENŐR

Mintavétel fogalmai STATISZTIKA, BIOMETRIA. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés. Nem véletlenen alapuló kiválasztás

Gazdasági Havi Tájékoztató

Képesség. Beszámoló Verify képességtesztek eredményéről. Név Mr. Jelölt. Dátum.

Szükség van-e kamarai nyilvántartásra?

Kérdőíves vizsgálatok

Társaságok pénzügyei kollokvium

AZ INFORMÁCIÓS RENDSZEREK KISVÁLLALATI ALKALMAZÁSÁNAK VIZSGÁLATA, LENGYEL- ÉS MAGYARORSZÁGI ÖSSZEHASONLÍTÓ ELEMZÉS

Ügyfél megelégedettségi kérdőív Összefoglaló. A kutatásról

WEKERLE SÁNDOR ÜZLETI FŐISKOLA

Mintavételi eljárások

A beruházás-gazdaságossági számítások gyakorlatban alkalmazott módszerei

WEKERLE SÁNDOR ÜZLETI FŐISKOLA

Szent István Egyetem Gazdasági és Társadalomtudományi Kar Pénzügyi és Számviteli Intézet. Beadandó feladat. Modern vállalati pénzügyek tárgyból

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály

A projektmenedzsment gyakorlata Magyarországon

Éves beszámoló. készíthet. jövedelmezõség hatékonyság

Internethasználat a magyar kis- és középvállalkozások körében

VÁLLALKOZÁSOK PÉNZÜGYI ALAPJAI

Gazdasági Havi Tájékoztató

Beszállítók: dualitás és lehetőség

Vállalkozási finanszírozás kollokvium

Iskolai jelentés. 10. évfolyam szövegértés

Vállalkozási finanszírozás kollokvium

MEDIÁCIÓ - Magyarország 2013

Az adatszolgáltatás technológiájának/algoritmusának vizsgálata, minőségi ajánlások

Tárgyszavak: alkalmazás; e-business; e-kereskedelem; EU; információtechnika; trend. E-business az Európai Unióban: az e-business jelentés

PIACKUTATÁS (MARKETINGKUTATÁS)

A tanulószerződéseket kötő vállalatok profilja

K Ú R I A Ügykezelő Iroda 1055 Budapest, V., Markó utca 16.

Dr. Piskóti István Marketing Intézet. Marketing 2.

Minőségirányítási csoport. Szülői kérdőív feldolgozása

30 MB. Adat és Információvédelmi Mesteriskola KÁLMÁN MIKLÓS ÉS RÁCZ JÓZSEF PROJEKTMENEDZSERI ÉS PROJEKTELLENŐRI FELADATOK PROJEKTEK ELŐKÉSZÍTÉSE

A munkaerőhiány vállalati percepciója

Mérés és skálaképzés. Kovács István. BME Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék

AZ EGYETEMI KAROK JELLEMZŐINEK ÖSSZEFOGLALÓ ÉRTÉKELÉSE

Hallgatók Diplomás Pályakövetési Rendszer Intézményi adatfelvétel a felsőoktatási hallgatók körében Módszertani összefoglaló

Gyakorlat 8 1xANOVA. Dr. Nyéki Lajos 2016

Az adatok értékelése és jelentéskészítés: Az (átfogó) vizsgálati összefoglalás benyújtása

I. BESZÁLLÍTÓI TELJESÍTMÉNYEK ÉRTÉKELÉSE

KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA

Tervezett béremelés a versenyszektorban 2016-ban A októberi vállalati konjunktúra felvétel alapján február 3.

A zajszennyezéssel kapcsolatos fizetési hajlandóság meghatározása kérdőíves felmérés segítségével

A MAGYAR ÉS AZ OLASZ KKV SZEKTOR VÁLLALKOZÁSAINAK ÜZLETI INFORMÁCIÓS RENDSZERREL VALÓ ELLÁTOTTSÁGA

Vezetői számvitel / Controlling XIII. előadás. Eltéréselemzés I.

Jelentés a 2013-as Educatio kiállításról

PROJEKTÉRTÉKELÉSI MÓDSZEREK

Pr-mérés: csökkenő fontosság, csökkenő büdzsé. A PR Herald kutatása a hazai pr-ügynökségek körében

SZERVEZETI ÖNÉRTÉKELÉSI EREDMÉNYEK ALAKULÁSA 2013 ÉS 2017 KÖZÖTT

Kvantitatív kutatás mire figyeljünk? Majláth Melinda PhD Tartalom. Kutatási kérdés kérdőív kérdés. Kutatási kérdés kérdőív kérdés

FIT - jelentés Kompetenciamérés a SIOK Vak Bottyán János Általános Iskolában

P Á L Y A V Á L A S Z T Á S I

AZ ÖSSZEHASONLÍTÁST TORZÍTÓ TÉNYEZŐK ÉS KISZŰRÉSÜK

Éves beszámoló összeállítása és elemzése

Dr. Nagy Zita Barbara igazgatóhelyettes KÖVET Egyesület a Fenntartható Gazdaságért november 15.

Orvosi szociológia (1. szeminárium) KUTATÁSMÓDSZERTAN

LADÁNYI ERIKA A SZENVEDÉLYBETEGEKET ELLÁTÓ SZOCIÁLIS SZAKELLÁTÁST NYÚJTÓ INTÉZMÉNYEK MUNKATÁRSAIRÓL

1. ECHO Innovációs Műhely Obádovics Csilla Vinogradov Szergej: tavaszi on-line felmérés

A SZAKDOLGOZAT KÉSZÍTÉSE ÉS A VÉDÉS

ELEMZŐ KAPACITÁS FEJLESZTÉSE, MÓDSZERTANI FEJLESZTÉS MEGVALÓSÍTÁSA

A marketing tevékenység megszervezése a sepsiszentgyörgyi kis- és közepes vállalatok keretében

Mindenki a WEB2-őn? A KutatóCentrum villámkutatása január

Vezetői számvitel fogalma

KÖZGAZDASÁGI ALAPISMERETEK (ÜZLETI GAZDASÁGTAN)

Beruházási hajlandóság Magyarországon és a környező országokban A GE Capital kutatása április 16.

Követő vizsgálat a Sólyom 8.b Naspolya. A tanévet vizsgálva (9. évfolyam)

XIV. évfolyam, 1. szám, Statisztikai Jelentések NÖVÉNYVÉDŐ SZEREK ÉRTÉKESÍTÉSE év

FELMÉRÉSI TERV. 1.) Felmérési terv célja:

A válság mint lehetőség felsővezetői felmérés

Átírás:

SZŰCSNÉ MARKOVICS KLÁRA Egyetemi tanársegéd, Miskolci Egyetem, Gazdálkodástani Intézet, Miskolc A beruházási projektek rangsorolására alkalmazott módszerek a hazai feldolgozóiparban 1. Bevezetés A vállalati gazdálkodás során gyakran fordul elő, hogy ugyanazon cél megvalósítása érdekében egyidejűleg több beruházási javaslat is felmerül, melyek közül a döntéshozóknak választaniuk kell. Több, egymást kizáró beruházási változat esetén az egyes projektek önmagukban való értékelését az előzetesen gazdaságosnak minősített változatok egymással való összevetése, rangsorolása követi. A statikus mutatókat napjainkban az irodalom általában nem ajánlja rangsorképzésre. Néhány forrásmunkában [pl. Illés B. Cs. 1997] található utalás arra vonatkozóan is, hogy a statikus mutatók miért alkalmatlanok erre a célra. A beruházási projektek rangsorolására a szerzők leggyakrabban a nettó jelenérték mutatóját és a belső megtérülési rátát ajánlják, azonban a két mutatószám még tipikus hozamsorú beruházások esetében is eltérő rangsorhoz vezethet. Kérdésként merül fel, hogy eltérő rangsorok esetén melyik módszer szerinti rangsort fogadjuk el. A témakör mintegy 80 éve viták pergőtüzében áll. (E vita irodalmának feldolgozása nem tartozik a tanulmány célkitűzései közé.) A rangsorképzés tárgyában a szokásostól eltérő megközelítést alkalmazva figyelemre méltó kutatási eredményre jutott Illés [Illés M. 2012]. A szerző a nettó jelenértéket azért tartja alkalmatlannak a beruházási változatok összehasonlítására, mert a módszer a hozamelvárások felett keletkező többlethozamokra vonatkozóan nem veszi figyelembe az átlagos tőkelekötés nagyságának, illetőleg időtartamának az eltéréseit. Ugyanakkor bizonyítja, hogy tipikus hozamsorú beruházások esetében a torzító hatásoktól megtisztított nettó jelenérték ugyanakkora kalkulatív kamatláb szerinti jövedelmezőségi elvárás mellett ugyanazt a rangsort eredményezi, mint ami a belső kamatláb szerint adódik. Tekintettel arra, hogy az egyes módszerek eltérő rangsorhoz vezethetnek, az alkalmazott módszer befolyásolja a megvalósítandó projektről szóló döntést. A megfelelő módszer kiválasztása nagy körültekintést igényel a vállalati szakemberektől, mert helytelen módszerválasztás esetén előfordulhat, hogy nem a legjövedelmezőbb projektet valósítják meg. Jelen tanulmány egy 2012-ben végzett kérdőíves felmérés eredményeire alapozva mutatja be a hazai feldolgozóipari vállalatok körében a beruházási projektek rangsorolására leggyakrabban alkalmazott módszereket. 2. A kutatás módszertana Egy szélesebb témakört lefedő kutatás keretében vizsgáltam a beruházási projektek rangsorolására alkalmazott módszereket. A kérdőíves felmérést a Magyarországon működő feldolgozóipari vállalatokra terjesztettem ki. A mintavétel során a Cég-Kód-Tár 2010/IV. negyedéves kiadványában szereplő adatbázisból választottam ki a vállalatokat. A reprezentativitás kritériuma az értékesítés nettó árbevétele volt. A kis- és közepes vállalakozásokról szóló törvényben 1 meghatározott árbevételi kategóriák szerint 4 csoportba soroltam a feldolgozóipari vállalatokat: 1 2004. évi a Kis- és középvállalkozásokról, fejlődésük támogatásáról szóló XXXIV. törvény 3. paragrafusának 1-6. bekezdése

1. csoport: 600 millió forint alatti árbevételű cégek (mikrovállalkozások), 2. csoport: 601-3 000 millió forint közötti árbevételű cégek (kisvállalatok), 3. csoport: 3 001-15 000 millió forint közötti árbevételű cégek (közepes vállalatok), 4. csoport: 15 001 millió forint feletti árbevételű cégek (nagyvállalatok). Az egyszerű véletlen mintavétel legnagyobb hátrányát (a minta pontosságát és megbízhatóságát csak a mintanagyság növelésével lehet fokozni) kiküszöbölendő, rétegzett mintavételi eljárást alkalmaztam. Az árbevétel alapján kialakított csoportokon belül egyszerű véletlen kiválasztással emeltem be a mintába a cégeket az egyes rétegek nagyságával arányosan. Ennek köszönhetően a minta összetétele az alapsokaság rétegek szerinti összetételét tükrözi. A kérdőíves megkérdezés 2012 nyarán, részben levélben, részben elektronikus úton történt. 500 cégnek levélben juttattam el a kérdőívet, további 1000 vállalatnak email-en küldtem el azt a linket, amelyre kattintva kitölthető volt a kérdőív. Összesen 76 vállalattól kaptam vissza értékelhető formában kitöltve a kérdőívet, mely 5,1 százalékos visszaérkezési arányt jelent. Ez alacsonynak tűnik, de a hasonló témájú külföldi kutatások esetén is tapasztalható volt hasonlóan alacsony arány: például Brounen, Jong és Koedijk 2002-ben, négy európai ország (Egyesült Királyság, Hollandia, Németország és Franciaország) bevonásával készült kutatása esetén szintén átlagosan 5 százalékos visszaérkezési arány volt jellemző [Brounen és társai, 2004]. Néhány vállalatvezető a kérdőív kézhez vételét követően telefonon keresztül utasította el a kérdőív kitöltését, melyet főként két érvvel indokoltak: az egyik, hogy cégüknél a beruházásokkal kapcsolatos mindenféle információ üzleti titoknak számít; a másik, hogy az utóbbi 5-6 évben nem volt érdemleges súlyú beruházás a vállalatnál. A kitöltött kérdőívekben szereplő adatokat az Excel táblázatkezelő programban összesítettem és a WinSTAT statisztikai elemzésekre szolgáló programcsomagot felhasználva elemeztem. Elemzéseim során egyszerű leíró statisztikai módszereket, például megoszlási viszonyszámokat, csoportátlagokat stb., másrészt összehasonlító statisztikai elemzéseket végeztem (korrelációs együttható, khi-négyzet mutató, diszkriminanciaelemzés, varianciaanalízis). 3. A projektek rangsorolására leggyakrabban alkalmazott módszerek A kérdőív egyik kérdése a rangsorképzésre alkalmazott mutatók számára vonatkozott. A kitöltött kérdőívek alapján megállapítható volt, hogy a vizsgált vállalatok meglehetősen magas arányánál (38 százalékánál) nem szokták a gazdaságosnak minősülő változatokat rangsorolni. Ugyanakkor a vállalati méret szerint elvégzett elemzés rávilágított arra, hogy a vállalati méret növekedésével csökken a rangsorolást mellőző vállalatok aránya. Miközben a mikrovállalkozások 67 százalékánál nem szokták a beruházási változatokat rangsorolni, addig minden nagyvállalatnál elvégzik a rangsorképzést. Azoknál a cégeknél, amelyeknél elvégzik a rangsorolást, meglehetősen kiegyenlített arányokat jeleznek a válaszok: a vállalatok 12-12 százaléka általában egy, kettő, vagy három mutatószámot, 3-3 százaléka rendszerint négy, illetőleg öt vagy annál több mutatót alkalmaz a projektek rangsorolására. (A válaszok megoszlását az 1. ábra szemlélteti.) A rangsorképzésre használt mutatók számára vonatkozó kérdést követte az alkalmazott módszerek feltárására irányuló kérdés. A megkérdezett vállalati vezetőknek egyrészt egy ötfokozatú skálán kellett értékelniük, hogy az adott mutatót milyen gyakorisággal alkalmazzák, másrészt be kellett jelölniük, hogy mely mutatót használják elsődlegesen, illetőleg másodlagosan a rangsorképzés során.

A kérdőívet kitöltő vállalatok megoszlása aszerint, hogy hány mutatószámot használnak a rangsorolásra 21% Nem szokták a beruházási változatokat ransorolni 3% 3 Rendszerint egy mutatószámot használnak Rendszerint két mutatószámot használnak 3% Rendszerint három mutatószámot használnak Rendszerint négy mutatószámot használnak Rendszerint öt vagy annál több mutatószámot használnak Nem töltötte ki 1. ábra: A kérdőívet kitöltő vállalatok megoszlása aszerint, hogy általában hány mutatószámot alkalmaznak a projektek rangsorolására A kérdőívet kitöltő vállalatok 40 százaléka a statikus megtérülési időt (!), 35 százaléka a jövedelmezőségi indexet, 24 százaléka a nettó jelenérték-számítást, 23 százaléka a dinamikus megtérülési időt, egyötöde a számviteli nyereségrátát és 12 százaléka a belső megtérülési rátát alkalmazza mindig vagy gyakran a rangsorképzéshez. (Az eredményeket a 2. ábra szemlélteti.) A gazdaságosnak minősülő beruházási változatok rangsorolására leggyakrabban alkalmazott mutatószámok Statikus megtérülési idő 7% 1 22% 33% Számviteli nyereségráta 16% 5% 9% 51% Nettó jelenérték 13% 13% 3 Belső kamatláb 1 4% 51% Jövedelmezőségi index 1 17% 3 Diszkontált megtérülési 14% 7% 46% 0% 20% 40% 60% 80% 100% Nem alkalmazzuk Időnként alkalmazzuk Mindig alkalmazzuk Nagyon ritkán alkalmazzuk Gyakran alkalmazzuk Nem töltötte ki 2. ábra: A projektek rangsorolására leggyakrabban alkalmazott mutatószámok

A válaszadó cégek 38 százalékánál a statikus megtérülési idő mutatóját, 32 százalékánál a jövedelmezőségi indexet alkalmazzák elsődlegesen (!), 22-22 százalékánál a statikus, illetőleg a dinamikus megtérülési időt, 21 százalékánál a belső megtérülési rátát használják másodlagosan a gazdaságosnak minősülő beruházási változatok rangsorolására. Ez érdekes eredmény abból a szempontból, hogy az irodalom általában a nettó jelenértéket és/vagy a belső kamatlábat ajánlja a rangsorképzéshez. (Az eredményeket az 1. táblázat tartalmazza, melyek értelmezésekor figyelembe kell venni, hogy az értékek meghaladják a 100 százalékot, mert annak ellenére, hogy felhívtuk a kérdőívet kitöltők figyelmét arra, hogy csak egy elsődleges és egy másodlagos módszert jelöljenek meg, mégis voltak olyan vállalati vezetők, akik több elsődleges és/vagy több másodlagos módszert jelöltek meg.) 1. táblázat: A projektek rangsorolására elsődlegesen, illetve másodlagosan alkalmazott mutatószámok Alkalmazott módszer Elsődlegesen Másodlagosan Statikus megtérülési idő 3 22% Számviteli nyereségráta 1 17% Nettó jelenérték 20% 1 Belső kamatláb 7% 21% Jövedelmezőségi index 32% 1 Dinamikus megtérülési idő 14% 22% Egyéb módszer 0% 4% A kutatást annak vizsgálatára is kiterjesztettem, hogy a feldolgozóipari cégek vállalati méret, létszám és tulajdonosi arány szerint csoportosítva milyen gyakorisággal alkalmazzák az egyes módszereket a beruházási projektek rangsorolására. Az elemzést a csoportátlagok kiszámításával végeztem el. (Tekintettel arra, hogy a válaszadóknak egy ötfokozatú skálán kellett megjelölniük, hogy milyen gyakorisággal alkalmazzák az adott módszert, ezért a csoportátlagok 1-5 közötti értékeket vehetnek fel.) Vállalati méret szerint vizsgálva a mutatószámok alkalmazásának gyakoriságát a következők állapíthatók meg (az eredményeket összefoglalóan a 2. táblázat tartalmazza): A két statikus mutatót a kisvállalatok alkalmazzák a leggyakrabban. A nettó jelenérték-számítást, a belső kamatláb-keresést és a dinamikus megtérülési időt leginkább a nagyvállalatok szakemberei részesítik előnyben. A jövedelmezőségi indexet a kisvállalatok döntéshozói használják a leggyakrabban a rangsorképzéshez. Vállalati létszám szerint elemezve a válaszok megoszlását hasonló eredmények születtek (a válaszok megoszlását szintén a 2. táblázat foglalja össze). A statikus megtérülési időt és a számviteli nyereségrátát az 50-249 főt foglalkoztató vállalatok, a nettó jelenértéket, a belső kamatlábat és a dinamikus megtérülési időt a 250 főnél több alkalmazottal működő vállalatok, a jövedelmezőségi indexet az 50 főnél kevesebb dolgozót alkalmazó cégek részesítették előnyben a projektek rangsorolásakor. Tulajdonosi arány szerinti bontásban elvégezve az elemzést megállapítható volt, hogy a statikus megtérülési időt és a jövedelmezőségi indexet közel ugyanolyan arányban alkalmazzák a többségi hazai és a többségi külföldi tulajdonban lévő vállalatok. A többi mutatót a többségi külföldi tulajdonban lévő cégek használják gyakrabban. (Az eredményeket összefoglalóan a 3. táblázat tartalmazza.)

2. táblázat: A projektek rangsorolására leggyakrabban alkalmazott módszerek vállalati méret, illetve létszám szerinti bontásban A rangsorképzésre alkalmazott mutatók Mikrováll. Vállalati méret Kisváll. Közepes váll. Nagyváll. 0-49 fő Létszám 50-249 fő 250 fő felett Statikus megtérülési idő 3,00 4,16 3,00 3,00 3,33 3,64 3,37 Számviteli nyereségráta 2,50 3,29 2,87 1,00 2,71 3,00 2,60 Nettó jelenérték 2,71 3,06 2,82 4,33 2,78 2,76 3,87 Belső kamatláb 2,42 2,36 2,12 4,33 2,38 2,25 3,29 Jövedelmezőségi index 3,07 3,71 3,10 2,00 3,60 3,30 3,00 Dinamikus megtérülési idő 3,00 2,84 2,33 5,00 3,05 2,57 3,33 3. táblázat: A projektek rangsorolására leggyakrabban alkalmazott módszerek tulajdonosi arány szerinti bontásban A rangsorképzésre alkalmazott mutatók Többségi hazai Tulajdonosi arány Többségi külföldi Statikus megtérülési idő 3,46 3,50 Számviteli nyereségráta 2,69 3,37 Nettó jelenérték 2,86 3,17 Belső kamatláb 2,36 2,89 Jövedelmezőségi index 3,38 3,40 Dinamikus megtérülési idő 2,82 3,25 4. Következtetések A beruházás-gazdaságossági számításokra irányuló kutatásom egyik célja annak vizsgálata volt, hogy a vállalati gyakorlat mennyire van összhangban az irodalmi ajánlásokkal. Ez indokolttá tette a kutatás kiterjesztését arra a kérdésre, hogy a vállalati szakemberek a projektek rangsorolására a nemzetközi és a hazai irodalomban ajánlott két módszert, a nettó jelenértéket és a belső kamatlábat alkalmazzák-e. Noha külföldön számos empirikus felmérést végeztek arra vonatkozóan, hogy a vállalati döntéshozók milyen beruházás-gazdaságossági számításokat részesítenek előnyben a döntéselőkészítés során, ezek tudomásom szerint kivétel nélkül a projektek gazdaságosságának minősítésére alkalmazott módszereket vizsgálták, egyetlen forrásmunkában sem találtam arra vonatkozó utalást, hogy a projektek rangsorolására milyen mutatókat használnak a vállalati vezetők. (Hazánkban a vállalati gyakorlatban alkalmazott beruházás-gazdaságossági módszerek empirikus megkutatottsága meglehetősen alacsony szintű.) A 2012-ben végzett kérdőíves felmérés szerint a hazai feldolgozóipari vállalatok jelentős részénél nem rangsorolják az előzőleg gazdaságosnak minősített beruházási változatokat. Ez felveti azt a kérdést, hogy ezeknél a cégeknél több gazdaságos projekt esetén milyen szempont szerint döntik el, hogy melyik változatot valósítják meg. (A kérdés megválaszolása további kutatást igényel.)

A vállalatok jelentős részénél az irodalmi ajánlásoktól eltérő módszereket alkalmaznak a projektek rangsorolására. A kutatás eredményei szerint a hazai feldolgozóipari vállalatok körében a statikus megtérülési idő és a jövedelmezőségi index számít a két leggyakrabban alkalmazott eljárásnak. Ez némiképp meglepő eredmény, melyet érdemes lett volna más kutatók eredményeivel is összevetni, ám a kérdésre vonatkozóan sem hazai, sem nemzetközi kutatást nem találtam. Vállalati méret szerint megvizsgálva az eredményeket, némileg árnyaltabb képet kapunk, ugyanis a statikus mutatószámokat és a jövedelmezőségi indexet a kisvállalatok, a dinamikus mutatókat (a jövedelmezőségi index kivételével) a nagyvállalatok döntéshozói részesítik előnyben. A kutatás rávilágított arra, hogy a kisebb cégek jelentős része vagy nem rangsorolja a projekteket, vagy a rangsorképzésre kevésbé alkalmas módszereket alkalmaz. Ez felhívja a figyelmet arra, hogy szükség lenne a kisebb cégek vezetőinek, szakembereinek gazdálkodástani ismereteket nyújtó kiadványokat szerkeszteni és ilyen témájú képzéseket szervezni, illetőleg tanácsadással segíteni őket a beruházások döntés-előkészítése során. Irodalomjegyzék 1. 2004. évi a Kis- és középvállalkozásokról, fejlődésük támogatásáról szóló XXXIV. törvény 3. paragrafusának 1-6. bekezdése 2. BROUNEN, D. JONG, A. KOEDIJK, K. [2004]: Corporate Finance in Europe: Confronting Theory with Practice; Financial Management, 33. évfolyam, 4. szám 3. ILLÉS, B. CS. [1997]: A beruházásgazdaságossági elemzés alapjai, PATE Georgikon Mezőgazdaságtudományi Kar, Gödöllő, p. 5. 4. ILLÉS, M. [2012]: A nettó jelenérték gazdasági tartalma és rangsorképzésre való alkalmassága; Vezetéstudomány, 43. évfolyam, Különszám, pp. 13-23. 5. SZŰCSNÉ MARKOVICS, K. [2013]: A beruházások döntés-előkészítési folyamatának és módszereinek empirikus vizsgálata a hazai feldolgozóipari vállalatok körében; Ph.D. értekezés, Miskolci Egyetem