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 2016. 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 2014. évi, 2015. évi és a 2016. 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
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 1 1 1 0 3 33,3 33,3 33,3 0,0 100,0 darabszám 9 1 4 2 16 56,3 6,3 25,0 12,5 100,0 darabszám 3 0 2 0 5 60,0 0,0 40,0 0,0 100,0 község darabszám 10 6 1 8 25 40,0 24,0 4,0 32,0 100,0 darabszám 23 8 8 10 49 46,9 16,3 16,3 20,4 100,0 A 2014. 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 2014. évben. 268
2. Táblázat. A vállalkozások ának kategóriákba sorolása 2015-ben Likviditás 2015 jó túlzott A 2. táblázat a 2015. évi i mutatókat szemlélteti 49 vállalkozás esetében. 2014-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. 2015-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 1 2 0 0 3 33,3 66,7 0,0 0,0 100,0 darabszám 7 3 1 7 18 38,9 16,7 5,6 38,9 100,0 darabszám 3 0 1 1 5 60,0 0,0 20,0 20,0 100,0 község darabszám 12 2 3 6 23 52,2 8,7 13,0 26,1 100,0 darabszám 23 7 5 14 49 46,9 14,3 10,2 28,6 100,0 3. Táblázat. A vállalkozások ának kategóriákba sorolása 2016-ban Likviditás 2016 jó túlzott fő darabszám 1 1 1 0 3 on 33,3 33,3 33,3 0,0 100,0 darabszám 6 3 3 5 17 on 35,3 17,6 17,6 29,4 100,0 darabszám 4 0 0 1 5 on 80,0 0,0 0,0 20,0 100,0 község darabszám 11 3 1 8 23 on 47,8 13,0 4,3 34,8 100,0 269
darabszám 22 7 5 14 48 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 2014. évivel egyezik meg, míg ok esetében a 2015. évivel (2014-ben 60 százalék felett alakult a gyengén teljesítő cégek száma, 2015 és 2016-ban ez az érték 52-55 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 1 0 1 1 0 3 fő on 33,3 0,0 33,3 33,3 0,0 100,0 darabszám 5 5 1 3 2 16 on 31,3 31,3 6,3 18,8 12,5 100,0 darabszám 0 3 0 2 1 6 on 0,0 50,0 0,0 33,3 16,7 100,0 darabszám 7 7 1 2 9 26 község on 26,9 26,9 3,8 7,7 34,6 100,0 darabszám 13 15 3 8 12 51 on 25,5 29,4 5,9 15,7 23,5 100,0 Az 5. táblázat 51 cég ét mutatja a 2014. 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
ok kivételével valamennyi településkategóriában a vizsgált vállalkozások több mint 55-60 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 1 0 0 1 1 3 on 33,3 0,0 0,0 33,3 33,3 100,0 darabszám 7 2 3 1 5 18 on 38,9 11,1 16,7 5,6 27,8 100,0 darabszám 0 3 0 1 2 6 on 0,0 50,0 0,0 16,7 33,3 100,0 darabszám 9 4 1 3 9 26 on 34,6 15,4 3,8 11,5 34,6 100,0 darabszám 17 9 4 6 17 53 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 2014. 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 1 0 0 1 1 3 on 33,3 0,0 0,0 33,3 33,3 100,0 darabszám 6 2 1 2 7 18 on 33,3 11,1 5,6 11,1 38,9 100,0 darabszám 2 2 0 0 2 6 on 33,3 33,3 0,0 0,0 33,3 100,0 271
község darabszám 8 3 2 1 13 27 on 29,6 11,1 7,4 3,7 48,1 100,0 darabszám 17 7 3 4 23 54 on 31,5 13,0 5,6 7,4 42,6 100,0 A 7. táblázat 54 vállalkozás 2016. 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 1 1 2 2 0 2 0,0 50,0 50,0 100,0 100,0 0,0 100,0 darabszám 7 5 1 13 12 2 14 53,8 38,5 7,7 100,0 85,7 14,3 100,0 darabszám 3 1 1 5 4 1 5 60,0 20,0 20,0 100,0 80,0 20,0 100,0 község darabszám 7 2 6 15 13 3 16 46,7 13,3 40,0 100,0 81,3 18,8 100,0 darabszám 17 9 9 35 31 6 37 48,6 25,7 25,7 100,0 83,8 16,2 100,0 272
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 1 0 1 2 2 0 2 100,0 50,0 0,0 50,0 100,0 0,0 100,0 darabszám 7 3 5 15 11 5 16 46,7 20,0 33,3 100,0 68,8 31,3 100,0 darabszám 4 0 1 5 5 0 5 100,0 80,0 0,0 20,0 100,0 0,0 100,0 község darabszám 6 2 2 10 8 2 10 60,0 20,0 20,0 100,0 80,0 20,0 100,0 darabszám 18 5 9 32 26 7 33 56,3 15,6 28,1 100,0 78,8 21,2 100,0 A 10. táblázat Altman és Zmijewski modell értékeit mutatja a 2015. évre vonatkozóan. Zmijewski modellje 2015- 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
fő darabszám 1 0 1 2 2 0 2 50,0 0,0 50,0 100,0 100,0 0,0 100,0 darabszám 8 2 3 13 9 4 13 61,5 15,4 23,1 100,0 69,2 30,8 100,0 2 0 1 3 2 1 3 darabszám 66,7 0,0 33,3 100,0 66,7 33,3 100,0 község darabszám 4 5 2 11 11 0 11 36,4 45,5 18,2 100,0 100,0 0,0 100,0 darabszám 15 7 7 29 24 5 29 51,7 24,1 24,1 100,0 82,8 17,2 100,0 A 11. táblázat a cégek 2016. 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 3,178 274
(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: 2018.03.26., Letöltés helye: http://pages.stern.nyu.edu/~ealtman/predfncldistr.pdf 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. 69-79. 3. Hegedűs Szilárd - Zéman Zoltán (2016): Tőkeszerkezeti elméletek érvényesülésének vizsgálata a hazai önkormányzati tulajdonú gazdasági társaságok körében, STATISZTIKAI SZEMLE 94:(10) pp. 1032-1049. 4. 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, 2013. pp. 9-17. 5. 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 1475-679X, 1984, No. 22, pp. 59-82. 275