E-Controlling E-Controlling Szakmai folyóirat XIV. évfolyam 9. szám 2014. szeptember Tisztelt Előfizetőnk! A szakmai folyóiratunk előfizetéséhez INGYENES TANÁCS- ADÓI SZOLGÁLTATÁS is jár! A controllinggal kapcsolatos kérdését az olvasoikerdesek@forum-media.hu e-mail címen várjuk. Honlapunkról - http://forum-szaklapok.hu/ a Segédletek közül töltheti le az excel alapú szerkeszthető segédleteket. Tartalom 1 A csődmodellek és azok módozatai 9 Évközi adóváltozások Az Ön felhasználóneve: econtrolling Az Ön jelszava: econ247 A kézirat lezárásának dátuma: 2014.június 25. A csődmodellek és azok módozatai Mindenki számára ismert és napjainkban tökéletesen érzékelhető az a megállapítás, miszerint az egyetlen dolog, amely állandó, az a változás. Nincs ez másképp a szervezetekkel kapcsolatosan sem. A pénzügyi életben bekövetkezett anomáliák érintik a vállalatok mindennapjait is. Előrejelezhető-e egy vállalat életében a válság? A tanulmányban azokat a modelleket járjuk végig, amelyek az elmúlt 50 év tapasztalatait ötvözve segítséget nyújthatnak a napi döntések meghozatalában. A pénzügyi válságok hatásainak előrejelzése minden vállalkozás, illetve partneri kör számára nagyon fontos információ. Azonban a partnerek számára nem csak válságok esetében fontos információ a vállalkozás pénzügyi helyzetének előrejelzése. Az egyes szerződések kereteinek rögzítésekor nagyon fontos lehet, hogy a partner milyen pénzügyi helyzetben van. Van-e erre megoldás? Szerző: dr. Szücs Tamás controlling és számviteli szakértő E-Controlling Több, mint 10 éve a hatékonyság szolgálatában! In-house szeminárium! Új szolgáltatást indítunk! Szeretne közvetlenül a munkahelyén tájékozódni a legújabb jogszabályváltozásokról az adó és számviteli törvények elismert szakértőitől? Jelentkezzen az olvasoikerdesek@ forum-media.hu e-mail címen, a témakör vagy akár az előadó megnevezésével, és kérjen ajánlatot kihelyezett előadás megtartására! 1
A kidolgozott modellek egyik fontos jellemzője, hogy elméleti szakemberek által készített módszerekről van szó, akik kutatásaik révén megpróbálnak összefüggéseket találni az egyes pénzügyi indikátorok között annak fényében, hogy a pénzügyi nehézségek előrejelezhetők-e. A korábban csődbe ment vállalkozások pénzügyi mutatóinak elemzése került előtérbe: az eladósodottság, a likviditás és a jövedelmezőség mutatószámai voltak a legnépszerűbbek. A statisztikai módszerbeli hiányosságok miatt és a számítástechnikai támogatottság hiányában igazából nem tudott mérvadó eredményeket felmutatni a közgazdaságtan. Az első, modern gazdasági környezetben elkészített modell Beaver nevéhez fűződik. Beaver 1966- ban publikált modellje 30 mutatót használt felt fel, amelyből hármat emelt ki. A Cash-flow/Eszközök, a Cash-flow/Adósság és Nettó Árbevétel/Adósság mutatók azok, amelyek különbözőséget jelentettek a vizsgált vállalkozások között. Sajnos a modell kevésbé bizonyult megbízhatónak, mivel az egyik mutató alapján leminősítette, míg a másik mutató alapján rendbe találta a vállalkozást. A jó előrejelzéshez több tényezőnek az egyidejű megfigyelésére, azaz az egyes mutatók kombinálására volt szükség. A módszert, amely a kívánt eredményhez vezet, többváltozós diszkriminancia-analízisnek nevezzük. A feladat tehát egy olyan többváltozós függvénynek a meghatározása, amelynek eredményeként létrejövő egyenes a legeredményesebben különíti el egymástól a csődbement és az életben maradt vállalkozásokat. Az Edward Altman által kidolgozott modell célja az volt, hogy egyértelműen előrejelezhető legyen az, hogy a vizsgált vállalat pénzügyi nehézségek elé néz-e vagy sem. Mivel az egyes mutatók között gyakran erős pozitív korreláció áll fenn, relatíve alacsony számú mutató alkalmazásával is hatékony modell alakítható ki. A legsikeresebb ilyen modellnek az Edward I. Altman által kidolgozott Z-mutató bizonyult. 1. A Z-mutató és módozatai A modell végső kidolgozásakor a szerző a következő utat követte: 1. Az egyes alternatív mutatók statisztikai szignifikációjának megfigyelése és az egyedi változók relatív hozzájárulásának meghatározása. 2. A releváns változók közötti korreláció értékelése. 3. A különböző együtthatókkal kialakított modellek előrejelzési pontosságának megfigyelése. 4. Az elemzés értékelése. Altman a mutató meghatározásához egy 66 ipari vállalatból álló mintát alakított ki, amelyet két csoportra bontott. Az első csoportot a csődbe ment vállalatok képezték, amelyeknek a főbb ismérve az volt, hogy 1946 és1965 között mentek csődbe. A csoportba tartozó vállalatok eszközértéke 0,7 és 25,9 millió USD között váltakozott, az átlag 6,4 millió USD-t tett ki. A részletes elemzés során kiderült, hogy a minta nem igazán tekinthető homogénnek. Mindez figyelmeztetés volt Altman számára, hogy a második csoportot képző csődbe nem ment vállalatok csoportjába hasonló jellemző tulajdonságú cégek kerüljenek. A szelekció statisztikai alapját a rétegzett mintavétel módszere adta. A rétegzés esetében alkalmazott ismérv az adott cég iparága és mérete volt. A minta kiválasztása után a következő feladat volt a megfelelő pénzügyi mutatók kiválasztása, amelyek segítségével a pénzügyi teljesítmény mérhetővé vált. A mutatókat a szerző azok népszerűsége és potenciális jelentősége alapján választotta ki. Az eredetileg 22 mutatóból álló listából végül öt került kiválasztásra. A végső modell a következő: Z 1,2 + 1,4 + 3,3 + 0,6 + 1,0 nettó forgótőke / összes eszköz * 100 visszatartott nyereség / összes eszköz * 100 EBIT / összes eszköz * 100 saját tőke piaci értéke (részvények piaci értéke) / összes adósság könyv szerinti értéke * 100 értékesítés (nettó árbevétel) / összes eszköz 2
A könnyebb kezelhetőség szempontjából egy egyszerűbb formával is találkozhatunk: Tekintve, hogy mind az öt változó negatív kapcsolatban áll a csőddel, minél nagyobb egy vállalat Z értéke, annál kisebb a csőd valószínűsége. Látható volt továbbá az is, hogy a változóknak a túlélő csoporton belüli átlagai mindig meghaladják a csődös csoport ugyanezen mutatóinak értékeit. Csődös Nem csődös F-próba Változó vállalatok átlaga vállalatok átlaga aránya X1-6,1 41,4 32,60 X2-62,6 35,5 58,86 X3-31,8 15,4 26,56 X4 40,1 247,7 33,26 X5 1,5 1,9 2,84 A mutatókkal kapcsolatban a szerző két érdemi megjegyzést tett. Az mutató a fel nem osztott nyereség és az összes eszköz arányát mutatja. Altman rámutatott, hogy komoly veszélyeket hordoz magában a mutató értelmezése. Célszerű korrekciókat elvégezni a mutatóval kapcsolatban annak érdekében, hogy megbízható értékelést kapjunk. Az egyik fontos korrekciós tényező a vállalati osztalékpolitika megosztó hatása. Az egyes társaságok más-más érdekek mentén fizetnek osztalékot: valaki nem fizet, mert fejleszteni kíván; míg mások teljes rendelkezésre álló összeget kifizetik. Nyilvánvaló, hogy ez egy stratégiai kérdés, ami alapvetően befolyásolja a cég rendelkezésre álló cashflow nagyságát, ezáltal a napi likviditási döntéseket. Lehet egy vállalkozás kiválóan működő, ha nem fizet osztalékot, és fordítva. Másrészt szintén korrekcióra szorul az immateriális eszközök értéke is, hiszen itt megjelenhet az alapítás átszervezés aktivált értéke, amely valójában nem képvisel fedezeti értéket, hiszen korábban elköltött pénz. Szintén fontos kiemelni a modell függvényében azt, hogy mutató tartalmazza a saját részvények piaci értékét, így a megalkotott csődfüggvény csak a tőzsdén jegyzett részvényekkel rendelkező vállalatokra alkalmazható. Továbbá a modell másik érdekes eleme az árbevétel és eszközök aránya ( ) kérdése: Altman megjegyzi, hogy ez egy szeparált szignifikancia-vizsgálat esetén be sem került volna a modellbe. Mégis az az oka a figyelembe vételének, hogy a többi változóval erős a korrelációja. Altman mindezek alapján újradefiniálta a súlyrendszert, azzal a korrekcióval, hogy az mutató piaci érték tartalma nem minden esetben értelmezhető, helyette a Saját tőke / Jegyzett tőke hányadost kell alkalmazni. Z 0,717 + 0,847 + 3,107 + 0,42 + 0,998 Az F-próba arány alkalmas a csődfüggvény szeparáló erejét mérni, az egyes változók hozzáadott értékét meghatározni. Az elvégzett tesztek azt mutatják, hogy az - mutatók esetében az átlagok mindig meghaladják a csődbe ment vállalkozások adatait a nem csődös vállalkozásoké. Ebből azt a megállapítást vonta le a szerző, hogy minél alacsonyabb a Z mutató értéke, annál magasabb az adott vállalkozás csődkitettsége. A modell a világháború utáni 30 év gazdasági tapasztalatait kívánta feldolgozni, és kizárólag az ipari vállalkozásokra fókuszált. A felgyorsult gazdasági környezetváltások miatt szükségessé vált a kereskedelmi, szolgáltatásokkal foglalkozó vállalkozásokat is górcső alá venni. Bebizonyította az élet, hogy ezeket a vállalkozásokat ugyanúgy fenyegeti a csőd, mint a más termelőszektorba tartozóakat. Továbbá az US GAAP folyamatos változás a számviteli mutatók tartalmát is megváltoztatta, amely további indokoltságot adott a változtatásra. Az új modell 1977-ben került publikálásra, amely az előző modell megjelenésétől eltelt idő alatt bekövetkezett változásokat vonta az elemzésbe. Az új modell 111 céget vizsgált 1969 és 1975 között. A kiválasztott mintából 58 cég túlélte a vizsgált időszakot, míg 53 cég csődbe ment. A kiválasztott cégek között nagyjából egyenlő arányban szerepelnek már az ipari és kereskedelmi cégek. A korábbi 22 mutató helyett most már 27 mutató került megvizsgálásra. A végső ZÉTA modell az 3
eredeti öt mutatóhoz képest hét mutatót tartalmaz és további érdekessége, hogy nem rendeltek hozzá súlyokat: eszközjövedelmezőség: EBIT / összes eszköz * 100; a jövedelmezőség stabilitása: az előző 10 éves trendtől való eltérés nagysága adósságszolgálat: EBIT / a kamatfizetés logaritmusa; kumulatív jövedelmezőség: visszatartott nyereség / összes eszköz *100; likviditás: forgóeszköz / rövidlejáratú kötelezettség; X 6 kapitalizáció: jegyzett tőke / saját tőke; X 7 méret: összes eszköz logaritmusa. A modellben a legerősebb mutatók: a kumulatív jövedelmezőség mutatója ( ), a jövedelmezőség stabilitás ( ) és az eszközjövedelmezőség aránya ( ). A ZETA modell esetében az cut-off érték (küszöbérték) összegét nullában határozták meg. Tehát, ha a kompozit mutató értéke negatív, akkor nagy esélye van az adott vállalkozás esetén a csődhelyzet kialakulására. Ezek alapján természetesen a pozitív értékű mutató a rendezett pénzügyi kapcsolatokról árulkodhat. Fontos azért hangsúlyozni, hogy a nulla érték nem egyértelmű vízválasztó a cégek megítélése szempontjából. Emiatt további vizsgálatokat végeztek, és megállapítottak egy határsávot: -1,45 és + 0,87 között, amely között óvatosságra inti az elemzőket, a menedzsmentet vagy épp a döntéshozót. Ha a számszerűsített mutató értéke ebbe a sávba esik, célszerű további elemzéseket, vizsgálatokat végezni a végleges minősítés kialakítása végett. Egy csődmodell elfogadottsága nagymértékben azon múlik, hogy milyen pontossággal képes előre jelezni a problémákat. Az előrejelzés felhívhatja a döntéshozók figyelmét arra, hogy szükséges a változtatás annak érdekében, hogy elkerülhessék a csődhelyzetet. Az Altman-féle modelleknél elvégzett számítások a következőt mutatták: Az Altman-féle modell megbízhatósági vizsgálata Előrejelzési évek Az eredeti minta (33) Megtartott minta (25) 1969-1975 előrejelzett minta (86) 1976-1995 előrejelzett minta (110) 1997-1999 előrejelzett minta (120) 1 94% (88%) 96% (92%) 82% (75%) 85% (78%) 94% (84%) 2 72% 80% 68% 75% 74% Forrás: Altman, E.I.: Corporate Distress Prediction Models In A Turbulent Economic And Basel Ii Environment, 2002. september, Credit Rating: Methodologies, Rationale and Default Risk, Risk Books, London, 2002. A táblázatban szereplő valószínűségi változók tanulsága szerint az egy éves előrejelzés megbízhatósága 82-96% között mozog a 2,67 Z érték meghatározása esetében, míg 78-92% között pedig az 1,81 Z érték alatti teljesülést vizsgálja. A második éves előrejelzési pontosság 68-80% között mozog. Mindezek a tapasztalati értékek eléggé meggyőzőnek tűnnek. Az eredeti modell és ZÉTA modell megbízhatósága Évek száma Altman modellje ZETA- modell 1 év 95% 92,80% 2 év 72% 89,10% 3 év 48% 83,30% 4 év 29% 79,30% 5 év 36% 76,60% Forrás: Imre Balázs: A csődmodellek története és fejlődése, e-tudomány, 2007/3. szám A ZÉTA modell esetében az elemzők megpróbáltak továbbmenni az alapmodellhez képest abban a tekintetben, hogy a modell eredményeképp meghozott döntésnek milyen lehetséges következményei lehetnek (pl.: egy jó minősítésű cég hitelkérelem elutasítása vagy fordítva). Az empirikus adatok nem tudták igazolni az ilyen irányú költségek megalapozottságát. 4
Az alapmodellt más szerzők megpróbálták adaptálni saját környezetükre. Ilyen Taffer (1983) munkája, amely a brit cégek esetében végzett elemzéseket. A korábbi 5 és 7 tényezős Z modellt 4 tényezősre korrigálta. Z 0,53 + 0,13 + 0,18 + 0,16 EBIT/ rövid lejáratú kötelezettségek forgóeszközök / kötelezettségek rövid lejáratú kötelezettségek / összes eszköz árbevétel / összes eszköz A modell értelmezése szerint, ha a Z értéke 0,2 felett van, akkor nagy esélye van a hosszú távú túlélésre. Míg a mutató, ha a Z érték nulla alatt van, akkor olyan képet mutat a vállalkozás, mint a csődben lévő társaság lenne. A Taffer-féle modell tesztelése jobb eredményt mutatott, mint az Altman-féle alapmodell. Altman (1983) és Robertson (1984) továbbfejlesztette a Taffer-féle gondolatmenetet. A négytényezős modellből ismét öt tényezőre bővítette az előbbit. Az árbevétel figyelembevétele esetében korrekcióra került sor, inkább egyfajta többlet értéket kíván figyelembe venni, ami a vagyon felett keletkezik. Z 0,3 + 3,0 + 0,6 + 0,3 + 0,3 (árbevétel összes eszköz) / árbevétel; EBIT / Összes eszköz; (forgóeszköz rövid lejáratú kötelezettségek) / rövid lejáratú kötelezettség; (saját tőke összes kölcsön és hitel) / összes kötelezettség (likvid eszközök hiteltúllépés) / hitel A modell egyik sajátossága, hogy nem veszi figyelembe az iparági specifikációt, hanem általános modellt kíván meghatározni. Az általános modellel szemben specifikus megoldások is léteznek ilyen Mason és Harris (1979) szerzőpáros által elkészített modell, ami az építőipari vállalkozások csődkockázatát kívánja behatárolni. Z 0,3 + 3,0 + 0,6 + 0,3 + 0,3 EBIT / a tárgyévi nettó eszközérték EBIT / a tárgyévi nettó forgótőke követelés / hitelállomány rövid lejáratú kötelezettségek / forgóeszközök napi adósság X 6 hitelezői trend mértéke A modell alkalmazása esetében redundancia merülhet fel az első két mutató értéke esetében, hiszen a kamat a különbség a számlálóban szereplő kategóriák között. A tapasztalatok azt mutatják, hogy pont ellentétes hatást fejt ki a két ráta. Abidali (1991) továbbfejlesztette az építőipari vállalkozások elemzését és további kategóriával bővítette a modellt. Z 14,6 + 82,0-14,5 + 2,5 + 1,2 + 3,55-3,55-3,0 X 7 EBIT / a nettó tőke forgóeszköz / a nettó eszközérték árbevétel / a nettó eszközérték rövid lejáratú kölcsön / EBIT adózási trend 3 éven túlra X 6 EBIT trendje 3 éven túlra X 7 rövid lejáratú kölcsönök 3 éves trendje. MINTAPÉLDA AZ ALTMAN-FÉLE Z-MUTATÓRA Egy vállalkozás gazdálkodásával kapcsolatban a következő információk ismeretesek: Megnevezés Érték, E 1. EBIT 1 600 2. összes eszköz 23 350 3. nettó árbevétel 4 000 4. a saját tőke piaci 3 900 értéke 5. kötelezettség állomány 15 000 6. pénzeszközök 9 500 7. rövid lejáratú 9 600 kötelezettségek 8. visszatartott osztalék 2 350 5
A képezhető ráták: nettó forgótőke / összes eszköz*100-0,43% visszatartott nyereség / Összes eszköz*100 10,06% EBIT / Összes eszköz * 100 6,85% Saját tőke piaci értéke / Összes adósság könyv szerinti értéke * 100 26,00% Értékesítés (nettó árbevétel) / Összes eszköz 17,1% Z 0,012 * -0,43 + 0,014 * 10,06 + 0,033 * 6,85 + 0,006 *26 + 0,999 * 17,1 0,69 A mutató értéke alapján megállapítható, hogy a társaság nagy valószínűséggel fenyegettet a válsággal kapcsolatban. 2. mintapélda Egy társaság több éves gazdálkodási adatai alapján generált mutatószámai a következők: Megnevezés 1. év 2. év 3. év 4. év TREND 0,26 0,24 0,26 0,24 0,26 2,40 3,00 0,78 2,46 2,47 15,02% 22,57% 6,82% 14,15% 17,39% 56,76% 52,76% 44,88% 44,81% 56,36% 2,63% 3,29% 0,85% 1,79% 2,89% Likviditási ráta 1,75 1,67 1,89 1,73 1.74 Megnevezés 1. év 2. év 3. év 4. év TREND Z-mutató 5,43 5,70 5,47 5,36 5,55 A mutató számszerűsítése után azt tapasztalhatjuk, hogy stabil pénzügyi háttérrel rendelkezik a cég. 2. Fulmer-modell A Fulmer-modell az előzőekben alkalmazotthoz képest több mutató segítségével kíván előrejelzést felállítani a vállalat fizetésképtelenségét illetően. A modell kilenc mutató segítségével, két különböző súlyozást alkalmazva hivatott előrejelzést szolgáltatni. A modell által alkalmazott mutatók: A fenti mutatókat a következő kifejezésekbe helyettesítve következtethetünk a fizetésképtelenségre: 6
H 5,528 + 0,212 + 0,073 + 1,27 0,12 + 2,335X 6 + 0,575X 7 + 1,083X 8 + 0,894X 9 3,075 A modell alkalmazása során feltárt hibák kiküszöbölése végett elkészült a módosított Fulmermodell, amely ugyanazokat a mutatókat használja, de az egyes mutatók súlyozását megváltoztatva alkalmazza. H 0,025 + 0,132 0,125 + 0,926 + 1,488-0,269X 6 + 0,091X 7 + 0,502X 8 0,092X 9 0,491 A Fulmer modell kritikus értéke 0, azaz ha a H<0, akkor fizetésképtelenség várható. A Fulmer modell 98%-os megbízhatósággal képes egy évre előre jelezni, és 81%-os megbízhatósággal képes két évre előre jelezni a csődöt. (Arutyunjan, 2002) 3. Springate-féle modell A Springate-féle modell az előző modellekhez képest kevesebb mutató felhasználásával szintén a fizetésképtelenség előrejelzésére alkalmazott módszer. A modell által használt mutatók a következők: Működő tőke Eszközök összesen Z 0,545 + 0,791 + 0,270 + 0,136 + 0,228 A módosított modell kritikus értéke 0, amelynél kisebb Z érték fizetésképtelenséget jósol. Springate modelljével 92,5%-os megbízhatóságot ért el. (Arutyunjan, 2002) Megjegyzést érdemel az a tény, hogy a hivatkozott irodalomban nem találtam arra vonatkozó adatot, hogy hány év tekintetében képes a fent említett megbízhatóságot elérni, de a többi modell tapasztalata alapján valószínűsíthető az egy éves időtartam. 4. A Comerford analízis A Comerford analízis hat mutatóból álló rendszer segítségével kíván előrejelzéseket készíteni adott vállalat jövőbeni fizetőképességére, vagy fizetésképtelenségére vonatkozóan. A mutatószámrendszer a következőkből tevődik össze: X2 X2 X4 teljes adósság összes befektetett eszköz teljes adósság összes befektetett eszköz forgóeszközök rövid lejáratú kötelezettségek X4 forgóeszközök rövid lejáratú kötelezettségek Az előzőekben ismertetett mutatók a következő kifejezésbe helyettesítendők: Z 1,03 + 3,07 + 0,66 + 0,40 A Springate-modell kritikus értéke 0,862, amely alatti Z érték várható fizetésképtelenséget jelent. Ezen modell módosított változata is elkészült, amely ugyanazokaz a mutatókat használja, mint az eredeti, csak az egyes mutatók súlyozása változott meg. X5 X6 készpénz + követelések rövid lejáratú kötelezettségek nettó jövedelem jegyzett tõke A fentiekben számolt mutatókat a következő matematikai összefüggésbe helyettesítjük be: Z 1,44 1,78 + 6,06 + 0,62 2,56 + 0,37X 6 7
A módszer kritikus értéke Z 0. Minél inkább negatív irányba tér el a vállalati adatokból számolt Z érték, annál biztosabb az esély a bukásra, illetve minél inkább pozitív, annál nagyobb az esély az életben maradásra. (Noszkay, 2002) 5. Martin, illetve Pantalone-Platt modelljei Martin 1977-ben publikált tanulmánya a kereskedelmi bankok csődelőrejelzését vizsgálta. Összesen 5700 bank adatait tartalmazó mintán dolgozott, amelyből 58 ment csődbe az 1970-76 közötti időszakban. Modelljének alapja a logit regresszió volt, és a következő mutatókat találta erős magyarázó erejűnek: nettó árbevétel / összes eszköz, bruttó leírások / nettó üzleti eredmény, kereskedelmi és ipari hitelek / összes hitel, bruttó tőke / kockázati eszközök. Tíz évvel később, 1987-ben Pantalone és Platt is kidolgozott egy bankokra vonatkozó csődmodellt. Elemzésük 226 túlélő és 113 fizetésképtelenné vált bankból álló mintán készült, a logisztikus regresszió felhasználásával. Modelljük az alábbi mutatókat tartotta szigni fi kánsnak a csőd előrejelzése szempontjából: nettó árbevétel / összes eszköz, saját tőke / összes eszköz, összes hitel / összes eszköz, kereskedelmi és ipari hitelek / összes hitel, lakásépítések %-os változása. Amint látható, az újabb modell magyarázó változói nagyban hasonlítanak az egy évtizeddel korábban készült modelléhez. A korábbi modell 4 mutatójából kettő az új modellben is ugyanúgy megjelenik. A későbbi modell érdekességét ugyanakkor az utolsó magyarázó változó adja: Pantalone és Platt ugyanis a pénzügyi beszámolók adataiból képzett viszonyszámok mellett beépített egy helyi gazdasági feltételekkel összefüggő mutatót is. A Pantalone és Platt modell besorolási pontossága is meggyőző: 98%-ot ért el a csődveszély előrejelzésében, és 92%-ot a túlélőkre vonatkozóan. A modell összesített besorolási pontossága 96% volt. Összefoglalás A bemutatott módszerek abban segíthetnek a gyakorlatban alkalmazók számára, hogy jobban megismerhetik a partnereiket egy kapcsolat kiépítésekor. A rendelkezésre álló adatok nyilvánosak, hiszen az éves beszámolókat le lehet tölteni az e-beszámoló honlapjáról. Így mindenki tetszőlegesen képes elvégezni az elemzéseket. A modellek megbízhatósága más-más környezetben eltérő lehet. Azonban olyan támpontot adhat a döntések meghozatalakor, ami megalapozott lehet. Felhasznált irodalom: 1. Altman, E. I.: Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy. Journal of Finance, September. 1968. 2. Altman, E.I. (1983) Predicting corporate bankruptcy: the Z-Score model. In: Corporate Financial Distress: A Complete Guide to Predicting, Avoiding and Dealing with Bankruptcy. John Wiley & Sons Inc., New York. 3. Altman, E.I.: Corporate Distress Prediction Models In A Turbulent Economic And Basel Ii Environment, 2002. september, Credit Rating: Methodologies, Rationale and Default Risk, Risk Books, London, 2002. 4. Noszkay E.: A válságmenedzsment és hazai gyakorlata, Bp., SZIE-GTK-VTI, egyetemi jegyzet. 2002. 5. Veres J., Tihanyi L.: Válságmenedzselés csőd helyett. Bp., OMIKK. 1991. 6. Imre Balázs: A csődmodellek története és fejlődése, e-tudomány, 2007/3. szám 7. Taffer, R.J. (1983) The Z-score approach to measuring company solvency. The Accountant s Magazine, March, 91-6. 8. Robertson, J. (1984) Laker Airways: could the collapse have been foreseen? Management Accounting, June, 28-31. 9. Mason, R.J., and Harris, F.C. (1979) Predicting company failure in the construction industry. Proceedings Institution of Civil Engineers, 66, 301-7. 8
Évközi adóváltozások - 2014. július 1. Személyi jövedelemadó Az alábbi szabályok a 2014. január 1-jétől megszerzett jövedelmekre alkalmazhatók, ha azok a magánszemély számára kedvezőbb eredménnyel járnak. a) Lakáscélú munkáltatói támogatás A módosítás szerint a munkáltató nem csak a hitelintézettől, hanem bármely pénzügyi vállalkozástól lakáscélú felhasználásra felvett hitelt támogathat. A korábbi szabály értelmében a munkavállalók csak a hitelintézettől felvett hitel visszafizetéséhez, törlesztéséhez, illetve más hitelhez kapcsolódó kötelezettség megfizetéséhez kaphattak volna vissza nem térítendő támogatást a munkáltatótól. Az adómentesség feltételeit pontosítja az új szabály, amely alapján akkor is adható munkáltatói támogatás, ha a lakás már nincs a munkavállaló tulajdonában (haszonélvezetében), de annak költségeit még fizeti. Az adómentességhez szükséges az okiratok másolatának átadása munkáltatónak vagy a munkavállaló nyilatkozata arról, hogy korábban fennálltak a méltányolható lakásigény feltételei. b) Kollektív befektetési értékpapír A befektetés összetételének megváltoztatásakor nem kell kamatadót fizetni, ha a magánszemély nem von ki pénzt a befektetéséből. 2. Társasági adó a) Transzferár Nem kell a transzferár-szabályokat alkalmazni az adóév utolsó napján kis- és középvállalkozásnak (KKV) minősülő adózó olyan kapcsolt vállalkozással kötött tartós szerződésére, amely versenyhátrány megszüntetésére irányul, és amely kapcsolt vállalkozásban a KKV-k szavazati joga együttesen meghaladja az 50%-ot. Ugyancsak nem vonatkoznak a transzferár-szabályok az állam vagy önkormányzat részére jogszabályon alapuló ingyenes eszközátadásra, támogatásra sem. Az említett előírások már 2013-ra is opcionálisan alkalmazhatóak. b) Fejlesztési adókedvezmények átalakítása A fejlesztési adókedvezményről szóló 165/2014. (VII. 17.) Korm. rendelet 2014. július 1-jétől átalakítja a kedvezmények rendszerét. Az új előírások enyhítik az igénybe vétel feltételeit, azonban az EU költségvetési ciklusához igazodva módosítják a 2020. végéig alkalmazandó regionális támogatási térképet és a támogatási intenzitást. A legjelentősebb változások Budapestet és Pest megyét érintik, ahol a korábbi 10%, illetve 30% helyett, néhány kivétellel az általános intenzitási kulcs 0 százalékra csökken. A jelenértéken 100 millió forint összegű beruházással elérhető kedvezmények köre szűkül: szélessávú internet-szolgáltatást és energiahatékonyságot szolgáló beruházásra már nem lehet a korábbi feltételek mellet fejlesztési adókedvezményt igényelni. c) Feltételes adó-megállapításra vonatkozó eljárási szabályváltozás Adóhatósági feltételes adó-megállapításnál a határozathozatalra nyitva álló határidő változatlanul 75 nap, sürgősségi eljárás esetén 45 nap, amely azonban hiánypótlás esetén a hiánypótlástól újrakezdődik. A módosítás hatására a gyakorlatban bármilyen hosszúra nyúlhat a határozathozatal, hiszen az adóhatóság rendszerint hiánypótlást kér ezekben az ügyekben. 3. Általános forgalmi adó Fordított adózás az acéliparban Egyes jogszabályban VTSZ szerint meghatározott acélipari termékekre bevezetik a fordított adózást 2015. január 1-jétől előreláthatólag 2018 végéig. Ennek megfelelően az ilyen termékek más belföldi adóalanynak történő értékesítésekor az eladó áfa 9
nélkül állíthatja ki a számlát, majd az általános forgalmi adót a vevő számítja fel és vonja le (ha a levonás feltételei egyébként fennállnak). 4. Számlázás a) Bejelentési kötelezettség A leglényegesebb változás, hogy az adózó által használt számlázó program alábbi adatait be kell jelenteni az adóhatóság felé: a számlázó program neve, azonosítója (verziószám), a fejlesztő neve, adószáma (ha van), az értékesítő, rendelkezésre bocsátó neve, adószáma, a beszerzés, ill. használatba vétel időpontja. A bejelentést az utóbbi dátumtól számított 30 napon belül kell megtenni. Ha a cég meglévő számlázó programját kivonja a használatból, szintén bejelentési kötelezettsége van. A bejelentési kötelezettség némileg eltérő tartalommal azokra is vonatkozik, akik online számlázási rendszert vesznek igénybe. Az első bejelentést 2014. november 15-éig kell megtenni a 2014. október 1-jei állapot szerint. b) Egyéb újdonságok A jövőben nem kell jelezni a számlán, hogy eredeti vagy másolati példányról van szó. Nincs szükség szoftverfejlesztői nyilatkozatra a program megfelelőségéről, azonban a program felhasználóját magyar nyelvű felhasználói dokumentációval kell ellátni. E-Controlling című szakmai folyóiratunkban közzétett szakcikkek és az egyes esetekre, kérdésekre adott válaszok Olvasóink adózási, számviteli tájékoztatásában kívánnak segíteni. A kérdésekre adott válaszok a szerzőnk rendelkezésre álló információk alapján kialakított egyéni szakmai véleményét tükrözik. A teljes tényállás ismeretében személyesen nyújtandó jogi tanácsadás eltérő szakmai véleményhez vezethet, ezért az értelmezésbeli különbözőségekért Kiadónk felelősséget nem vállal. Ha meghatalmazás alapján más bocsátja ki a számlát, az erről szóló írásos megállapodásban a számla sorszámtartományát is rögzíteni kell. Több adóalany részére végez ilyen szolgáltatást, külön nyilvántartás vezetésére köteles. A számlázó program csak olyan funkciókat hajthat végre, melyek a dokumentációban szerepelnek. Ez egyrészt azt jelenti, hogy a dokumentációt folyamatosan aktualizálni kell, másrészt nincs lehetőség kizárólag fejlesztők vagy egyes felhasználók számára ismert akár manipulálásra is lehetőséget adó funkciók beépítésére. A rendelet lehetőséget biztosít az adóhatóságnak arra, hogy ellenőrzés keretében próbajelleggel az adózó felügyelete alatt saját maga számlát bocsásson ki. A papír alapú és elektronikus számlák egyaránt megőrizhetők elektronikus adatállományként (az erre vonatkozó rendeletek betartásával). A rendelet pontosítja a számlázó programok forgalmazóira vonatkozó nyilvántartási és egyéb adminisztratív kötelezettséget. E-Controlling XIV. évfolyam, hetedik szám, 2014. július Kiadja a Fórum Média Kiadó Kft. 1139 Budapest. Váci út. 91. Tel.: 273-2090 Fax: 468-2917 Felelős kiadó: Győrfi Nóra, ügyvezető igazgató Termékmenedzser: Varga Szabolcs Hu issn 1587-8961 Előfizethető a kiadónál. Hirdetések felvétele: 273-2090, 273-2099 Fax: 468-2917 E-mail: forum-media@forum-media.hu Internet: www.forum-media.hu Nyomdai kivitelezés: Prime Rate Kft. 10