Metody dyskryminacyjne jako instrument oceny ryzyka upadłości

Jerzy Kitowski *
Metody dyskryminacyjne jako instrument
oceny ryzyka upadłości przedsiębiorstwa
Wstęp
W literaturze przedmiotu, co było już wielokrotnie podnoszone, dostrzegana jest tendencja do „fetyszyzowania” metod oceny kondycji finansowej firmy [Rogowski, 2008, s. 243], w tym zwłaszcza metod dyskryminacyjnych [Kitowski, 2012, s.263]. Metodom tym przypisuje się,
w sposób nieuprawniony, z metodycznego punktu widzenia, walor
uniwersalności. Nadal uporczywie rekomenduje się do stosowania
w polskich warunkach metody oszacowane w innych krajach [Kitowski,
2012, s. 264]. Dodatkową barierą, w przypadku prezentowania założeń
tych metod, są liczne uproszczenia metodyczne, a nawet rażące błędy
merytoryczne [Kitowski, 2011 c, s. 217–227]. Skutki omawianych błędów
są dodatkowo potęgowane przez empiryczne przykłady zastosowania
tych metod [Kitowski, 2011 a, s. 59– 60].
Celem artykułu jest próba syntetycznego ujęcia stanu badań nad metodami dyskryminacyjnymi w krajowej literaturze przedmiotu oraz
wskazanie uproszczeń metodycznych w prezentacji założeń (a nawet
przykładów ich praktycznego zastosowania) wybranych metod dyskryminacyjnych, ze szczególnym uwzględnieniem kryterium wielkości
oraz specyfiki branżowej badanej firmy.
1. Metody dyskryminacyjne w krajowej literaturze przedmiotu
— kwestie kontrowersyjne i polemiczne
Metodyczny aspekt zastosowania modeli dyskryminacyjnych
do oceny zagrożenia upadłością przedsiębiorstw poddawany jest często,
w krajowej literaturze przedmiotu, krytyce [Mączyńska, Zawadzki,
2006, s. 211; Rogowski, 2008, s. 246–248; Korol, Prusak, 2005, s. 120–123;
Zarzecki, 2000, s. 373–375; Zdyb, 2001, s. 36–39]. Modele analizy dyskryminacyjnych nie uwzględniają specyficznych uwarunkowań działalności przedsiębiorstwa, ponieważ opierają się wyłącznie na danych fi-
Prof. UR, dr hab., Katedra Finansów, Wydział Ekonomii, Uniwersytet Rzeszowski, [email protected], ul. Ćwiklińskiej 2, 35-601 Rzeszów
*
198
Jerzy Kitowski
nansowych. Nie uwzględniają takich czynników, jak: szanse rozwojowe,
nastroje wśród pracowników, pozycja przedsiębiorstwa na rynku, czy
też jakość zarządzania [Wardzińska, 2012, s. 199].
Wyniki badań przeprowadzonych przez E. Mączyńską oraz M. Zawadzkiego doprowadziły do wniosku, że „nie ma jednego, jedynie
słusznego i najlepszego modelu oceny zagrożenia przedsiębiorstwa
upadłością” [Mączyńska, Zawadzki, 2006, s. 228]. Z kolei T. Korol potwierdził hipotezę, że „wśród modeli metod statystycznych najskuteczniejsza w prognozowaniu upadłości firm jest najpopularniejsza na świecie wielowymiarowa analiza dyskryminacyjna” [Korol, 2010, s. 158].
Z metodycznego punktu widzenia szczególnie istotną wydaje się
konieczność uwzględniania, w syntetycznych metodach oceny kondycji
finansowej przedsiębiorstwa, kryterium specyfiki branżowej badanej
firmy oraz zmiennych uwarunkowań ekonomicznych jej działalności
[Kitowski, 2012].
Jak podkreśla W. Rogowski, częsty brak uniwersalnej formuły
funkcji dyskryminacyjnej zarówno w ujęciu podmiotowym (forma
prawna), przedmiotowym (rodzaj prowadzonej działalności), czy czasowym (starzenie się modeli — „bez odpowiedzi, jak dotychczas pozostaje pytanie, czy i z jaką częstotliwością należałoby weryfikować parametry modeli, tak aby zachowywały one swoją wiarygodność, co ma
zwłaszcza znaczenie w krajach charakteryzujących się istotną zmiennością warunków gospodarowania)” [Rogowski, 2008, s. 247]. Ten sam
autor sformułował postulat, że istnieje „konieczność (celowość) sporządzania różnych modeli dla różnych branż i przedsiębiorstw w różnych
krajach” [Rogowski, 2008, s. 247].
Istotną uwagę terminologiczną sformułował T. Korol, bowiem w literaturze przedmiotu modele składające się z trzech, czy czterech
wskaźników finansowych (w skrajnych wypadkach nawet tylko z jednego — tzw. modele jednowymiarowe) często są nazywane systemami
wczesnego ostrzegania. Nazywanie systemem modelu trzy- lub czterowskaźnikowego uznaje za „pewnego rodzaju nadużycie” [Korol,
2010, s. 200].
Jak trafnie zauważył D. Wędzki, w polskich badaniach, ze względu
na trudności z pozyskaniem danych do próby, dominują modele regio-
Metody dyskryminacyjne jako instrument oceny ryzyka…
199
nalne1. Postuluje zatem postawienie istotnego, z metodycznego punktu
widzenia, pytania, czy modele opracowane dla jednego regionu mogą
być stosowane w innym, ponieważ sytuacja finansowa przedsiębiorstw
jest silnie zróżnicowana w układzie regionalnym [Wędzki, 2005,
s. 64–65]. Badania przeprowadzone przez M. Kasjaniuk (w województwie lubelskim i podkarpackim) jednoznacznie potwierdzają słuszność
tego postulatu badawczego [Kasjaniuk, 2006, s. 95–100].
Badania wykazały, że liczba zmiennych2 w modelu dyskryminacyjnym nie jest czynnikiem decydującym o jego jakości. Według E. Mączyńskiej i M. Zawadzkiego, model z kilkunastoma zmiennymi nie wykazuje „spektakularnie wyższej trafności klasyfikacji od modeli z mniejszą liczbą zmiennych” [Mączyńska, Zawadzki, 2006, s. 228]. Również
T. Korol odrzucił hipotezę, że „wykorzystanie większej liczby wskaźników finansowych zwiększa skuteczność modelu prognozowania upadłości” [Korol, 2010, s. 158].
Kolejną kontrowersyjną, w aspekcie metodycznym, kwestią jest
dwugłos odnośnie przydatności w modelach dyskryminacyjnych informacji finansowych, pochodzących ze sprawozdania z przepływu środków pieniężnych. Informacje te docenia i uwzględnił w szerokim ujęciu
w swoich modelach T. Maślanka, podkreślając, że do końca 2005 r. nie
powstał „skuteczny model, w którym były wykorzystane wskaźniki
wydajności czy też wystarczalności gotówkowej bądź też inne miary
bazujące na cash flow” [Maślanka, 2008, s. 195]. Odmienne stanowisko
zajął A. Hołda, który we wstępnej populacji 28 wskaźników finansowych, celowo nie uwzględnił mierników wymagających w swej konstrukcji informacji pochodzących ze sprawozdania z przepływu środków pieniężnych [Hołda, 2001, s. 308].
Szczególnie niepokojące zjawisko w krajowej literaturze przedmiotu dotyczy przytaczania założeń omawianych metod z prac innych autorów, niż twórców danych metod, co oczywiście prowadzi do powielania, a nawet kaskadowego narastania liczby błędów i uproszczeń metodycznych. W skrajnych przypadkach, prezentowane założenia danej
metody radykalnie różnią się od jej oryginalnej wersji. Jako przykład
Na przykład D. Hadasik korzystała z danych przedsiębiorstw z okolic Poznania, zaś
P. Stępień i T. Strąk dysponowali danymi z regionu Polski północnej oraz północnozachodniej.
2 W opublikowanych polskich modelach dyskryminacyjnych liczba zmiennych waha się
od dwóch (metoda M. Pogodzińskiej i S. Sojaka) do dwunastu (model A metody INE PAN).
1
200
Jerzy Kitowski
wymienić można artykuł M. Zielińskiej-Sitkiewicz, która omawiając założenia metody E. Mączyńskiej i M. Zawadzkiego (model G metody INE
PAN), błędnie zdefiniowała wszystkie zmienne modelu [ZielińskaSitkiewicz, 2012, s. 296].
Postulaty badawcze w ujęciu syntetycznym najtrafniej, jak się wydaje, ujął W. Rogowski. Sformułował kilka zasadniczych pytań, które
w istotny sposób determinują możliwości wiarygodnego wykorzystywania modeli oceny zagrożenia upadłością przedsiębiorstwa [Rogowski, 2008, s. 248–249]:
— czy wszystkie proponowane w literaturze przedmiotu modele mają
zbliżoną jakość predykcji?,
— czy występuje zgodność diagnozy poszczególnych modeli odnośnie
stopnia zagrożenia upadłością?,
— czy modele dyskryminacyjne powinny mieć charakter modeli ogólnych dla całej gospodarki, czy raczej uwzględniać specyfikę branżową badanych przedsiębiorstw?,
— na ile lat przed wystąpieniem rzeczywistej upadłości modele dyskryminacyjne sygnalizują zagrożenie upadłością (czas pomiędzy
wskazaniem przez model zagrożenia upadłością a rzeczywistym
wystąpieniem tego zdarzenia)?.
Wnikliwy przegląd krajowej literatury przedmiotu nie pozwala
na jednoznaczne uporządkowanie modeli dyskryminacyjnych według
kryterium ich wiarygodności diagnostycznej. Badania, w omawianym
zakresie, były prowadzone w nieporównywalnych warunkach (różna
liczba modeli oraz badanych firm, przy zróżnicowanej ich przynależności branżowej i kondycji finansowej — zróżnicowana liczba przedsiębiorstw, które ogłosiły upadłość). Wyróżniają się, w tym względzie, badania przeprowadzone przez P. Antonowicza (52 modele dyskryminacyjne oraz 89 spółek „upadłych” i 119 o „dobrej” kondycji finansowej
[Antonowicz, 2010, s. 19–28]. L. Czapiewski badaniami objął 20 modeli
i 94 spółki giełdowe (w tym 48 zagrożonych upadłością) [Czapiewski,
2009, s. 119–127], M. Hamrol i J. Chodakowski badali 36 firm za pomocą
9 metod [Hamrol, Chodakowski, 2008, s. 17–31], z kolei G. Gołębiowski
i K. Żywno odpowiednio 25 modeli i 10 firm [Gołębiowski, Żywno,
2008, s. 31–45], O. Rusek badała za pomocą 23 modeli dyskryminacyjnych 6 spółek giełdowych, wobec których rozpoczęto postępowanie likwidacyjne, postępowanie układowe lub do sądu został skierowany
przez wierzycieli wniosek o rozpoczęcie postępowania upadłościowego
Metody dyskryminacyjne jako instrument oceny ryzyka…
201
[Rusek, 2010, s. 43–58], a J. Kisielińska i A. Waszkowski uwzględnili
w swoich badaniach 17 metod oraz 16 firm (w tym osiem ogłosiło upadłość) [Kisielińska, Waszkowski, 2010, s. 17–31].
2. Czy zagraniczne modele dyskryminacyjne zachowują
wiarygodność w polskich uwarunkowaniach gospodarczych?
W krajowej literaturze przedmiotu z jednej strony wyrażany jest
pogląd, że mechaniczne przenoszenie modeli zagranicznych do oceny
kondycji finansowej polskich przedsiębiorstw nie jest poprawne metodycznie i na ogół nie przynosi wiarygodnych wyników [Mączyńska,
Zawadzki, 2006, s. 209–210; Zaleska, 2002, s. 127]. Wynika to przede
wszystkim z odmiennych warunków makroekonomicznych (system
prawny, system rachunkowości, system bankowy, system podatkowy,
stopy procentowe, poziom inflacji, koniunktura w gospodarce narodowej, itp.) [Zarzecki, 2000, s. 373; Hamrol i inni, 2004 b, s. 35; Rogowski,
1999, s. 71; Nowak, 2005, s. 252].
Z drugiej strony nadal uporczywie rekomenduje się do stosowania
w polskich warunkach metody oszacowane w innych krajach, w tym
zwłaszcza metodę Edwarda Altmana (opublikowaną 45 lat temu) i jej
modyfikacje, na domiar złego z licznymi uproszczeniami, a nawet z rażącymi błędami merytorycznymi [Kitowski, 2011 c, s. 217–227]. Ponadto
metodzie Altmana nadaje się walor uniwersalności. Na przykład J. Krawiec za pomocą tej metody oceniła kondycję finansową pięciu linii lotniczych [Krawiec, 2011, s. 180–185], a J. Hamryszczak badał kondycję finansową szpitali [Hamryszczak, 2012, s. 440]. Równie często można
w krajowej literaturze przedmiotu znaleźć przykłady zastosowania metody G. Springate’a [Czarny, 2009, s. 132–133].
3. Okres zachowania przez metody dyskryminacyjne
wiarygodności diagnostycznej
W literaturze przedmiotu można spotkać dwie grupy odmiennych
poglądów, co do okresu zachowywania przez model dyskryminacyjny
swojej wiarygodności diagnostycznej. Przeważa stanowisko, że problem
weryfikacji skuteczności modeli przewidywania upadłości jest szczególnie istotny ze względu na fakt, że funkcje dyskryminacyjne z czasem
tracą swe walory prognostyczne [Maślanka, 2008, s. 195–196; Maślanka,
2012, s. 199; Hołda 2001, s. 306–310; Prusak 2005, s. 110]. Jak wynika
z badań przeprowadzonych przez J. Grice’a i M. Dugana, zdolność pro-
202
Jerzy Kitowski
gnostyczna modeli gwałtownie spada w miarę upływu czasu od estymacji modelu do jego weryfikacji [Wędzki, 2005, s. 64]. Podkreśla się
również, że nie da się jednoznacznie określić okresu, w którym model
dyskryminacyjny zachowuje swoją wiarygodność diagnostyczną [Nowak, 2005, s. 252; Hamrol i inni, 2004 b, s. 35]. Decyzja o zastosowaniu
danego modelu (lub jego modyfikacji) należy zatem do analityka [Hołda, 2001, s. 310; Zarzecki, 2000, s. 375].
Wyważone stanowisko, w omawianej kwestii, zajął P. Antonowicz.
Postuluje konieczność zachowania dużej ostrożności w dokonywaniu
ostatecznej oceny przedsiębiorstwa wyłącznie na podstawie jednej metody. Każdy model funkcji dyskryminacyjnej szacowany był bowiem
w określonym czasie i przy założeniu określonych warunków gospodarczych. Badania potwierdzają konieczność weryfikacji założeń budowy funkcji dyskryminacyjnej dla danego przedziału czasowego oraz
dla danej przestrzeni funkcjonowania przedsiębiorstw [Antonowicz,
2007, s. 173].
Poziom wskaźników finansowych, które w konsekwencji determinują postać modelu dyskryminacyjnego, jest w dużym stopniu skażony
stanem koniunktury gospodarczej. Zastosowanie takiego modelu w czasie na przykład dekoniunktury gospodarczej może być zatem niewłaściwe [Rogowski, 2008, s. 248]. Postulat uwzględniania uwarunkowań
działalności przedsiębiorstwa w metodach oceny jego kondycji finansowej sformułował również J. Kitowski [Kitowski, 2012, s. 262–286].
A. Hołda podkreśla, że w warunkach polskiej gospodarki praktycznie nie jest możliwe sformułowanie jednej funkcji dyskryminacyjnej,
która zachowywałaby walory prognostyczne przez dziesięciolecia.
[Hołda, 2001, s. 310]. Natomiast G. Gołębiowski i A. Tłaczała sformułowali tezę, że należy wykorzystywać modele skonstruowane „nie później
niż w ostatnim dziesięcioleciu” [Gołębiowski, Tłaczała, 2005, s. 158].
Z kolei T. Korol, powołując się na literaturę przedmiotu, twierdzi, że
„modele prognozowania ryzyka upadłości działają sprawnie przez
okres czterech do sześciu lat, po upływie którego niezbędna jest ich modyfikacja i aktualizacja” [Korol, 2010, s. 129].
G. Gołębiowski oraz K. Żywno na podstawie uzyskanych wyników
badań sformułowali wniosek, że nie można stwierdzić, aby moment
powstania modelu determinował jego skuteczność. Uważają natomiast,
że skonstruowane modele dyskryminacyjne są „dość uniwersalne i nie
dezaktualizują się wraz ze zmianami strukturalnymi w gospodarce
Metody dyskryminacyjne jako instrument oceny ryzyka…
203
i z odpowiadającymi im zmianami prawdopodobnych przyczyn bankructw”. Powołując się na badania M. Pieńkowskiej, przypuszczają, że
może to świadczyć o małym znaczeniu makroekonomicznych przyczyn
bankructw [Gołębiowski, Żywno, 2008, s. 37].
Podobne wyniki badań, w omawianym zakresie, otrzymała J. Rutkowska, która na przykładzie co prawda niewielkiej próby upadłych
przedsiębiorstw (zaledwie dziesięciu) wykazała, że na trafność poprawnych klasyfikacji nie miał istotnego wpływu czas dzielący okres konstrukcji modelu od momentu jego zastosowania. Również jednorodność
grupy przedsiębiorstw objętych procedurą szacowania funkcji dyskryminacyjnej i ich odpowiedników w grupie walidacyjnej nie okazała się
czynnikiem zwiększającym poziom poprawnych prognoz [Rutkowska,
2006, s. 61].
4. Modele dyskryminacyjne a specyfika branżowa badanych
przedsiębiorstw
Rozbieżność poglądów spotykamy także na niwie postulatu o konieczności uwzględniania specyfiki branżowej. Jak bowiem wskazują
doświadczenia państw o ustabilizowanej gospodarce rynkowej, zapewnienie modelom dyskryminacyjnym wysokich walorów prognostycznych wiąże się, z reguły, z ograniczeniem badanej zbiorowości
do przedsiębiorstw jednorodnych branżowo [Hołda, 2001, s. 307–308].
A. Hołda podkreśla, że z metodycznego punktu widzenia istotne
wydaje się trafne zdefiniowanie zbiorowości badanych firm, których
dane finansowe służą do oszacowania modelu dyskryminacyjnego.
W trakcie procedury selekcji badanej zbiorowości ścierają się bowiem
dwie sprzeczne ze sobą tendencje: z jednej strony jest to dążenie do zapewnienia uniwersalności modelu, a z drugiej — wymóg zapewnienia
oczekiwanej zgodności modelu z rzeczywistością. Podobne postulaty
metodyczne znajdujemy w publikacjach D. Zarzeckiego [Zarzecki, 2000,
s. 373], G. Gołębiowskiego i A. Tłaczały [Gołebiowski, Tłaczała, s. 158]
oraz W. Rogowskiego [Rogowski, 2008, s. 249].
Znaczenie branży, jako istotnego czynnika posiadającego wpływ
na zagrożenie upadłością, podkreślają G. Gołębiowski oraz K. Żywno
[Gołębiowski, Żywno, 2008, s. 32].
W krajowej literaturze przedmiotu obserwujemy również, niestety
dość często, zjawisko, polegające na przypisywaniu metodom dyskryminacyjnym walorów uniwersalności sektorowej, często wbrew zamie-
204
Jerzy Kitowski
rzeniom i przestrogom metodycznym, sformułowanym przez twórców
tych metod. Na przykład za pomocą metody E. Mączyńskiej:
— K. Wardzińska badała kondycję finansową firm transportowych
(PKS) [Wardzińska, 2012, s. 206],
— M. Zielińska-Sitkiewicz — kondycję finansową firm deweloperskich
[Zielińska-Sitkiewicz, 2012, s. 293],
— M. Folwarski oceniał kondycję finansową banków [Folwarski, 2010,
s. 76–77],
— E. Grzegorzewska i H. Runowski badali kondycję ekonomicznofinansową 51 spółek hodowlanych Agencji Nieruchomości Rolnych
[Grzegorzewska, Runowski, 2008, s. 84].
Z kolei R. Balina za pomocą modelu S. Juszczyka badał kondycję
firm budowlanych [Balina, 2012, s. 231–238]. Można dostrzec paradoks
metodyczny, gdy za pomocą metody S. Juszczyka, oszacowanej na podstawie populacji firm spedycyjnych, R. Balina ocenia kondycję finansową przedsiebiorstw budowlanych. Natomiast model dyskryminacyjny
opublikowany przez A. Hołdę [Hołda, 2001, s. 308], oszacowany na podstawie populacji 80 spółek, zaliczonych, według kryterium Europejskiej
Klasyfikacji Działalności, do grupy od 45 (budownictwo) do 74, w licznych publikacjach wykorzystywany jest do badania kondycji finansowej
firm produkcyjnych, a zatem nie mieszczących się w wymienionym
spectrum przynależności branżowej [Kitowski, 2012, s. 267–268].
5. Modele dyskryminacyjne uwzględniające specyfikę branżową
badanych przedsiębiorstw
W krajowej literaturze przedmiotu spotykamy nieliczne przypadki
uwzględnienia w konstrukcji modeli dyskryminacyjnych specyfiki
branżowej badanych przedsiębiorstw. Wymienić tu należy warianty
metod opracowanych przez A. Hołdę, S. Juszczyka, K. Wardzińską,
R. Jagiełło, M. Kasjaniuk oraz F. Wysockiego i A. Kozerę.
A. Hołda oszacował modele dyskryminacyjne dla firm produkcyjnych, budowlanych oraz handlowych [Hołda, Micherda, 2007]. Są one
często przywoływane w literaturze przedmiotu [Kowalak, 2008, s. 264 – 265;
Kitowski, 2012, s. 269].
S. Juszczyk podjął próbę skonstruowania modelu dyskryminacyjnego do badania ryzyka upadłości przedsiębiorstw z branży usług spedycyjnych [Juszczyk, Balina, 2009; Juszczyk, 2010]. Badaniem objęto 16
przedsiębiorstw spedycyjnych, w tym 8 takich, które ogłosiły upadłość
Metody dyskryminacyjne jako instrument oceny ryzyka…
205
w latach 2003–2007 i na trzy lata przed jej ogłoszeniem sporządzały
sprawozdania finansowe, a także 8 przedsiębiorstw, które w tym samym okresie prowadziły ciągłą działalność gospodarczą. Do wstępnej
populacji badawczej zaliczono 20 wskaźników finansowych. W przypadku spółek, które ogłosiły upadłość, rozpatrywane wskaźniki obliczono na podstawie sprawozdań finansowych za ostatni pełny rok obrotowy (przed ogłoszeniem upadłości). Natomiast dla spółek prowadzących nieprzerwanie swoją działalność wskaźniki finansowe obliczono na
podstawie danych zawartych w sprawozdaniach za 2007 rok.
K. Wardzińska opracowała model dyskryminacyjny dla przedsiębiorstw transportowych (PKS) [Wardzińska, 2012, s. 203–205]. Do badania wykorzystano 60 spółek PKS prowadzących działalność w 2009 r.
Jako potencjalne zmienne objaśniające autorka przyjęła wskaźniki finansowe wykorzystane w modelu E. Mączyńskiej. Zostały one obliczone
na podstawie sprawozdań finansowych przedsiębiorstw „chorych”
i „zdrowych” za 2009 rok. Do próby uczącej zaliczono po 20 spółek, natomiast w próbie testowej po 10 [Wardzińska, 2012, s. 201]. Ostatecznie
w modelu wykorzystano cztery, spośród wstępnie przyjętych sześciu
zmiennych. Wskaźnik trafności prognoz omawianego modelu autorka
szacuje na 97,5% [Wardzińska, 2012, s. 204].
R. Jagiełło opracował modele dyskryminacyjne dla małych i średnich przedsiębiorstw z pięciu sektorów: przemysł, budownictwo, handel, transport oraz usługi [Jagiełło, 2013, s. 66–94]. Badaniem objęto po
40 par przedsiębiorstw (w sumie 400), według stanu na 31 grudnia 2009
r. („normalne” i „zagrożone”). Obliczono dla nich 16 wskaźników (według stanu na koniec 2008 r.). W modelu (funkcja dyskryminacyjna niestandaryzowana) dla przedsiębiorstw przemysłowych wykorzystano
trzy zmienne. Miarą siły dyskryminacyjnej omawianej funkcji jest
współczynnik λ Wilksa równy 0,402715, a zatem jest on istotnie różny
od jedności, co oznacza, że model ten posiada dużą siłę dyskryminacyjną [Jagiełło, 2013, s. 71].
M. Kasjaniuk przeprowadziła badania na populacji małych przedsiębiorstw, zlokalizowanych w dwóch województwach: lubelskim
i podkarpackim, które w latach 1999 — 2004 składały sprawozdania finansowe w dwóch kolejnych latach. Autorka oszacowała modele dyskryminacyjne dla pięciu sektorów: przetwórstwo przemysłowe (891 obserwacji w województwie lubelskim i 999 w województwie podkarpackim), budownictwo (odpowiednio 410 i 358 obserwacji), handel hurto-
206
Jerzy Kitowski
wy i detaliczny (2022 i 1892 obserwacje), transport, gospodarka magazynowa i łączność (185 i 112) oraz obsługa nieruchomości (418 i 277 obserwacji). W omawianej propozycji należy dostrzec oryginalne założenia
metodyczne. Autorka, w konstrukcji zmiennych modeli, obok tradycyjnych wskaźników analizy finansowej, wykorzystała również takie mierniki jak: dynamika PKB, wydajność pracy, udział sprzedaży na eksport
w przychodach ze sprzedaży ogółem, dynamika eksportu, dynamika
importu, średnioroczny kurs dolara, wskaźnik intelektualnej wartości
dodanej (VAIC) oraz dynamika nakładów inwestycyjnych [Kasjaniuk,
2006, s. 97–99]. Warto również zauważyć, że modele dyskryminacyjne
oszacowane dla obu badanych województw, dla tych samych sektorów,
różnią się nie tylko postacią funkcji, ale także liczbą oraz konstrukcją
zmiennych. Na przykład w modelu dla przedsiębiorstw przetwórstwa
przemysłowego zlokalizowanych w województwie lubelskim wykorzystano następujące siedem zmiennych: udział należności w aktywach
ogółem, udział kapitału obrotowego w finansowaniu majątku ogółem,
zapotrzebowanie na kapitał obrotowy, niedobór kapitału obrotowego
netto, wydajność pracy, wskaźnik rentowności majątku oraz średnioroczny kurs dolara [Kasjaniuk, 2006, s. 97], podczas gdy w modelu
dla tego samego sektora przedsiębiorstw województwa podkarpackiego
wykorzystano tylko pięć zmiennych, obok zapotrzebowania na kapitał
obrotowy, wskaźnika rentowności majątku oraz wydajności pracy, także
obciążenie zobowiązaniami bieżącymi i dynamikę eksportu [Kasjaniuk,
2006, s. 99].
F. Wysocki oraz A. Kozera opracowali model dyskryminacyjny służący do oceny ryzyka upadłości przedsiębiorstwa przemysłu mięsnego
[Wysocki, Kozera, 2012, s. 178–179]. Badanie przeprowadzono na podstawie 14 wybranych przedsiębiorstw przemysłu mięsnego (7 par).
Wstępnie wybrano 20 wskaźników, a ich selekcji dokonano na podstawie przeglądu literatury oraz opierając się na dotychczas przeprowadzonych badaniach nad prognozowaniem zagrożenia finansowego
przedsiębiorstw [Wysocki, Kozera, 2012, s. 175]. W przypadku spółek,
które nieprzerwanie prowadziły działalność gospodarczą, wskaźniki te
zostały wyznaczone dla sprawozdań finansowych za 2009 rok, natomiast dla przedsiębiorstw które ogłosiły upadłość wskaźniki zostały
obliczone na podstawie sprawozdań finansowych za rok poprzedzający
ogłoszenie ich upadłości. Z omawianego zbioru niemożliwe było obliczenie, dla niektórych przedsiębiorstw, dwóch zmiennych, ze względu
Metody dyskryminacyjne jako instrument oceny ryzyka…
207
na brak danych (w kilku przedsiębiorstwach brak było zobowiązań długoterminowych). W dalszej procedurze selekcji przyjęto, że z modelu
zostaną wyeliminowane te zmienne, dla których współczynnik korelacji
wyniósł 0,7 i więcej. Ostatecznie z dziewięciu pozostałych zmiennych
charakteryzujących się wysoką mocą dyskryminacyjną, wykorzystano
w modelu dwie zmienne: wskaźnik ogólnego zadłużenia oraz wskaźnik
rotacji aktywów (zwany przez autorów „wskaźnikiem globalnego obrotu aktywami”) [Wysocki, Kozera, 2012, s. 177]. Model, według jego
twórców, charakteryzuje się wysokim poziomem skuteczności prognostycznej na poziomie 92,86% [Wysocki, Kozera, 2012, s. 181].
Zakończenie
Jak wynika z przeprowadzonych rozważań, ocena stanu badań
nad metodami dyskryminacyjnymi w krajowej literaturze przedmiotu
nie prowadzi do jednoznacznych ustaleń. Nadal nie zostały przekonująco zweryfikowane postulaty badawcze sformułowane przez W. Rogowskiego [Rogowski, 2008, s. 248–249]. Dostrzegamy natomiast różnorodność poglądów odnośnie: możliwości wiarygodnego stosowania zagranicznych modeli w polskich warunkach, zależności pomiędzy liczbą
zmiennych modelu a jakością diagnozy, konieczności uwzględniania
specyfiki branżowej, regionalnej oraz uwarunkowań działalności przedsiębiorstwa, okresu zachowywania wiarygodności diagnostycznej przez
dany model oraz przydatności w modelach dyskryminacyjnych informacji pochodzących ze sprawozdania z przepływu środków pieniężnych.
Niepokoić musi utrzymująca się tendencja (maniera) publikowania
założeń omawianych metod, bez odnoszenia się do oryginalnych źródeł,
co nieuchronnie prowadzi do powielania, a nawet narastania liczby błędów i uproszczeń metodycznych. W skrajnych przypadkach, jak wykazano, prezentowane założenia danej metody radykalnie różnią się od jej
oryginalnej wersji.
Warto jednak podkreślić oryginalne nurty poszukiwań metodycznych. T. Korol udanie „zdynamizował” swoją metodę, wprowadzając
trzy modele wykorzystujące dane: na rok, dwa i trzy lata wstecz [Korol,
2010, s. 148–149]. Natomiast T. Maślanka wprowadził trzy rodzaje modeli dyskryminacyjnych: na rok, dwa i trzy lata przed upadłością [Maślanka, 2008, s. 241–251]. Z kolei S. Sojak i J. Stawicki oszacowali odrębne modele dla grupy przedsiębiorstw „złych”, „dobrych” oraz „śred-
208
Jerzy Kitowski
nich” [Sojak, Stawicki, 2001, s. 56–67]. Z uznaniem należy się także odnieść do coraz częściej podejmowanych prób oszacowania modeli dyskryminacyjnych uwzględniających specyfikę branżową, wielkość firmy
oraz uwarunkowania jej działalności.
Literatura
1. Antonowicz P. (2007), Metody oceny i prognoza kondycji ekonomicznofinansowej przedsiębiorstw, ODiDK, Gdańsk.
2. Antonowicz P. (2008), Ocena skuteczności badania polskich przedsiębiorstw przy wykorzystaniu wybranych modeli dyskryminacyjnych,
w: Bankructwa przedsiębiorstw. Wybrane aspekty instytucjonalne,
Mączyńska E. (red.), SGH, Warszawa.
3. Antonowicz P. (2010), Zastosowanie macierzy klasyfikacji przedsiębiorstw do oceny zdolności predykcyjnych 52 modeli z-score, „Zeszyty
Naukowe Politechniki Rzeszowskiej” nr 272/1, „Zarządzanie
i Marketing” nr 17.
4. Balina R. (2012), Skuteczność wybranych modeli dyskryminacyjnych na
przykładzie branży robót budowlanych, w: „Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego” nr 689, Zarzecki D. (red.), „Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia” nr 50.
5. Czapiewski L. (2009), Efektywność wybranych modeli dyskryminacyjnych w przewidywaniu trudności finansowych polskich spółek giełdowych,
w: Zarządzanie finansami firm — teoria i praktyka, Bernaś B. (red.),
„Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu” nr 48.
6. Folwarski M. (2010), Polskie klasyczne metody wczesnego ostrzegania
przed upadłością — zastosowanie na rynku bankowym, w: Finanse przedsiębiorstw, Kopiński A. (red.), „Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu” nr 98.
7. Gołębiowski G., Tłaczała A. (2005), Analiza ekonomiczno-finansowa
w ujęciu praktycznym, Difin, Warszawa.
8. Gołębiowski G., Żywno K. (2008), Weryfikacja skuteczności modeli
dyskryminacyjnych na przykładzie wybranych spółek giełdowych,
„Współczesna Ekonomia” nr 7.
9. Grzegorzewska E., Runowski H. (2008), Zdolności prognostyczne polskich modeli dyskryminacyjnych w badaniu kondycji finansowej przedsiębiorstw rolniczych „Roczniki Nauk Rolniczych” t. 95, z. ¾.
Metody dyskryminacyjne jako instrument oceny ryzyka…
209
10. Hadasik D. (1998), Upadłość przedsiębiorstw w Polsce i metody jej prognozowania, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Poznaniu,
Poznań.
11. Hamrol M., Chodakowski J. (2008), Prognozowanie zagrożenia finansowego przedsiębiorstwa. Wartość predykcyjna polskich modeli analizy dyskryminacyjnej, „Badania Operacyjne i Decyzje” nr 3.
12. Hamrol M., Czajka B., Piechocki M. (2004 a), Analizy dyskryminacyjna.
Przegląd najważniejszych modeli, „Przegląd Organizacji” nr 4.
13. Hamrol M., Czajka B., Piechocki M. (2004 b), Upadłość przedsiębiorstwa — model analizy dyskryminacyjnej, „Przegląd Organizacji” nr 6.
14. Hamryszczak J. (2012), Zasada kontynuacji działalności w jednostkach
permanentnie niedofinansowanych w aspekcie restrukturyzacji i pozagospodarczych celach statutowych, w: Nowoczesne koncepcje finansowania
działalności gospodarczej, Filip P., Grzebyk M. (red.), Wydawnictwo
Uniwersytetu Rzeszowskiego, Rzeszów.
15. Hołda A. (2001), Prognozowanie bankructwa jednostki w warunkach
gospodarki polskiej z wykorzystaniem funkcji dyskryminacyjnej ZH.
„Rachunkowość” nr 5.
16. Hołda A., Micherda B. (2007), Kontynuacja działalności jednostki i modele ostrzegające przed upadłością, Krajowa Izba Biegłych Rewidentów,
Warszawa.
17. Jagiełło R. (2013), Analiza dyskryminacyjna i regresja logistyczna w procesie oceny zdolności kredytowej przedsiębiorstw, NBP, „Materiały
i Studia” nr 286.
18. Juszczyk S. (2010), Prognozowanie upadłości przedsiębiorstw,
„Ekonomista” nr 5.
19. Kasjaniuk M. (2006), Zastosowanie analizy dyskryminacyjnej do modelowania i prognozowania kondycji finansowej przedsiębiorstwa, „Barometr
Regionalny” nr 6.
20. Kisielińska J., Waszkowski A. (2010), Polskie modele do prognozowania
bankructwa przedsiębiorstw i ich weryfikacja, w: „Zeszyty Naukowe
Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Ekonomika i Organizacja Gospodarki Żywnościowej” nr 82.
21. Kitowski J. (2011 a), Analiza finansowa — bariery dydaktyczne (w świetle
krajowej literatury przedmiotu), w: Dydaktyka finansów na kierunku finanse i rachunkowość, Gospodarowicz A. (red.), „Materiały Konferencyjne Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu”, Wydawnictwo
Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, Wrocław.
210
Jerzy Kitowski
22. Kitowski J. (2011 b), Bariery wiarygodnego stosowania metod dyskryminacyjnych do oceny kondycji finansowej przedsiębiorstw, w: „Zeszyty
Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Finanse, Rynki Finansowe,
Ubezpieczenia” nr 639, Zarządzanie finansami. Inwestycje, wycena
przedsiębiorstw, zarządzanie wartością, Zarzecki D. (red.), Uniwersytet
Szczeciński, Szczecin.
23. Kitowski J. (2011 c), Błędy i uproszczenia w prezentowaniu założeń metody Edwarda Altmana w krajowej literaturze przedmiotu, w: Rachunek
kosztów i pomiar dokonań, Nowak E. i Nieplowicz M. (red.),
„Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu”
nr 182, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu,
Wrocław.
24. Kitowski J. (2010), Próba weryfikacji wiarygodności diagnostycznej narzędzi analizy ekonomicznej (w świetle krajowej literatury przedmiotu),
w: Współczesne problemy analizy ekonomicznej, Borowiecki R., Jaki A.
(red.), Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie,
Kraków 2010.
25. Kitowski J. (2012), Sposoby ujmowania kryterium specyfiki branżowej
w metodach oceny kondycji finansowej przedsiębiorstwa, „Zarządzanie
i Finanse” nr 4.
26. Kitowski J. (2013), Sposoby ujmowania kryterium uwarunkowań działalności w metodach oceny kondycji finansowej przedsiębiorstwa w: Zarządzanie finansami. Mierzenie wyników przedsiębiorstw i ocena efektywności
inwestycji, Zarzecki D. (red.), „Zeszyty Naukowe Uniwersytetu
Szczecińskiego” nr 760, „Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia”
nr 59, Uniwersytet Szczeciński, Szczecin.
27. Korol T. (2013), Nowe podejście do analizy wskaźnikowej w przedsiębiorstwie, Oficyna Wolters Kluwer Polska, Warszawa.
28. Korol T. (2010), Systemy ostrzegania przedsiębiorstw przed ryzykiem
upadłości, Oficyna Wolters Kluwer, Warszawa.
29. Kowalak R. (2008), Ocena kondycji finansowej przedsiębiorstwa w badaniu zagrożenia upadłością, ODiDK, Gdańsk.
30. Krawiec J. (2011), Ocena kondycji finansowej przedsiębiorstw przy użyciu
modeli dyskryminacyjnych — studium przypadku linii lotniczych, w: Cykle życia i bankructwa przedsiębiorstw, Mączyńska E. (red.), Oficyna
Wydawnicza SGH, Warszawa.
31. Krok E. (2012), Wykorzystanie wielowymiarowych funkcji dyskryminacyjnych w celu predykcji upadłości przedsiębiorstwa w: Nowoczesne kon-
Metody dyskryminacyjne jako instrument oceny ryzyka…
32.
33.
34.
35.
36.
37.
38.
39.
40.
41.
42.
43.
44.
45.
46.
211
cepcje finansowania działalności gospodarczej, Filip P., Grzebyk M.
(red.), Wydawnictwo Uniwersytetu Rzeszowskiego, Rzeszów.
Maślanka T. (2008), Przepływy pieniężne w zarządzaniu finansami przedsiębiorstw, C.H. Beck, Warszawa.
Maślanka T. (2012), Weryfikacja skuteczności modeli predykcji bankructwa polskich przedsiębiorstw, „Zeszyty Naukowe PTE” nr 12.
Mączyńska E. (1994), Ocena kondycji przedsiębiorstwa, „Życie
Gospodarcze” nr 38.
Mączyńska E., Zawadzki M. (2006), Dyskryminacyjne modele predykcji
upadłości przedsiębiorstw. „Ekonomista” nr 2.
Nowak E. (2005), Analiza sprawozdań finansowych, PWE, Warszawa.
Pieńkowska M. (2004), Przewidywanie kryzysu. Zarządzanie ryzykiem
w biznesie, „Nowe Życie Gospodarcze” nr 13.
Prusak B. (2005), Nowoczesne metody prognozowania zagrożenia finansowego przedsiębiorstw, Difin, Warszawa.
Rogowski W. (2008), Dylematy wykorzystania w warunkach polskich
modeli oceny zagrożenia upadłością, w: Bankructwa przedsiębiorstw. Wybrane aspekty instytucjonalne, Mączyńska E. (red.), SGH, Warszawa.
Rusek O. (2010), Przydatność modeli dyskryminacyjnych w zarządzaniu
przedsiębiorstwem, „Zeszyty Naukowe SGGW — Ekonomika i Organizacja Gospodarki Żywnościowej” nr 85.
Rutkowska J. (2006), Ocena przydatności metod prognozowania bankructwa w warunkach polskich, „Zeszyty Naukowe Akademii Ekonomicznej w Krakowie” nr 683, Kraków.
Sojak S., Stawicki J. (2001), Wykorzystanie metod taksonomicznych
do oceny kondycji ekonomicznej przedsiębiorstw, „Zeszyty Teoretyczne
Rachunkowości” t. 3 (59).
Wardzińska K. (2012), Przykład zastosowania analizy dyskryminacyjnej
do oceny sytuacji finansowej przedsiębiorstw, „Economy and
Management” nr 3.
Wędzki D. (2005), Wielowymiarowa analiza bankructwa na przykładzie
budownictwa, „Badania Operacyjne i Decyzje” nr 2.
Wysocki F., Kozera A. (2012), Wykorzystanie analizy dyskryminacyjnej
w ocenie upadłości przedsiębiorstw przemysłu mięsnego, „Journal
of Agribusiness and Rural Development” nr 4.
Zaleska M. (2002), Ocena ekonomiczno-finansowa przedsiębiorstwa przez
analityka bankowego, SGH, Warszawa.
212
Jerzy Kitowski
47. Zarzecki D. (2000), O metodach oceny zagrożenia bankructwem i możliwościach ich wykorzystania, w: Rynek kapitałowy. Skuteczne inwestowanie, Tarczyński W. (red.), Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu
Szczecińskiego, Szczecin.
48. Zdyb M. (2001), Ocena zagrożenia przedsiębiorstwa upadłością
przy zastosowaniu finansowych wskaźników syntetycznych, „Controlling
i Rachunkowość Zarządcza” nr 4.
49. Zielińska-Sitkiewicz M. (2012), Zastosowanie metod wielowymiarowej
analizy dyskryminacyjnej do oceny kondycji firm deweloperskich, „Metody
Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych” nr 3.
Streszczenie
W literaturze przedmiotu dostrzegana jest niepokojąca tendencja do „fetyszyzowania” metod oceny kondycji finansowej firmy, w tym zwłaszcza metod
dyskryminacyjnych. Metodom tym przypisuje się, w sposób nieuprawniony,
z metodycznego punktu widzenia, walor ponadczasowej oraz sektorowej
(branżowej) uniwersalności. Nadal uporczywie rekomenduje się do stosowania
w polskich warunkach metody oszacowane w innych krajach, w tym zwłaszcza
metodę Edwarda Altmana (opublikowaną 45 lat temu) i jej liczne modyfikacje.
W artykule podjęto próbę syntetycznej oceny stanu badań, w krajowej literaturze przedmiotu, nad metodami dyskryminacyjnymi w ocenie kondycji finansowej oraz ryzyka upadłości przedsiębiorstw.
Uwzględniono poglądy metodyczne oraz wnioski wypływające z przeprowadzonych badań empirycznych odnośnie poziomu wiarygodności modeli
dyskryminacyjnych według kryterium liczby zmiennych, stopnia uwzględnienia specyfiki branżowej badanej firmy, uwarunkowań jej działalności, wielkości
firmy (ze szczególnym uwzględnieniem sektora MSP) oraz okresu zachowywania walorów wiarygodności. Krytycznie odniesiono się do niepoprawnego
metodycznie stosowania zagranicznych modeli dyskryminacyjnych w polskich
warunkach oraz nieuwzględniania specyfiki branżowej badanego przedsiębiorstwa.
Przeprowadzone rozważania potwierdziły słuszność tezy sformułowanej
przez E. Mączyńską oraz M. Zawadzkiego, że „nie ma jednego, jedynie słusznego i najlepszego modelu oceny zagrożenia przedsiębiorstwa upadłością”.
Słowa kluczowe
modele dyskryminacyjne, kondycja finansowa, upadłość
Metody dyskryminacyjne jako instrument oceny ryzyka…
213
Discriminatory Methods as a Tool for Assessment of Bankruptcy Risk
(Summary)
In the reference literature, an afflicting trend is noticed to "fetishize" methods assessing the financial standing of a company, in particular the discriminatory methods. The value of timeless and sectoral (industrial) universality is attributed to the methods in an unauthorized manner from the methodological
point of view. Still it is persistently recommended to use in the Polish conditions the methods assessed in other countries, especially Edward Altman’s
method (published 45 years ago) and its various modifications.
This article attempts to evaluate synthetically the state of research, in the
domestic reference literature, on the discriminatory methods in evaluating the
financial standing and the risk of business bankruptcy.
The study takes into account the methodological views and conclusions
emerging from the empirical research on the level of reliability of discrimination models according to the criterion of the number of variables, the degree of
considering the industrial specificity of the analysed business, conditions of its
activities, the size of the company (particularly in case of SMEs) and the retention period of values credibility. Critically, the reference is made to methodically incorrect use of foreign discriminatory models in the Polish conditions
and not taking into account the industrial specificity of the tested company.
The conducted discussion has confirmed the validity of the thesis formulated by E. Mączyńska and M. Zawadzki that "there is not one and only right
best business model for assessing the bankruptcy risk for a business."
Keywords
discriminatory models, financial standing, bankruptcy