Iskanje po katalogu digitalne knjižnice

Opis: Gradbeništvo v Sloveniji je doživelo pred krizo enormno rast. Rast so podpirali bančni finančni viri. Z nastopom krize so se začele težave na obeh koncih, ob zmanjševanju državnih investicij so se hkrati odtegovali tuji finančni viri. Posledično so krizo najbolj občutila velika, nefleksibilna in prekomerno zadolžena gradbena podjetja. Več kot dve tretjini velikih gradbenih podjetij ni uspelo niti restrukturirati finančnih obveznosti, saj jih je velika večina pristala v stečaju. Posledice stečajev velikih gradbenih podjetij čutijo tako majhni upniki – predvsem podizvajalci kot veliki upniki – banke in ostali finančni kreditorji. Nefinančni upniki v glavnem predstavljajo manjša ali srednje velika gradbena podjetja. Nekatere od njih je spiralo potegnilo v brezno stečajev. Banke so morale oblikovati ustrezne slabitve za dana posojila. Slabitve so sčasoma načenjale kapitalsko ustreznost. V izogib prihodnjim težavam je smiselno iz izkušenj in potrebe po stabilnem poslovnem odnosu vnaprej predvidevati razvoj prihodnjih dogodkov. Za predvidevanje finančnih težav je smiselna uporaba modelov napovedovanja insolventnosti / neplačila / neuspeha. Ti modeli temeljijo na računovodskih kazalnikih in mehkih dejavnikih. Ker se mehki dejavniki oziroma informacije povečini pridobivajo v poslovnem odnosu, smo se osredotočili na preučevanje javno dostopnih računovodskih informacij. Na vzorcu gradbenih podjetij, kjer smo izločili vsa takratna mikro podjetja in sedem največjih gradbenih podjetij v insolvenčnih postopkih, smo preverjali robustnost tradicionalnih statističnih modelov. Zanimala nas je klasifikacijska natančnost prepoznavnih tujih modelov multiple diskriminantne analize in manj znanih lokalnih modelov logistične regresije. Altmanovi MDA modeli Z-score dopuščajo določeno območje negotovosti, ki se je izkazalo še posebej veliko pri aplikaciji modela Z'-score, saj se je v njem znašlo kar 62 podjetij iz našega vzorca. Po eni strani to pomeni, da je iz previdnosti potrebna dodatna pozornost do teh podjetij, po drugi strani pa to zmanjšuje diskriminacijsko vlogo modela. Vendar se je model izkazal za zelo učinkovitega. Bolj natančen ob upoštevanju skupnega števila napačnih razvrstitev je bil le model logistične regresije od Širce. Slabše od pričakovanj se je izkazal model nepogojne logistične regresije Juričiča. Rezultati testiranja pa ne upoštevajo pomembnega dejavnika – neenakih stroškov napak. Pri enakih stroških napak namreč predpostavljamo, da bi bil strošek insolventnosti povprečnega dolžnika enak zaslužku pri poslovanju s povprečnim uspešnim partnerjem.
Ključne besede: gradbeništvo, insolventnost, presojanje insolventnosti, napovedovanje insolventnosti, statistične metode, Altman, multipla diskriminantna analiza, logistična regresija, stroški napak
Objavljeno v DKUM: 09.12.2016; Ogledov: 1690; Prenosov: 154
Celotno besedilo (4,27 MB)