COPYRIGHTSupplement, Vol. 4 Issue 3.oliver.efos.hr/~dsajter/PDF/5.) Rano predv. posl. pot... ·...

78

55.. RRaannoo pprreeddvviiđđaannjjee ppoosslloovvnniihh ppootteešškkooććaa bbaannaakkaa uu

RReeppuubblliiccii HHrrvvaattsskkoojj Učinjeno je mno�tvo najrazličitijih studija na području predviđanja poslovnih

pote�koća, no u Hrvatskoj smo imali svega nekoliko istra�ivanja poslovnih pote�koća banaka.

Banke tek odnedavna funkcioniraju po tržišnim principima, a razdoblje od 1990-tih čini

prilično malen niz nestabilnih godina (inflacija, rat, tržišna ekonomija u povojima, prijenos

vlasni�tva) za dono�enje čvrstih zaključaka. Također treba imati na umu kako je Hrvatska

relativno maleno tržište.

Uz navedene nedostatke u Hrvatskoj ipak postoji prednost u činjenici da je dobar dio

povijesti istra�ivanja poslovnih pote�koća već ispisan, te da mo�emo koristiti dobra,

provjerena rje�enja koja funkcioniraju i izbjeći poznate nam probleme. Stoga se ovaj

magistarski rad bavi predviđanjem poslovnih pote�koća banaka u Republici Hrvatskoj

korištenjem poznate i provjerene metodologije.

Dva su bitna razloga za izbor bankovnog sustava u ovom radu. Hrvatska narodna

banka po slu�benoj du�nosti prikuplja financijska izvje�ća svih banaka u sustavu. Bez ovog

ograničenja na bankovni sektor prilično bi se te�ko prikupili pokazatelji poslovanja različitih

poduzeća. Ovako se sva izvje�ća mogu dobiti na jednom mjestu.

Uz ovo, budući da se mogu prikupiti izvje�ća svih banaka ne mora se konstruirati

statistički reprezentativan uzorak, nego se model može konstruirati na gotovo cjelovitoj

populaciji (pojedini slučajevi ipak su morali biti isključeni), čime se izbjegavaju statističko –

metodološki problemi.

Banke s poslovnim pote�koćama u ovom se radu definiraju kao banke koje su zavr�ile

u stečaju, ili su spa�ene dr�avnom intervencijom, tj. određenim oblikom sanacije. Svakako

treba napomenuti da ovo ne znači kako pojedine banke koje i danas redovno posluju, a nisu

bile sanirane niti je pokrenut postupak stečaja nisu imale ozbiljnih problema u poslovanju koji

su mogli rezultirati stečajem. Ovo je poznat i već opisan problem u istra�ivanju poslovnih

pote�koća (Beaver, 1966.121).

121 Beaver, W.; Financial Ratios as Predictors of Failure, Journal of Accounting Research, 1966.

Supplement, Vol. 4 Issue 3. COPY

RIGHT

79

5.1. Informacijska osnova analize

Rano predviđanje poslovnih pote�koća banaka u Republici Hrvatskoj izvedeno je na

temelju podataka sadr�anih u izvje�ću o stanju poslovnog bankarstva u Republici Hrvatskoj

pod naslovom "Analiza financijskog stanja i rezultat poslovanja hrvatskih banaka prema

podacima za 1995. godinu", kojeg je Sektor nadzora i kontrole Hrvatske narodne banke

podnio Vladi i Saboru u svibnju 1996. godine (u daljnjem tekstu: Izvje�će).

U Izvje�ću su sadr�ani podaci za cjelokupni bankovni sustav Republike Hrvatske,

kojeg su u 1995. godini sačinjavale 54 banke koje se nalaze u tablici 1.

Iz cjelokupne populacije bankovnog sustava iz istra�ivanja su isključene slijedeće

banke, i to zbog slijedećih razloga:

Hrvatsko-austrijska banka – ne postoje podaci za 1994. godinu,

banke u likvidaciji: Primus banka (ex Hypo banka, Zagreb) i Convest

banka – isključene zbog trenutno nepoznatog uzroka likvidacije,

Histria banka, Pula – oduzeta dozvola za rad 1996. godine, te ne ulazi u

definiciju poslovnih pote�koća.

Ovo čini reprezentativan uzorak od 50 banaka, �to u ukupnoj populaciji od 54 banke

čini 92,59 %. Udio isključenih banaka u ukupnoj aktivi svih banaka u Republici Hrvatskoj na

dan 31. 12. 1995. iznosio je 0,08%, odnosno uzorak na kojemu se provodi istra�ivanje čini

99,92% ukupne aktive svih banaka u Republici Hrvatskoj.

U tablici 5. koja daje popis svih banaka u sustavu isključene su banke označene

zvjezdicom.

COPY

RIGHT

80

Tablica 5. Popis banaka u Republici Hrvatskoj u 1995. godini

RB NAZIV BANKE 1. AGRO OBRTNIČKA BANKA D.D. ZAGREB 2. ALPE-JADRAN BANKA D.D. SPLIT 3. BJELOVARSKA BANKA D.D. BJELOVAR 4. BRODSKO-POSAVSKA BANKA D.D. SLAV.BROD 5. ČAKOVEČKA BANKA D.D. ČAKOVEC 6. CENTAR BANKA D.D. ZAGREB 7. CIBALAE BANKA D.D. VINKOVCI 8. * CONVEST BANKA D.D. ZAGREB 9. CREDO BANKA D.D. SPLIT 10. CROATIA BANKA D.D. ZAGREB 11. DALMATINSKA BANKA D.D. ZADAR 12. DUBROVAČKA BANKA D.D. DUBROVNIK 13. GLUMINA BANKA D.D. ZAGREB 14. GOSPODARSKO KREDITNA BANKA D.D. ZAGREB 15. GRADSKA BANKA D.D. OSIJEK 16. * HISTRIA BANKA D.D. PULA 17. HRV. GOSPODARSKA BANKA D.D. ZAGREB 18. HRV. POŠTANSKA BANKA D.D. ZAGREB 19. * HYPO BANKA D.D. ZAGREB (Primus) 20. ILIRIJA BANKA D.D. ZAGREB 21. IMEX BANKA D.D. SPLIT 22. ISTARSKA BANKA D.D. PULA 23. ISTARSKA KREDITNA BANKA D.D. UMAG 24. JADRANSKA BANKA D.D. ŠIBENIK 25. KARLOVAČKA BANKA D.D. KARLOVAC 26. KOMERCIJALNA BANKA D.D. ZAGREB 27. KRAPINSKO ZAGORSKA BANKA D.D. KRAPINA 28. KREDITNA BANKA D.D. ZAGREB 29. KVARNER BANKA D.D. RIJEKA 30. MEĐIMURSKA BANKA D.D. ČAKOVEC 31. NAVA BANKA D.D. ZAGREB 32. NERETVANSKA BANKA D.D. PLOČE 33. PARTNER BANKA D.D. ZAGREB 34. PRIVREDNA BANKA D.D. ZAGREB 35. PODRAVSKA BANKA D.D. KOPRIVNICA 36. POMORSKA BANKA D.D. SPLIT 37. POŽEŠKA BANKA D.D. POŽEGA 38. * PRVA. HRV.-AUSTRIJSKA BANKA D.D. ZAGREB 39. PROMDEI BANKA D.D. 40. RAIFFEISENBANK BANKA D.D. ZAGREB 41. RAZVOJNA BANKA D.D. SPLIT 42. RIADRIA BANKA D.D. RIJEKA 43. RIJEČKA BANKA D.D. RIJEKA 44. SAMOBORSKA BANKA D.D. SAMOBOR 45. SISAČKA BANKA D.D. SISAK 46. SLATINSKA BANKA D.D. SLATINA 47. SLAVONSKA BANKA D.D. OSIJEK 48. SPLITSKA BANKA D.D. SPLIT 49. ŠTEDBANKA BANKA D.D. ZAGREB 50. TRGOVAČKA Z BANKA D.D. AGREB 51. TRGOVAČKO - TURISTIČKA BANKA D.D. SPLIT COPY

RIGHT

81

52. VARAŽDINSKA BANKA D.D. VARAŽDIN 53. ZAGREBAČKA BANKA D.D. ZAGREB 54. ŽUPANJSKA BANKA D.D. ŽUPANJA

Za navedene 54 banke u Izvje�ću su iskazane stavke sadr�ane u tablici 6., i to za 1994.

i 1995. godinu.

Tablica 6. Podaci sadr�ani u Izvje�ću HNB IZVJE�ĆE STAVKA

NOVČANA SREDSTVA DEPOZITI KOD NARODNE BANKE KRATKOROČNI VRIJEDNOSNI PAPIRI I TEKUĆA DOSPIJEĆA DUGOROČNIH VRIJEDNOSNIH PAPIRA KRATKOROČNI KREDITI I DRUGI PLASMANI ODOBRENI BANKAMA I DRUGIM FINANCIJSKIM ORGANIZACIJAMA KRATKOROČNI KREDITI, DRUGI PLASMANI I TEKUĆA DOSPIJEĆA DUGOROČNIH KREDITA OBRAČUNATE KAMATE, NAKNADE I OSTALA AKTIVA DUGOROČNI VRIJEDNOSNI PAPIRI TRAJNA ULAGANJA U DIONICE, UDJELE I SUDJELUJUĆE INTERESE DUGOROČNI KREDITI DANI BANKAMA I DRUGIM FINANCIJSKIM INSTITUCIJAMA DUGOROČNI KREDITI I DRUGI PLASMANI KUPLJENA POTRAŽIVANJA I PRAVA NA POTRAŽIVANJA IZ ISPORUKA ROBA I USLUGA

BONITETNA REKLASIFICIRANA BILANCA (AKTIVA)

MATERIJALNA I NEMATERIJALNA IMOVINA DEPOZITI PO VIĐENJU KRATKOROČNI DEPOZITI I TEKUĆA DOSPIJEĆA DUGOROČNIH DEPOZITA OBVEZE IZ KRATKOROČNIH KREDITA I TEKUĆA DOSPIJEĆA DUGOROČNIH KREDITA IZDANI KRATKOROČNI VRIJEDNOSNI PAPIRI I TEKUĆA DOSPIJEĆA DUGOROČNIH VRIJEDNOSNIH PAIRA OBVEZE IZ OBRAČUNATIH KAMATA, NAKNADA I OSTALA PASIVA DUGOROČNI DEPOZITI OBVEZE IZ DUGOROČNIH KREDITA IZDANI DUGOROČNI VRIJEDNOSNI PAPIRI TEMELJNI KAPITAL DOPUNSKI KAPITAL REZERVE POSEBNE REZERVE

BONITETNA REKLASIFICIRANA BILANCA (PASIVA)

DOBIT ILI GUBITAK KAMATE I SLIČNI PRIHODI PROVIZIJE PRIHODI OD VLASNIČKIH VRIJEDNOSNIH PAPIRA

RAČUN DOBITI I GUBITKA (PRIHODI)

OSTALI PRIHODI I IZVANREDNI PRIHODI KAMATE I SLIČNI TRO�KOVI PROVIZIJE ZA USLUGE I SLIČNI TRO�KOVI OPĆI ADMINISTRATINI TRO�KOVI OSTALI TROŠKOVI I IZVANREDNI RASHODI

RAČUN DOBITI I GUBITKA (RASHODI)

VRIJEDNOSNA USKLAĐIVANJA (REZERVIRANJA ZA RIZIKE I ISPRAVCI VRIJEDNOSTI) KRATKOROČNI KREDITI DUGOROČNI KREDITI

IZVJE�ĆE O RASPOREĐIVANJU RIZIČNE AKTIVE I ODGOVARAJUĆIH IZVANBILANČNIH

POTRA�IVANJA KOJA NISU PLAĆENA U ROKU 45 DANADOSPJELA, SUMNJIVA I SPORNA POTRAŽIVANJA IZ POTENCIJALNIH OBVEZA (GARANCIJA, JAMSTAVA, AVALA, I SL.) COPY

RIGHT

82

SUMNJIVA I SPORNA POTRAŽIVANJA IZ KREDITA I VRIJEDNOSNIH POTRAŽIVANJA IZVANBILANČNA AKTIVA

STAVKI

POTENCIJALNI GUBICI

Od stavki navedenih u tablici 2. prvotno je bilo formirano 45 omjera. Nakon izračuna

matrice korelacija (45x45) i preliminarne backward i forward stepwise diskriminacijske

analize broj omjera reduciran je na 12122. Ovih 12 omjera sadržano je u tablici 7.

Tablica 7. Omjeri kori�teni u predviđanju poslovnih pote�koća

OZNAKA OMJER X1 KRATKOTRAJNA SREDSTVA / UKUPNA AKTIVA X2 KRATKOTRAJNA SREDSTVA / ZAJMOVI KLIJENTIMA X3 DOBIT / PROSJEČNI KAPITAL I REZERVE X4 DOPUNSKI KAPITAL, REZERVE I POSEBNE REZERVE / UKUPNA AKTIVA X5 POTRA�IVANJA NEPLAĆENA U 45 DANA / JAMSTVENI KAPITAL X6 POTRA�IVANJA NEPLAĆENA U 45 DANA / UKUPNA AKTIVA X7 POTRAŽIVANJA IZ POTENCIJALNIH OBVEZA / JAMSTVENI KAPITAL X8 POTENCIJALNI GUBICI / JAMSTVENI KAPITAL X9 KRATKOROČNI KREDITI / JAMSTVENI KAPITAL

X10 KOEFICIJENT ADEKVATNOSTI KAPITALA

X11 (KAPITAL + REZERVE - POTRAŽIVANJA IZ POTENCIJALNIH OBVEZA - SUMNJIVA I SPORNA POTRAŽIVANJA - IZVANBILANČNA AKTIVA) / PROSJ. UK. AKTIVA

X12 (JAMSTVENI KAPITAL - POTRAŽIVANJA IZ POTENCIJALNIH OBVEZA - SUMNJIVA I SPORNA POTRAŽIVANJA) / DOBIT

Opis omjera: Omjer X1: (novčana sredstva + depoziti kod HNB + kratkoroč. vrij. papiri i tekuća

dospijeća dugoroč. vrij. papira) / ukupna aktiva → pokazuje udio

kratkotrajnih sredstava u ukupnoj imovini poduzeća. Sna�an je indikator

poslovnih pote�koća jer upravo iz ovih stavki banka podmiruje dospjele

obveze. �to je omjer veći manja je mogućnost nastanka poslovnih pote�koća.

Omjer X2: (novčana sredstva + depoziti kod HNB + kratkoroč. vrij. papiri i tekuća

dospijeća dugoroč. vrij. papira) / (kratkoroč. krediti i drugi plasmani

odobreni bankama i drugim financijskim organizacijama + kratkoroč.

krediti, drugi plasmani i tekuća dospijeća dugoroč. kredita + trajna

ulaganja u dionice, udjele i sudjelujuće interese + dugoroč. krediti dani

bankama i drugim financijskim institucijama + dugoroč. krediti i drugi

plasmani) → pokazuje koliko se zajmova odobrava klijentima iz kratkotrajnih

122 Za sve je izračune kori�ten računalni software Statistica 6.0., StatSoft, Inc. (2001). CO

PYRI

GHT

83

sredstava banke. Uprava banke trebala bi komponirati kratkoročne zajmove

najvećim dijelom iz kratkotrajne imovine, a dugoročne zajmove potpuno iz

dugotrajne imovine. Pokazatelj je strukture financiranja s obzirom na ročnost

pojedinih stavki aktive. Smanjenjem apsolutne vrijednosti omjera raste i

mogućnost nastanka poslovnih pote�koća, jer to znači da se (ukupni) zajmovi

klijentima financiraju iz dugotrajne imovine. Kako je u hrvatskoj bankovnoj

praksi kratkoročno pozajmljivanje rizičnije od dugoročnog, ni�i omjer ukazuje

kako se uzima dugotrajna imovina kako bi se ostvarili kratkoročni (rizičniji)

plasmani.

Omjer X3: dobit / {(temeljni i dopunski kapital iz '94. god. + rezerve i posebne

rezerve iz '94. god.) + (temeljni i dopunski kapital iz '95. god. + rezerve i

posebne rezerve iz '9. god.) / 2} → daje uvid u profitabilnost banke, odnosno

stavlja u odnos dobit i prosječni kapital i rezerve. Pretpostavlja se kako veća

profitabilnost doprinosi imunosti na poslovne pote�koće, odnosno veći omjer

pretpostavlja ni�u mogućnost poslovnih pote�koća.

Omjer X4: dopunski kapital + rezerve + posebne rezerve / ukupna aktiva → pokazuje

koliko uprava banke odvaja za nepredviđene financijske 'potrese', odnosno daje

uvid u udio dopunskog kapitala i rezervi u ukupnoj aktivi. Veći omjer pokazuje

bolju sposobnost amortiziranja potencijalnih gubitaka, te stoga i manju

mogućnost poslovnih pote�koća.

Omjer X5: potra�ivanja koja nisu plaćena u roku od 45 dana / jamstveni kapital →

padom sposobnosti naplate potra�ivanja raste mogućnost poslovnih pote�koća.

Omjer X5 pokazuje koliko je banka sposobna amortizirati neplaćanje

potraživanja u roku od mjesec i pol dana jamstvenim kapitalom. Što je omjer

veći jamstveni kapital manje pokriva neplaćena potra�ivanja, te je veća

mogućnost poslovnih pote�koća.

Omjer X6: potra�ivanja koja nisu plaćena u roku od 45 dana / ukupna aktiva →

jednako kao i omjer X5, pokazuje udio neplaćenih potra�ivanja u roku od 45

dana, ali ovdje u ukupnoj imovini banke. Daje uvid u pokrivenost neplaćenih

potraživanja ukupnom aktivom banke

Omjer X7: potraživanja iz potencijalnih obveza / jamstveni kapital → pokazuje kako

jamstveni kapital pokriva potraživanja iz potencijalnih obveza. Ako se

potraživanja iz potencijalne obveze realiziraju jamstveni kapital morao bi ih COPY

RIGHT

84

moći apsorbirati. �to je omjer veći, manja je sposobnost poduzeća da nadvlada

poslovne pote�koće.

Omjer X8: potencijalni gubici / jamstveni kapital → vrlo je sličan omjeru X7, no u

brojniku se nalazi stavka potencijalni gubici. �to su potencijalni gubici veći,

veća je i mogućnost poslovnih pote�koća, no bitnije je da jamstveni kapital kao

nazivnik prema�uje stavku brojnika. U svakom slučaju, povećavanjem

apsolutne vrijednosti omjera povećava se i mogućnost poslovnih pote�koća.

Omjer X9: kratkoročni krediti / jamstveni kapital → pokazuje koliko jamstveni kapital

banke nadmašuje stavku kratkoročnih kredita. Daje uvid u ročnu strukturu

imovinskog portfelja banke. Budući da su u Hrvatskoj kratkoročni krediti

rizičniji od dugoročnih, veći omjer znači i veću mogućnost poslovnih

pote�koća.

Omjer X10: koeficijent adekvatnosti kapitala → Zakonom propisan pokazatelj kapitala

temeljen na riziku. Koeficijent adekvatnosti kapitala iskazuje kapital kao

postotak aktive i izvanbilančnih stavki ponderiranih rizikom, pri čemu se

ponderi kreću između 0 i 300 %. U Izvje�ću je ovaj omjer već izračunat. Što je

koeficijent veći manja je mogućnost nastanka poslovnih pote�koća.

Omjer X11: (temeljni i dopunski kapital + rezerve i posebne rezerve – potraživanja iz

potencijalnih obveza – sumnjiva i sporna potraživanja – ukupna

izvanbilančna aktiva) / {(ukupna imovina iz '94. god. + ukupna imovina iz

'95. god.) / 2} → stavlja u odnos iznos kapitala i rezervi koji preostane nakon

oduzimanja rizične aktive i prosječne ukupne imovine. Dakle, pokazuje koliko

udjela u prosječnoj ukupnoj imovini ima kapitala i rezervi nakon oduzimanja

rizične aktive. Mogućnost poslovnih pote�koća raste s porastom omjera..

Omjer X12: jamstveni kapital – potraživanja iz potencijalnih obveza – sumnjiva i

sporna potraživanja / dobit → pokazuje koliko dobit iz poslovanja pokriva

iznos jamstvenog kapitala (temeljni + dopunski kapital + rezerve) koji

preostane nakon oduzimanje rizične aktive. Smanjenjem apsolutne vrijednosti

omjera smanjuje se i mogućnost nastajanja poslovnih pote�koća.

U tablici 8. nalaze se statistički pokazatelji omjera. Budući da su svi omjeri

međusobno različiti kako bi se mod mogao izračunati omjeri su reducirani na jedno decimalno

mjesto.

COPY

RIGHT

85

Tablica 8. Statistički pokazatelji omjera

OMJ. MIN MAX MAX-MIN ARITM. SREDINA MEDIJAN MOD STANDARDNA

DEVIJACIJA KOEF.

VARIJACIJE X1 0,0111 0,4409 0,4298 0,1630 0,1444 0,1 0,0928 56,95% X2 0,0116 1,0907 1,0790 0,3059 0,2760 0,1 0,2241 73,28% X3 -0,1674 0,4169 0,5843 0,0762 0,0584 0,1 0,1062 139,31% X4 0 0,2725 0,2725 0,0962 0,0821 0,1 0,0694 72,18% X5 0 0,9023 0,9023 0,1639 0,0524 0 0,2140 130,58% X6 0 0,1359 0,1359 0,0272 0,0137 0 0,0324 118,97% X7 0 0,4689 0,4689 0,0432 0,0114 0 0,0860 198,89% X8 0 2,8508 2,8508 0,3135 0,1731 0 0,5015 159,99% X9 0,0234 3,6531 3,6296 1,1161 1,0052 0,9 0,6766 60,62%

X10 0,0641 1,5891 1,5250 0,4359 0,3007 0,2 0,3177 72,89% X11 -0,6933 1,4761 2,1694 0,2095 0,1211 0,0 0,3574 170,62% X12 -115,4212 8206,5333 8321,9546 279,3999 10,4442 7,4 1304,4969 466,89%

Opis statističkih pokazatelja omjera

Omjer X1 ima najniži koeficijent varijacije u usporedbi, kao i relativno malen raspon

vrijednosti. Jednako kao i kod omjera X2 najnižu vrijednost omjera X1 ima Razvojna

banka koja je u stečaju od 2001. god., a najvi�u Raiffeisen banka, prva od stranih banaka

koja je ušla u hrvatski bankovni sustav.

Omjer X3 kao omjer profitabilnosti pokazuje najnižu vrijednost (negativnu uslijed ostvarenog

gubitka) kod Neretvanske banke koja je u stečaju od 1999. godine, nasuprot Trgovačkoj

banci koja je sada u sastavu Erste & Steiermärkische grupe, a koja ima najveću

vrijednost omjera. Ukupno 5 banaka ima negativan X3, odnosno 5 je banaka iskazalo

gubitak u 1995. godini, i to: Karlovačka, Krapinsko-zagorska, Neretvanska, Istarska iz

Pule, i Raiffeisen banka koja je tada tek ušla na tržište.

Udio dopunskog kapitala i posebnih rezervi u ukupnoj imovini banke – omjer X4 – najnižu

vrijednost (ništicu) pokazuje kod Krapinsko-zagorske banke, koja 1995. godine nije

imala dopunskog kapitala, rezervi niti posebnih rezervi. Danas je u sastavu PBZ grupe.

U odnosu na ukupnu aktivu Slavonska je banka (sanirana) 1995. god. imala najveći

iznos dopunskog kapitala i rezervi.

Omjeri X5 i X6 su interesantni stoga što od osam banaka koje imaju ništicu iskazanu pod

stavkom 'potra�ivanja neplaćena u roku od 45 dana' njih 4 je zavr�ilo u stečaju, i to:

Glumina, Promdei, Razvojna, i Trgovačko-turistička banka. Najveće su vrijednosti kod

X5 iskazale najveće banke u sustavu, a sve su (osim Zagrebačke) bile sanirane, dok je

kod omjera X6 situacija nešto složenija. Osim što ima najmanji raspon vrijednosti u

usporedbi, najveće vrijednosti imaju banke koje su zavr�ile u stečaju (uz određene COPY

RIGHT

86

iznimke). Redoslijed je: Brodsko-posavska banka, Slatinska (obje posluju i danas), te

zatim Agro-obrtnička, Alpe-Jadran, Dubrovačka banka (sve u stečaju), itd. Ovdje se

ponovno ističe već spomenuti "problem oporavka", jer je očito kako su Brodsko-

posavska i Slatinska banka imale visok iznos neplaćenih potra�ivanja u odnosu na

ukupnu aktivu, ali nisu zavr�ile u stečaju.

Slijedeći omjer - X7 - jo� značajnije ukazuje na pojavu koja se mogla uočiti kod omjera X5 i

X6. Naime, čini se kako je kod banaka u Republici Hrvatskoj sredinom devedesetih

godina bilo dovoljno prostora za slobodno tumačenje pojedinih knjigovodstvenih stavki.

Konkretno, od 17 banaka koje su pod stavkom 'potraživanja iz potencijalnih obveza'

iskazale ni�ticu njih 4 je zavr�ilo u stečaju (Glumina, Komercijalna, Promdei, i

Trgovačko-turistička banka). Banke koje su sanirane i koje su zavr�ile u stečaju imaju

najveće vrijednosti ovog omjera, koji također pokazuje visok koeficijent varijacije.

Potencijalni gubitak nisu iskazale tri banke (tj. iskazale su ništicu) i to Gospodarsko-kreditna,

Imex, i Nava banka (koje i danas redovno posluju), te su imale najniži omjer X8.

Najveće vrijednosti imaju Splitska, Dubrovačka, i Slavonska banka kod kojih su

potencijalni gubici premašivali jamstveni kapital, no one su spašene državnom

intervencijom. Već je navedeno kako su omjeri, da bi se mogao izračunati mod,

reducirani na jednu decimalu. Kod omjera X8 ovo je značilo da je najče�ća vrijednost

omjera 0,0x što je redukcijom svedeno na 0,0. Uz medijan od 0,17 ovo ukazuje kako je

aritmetička sredina (0,31) kao mjera centralne tendencije u ovom slučaju pod utjecajem

ekstremnih vrijednosti.

Omjer X9 pokazao je kako su kratkoročni krediti premašili jamstveni kapital dva i više puta

kod Croatia, Hrv.-gospodarske, Županjske, te najviše (3,6) kod Glumina banke. Sve su

ove banke imale poslovnih pote�koća. Promdei banka imala je najni�i omjer (0,02) i to

značajno ispod mjera centralne tendencije koje imaju vrijednosti oko 1. Ova se banka

opet ističe jer je zavr�ila u stečaju, premda se promatrajući samo ovaj omjer deklarira

kao "najzdravija". Izuzev omjera X12, X9 ima najveći raspon vrijednosti, �to je vidljivo

i na grafikonu br. 1.

Koeficijent adekvatnosti kapitala (X10) potvrđuje pretpostavku kako manja vrijednost znači i

veću mogućnost poslovnih pote�koća. Splitska banka koja je sanirana ima najni�u

vrijednost, dok najveću ima Pomorska banka, danas u sastavu Zagrebačke banke.

Omjer X11 iskazuje negativnu vrijednost za 11 banaka, od kojih je 5 imalo poslovne

pote�koće (Croatia – sanirana, Cibalae, Glumina, Gradska, Ilirija – u stečaju). Ostalih 6

su Bjelovarska, Dalmatinska, Karlovačka, Međimurska, Zagrebačka, i s najni�om COPY

RIGHT

87

vrijedno�ću – Hrvatska-po�tanska banka. Nakon oduzimanja rizične imovine vi�e

kapitala i rezervi od prosječne uk. imovine (X11>1) imale su �tedbanka i Krapinsko-

zagorska, koja iskazuje najveći omjer, a obje redovno posluju i danas.

Ekstremno veliku vrijednost omjera X12 ima Promdei banka (8206,5), osobito imajući u vidu

medijan (10,4) i mod (7,4), te "gura" aritmetičku sredinu na visokih 279,4. Uzrok je

iznimno niska dobit (koja je u nazivniku ovog omjera) iskazana 1995. godine u iznosu

od 15.000,00 kuna. Slična je situacija i kod Ilirija banke koja je iskazala dobit od

11.000,00 kuna, a za koju omjer X12 iznosi 4433,09. Isključivanjem ove dvije banke u

stečaju aritmetička sredina omjera X12 postaje deseterostruko manja i iznosi 27,71,

standardna devijacija je gotovo 18 puta manja i iznosi 73,04, a koef. varijacije je

263,54%. Za pet je banaka X12 < 0, a najviše za Istarsku banku iz Pule (X12 = -11,67) i

za Krapinsku banku (X12 = -115,42). Očigledno je kako je kod Promdei i Ilirija banke

dobit višestruko manja i stoga ne pokriva ono što preostane od kapitala i rezervi kad se

od njih oduzmu potencijalne obveze i sumnjiva i sporna potraživanja. Ova bi varijabla

mogla ukazivati na problem ekstremnih vrijednosti, odnosno iznimki123.

Na grafikonu 5. nalazi se raspon vrijednosti 11 omjera s prikazom položaja medijana,

rasponom vrijednosti središnja dva kvartila podataka (središnjih 50% vrijednosti), te

minimalnom i maksimalnom vrijedno�ću. Omjer X12 isključen je zbog potpunog drugačijeg

vrijednosnog razreda veličina (najveći maksimum u usporedbi 11 omjera ima X9 i to 3,65,

dok X12 ima maksimum od 8206,5. Jednako je i s minimumom) �to značajno ote�ava grafički

prikaz i interpretaciju.

Uočljiva je pojava nerazmjerno velikih maksimalnih vrijednosti kod omjera X5, X6,

X7, X8, i X9. Kod navedenih je omjera maksimalna vrijednost značajno udaljena od

sredi�njih 50% podataka. Naravno, ove vrijednosti utječu na aritmetičku sredinu i pomiču je

prema višim vrijednostima.

Omjer X6 ima najmanji, a omjer X9 najveći raspon vrijednosti. Također je vidljivo

kako svi omjeri osim X3 i X11 imaju pozitivne vrijednosti.

123 eng. outlier COPY

RIGHT

88

Grafikon 5. Raspon vrijednosti 11 omjera

X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

3,5

4,0

Median

25%-75%

Min-Max

Grafikon 6. prikazuje poziciju aritmetičke sredine kao mjere centralne tendencije, te

kolika je disperzija (varijabilnost) podataka predstavljena ± 1 standardnom greškom

(odnosno standardnom devijacijom svih aritmetičkih sredina u uzorku ), i ± 1 standardnom

devijacijom.

Mo�e se uočiti kako je aritmetička sredina ne�to lo�ija mjera centralne tendencije jer je

uvjetovana krajnjim vrijednostima. Jednako kao i kod grafikona 5., omjeri X8 i X9 i na

grafikonu 6. pokazuju najveću varijabilnost podataka, nakon kojih slijede omjeri X10, X11, te

X2 i X5.

Kvantitativnom analizom omjera, ne ulazeći u kvalitativnu analizu podataka, moglo bi

se pretpostaviti kako će omjeri X8 i X9 koji imaju (kao �to je već navedeno) najveću

disperziju biti najbolji za diskriminiranje poduzeća, odnosno svrstavanje u grupu poduzeća sa

poslovnim pote�koćama, ili u grupu bez njih. No, model se u diskriminacijskoj analizi formira

kumulativnim učinkom varijabli a ne pojedinačnom snagom zasebnog omjera, te se na ovom

stadiju bez provedenih temeljitijih statističkih istra�ivanja ne mogu donijeti signifikantni

zaključci. COPY

RIGHT

89

Grafikon 6. Raspon vrijednosti standardne greške i standardne devijacije kod 11 omjera

X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11-0,4

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

1,4

1,6

1,8

2,0

ARITMETIČKA SREDINA

±1 STANDARDNA GREŠKA

±1 STANDARDNA DEVIJACIJA

Međusobne korelacije 12 omjera prikazane su u tablici 9.

Tablica 9. Korelacije omjera kori�tenih u predviđanju poslovnih pote�koća

X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12

X1 1,00 X2 0,91 1,00 X3 0,29 0,07 1,00 X4 -0,32 -0,30 -0,11 1,00 X5 -0,13 -0,13 -0,16 0,27 1,00 X6 0,14 0,02 -0,05 0,23 0,77 1,00 X7 -0,20 -0,18 -0,19 -0,04 0,10 0,03 1,00 X8 -0,36 -0,28 -0,22 0,49 0,69 0,26 0,07 1,00 X9 0,16 0,03 0,18 -0,20 -0,02 -0,06 0,09 0,03 1,00 X10 0,01 0,04 -0,01 -0,19 -0,33 -0,22 -0,28 -0,41 -0,44 1,00 X11 -0,18 -0,15 -0,05 -0,11 -0,36 -0,24 -0,17 -0,26 -0,29 0,48 1,00 X12 -0,12 -0,14 -0,15 -0,08 -0,12 -0,14 0,04 -0,07 -0,14 -0,01 0,16 1,00

Vidljiva je pozitivna korelacija u iznosu od 0,91 između omjera X1 i X2, te 0,77

između omjera X5 i X6, čemu je uzrok isti brojnik u omjeru (kratkotrajna sredstva kod X1 i

X2, te potra�ivanja neplaćena u 45 dana kod X5 i X6). COPY

RIGHT

90

Kod omjera X5 i X8 i pozitivne korelacije od 0,69 radi se o jednakom nazivniku

(jamstveni kapital) te o svezi elemenata u brojniku. Potencijalni gubici kao element u

brojniku kod X8 je zbroj kod kojeg je jedna od komponenti koja se zbraja i stavka

'potra�ivanja neplaćena u 45 dana', a koja čini brojnik omjera X5.

Ove tri ne�to veće korelacije uzete su u obzir, i unatoč ne�to većim vrijednostima

omjeri nisu izmijenjeni jer ova činjenica ne poni�tava rezultate istra�ivanja. Naime, tijekom

preliminarnih istra�ivanja i izbora omjera koji će se koristiti visoke korelacije nisu značajno

mijenjale izlazne rezultate predviđanja.

Korelacije ostalih omjera, kao što je vidljivo u tablici 5., relativno su niske.

5.2. Višestruka diskriminacijska analiza

Prije same diskriminacijske analize nazivi banaka �ifrirani su četveroslovnom

oznakom zbog preglednosti rezultata. Budući da diskriminacijska analiza zahtijeva prethodno

grupiranje slučajeva, ovo je i učinjeno tako da su banke su svrstane u dvije grupe. Grupa koja

obuhvaća banke koje su zavr�ile u stečaju, kao i banke koje su spa�ene dr�avnom

intervencijom (odnosno koje su sanirane)s poslovnim pote�koćama, kodirana je kao

PROBLEM. Grupa banaka koje nisu imale nagla�enih poslovnih pote�koća, i koje redovno

posluju i danas kodirana je nazivom UREDNA.

Svrstavanje banaka u jednu od dvije grupe, njihov poslovni status, te pripadajuće

četveroslovne oznake prikazane su u tablici 10.

U tablici 10. postoje tri iznimke u kodiranju banaka. Alpe-Jadran banka iz Splita (pod

rednim brojem 2. u tablici 10.) koja je u stečaju od 2002. godine kodirana je kao banka bez

pote�koća. Ovo je učinjeno zbog značajne vremenske razlike. Naime, pretpostavljeno je kako

financijsko–računovodstveni podaci o poslovanju banke iz 1995. godine ne nose informacijski

sadr�aj o stečaju koji se dogodio 7 godina kasnije, odnosno 2002. godine. Iz ovoga proizlazi

kako vremenski horizont predviđanja poslovnih pote�koća iznosi �est godina, te se s pravom

mo�e govoriti o ranom predviđanju.

Dvije su banke "tiho" sanirane, odnosno njihove sanacije nisu bile medijski popraćene

čak niti u stručnom tisku. Istarskoj banci iz Pule (r.b. 34. u tablici 10.) Hrvatska narodna

banka je dodijelila stečajnog upravitelja 2000. godine, a poslovnih pote�koća imala je i

Hrvatska poštanska banka. Ove dvije banke su stoga svrstane u grupu PROBLEM.

Navedene su tri banke u tablici 10. označene zvjezdicom. COPY

RIGHT

91

Tablica 10. Oznake banaka i grupiranje u diskriminacijskoj analizi

R.B. ŠIFRA NAZIV BANKE STATUS GRUPA

bn 1. AGRO AGRO OBRTNIČKA BANKA D.D. ZAGREB u stečaju od 2000. PROBLEM 2. *ALPE ALPE-JADRAN BANKA D.D. SPLIT u stečaju od 2002. UREDNA 3. BJEL BJELOVARSKA BANKA D.D. BJELOVAR sada Erste&Steier. UREDNA 4. BROD BRODSKO-POSAVSKA BANKA D.D. SLAV.BROD posluje UREDNA 5. CAKO ČAKOVEČKA BANKA D.D. ČAKOVEC sada Erste&Steier. UREDNA 6. CENT CENTAR BANKA D.D. ZAGREB posluje UREDNA 7. CIBA CIBALAE BANKA D.D. VINKOVCI u stečaju od 2000. PROBLEM 8. CRDO CREDO BANKA D.D. SPLIT posluje UREDNA 9. CROA CROATIA BANKA D.D. ZAGREB sanirana PROBLEM 10. DALM DALMATINSKA BANKA D.D. ZADAR posluje UREDNA 11. DUBR DUBROVAČKA BANKA D.D. DUBROVNIK sanirana PROBLEM 12. GLUM GLUMINA BANKA D.D. ZAGREB u stečaju od 1999. PROBLEM 13. GOKR GOSPODAR. - KREDITNA BANKA D.D. ZAGREB posluje UREDNA 14. GRAD GRADSKA BANKA D.D. OSIJEK u stečaju od 1999. PROBLEM 15. HRGO HRV. GOSPODARSKA BANKA D.D. ZAGREB u stečaju od 2000. PROBLEM 16. *HRPO HRV. POŠTANSKA BANKA D.D. ZAGREB posluje, "tiho" sanirana PROBLEM 17. ILIR ILIRIJA BANKA D.D. ZAGREB u stečaju od 1999. PROBLEM 18. IMEX IMEX BANKA D.D. SPLIT posluje UREDNA 19. JADR JADRANSKA BANKA D.D. ŠIBENIK posluje UREDNA 20. KARL KARLOVAČKA BANKA D.D. KARLOVAC posluje UREDNA 21. KOME KOMERCIJALNA BANKA D.D. ZAGREB u stečaju od 1999. PROBLEM 22. KRAP KRAPINSKO ZAGORSKA BANKA D.D. KRAPINA sada PBZ UREDNA 23. KRED KREDITNA BANKA D.D. ZAGREB posluje UREDNA 24. KVAR KVARNER BANKA D.D. RIJEKA posluje UREDNA 25. MEDJ MEĐIMURSKA BANKA D.D. ČAKOVEC posluje UREDNA 26. NAVA NAVA BANKA D.D. ZAGREB posluje UREDNA 27. NERE NERETVANSKA BANKA D.D. PLOČE u stečaju od 1999. PROBLEM 28. PART PARTNER BANKA D.D. ZAGREB posluje UREDNA 29. PBZG PRIVREDNA BANKA D.D. ZAGREB sanirana PROBLEM 30. PODR PODRAVSKA BANKA D.D. KOPRIVNICA posluje UREDNA 31. POMO POMORSKA BANKA D.D. SPLIT sada Zagrebačka UREDNA 32. POZE POŽEŠKA BANKA D.D. POŽEGA posluje UREDNA 33. PROM PROMDEI BANKA D.D. ZAGREB u stečaju od 1999. PROBLEM 34. *PULA ISTARSKA BANKA D.D. PULA posluje, "tiho" sanirana PROBLEM 35. RAIF RAIFFEISENBANK BANKA D.D. ZAGREB posluje UREDNA 36. RAZV RAZVOJNA BANKA D.D. SPLIT u stečaju od 2001. PROBLEM 37. RIAD RIADRIA BANKA D.D. RIJEKA posluje UREDNA 38. RIJE RIJEČKA BANKA D.D. RIJEKA sanirana PROBLEM 39. SAMO SAMOBORSKA BANKA D.D. SAMOBOR posluje UREDNA 40. SISK SISAČKA BANKA D.D. SISAK posluje UREDNA 41. SLAT SLATINSKA BANKA D.D. SLATINA posluje UREDNA 42. SLAV SLAVONSKA BANKA D.D. OSIJEK sanirana PROBLEM 43. SPLIT SPLITSKA BANKA D.D. SPLIT sanirana PROBLEM 44. STED ŠTEDBANKA BANKA D.D. ZAGREB posluje UREDNA 45. TRGO TRGOVAČKA BANKA D.D. ZAGREB sada Erste&Steier. UREDNA 46. TRTU TRGOVAČKO - TURISTIČKA BANKA D.D. SPLIT u stečaju od 2000. PROBLEM 47. UMAG ISTARSKA KREDITNA BANKA D.D. UMAG posluje UREDNA 48. VARA VARAŽDINSKA BANKA D.D. VARAŽDIN posluje UREDNA 49. ZABA ZAGREBAČKA BANKA D.D. ZAGREB posluje UREDNA 50. ZUPA ŽUPANJSKA BANKA D.D. ŽUPANJA u stečaju od 1999. PROBLEM

COPY

RIGHT

92

Korištena je backward stepwise metoda višestruke diskriminacijske analize. Ovo je tip

diskriminacijske analize u kojoj se u prvom koraku u model uključuju sve varijable (omjeri),

te se potom iterativno iz modela isključuju one varijable koje najmanje doprinose

diskriminacijskoj snazi modela.

Pri definiranju metoda izabrana je vrijednost tolerancije od 0,01. Ako R2 definiramo

kao indikator koliko je varijabilnosti objašnjeno modelom, tada je tolerancija pri formiranju

modela iznosi 1- R2 .Ovo znači da ako varijabla ima vrijednost tolerancije manju od 0,01 tada

je ta varijabla vi�e od 99% redundantna sa ostalim varijablama u modelu i model se neće moći

formirati.

Vrijednost 'F za ulaz' je 5,01, a 'F za izlaz' 5,00.

U tablici 11. prikazan je sažetak diskriminacijske analize sa preostalim omjerima.

Tablica 11. Sažetak diskriminacijske analize – varijable u modelu Backward stepwise analiza - korak 8 (konačni korak)

Broj varijabli u modelu: 4 Posljednja varijabla koja je isključena: X10, F (1,45) = 2,672267 p < 0,1091

Wilks' Lambda: 0,572656 approx. F (4,45) = 8,395301 p < ,000001 STUPAC 1. 2. 3. 4. 5. 6.

Omjer Wilks' Lambda

Parcijalni Lambda

F za izlaz (1,45)

p-vrijednost

Tolerancija (1-R2)

1- Toler. (R2)

X5 0,682234 0,839383 8,610808 0,005244 0,913573 0,086427 X7 0,692472 0,826973 9,415316 0,003638 0,985886 0,014114 X9 0,664841 0,861343 7,244019 0,009952 0,907977 0,092023

X12 0,671565 0,852719 7,772366 0,007745 0,873298 0,126702 X5 = POTRA�IVANJA NEPLAĆENA U 45 DANA / JAMSTVENI KAPITAL X7 = POTRAŽIVANJA IZ POTENCIJALNIH OBVEZA / JAMSTVENI KAPITAL X9 = KRATKOROČNI KREDITI / JAMSTVENI KAPITAL X12 = (JAMSTVENI KAPITAL - POTR. IZ POTENCIJALNIH OBVEZA - SUMNJIVA I SPORNA POTRAŽIVANJA) / DOBIT

Backward stepwise metoda je u posljednjem, osmom koraku formirala konačni model

diskriminacijske analize u kojem je preostalo 4 varijable. U sedmom je koraku isključena

varijabla X10 sa F vrijedno�ću od 2,67 pri p < 0,10.

Wilks' Lambda kao standardna vrijednost koja se koristi za opis statističke

signifikantnosti diskriminacijske snage modela za ukupni model iznosi 0,57 uz F = 8,4 pri

p < 0,000001. S obzirom da Wilks' Lambda može imati vrijednost od 0 (savršena

diskriminacija) do 1 (nema diskriminacije) zaključuje se kako model ima relativno prosječnu

diskriminacijsku snagu.

Pojedinačni Wilks' Lambda (stupac 1.) za svaki omjer u tablici 7. označava vrijednost

Wilks' Lambde nakon �to je određena varijabla uvr�tena u model. Tako vidimo da nakon

uvrštenja varijable X7 Wilks' Lambda iznosi 0,69. COPY

RIGHT

93

Parcijalni Wilks' Lambda (stupac 2.) je Wilks' Lambda kao specifični doprinos

određene varijable diskriminaciji između grupa. �to je vrijednost u ovom stupcu ni�a veća je

pojedinačna diskriminacijska snaga određene varijable. Zaključujemo kako najveću

diskriminacijsku snagu ima varijabla X7 sa parcijalnom Wilks' Lambda vrijedno�ću od 0,82.

Wilks' Lambda se mo�e konvertirati u F vrijednosti (stupac 3.) i pripadajuće p-

vrijednosti (stupac 4.). Očito je kako najveću vrijednost F za izlaz ima varijabla s najvećom

diskriminacijskom snagom – X7, i to uz najnižu p-razinu. Kada bi nastavili isključivati

varijable slijedeća bi bila X5.

Vrijednost tolerancije (stupac 5.) pokazuje redundantnost (suvišnost) pojedine

varijable, te je uočljivo kako varijable uglavnom nose isti informacijski sadr�aj. Najveću

redundanciju ima upravo omjer koji ima i najveću diskriminacijsku snagu – omjer X7, koji je

98,59% redundantan s ostalim omjerima. No budući da smo pri definiranju modela odabrali

kako će granica redundantnosti biti 99%, model je mogao biti formiran i sa ovim omjerom.

Na isti način kako je protumačena tablica 11. mo�e se protumačiti i tablica 12., u kojoj

se nalaze varijable koje su isključene, odnosno omjeri koji nisu u modelu.

Tablica 12. Varijable isključene iz diskriminacijske analize

Omjer Wilks' Lambda

Parcijalni Lambda

F za izlaz (1,45)

p-vrijednost

Tolerancija (1-R2)

1- Toler. (R2)

STUPAC 1. 2. 3. 4. 5. 6. X8 0,556192 0,971250 1,302437 0,259942 0,573856 0,426144 X3 0,566643 0,989500 0,466909 0,497996 0,905365 0,094635

X11 0,563684 0,984332 0,700378 0,407179 0,857912 0,142088 X4 0,572541 0,999798 0,008874 0,925376 0,891833 0,108167 X6 0,540745 0,944275 2,596591 0,114245 0,381441 0,618559

X10 0,539868 0,942744 2,672266 0,109246 0,798594 0,201406 X1 0,572039 0,998922 0,047465 0,828542 0,916395 0,083605 X2 0,566783 0,989744 0,455948 0,503057 0,922244 0,077756

Budući su definirane dvije grupe, mogu se izračunati dvije funkcije klasifikacije.

Pojedinačni slučaj, tj. banka svrstava se u onu grupu za koju je vrijednost funkcije

klasifikacije veća. Npr. uvrstimo li omjere za Glumina banku dobit ćemo F(PROBLEM) =

9,31 i F(UREDNA) = 7,68. Budući da je 9,31 > 7,68 banku svrstavamo u grupu PROBLEM.

Tablica 14. sadrži vrijednosti funkcija klasifikacije za sve banke.

U tablici 13. zvjezdicom su označeni krivo svrstani slučajevi.

F (PROBLEM) = –6,253 + 9,817X5 + 18,298X7 + 4,232X9 + 0,001X12

F (UREDNA) = –2,054 + 4,392X5 + 4,221X7 + 2,656X9 + 0,0005X12

COPY

RIGHT

94

Tablica 13. Vrijednosti funkcija klasifikacije F (PROBLEM) F (UREDNA)

AGRO 4,558 3,661 ALPE -1,719 0,192 BJEL -1,372 0,676

*BROD 4,480 3,790 CAKO -1,474 0,574 CENT -2,608 0,164 CIBA 2,138 1,892 CRDO -5,656 -1,811 CROA 12,247 6,881 DALM 1,753 2,348 DUBR 5,532 4,245 GLUM 9,310 7,687 GOKR -4,215 -0,778 GRAD 4,586 3,305

*HRGO 4,272 4,373 *HRPO 0,004 1,707

ILIR 10,469 5,591 IMEX -1,121 1,164 JADR -0,996 0,547 KARL -3,564 -0,390

*KOME 0,091 1,923 KRAP -3,472 -0,300 KRED 2,103 2,875 KVAR 0,323 1,976

*MEDJ 3,699 3,315 NAVA 0,037 1,888

*NERE 0,281 0,694 PART -1,850 0,678 PBZG 4,691 3,399 PODR 0,807 2,226 POMO -1,616 0,225 POZE 0,321 1,356 PROM 4,941 2,120

*PULA -1,079 0,462 RAIF -3,064 -0,078 RAZV 7,054 2,846 RIAD -4,883 -1,283 RIJE 6,880 3,478 SAMO 3,167 3,413 SISK -1,740 0,536 SLAT -1,057 0,657

*SLAV 1,532 2,122 SPLIT 7,498 4,754 STED -0,838 1,337 TRGO 0,794 2,276

*TRTU -3,223 -0,156 UMAG -4,143 -0,743 VARA -2,184 0,347

*ZABA 4,130 3,807 ZUPA 6,624 5,682 COPY

RIGHT

95

Od ukupno 50 banaka 40 ih je pravilno svrstano. Model teže definira pripadnike grupe

PROBLEM nego pripadnike grupe UREDNA (65,0% nasuprot 90,0% točnosti). Ukupna

točnost modela iznosi 80% i prikazana je u tablici 14.

Tablica 14. Točnost modela formiranog diskriminacijskom analizom Ispravno svrstanih Krivo svrstanih u grupi PROBLEM 65,0% ili 13 od 20 35,0% ili 7 od 20 u grupi UREDNA 90,0% ili 27 od 30 10,0% ili 3 od 30

Ukupna točnost 80% ili 40 od 50 20% ili 10 od 50

Klasifikacije pojedinačnih slučajeva prikazane su u tablici 15. Netočno svrstane banke

obilježene su zvjezdicom.

Tablica 15. Klasifikacija banaka predviđena diskriminacijskom analizom

BANKA POČETNA KLASIFIKACIJA

KLASIFIKACIJA PREDVIĐENA

MODELOM AGRO PROBLEM PROBLEM ALPE UREDNA UREDNA BJEL UREDNA UREDNA *BROD UREDNA PROBLEM CAKO UREDNA UREDNA CENT UREDNA UREDNA CIBA PROBLEM PROBLEM CRDO UREDNA UREDNA CROA PROBLEM PROBLEM DALM UREDNA UREDNA DUBR PROBLEM PROBLEM GLUM PROBLEM PROBLEM GOKR UREDNA UREDNA GRAD PROBLEM PROBLEM *HRGO PROBLEM UREDNA *HRPO PROBLEM UREDNA ILIR PROBLEM PROBLEM IMEX UREDNA UREDNA JADR UREDNA UREDNA KARL UREDNA UREDNA *KOME PROBLEM UREDNA KRAP UREDNA UREDNA KRED UREDNA UREDNA KVAR UREDNA UREDNA

*MEDJ UREDNA PROBLEM NAVA UREDNA UREDNA *NERE PROBLEM UREDNA

PART UREDNA UREDNA PBZG PROBLEM PROBLEM PODR UREDNA UREDNA POMO UREDNA UREDNA POZE UREDNA UREDNA PROM PROBLEM PROBLEM *PULA PROBLEM UREDNA

RAIF UREDNA UREDNA RAZV PROBLEM PROBLEM RIAD UREDNA UREDNA RIJE PROBLEM PROBLEM SAMO UREDNA UREDNA SISK UREDNA UREDNA SLAT UREDNA UREDNA

*SLAV PROBLEM UREDNA SPLIT PROBLEM PROBLEM STED UREDNA UREDNA TRGO UREDNA UREDNA *TRTU PROBLEM UREDNA

UMAG UREDNA UREDNA VARA UREDNA UREDNA *ZABA UREDNA PROBLEM

ZUPA PROBLEM PROBLEM

U tablici 16. nalaze se naknadne (a posteriori) vjerojatnosti svrstavanja pojedinačnih

slučajeva. Netočno svrstane banke obilje�ene su zvjezdicom.

COPY

RIGHT

96

Tablica 16. Naknadne vjerojatnosti svrstavanja banaka


Naknadna vjerojatnost svrstavanja

u grupu PROBLEM


u grupu UREDNA AGRO PROBLEM 0,710307 0,289693 ALPE UREDNA 0,128792 0,871208 BJEL UREDNA 0,114216 0,885784

*BROD UREDNA 0,666048 0,333952 CAKO UREDNA 0,114273 0,885727 CENT UREDNA 0,058848 0,941152 CIBA PROBLEM 0,560990 0,439010 CRDO UREDNA 0,020927 0,979073 CROA PROBLEM 0,995345 0,004655 DALM UREDNA 0,355462 0,644538 DUBR PROBLEM 0,783645 0,216355 GLUM PROBLEM 0,835181 0,164819 GOKR UREDNA 0,031162 0,968838 GRAD PROBLEM 0,782701 0,217299 *HRGO PROBLEM 0,474649 0,525351 *HRPO PROBLEM 0,154135 0,845865

ILIR PROBLEM 0,992445 0,007555 IMEX UREDNA 0,092353 0,907647 JADR UREDNA 0,176087 0,823913 KARL UREDNA 0,040124 0,959876

*KOME PROBLEM 0,137976 0,862024 KRAP UREDNA 0,040258 0,959742 KRED UREDNA 0,316210 0,683790 KVAR UREDNA 0,160810 0,839190

*MEDJ UREDNA 0,594861 0,405139 NAVA UREDNA 0,135776 0,864224

*NERE PROBLEM 0,398328 0,601672 PART UREDNA 0,073952 0,926048 PBZG PROBLEM 0,784366 0,215634 PODR UREDNA 0,194848 0,805152 POMO UREDNA 0,136855 0,863145 POZE UREDNA 0,262060 0,737940 PROM PROBLEM 0,943816 0,056184

*PULA PROBLEM 0,176388 0,823612 RAIF UREDNA 0,048051 0,951949 RAZV PROBLEM 0,985348 0,014652 RIAD UREDNA 0,026621 0,973379 RIJE PROBLEM 0,967788 0,032212 SAMO UREDNA 0,438945 0,561055 SISK UREDNA 0,093162 0,906838 SLAT UREDNA 0,152749 0,847251

*SLAV PROBLEM 0,356782 0,643218 SPLIT PROBLEM 0,939590 0,060410 STED UREDNA 0,102077 0,897923 TRGO UREDNA 0,185210 0,814790

*TRTU PROBLEM 0,044492 0,955508 UMAG UREDNA 0,032292 0,967708 VARA UREDNA 0,073661 0,926339

*ZABA UREDNA 0,580189 0,419811 ZUPA PROBLEM 0,719536 0,280464

COPY

RIGHT

97

5.2.1. Netočno svrstani slučajevi u diskriminacijskoj analizi

Banke koje je model višestruke diskriminacijske analize svrstao u grupu u koju ne

pripadaju po početnoj klasifikaciji prikazane su u tablici 17.

Tablica 17. Krivo svrstane banke

R. B

R.

BANKA KLASIFIKACIJA PREDVIĐENA

MODELOM POČETNA

KLASIFIKACIJA

1. BRODSKO-POSAVSKA BANKA D.D. SL.BROD 2. MEĐIMURSKA BANKA D.D. ČAKOVEC 3. ZAGREBAČKA BANKA D.D. ZAGREB

PROBLEM UREDNA

4. ISTARSKA BANKA D.D. PULA 5. HRV. GOSPODARSKA BANKA D.D. ZAGREB 6. HRV. POŠTANSKA BANKA D.D. ZAGREB 7. KOMERCIJALNA BANKA D.D. ZAGREB 8. NERETVANSKA BANKA D.D. PLOČE 9. SLAVONSKA BANKA D.D. OSIJEK 10. TRG.-TURISTIČKA BANKA D.D. SPLIT

UREDNA PROBLEM

Ukratko će se analizirati svaka pojedina banka iz tablice 17. usporedbom s mjerama

centralne tendencije grupe u koju je banka početno klasificirana.

Brodsko – posavska banka d.d., Slavonski Brod

Brodsko-posavska banka redovno posluje i nije imala evidentiranih poslovnih

pote�koća, odnosno nije bila sanirana, te je u početnoj klasifikaciji stoga bila svrstana u grupu

bez poslovnih pote�koća. Model vi�estruke diskriminacijske analize ju je nakon izračuna

svrstao u grupu s poslovnim pote�koćama.

Pokazatelji Brodsko-posavske banke i njihova usporedba s mjerama centralne

tendencije i standardnom devijacijom pojedinih grupa prikazani su u tablici 18.

Tablica 18. Analiza pokazatelja Brodsko - posavske banke d.d., Slavonski Brod

Početna klasifikacija: UREDNA Aritmetička

sredina Medijan Stand. devijacija

Aritmetička sredina Medijan Stand.

devijacija Brodsko-posavska za grupu PROBLEM za grupu UREDNA

X5 0,4119 0,249 0,078 0,285 0,107 0,045 0,127 X7 0,0220 0,088 0,026 0,122 0,014 0,001 0,022 X9 1,4821 1,350 1,188 0,861 0,960 0,877 0,474 X12 8,6325 677,517 10,496 2026,926 13,988 10,444 37,356

Naknadna vjerojatnost svrstavanja u grupu PROBLEM = 66,604 % Naknadna vjerojatnost svrstavanja u grupu UREDNA = 33,395 % COPY

RIGHT

98

Uspoređujući Brodsko-posavsku banku s mjerama centralne tendencije grupe

UREDNA u koju je početno svrstana vidljivo je kako se omjeri X7 (potra�ivanja iz

potencijalnih obveza / jamstveni kapital) i X12 ({jamstveni kapital - potr. iz potencijalnih

obveza - sumnjiva i sporna potraživanja} / dobit) nalaze unutar jedne standardne devijacije

oko aritmetičke sredine i medijana grupe bez poslovnih pote�koća.

Omjer X9 (kratkoročni krediti / jamstveni kapital) je gotovo u doma�aju sume

aritmetičke sredine grupe UREDNA i jedne standardne devijacije (0,96 + 0,47 = 1,43, a omjer

X9 je za 0,05 veći i iznosi 1,48). No, ipak vidljivo je kako je omjer X9 bli�i mjerama

centralne tendencije grupe PROBLEM.

Varijabla X5 (potra�ivanja neplaćena u 45 dana / jamstveni kapital) je značajno (četiri

puta) veća od aritmetičke sredine i medijana grupe bez poslovnih pote�koća i time odstupa iz

grupe UREDNA i premje�ta banku u grupu s poslovnim pote�koćama.

Očito je kako omjer X9, te osobito omjer X5 Brodsko posavsku banku iz grupe bez

poslovnih pote�koća svrstavaju u grupu sa poslovnim pote�koćama.

U grupi bez poslovnih pote�koća omjer X5 (potra�ivanja neplaćena u 45 dana /

jamstveni kapital) kod Brodsko posavske ima maksimum što ga jasno distancira od ostatka

grupe. Dakle, varijabla X5 "zaslužna" je za distanciranje Brodsko-posavske banke od grupe

bez poslovnih pote�koća, čemu neznatno pridonosi i omjer X9 (kratkoročni krediti / jamstveni

kapital).

Zaključuje se kako je po odnosu neplaćenih potra�ivanja u 45 dana i jamstvenog

kapitala ova banka imala problema u poslovanju, ali oni nisu doveli niti do stečaja niti do

državne intervencije.

Međimurska banka d.d., Čakovec

Međimurska banka redovno posluje i nije bila sanirana, stoga je u početnoj

klasifikaciji bila svrstana u grupu bez poslovnih pote�koća. Model vi�estruke diskriminacijske

analize ju je nakon izračuna svrstao u grupu s poslovnim pote�koćama.

Pokazatelji Međimurske banke i njihova usporedba s mjerama centralne tendencije i

standardnom devijacijom pojedinih grupa prikazani su u tablici 19.

COPY

RIGHT

99

Tablica 19. Analiza pokazatelja Međimurske banke d.d., Čakovec




devijacija Međimurska za grupu PROBLEM za grupu UREDNA

X5 0,3443 0,249 0,078 0,285 0,107 0,045 0,127 X7 0,0361 0,088 0,026 0,122 0,014 0,001 0,022 X9 1,3917 1,350 1,188 0,861 0,960 0,877 0,474 X12 14,100 677,517 10,496 2026,926 13,988 10,444 37,356

Naknadna vjerojatnost svrstavanja u grupu PROBLEM = 59,486 % Naknadna vjerojatnost svrstavanja u grupu UREDNA = 40,513 %

Promatrajući omjere najlak�e je uočiti omjer X12 ({jamstveni kapital - potr. iz

potencijalnih obveza - sumnjiva i sporna potraživanja} / dobit) koji je neznatno odstupa od

aritmetičke sredine svoje početne grupe, te tako jasno banku svrstava u grupu bez poslovnih

pote�koća.

Omjer X7 (potra�ivanja iz potencijalnih obveza / jamstveni kapital) također smje�ta

banku u grupu bez poslovnih pote�koća, premda ne toliko jasno kao X12. On, naime ima

vrijednost koja je tri puta veća od aritmetičke sredine grupe UREDNA, ali promotrivši red

veličina omjera X7 u grupi PROBLEM vidljivo je kako je ovaj omjer u toj grupi ima značajno

veću vrijednost nego u grupi UREDNA. Aritmetička sredina (i medijan) omjera X7 u grupi

PROBLEM dobrim je dijelom determinirana pojedinim bankama koje kod ovog omjera

prilično diskutabilnu iskazuju ni�ticu.

Varijabla X9 (kratkoročni krediti / jamstveni kapital) je kod Međimurske banke u

gornjem razredu vrijednosti grupe UREDNA, no čini se ipak kako po mjerama centralne

tendencije pripada u grupu PROBLEM. U svakom slučaju, ovaj je omjer kod Međimurske

banke nešto teže interpretirati.

Presudan za svrstavanje Međimurske banke u grupu PROBLEM je omjer X5

(potra�ivanja neplaćena u 45 dana / jamstveni kapital). Nakon Brodsko-posavske banke

Međimurska banka ima treću vrijednost po veličini u grupi UREDNA za ovaj omjer, te tako

svrstava ovu banku u grupu s poslovnim pote�koćama.

Vrijednosti funkcija klasifikacije slične su i razlikuju se samo za iznos od 0,38. Ovo je

posljedica omjera X9 i X7 koje nisu uspjeli jasno distancirati banku u neku od dvije grupe.

Međimurska je banka imala relativno velik iznos neplaćenih potra�ivanja u 45 dana u odnosu

na jamstveni kapital, no ostaje nejasno bi li to bilo dovoljno da banka ima ozbiljnih poslovnih

pote�koća, odnosno da zavr�i u stečaju. COPY

RIGHT

100

Zagrebačka banka d.d., Zagreb

Zagrebačka banka danas je najveća banka u Hrvatskoj po veličini aktive. Nije bila

sanirana, te je u početnoj klasifikaciji bila svrstana u grupu UREDNA (bez poslovnih

pote�koća). Prema modelu višestruke diskriminacijske analize svrstana je u grupu s

poslovnim pote�koćama.

Pokazatelji Zagrebačke banke i njihova usporedba s mjerama centralne tendencije i


Tablica 20. Analiza pokazatelja Zagrebačke banke d.d., Zagreb




devijacija Zagrebačka za grupu PROBLEM za grupu UREDNA

X5 0,3250 0,249 0,078 0,285 0,107 0,045 0,127 X7 0,0107 0,088 0,026 0,122 0,014 0,001 0,022 X9 1,6502 1,350 1,188 0,861 0,960 0,877 0,474

X12 7,8700 677,517 10,496 2026,926 13,988 10,444 37,356 Naknadna vjerojatnost svrstavanja u grupu PROBLEM = 58,018 % Naknadna vjerojatnost svrstavanja u grupu UREDNA = 41,981%

Omjeri X7 (potraživanja iz potencijalnih obveza / jamstveni kapital) i X12 ({jamstveni

kapital - potr. iz potencijalnih obveza - sumnjiva i sporna potraživanja} / dobit) pokazuju

vrijednosti slične ostalim bankama u grupi UREDNA.

S druge strane, omjeri X5 (potra�ivanja neplaćena u 45 dana / jamstveni kapital) i X9

(kratkoročni krediti / jamstveni kapital) jasno banku svrstavaju u grupu s poslovnim

pote�koćama. Vrijednost omjera X5 vrlo je visoko u grupi UREDNA i po mjerama centralne

tendencije pripada u grupu PROBLEM. Jednako je s omjerom X9 koji ovu banku stavlja na

listu prvih pet banaka po veličini navedenog omjera u grupi PROBLEM.

Kao i kod prethodne, Međimurske banke, postoji podvojenost omjera, odnosno dva su

omjera bliža grupi UREDNA nasuprot druga dva koja su bliža grupi PROBLEM.

Zagrebačka je banka u vrijeme nastanka podataka koji su temelj ovog predviđanja

nakon PBZ bila najveća po veličini aktive u Republici Hrvatskoj. Od tada�njih prvih osam

banaka na ljestvici po veličini aktive samo ona i Dalmatinska banka nisu bile subjektom

dr�avne intervencije i spa�avanja na teret poreznih obveznika. Premda druga po veličini

aktive, po ljestvici adekvatnosti kapitala zauzima vrlo nisko 49. mjesto od 54 banke u sustavu.

Koeficijent adekvatnosti kapitala (kao omjer X10) je backward stepwise metodom isključen iz COPY

RIGHT

101

konačnog oblika diskriminacijske analize, no dio njegovog informacijskog sadr�aja zasigurno

se nalazi u 4 omjera koji su u�li u konačni model diskriminacijske analize.

Zagrebačku banka zauzima na ljestvici svih banaka u Hrvatskoj 1995. god. treće

mjesto po omjeru ukupne rizične aktive i jamstvenog kapitala, te se mo�e reći kako je upravo

ovaj omjer učinio da ova banka bude svrstana u grupu banaka s poslovnim pote�koćama.

Istarska banka d.d., Pula

Hrvatska je narodna banka 22. o�ujka 2000. godine imenovala stečajnog upravitelja

Istarskoj banci d.d. iz Pule. U veljači 1999. god. HNB je ovoj banci odobrila kredit za

likvidnost s kojom je ova banka ima problema. "Tek je izravnim nadzorom Hrvatske narodne

banke utvrđeno da je stanje u banci gore nego �to je to proizlazilo iz izvje�ća koja je banka

dostavljala, �to je utvrđeno i zapisnikom".124 Iz ovih je razloga Istarska banka prethodno

svrstana u grupu PROBLEM, odnosno grupu s poslovnim pote�koćama, no

diskriminacijskom je analizom svrstana u grupu UREDNA, odnosno u grupu bez poslovnih

pote�koća.

U tablici 21. prikazani su pokazatelji Istarske banke i njihova usporedba s mjerama

centralne tendencije i standardnom devijacijom pojedinih grupa.

Tablica 21. Analiza pokazatelja Istarske banke d.d., Pula

Početna klasifikacija: PROBLEM Aritmetička



devijacija Histria za grupu PROBLEM za grupu UREDNA

X5 0,388 0,249 0,078 0,285 0,107 0,045 0,127 X7 0,469 0,088 0,026 0,122 0,014 0,001 0,022 X9 1,074 1,350 1,188 0,861 0,960 0,877 0,474 X12 132,531 677,517 10,496 2026,926 13,988 10,444 37,356


Omjer X7 (omjer s najvećom snagom diskriminacije) i omjer X12 upućuju kako bi

banka trebala biti svrstana u grupu s poslovnim pote�koćama, no omjeri X5 (potra�ivanja

neplaćena u 45 dana / jamstveni kapital) i X9 (kratkoročni krediti / jamstveni kapital) jasno

svrstavaju banku u grupu bez poslovnih pote�koća.

124 N.N., Hrvatska narodna banka, Sektor bonitetne regulative i nadzora banaka: Očitovanje na ekspertizu

Ekonomskog instituta u Zagrebu, http://www.hnb.hr, 2005., str. 7 COPY

RIGHT

102

Moguće je dvojako tumačenje krivog svrstavanja ove banke:

a) vremenski interval istraživanja za Istarsku banku prevelik te stoga u financijskim

izvje�ćima iz 1994. i 1995. godine nije sadr�ana informacija o nadolazećim

poslovnim pote�koćama, i/ili

b) već 1995.god. je započeo proces iskrivljavanja financijskih izvje�ća koji je utvrđen

izravnim nadzorom Hrvatske narodne banke (pogledati prethodni citat).

Hrvatska gospodarska banka d.d., Zagreb

Hrvatska gospodarska banka je u stečaju od 2000. godine, stoga je u početnoj

klasifikaciji bila svrstana u grupu s poslovnim pote�koćama, no nakon provedene vi�estruke

diskriminacijske analize svrstana je u grupu bez poslovnih pote�koća.

U tablici 22. prikazani su pokazatelji Hrv. gospodarske banke i njihova usporedba s

mjerama centralne tendencije i standardnom devijacijom pojedinih grupa.

Tablica 22. Analiza pokazatelja Hrv. gospodarske banke, d.d. Zagreb




devijacija Hrvatska gospodarska za grupu PROBLEM za grupu UREDNA

X5 0,048 0,249 0,078 0,285 0,107 0,045 0,127 X7 0,012 0,088 0,026 0,122 0,014 0,001 0,022 X9 2,317 1,350 1,188 0,861 0,960 0,877 0,474 X12 11,270 677,517 10,496 2026,926 13,988 10,444 37,356


Omjeri X7 (potraživanja iz potencijalnih obveza / jamstveni kapital; omjer s najvećom

snagom diskriminacije) i X9 (kratkoročni krediti / jamstveni kapital) svrstali su banku u grupu

UREDNA, tj. u grupu bez poslovnih pote�koća.

Evidentna je podvojenost omjera (dva omjera sugeriraju svrstavanje u grupu

UREDNA, a druga dva u grupu PROBLEM) �to se očituje i u gotovo podjednakoj naknadnoj

vjerojatnosti svrstavanja. Prevagu vrši postotak od relativno niskih 2,53 %.

COPY

RIGHT

103

Hrvatska poštanska banka d.d., Zagreb

Hrvatska poštanska banka je u izvje�ću Hrvatske narodne banke iz kolovoza 1997.

naslovljenom 'Banke na raskri�ju' svrstana u skupinu agresivnih, brzo rastućih srednje velikih

banaka te joj se (neizravno) predbacuje pogoršanje kvalitete aktive, poslovna strategija koja

nije održiva na duži rok, te moralni hazard. Poznato je kako je ova banka "tiho" sanirana

(daleko od očiju javnosti) te je stoga u početnoj klasifikaciji bila svrstana u grupu s poslovnim

pote�koćama, no nakon provedenih izračuna model vi�estruke diskriminacijske analize

svrstao ju je u grupu bez poslovnih pote�koća.

U tablici 23. prikazani su pokazatelji Hrv. poštanske banke i njihova usporedba s


Tablica 23. Analiza pokazatelja Hrv. poštanske banke d.d., Zagreb




devijacija Hrvatska poštanska za grupu PROBLEM za grupu UREDNA

X5 0,024 0,249 0,078 0,285 0,107 0,045 0,127 X7 0,016 0,088 0,026 0,122 0,014 0,001 0,022 X9 1,347 1,350 1,188 0,861 0,960 0,877 0,474 X12 4,595 677,517 10,496 2026,926 13,988 10,444 37,356


Samo omjer X9 Hrv. po�tansku banku smje�ta u grupu s poslovnim pote�koćama, dok

ostala tri omjera jasno indiciraju kako banka nema značajnih poslovnih pote�koća.

Kod ove se banke mo�e zaključiti isto �to i kod Istarske banke: vremenski je horizont

predviđanja za Hrv. po�tansku banku prevelik, i/ili je već tada započeto iskrivljavanje njenih

financijskih izvje�ća.

Komercijalna banka d.d., Zagreb

Komercijalna banka je u stečaju od 1999. godine, stoga je u početnoj klasifikaciji bila

svrstana u grupu s poslovnim pote�koćama, no nakon provedenih izračuna model vi�estruke

diskriminacijske analize svrstao ju je u grupu bez poslovnih pote�koća.

COPY

RIGHT

104

U tablici 24. prikazani su pokazatelji Komercijalne banke i njihova usporedba s


Tablica 24. Analiza pokazatelja Komercijalne banke d.d., Zagreb




devijacija Komercijalna za grupu PROBLEM za grupu UREDNA

X5 0,001 0,249 0,078 0,285 0,107 0,045 0,127 X7 0,000 0,088 0,026 0,122 0,014 0,001 0,022 X9 1,494 1,350 1,188 0,861 0,960 0,877 0,474 X12 7,055 677,517 10,496 2026,926 13,988 10,444 37,356


Osim varijable X9 (kratkoročni krediti / jamstveni kapital), ostali omjeri kod

Komercijalne banke ukazuju kako ova banka pripada u grupu bez poslovnih pote�koća.

Promatrajući kod omjera X5, X7 i X12 mjere centralne tendencije – aritmetičku sredinu i

medijan – jasno je kako su znatno bliži grupi UREDNA nego grupi PROBLEM.

Omjer X9 po razredu veličine svrstava banku u grupu u koju je i početno bila

klasificirana – grupu PROBLEM.

Komercijalna je banka, kako je već navedeno, u stečaju od 1999. godine, i za razliku

od prethodno analiziranih slučajeva krivog svrstavanja banaka, bila je početno svrstana kao

banka s pote�koćama. Nakon učinjene diskriminacijske analize omjeri X5, X7 i X12 zaslužni

su za njeno svrstavanje u grupu UREDNA, i to stoga što ova banka nije iskazala gotovo

nikakvu rizičnu aktivu.

Slijedom navedenoga omjeri kod kojih se u brojniku ova rizična aktiva nalazi (X5, X7

i X12) poprimaju vrlo niske vrijednosti, koje nakon uvrštavanja u funkcije diskriminacije ovu

banku svrstavaju u grupu bez poslovnih pote�koća.

Neretvanska banka d.d., Ploče

Neretvanska je banka u početnoj klasifikaciji bila svrstana u grupu s poslovnim

pote�koćama jer je u stečaju od 1999. godine. Model diskriminacijske analize svrstao ju je u

grupu UREDNA – bez poslovnih pote�koća.

COPY

RIGHT

105

U tablici 25. prikazani su pokazatelji Neretvanske banke i njihova usporedba s


Tablica 25. Analiza pokazatelja Neretvanske banke d.d., Ploče




devijacija Neretvanska za grupu PROBLEM za grupu UREDNA

X5 0,083 0,249 0,078 0,285 0,107 0,045 0,127 X7 0,166 0,088 0,026 0,122 0,014 0,001 0,022 X9 0,634 1,350 1,188 0,861 0,960 0,877 0,474 X12 -3,123 677,517 10,496 2026,926 13,988 10,444 37,356


Omjeri X5, X9 i X12 bli�i su prosječnim vrijednostima grupe UREDNA. Neretvanska

banka je jedna od pet banaka u istraživanju kod koje varijabla X12 poprima negativnu

vrijednost, i to stoga što je iskazala gubitak u poslovanju.

Varijabla X7 (potraživanja iz potencijalnih obveza / jamstveni kapital) je jedina od

navedenih koja svrstava banku u grupu s poslovnim pote�koćama.

Zaključuje se kako četiri godine prije odlaska u stečaj Neretvanska banka nije imala

pokazatelje koji bi ju svrstali u grupu s poslovnim pote�koćama, osim omjera potra�ivanja iz

potencijalnih obveza i jamstvenog kapitala.

Naknadna vjerojatnost klasifikacija niža je nego kod Komercijalne banke i iznosi 64

%, �to je posljedica činjenice kako omjer s najvećom snagom diskriminacije (X/) upućuje

banku u suprotnu grupu. Funkcije klasifikacije jasno pokazuju kako je ovoj banci četiri

godine prije stečaja bilo mjesto među bankama bez poslovnih pote�koća.

Slavonska banka d.d., Osijek

Slavonska je banka spašena državnom intervencijom 1995. godine. U početnoj je

klasifikaciji bila svrstana u grupu s poslovnim pote�koćama, no model vi�estruke


Pokazatelji Slavonske banke i njihova usporedba s mjerama centralne tendencije i


COPY

RIGHT

106

Tablica 26. Analiza pokazatelja Slavonske banke d.d., Osijek




devijacija Slavonska za grupu PROBLEM za grupu UREDNA

X5 0,319 0,249 0,078 0,285 0,107 0,045 0,127 X7 0,019 0,088 0,026 0,122 0,014 0,001 0,022 X9 1,011 1,350 1,188 0,861 0,960 0,877 0,474 X12 17,381 677,517 10,496 2026,926 13,988 10,444 37,356

Naknadna vjerojatnost svrstavanja u grupu PROBLEM = 35,678% Naknadna vjerojatnost svrstavanja u grupu UREDNA = 64,321 %

Omjer X5 (potra�ivanja neplaćena u 45 dana / jamstveni kapital) smje�ta Slavonsku

banku u grupu s poslovnim pote�koćama, no zato ostali omjeri čine upravo suprotno, jer su

bli�e mjerama centralne tendencije grupi banaka bez poslovnih pote�koća.

Slavonska je banka sanirana na ne�to drugačiji način nego ostale velike banke u

sustavu. Kao �to je već ranije rečeno, Slavonska je banka bila specifičan slučaj sanacije jer je

proceduru inicirala dobrovoljno, a potencijalni su gubici iznosili manje od 50% temeljnog

kapitala.

No kako je u diskriminacijskoj analizi omjer X8 (omjer potencijalnih gubitaka i

jamstvenog kapitala) isključen u procesu backward stepwise analize, Slavonska je banka

zavr�ila u grupi dobrostojećih banaka. Ovo je bitno jer samo Splitska i Dubrovačka od svih 50

banaka imaju ovaj omjer veći od Slavonske banke. Omjer X5 pravilno ukazuje u smjeru

banaka s poslovnim pote�koćama, i to stoga jer je stavka potra�ivanja neplaćena u 45 dana

sadržana u stavci potencijalni gubici, a koja je u brojniku omjera X8.

Dakle, informacija o potencijalnim gubicima prenesena je do kraja analize, tj. nije

isključena u backward stepwise procesu, ali ostali pokazatelji (X7, X9, X12) dvije godine

prije dr�avne intervencije nisu ukazivali na značajnije anomalije u poslovanju, te je stoga

banka modelom diskriminacijske analize definirana kao banka bez pote�koća u poslovanju.

Trgovačko-turistička banka d.d., Split

U početnoj je klasifikaciji Trgovačko-turistička banka bila svrstana u grupu s

poslovnim pote�koćama stoga jer je u stečaju od 2000. godine. Model vi�estruke


Pokazatelji Trgovačko-turističke banke i njihova usporedba s mjerama centralne

tendencije i standardnom devijacijom pojedinih grupa prikazani su u tablici 27. COPY

RIGHT

107

Tablica 27. Analiza pokazatelja Trgovačko-turističke banke d.d, Split




devijacija Trgovačko-turistička za grupu PROBLEM za grupu UREDNA

X5 0,000 0,249 0,078 0,285 0,107 0,045 0,127 X7 0,000 0,088 0,026 0,122 0,014 0,001 0,022 X9 0,713 1,350 1,188 0,861 0,960 0,877 0,474 X12 9,722 677,517 10,496 2026,926 13,988 10,444 37,356

Naknadna vjerojatnost svrstavanja u grupu PROBLEM = 4,492% Naknadna vjerojatnost svrstavanja u grupu UREDNA = 95,508%

Svi omjeri Trgovačko-turističke banke jasno pokazuju kako je banci mjesto u grupi

bez poslovnih pote�koća. Omjeri X5 i X7 iskazuju ni�ticu, a X9 i X12 relativno niske

vrijednosti zbog koji obje funkcije diskriminacije imaju negativnu vrijednost.

Slijedom veličina uvr�tenih omjera dobiva se jednoznačan odgovor metode

diskriminacijske analize: banci je mjesto u grupi bez poslovnih pote�koća. Naknadna

vjerojatnost od visokih 95,5 % govori to isto, osobito u slučaju kada omjer s najvećom

diskriminacijskom snagom – omjer X7 – ima vrijednost jednaku ništici.

5.2.2. Zaključak nakon provedene višestruke diskriminacijske analize

Diskriminacijskom je analizom ispravno svrstano 80 % banaka (tj. 40 od 50) u sustavu

Republike Hrvatske 1995. godine. Model teže definira pripadnike grupe sa poslovnim

pote�koćama nego pripadnike grupe bez pote�koća u poslovanju (65,0% nasuprot 90,0%

točnosti). Ovaj model pokazuje ukupno ni�u točnost u usporedbi sa Sinkey-evim

istra�ivanjem banaka iz 1978. godine, kod kojega je ukupna točnost modela iznosila 95,4%.

Signifikantne varijable koje su ostale u analizi nakon backward stepwise procesa

nalaze su u tablici 28, od kojih najveću diskriminacijsku snagu predviđanja ima varijabla X7.

Tablica 28. Varijable koje su ostale u modelu diskriminacijske analize

OZNAKA OMJER X5 POTRA�IVANJA NEPLAĆENA U 45 DANA / JAMSTVENI KAPITAL X7 POTRAŽIVANJA IZ POTENCIJALNIH OBVEZA / JAMSTVENI KAPITAL X9 KRATKOROČNI KREDITI / JAMSTVENI KAPITAL

X12 (JAMSTVENI KAPITAL - POTR. IZ POTENCIJALNIH OBVEZA - SUMNJIVA I SPORNA POTRAŽIVANJA) / DOBIT CO

PYRI

GHT

108

Wilks' Lambda za cjelokupni model (odnosno standardna vrijednost koja se koristi za

opis statističke signifikantnosti diskriminacijske snage modela) iznosi 0,57.

Omjer X12 ima visok koeficijent varijacije, odnosno velik raspon vrijednosti, što je

potencijalan indikator ekstremnih slučajeva125. No njegovim isključivanjem iz analize sa

početnih 11 omjera backward stepwise metodom reduciran je broj omjera na dva, i to na X7, i

X10. Pri tome do�lo je do porasta Wilks' lambda vrijednosti na 0,67 (odnosno pada statističke

signifikantnosti diskriminacijske snage modela) i pada točnosti modela na 76% tj. 12

slučajeva krivog svrstavanja.

Iz navedenog proizlazi kako je omjer X12 dobar odraz stanja prikazanog financijskim

izvje�ćima, te kako ga vrijedi zadr�ati u analizi jer povećava točnost i diskriminacijsku snagu

modela. Koeficijent kod X12 u funkcijama diskriminacije iznosi iznimno niskih 0,0005 i

0,001 te primarno služi detekciji banaka s ekstremnim vrijednostima omjera X12, odnosno

onima koje su prikazale nisku dobit iz poslovanja. Drugim riječima, visoku vrijednost omjera

X12 imaju banke koje su prikazale nisku dobit.

Mogu se donijeti slijedeći zaključci:

1. pojedina računovodstvena izvje�ća nisu odgovarala realnoj poslovnoj poziciji banke,

odnosno određene banke formirale su izvje�ća s ciljem stvaranja pozitivne slike o

financijskom stanju banke u javnosti,

2. model relativno dobro diskriminira banke koje su sanirane odnosno banke koje su

zavr�ile u stečaju, i one koje to nisu,

3. za pojedine je banke vremenski horizont prevelik, te stoga financijsko-

računovodstveni podaci ne sadr�e informaciju o nadolazećim poslovnim pote�koćama.

Prvi zaključak mo�e se pro�iriti odnosno pojasniti pitanjem: je li moguće da banka

iskazuje dobre financijske rezultate i ima dobre pokazatelje pet godina prije stečaja? Ukoliko

pretpostavimo kako nije bilo pristranosti u formiranju financijskih izvje�ća, onda je moguće.

S druge strane, razumna je i logična činjenica kako stečaj banke nije nagao, nenadani događaj

koji odjednom ru�i 'zdravu' banku, već postupna akumulacija negativnih internih i eksternih

poslovnih događaja koji dovode banku do stečaja. Slijedom ovoga mo�e se zaključiti kako se

u pojedinim bankama uzelo previ�e slobode pri formiranju financijskih izvje�ća, a kontrolni

125 eng. outlier CO

PYRI

GHT

109

mehanizmi u to doba nisu dovoljno dobro funkcionirali (komercijalna revizija, interna

kontrola, i kontrola HNB).

5.3. Logit model

Pri istra�ivanju poslovnih pote�koća banaka kori�ten je i logit model kao varijanta

nelinearnih regresijskih modela126.

Ulazni su podaci isti kao i kod višestruke diskriminacijske analize, odnosno korišten je

isti uzorak od 50 banaka (tablica 10.) i 12 omjera (tablica 7.). Zavisna je binarna varijabla

STATUS, a nezavisne kontinuirane varijable su 12 omjera.

Pri definiranju modela određene je opcija backward stepwise uz 'p1, enter' vrijednost

od 0,05, te 'p2, remove' od 0,05. Ovo znači da će varijabla ući u model ako je statistička

signifikantnost doprinosa predviđanju bolja (tj. manja) od p1, odnosno da će varijabla biti

izbačena ako je statistička signifikantnost doprinosa predviđanju slabija (tj. veća) od p2. Za

definiranje procjene izabrane su Hooke-Jeeves i quasi-Newton metode.

Procjena parametara modela, njihova standardna gre�ka, i statistička signifikantnost

modela nalaze se u tablici 29.

Tablica 29. Parametri logit modela

PARAMETAR STAND. GREŠKA

p-RAZINA VJEROJATNOSTI

ODSJEČAK (KONSTANTA) 2,29631 1,025996 0,025213 X10 -8,97750 3,382020 0,007943 X12 0,00375 0,006600 0,569553 OMJERI

U MODELU

X10 = KOEFICIJENT ADEKVATNOSTI KAPITALA X12 = (JAMSTVENI KAPITAL - POTR. IZ POTENCIJALNIH OBVEZA - SUMNJIVA I SPORNA POTRAŽIVANJA) / DOBIT

Logit model prikazan je u izrazu:

126 Nelinearni modeli izračunavaju odnos između vi�e nezavisnih varijabli i zavisne varijable. U ovom

smislu, logit je model identičan vi�estrukoj regresiji, no za razliku od nje ne rezultira linearnim (pravocrtnim)

odnosom između nezavisnih i zavisne varijable. U logit regresijskom modelu predviđene vrijednosti zavisne

varijable nikada neće biti manje ili jednake 0, niti veće ili jednake 1, odnosno bez obzira na koeficijente regresije

i veličine nezavisnih varijabli x ovaj model uvijek daje rezultate u okviru 0 do 1.

)12003,010977,829,2(

)12003,010977,829,2(

1 XX

XX

eey

COPY

RIGHT

110

Početne vrijednosti, vrijednosti predviđene logit modelom i reziduali prikazane su u

tablici 30. Netočno svrstane banke obilje�ene su zvjezdicom.

Tablica 30. Početne, predviđene i rezidualne vrijednosti logit modela

Banka Početna vrijednost

Predviđena vrijednost Rezidual

*AGRO 0 0,569087 -0,569087 CIBA 0 0,242464 -0,242464 CROA 0 0,356193 -0,356193 DUBR 0 0,199036 -0,199036 GLUM 0 0,388256 -0,388256 GRAD 0 0,351867 -0,351867 HRGO 0 0,427540 -0,427540 HRPO 0 0,212478 -0,212478 ILIR 0 0,000001 -0,000001 KOME 0 0,406074 -0,406074

*NERE 0 0,570017 -0,570017 PBZG 0 0,063391 -0,063391 PROM 0 0,000000 0,000000

*PULA 0 0,679247 -0,679247 RAZV 0 0,404033 -0,404033

*RIJE 0 0,505486 -0,505486 SLAV 0 0,303047 -0,303047 SPLIT 0 0,140222 -0,140222

*TRTU 0 0,947136 -0,947136

Početna klasifikacija: PROBLEM

ZUPA 0 0,363245 -0,363245 ALPE 1 0,825281 0,174719 BJEL 1 0,709085 0,290915 BROD 1 0,849973 0,150027 CAKO 1 0,569190 0,430810 CENT 1 0,997899 0,002101 CRDO 1 0,918694 0,081306

*DALM 1 0,348045 0,651955 GOKR 1 0,999500 0,000500 IMEX 1 0,912733 0,087267 JADR 1 0,528432 0,471568 KARL 1 0,613326 0,386674 KRAP 1 0,999216 0,000784

*KRED 1 0,411975 0,588025 KVAR 1 0,945303 0,054697

*MEDJ 1 0,386437 0,613563 NAVA 1 0,972698 0,027302 PART 1 0,931718 0,068282

*PODR 1 0,362599 0,637401 POMO 1 0,999993 0,000007 POZE 1 0,597698 0,402302 RAIF 1 0,998259 0,001741 RIAD 1 0,991060 0,008940

*SAMO 1 0,469512 0,530488 SISK 1 0,772081 0,227919 SLAT 1 0,952242 0,047758 STED 1 0,974316 0,025684 TRGO 1 0,573275 0,426725 UMAG 1 0,999369 0,000631 VARA 1 0,993550 0,006450

Početna klasifikacija:

UREDNA

*ZABA 1 0,266821 0,733179 COPY

RIGHT

111

Vidljivo je kako su u tablici 30. banke s poslovnim pote�koćama kodirane kao 0, a

banke bez poslovnih pote�koća kao 1. Rezidualne vrijednosti su razlike promatranih i

predviđenih vrijednosti. Ukoliko je rezidual veći od 0,5 banka je krivo svrstana.

Vrijednosti predviđene logit modelom mogu se promatrati i kao vjerojatnosti

pripadanja pojedinoj grupi. Tako mo�emo za npr. Riječku banku sa 49,5% sigurno�ću (1 –

0,505 = 0,495) reći kako pripada grupi s poslovnim pote�koćama, a za npr. Zagrebačku kako

pripada grupi bez poslovnih pote�koća sa 73,38%. Sve su vjerojatnosti prikazane u tablici 31.

Netočno svrstane banke obilje�ene su zvjezdicom.

Tablica 31. Vjerojatnosti svrstavanja kod logit modela

Banka

Vjerojatnost svrstavanja

u grupu UREDNA


u grupu PROBLEM

*AGRO 0,569087 0,430913 CIBA 0,242464 0,757536 CROA 0,356193 0,643807 DUBR 0,199036 0,800964 GLUM 0,388256 0,611744 GRAD 0,351867 0,648133 HRGO 0,427540 0,572460 HRPO 0,212478 0,787522 ILIR 0 1 KOME 0,406074 0,593926

*NERE 0,570017 0,429983 PBZG 0,063391 0,936609 PROM 0 1

*PULA 0,679247 0,320753 RAZV 0,404033 0,595967

*RIJE 0,505486 0,494514 SLAV 0,303047 0,696953 SPLIT 0,140222 0,859778

*TRTU 0,947136 0,052864

PRO

BLE

M

ZUPA 0,363245 0,636755 ALPE 0,825281 0,174719 BJEL 0,709085 0,290915 BROD 0,849973 0,150027 CAKO 0,569190 0,430810 CENT 0,997899 0,002101 CRDO 0,918694 0,081306

*DALM 0,348045 0,651955 GOKR 1 0 IMEX 0,912733 0,087267 JADR 0,528432 0,471568 KARL 0,613326 0,386674 KRAP 0,999216 0,000784

*KRED 0,411975 0,588025 KVAR 0,945303 0,054697

*MEDJ 0,386437 0,613563 NAVA 0,972698 0,027302 PART 0,931718 0,068282

UR

EDN

A

*PODR 0,362599 0,637401 COPY

RIGHT

112

POMO 1 0 POZE 0,597698 0,402302 RAIF 0,998259 0,001741 RIAD 0,991060 0,008940

*SAMO 0,469512 0,530488 SISK 0,772081 0,227919 SLAT 0,952242 0,047758 STED 0,974316 0,025684 TRGO 0,573275 0,426725 UMAG 0,999369 0,000631 VARA 0,993550 0,006450

*ZABA 0,266821 0,733179

Točnost logit modela prikazana je u tablici 32. Model relativno dobro svrstava banke

bez poslovnih pote�koća (80 %). Pogre�ka u grupi PROBLEM iznosi 75%, �to znači da je

četvrtina banaka s poslovnim pote�koćama krivo svrstano u grupu bez pote�koća u

poslovanju. Kao i kod diskriminacijske analize, model te�e definira banke sa pote�koćama

nego banke bez pote�koća.

Tablica 32. Točnost logit modela Ispravno svrstanih Krivo svrstanih u grupi PROBLEM 75 % ili 15 od 20 25 % ili 5 od 20 u grupi UREDNA 80 % ili 24 od 30 20 % ili 6 od 30

Ukupna točnost 78% ili 39 od 50 22% ili 11 od 50

Netočno svrstani slučajevi nalaze se u tablici 33.

Tablica 33. Banke netočno svrstane logit modelom

BANKA KLASIFIKACIJA PREDVIĐENA

MODELOM

POČETNA KLASIFIKACIJA

DALMATINSKA BANKA D.D. ZADAR KREDITNA BANKA D.D. ZAGREB MEĐIMURSKA BANKA D.D. ČAKOVEC PODRAVSKA BANKA D.D. KOPRIVNICA SAMOBORSKA BANKA D.D. SAMOBOR ZAGREBAČKA BANKA D.D. ZAGREB

PROBLEM UREDNA

AGRO-OBRTNIČKA BANKA D.D. ZAGREB ISTARSKA BANKA D.D. PULA NERETVANSKA BANKA D.D. PLOČE RIJEČKA BANKA D.D. RIJEKA TRGOVAČKO - TURISTIČKA BANKA D.D. SPLIT

UREDNA PROBLEM

COPY

RIGHT

113

Netočna klasifikacija Međimurske, Zagrebačke, Istarske, Neretvanske, i Trgovačko

turističke banke podudara se sa vi�estrukom diskriminacijskom analizom. Dakle, sukladnost

logit modela i dikriminacijske analize s obzirom na slučajeve krivog svrstavanja iznosi 50%.

Dalmatinska, Kreditna, Podravska, Samoborska, Agro-obrtnička i Riječka banka

dospjele su u suprotne grupe zahvaljujući omjeru X10 koji ima najveću signifikantnost u logit

modelu, a koji je kod ovih banaka bliži mjerama centralne tendencije suprotne grupe. Omjer

X10 je preuzet iz izvje�ća Hrvatske narodne banke i predstavlja koeficijent adekvatnosti

kapitala, no kao samostalan omjer očito je nedovoljan za identifikaciju banaka s poslovnim

pote�koćama.

Budući da je u logit modelu nakon backward stepwise metode preostalo samo dva

omjera, X10 i X12, te uzmemo li u obzir da je omjer X12 već posebno istaknut kod

diskriminacijske analize kao mogući izvor statističkih problema zbog ekstremnih vrijednosti

koje poprima, logit model je ponovljen i to ovaj puta bez omjera X12. U modelu je ostao

samo jedan omjer - X10, a točnost modela pala je na 76% uz 12 slučajeva krivog svrstavanja.

Kako se isključivanjem omjera X12 nisu dobili značajno drugačiji rezultati u smislu omjera

koji su preostali u modelu, odnosno kako je u modelu ostao opet samo omjer X10 uz nižu

točnost modela, jo� se jednom mo�e zaključiti kako se omjer X12 treba zadr�ati u analizi.

Konačno, mo�e se reći kako logit model podupire zaključke donesene nakon

diskriminacijske analize, no uz ne�to ni�u točnost modela.

5.4. Metoda višedimenzionalnih skala

Metoda vi�edimenzionalnih skala specifična je zbog slijedećeg:

Ne zahtijeva prethodno znanje o statusu banke. Drugim riječima, za razliku od

diskriminacijske analize i logit modela ne insistira na svrstavanje banaka u grupe.

Rezultat metode višedimenzionalnih skala jest višedimenzionalna mapa (karta) u koju su

smještene banke po ovom principu: dvije se banke na karti nalaze vrlo blizu jer su po

realnoj poslovnoj poziciji i financijskim izvje�ćima vrlo slične, odnosno dvije se banke

na karti nalaze vrlo daleko jer su po realnoj poslovnoj poziciji i financijskim izvje�ćima

vrlo različite. Sličnost, odnosno različitost mjerena je standardiziranim omjerima. COPY

RIGHT

114

Ulazni podaci za ovu metodu jednaki su kao i kod prethodnih metoda i sastoje se od

12 omjera za 50 banaka, ali su morali biti transformirani jer nisu istog razreda veličina (npr.

X1 ima raspon veličina od 0,4298, a X12 od 8321,95).

Prvo je učinjena standardizacija omjera i to na način da se od svakog omjera oduzela

aritmetička sredina tog omjera za cijeli uzorak te se rezultat stavio u omjer s standardnom

devijacijom. Izraz za standardizaciju glasi: xxi

Standardizacijom se posti�u međusobno usporedivi omjeri u jednakom redu veličina,

te kod svih omjera aritmetičkom sredinom iznosi 0, a standardna devijacija iznosi 1.

Nakon standardizacije formirana je matrica korelacija između svih banaka (matrica

50x50). Banke su pri tom varijable a standardizirani omjeri vrijednosti varijabli. Korelacije

među bankama predstavljaju sličnosti koje će metoda vi�edimenzionalnih skala reproducirati

u n-dimenzionalnom prostoru.

O broju dimenzija odlučeno je nakon provedenog Scree testa i nakon promatranja

Shepardova dijagrama.

Scree test je grafikon u kojeg se ucrtavaju i povezuju točke čije koordinate

predstavljaju tzv. ^D Raw Stress vrijednosti i pripadajući broj dimenzija. Stress je mjera

kojom se prosuđuje koliko dobro (ili lo�e) određena konfiguracija točaka u prostoru

reprezentira matricu podataka. Porastom broja dimenzija pada stress vrijednost. Scree test se

nalazi u grafikonu br. 7.

Grafikon 7. Scree test

0

100

200

300

400

500

600

700

1 2 3 4 5 6

BROJ DIMENZIJA

^D R

AW

STR

ESS

COPY

RIGHT

115

Iz scree testa je vidljivo kako optimalan broj dimenzija može biti 4 ili 5. Izbor je sužen

promatranjem Shepardova dijagrama za ovaj broj dimenzija (4 i 5). Shepardov dijagram

prikazuje raspr�enost točaka oko linije funkcije. Kako je kod Shepardova dijagrama za 4

dimenzije raspr�enost vrlo velika, odlučeno je za izbor 5 dimenzija. Shepardov dijagram za 5

dimenzija prikazan je u grafikonu 8.

Grafikon 8. Shepardov dijagram za 5 dimenzija Udaljenosti i ^D nasuprot omjera

-1,0 -0,8 -0,6 -0,4 -0,2 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2

Omjeri

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

1,4

1,6

1,8

2,0

2,2

Uda

ljeno

sti /

^D

U konačnoj konfiguraciji iznesene su reproducirane udaljenosti među bankama u pet

dimenzija. D* Raw Stress iznosi 10,46574; koeficijent alijenacije je 0,0646677, a sveukupna

Stress vrijednost je 0,0609789.

Budući da se pet-dimenzionalna karta ne može vizualno reprezentirati, nakon

definiranja pet dimenzija učinjeno je 10 mapa (prva dimenzija nasuprot druge, prva nasuprot

treće, četvrte, itd.). Od navedenih deset mapa prve četiri dale su rezultate koji se mogu

interpretirati, dok je ostalih šest produciralo karte na kojima su banke bile raspršene i slabo

grupirane.

Nakon formiranja karata povučene su linije odnosno krivulje koje nastoje odijeliti

banke sa i bez poslovnih pote�koća. Ovako mo�emo utvrditi sukladnost iscrtanih pozicija sa

prethodnom klasifikacijom kod diskriminacijske analize i logit modela, odnosno kako su se

banke grupirale s obzirom na prethodno svrstavanje banaka u već izvedenim metodama. COPY

RIGHT

116

Potrebno je naglasiti kako metoda, �to je već spomenuto, ne zahtijeva prethodno

svrstavanje banaka u grupe te se stoga niti ne mo�e govoriti o točnosti metode

višedimenzionalnih skala.

Naime, metoda reprezentira udaljenosti među bankama na temelju informacija

sadr�anih u omjerima, a tumačenje je prepu�teno istra�ivaču. Banke su se na kartama

grupirale sukladno podacima (omjerima), a koje će banke imati poslovnih pote�koća, odnosno

koje neće nisu predmetom analize metode vi�edimenzionalnih skala. Linije / krivulje

povučene su naknadno, temeljem vremenskog odmaka jer danas imamo iskustvo o tome koje

su banke zaista imale poslovnih pote�koća, a koje nisu. Stoga sukladnost modela u tablici 35.

nije točnost u statističkom smislu, nego način provjere vjerodostojnosti informacija sadr�anih

u omjerima usporedbom sa stanjem za koje znamo da se dogodilo. Jedina prava mjera točnosti

metode višedimenzionalnih skala jest Stress vrijednost kao mjera statističke reprezentativnosti

reproduciranih i promatranih udaljenosti.

Sukladnost metode vi�edimenzionalnih skala za prve četiri karte (grafikoni 9-12)

prikazana je u tablici br. 34., dok su u tablici 35. prikazane banke koje su na kartama svrstane

u suprotnu grupu u odnosu na višestruku diskriminacijsku analizu i logit model.

Tablica 34. Sukladnost metode višedimenzionalnih skala

BROJ BANAKA SVRSTANIH SUKLADNO

PRETHODNIM KLASIFIKACIJAMA

POSTOTAK

BROJ BANAKA KOJE NISU SVRSTANE SUKLADNO

PRETHODNIM KLASIFIKACIJAMA

POSTOTAK

KARTA 1 40 80 10 20 KARTA 2 39 78 11 22 KARTA 3 39 78 11 22 KARTA 4 39 78 11 22

U tablici 35. zvjezdicom su označene banke koje su svrstane u suprotnu grupu na sve 4

karte. Kurzivom su označene banke koje su krivo svrstane u diskriminacijskoj analizi i logit

modelu. Valja uočiti kako se (osim kod Po�e�ke banke) slučajevi označeni zvjezdicom

podudaraju sa slučajevima označenima kurzivom, odnosno postoji podudarnost među

metodama.

COPY

RIGHT

117

Tablica 35. Banke čija se pozicija na kartama ne podudara s prethodnom klasifikacijom kod diskriminacijske analize i logit modela

BANKA NE PODUDARA SE NA KARTI BR.

AGRO-OBRTNIČKA BANKA D.D. ZAGREB 2, 4 ALPE-JADRAN BANKA D.D. SPLIT 3 BRODSKO-POSAVSKA BANKA D.D. SL.BROD 1, 3 *DALMATINSKA BANKA D.D. ZADAR 1, 2, 3, 4 HRV. GOSPODARSKA BANKA D.D. ZAGREB 2 JADRANSKA BANKA D.D. ŠIBENIK 2, 4 KARLOVAČKA BANKA D.D. KARLOVAC 4 *KOMERCIJALNA BANKA D.D. ZAGREB 1, 2, 3, 4 KREDITNA BANKA D.D. ZAGREB 1, 3 *MEĐIMURSKA BANKA D.D. ČAKOVEC 1, 2, 3, 4 NERETVANSKA BANKA D.D. PLOČE 2 PODRAVSKA BANKA D.D. KOPRIVNICA 4 POMORSKA BANKA D.D. SPLIT 3 *POŽEŠKA BANKA D.D. POŽEGA 1, 2, 3, 4 PROMDEI BANKA D.D. ZAGREB 1, 2 SAMOBORSKA BANKA D.D. SAMOBOR 1, 4 SLATINSKA BANKA D.D. SLATINA 3 *TRG.-TURISTIČKA BANKA D.D. SPLIT 1, 2, 3, 4 *ZAGREBAČKA BANKA D.D. ZAGREB 1, 2, 3, 4

Grafikoni 9. do 12. prikazuju navedene četiri karte koje su produkt metode

vi�edimenzionalnih skala. Crvenom su bojom označene banke svrstane u grupu s poslovnim

pote�koćama kod diskriminacijske analize i logit modela.

Najjasnije je grupiranje na karti 2. (grafikon 10.), i mo�e se reći kako najbolji rezultat

polučuju dimenzije 1 i 3.

COPY

RIGHT

118

Grafikon 9. Metoda višedimenzionalnih skala, karta 1

AGRO

ALPE

BJELBROD

CENTCIBA

CRDO

CROADALM

DUBR

GLUM

GOKR

GRAD

HRGO

HRPO

ILIR

IMEX

JADR

KARL

KOME

KRAP

KRED

KVAR

MEDJ

NAVA

NERE

PART

PBZG

PODR/CAKO

POMO

POZE

PROMPULA

RAIF

RAZV

RIADRIJE

SAMO

SISK

SLAT

SLAV

SPLIT

STED

TRGO

TRTU

UMAG

VARA

ZABA

ZUPA

-1,2 -1,0 -0,8 -0,6 -0,4 -0,2 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0

Dimension 1

-1,2

-1,0

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

Dim

ensi

on 2


AGRO

ALPE

BJEL

BRODCAKO

CENT

CIBA

CRDO

CROA

DALM

DUBR

GLUM

GOKR

GRAD

HRGO

HRPO

ILIR

IMEX

JADR

KARLKOME

KRAP

KRED

KVAR

MEDJ

NAVA

NERE

PART

PBZ

PODR

POMO

POZE

PROM

PULA

RAIF

RAZV

RIAD

RIJE

SAMO

SISK

SLAT

SLAVSPLIT

STED

TRGOTRTU

UMAGVARA

ZABA

ZUPA

-1,2 -1,0 -0,8 -0,6 -0,4 -0,2 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0

Dimension 1

-1,0

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

Dim

ensi

on 3

COPY

RIGHT

119


AGRO

ALPE

BJEL

BROD

CAKO

CENTCIBA

CRDO

CROA

DALM

DUBR

GLUM

GOKR

GRAD

HRGO

HRPO

ILIR IMEX

JADR

KARL

KOME

KRAPKRED

KVAR

MEDJ

NAVA

NERE

PART

PBZG

PODR

POMOPOZE

PROMPULA

RAIF

RAZV

RIAD

RIJE

SAMO

SISK

SLAT

SLAV

SPLIT

STED

TRGO TRTUUMAG

VARA

ZABA ZUPA

-01 -01 -01 -01 -00 -00 00 00 00 01 01 01

Dimension 1

-01

-01

-00

-00

00

00

00

01

01

01

Dim

ensi

on 4


AGRO

ALPE

BJEL

BRODCAKO

CENT

CIBA

CRDO

CROADALM

DUBR

GLUM

GOKR

GRAD

HRGO

HRPO

ILIR

IMEX

JADR

KARL

KOME

KRAP

KRED

KVAR

MEDJ

NAVA

NERE

PART

PBZG

PODR

POMO

POZE

PROM

PULA

RAIF

RAZV

RIAD

RIJE

SAMO

SISK

SLAT

SLAVSPLIT

STED

TRGO

TRTUUMAG

VARA

ZABAZUPA

-1,2 -1,0 -0,8 -0,6 -0,4 -0,2 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0

Dimension 1

-1,0

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

Dim

ensi

on 5

COPY

RIGHT

120

5.5. Analiza nakon reklasifikacije

Nakon provedene metode višedimenzionalnih skala možemo ponoviti višestruku

diskriminacijsku analizu, ali sada sa novim kodiranjem, odnosno novim grupiranjem banaka

prema položaju kojeg su banke zauzele na karti. Naime, zanemarimo li povijesno iskustvo o

tome koja je banka zavr�ila u stečaju, koja je sanirana, a koja i danas redovno posluje, te

zatim banke grupiramo prema metodi višedimenzionalnih skala, mogu se donijeti novi

zaključci.

Ako se snaga i točnost diskriminacijske analize poveća to bi značilo da rezultirajuće

stanje 2002. godine (i poslije) nije dobar odraz informacija sadržanih u financijskim podacima

banaka iz 1995. godine, pa su određene banke (prema podacima) imale određenu razinu

poslovnih pote�koća, a druge su redovno poslovale.

Nova klasifikacija banaka iznesena je u tablici 36.

Tablica 36. Reklasifikacija banaka prema metodi višedimenzionalnih skala ŠIFRA STATUS GRUPA AGRO u stečaju od 2000. UREDNA ALPE u stečaju od 2002. UREDNA BJEL sada Erste&St. UREDNA BROD posluje UREDNA CAKO sada Erste&St. UREDNA CENT posluje UREDNA CIBA u stečaju od 2000. PROBLEM CRDO posluje UREDNA CROA sanirana PROBLEM DALM posluje PROBLEM DUBR sanirana PROBLEM GLUM u stečaju od 1999. PROBLEM GOKR posluje UREDNA GRAD u stečaju od 1999. PROBLEM HRGO u stečaju od 2000. PROBLEM HRPO posluje PROBLEM ILIR u stečaju od 1999. PROBLEM IMEX posluje UREDNA JADR posluje PROBLEM KARL posluje PROBLEM KOME u stečaju od 1999. UREDNA KRAP sada PBZ UREDNA KRED posluje PROBLEM KVAR posluje UREDNA MEDJ posluje PROBLEM

NAVA posluje UREDNA NERE u stečaju od 1999. PROBLEM PART posluje UREDNA PBZG sanirana PROBLEM PODR posluje PROBLEM POMO sada Zagrebačka UREDNA POZE posluje PROBLEM PROM u stečaju od 1999. UREDNA PULA posluje PROBLEM RAIF posluje UREDNA RAZV u stečaju od 2001. PROBLEM RIAD posluje UREDNA RIJE sanirana PROBLEM SAMO posluje UREDNA SISK posluje UREDNA SLAT posluje UREDNA SLAV sanirana PROBLEM SPLIT sanirana PROBLEM STED posluje UREDNA TRGO sada Erste&St. UREDNA TRTU u stečaju od 2000. UREDNA UMAG posluje UREDNA VARA posluje UREDNA ZABA posluje PROBLEM ZUPA u stečaju od 1999. PROBLEM

Kako bi se dobio bolji uvid u izmjene klasifikacija, odnosno kako bi bilo jasnije koje

su banke promijenile početnu grupu, formirana je tablica 37. u kojoj se eksplicitno navode

izvedene izmjene klasifikacija. COPY

RIGHT

121

Tablica 37. Revidirani slučajevi

ŠIFRA POSLOVNI STATUS UNATOČ STATUSU SVRSTANE SU U GRUPU UVJET

DALM JADR KARL KRED MEDJ PODR POZE ZABA

BANKE KOJE REDOVNO POSLUJU,

NISU BILE SANIRANE NITI SU U STEČAJU

PROBLEM

AGRO ALPE KOME PROM TRTU

BANKE U STEČAJU UREDNA

PREMA METODI VIŠEDIM.

SKALA PRIPADAJU

SUPROTNOJ GRUPI

5.5.1. Diskriminacijska analiza na temelju klasifikacije dobivene MDS

metodom

Nakon izvr�ene reklasifikacije učinjena je backward stepwise vi�estruka

diskriminacijska analiza, sa istim specifikacijama modela, nad istih 12 omjera i 50 banaka, uz

početno kodiranje navedeno u tablici 36. Rezultati su prikazani u tablici 38.

Tablica 38. Sažetak ponovljene diskriminacijske analize

Omjer Wilks' Lambda

Parcijalni Lambda

F za izlaz (1,45)

p-vrijednost

Tolerancija (1-R2)

1- Toler. (R2)

X2 0,314938 0,637689 24,99916 0,000010 0,668258 0,331742 X3 0,380171 0,528269 39,29098 0,000000 0,585608 0,414392 X9 0,233940 0,858480 7,25340 0,009976 0,777383 0,222617

X10 0,287273 0,699100 18,93806 0,000079 0,773727 0,226273 X11 0,311385 0,644965 24,22070 0,000012 0,638865 0,361135

Wilks' Lambda: 0,20083 approx. F (5,44)=35,018 p< 0,0000

U modelu je ostalo 5 omjera. Wilks' Lambda pokazuje vrlo dobru snagu diskriminacije

od 0,20. No, najbitnije je kako se točnost model povećala i iznosi 100 %, odnosno nema krivo

svrstanih slučajeva.

Naknadne vjerojatnosti pojedinih svrstavanja također su visoke, a nalaze se u tablici 39.

COPY

RIGHT

122

Tablica 39. A posteriori vjerojatnosti svrstavanja nakon reklasifikacije



u grupu PROBLEM


u grupu UREDNA

AGRO UREDNA 0,70% 99,30% ALPE UREDNA 0,93% 99,07% BJEL UREDNA 0,43% 99,57% BROD UREDNA 1,11% 98,89% CAKO UREDNA 20,75% 79,25% CENT UREDNA 0,05% 99,95% CIBA PROBLEM 99,99% 0,01% CRDO UREDNA 3,38% 96,62% CROA PROBLEM 99,99% 0,01% DALM PROBLEM 99,88% 0,12% DUBR PROBLEM 99,99% 0,01% GLUM PROBLEM 100,00% 0,00% GOKR UREDNA 0,00% 100,00% GRAD PROBLEM 97,04% 2,96% HRGO PROBLEM 99,68% 0,32% HRPO PROBLEM 99,86% 0,14% ILIR PROBLEM 99,97% 0,03% IMEX UREDNA 0,01% 99,99% JADR PROBLEM 99,13% 0,87% KARL PROBLEM 99,99% 0,01% KOME UREDNA 0,01% 99,99% KRAP UREDNA 0,00% 100,00% KRED PROBLEM 98,93% 1,07% KVAR UREDNA 0,04% 99,96% MEDJ PROBLEM 99,98% 0,02% NAVA UREDNA 0,02% 99,98% NERE PROBLEM 99,83% 0,17% PART UREDNA 0,00% 100,00% PBZG PROBLEM 100,00% 0,00% PODR PROBLEM 99,25% 0,75% POMO UREDNA 0,00% 100,00% POZE PROBLEM 97,53% 2,47% PROM UREDNA 1,14% 98,86% PULA PROBLEM 99,70% 0,30% RAIF UREDNA 0,00% 100,00% RAZV PROBLEM 99,68% 0,32% RIAD UREDNA 0,45% 99,55% RIJE PROBLEM 98,06% 1,94% SAMO UREDNA 29,77% 70,23% SISK UREDNA 22,72% 77,28% SLAT UREDNA 8,30% 91,70% SLAV PROBLEM 99,98% 0,02% SPLIT PROBLEM 100,00% 0,00% STED UREDNA 0,02% 99,98% TRGO UREDNA 0,00% 100,00% TRTU UREDNA 0,00% 100,00% UMAG UREDNA 0,01% 99,99% VARA UREDNA 0,45% 99,55% ZABA PROBLEM 99,99% 0,01% ZUPA PROBLEM 99,99% 0,01% COPY

RIGHT

123

Samo Čakovečka, Samoborska i Sisačka banka imaju naknadne vjerojatnosti

svrstavanja niže od 98 %.

Funkcije klasifikacije su:

F (PROBLEM) = -5,12 + 6,71X2 + 4,91X3 + 3,74X9 + 8,04X10 + 2,08X11, i

F (UREDNA) = -16,11 + 21,68X2 + 44,42X3 + 0,78X9 + 19,22X10 + 12,73X11

5.5.2. Logit model na temelju klasifikacije dobivene MDS metodom

Logit model nakon reklasifikacije specificiran je jednako kao i u 5.3., na istom uzorku

od 50 banaka i 12 omjera.

Izveden je standardni logit model ali samo s omjerima koji su izlučeni ponovljenom

backward stepwise diskriminacijskom analizom, odnosno s omjerima X2, X3, X9, X10, i X11

(tablica 38.).

Logit model dan je u izrazu:

)1182,281004,14938,7335,7523718(

)1182,281004,14938,7335,7523718(

1 XXXXX

XXXXX

eey

Logit model je rezultirao 100 %-nom točno�ću klasifikacije.

Početne vrijednosti i vrijednosti dobivene logit modelom gotovo se potpuno

podudaraju, a naknadne vjerojatnosti svrstavanja nalaze se u tablici 40.

Konačno, dakle, mo�e se reći kako točnost ponovljene diskriminacijske analize i logit

modela koje iznose 100 % jo� jednom ukazuju na moguće zaključke:

a) pojedine banke su imale poslovnih pote�koća premda na to nisu

ukazivali njihovi financijski izvještaji, odnosno pojedine banke nisu

imale poslovnih pote�koća premda su njihovi pokazatelji ukazivali kako

će ih imati, i

b) pojedina prikazana financijska izvje�ća nisu najbolji izvor informacija.

COPY

RIGHT

124

Tablica 40. Vjerojatnosti svrstavanja kod ponovljenog logit modela

Prethodna klasifikacija Banka


u grupu PROBLEM


u grupu UREDNA

AGRO 0,000002 0,999998 ALPE 0,000001 0,999999 BJEL 0,000012 0,999988 BROD 0,000005 0,999995 CAKO 0,002322 0,997678 CENT 0 1 CRDO 0,000056 0,999944 GOKR 0 1 IMEX 0 1 KOME 0 1 KRAP 0 1 KVAR 0 1 NAVA 0 1 PART 0 1 POMO 0 1 PROM 0 1 RAIF 0 1 RIAD 0,000009 0,999991 SAMO 0,0009 0,9991 SISK 0,005903 0,994097 SLAT 0,000592 0,999408 STED 0 1 TRGO 0 1 TRTU 0 1 UMAG 0 1

UREDNA

VARA 0,000025 0,999975 CIBA 1 0 CROA 1 0 DALM 0,999991 0,000009 DUBR 1 0 GLUM 1 0 GRAD 0,99774 0,00226 HRGO 0,999951 0,000049 HRPO 0,999999 0,000001 ILIR 1 0 JADR 0,998755 0,001245 KARL 1 0 KRED 0,999345 0,000655 MEDJ 1 0 NERE 0,998761 0,001239 PBZG 1 0 PODR 0,996925 0,003075 POZE 0,996579 0,003421 PULA 0,999843 0,000157 RAZV 0,999465 0,000535 RIJE 0,99467 0,00533 SLAV 0,999999 0,000001 SPLIT 1 0 ZABA 1 0

PROBLEM

ZUPA 1 0

COPY

RIGHT

COPYRIGHTSupplement, Vol. 4 Issue 3.oliver.efos.hr/~dsajter/PDF/5.) Rano predv. posl. pot... ·...

Documents

Transcript of COPYRIGHTSupplement, Vol. 4 Issue 3.oliver.efos.hr/~dsajter/PDF/5.) Rano predv. posl. pot... ·...