8/18/2019 Procena rizika bankrotstva pomo¦çu Z- score modela Kristina Spasic

1/8

PROCENA RIZIKA BANKROTSTVA KOD 28. PREDUZEĆA USRBIJI POMOĆU Z-SCORE MODELA

M. SC. Kristina S asi!Vis"#a "s$"%na "$a str'#"%ni( st')i*a L+s#"%a,

spasic. kristina@vpsle.edu.rs

Abstrakt: Poslednjih godina veliki broj preduzeća je prošao kroz stečajni postupak, a neka od njih su prestala sa radom. U poslu je prisutna neizvesnost. Vinemožete sigurni biti da li će Vas u budućnosti izneveriti najveće kupac !a li će Vaš

prodavac biti slaba karika u lancu koji stvara vrednost ili će to biti poslodavacUkoliko ne znate da postoji verovatnoća od bankrotstva nećete nastojati da se zaštitite.

Pre od oko četrdeset godina "d#ard $. %ltman razvio je &'score model za procenurizika od bankrotstva koji se zasniva na pet pokazatelja. Pomoću ovih pokazateljadolazimo do & rezultata koji pokazuje kakvo je (inansijsko zdravlje privrednog

subjekta. )ilj rada je da procenimo rizik bankrotstva u *+ preduzeća u rbiji naosnovu analize rezultata do kojih smo došli primenom &'score modela. Pomoćideskriptivne metode, metode komparacije i metode uzorka, procenićemo kakav je rizik od bankrotstva kod *- odabranih preduzeća. vaj rad može biti od koristi

strućnjacima iz oblasti računovodstva, ali i svim zainteresovanim koji žele da seupoznaju sa ovom temom.

Ključne reči: /inansijski izveštaji, bankrotstvo, rizik, (inansijski pokazatelji.

Abstract 0 $n recent 1ears, man1 companies #ent through bankruptc1 proceedings, and some o( them are closed. Uncertaint1 is present in the #ork.. 2ou cannot be sure that most important customer #ill not let 1ou do#n in the (uture $s 1our retailer #ill be the #eak link in the chain that creates value or #ill it be an emplo1er

$( 1ou do not kno# that there is a probabilit1 o( bankruptc1, 1ou #ill not seek to protect (rom it. %bout (ort1 1ears ago, "d#ard $. %ltman developed a &'score model (or assessing the risk o( bankruptc1, #hich is based on (ive indicators. Using theseindicators, #e come up #ith results that sho# the (inancial health o( the enterprise.3he aim o( the stud1 is to assess the risk o( bankruptc1 in *+ companies in erbia,based on the anal1sis results #e obtained using the &'score model. Using descriptivemethod, method o( comparison and sampling method, #e #ill assess #hat is the risk o( bankruptc1 in *- selected companies. 3his #ork ma1 be o( use to pro(essionals in the

(ields o( accounting, as #ell as to those interested in (amiliarizing themselves #ith thistopic.

Keywords 0 /inancial statements, bankruptc1, risk, (inancial indicators.

8/18/2019 Procena rizika bankrotstva pomo¦çu Z- score modela Kristina Spasic

2/8

. U%")

Za uspešno poslovanje preduzeća u dinamičnom okruženju od velikog jeznačaja razumevanje različitih vrsta rizika kako bi se primenile odgovarajuće veštineupravljanja njima. Ukoliko preduzeće adekvatno ne upravlja rizicima može ugrozitisvoju finansijsku stabilnost, a u krajnjem slučaju može doći i do pokretanja stečajnog postupka. tečaj predstavlja stanje u kome dužnik ne može da izvršava svoje obaveze prema poveriocima i, s druge strane, kao prinudno izvršenje potraživanja svih poverilaca nad imovinom dužnika, što dovodi do gubljenja pravnog subjektivitetastečajnog dužnika.! "okretanje stečajnog postupka može imati kao krajnji ishodrestrukturiranje što za posledicu ima nastavak rada privrednog društa ili likvidaciju privrednog društva. Uz pomoć Z# score modela preduzeće može predvideti da li je na pragu bankrotsva ili pak veoma uspešno posluje. U radu će biti reči o Z#score modelu iznačaju njegove primene. $akon toga će se ukazati na rezultate analazi do kojih smodošli primenom pomenutog modela na %&. preduzeća u rbiji.

2. POJAM ULO/A I ZNA0AJ PRIMENE Z-SCORE MODELA

'd(ard ). *ltman razvio je Z#score model za procenu rizika od bankrotstva.!+ . godine on je odabrao uzorak od korporacija od kojih su -- podnele zahtev zastečajni postupak, a -- nisu. $ajpre je obračunavao %% pokazatelja za sve korporacijekako bi mogao da izdvoji što je više moguće manji broj pokazatelja koji će istaćirazliku izme u firme pred likvidacijom i one koja je /zdrava0. $akon više iteracija,*ltman je izračunao tri Z rezultata za one firme koje su u stečaju i one koje nisu. $jegov cilj je bio da utvrdi koji Z rezultat razlikuje one kompanije koje su u lošojsituaciji i u izuzetno lošoj situaciji. 1n je utvrdio da je +23 odabranih propalih firmi

pravilno ranije klasifikovano, a da su &43 onih koje loše finansijske situacije, ali jošuvek nisu propale, pravilno klasifikovane u toj grupi, a preostale koje su prvobitnoklasifikovane u ovoj grupi 5 njih je u sivoj zoni.%

$akon višestruke diskriminacione analize *ltman je izdvojio sledećefinansijske pokazatelje6

#7!8obrtna sredstva9ukupna aktiva :;urrent *ssets9ovanović, %44?, %4?.2

http699(((.e7celuser.com9reports9zscore#bankruptc@#prediction.htm, A!%.4%.%4!2.B.

8/18/2019 Procena rizika bankrotstva pomo¦çu Z- score modela Kristina Spasic

3/8

#7%8neraspore eni dobitak9ukupna aktiva :Cetained 'arnings9 .G., *ltman '., )., %44&, !!+.

8/18/2019 Procena rizika bankrotstva pomo¦çu Z- score modela Kristina Spasic

4/8

1. PRIMENA Z-SCORE MODELA NA 28 PREDUZEĆA U SRBIJI

Za analizu odabrano je %& preduzeća. 1d odabranih preduzeća 2 preduzeća jeiz grupe najboljih !44 preduzeća u rbiji %4!-. godine, a ostala su slučajnim izboromodabrana. va pruduzeća spadaju u otvorena akcionarska društva. *naliza je ura enauz pomoć Dicrosoft 1ffice '7cela %44-.

8/18/2019 Procena rizika bankrotstva pomo¦çu Z- score modela Kristina Spasic

5/8

Si " AD Vran*+ !,!2 !,!% !,42 4,?2M+)+$a AD Vr4as -,L! 2, + 2, & 2,&&Ti3ar AD Pir"t !,&L !, !,!+ !,?S'n,+ AD S" 4"r %,2 %,++ -,-& %,+%M+ta$a, A) /r"n*i Mi$an"%a, -,2% ?,?2 ,?+ &,?+Mit+#s AD Stara M"ra%i,a 4,&+ 4,22 4, ! 4,L&/r +5 AD Ba5#a T" "$a -,&2 -,4- 2,!+ ?,?-RUDNAP /ROUP ADBEO/RAD %,2L %,%! %,% !,+-

T+rra%ita AD Rat#"%" !,&? -,%2 %,4- %,!LT+r "s AD Zr+n*anin 2,4! ?,4- -,?% -,4%ALAS 6OLDIN/ ADB+"3ra) 4,+2 !,!! !,4L 4,%

N+" $anta AD N"%i Sa) %, ? -,! %,L& -,?%SAVA AD 7a4a, +,-+ L, 2,-& !+, ?P"ni&a%$*+ AD Pir"t !,!2 4,+2 !,%% !,L!P+#ars#a in)'stri*a ADPan5+%" %,2- %,+2 -,&+ ?,4+

it" r")'#t AD Kra3'*+%a, ?,L? 2,L2 ,+L -,2Lit" +# AD Ni& %,4% -,-4 %, % !,L2

Ta4a# AD Ni& 4,!2 4,4+ 4, + 4,2LJa)ar AD L"9ni,a %,2- %,!& %,!! !,L-MIN :AM AD NI7 4,?? !,+! !,&2 !,-%A+r")r" Ni#"$a T+s$a ADB+"3ra) &,4! &,%2 L,+L &,&!

Zasta%a Ta a,irni,a ADKra3'*+%a, %,4? %,?+ -,?& -,%?

SOJAPROTEIN AD BE0EJ -,4+ %,L+ %,L- !, %1d svih navedenih preduzeća u prethodnoj tabeli ava *H Nabac, *erodrom

$ikola

8/18/2019 Procena rizika bankrotstva pomo¦çu Z- score modela Kristina Spasic

6/8

zoni u posmatranom periodu od %4!4 Q %4!-. godine i imaju mali rizik od bankrotstva. $ajdalje od bankrotstva je *erodrom $ikola adar *H Roznica i Cudnap group *H Geograd posluju u sivoj zoni od %4!4#%4!-. godine. Mod preduzeća >adar primetna je tendencija pada koeficijenta iz godineu godinu i preduzeće se polako priblizava donjoj granici sive zone. Mod drugog preduzeća je tako e došlo do pada, ali manjeg intenziteta i ovo preduzeće se polako približava donjoj granici sive zone.

unce *H ombor je u prvoj godini poslovalo na gornjoj granici sive zone, da bi u %4!!. prešlo u belu zonu sa osetnim rastom koeficijenta. "oslednje godine je primećen pad, ali preduzeće je i dalje u beloj zoni gde je manji rizik od bankrotstva.

$eoplanda *H $ovi ad %4!4. poslovala je u sivoj zoni, bliže gornjoj granici,%4!!. u beloj zoni, a u %4!%. opet dolazi do pada u sivoj zoni bliže gornjoj granici. U%4!-. preduzeće se ponovo vraća u belu zonu.

"ekarska industrija *H "ančevo, samo u %4!4. godinu je bila u sivoj zoni, anarednih godina prelazi u belu zonu sa tendencijom rasta. )z godine u godinu sve jemanji rizik od bankrotstva kod ovog preduzeća.

oja protein *H Gečej %4!4. je poslovala u beloj zoni, da bi narednih godina prešla u sivu zonu sa tendencijom opadanja. U %4!-. godini koeficijent je toliko pao uodnosu na %4!4. da je bliže donjoj granici sive zone.

8/18/2019 Procena rizika bankrotstva pomo¦çu Z- score modela Kristina Spasic

7/8

perioda. Ho %4!-. godine bilo je bliže donjoj granici sive zone, ali se u %4!-. godiniudaljava od nje i ulazi dublje u crnu zonu gde je veliki rizik od bankrotstva.

Dateks *H tara Doravica, *las Tolding *H Geograd i .G., *ltman '., )., $ara@anan ". :%44&= Danaging ;redit Cisk, Danagingcredit risk6 the great challenge for global financial markets, %nd ed., $e( ork6 >ohn Vile@ W

ons.

http699(((.e7celuser.com9reports9zscore#bankruptc@#prediction.htm,A!%.4%.%4!2.B.pirović#>ovanović, R. :%44?=.

8/18/2019 Procena rizika bankrotstva pomo¦çu Z- score modela Kristina Spasic

8/8

http699pages.stern.n@u.edu9Xealtman9"redSnclHistr.pdf,A!%.4%.%4!2.B.http699(((.singipedia.singidunum.ac.rs9content9!&%L#1ptimalni#proizvodni#program#

u#funkciji#povecanja#likvidnosti#i#poboljsanja#finansijskog#polozaaja#preduzeca, A!%.4%.%4!2.Bhttp699(((.apr.gov.rs, A!%.4%.%4!2.B.http699(((.apr.gov.rs9"ortals949PS)9Dakrosaopstenja9%4!-9Ginder!.pdf,

A!%.4%.%4!2.B.