Politechnika Gdańska Wydział Fizyki Technicznej i

Matematyki Stosowanej

Katedra/Zakład: Katedra Analizy Matematycznej i Numerycznej Kierunek studiów: Matematyka Specjalność: Matematyka finansowa Rodzaj studiów: Stacjonarne Imię i nazwisko: Patrycja Szoła Numer albumu: 120259

Katedra/Zakład:

Katedra Analizy Matematycznej i Numerycznej

Kierunek studiów: Matematyka Specjalność: Matematyka finansowa Rodzaj studiów: Stacjonarne Imię i nazwisko: Martyna Ostrowska Numer albumu: 120217

PROJEKT DYPLOMOWY INŻYNIERSKI

Temat projektu:

Analiza finansowa przedsiębiorstwa przemysłowego Wawel S.A. w latach 2006–2010.

Zakres projektu:

Przedstawienie analizy bilansu, rachunku zysków i strat oraz wybranych wskaźników w oparciu o sprawozdania finansowe firmy Wawel S.A. z lat 2006-2010, analiza statystyczna na bazie analizy regresji i analizy korelacji, prognoza, na którą składają się prognoza przychodów ze sprzedaży, kapitału obrotowego, podatku dochodowego, wydatków inwestycyjnych oraz amortyzacji.

Potwierdzenie przyjęcia projektu:

Kierownik Katedry/Zakładu Opiekun projektu

dr hab. Karol Dziedziul

Gdańsk, 21.12.2011r.

OŚWIADCZENIE

Imię i nazwisko .................................................................................................................

Wydział/ Kierunek ............................................................................................................

Data i miejsce urodzenia ...................................................................................................

Adres .................................................................................................................................

............................................................................................................................................

rodzaj studiów ...................................................................................................................

Świadomy(a) odpowiedzialności karnej z tytułu naruszenia przepisów ustawy z dnia

4 lutego 1994r. o prawie autorskim i prawach pokrewnych (Dz. U. Nr 80, poz. 904 z 2000r ze

zmianami) i konsekwencji dyscyplinarnych określonych w ustawie Prawo o szkolnictwie

wyższym (Dz. U. Nr 164, poz. 1365 z 2005r.)1, a także odpowiedzialności cywilno-prawnej

oświadczam, że przekładana praca dyplomowa

Tytuł pracy: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

została opracowana przeze mnie samodzielnie / została opracowana w zakresie: 2 *

....................................................................................................................................

...................................................................................................................................

i nie była wcześniej podstawą żadnej innej urzędowej procedury związanej z nadaniem

dyplomu szkoły wyższej uczelni lub tytułów zawodowych.

Wszystkie informacje umieszczone w pracy, uzyskane ze źródeł pisanych i elektronicznych

oraz inne informacje, zostały udokumentowane w wykazie literatury odpowiednimi

odnośnikami zgodnie z art. 34 ustawy o prawie autorskim i prawach pokrewnych.

Jednocześnie wyrażam zgodę na dołączenie tekstu pracy do bazy prac systemu

antyplagiatowego.

Gdańsk, dnia ............................ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

podpis studenta

* niepotrzebne skreślić

1 Ustawa z dnia 27 lipca 2005r. Prawo o szkolnictwie wyższym. Art. 214 ustęp 4. W razie podejrzenia popełnienia przez studenta czynu polegającego na przypisaniu sobie autorstwa istotnego fragmentu lub

innych elementów cudzego utworu rektor niezwłocznie poleca przeprowadzenie postępowania wyjaśniającego.

Art. 214 ustęp 6. jeżeli w wyniku postępowania wyjaśniającego zebrany materiał potwierdza popełnienie czynu, o którym mowa w ust.4, rektor wstrzymuje postępowanie o nadanie tytułu zawodowego do czasu wydania orzeczenia przez komisje dyscyplinarną oraz składa

zawiadomienie o popełnieniu przestępstwa. 2 dotyczy prac dyplomowych realizowanych wspólnie

Spis treści

1 Informacje wstępne 5

1.1 Cel projektu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

1.2 Wawel S.A. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

1.2.1 Informacje o przedsiębiorstwie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

1.2.2 Działalność spółki . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

2 Analiza finansowa 8

2.1 Struktura bilansu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

2.1.1 Aktywa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

2.1.2 Pasywa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

2.2 Rachunek zysków i strat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

2.2.1 Przychody netto ze sprzedaży . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

2.2.2 Zysk (strata) brutto ze sprzedaży a koszty sprzedaży . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

2.2.3 Przychody finansowe a koszty finansowe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

2.2.4 Zysk (strata) netto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

3 Analiza wskaźnikowa 20

3.1 Wskaźniki płynności . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20

3.2 Wskaźniki aktywności . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22

3.3 Wskaźniki rentowności . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

3.4 Wskaźniki zadłużenia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

4 Analiza statystyczna 27

4.1 Regresja . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

4.1.1 Regresja liniowa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

4.1.2 Analiza regresji liniowej . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

4.1.3 Regresja wielomianowa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

4.2 Korelacja . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

4.2.1 Analiza korelacji . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

5 Prognozowanie 33

5.1 Prognoza przychodów . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33

5.2 Podatek dochodowy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

5.3 Prognozowanie kapitału obrotowego netto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

5.4 Prognozowanie wydatków inwestycyjnych . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

5.5 Prognozowanie amortyzacji . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

3

6 Zakończenie 36

Spis Rysunków 37

Bibliografia 39

4

Rozdział 1

Informacje wstępne

1.1 Cel projektu

Głównym założeniem projektu jest przeprowadzenie analizy finansowej przedsiębiorstwa przemysłowego

Wawel S.A. na podstawie wystawionych przez spółkę raportów rocznych z lat 2006 - 2010.

Analiza finansowa jest elementem analizy ekonomicznej jak i jednym z najważniejszych narzędzi

badawczych oceny kondycji spółki oraz jej sytuacji gospodarczej. W naszej pracy szczegółowej anal-

izie poddamy bilans spółki, rachunek zysków i strat jak również analizę wskaźnikową oraz w oparciu o

analizę regresji liniowej i korelacji przeprowadzimy stosowne prognozy na kolejne lata.

W pierwszym rozdziale ninjeszego projektu opisany został główny cel pracy oraz podstawowe infor-

macje o przedsiębiorstwie Wawel S.A.

Kolejny rozdział podzielony został na dwa podrozdziały. Pierwszy z nich napisany przez Martynę

Ostrowską zawiera analizę bilansu (analiza aktywów i pasywów), drugi natomiast opisany przez Patrycję

Szoła dotyczyć będzie analizy rachunku zysków i strat, w skład krótego wchodzą następujące podrozdzi-

ały: analiza przychodów netto ze sprzedaży, zyski (straty) brutto ze sprzedaży, koszty sprzedaży, przy-

chody i koszty finansowe oraz zyski (straty) netto.

Analiza wskaźnikowa, jako trzeci rozdział sformułowany przez Martynę Ostrowską, przedstawia między

innymi ocenę płynności finansowej przedsiębiorstwa, aktywność firmy, analizę rentowności oraz stopień

zadłużenia firmy.

Czwarty rozdział - analiza statystyczna - skupiać się będzie na przeanalizowaniu regresji liniowej

wskaźnika bieżącej płynności finansowej (opracowanej przez Martynę Ostrowską) oraz korelacji wskaźnika

bieżącej płynności i wskaźnika szybkiej płynności - napisanej przez Patrycję Szoła.

Prognozowanie, czyli kolejny rozdział naszej pracy, napisany przez Patrycję Szoła, będzie próbą

predykcji wartości przychodów oraz kapitału obrotowego netto jak i prognozą wydatków inwestycyjnych

oraz amortyzacji. Zbadamy również zachowanie podatku dochodowego.

W zakończeniu zamieścimy wnioski i spostrzeżenia zebrane podczas pisania tej pracy. Ostatnie dwa

rozdziały natomiast zawierać będą spis rysunków oraz bibliografię pozycji, z których pozyskałyśmy

potrzbne informacje.

5

1.2 Wawel S.A.

1.2.1 Informacje o przedsiębiorstwie

Wawel Spółka Akcyjna

30-520 Kraków, ul. Władysława Warneńczyka 14

NIP: 676-007-68-68

Wawel SA wpisana do Krajowego Rejestru Sądowego prowadzonego przez Sąd Rejonowy dla

Krakowa-Śródmieścia w Krakowie XI Wydział Gospodarczy Krajowego Rejestru Sądowego pod

numerem KRS: 0000014525

Kapitał zakładowy i wpłacony: 7 498 775,00 zł

Skład zarządu:

Prezes Zarządu - Dariusz Orłowski

Członek Zarządu - Dyrektor Produkcji - Wojciech Winkel

Skład rady nadzorczej

Przewodniczący Rady Nadzorczej - Hermann Opferkuch

Zastępca Przewodniczącego Rady Nadzorczej - Eugeniusz Małek

Sekretarz Rady Nadzorczej - Paweł Bałaga

Członek Rady Nadzorczej - Nicole Richter

Członek Rady Nadzorczej - Christoph Kohnlein

Członek Rady Nadzorczej - Paweł Tomasz Brukszo

Struktura Akcjonariatu

Rysunek 1.1: Struktura akcjonariatu

1.2.2 Działalność spółki

Celem działalności przedsiębiorstwa Wawel SA jest:

1. Zapewnienie bezpieczeństwa zdrowotnego produktów

(a) zapewnienie dostępności wyrobów na rynku

(b) dostosowywanie się do zmian w preferencjach klientów.

6

(c) spełnianie oczekiwań klientów poprzez:- dostarczanie wyrobów wysokiej jakości

2. Umacnianie pozycji Firmy i zwiększanie udziału na rynku krajowym i międzynarodowym

3. Doskonalenie wewnętrznej organizacji, weryfikacja systemów zarządzania jakością, podnoszenie

kwalifikacji pracowników w celu zwiększenia efektywności działania Firmy

4. Przestrzeganie przepisów prawa żywnościowego, prawa ochrony środowiska, bezpieczeństwa i higieny

pracy

7

Rozdział 2

Analiza finansowa

2.1 Struktura bilansu

8

Rysunek 2.1: Bilans firmy Wawel S.A opracowany na podstawie rocznych sprawozdań finansowych z lat 2006-2010. Dane podane są w tys. zł.

9

Rysunek 2.2: Bilans firmy Wawel S.A : Odchylenia i Dynamika

10

Rysunek 2.3: Bilans firmy Wawel S.A : Wskaźniki struktury i Zmiana

11

2.1.1 Aktywa

Rysunek 2.4: Aktywa

Na podstawie rysunku 2.4 jak i zebranych danych widzimy stopniowy wzrost ogółu aktywów. Bada-

jąc ich dynamikę możemy zauważyć, iż w okresie 2006/2007 nastąpił wzrost aktywów o 3.63%, zaś w

okresie 2009/2010 zmiana wynosiła 17.72%. Na przełomie 2006/2010 odchylenia w strukturze aktywów

wyniosły 92 742 tys. zł. Świadczy to o zmianach w działaniach dotyczących finansowania przedsiębiorstwa.

W 2006 roku zakończono budowę zakładu produkcyjnego w Dobczycach. Stopniowa modernizacja nowo

otwartego zakładu spowodowała wzrost aktywów trwałych, a zamknięcie w 2008 roku zakładu produk-

cyjnego w Krakowie spowodowało zwiększenie produkcji zapasów na rzecz stopniowego działania produkcji

w Dobczycach.

W badanym okresie możemy zauważyć tendencję wzrostową aktywów trwałych z poziomu 123 630

tys. zł do poziomu 152 260 tys. zł. Wzrost ten głównie spowodowany został zwiększeniem się rzeczowych

aktywów trwałych (o 20 392 tys. zł), inwestycji długoterminowych (o 4 537 tys. zł) oraz wartości niema-

terialnych i prawnych (o 2 890 tys. zł).

W poszczególnych latach widzimy dodatnią dynamikę zmian rotacji aktywów poza latami 2008/2009,

co było spowodowane zamknięciem hali produkcyjnej w Krakowie i przeniesienie jej do zakładu w Dobczy-

cach (zmniejszyło to ilość rzeczowych aktywów trwałych o 4.03%).

W 2006 roku aktywa obrotowe wynosiły 79 010 tys. zł zaś w 2010 roku już 143 122 tys. zł. Możemy

zatem powiedzieć, że aktywa obrotowe wzrosły o 64 112 tys. zł, czyli o 81.14%. Zmiany te spowodowane

są głównie zapasami (o 15 692 tys. zł) oraz należnościami krótkoterminowymi (o 45 974 tys. zł). Takie

działania zostały spowodowane zmianami modernizacyjnymi przedsiębiorstwa w Dobczycach , nadpro-

dukcją w starej siedzibie w Krakowie oraz wzrostem konkurencji w branży i tym samym ponoszeniem

wyższych kosztów związanych z promocją wyrobów.

12

Rysunek 2.5: Aktywa trwałe i obrotowe

Aktywa trwałe początkowo stanowiły 61.01% ogółu aktywów, w kolejnych latach widzimy wahania

tego stosunku oraz pod koniec badanego okresu zauważamy spadek po poziomu 51.55%, zaś aktywa

obrotowe początkowo stanowiły 38.99% całej struktury aktywów, lecz możemy zauważyć, że stosunek

ten zmienił się i w 2010 roku wyniósł 48.45%. Taka zmiana była spowodowana stopniowym wzrostem

aktywów trwałych poprzez zmianę rzeczowych aktywów trwałych oraz wzrostem aktywów obrotowych

(zwiększenie ilości zapasów). Plan przeniesienia produkcji z zakładu w Krakowie do zakładu w Dobczycach

mógł spowodować problemy z wyrabianiem norm produkcyjnym, stąd zwiększony poziom zapasów.

2.1.2 Pasywa

Rysunek 2.6: Pasywa

W badanym okresie możemy zauważyć wzrost pasywów z poziomu 202 640 tys. zł do poziomu 295

382 tys. zł, czyli nastąpił wzrost o 45.77%. Z analizy struktury pasywów wynika, że spółka finansowana

jest głównie z kapitału własnego.

Z danych umieszczonych w tabeli widzimy tendencję wzrostową wartości kapitału własnego, który na

13

koniec 2006 roku miał wartość 134 667 tys. zł, w kolejnych latach wzrastał i pod koniec 2010 roku wyniósł

220 633 tys. zł, co dobrze świadczy o strukturze finansowania firmy. W kapitale własnym duży udział

ma kapitał zapasowy jak i zysk (strata) netto. Kapitał zapasowy w 2006 roku stanowił zaledwie 39.11%

udziału w kapitale własnym, lecz już w następnym roku stanowił on 61.68 %. Taka zmiana wynika ze

zmniejszenia wartości zysku netto, który w 2006 roku wynosił 44 184 tys. zł i stanowił 32.81% kapitału

własnego, zaś rok później wartość ta spadła do 22 378 tys. zł i stanowiła już zaledwie 14.25% kapitału włas-

nego. Spadek ten spowodowany był równoczesnym działaniem dwóch zakładów w Dobczycach i Krakowie

oraz zwiększeniem produkcji na zapas w starej infrastrukturze. W konsekwencji przedsiębiorstwo w 2010

roku uzyskało poziom zysku netto w wysokości 74 749 tys. zł co stanowi 25.31% kapitału własnego.

W 2006 roku wartość kapitału obcego wynosiła 67 973 tys. zł. W kolejnym roku zanotowaliśmy spadek

i kapitał obcy wyniósł 52 974 tys. zł. Widzimy tutaj ujemne odchylenie aż o 14 999 tys. zł, które zostało

spowodowane przedterminową spłatą wysokiego kredytu, co widoczne jest także w spadku wartości zobow-

iązań krótkoterminowych o 4 827 tys. zł oraz zobowiązań długoterminowych o 12 061 tys. zł. Pod koniec

2010 roku możemy zanotować wzrost kapitału obcego, ponieważ jego wartość wyniosła 74 749 i jest to o

6 776 tys. zł więcej niż na początku badanego okresu (2006r), lecz musimy zauważyć, że mimo wzrostu

kapitału obcego stanowi on zaledwie 25.31% finansowania spółki i jest to o 9.97% mniej niż na początku.

Rysunek 2.7: Kapitał własny a zobowiązania i rezerwy na zobowiązania

W strukturze finansowania firmy możemy zauważyć, że kapitał własny jest znacznie większy od kap-

itału obcego. W 2006 roku stosunek ten wyniósł 66.46% do 33.54%, stopniowo udział kapitału obcego

się zmniejszał i w 2010 roku stosunek ten wyniósł 74.69% do 25.31%, co spowodowane było głównie

przedterminową spłatą jednego z kredytów długoterminowych.

2.2 Rachunek zysków i strat

Rachunek zysków i strat jest jednym z najczęściej analizowanych elementów sprawozdań finansowych

przedsiębiorstwa. Dzięki danych w nim zawartych możemy wywnioskować, w jaki sposób przedsiębiorstwo

wygenerowało dany wynik finansowy. Innymi słowy ”rachunek zysków i strat (profit and loss state-

ment) jest zestawieniem przychodów ze sprzedaży i kosztów uzyskania przychodów oraz przedstawia

14

zyski (i straty) uzyskiwane na różnych poziomach działalności” 1.

Analizując informacje zawarte w rachunku zysków i strat będziemy mogły dokonać oceny perspek-

tywy firmy na przyszłość. Korzystając z wyników z lat poprzednich możliwe będzie wykonanie prognozy

wyników na lata kolejne.

1Pomykalska B., Pomykalski P. „Analiza finansowa przedsiębiorstwa przemysłowego”, Warszawa 2007 [1]

15

Rysunek 2.8: Rachunek zysków i strat

16

2.2.1 Przychody netto ze sprzedaży

Rysunek 2.9: Przychody netto ze sprzedaży

Powyższy wykres (rysunek 2.9) przedstawia przychody netto ze sprzedaży w latach 2006 - 2001. Jak

można zauważyć, firma Wawel w tym okresie wypracowywała coraz to większe przychody (na przełomie 5

lat wzrosły one o prawie 140 mln zł, czyli mniej wiecej o 58%) - świadczy to o właściwym wykorzystaniu

przez spółkę swojego potencjału, jakim jest sprzedaż produktów cukierniczych.

2.2.2 Zysk (strata) brutto ze sprzedaży a koszty sprzedaży

Rysunek 2.10: Zysk (strata) ze sprzedaży a koszty sprzedaży

Analizując zysk brutto ze sprzedaży, czyli różnicę między przychodami netto ze sprzedaży a kosztami

sprzedaży, ponownie możemy zaobserwować tendencję wzrostową - blisko o 62 mln zł (≈ 59%) zwiększył

się zysk przedsiębiorstwa w 2010 roku w stosunku do roku 2006.

Z zebranych danych wynika, że przedsiębiorstwo ponosi stopniowo coraz to wyższe koszty związane

ze sprzedażą (na przełomie lat 2006 - 2010 koszty te wzrosły o 41%). Spowodowane jest to między

innymi promowaniem produktów poprzez liczne kampanie reklamowe w mediach z uwagi na wciąż rosnącą

17

konkurencję na rynku cukierniczym. W porównaniu z uzyskanymi zyskami koszty te wydają się być

niewielkie.

Rysunek 2.11: Korelacja: zysk (strata) ze sprzedaży a koszty sprzedaży

W powyższej tabelce (rysunek 2.11) współczynnik korelacji ma wartość 0.97725, natomiast wartość

p = 0.0041, co w konsekwencji jest wartościa mniejszą od zakładanego poziomu istotności α = 0.05.

W takim wypadku odrzucamy hipotezę H0 na korzyść hipotezy HA: pomiędzy zyskami ze sprzedaży a

kosztami sprzedaży zachodzi korelacja - są one silnie zależne, gdyż wartośc ta jest bliska 1. 2

2.2.3 Przychody finansowe a koszty finansowe

Rysunek 2.12: Przychody finansowe a koszty finansowe

Powyższy rysunek (2.12) przedstawia przychody i koszty finansowe. Na początku badanego przez nas

okresu (2006 - 2007r) koszty finansowe wzrosły prawie dwukrotnie. Od 2008 roku można zaobserwować

gwałtowny wzrost przychodów finansowych przy jednoczesnym niewielkim wzroście kosztów finansowych.

Warto nadmienić, że w 2010r przychody finansowe osiągnęły ponad trzykrotność kosztów finansowych,

co pozwala bardzo pozytywnie prognozować na przyszłość.

2Hipotezy do przeprowadzonego testu znajdują sie w rozdziale 4.2.2: Analiza korelacji

18

Rysunek 2.13: Korelacja: przychody finansowe a koszty finansowe

Z rysunku 2.13 zamieszczonego powyżej możemy odczytać, że wartość współczynnika korelacji wynosi

0.20996, natomiast wartość p = 0.7347, co w konsekwencji jest wartościa większą od zakładanego poziomu

istotności α = 0.05. W takim wypadku nie mamy podstaw do odrzucenia hipotezy H0: pomiędzy przy-

chodami finansowymi a kosztami finansowymi nie zachodzi korelacja - wartości te są niezależne.

2.2.4 Zysk (strata) netto

Rysunek 2.14: Zysk (strata) netto

Zysk netto wypracowany przez firmę Wawel w latach 2006 - 2010 wzrósł z 44.184 mln zł do 47.739 mln

zł. W 2007r nastąpił gwałtowny spadek osiąganych zysków. Można przypuszczać, iż głównym powodem

takiego „załamania” było oddanie do użytku w 2006r nowego zakładu w Dobczycach. W cztery lata po

otwarciu oddział ten przyczyniał się stopniowo do obniżenia kosztów funkcjonowania firmy, przynosząc

tym samym oczekiwane zyski.

19

Rozdział 3

Analiza wskaźnikowa

3.1 Wskaźniki płynności

Aby móc swobodnie działać, przedsiębiorstwo musi utrzymywać płynność finansową, czyli zdolność

do terminowego regulowania bieżących zobowiązań.

Płynność wiąże się z zarządzaniem zarówno wpływami pieniędzy, jak i wydatkami, które umożliwiają

spłacanie zobowiązań w terminie. Wpływy pochodzić mogą z różnych źródeł. Najbardziej naturalnym

są wpływy od kontrahentów z tytułu należności za dokonane zakupy. Przedsiębiorstwa mogą pozyskać

również dodatkową płynność zaciągając krótkoterminowe kredyty. Badanie płynności finansowej jest kluc-

zowe z punktu widzenia oceny możliwości przetrwania przedsiębiorstwa w krótkim okresie.

Rysunek 3.1: Wskaźniki płynności

Legenda:

AO - Aktywa obrotowe

ZK - Zobowiązania krótkoterminowe

I - Zapasy

KRM - krótkoterminowe rozliczenia międzyokresowe

IK - Inwestycje krótkoterminowe

20

Rysunek 3.2: Wskaźniki płynności - wykres

Wskaźnik bieżącej płynności finansowej jest stosunkiem aktywów obrotowych do pasywów bieżących.

Wskaźnik ten jest podstawowym wskaźnikiem płynności finansowej. Pokazuje on, w jakim stopniu zobow-

iązania bieżące pokrywane są aktywami obrotowymi. Optymalny poziom przyjęty przez banki i podawany

w literaturze to 1.3 - 2. Zarówno zbyt wysoka jak i zbyt niska wartość tego wskaźnika wywołuje negatywne

konsekwencje dla przedsiębiorstwa. Jak widać początkowo w 2006 roku wartość tego wskaźnika wynosiła

1.392, zaś w 2010 roku wyniosła już 2.52, zatem wzrosła prawie dwukrotnie. Wielkość wskaźnika jest dość

wysoka i spowodowana jest głównie spadkiem zobowiązań krótkoterminowych.

Wskaźnik bieżącej płynności finansowej różni się od poprzedniego tym, że od aktywów obrotowych

odejmuje się zapasy i krótkoterminowe rozliczenia międzyokresowe. Wskaźnik ten uważa się za bardziej

wymagającą miarę płynności niż poprzedni wskaźnik, a optymalnym poziomem jest 1.2 do 1.5. Z danych

z lat 2006/2009 można wnioskować, iż płynność stopniowo się poprawiała i w 2009 roku wyniosła o 0.891

więcej niż w 2006. W 2010 roku następuje nieznaczny spadek. Poziom tego wskaźnika nadal jest wysoki,

lecz stosunkowo nie odbiega od wartości wskaźnika bieżącej płynności (firma nie ma wysokiego poziomu

zapasów, co świadczy o jej dobrej kondycji).

Wskaźnik płynności środków pieniężnych określa relacje najbardziej płynnych aktywów. Wskaźnik

ten pozwala określić, jaką część zobowiązań bieżących można bezzwłocznie spłacić, nie czekając na

spłaty należności. Jako optymalną wartość tego wskaźnika przyjmuje się 20%. Analiza wielkości tego

wskaźnika jest szczególnie ważna, gdy zachodzi obawa nieściągalności znacznej części należności. Wartość

poznawcza tego wskaźnika maleje wraz z rozwojem usług bankowych. Jak widać w przypadku firmy Wawel

początkowo wartość tego wskaźnika w 2006 roku spadała - wyniósł on ok. 6%, zaś w 2008 roku zaledwie

1.2%. W 2009 roku wzrósł on do ok. 20.5%, co jest zbliżonym do ideału, lecz w 2010 roku nastąpił ponowny

spadek do 10.3%. Na podstawie sprawozdań finansowych możemy powiedzieć, że firma w całym badanym

okresie była wypłacalna - aby to pokazać użyję wskaźnika ukazującego stosunek należności handlowych

do zobowiązań handlowych. Początkowo wskaźnik ten w 2006 roku wynosił 2.54. W 2007 roku nastąpił

spadek do poziomu 1.87, który spowodowany był oddaniem do użytku zakładu w Dobczycach, zaś w

następnych latach stopniowo wzrastał i w 2010 roku uzyskał satysfakcjonujący poziom 2.42.

21

3.2 Wskaźniki aktywności

Wskaźniki aktywności zwane także wskaźnikami sprawności działania to przede wszystkim wskaźniki

określające szybkość, z jaką w przedsiębiorstwie obracane są zapasy, należności i aktywa ogółem oraz

okres, po jakim firma przeciętnie spłaca swoje zobowiązania.

Rysunek 3.3: Wskaźniki aktywności

Legenda

NK - Należności krótkoterminowe (z tytułu dostaw i usług)

I - Zapasy

S - Przychody netto ze sprzedaży

ZB - Zobowiązania bieżące (z tytułu dostaw i usług)

A - Aktywa

AO - Aktywa obrotowe

AT - Aktywa trwałe

Rysunek 3.4: Wskaźniki aktywności - wykres

Wskaźnik cyklu inkasa należności jest to relacja stanu należności do przeciętnej dziennej wartości

przychodów netto ze sprzedaży. Wskaźnik ten informuje, jak długo przeciętnie przedsiębiorstwo oczekuje

22

na wpływ środków pieniężnych za sprzedane produkty. Jak wynika z tabelki (rysunek 3.3) oraz wykresu

(rysunek 3.4) wskaźnik ten oscyluje w granicach 82-100. Poziom 3-4 miesiące jest stanowczo długim okre-

sem i może on powodować niebezpieczne spadki płynności finansowej.

Wskaźnik zapasów jest to relacja stanu zapasów do przeciętnej dziennej wartości sprzedaży. Poziom

tego wskaźnika informuje, jak długo przeciętnie zapasy oczekują na sprzedaż. Korzystnym posunięciem

jest zmniejszanie tego wskaźnika, aby przyspieszyć obrót zapasami. Na podstawie danych na rysunku

3.4 widzimy, że w 2006 roku wskaźnik ten wyniósł 21 dni i w ciągu pięciu lat wydłużył się o 8 dni, z

perspektywy czasu jest to niekorzystny wzrost. Firma Wawel musiała jednak zwiększyc poziom zapasów,

aby nie być stratna w okresie otwarcia zakładu w Dobczycach jak i zamknięciem zakładu produkcyjnego

w Krakowie.

Wskaźnik płatności zobowiązań odzwierciedla efektywność przedsiębiorstwa w negocjacjach z dostaw-

cami. Celem tego wskaźnika jest pokazanie czy przedsiębiorstwo wywiązuje się ze swoich zobowiązań.

Im dłuższy okres tym korzystniej dla przedsiębiorstwa. Z danych udostępnionych przez przedsiębiorstwo

Wawel widzimy tendencje wzrostową. W 2006 roku przedsiębiorstwo miało 36 dni na spłatę zobowiązań,

zaś w 2007 roku miało już 44 dni i w 2010 roku uzyskało poziom 41 dni. Taka tendencja jest w miarę

korzystna dla przedsiębiorstwa, ponieważ przedsiębiorstwo na przełomie pięciu lat wydłużyło okres spła-

cania należności o 11 dni oraz wydłużyło okres spłaty zobowiązań o 5 dni, zatem finansowanie spółki

odbywa się w większości z kapitału własnego, co potwierdzają również wskaźniki zadłużenia.

Wskaźnik kapitału obrotowego netto pokazuje liczbę dni obrotu na jaką wystarczy kapitał obrotowy.

Wskaźnik ten maleje wraz ze wzrostem sprzedaży. Na przełomie pięciu lat widzimy wahania się tego

wskaźnika w okolicach 75 dni. w 2006 roku wskaźnik ten był na poziomie 75 dni. W następnym roku

zanotowano już 10-ciodniowy spadek. W latach 2008/2010 nastąpił wzrost wartości wskaźnika i w 2010

wyniósł on 88 dni.

Rysunek 3.5: Wskaźniki rotacji aktywów

Wskaźnik rotacji aktywów stanowi relację między wartością sprzedaży a stanem aktywów ogółem.

Wskaźnik ten informuje o sprawności wykorzystania aktywów przedsiębiorstwa, a zatem jak one przy-

czyniają się do generowania przychodów netto ze sprzedaży produktów, towarów i usług. Wskaźnik ten

pokazuje, ile razy przychody netto ze sprzedaży są większe od aktywów ogółem. Widzimy, że w 2006 roku

wartość wskaźnika wynosiła 1.181 i przez dwa lata powoli spadała, co spowodowane jest równoczesnym

działaniem zakładu produkcyjnego w Dobczycach i Krakowie. W 2009 nastąpił wzrost do 1.249 oraz w

23

2010 wartość wskaźnika wyniosła 1.278 co dobrze świadczy o przedsiębiorstwie. Na wykresie (rysunek

3.5) pokazano również zachowanie rotacji aktywów obrotowych, które (porównując lata 2006 i 2010)

odnotowały spadek, ale zmiany nie przyjęły ujemnych wartości. Możemy też zauważyć wahania rotacji

aktywów trwałych, które mogły być zaburzone modernizacjami zakładu w Dobczycach. Jak możemy

zauważyć, wskaźnik ten w porównaniu lat 2006 i 2010 zanotował wzrost o 0.545.

3.3 Wskaźniki rentowności

Wskaźniki rentowności zwane także wskaźnikami zyskowności informują o efektywności działania

przedsiębiorstwa. Im wartość tych wskaźników jest wyższa, tym korzystniejsza jest sytuacja finansowa

przedsiębiorstwa.

Rysunek 3.6: Wskaźniki rentowności

Legenda:

NP - Zysk (strata) netto

S - przychody ze sprzedaży netto

A - Aktywa

E - Kapitał własny

Rysunek 3.7: Wskaźniki rentowności - wykres

Marża zysku netto pokazuje, ile zysku przynosi każda złotówka zaangażowana w przychody netto

ze sprzedaży produktów, towarów i usług. Im wyższy jest ten wskaźnik tym efektywniejsza sprzedaż.

Wartość tego wskaźnika w 2006 roku wyniosła 18.47%, w kolejnym roku spadła o ponad połowę i w

wyniosła 9.13%. Przez kolejne trzy lata wskaźnik ten stopniowo wzrastał i w 2010 roku uzyskał wartość

24

12.64%.

Wskaźnik rentowności aktywów zwany też stopą zwrotu aktywów to relacja zysku netto do aktywów

ogółem. Wskaźnik ten informuje o zdolności aktywów do generowania zysku netto, czyli pokazuje, jak

efektywnie są wykorzystane aktywa przedsiębiorstwa. Na podstawie zebranych danych widzimy, że firma

ma dodatni poziom rentowności co korzystnie wpływa na jej działalność (początkowo w 2007 roku utraciła

na wartość i wartość wskaźnika wynosiła 10.66%). W kolejnych latach widać już tendencję wzrostową i

w 2010 roku wartość tego wskaźnika wyniosła 16.16%.

Wskaźnik rentowności kapitału własnego zwany jest także stopą zwrotu z kapitału własnego. Wysokie

wartości tego wskaźnika wskazują na korzystną sytuację finansową firmy, szczególnie z punktu widzenia

akcjonariusza firmy. Wysokość wskaźnika na poziomie 15% uważa się za jego optymalny poziom. W 2006

roku wskaźnik ten wyniósł 32.81% i także spadł w 2007 roku do poziomu 14.25%. Po tym okresie nastąpiła

tendencja wzrostowa i w ostatnim badanym okresie wartość wskaźnika wyniosła 21.64%.

Wahania wskaźników rentowności są spowodowane otworzeniem i modernizacją nowego zakładu pro-

dukcyjnego w Dobczycach. Na tej podstawie możemy wywnioskować, iż spadek wartości wskaźników

rentowności w latach 2006/2008 był chwilowy i wprowadził niewielkie problemy z kondycją firmy, lecz jak

widać firma Wawel nie ma podstaw do radykalnych zmian, ponieważ wskaźniki rentowności odnotowane

w 2008/2010 mają tendencję rosnącą.

3.4 Wskaźniki zadłużenia

Wskaźniki zadłużenia zwane także wskaźnikami sprawności finansowania informują, z jakich źródeł

przedsiębiorstwo finansuje swoje aktywa.

Rysunek 3.8: Wskaźniki zadłużenia

Legenda

ZO - Zobowiązania obrotowe

ZD - Zobowiązania długoterminowe

A - Aktywa

E - Kapitał własny

25

Rysunek 3.9: Wskaźnik zadłużenia (DR)

Wskaźnik zadłużenia wyraża relacje zobowiązań ogółem do aktywów i pokazuje, jaka część akty-

wów jest finansowana długiem. Stanowi on informacje o ryzyku, jakie zostało przeniesione z właścicieli

przedsiębiorstw na kredytobiorców. Z wykresu powyżej (rysunek 3.9) widzimy, iż poprawiła się kondycja

zadłużenia firmy. W 2006 roku wskaźnik ten wynosił 50.46% i spadał, aż w 2008 roku uzyskał 31.83%, lecz

w kolejnych latach nieznacznie wzrósł i w 2010 roku wskaźnik ten uzyskał wartości 33.86%, co oznacza

niewielki udział kapitałów obcych w finansowaniu firmy. Spadek ten spowodowany był zmniejszeniem w

tych latach zadłużenia kredytowego.

Rysunek 3.10: Wskaźniki zadłużenia długoterminowego

Wskaźnik zadłużenia długoterminowego zwany jest także wskaźnikiem struktury kapitału i określa on

proporcje między zobowiązaniami długoterminowymi a kapitałem własnym przedsiębiorstwa. Z rysunku

3.10 widzimy, że w 2006 roku wskaźnik wynosił 3.67% w następnym roku diametralnie spadł do poziomu

0.05%, następnie wzrósł do 0.41% i ponownie w 2009 roku spadł do poziomu bliskiemu zeru (0.019%),

lecz w 2010 roku uzyskał wartość 0.256%. Świadczy to o małym zaangażowaniu kapitału obcego w finan-

sowaniu firmy, czyli firma nie jest na okres dłuższy niż rok wysoko zadłużona. Nagły spadek spowodowany

był przedterminowym spłaceniem kredytu zaciągniętego na budowę zakładu w Dobczycach.

26

Rozdział 4

Analiza statystyczna

4.1 Regresja

„Regresja to zależność zmiennej losowej Y od zmiennej losowej (lub deterministycznej) X, która ma

postać: Y = f(X) + ε, gdzie f jest pewną funkcją, zwaną funkcją regresji, ε - pewną zmienną losową o

wartości oczekiwanej równej zeru, zaś X opisuje zespół parametrów charakteryzujących w pewien sposów

warunki zewnętrzne.”[5]

4.1.1 Regresja liniowa

yt(ω) = β0 + β1xt + εt(ω), ω ∈ Ω(4.1)

gdzie:

yt – zmienna objaśniana,

xt – zmienna objaśniająca (deterministyczna) nielosowa

εt, (t = 1, . . . , n) - czynnik losowy (εt ∼ N (0, σ2)),

σ, βi (i = 0, 1) – parametry modelu.

W celu estymacji β0, β1 wyznaczymy argumenty, dla których funkcja dana wzorem

S(b0, b1)(ω) =n∑t=1

(yt(ω)− yt)2 =n∑t=1

(yy(ω)− (b0 + b1xt))2, (b0, b1) ∈ R2

osiąga minimum.

Otrzymujemy w ten sposób estymator postaci

b(ω) =[β0β1

](ω) = (XTX)−1XT y(ω)(4.2)

ω ∈ Ω, X =[

n∑n

1x1∑n

1x1

∑n

1x21

],

który jest nieobciążony, to znaczy: E(β0) = β0, E(β1) = β1

4.1.2 Analiza regresji liniowej

Wykonamy analizę regresji liniowej między wskaźnikiem bieżącej płynności (CR) a latami 2006 - 2010

przy pomocy programu GRETL.

27

Rysunek 4.1: Wyniki regresji liniowej

Odchylenie standardowe σ2

σ2 =∑yt2 − (XT y)T b

n− (k + 1)(4.3)

Średni błąd reszt σ

σ =

√∑yt2 − (XT y)T bn− (k + 1)

(4.4)

Współczynnik determinacji R2

R2 = 1−∑yt2 − (XT y)T b∑(yt − y)2

∈ 〈0; 1〉(4.5)

Oszacowanie parametrów β0 i β1 odbyło sie przy pomocy estymacji Klasyczną Metodą

Najmniejszych Kwadratów:

β0 = 1.12936, oraz β1 = 0.297234

Pozwala nam to oszacować funkcję regresji liniowej wskaźnika bieżącej płynności względem czasu:

yi = 1.12936 + 0.297234xi

(±0.1149) (±0.03465)

Dokonując interpretacji otrzymanej postaci analitycznej powiemy, że przy stałości pozostałych czyn-

ników, co roku przyrost wielkości wskaźnika bieżącej płynności (y) zmieniał się średnio o 0.297234 jed-

nostki.

W powyższym modelu regresji liniowej przyjmujemy hipotezy:

H0 : βi = 0 - zmienna istotnie nie wpływa na zmienną objaśnianą

HA : βi 6= 0 - zmienna istotnie wpływa na zmienną objaśnianą

Do weryfikacji hipotez wykorzystamy statystykę testową

tβi(ω) =∣∣∣ βi(ω)σβi

(ω)

∣∣∣ ,która ma rozkład T-Studenta z n− (k + 1) stopniami swobody.

Odczytując z programu Gretl (rysunek 4.1) wartość statystyki t-Studenta oraz wartość p dla każdego

parametru zbadamy istotność poszczególnych parametrów (α = 0.05).

1. Badamy istotność wyrazu wolnego β0 = 1.12936

tβ0 = 9.827, p = 0.0022 < α, zatem odrzucamy hipotezę zerową na korzyść hipotezy HA: wyraz

wolny β0 istotnie wpływa na zmienną objaśnianą.

28

2. Badamy istotność parametru β1 = 0.297234

tβ1 = 8.578, p = 0.0033 < α, zatem odrzucamy hipotezę zerową na korzyść hipotezy HA: parametr

β1 istotnie wpływa na zmienną objaśnianą.

Interpretując współczynnik determinacji R2 powiemy, że 96.08% całkowitej zmienności zmiennej ob-

jaśnianej y zostało wyjaśnione przez model.

Średni błąd reszt (błąd standardowy reszt) wynosi 0.109577 co oznacza, że wartości empiryczne

wskaźnika bieżącej płynności y różnią się od wartości teoretycznych średnio o 0.109577 jednostki.

4.1.3 Regresja wielomianowa

Model regresji wielomianowej (wykorzystany w rozdziale 5.1 Prognoza przychodów)

yt(ω) = β0 + β1x1t + β2x21t + εt(ω)(4.6)

gdzie:

yt – zmienna objaśniana,

xi (i = 1, 2) – zmienne objaśniające (deterministyczne) nielosowe

εt, (t = 1, . . . , n) - czynnik losowy (εt ∼ N (0, σ2)),

σ, βi (i = 0, 2) – parametry modelu.

W celu ułatwienia dalszych obliczeń sprowadzimy równanie (4.6) do postaci liniowej poprzez pod-

stawienie x2t = x21t. Nasze równanie przyjmuje teraz postać

yt(ω) = β0 + β1x1t + β2x2t + εt(ω)

Tym sposobem możemy wyznaczyć współczynniki β0, β1 i β2 Klasyczną Metodą Najmniejszych

Kwadratów (pamiętając o powyższym podstawieniu).

4.2 Korelacja

„Korelacja to wzajemne powiązanie, współzależność rozważanych zjawisk lub obiektów. Liniową miarą

korelacji dwóch zmiennych jest współczynnik korelacji równy kowariancji tych zmiennych podzielonej

przez iloczyn ich odchyleń standardowych.”[5]

Definicja 1. Niech (Ω,F , P ) będzie przestrzenią probabilistyczną, a X,Y będą zmiennymi losowymi

określonymi na Ω. Jeżeli X,Y ∈ L2(P ), to kowariancją zmiennych losowych X,Y nazywamy

cov(X,Y ) = E(X − E(X))(Y − E(Y )) = E(XY )− E(X)E(Y )(4.7)

Definicja 2. Niech X,Y ∈ L2(P ). Jeżeli ponadto D2X = σ2X > 0 i D2Y = σ2Y > 0, to współczynnikiem

korelacji zmiennych losowych X i Y nazywamy

ρX,Y = ρ(X(ω), Y (ω)) =cov(X,Y )√D2X

√D2Y

=σX,YσXσY

(4.8)

Ponadto współczynnik korelacji posiada następujące własności:[8]

1. |ρX,Y | ¬ 1

2. jeżeli Y = αX + β, to |ρX,Y | = 1

3. ρX,Y = 0⇔ X i Y są niezależne

29

Definicja 3. Rozkładem normalnym dwuwymiarowego wektora losowego (X,Y) nazywamy rozkład typu

ciągłego o gęstości

f(x, y) =1

2πσ1σ2√

1− ρ2exp

− 1

2(1− ρ2)

[(x− µ1)2

σ21− 2ρ

(x− µ1)(y − µ2)σ1σ2

+(y − µ2)2

σ22

]dla (x, y) ∈ R2

(4.9)

gdzie parametry µ1, µ2, σ1, σ2 są odpowiednio wartościami przeciętnymi i odchyleniami standardowymi w

rozkładach brzegowych:

µ1 = EX, µ2 = EY, σ1 =√D2X > 0, σ2 =

√D2Y > 0,

zaś ρ jest współczynnikiem korelacji zmiennych losowych X,Y , przy czym |ρ| < 1.

4.2.1 Analiza korelacji

Przy pomocy programu SAS Enterprise Guide przeprowadzimy analizę korelacji dwóch zmiennych

o rozkładzie normalnym. Do tej analizy (zakres lat 2006 - 2010) wybrane zostały: wskaźnik bieżącej

płynności (CR) oraz wskaźnik szybkiej płynności (QR). Przyjmujemy α = 0.05.

Dane:

Rysunek 4.2: Dane: CR i QR

Rysunek 4.3: Elipsa prognoz

30

Z racji, iż wszystkie punkty zawierają się w powyższej elipsie ufności można stwierdzić, że dwuwymi-

arowy wektor (X,Y ) ma rozkład normalny.

Sprawdzenie istotności dla współczynnika korelacji

Twierdzenie 1. Niech dwuwymiarowy wektor losowy (X, Y ) ma rozkład normalny. Wówczas zmienne

losowe X i Y są niezależne wtedy i tylko wtedy, gdy są nieskorelowane.

Dowód:

„=⇒”

Jeżeli X, Y są niezależne, to E(XY ) = E(X)E(Y ), a zatem na podstawie wzoru (4.7) cov(X,Y ) = 0.

„⇐=”

Weźmy dwuwymiarowy wektor losowy (X, Y ) o rozkładzie normalnym. Z definicji (4.8) ρ(X,Y ) = 0.

Otrzymujemy

f(x, y) =1

2πσ1σ2√

1− ρ2exp

− 1

2(1− ρ2)

[(x− µ1)2

σ21− 2ρ

(x− µ1)(y − µ2)σ1σ2

+(y − µ2)2

σ22

]=

=1

2πσ1σ2exp

−1

2

[(x− µ1)2

σ21+

(y − µ2)2

σ22

]=

1√2πσ1

1√2πσ2

exp

[− (x− µ1)2

2σ21− (y − µ2)2

2σ22

]=

=1√

2πσ1exp

[− (x− µ1)2

2σ21

]1√

2πσ2exp

[− (y − µ2)2

2σ22

]= f(x)f(y)

Pokazaliśmy, że jeżeli dwuwymiarowy wektor losowy (X,Y ) ma rozkład normalny, to nieskorelowane zmi-

enne losowe X i Y są niezależne.2

Niech (Xi, Yi), i = 1, . . . , n będzie ciągiem wektorów niezależnych i o jednakowym rozkładzieN (0, σ2),

a (xi, yi) będą to realizacje wektorów (Xi, Yi).

Do weryfikacji hipotez

H0 : ρ = 0 - zmienne są niezależne

HA : ρ 6= 0 - zmienne są zależne

wykorzystamy statystykę testową

r =∑ni=1(xi − x)(yi − y)√∑n

i=1(xi − x)2∑ni=1(yi − y)2

=1n

∑ni=1 xiyi − xy√

( 1n∑ni=1 x

2i − x2)( 1n

∑ni=1 y

2i − y2)

,(4.10)

gdzie:

x =1n

n∑i=1

xi y =1n

n∑i=1

yi

31

Rysunek 4.4: Współczynnik korelacji Pearsona

Z tabelki powyżej możemy odczytać, że wartość współczynnika korelacji wynosi 0.99388, natomiast

wartość r = 0.0006, co w konsekwencji jest wartościa mniejszą od zakładanego poziomu istotności

α = 0.05. W takim wypadku odrzucamy hipotezę H0 na korzyść hipotezy HA: pomiędzy wskaźnikiem

bieżącej płynności (CR) a wskaźnikiem szybkiej płynności (QR) zachodzi korelacja - są one silnie zależne,

ponieważ wartość współczynnika korelacji jest bliska jedności.

32

Rozdział 5

Prognozowanie

”Prognozowanie to przewidywanie przyszłych zdarzeń, którego celem jest zmniejszenie ryzyka w

procesie podejmowania decyzji biznesowych.”1

5.1 Prognoza przychodów

Tworząc prognozę przychodów na podstawie danych z lat wcześniejszych korzystamy z regresji wielo-

mianowej. Za pomocą programu Microsoft Excel utworzyłyśmy wykres (rysunek 5.1), który przedstawia

wartości przychodów w latach 2006 - 2010 oraz linię trendu tychże wartości. Na podstawie otrzymanego

równania możemy wyznaczyć przypuszczalną wartość przychodów ze sprzedaży na rok 2011: ≈ 471865

mln zł.

Rysunek 5.1: Prognoza przychodów

„Współczynnik determinacji R2 określa miarę dopasowania funkcji regresji. Wartość tego współczyn-

nika informuje nas o tym, jaka część cechy zależnej y w obserwowanej próbie została wyjaśniona skon-

struowaną funkcją regresji względem cechy niezależnej x.” [1]

Otrzymana wartość R2 wynosi 0.9926, co oznacza, że całkowita zmienność zmiennej zależnej y została

wyjaśniona wielomianową funkcją regresji w 99.26%.1P. Dittmann, „Prognozowanie w przedsiębiorstwie”, Oficyna Ekonomiczna 2003

33

5.2 Podatek dochodowy

Do oszacowania podatku dochodowego korzysta się z podatku dochodowego w danym roku oraz ze

wskaźnika EBIT w danym roku.

Rysunek 5.2: Podatek dochodowy

Jako wartość TCIT na rok 2011 możemy przyjąć wartość efektywnej stopy podatku dochodowego z

2010r (20.04%) lub też wartość średnią z omawianych 5 lat (19.71%), jednak opcjonalnym posunięciem

byłoby jednak przyjęcie wartości TCIT z roku ubiegłego, gdyż można zauważyć, iż wartość tego wskaźnika

ciągle rośnie.

5.3 Prognozowanie kapitału obrotowego netto

Kapitał obrotowy netto to wskaźnik, który pokazuje strukturę finansowania firmy. Jest to różnica

między aktywami obrotowymi a zobowiązaniami krótkoterminowymi.

Rysunek 5.3: Kapitał obrotowy netto

W 2010r wzrost kapitału obrotowego o 0.23 mln zł został spowodowany przyrostem sprzedaży o 1mln

zł. Wyznaczywszy wartość średnią z lat 2006 - 2010 możemy stwierdzić, że przypuszczalnie w 2011r

przyrost przychodów o 1mln zł przyczyni się do wzrostu kapitału obrotowego o 0.17mln zł.

5.4 Prognozowanie wydatków inwestycyjnych

Wydatki inwestycyjne dokonywane przez przedsiębiorstwo obejmują inwestycje w kapitał trwały.

Wielkość inwestycji przedsiębiorstw określa rozmiary działalności gospodarczej i ma znaczący wpływ

na dynamikę wzrostu gospodarczego. Wydatki inwestycyjne informują o czynnym wykorzystaniu zgro-

madzonych oszczędności.

Załóżmy, że przedsiębiorstwo potrzebuje specjalistycznych maszyn, kolejnych środków transportu lub

też nowych punktów sprzedaży, aby wyprodukować i sprzedać produkty lub towary o określonej wartości.

Oznacza to potrzebę dysponowania aktywami trwałymi o określonej wartości w celu wygenerowania

przychodów - potrzebne są pewne inwestycje. Aby wyznaczyć wydatki inwestycyjne (a ściślej mówiąc:

wskaźnik rotacji aktywów trwałych) korzystamy z poniższego wzoru:

ATT =S

AT

gdzie:

S - przychody netto ze sprzedaży produktów, towarów i materiałów,

AT - aktywa trwałe.

34

Rysunek 5.4: Wskaźniki rotacji aktywów trwałych

Jeśli skorzystamy natomiast z poniższego wzoru otrzymamy wartość wydatków inwestycyjnych, jakie

przedsiębiorstwo musiałoby ponieść, by uzyskać wzrost sprzedaży o np. 1 mln zł.

ATT

S=

12.09

= 0.48

Zatem aby zwiększyć sprzedaż o 1mln zł wymagane jest poniesienie przez firmę Wawel S.A. wydatków

inwestycyjnych w wysokości 0.48 mln zł.

5.5 Prognozowanie amortyzacji

Amortyzacją nazywa się równowartość zużycia środków trwałych, która wliczana jest w koszty (tzw.

odkładanie środków w czasie) na zakup nowego środka trwałego. Kwotę amortyzacji jesteśmy w stanie

przewidzieć jedynie na podstawie struktury aktywów trwałych w przyszłości. Niestety nie dysponujemy

takimi danymi, więc predykcja amortyzacji jest w tym wypadku niemożliwa. Jedyne co możemy zrobić,

to korzystając z danych historycznych (z lat ubiegłych) określić przeciętny okres amortyzacji (POA):

POA =AM

AT

gdzie:

AM - amortyzacja.

Rysunek 5.5: Przeciętny okres amortyzacji

Średnia wartość POA z omawianych 5 lat wynosi 0.064 i taki przeciętny okres amortyzacji prognozu-

jemy na rok 2011.

35

Rozdział 6

Zakończenie

Podsumowując naszą pracę można powiedzieć, że na dzień dzisiejszy przedsiębiorstwo Wawel S.A.

prosperuje bardzo dobrze.

Firma Wawel w badanym przez nas okresie wypracowywała coraz to większe przychody, które mają

tendencję wzrostową. Może to świadczyć o właściwym wykorzystaniu przez spółkę swojego potencjału,

jakim jest sprzedaż produktów cukierniczych. Utworzenie nowego oddziału w Dobczycach spowodowało

chwilowe zachwianie kondycji spółki (co można zaobserwować między innymi przy pomocy wskaźników

płynności oraz aktywności), lecz właściwa organizacja oraz planowanie przyszłościowe doprowadziły

do unormowania, a miejscami nawet do polepszenia sytuacji gospodarczej firmy, natomiast wskaźniki

zadłużenia w badanym okresie sugerują niewielki udział kapitałów obcych w finansowaniu firmy.

Reasumując, firma Wawel S.A. jest przedsiębiorstwem stale rozwijającym się, inwestującym w nowoczesny

sprzęt, nowy zakład produkcyjny, w zakup nieruchomości, a osiągnięte przez przedsiębiorstwo wyniki jak

i ogólna sytuacja firmy nie sygnalizują jakichkolwiek zagrożeń kontynuacji działalności.

36

Spis rysunków

1.1 Struktura akcjonariatu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

2.1 Bilans firmy Wawel S.A opracowany na podstawie rocznych sprawozdań finansowych z lat

2006-2010. Dane podane są w tys. zł. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9

2.2 Bilans firmy Wawel S.A : Odchylenia i Dynamika . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

2.3 Bilans firmy Wawel S.A : Wskaźniki struktury i Zmiana . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

2.4 Aktywa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

2.5 Aktywa trwałe i obrotowe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

2.6 Pasywa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

2.7 Kapitał własny a zobowiązania i rezerwy na zobowiązania . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

2.8 Rachunek zysków i strat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

2.9 Przychody netto ze sprzedaży . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

2.10 Zysk (strata) ze sprzedaży a koszty sprzedaży . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

2.11 Korelacja: zysk (strata) ze sprzedaży a koszty sprzedaży . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

2.12 Przychody finansowe a koszty finansowe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

2.13 Korelacja: przychody finansowe a koszty finansowe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

2.14 Zysk (strata) netto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

3.1 Wskaźniki płynności . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20

3.2 Wskaźniki płynności - wykres . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

3.3 Wskaźniki aktywności . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22

3.4 Wskaźniki aktywności - wykres . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22

3.5 Wskaźniki rotacji aktywów . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23

3.6 Wskaźniki rentowności . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

3.7 Wskaźniki rentowności - wykres . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

3.8 Wskaźniki zadłużenia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

3.9 Wskaźnik zadłużenia (DR) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

3.10 Wskaźniki zadłużenia długoterminowego . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

4.1 Wyniki regresji liniowej . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

4.2 Dane: CR i QR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

4.3 Elipsa prognoz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

4.4 Współczynnik korelacji Pearsona . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

5.1 Prognoza przychodów . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33

5.2 Podatek dochodowy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

5.3 Kapitał obrotowy netto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

37

5.4 Wskaźniki rotacji aktywów trwałych . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

5.5 Przeciętny okres amortyzacji . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

38

Bibliografia

[1] Pomykalska B., Pomykalski P. Analiza finasowa przedsiębiorstwa, Wydawnictwo Naukowe PWN,

Warszawa

[2] Bednarski L., Analiza finansowa w przedsiębiorstwie, Polskie Wydawnictwo Ekonimiczne,

Warszawa 2004

[3] Pabianiak P., Analiza finansowa przedsiębiorstwa, 2008

[4] Tyran M. R., Wskaźniki finansowe, Biblioteka Praktyków Zarządzania, Kraków 2004

[5] Wojciech Baturo, Matematyka, Fizyka, Chemia. Encyklopedia szkolna PWN, Wydawnictwo Naukowe

PWN, Warszawa 2004

[6] W. Krysicki, J. Bartos, W. Dyczka, K. Królikowska, M. Wasilewski, Rachunek prawdopodobieństwa

i statystyka matematyczna w zadaniach. Część I: Rachunek prawdopodobieństwa, Wydawnictwo

Naukowe PWN, Warszawa 2008

[7] W. Krysicki, J. Bartos, W. Dyczka, K. Królikowska, M. Wasilewski, Rachunek prawdopodobieństwa

i statystyka matematyczna w zadaniach. Część II: Statystyka matematyczna, Wydawnictwo Naukowe

PWN, Warszawa 2007

[8] prof. dr hab. inż. Wojciech Bartoszek, Rachunek Prawdopodobieństwa, wykład semestr IV dla

kierunku Matematyki, Politechnika Gdańska, 2010

[9] http://www.wawel.com.pl/gielda/

[10] http://starzaki.eu.org/∼wszib/s4/metody/pdf/regresja wieloraka.pdf

39