Determinanty zagrożenia finansowego przedsiębiorstw sektora TSL w Polsce

• Autorzy: Lidia Karbownik

Warianty tytułu

Determinants of Financial Threat of the Enterprises from Transport, Forwarding and Logistic Sector in Poland

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Wczesne zidentyfikowanie zagrożenia finansowego powinno być jednym z podstawowych zadań zarządzających danym podmiotem gospodarczym oraz stać się podstawową determinantą zainicjowania działań naprawczych z niezbędnym wyprzedzeniem. Celem opracowania jest identyfikacja determinant zagrożenia finansowego przedsiębiorstw sektora TSL w Polsce. Na potrzeby badania sformułowano hipotezę badawczą stanowiącą, iż współczynnik bieżącej płynności finansowej jest fundamentalną determinantą zagrożenia finansowego, decydującą w największym stopniu o przynależności spółek sektora TSL w Polsce do jednej z dwóch grup wyodrębnionych w dokonywanej analizie (tj. upadłych lub jak i niezagrożonych upadłością). Podstawową przesłanką badań empirycznych jest fakt, iż nie ma zgeneralizowanych modeli ani też mierników finansowych będących uniwersalnymi predyktorami zagrożenia finansowego dla przedsiębiorstw wszystkich typów i wielkości. Realizacja wskazanego problemu badawczego ma na celu dostarczenie praktyce gospodarczej rozwiązań metodycznych analizy zagrożenia finansowego, mogących służyć zabezpieczeniu kontynuacji działania przedsiębiorstw sektora TSL.(abstrakt oryginalny)

EN

The early recognition of financial threat should be one of the basic tasksof the economic entity's management and also an essential determinant for initiating corrective actions in advance. The objective of the paper is to identify the determinants of financial threat of enterprises from the transport, forwarding and logistic sector. The main research hypothesis formulated in order to achieve the objective of the paper has taken the form of the following statement: the current liquidity ratio is a fundamental determinant of financial threat, which determines to the greatest degree the membership of the enterprises from TFL sector in Poland to one of two groups distinguished in the carried out analysis (i.e. bankrupt companies or those not facing the risk of bankruptcy). Empirical studies were motivated by the fact that there were neither generalized models nor financial measures acting as the universal predictors of financial threat for enterprises of all types and sizes. The study provides practical solutions for the analysis of the financial threat that could serve to safeguard the continued operation of these enterprises.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Finanse; Kondycja finansowa; Finanse przedsiębiorstwa

EN

Finance; Financial condition; Enterprise finance

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
• Rocznik: 2014
• Numer: nr 371 Inwestycje finansowe i ubezpieczenia - tendencje światowe a rynek polski
• Strony: 149--164

Twórcy

autor

Lidia Karbownik

• Uniwersytet Łódzki

Bibliografia

• Antonowicz P., 2013, Założenia analizy dyskryminacyjnej w konstruowaniu nowych wielowymiarowych modeli klasyfikacyjnych w celu prognozowania upadłości przedsiębiorstw, [w:] Adamska A.,
• Mączyńska E. (red.), Upadłości, bankructwa i naprawa przedsiębiorstw. Wybrane zagadnienia, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa, s. 212.
• Duraj A.N., 2010, Nadzór korporacyjny a bezpieczeństwo finansowe przedsiębiorstw, [w:] Urbanek P. (red.), Nadzór korporacyjny w warunkach kryzysu gospodarczego, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź, s. 346-349.
• Franc-Dąbrowska J., 2006, Bezpieczeństwo finansowe a efektywność zaangażowanych kapitałów włas- nych, Roczniki Nauk Rolniczych, seria G, t. 93, z. 1, s. 122.
• Gruszczyński M., 2012, Empiryczne finanse przedsiębiorstw. Mikroekonomia finansowa, Difin SA & Marek Gruszczyński, Warszawa, s. 132.
• Gruszczyński M. (red.), 2012, Mikroekonometria. Modele i metody analizy danych indywidualnych, Wolters Kluwer Polska Sp. z o.o., Warszawa, wyd. II, s. 80-98.
• Hamrol M., Chodakowski J., 2008, Prognozowanie zagrożenia finansowego przedsiębiorstwa. Wartość predykcyjna polskich modeli analizy dyskryminacyjnej, [w:] Badania Operacyjne i Decyzje, nr 3, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław, s. 30.
• Jerzemowska M. (red.), 2006, Analiza ekonomiczna w przedsiębiorstwie, PWE, Warszawa, s. 138.
• Karbownik L., 2012a, Kasowe i memoriałowe mierniki oceny bezpieczeństwa finansowego przedsiębiorstwa, [w:] Duraj J., Instrumenty i sposoby zarządzania kapitałem przedsiębiorstwa, Acta Universitatis Lodziensis, Folia Oeconomica 267, s. 82-83, 88-89, 93 i literatura tam cytowana.
• Karbownik L., 2012b, Pojęcie i obszary kreowania oraz zapewniania bezpieczeństwa finansowego przedsiębiorstwa, [w:] Duraj J., Instrumenty i sposoby zarządzania kapitałem przedsiębiorstwa, Acta Universitatis Lodziensis, Folia Oeconomica 267, s. 64-65.
• Karbownik L., 2014, Dyskryminacyjny model predykcji bezpieczeństwa finansowego przedsiębiorstw sektora TSL w Polsce, Logistyka, nr 3, CD nr 1, s. 2733-2735.
• Korol T., 2010, Systemy ostrzegania przedsiębiorstw przed ryzykiem upadłości, Wolters Kluwer Polska Sp. z o.o., Warszawa, s. 96, 109, 127 i literatura tam cytowana.
• Kufel T., 2011, Ekonometria. Rozwiązywanie problemów z wykorzystaniem programu GRETL, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, s. 141-150.
• Łapczyński M., 2003, Drzewa klasyfikacyjne w badaniach satysfakcji i lojalności klientów, [w:] Analiza satysfakcji i lojalności klientów, StatSoft Polska Sp. z o.o., Warszawa-Kraków, s. 93-102.
• Łapczyński M., 2005, Wpływ aktywności mieszkańców ma poziom życia w gminach woj. małopolskiego, [w:] Statystyka i data mining w badaniach naukowych, StatSoft Polska, Warszawa-Kraków, s. 88.
• Łapczyński M., 2010, Drzewa klasyfikacyjne i regresyjne w badaniach marketingowych, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, Kraków, s. 58-75 i cytowana tam literatura.
• Mączyńska E., 2004, Globalizacja ryzyka a systemy wczesnego ostrzegania przed upadłością przedsiębiorstw, [w:] Appenzeller D. (red.), Upadłość przedsiębiorstw w Polsce w latach 1990-2003. Teoria i praktyka, Zeszyty Naukowe Akademii Ekonomicznej w Poznaniu, nr 49, s. 111.
• Maślanka T., Przepływy pieniężne w zarządzaniu finansami przedsiębiorstw, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa 2008, s. 210.
• Misztal M., 2000, Wykorzystanie drzew klasyfikacyjnych do wspomagania procesów podejmowania decyzji, http://www.statsoft.pl/Portals/0/Downloads/nawykorzystanie5.pdf (5.05.2015).
• Ostasiewicz S., 1998, Statystyczne metody analizy danych, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław, s. 56.
• Pawłowicz L. (red.), 2005, Ekonomika przedsiębiorstw: zagadnienia wybrane, ODDK Gdańsk, Gdańsk, s. 42-45.
• Platt H.D., Platt M.B., 2002, Predicting Corporate Financial Distress: Reflection on Choice-Based Sample Bias, Journal of Economics and Finance, vol. 26, no. 2, s. 188.
• Prusak B., 2005, Nowoczesne metody prognozowania zagrożenia finansowego przedsiębiorstw, Centrum Doradztwa i Informacji Difin Sp. z o.o., Warszawa, s. 10-52.
• Seber G.A.F., 1984, Multivariate Observations, Wiley, New York.
• Stanisz A., 2007, Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem STATISTICA PL na przykładach medycyny, t. III: Analizy wielowymiarowe, StatSoft Polska Sp. z o.o., Kraków, s. 70, 83-84, 86, 108-112.
• Ustawa z 28 lutego 2003 r. Prawo upadłościowe i naprawcze, Dz. U., nr 60, poz. 535, z późn. zm.
• Запорожцева Л.А., 2011, Финансовая безопасность предприятия при переходе на МСФО, Проблемы. Мнения. Решения, Международный Бухгалтерский Учет, сентябрь, № 36 (186), с. 49 (Zaporozhtseva L.A., Financial safety of the enterprise at transition on IFRS, International accounting, September, nr. 36 (186), s. 49).
• Zuba M., 2011, Wpływ poziomu wartości majątku na bezpieczeństwo finansowe wybranych spółdzielni mleczarskich w Polsce, Roczniki Naukowe Stowarzyszenia Ekonomistów Rolnictwa i Agrobiznesu, Warszawa-Poznań-Wrocław, t. XIII, z. 1, s. 485.
• www.statsoft.pl/portals/0/Downloads/przykladyzaawans.pdf (5.05.2015). www.statsoft.pl/textbook/stathome.html (5.05.2015).

Identyfikatory

DOI

10.15611/pn.2014.371.13