Assessment of the Company's Financial Condition Using a Synthetic Measure Based on the Example of a Confectionery Company

• Autorzy: Ewa Zdunek-Rosa , Agnieszka Huterska , Justyna Łapińska , Robert Huterski
• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Motivation: Many methodological problems are associated with measuring and forecasting the company's financial standing. Various methods have been developed to assess the current and future financial standing of enterprises. Their usefulness requires development and verification based on the example of a specific enterprise. The evaluation of one of these methods is the subject of this article. Aim: The research objective of the article is to propose a method for assessing the financial situation of a company and to carry out a forecast of the financial condition of an economic entity based on this method. To analyse the condition, indicator analysis and one of the methods of multivariate comparative analysis (MCA) were used - a synthetic measure was constructed, and then the time series analysis method was used (the model of the internal structure of the examined process was estimated). The study also attempts to determine the company's financial condition forecast. The results of the study were presented based on the example of a company representing the food industry - the Wawel SA company. Results: In this study, the financial condition of the company was presented using a synthetic measure, which is a tool for multivariate comparative analysis (MCA). A model of the internal structure of the examined process was also estimated, based on which a forecast of the financial condition of a selected company representing the food industry was determined. The analysis showed that the presented methods are very useful for assessing and forecasting the company's financial condition. (original abstract)

Słowa kluczowe

EN

Financial condition; Synthetic meter; Zero unitarization method; Time-series

PL

Kondycja finansowa; Syntetyczny miernik; Metoda unitaryzacji zerowej; Szeregi czasowe

• Czasopismo: Ekonomia i Prawo
• Rocznik: 2020
• Tom: 19
• Numer: nr 2
• Strony: 379--391

Twórcy

autor

Ewa Zdunek-Rosa

• Nicolaus Copernicus University in Toruń, Poland

autor

Agnieszka Huterska

• Nicolaus Copernicus University in Toruń, Poland

autor

Justyna Łapińska

• Nicolaus Copernicus University in Toruń, Poland

autor

Robert Huterski

• Nicolaus Copernicus University in Toruń, Poland

Bibliografia

• Biznes radar. (2019). Retrieved 11.11.2019 from https://www.biznesradar.pl.
• Dimitruk, J., & Gawiniecki, J. (2017). Metody wielowymiarowej analizy porównawczej: budowa i zastosowanie. Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej, 66(4). doi:10.5604/01.3001.0010.8224.
• Gissel, J., Giacomino, D., & Akers, M. (2007). A review of bankruptcy prediction studies: 1930-present. Journal of Financial Education, 33.
• Hardle, W.K., Hoffmann, L., & Moro, R. (2011). Learning machines supporting bankruptcy prediction. In P. Cizek, W.K. Hardle, & R. Weron (Eds.), Statistical tools for finance and insurance. Berlin: Springer. doi:10.1007/978-3-642-18062-0_7.
• Hasanaj, P., & Kuqi, B. (2019). Analysis of financial statements. Humanities and Social Science Research, 2(2). doi:10.30560/hssr.v2n2p17.
• Huterska, A., & Zdunek-Rosa, E. (2016). Zastosowanie modelu probitowego oraz uciętego liniowego modelu prawdopodobieństwa do analizy kondycji ekonomiczno-finansowej wybranych przedsiębiorstw z indeksu mWIG40. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego: Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia, 83(5). doi:10.18276/frfu.2016.5.83/2-11.
• Kotane, I., Kuzmina-Merlino, I. (2012), Assessment of financial indicators for evaluation of business performance. European Integration Studies, 6. doi:10.5755/j01.eis.0.6.1554.
• Kufel, T. (2007). Ekonometria: rozwiązywanie problemów z wykorzystaniem programu Gretl. Warszawa: PWN.
• Kukuła, K. (2000). Metoda unitaryzacji zerowanej. Warszawa: PWN.
• Łapińska, J., Zdunek-Rosa, E., Huterska, A., Kądzielawski, G., & Łapiński, P. (2018). Ocena kondycji finansowej polskich przedsiębiorstw przemysłu chemicznego. Przemysł Chemiczny, 1(8). doi:10.15199/62.2018.8.4.
• Osińska, M. (2007). Prognozowanie na podstawie jednorównaniowego modelu ekonometrycznego. In M. Osińska (Ed.), Ekonometria współczesna. Toruń: TNOiK.
• Pieloch-Babiarz, A. (2017). Determinants of payout policy and investment attractiveness of companies listed on the Warsaw Stock Exchange. Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy, 12(4). doi:10.24136/eq.v12i4.35.
• Pietrzak, M.B., Fałdziński, M., Balcerzak, A.P., Meluzin, T., & Zinecker, M. (2017). Short-term shocks and long-term relationships of interdependencies among Central European capital markets. Economics & Sociology, 10(1). doi:10.14254/2071-789x.2017/10-1/5.
• Redel, D. (2003). Wykorzystanie sprawozdawczości finansowej do celów analitycznych. In L. Szyszko, & J. Szczepański (Eds.), Finanse przedsiębiorstwa. Warszawa: PWE.
• Rogalska, E. (2018). Multiple-criteria analysis of regional entrepreneurship conditions in Poland. Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy, 13(4). doi:10.24136/eq.2018.034.
• Sandin, A.R., & Porporato, M. (2008). Corporate bankruptcy prediction models applied to emerging economies: evidence from Argentina in the years 1991-1998. International Journal of Commerce and Management, 17(4) doi:10.1108/10569210710844372.
• Siemińska, E. (2002). Metody pomiaru i oceny kondycji finansowej przedsiębiorstwa. Toruń: UMK.
• Sierpińska, M. (2004). Wskaźnikowa ocena kondycji finansowej przedsiębiorstwa. In M. Sierpińska, & T. Jachna (Eds.), Ocena przedsiębiorstwa według standardów światowych. Warszawa: PWN.
• Zdunek-Rosa, E., & Huterska, A. (2018). Zastosowanie modeli upadłości przedsiębiorstw do oceny kondycji ekonomiczno-finansowej wybranych przedsiębiorstw z indeksu WIG-Spożywczy. Studia i Prace Wydziału Nauk Ekonomicznych i Zarządzania Uniwersytetu Szczecińskiego, 3(54). doi:10.18276/sip.2018.54/3-29.
• Zopounidis, C., & Doumpos, M. (2002). Multi-criteria decision aid in financial decision making: methodologies and literature review. Journal of Multi-Criteria Decision Analysis, 11(4-5). doi:10.1002/mcda.333.

Identyfikatory

DOI

10.12775/EiP.2020.026