The impact of economic fluctuations on company results/Ekonomikos svyravimu itaka imoniu veiklos rezultatams.

Stundziene, Alina ; Bliekiene, Ruta

1. Ivadas

Kiekviena imone veikia isorine aplinka, kaip ir kiekviena imone pati veikia ja. Neretai imoniu veiklos vertinimo metodai, taip pat ir bankroto tikimybes nustatymo metodai apsiriboja vien tik finansine pacios imones analize, taciau aplinkos poveikis joms neretai uzmirstamas.

Vis delto ekonomikos svyravimai daro nemaza itaka imoniu veiklos rezultatams. Galima pastebeti, kad ekonomikos augimo etapu imoniu daugeja, bankrotu mazeja, o imoniu pelnas auga. Ekonomikos nuosmukio laikotarpiu, atvirksciai, bankrotu daugeja, o imoniu pelnas menksta.

Apie gresianti bankrota rodo imones veiklos rezultatai, taciau ju pablogejima daznai nulemia butent makroaplinka, ekonomikos svyravimai. Zinoma, imoniu vadovu vaidmuo cia islieka labai svarbus, ypac sunkmeciu. Isgyventi daugiau sansu turi tos bendroves, kuriu vadovai geba priderinti imones veikla prie pasikeitusios aplinkos, surasti ir isryskinti konkurencinius imones pranasumus pries kitus varzovus, optimizuoti veikla, sanaudas imones viduje ir pan. Vis delto salies ekonomikos bukle dazniausiai yra pradinis impulsas, nulemiantis vienokius ar kitokius imoniu veiklos rezultatus, o jos pasikeitimas duoda zenkla imoniu vadovams, kad imones veiklos rezultatai artimiausiu metu gali keistis, t. y. buti ne tokie, kokiu buvo tikimasi anksciau, ir imtis atitinkamu veiksmu reaguojant i siuos numatomus makroekonomines aplinkos pasikeitimus.

Daugelis bankroto vertinimo modeliu yra statiniai. Jie ivertina imones veiklos rezultatus ir nustato bankroto tikimybe skaiciuojant, taciau nenumato jos pokycio ateityje, arba tokios prognozes rezultatas yra mazai patikimas. Zinant, kaip ekonomikos svyravimai veikia imones rezultatus, galima is anksto numatyti, kaip ekonomikai augant ar letejant, pakis imones veiklos rezultatai, o kartu ir imones bankroto tikimybe. Darbu, kuriuose butu atlikti tyrimai, siekiant issiaiskinti, kaip ekonomikos svyravimai veikia imoniu veiklos rezultatus, nepavyko rasti nei lietuviu, nei uzsienio literaturoje.

Todel sio straipsnio tikslas--nustatyti, kaip salies ekonomines bukles pasikeitimas veikia Lietuvos imoniu veiklos rezultatus ir bankroto tikimybe. Siame darbe tyrimui atlikti apsiribota bendrais visas pramones sakas ir salyje veikianciu imoniu rodikliu duomenimis, o rysiui tarp ju ir salies ekonomines bukles pasikeitimo, kuri atspindi salies bendrojo vidaus produkto (BVP) pokytis, nustatyti naudota koreliacine ir regresine analize.

2. Imoniu veiklos vertinimo ir prognozes pagal finansinius rodiklius ribotumai

Imoniu vertinimo metodu ivairioje literaturoje galima rasti daug ir ivairiu. Turbut pats populiariausias, paprasciausias ir praktikoje dazniausiai taikomas ivairiu finansiniu santykiniu rodikliu skaiciavimas ir ju lyginimas. J. Mackevicius (2006) finansinei imoniu buklei, veiklos rezultatams ir pinigu srautams vertinti siulo skaiciuoti daugiausia informacijos teikiancius finansinius santykinius rodiklius. Informacija finansinei buklei vertinti siuloma imti is balanso, t. y. is turto, isipareigojimu ir nuosavo kapitalo straipsniu. Veiklos rezultatus apibudina pelno (nuostoliu) ataskaitoje rodomos pajamos ir sanaudos, remiantis siais elementais apskaiciuojamas svarbiausias imones veiklos rezultatu ivertinimo rodiklis--pelnas. Is pinigu srautu ataskaitos ivertinami pagrindines, investicines ir finansines veiklos pinigu srautai.

Finansiniai santykiniai rodikliai reiksmingi tada, kai lyginami su:

1. tos pacios imones praejusio laikotarpio rodikliais.

2. numatytais tam tikrais parametriniais rodikliais.

3. tos pacios ukio sakos kitu imoniu rodikliais.

4. pagrindiniu konkurentu rinkoje rodikliais.

5. agreguotais salies ekonomikos rodikliais (Mackevicius 2006).

Taciau finansiniai santykiniai rodikliai kalba apie esama imones bukle, o juos palygine su praeities duomenimis galime matyti, kaip keiciasi finansine imones padetis. Norint suzinoti, kaip jie keisis ateityje, atliekamos prognozes, kurios dazniausiai grindziamos pardavimo ir kitu pagrindiniu imones veiklos rezultatu prognozemis, o jos atliekamos remiantis praeities duomenimis ir mazai ivertinama imones aplinkos pasikeitimo galimybe. Todel neretai jos nebuna tikslios. Tucker ir Zarowin (2006), tikedamiesi geresnio prognozes tikslumo, tyre, ar pajamu islyginimas, naikinant ivairius svyravimus, padeda tiksliau prognozuoti busima pelna ir pinigu srautus. Taciau rezultatai parode, kad daugiau informacijos apie busima pelna suteikia ne pajamu islyginimas, o imones akcijos kaina.

Prognozuojant bendra ateities vaizda svarbiausia suvokti, kokiu rezultatu imone gali pasiekti ateityje atsizvelgdama i pagrindinius vertes veiksnius--augimo tempa ir investiciju rentabiluma. Nera jokiu ypatingu prognozavimo taisykliu, taciau siuloma remtis tokiais patarimais (Dzikevicius et al. 2008):

1. Pirmiausia siuloma ivertinti strategines imones galimybes, silpnasias ir stipriasias puses, konkurencinius pranasumus. Tai padeda ivertinti imones potenciala.

2. Sukuriami skirtingi imones vystymosi scenarijai, detaliai aprasantys imones veikla ivairiose situacijose.

3. Prognozuojamas balansas ir pelno (nuostolio) ataskaita pagal kiekviena scenariju, skaiciuojami imones finansines veiklos rodikliai, NOPLAT, investuotas kapitalas, laisvas pinigu srautas.

4. Patikrinamas prognoziu pagristumas ir igyvendinamumas.

Pazymetina, kad imitacinio modeliavimo technika yra gerokai pranasesne uz optimistinius ir pesimistinius scenarijus, nes siuo atveju mazai tiketina, kad visos projekto realizavimo salygos vienu metu pabloges arba bus geresnes nei numatyta pagrindiniame variante.

Visiskai pasitiketi paciu imoniu pateikiamomis prognozemis taip pat ne visada galima. Esteban ir Devesa (2011) pazymejo, jog imoniu vadovai turi galimybe manipuliuoti uzdirbto pelno skaiciais. Siougle (2007) atliktas tyrimas parode, kad daugumos bendroviu, kuriu akcijomis prekiaujama Graikijos akciju rinkoje, rezultatu prognozes buna pateikiamos optimistiskenes nei faktiniai rezultatai.

Nors imoniu vadovu veiklos indelis, siekiant imoniu veiklos rezultatu, yra labai didelis, taciau jis nera vienintelis veiksnys, lemiantis sekminga imones veikla. Tam itakos turi ir aplinka, o ypac saliu, su kuriomis susijusi ju veikla, ekonomine padetis.

3. Makroaplinkos vaidmuo imoniu veiklai

Pastaroji 2008-2009 m. ekonomikos krize parode, kokia galia ekonomika turi imonems ir ju veiklos rezultatams. Bankroto neisvenge net ir didziausi saliu bankai. Sumazejusi paklausa, sudetingas isejimas i uzsienio rinkas ir kapitalo rinka paveikia praktiskai visas imones. Pavyzdziui, Serbijoje 2007 ir 2008 m. mazu ir vidutiniu imoniu eksportas susitrauke 86-87 proc., o imoniu pelnas smuko 42-44 proc. (Stamatovic, Zakic 2010). Azijos regione nuo finansines krizes labiausiai nukentejo i eksporta orientuotos kompanijos. Mazejes visus 2007 m., 2009 m. pradzioje apdirbamosios pramones eksportas ivairiose Azijos salyse sumazejo iki 45 proc. Imoniu pelnas Singapure, atsizvelgiant i sektoriu, sumazejo iki 14 proc., Tailande - iki 25 proc. (Asian Development Bank 2009). Kaip rodo Eurostat duomenys ir Europos Komisijos atliktas tyrimas, skirtingi pramones sektoriai nevienodai nukentejo nuo krizes, kaip ir nevienodai greitai eme atsistatyti po jos.

Roman ir Rusu (2011) atliktas tyrimas Europos Sajungos salyse parode, kad 29 proc. imoniu kaip pagrindine priezasti krizes metais nurode klientu suradima, 16 proc.--finansavimo trukuma.

Esant itin dinamiskiems verslo aplinkos pokyciams, svarbu laiku ivertinti verslo aplinka, nes tai leidzia sumazinti nepalankia aplinkos pokyciu itaka ir panaudoti atskleistas naujas galimybes igyjant (arba issaugant) konkurencini pranasuma. Ivairios literaturos (Zvirblis, Zinkeviciute 2008; Walsh 2005; Kozlinskis, Guseva 2006; Verdu, Gomez-Gras 2006) analize rodo, kad daugiausia taikoma kokybine verslo aplinkos (tiek makroaplinkos ir mikroaplinkos, tiek sektoriaus) analize. Atliekant makroaplinkos analize dazniausiai taikomi sie kokybiniai metodai: PEST analize, PISETA analize, aplinkos dinamikos analize, scenariju analize.

Populiariausioje PEST kokybineje analizeje paprastai isskiriami (remiantis ekspertiniu vertinimu) prognozuojama palanku poveiki ir prognozuojama nepalanku poveiki turintys veiksniai, numatomas esminiu makroaplinkos veiksniu poveikis imones strategijai. Be to, si analize, atliekama drauge su aplinkos dinamikos analize ir scenariju analize, leidzia numatyti isskirtu veiksniu poveikio lyginamaji stipruma (pvz., stipriai palankus, palankus, nepalankus, stipriai nepalankus ir pan.) bei ju pokyciu tendencijas (ir kryptis). Verslo aplinkos komponentu identifikacija padeda konkrecioje situacijoje isskirti esminius aplinkos komponentus, kurie turi (gali tureti) reiksminga itaka imones veiklos rezultatams.

Sektoriaus terpe--tai isorines (imones atzvilgiu) jegos ir veiksniai, budingi konkretaus ekonomikos sektoriaus imonems. Kiekvienas ekonomikos sektorius turi savo specifika, o bendriausia jos israiska yra mastas ir technologija. Taciau verslui svarbios ir tokios charakteristikos, kaip gyvavimo ciklas, vertes grandine, struktura, konkurentu vaidmuo, vertikali bei horizontali integracija, vidutinis pelningumas, sanaudu pasiskirstymas pagal istekliu rusis ir pan. Tokiu budu sis aplinkos komponentas yra itin daugiaplanes analizes objektas. Cia irgi daugiausia paplite bendrieji statistines analizes, strukturines analizes, scenariju analizes, sektoriaus SSGG analizes metodai. Is specifiniu tyrinejimu metodu taikomos empirines sanaudu patirties kreives, gyvavimo ciklo modelio, isskirtinumu ir galimybiu matricos analize. Sektoriaus terpes parametru visumos kiekybiniam vertinimui irgi turi buti sukurti baziniai modeliai, adaptuoti pagal taikoma atitinkama daugiakriterio vertinimo metoda.

Kaip politine, ekonomine, socialine, technologine, gamtine bei teisine aplinka veikia imone, buvo tirta Zvirblio ir Zinkeviciutes (2008) darbe. Taikydami kriteriju reiksmiu ir ju reiksmingumu sandaugu sumavimo daugiakriterio vertinimo metodika, autoriai pasiule siuos komponentus vertinti integriniais dydziais--lygio indeksais. Pasak ju, atliekant kiekybine sektoriaus analize tikslinga taikyti kompleksini daugiakriterio vertinimo metoda atskirai pagal dalinius kriterijus, tai susiejant su scenariju sudarymu. Tam reikia isskirti adekvacias nagrinejamam ekonomikos sektoriui svarbiausiu veiksniu grupes, kurios lemtu atitinkamus dalinius kriterijus. Tokiais kriterijais pirmiausia galetu buti Verslas: teorija ir praktika, 2012, 13(1): 5-17 7 sektoriaus pelningumo indeksas, sanaudu pasiskirstymo indeksas, integracijos indeksas. Taciau mineti autoriai pateikia tik teorini modeli, kuris praktiskai nebuvo igyvendintas.

Kai kurie kiti autoriai (Dechow et al. 2010; Francis et al. 2006; Yee 2006), tirdami imoniu uzdirbamo pelno kokybe, taip pat teige, kad uzdirbamas pelnas priklauso nuo makroekonomikos, taciau detalesniu tyrimu siuo klausimu neatliko.

XX a. pabaigoje rysi tarp organizacijos ir jos aplinkos bande nustatyti atsitiktinumo teorija. Konkurencija XXI a. tapo ypac stipri, todel bendrovems svarbu ivertinti aplinka ir ja suprasti bei prisiderinti prie naujos aplinkos paciai geriau nei konkurentai (Baraz, Sakar 2011). Xu ir Chen (2011) taip pat pabreze isorines verslo aplinkos ivertinimo svarba kuriant verslo modeli.

Kozlinskis ir Guseva (2006) isskiria tris pagrindines priezastis, del ko svarbu prognozuoti makroaplinka:

1. Augantis vyriausybes vaidmuo vykdant sekminga ir produktyvia ekonomine veikla.

2. Verslo visuomene reiksmingai prisideda prie sekmingos ekonomikos raidos.

3. Patrauklumas uzsienio investuotojams yra svarbus pletros veiksnys.

Kozlinskis ir Guseva (2006), vertindami ekonomine aplinka, tyre verslo lukesciu rodiklius--ekonominiu vertinimu rodikli, Parex verslo aktyvumo rodikli, VUKO indeksa ir ieskojo ju rysio su makroekonominiais rodikliais--BVP, tenkanciu vienam gyventojui, nedarbo lygiu, kainu indeksu, trumpalaike ir ilgalaike palukanu norma. Taciau rezultatai parode, kad rysys tarp ju yra silpnas.

Makroekonominiams procesams yra gana reiksminga valstybes itaka. Ji pasireiskia ivairiu reguliavimo ir valdymo funkciju igyvendinimu. Esmine valdzios instituciju paskirtis--uztikrinti ekonomini ir politini stabiluma. Valstybe taip pat privalo gerinti mikroekonominius imoniu pajegumus, uztikrindama efektyvu isteklius tiekianciu instituciju darba, skatindama istekliu kokybes didinima ir produktyvu naudojima.

Vis labiau augantis imoniu socialines atsakomybes populiarumas pasaulyje, gilejantis jos reiksmes ir itakos visuomenes raidai suvokimas skatina ir pacius verslo subjektus orientuoti savo veikla i socialiai atsakingo valdymo, vartojimo, investavimo ir kitus principus. Isitvirtinus suvokimui, kad imones nera izoliuotos nuo visuomenes, pazangiose salyse verslo sektorius, kaip visuomenes raidos procesu dalis, vadovaujasi imoniu socialines atsakomybes ideja, kuri gerina imones ivaizdi, padeda valdyti rizika ir didina imones konkurencinguma (Bernatonyte et al. 2009).

Zinant rysi tarp makroaplinkos ir imoniu veiklos rezultatu, galima is anksto numatyti, kokia linkme, tiketina, pasuks imoniu veiklos rodikliai, pasikeitus ekonominei situacijai salyje. BVP prognozes atliekamos daugelio kompetentingu instituciju ir ju prognozes galima laikyti gana patikimomis. Is anksto numatyti imones veiklos rezultatu kitimo krypti ypac reikalinga investuotojui, norinciam laiku suspeti priimti sprendima del imones isigijimo ar pardavimo ir gauti maksimalia nauda, taip pat patiems imoniu vadovams, kad galetu greiciau persiorientuoti ir geriau pritaikyti savo imones veikla prie besikeicianciu verslo salygu.

4. Bankroto tikimybes nustatymas

Skirtingai nei makroekonomines aplinkos poveikio imonems klausimas, imoniu bankroto tikimybes nustatymo problema pastaraisiais desimtmeciais yra ypac populiari tarp akademiku. Sis klausimas ypac aktualus investuotojams ir finansu analitikams. Bankroto prognozavimas yra labai svarbus visoms organizacijoms, nes kiekvienos bendroves bankrotas daugiau ar maziau paveikia salies ekonomika.

Imoniu bankroto prognozavimas--tai budas kiekybiniais parametrais ivertinti imoniu bukle, nustatyti negatyvias imoniu bukles tendencijas ir ju bankroto tikimybe. Pagal bukles ivertinimo rodiklius galima ieskoti budu sumazinti ar net pasalinti bankroto gresme. Imoniu bankroto prognozavimas ir jo gresmes nustatymas is anksto gali buti impulsas ne tik isvengti bankroto, bet ir rasti veiksmingu strateginiu sprendimu.

Imoniu bankroto uzuomazgu ir jo gresme galima pastebeti analizuojant finansiniu ataskaitu duomenis: absoliucius finansiniu rodikliu pokycius, santykinius finansinius rodiklius ir ju dinamika. Signalas atlikti tokia analize daznai yra imones finansines atskaitomybes audito isvados. Imoniu buklei vertinti naudinga ir veiksminga atlikti artimu pagal veikla, masta ir kitus pozymius imoniu lyginamaja dinamine analize. Tokios analizes rezultatai leidzia spresti apie tai, kokia linkme kinta imones bukle ir kaip ji atrodo, palyginti su konkurentais. Lyginant imones bukle skirtingu laikotarpiu ar su kitos imones tam tikro laikotarpio bukle, daznai keblumu sukelia vadinamoji daugiakriteriskumo problema. Pavyzdziui, vienoda imoniu bankroto gresmes tikimybe gali nusakyti daugybe skirtingu finansiniu ir ekonominiu rodikliu deriniu. Tai paaiskina pastangas rasti ir taikyti integruota rodikli, kuris leistu gana patikimai ivertinti imoniu bankroto gresme.

Imoniu bankroto prognozavimo modeliu esme--kompleksinis rodiklis, apimantis ivairias imoniu veiklos sritis, leidziantis ivertinti imoniu bankroto gresme pagal nustatytas kritines reiksmiu ribas.

Isnagrinejus skirtingu autoriu sukurtus imoniu bankroto prognozavimo modelius, galima rasti nemazai bendro tie patys finansiniai rodikliai kartojasi keliuose modeliuose. Dazniausiai naudojami keturi santykiniai rodikliai: grynojo apyvartinio kapitalo ir turto santykis; turto apyvartumas (pardavimo ir turto santykis); turto graza pries apmokes8 tinant (pelno pries apmokestinant ir turto santykis); nepaskirstytojo pelno ir turto santykis. Isnagrinejus visu modeliu koeficientus, galima pastebeti, kad didziausia lyginamaja dali ivairus autoriai priskiria turto pelningumui, antroje vietoje pagal svarba bankroto tikimybei yra turto naudojimo efektyvumo rodiklis, toliau eina finansinio stabilumo ir isiskolinimo rodikliai.

Altmano modelis yra placiausiai taikomas tiek uzsienio salyse, tiek Lietuvoje. Del Altmano modeliu taikymo tikslingumo imoniu bankrotui prognozuoti nera vienos nuomones, taciau iki siol daug kur placiai taikomas ir analizuojamas. Bankroto diagnozavimo modeliu lyginimas buvo atliktas ne vienoje salyje.

Tailando imonems pritaikytu Ohlsono ir Altmano modeliu palyginimas (Pongsatat et al. 2004) parode, kad bankrutavusioms imones tinkamesnis Altmano modelis, o ne bankrutavusioms imonems tikslesni rezultata pateike Ohlsono modelis, taciau esminiu metodu trukumu autoriai neizvelge. Lifschutz ir Jacobi (2010), tirdami Izraelio kompanijas, taip pat pripazino Altmano modelio pranasuma daugeliu atveju. Tik stabilioms kompanijoms "Ingbar" modelis yra patikimesnis. Altmano ir Fulmer modelius palygino Rahnamai Roud Poshti et al. (2009) bei nustate, kad Altmano metodas gerokai tikslesnis. Alkhatib ir Bzour (2011) atliktas Altmano ir Kida modeliu palyginimas parode, jog Jordanijos bendroviu atveju pirmasis metodas dave kur kas geresni rezultata.

Taigi daugelis ivairiu saliu specialistu, isnagrineje Altman modelio pritaikomuma, pripazino, kad iki siol nera sukurta geresnio modelio, bet ji reikia tobulinti, t. y. tikslinti sudedamasias dalis, ivertinti salies ekonomikos ar ekonomines veiklos ypatybes. Agarwal ir Taffler (2008) Jungtiniu Karalysciu imonems sudare ir pritaike jai adaptuota Z modeli. Martin et al. (2011) pritaike hibridini modeli, kuris yra dinamiskas, ir leidzia nustatyti tinkamiausia modeli kiekvienu konkreciu atveju.

Kiti autoriai kure naujus bankroto tikimybes nustatymo metodus. Juose buvo pritaikyta BSM tikimybes teorija (Hillegeist et al. 2004), rizikos (hazard) teorija (Chava, Jarrow 2004; Abdullah et al. 2008; Beaver et al. 2005), klasterine analize (Mehrani et al. 2005; Neophytou, Molinero 2004), genetinis programavimas (Etemadi et al. 2009), daugialype diskriminantine analize (Etemadi et al. 2009; Kordlar, Nikbakht 2011), logit (Abdullah et al. 2008; Campbell et al. 2008), dirbtiniai neuroniniai tinklai (Makian et al. 2010; Komijani, Saadatfar 2007). Daugelis siu metodu pagerino Altmano modeli. Tyrimai parode, kad pazangiausi metodai, tokie kaip losimu teorija, genetinis programavimas, dirbtiniai neuroniniai tinklai, duoda geresnius rezultatus ne tik uz Altmano modeli, bet ir uz daugiamate diskriminantine ar logit analize. Taciau sukurti modeliai yra gerokai sudetingesni ir praktiskai naudoti ne tokie patogus.

Nors visi jie buvo gana tikslus, daugelis pripazista, kad is esmes pagerinti Altmano sukurta modeli ir issaugoti modelio paprastuma yra gana sunku. Be to, visi isvardyti autoriai remesi vien tik finansiniais imoniu rodikliais, o tyrimu, atliktu naudojant ir daugiau ivairiu rodikliu, atlikta labai nedaug.

Wu, Gaunt ir Gray (2010), be imoniu finansiniu rodikliu, i bankroto ivertinimo modeli itrauke ir nauja kintamaji, kuris ivertino imones diversifikacijos laipsni. Tyrimas parode, kad diversifikacijos laipsnis turi neigiama koreliacija su bankroto tikimybe. Chava ir Jarrow (2004) i bankroto tikimybes nustatymo modeli itrauke pramones sakos kintamaji. Nustatyta, kad imoniu suskirstymas pagal pramones sakas yra ypac reiksmingas tiek laisvojo nario, tiek poslinkio parametro nustatymui prognozavimo modelyje.

Tyrimas parode, kad modeli ypac pagerina stebiniai, surinkti ne metu, bet menesio intervalais, taciau cia susiduriama su duomenu ribotumu. Taip pat nustatyta, kad, i modeli itraukus rinkos kintamuosius, apskaitos duomenys turi tik nedidele itaka.

Apzvelgus moksline literatura, kurioje gvildenama imoniu bankroto prognozavimo modeliu taikymo ir tinkamumo problema Lietuvos imonems, aptinkama ivairiu mokslininku nuomoniu. Vieni Altman modeli vertina gana kritiskai ir siulo liautis taikyti Lietuvos imoniu bankroto diagnostikai. Kiti teigia, kad tokius modelius naudoti galima, tik reikia juos pritaikyti. Treti tvirtina, kad sis modelis leidzia bankrota prognozuoti apytiksliai arba kad jo taikymas neturetu buti ribojamas. Pasak Mackeviciaus ir Rakstelienes (2005), tokias prognozes reikia atlikti kiekvienais metais, nes vieneriu metu rezultatai neleidzia daryti vienareiksmes isvados del imones bankroto tikimybes.

Garskaite (2008) istyre keleta imoniu bankroto prognozavimo modeliu, kuriuose naudojama tiesine diskriminantine analize--Altmano, Liso, Taflerio ir Springate. Siekiant issiaiskinti bankroto prognozavimo modeliu taikymo tinkamuma Lietuvos imonems, buvo atlikta 20 Lietuvos imoniu, tarp kuriu yra tebeveikianciu ir bankrutavusiu po nagrinejamo laikotarpio imoniu, analize. Buvo nustatyta, kad didzioji dalis klasikiniu statistiniu modeliu bankrotui prognozuoti yra pirminio, t. y. Altmano, modelio modifikacijos. Didziausias panasumas pastebimas tarp Altmano ir Springate, Liso modeliu.

Mackevicius ir Silvanaviciute (2006) nustate, kad tiesines diskriminantines analizes modeliais (Altman, Springate, Taffler ir Tisshaw) visoms imonems apskaiciuota bankroto tikimybe yra vienoda, o atskiru imoniu logistines regresijos modeliu (Zavgren, Chesser) rezultatai skirtingais laikotarpiais skiriasi.

Tyrejai, atlike issamesne Zavgren modelio kintamuju ir koeficientu analize, nustate, kad tokiu abejotinu rezultatu priezastis--sio modelio tiesiniu funkciju koeficientai, kurie reiksmingai skiriasi funkcijose, naudojanciose penkeriu ar Verslas: teorija ir praktika, 2012, 13(1): 5-17 9 ketveriu metu senumo finansinius duomenis, nuo einamuju metu funkciju. Taigi galima daryti isvada, kad Zavgren modelio rezultatai naudingos informacijos apie realia nagrinejamu imoniu bukle neatskleide ir sis modelis yra nepatikimas ir netinkamas Lietuvos imoniu bankroto tikimybei prognozuoti. Apibendrinus Chesser modelio rezultatus, galima teigti, kad juo apskaiciuotos bankroto tikimybes nebuvo tikslios visoms imonems ir tik is dalies sutapo su tiesines diskriminantines analizes modeliu rezultatais.

Mackevicius ir Silvanaviciute (2006) tyrimas parode, kad tiksliausi ir patikimiausi imoniu bankroto tikimybei prognozuoti buvo tiesines diskriminantines analizes grupei priklausantys modeliai ir atitiko realia imoniu bukle. Logistines regresijos modeliu rezultatai buvo priestaringi, daznai nesutapo su tiesines analizes modeliu rezultatais ir neatitiko realios finansines imoniu bukles, todel sie modeliai yra nepatikimi. Todel galima teigti, kad Lietuvos imoniu bankrotui prognozuoti tiesines diskriminantines analizes Altman, Springate, Taffler ir Tisshaw modeliai yra tinkamesni nei logistines regresijos Zavgren ir Chesser modeliai.

Bivainis ir Garskaite (2010) veliau parenge imoniu bankroto gresmes diagnostikos sistema. Pagal ja imoniu bankroto gresmes diagnostika atliekama trimis etapais, palaipsniui konkretinant imones bukle ir ja sukelusias priezastis. Pirmajame etape finansine imoniu bukle ir bankroto gresme vertinama taikant integruota modeli, pagal kuri gaunamas apibendrinamasis bukles ivertis. Antrajame etape analizuojami santykiniai finansiniai imones rodikliai, siekiant diagnozuoti problemines imones sritis. Treciojo etapo, kuriame analizuojami absoliutiniai finansiniai rodikliai, paskirtis--nustatyti imones bukle lemusias priezastis. Gauti imones bukles iverciai leidzia pagristai parinkti bankroto prevencijos priemones is galimu orientacinio vidiniu ir isoriniu priemoniu rinkinio. Taip pat numatytos parengtos diagnostikos sistemos adaptavimo ivairiu ukio sektoriu imonems ir kintancioms aplinkos salygoms galimybes.

Stoskus, Berzinskiene ir Virbickaite (2007) tyre imones kriziu vystymosi alternatyvu ir bankroto problemu bei diagnostikos klausimus. Pasak autoriu, bankroto, kaip vienos is imones kriziu vystymosi alternatyvos, imanoma isvengti deramai ivertinus bankroto tikimybe, laiku diagnozavus pirminius pozymius bei uztikrinus prevencijos priemoniu veiksminguma imones veikloje. Pradejus veikti uzdelsto bankroto mechanizmui, daznai naujam verslui pradeti ar imonei reorganizuoti jau nebelieka jokiu bankrutuojancios imones rezervu. Tai ivertinus, bankroto diagnostika turi buti pagrista nuolatiniu finansines ukio subjekto bukles stebejimu ir vertinimu, siekiant kuo anksciau pastebeti krizes sukeltus tiketino bankroto pozymius, nustatyti jos atsiradimo priezastis bei sprendimo galimybes.

Pazymetina tai, kad aplinkos veiksniu poveikis imones krizinei situacijai turi sinergini efekta: paprastai isorines salygos sustiprina vidiniu veiksniu reiskimosi galimybes. Remiantis autoriu atliktu tyrimu rezultatais pastebeta, kad net sekmingai veikiancios imones nuolat susiduria su krizinemis situacijomis, kurias suformuoja aplinkos veiksniai, taciau nemokiu imoniu gausejimas rodo, kad daugelis imoniu skiria nepakankamai demesio aplinkos veiksniu itakos analizei.

Diagnozuojant krizines situacijos pozymius svarbu ivertinti imoniu krizes dinamikos alternatyvas, nes kiekvienoje ju gresmes galimybes ir bankroto tikimybe reiskiasi skirtingu stiprumu. Remiantis uzsienio autoriu darbais, isskiriami keturi krizes vystymosi alternatyvu etapai, sudarantys dinamikos cikla: potenciali krize, umi krize, isisenejusi krize ir krizes atomazga. Pazymetina, kad realaus bankroto gresme labai priklauso nuo to, kurioje krizes vystymosi fazeje atpazistami jam budingi bruozai, ir kiek i juos reaguoja imoniu administracija. Potencialios krizes dinamikos etapas siejamas su ispejamaja faze. Daugeliu atveju tai yra pokycio pradzia. Sioje fazeje gresmes reiskimosi galimybes ir bankroto tikimybe nera didele, nes atliekant prevencine veiklos rodikliu diagnostika imanoma pastebeti ir atpazinti krizes signalus bei parengti veiksmu plana. Jeigu sis momentas neatpazistamas ir tinkamai neivertinamas, krize gali sukresti taip, kad imones valdymas ir tolesne veikla neisvengs nuostoliu. Potencialios krizes etapas dar vadinamas prieskrizine pakopa. Siame etape bankroto tikimybe didele. Visa tai rodo, kad svarbu laiku numatyti krize ir jai pasiruosti. Kartais krize yra numatoma, atpazistama, bet nesiimama jokiu veiksmu. Tokiu atveju istinka veiklos analizes paralyzius, o bankroto tikimybe--labai didele. Siekiant isvengti daugybes imones veiklos komplikaciju, bankroto gresmes, labai svarbu pastebeti pirmaja artejancios krizes faze. Lengviau valdyti jau ivykusia krize apie ja zinant is anksto, nors ir nesiimant veiksmu. Netiketa krize imoneje valdyti gerokai kebliau, brangiau ir daznai tai neturi veiklos testinumo.

Bankrotas--didziausia gresme kelianti imoniu veiklos vystymosi alternatyva. Ivertinus tai, kad krize imonese naturali veiklos proceso dalis, galima teigti, kad jos baigtis priklauso nuo imones vidinio potencialo: vadovu kompetencijos, darbo istekliu kokybes bei finansiniu pajegumu. Daznai ir sekmingai dirbanciose imonese pastebimi pirminiai bankroto pozymiai, t. y. krizine situacija, kuria galima valdyti. Kita vertus, tiriant jau bankrutavusiu imoniu veiklos rezultatus, pastebeta, kad bankrutavusiose imonese daznai pirminiu bankroto pazymiu nepastebima, ypac kai vyksta tycinis bankrotas.

Tiriant finansine bankrutavusiu imoniu veikla laikotarpiu iki bankroto, nustatyta, kad pirminiai realaus bankroto pozymiai pastebeti tik 60 proc. tirtu bankrutavusiu imoniu. Kitose imonese sie pozymiai nebuvo gresmingi. Tai leidzia manyti, kad sios imones susidure su tycinio bankroto situacija arba isorines aplinkos veiksniu itaka tapo tokia staigi, kad imones nesuspejo laiku reaguoti i susidariusias problemas. Neneigiant isoriniu veiksniu, kurie lemia ir sekmingai veikianciu imoniu veiklos dinamika, itakos pazymetina, kad bet kuriuo atveju atsakomybe tenka imoniu vadovams, nepakankamai demesio skiriantiems veiklos rezultatu analizei, prevencinei bankroto diagnostikai ankstyvuoju potencialios krizes laikotarpiu (Stoskus et al. 2007).

5. Ekonomikos svyravimu itaka Lietuvos imoniu veiklos rezultatams tyrimas

Siekiant nustatyti, kokia itaka imoniu veiklos rezultatams daro makroekonomine aplinka, o tiksliau, ekonomines situacijos pokyciai, buvo atliktas tyrimas, analizuojant Lietuvos bendrojo vidaus produkto (BVP) pokycius bei imoniu veikla apibudinancius rodiklius--imoniu skaiciu, bankrotu skaiciu, pagrindinius finansinius imoniu rodiklius. Taip pat bus nustatoma, kaip salies ekonomines bukles pasikeitimas veikia imoniu bankroto tikimybe, kuri apskaiciuojama remiantis Altmano metodu. Bendroms tendencijoms ir rysiams tarp nagrinejamu rodikliu nustatyti buvo apsiribota apibendrintais visas pramones sakas ir visas salyje veikiancias imones apimanciais suminiais rodikliais. Tyrimas atliekamas remiantis paskutiniu devyneriu metu duomenimis. Analize atliekama naudojantis koreliacine analize ir regresine analize.

Logiska manyti, kad Lietuvoje, kaip ir daugelyje kitu saliu, ekonomikai augant, auga ir verslas, gereja imoniu veiklos rezultatai, ir atvirksciai, ekonomikai traukiantis, verslo rodikliai prasteja. Remiantis Lietuvos statistikos departamento duomenimis, galima matyti gana ryskia priklausomybe tarp imoniu skaiciaus ir bendrojo vidaus produkto pokyciu (1 pav.).

Kaip matyti is 2 pav., ekonomikai augant 7-10 proc., 2002-2007 m. ukio subjektu skaicius kasmet gana sparciai didejo (iki 6,4 proc.). Ekonomikos augimo tempams letejant, ukio subjektu skaiciaus augimas taip pat sumenko, o ekonomikai traukiantis, ukio subjektu skaicius taip pat menko. Tiesa, ukio subjektu skaiciaus svyravimas yra nuosaikesnis nei BVP kitimas.

Bankrutuojanciu imoniu skaicius taip pat labai priklauso nuo ekonomikos svyravimu. Iki 2008 m. bankrotu skaicius kasmet mazejo, o prasidejus krizei, 2008 ir 2009 m., jis smarkiai soko aukstyn (3 pav.).

Taigi tokia pirmine analize leidzia daryti prielaida, kad imoniu veiklos rezultatai taip pat keiciasi atsizvelgiant i ekonomine situacija salyje. Paskutiniu penkeriu metu imoniu veiklos rezultatu analize parode, kad yra ypac glaudus rysys tarp BVP augimo ir imoniu pajamu bei pelno rodikliu augimo. 1 lenteleje pateikti didziausia koreliacija su BVP pokyciu turintys imoniu veiklos rodikliai. Taip pat rezultatai parode, kad tarp BVP pokycio ir pagrindiniu imones veiklos rezultatu, t. y. pajamu is pardavimo, pokycio, bendro pelno pokycio, daugumos pelningumo rodikliu, egzistuoja gana stipri tiesine priklausomybe, kurios adekvatuma nusako determinacijos koeficiento ([R.sup.2]) reiksme.

[FIGURE 2 OMITTED]

Tyrimas parode, kad BVP sumazejus (padidejus) 1 proc., imoniu pajamos ir bendrasis pelnas vidutiniskai sumazeja (padideja) du kartus daugiau. Ekonomikai augant vidutiniskai 5 proc., imoniu pelningumas (pelno pries apmokestinima ir pajamu is pardavimo santykis) siekia taip pat apie 5 proc., taciau, ekonomikai traukiantis, pelningumas mazeja leciau, t. y. regresijos kreive yra gulstesne nei 45 laipsniu kreive. Panasus ir grynojo pelningumo rezultatai, tik grynasis pelningumas yra mazdaug 1 proc. mazesnis nei pelningumo rodiklis. Nedaug nuo pelningumo rodiklio skiriasi ir turto pelningumo rodiklis, tik jo regresijos kreive yra siek tiek nuozulnesne. Nuosavo kapitalo rodiklis labiau reaguoja i ekonomikos svyravimus ir jo reiksmes paprastai virsija visu anksciau minetu pelningumo rodikliu reikmes, t. y. ekonomikai augant, jis yra didesnis nei kiti pelningumo rodikliai. Pvz., 5 proc. nuosavo kapitalo pelninguma galima pasiekti jau esant nuliniam BVP augimui. Taciau ekonomikai traukiantis, nuosavo kapitalo rodiklis krinta labiau nei kiti pelningumo rodikliai.

Siekiant ivertinti, ar ekonominiai svyravimai daro itaka imoniu bankroto tikimybei, buvo nustatyta koreliacija tarp i Altmano modeli ieinanciu rodikliu bei BVP pokycio. Rezultatai parode, kad tiesinis rysys tarp minetu rodikliu yra kur kas silpnesnis nei tarp 1 lenteleje pateiktu pagrindiniu imones veiklos rodikliu (pajamu pokycio, bendro pelno pokycio bei pelningumo rodikliu) ir BVP pokycio (2 lentele).

Nustatyti santykiniu, t. y. isvestiniu, rodikliu priklausomybe nuo BVP kitimo yra gerokai sudetingiau nei neisvestinius rodiklius. Tam itakos turi tai, kad i formule ieinantys rodikliai gali skirtingai reaguoti i ekonomikos svyravimus. Kaip parode rezultatai, tiesine regresija santykiniams rodikliams jau nera tinkama, todel buvo isbandyti ivairus kiti regresijos modeliai. Patikimiausia rezultata duoda antrojo laipsnio regresijos lygtis, taciau sis modelis tinkamas tik EBIT ir turto santykiui ivertinti. Maziau patikimas jis viso turto apyvartumui ir grynojo apyvartinio kapitalo koeficientui nustatyti, o bendrojo mokumo koeficiento ir nepaskirstytojo pelno santykiui su turtu reiksmems nustatyti, atsizvelgiant i BVP pokyti, patikimo modelio rasti nepavyko.

Del sios priezasties santykiniai rodikliai buvo isskaidyti i sudetines dalis ir tiriami atskiri i formules ieinantys neisvestiniai rodikliai. Analize parode, kad siu pavieniu rodikliu koreliacija su BVP pokyciu svyruoja nuo 0,72 iki 0,88 (3 lentele).

Rezultatai rodo, kad BVP pokycio itaka grynojo apyvartinio kapitalo koeficientui galima tiksliau prognozuoti ne tiesiogiai, bet pagal atskirus, i sio rodiklio skaiciavimo formule ieinancius rodiklius, t. y. trumpalaiki turta, trumpalaikius isipareigojimus ir bendra turta, kuriu regresines lygties patikimumas virsija 0,8, kai grynojo apyvartinio kapitalo koeficiento ir BVP pokycio priklausomybes regresijos lygties determinacijos koeficientas ([R.sup.2] rodiklis) yra siek tiek mazesnis. Nepaskirstytojo pelno ir turto santykio, turto apyvartumo ir bendrojo mokumo koeficiento prognozavimas, atsizvelgiant i BVP pokyti, pagal atskirus rodiklius taip pat daug patikimesnis nei tiesiogiai. EBIT ir turto santykio prognozavimas tiesiogiai yra patikimesnis nei pagal atskirus sudedamuosius rodiklius.

Vis delto, kadangi visi i santykinius rodiklius ieinantys prognozuojami rodikliai isreiksti pokyciais, EBIT ir turto santykio tiesioginiam prognozavimui taip pat reikia pereiti prie pokyciu. Tuo tikslu buvo rasta tinkamiausia regresijos lygtis, kurios determinacijos koeficiento (R2) reiksme siekia 0,9174 ir yra:

y = 93,531 [x.sup.2] + 15,488x - 1,7287,

cia x - BVP pokytis; y - EBIT ir turto santykio pokytis.

Atsizvelgiant i gautas priklausomybes apskaiciuotos E. Altmano modelio Z reiksmes. Naudojamas modelis, sukurtas birzoje nekotiruojamu bendroviu bankroto rizikai ivertinti:

Z' = 0,717 x [Y.sub.1] + 0,847 x [Y.sub.2] + 3,107 x [Y.sub.3] + 0,420 x [Y.sub.4] + 0,998 x [Y.sub.5],

cia [Y.sub.1] - grynojo apyvartinio kapitalo koeficientas; [Y.sub.2] - nepaskirstytojo pelno ir turto santykis; [Y.sub.3] - EBIT ir turto santykis; [Y.sub.4] - bendrojo mokumo koeficientas; [Y.sub.5] - viso turto apyvartumas.

Kaip keiciasi visi minetieji rodikliai ir bankroto tikimybe, atsizvelgiant i BVP pokyti, parodyta 4 lenteleje.

Is rezultatu matyti, kad ekonomikai augant daugiau nei 5 proc., Z reiksme taip pat gana sparciai kyla. Tai reiskia, kad ekonomikos kilimo fazeje imoniu bankroto tikimybe vien del ekonomikos augimo mazeja. Pavyzdziui, jei BVP per metus padideja 10 proc., Altmano modelio Z reiksme vien del sio efekto isauga 17,1 proc., o tai reiskia, kad imoniu bankroto tikimybe mazeja. Ekonomikai traukiantis, bankroto tikimybe ivertinanti Altmano modelio Z reiksme taip pat mazeja. BVP per metus sumazejus 5 proc., Z reiksme vien del ekonomikos nuosmukio sumazeja 40,4 proc., o tai reiskia, kad imoniu bankroto tikimybe atitinkamai isauga. Kaip rodo rezultatai, neigiama itaka bankroto rizikai turi ir mazesnis nei 5 proc. ekonomikos augimas. 4,85 proc. per metus BVP augimo tempas yra tas taskas, kuriame ekonomikos svyravimai neturi itakos imoniu bankroto rizikai, t. y. tokiu atveju lemiama vaidmeni vaidina tik imoniu vadovu gebejimai sutvarkyti imones finansus, t. y. plesti rinkos dali, kelti konkurencini pranasuma, mazinti sanaudas ir pan.

6. Isvados

Siame straipsnyje nagrinetas ekonomines aplinkos poveikis imonems ir ju veiklai. Uzsienio ir Lietuvos literaturos analize parode, kad salies ekonomines bukles pasikeitimo itaka imoniu veiklos rezultatams yra mazai istirta. Placiau nagrinejama tik imoniu bankroto tikimybes nustatymo problema, taciau, autoriu manymu, daug svarbesnis uzdavinys--identifikuoti aplinkybes, kurios is anksto ispeja apie artejancius imoniu veiklos rezultatu pasikeitimus, gebeti prisitaikyti prie nauju verslo salygu ir uzkirsti kelia imones bankrotui.

Lietuvos imoniu veiklos rezultatu priklausomybes nuo salies BVP pokycio tyrimas parode, kad:

1. Imoniu skaiciaus kitimas tiesiogiai priklauso nuo salyje sukuriamo BVP pokycio per metus. Be to, salyje veikianciu ukio subjektu skaiciaus svyravimas yra nuosaikesnis nei BVP kitimas.

2. Imoniu bankrotu skaicius taip pat priklauso nuo salies ekonomines bukles. Ekonomikai augant, imoniu bankrotu mazeja, o ekonomikos nuosmukio laikotarpiu bankrotu skaiciaus augimas keleta kartu virsija bendrojo vidaus produkto sumazejima.

3. Tarp BVP pokycio ir pagrindiniu imones veiklos rezultatu, t. y. pajamu is pardavimo pokycio, bendro pelno pokycio bei daugumos pelningumo rodikliu egzistuoja gana stipri tiesine priklausomybe.

4. Tiesinis rysys tarp BVP pokycio ir i Altmano modeli ieinanciu santykiniu rodikliu yra menkas. Todel siekiant nustatyti, kaip ekonomines situacijos pasikeitimas paveikia imoniu bankroto tikimybe, santykiniai rodikliai buvo isskaidyti ir pavieniai i santyki ieinantys finansiniai rodikliai nagrineti atskirai.

5. Salies ekonomikai augant daugiau kaip 5 proc., Altmano modelio Z reiksme taip pat gana sparciai kyla, o tai reiskia, kad ekonomikos kilimo fazeje imoniu bankroto tikimybe vien del ekonomikos augimo mazeja. Ekonomikai traukiantis, bankroto tikimybe ivertinanti Altmano modelio Z reiksme taip pat mazeja. Neigiama itaka bankroto rizikai turi ir mazesnis nei 5 proc. ekonomikos augimas. 4,85 proc. per metus BVP augimo tempas yra tas taskas, kuriame ekonomikos svyravimai neturi itakos imoniu bankroto rizikai, t. y. tokiu atveju lemiama vaidmeni vaidina tik imoniu vadovu gebejimai sutvarkyti imones finansus, t. y. plesti rinkos dali, kelti konkurencini pranasuma, mazinti sanaudas ir pan.

Sie tyrimai yra bendrojo pobudzio, taciau jie patvirtina, kad salies ekonomine padetis turi didele itaka imoniu veiklos rezultatams. Siekiant detalesnes analizes si tyrima reiketu atlikti kiekvienam pramones sakos sektoriui atskirai, nes tiketina, kad ne visi pramones sektoriai vienodai reaguoja i ekonomikos ciklus.

doi: 10.3846/btp.2012.01

Literatura

Abdullah, N. A. H.; Halim, A.; Ahmad, H.; Rus, R. M. 2008. Predicting corporate failure of Malaysia's listed companies: comparing multiple discriminant analysis, logistic regression and the Hazard model, International Research Journal of Finance and Economics 15: 201-217.

Agarwal, V.; Taffler, R. 2008. Comparing the performance of market-based and accounting based bankruptcy prediction models, Journal of Banking and Finance 32: 1541-1551.

http://dx.doi.org/ 10.1016/j.jbankfin.2007.07.014

Alkhatib, K.; Bzour, A. E. 2011. Predicting corporate bankruptcy of Jordanian listed companies: Using Altman and Kida models, International Journal of Business and Management 6(3): 208-215.

Asian Development Bank. 2009. Enterprises in Asia: Fostering Dynamism in SMEs. Key Indicators for Asia and the Pacific 2009. 288 p. ISSN 0116-3000.

Baraz, B.; Sakar, A. N. 2011. Organization design and innovation: a comparative analysis of two corporations, International Journal of Business and Management Studies 3(1): 67-79.

Beaver, W. H.; McNichols, M. F.; Jung-Wu, R. 2005. Have financial statements become less informative? Evidence from the ability of financial ratios to predict bankruptcy, Review of Accounting Studies 10: 93-122. http://dx.doi.org/ 10.1007/s11142-004-6341-9

Bernatonyte, D.; Vilke, R.; Keizeriene, E. 2009. Ekonomines krizes poveikio Lietuvos smulkiuju ir vidutiniu imoniu socialinei atsakomybei kryptys, Ekonomika ir vadyba 14: 229-236.

Bivainis, J.; Garskaite, K. 2010. Imoniu bankroto gresmes diagnostikos sistema, Verslas: teorija ir praktika [Business: Theory and Practice] 11(3): 204-212.

Campbell, J. Y.; Hilscher, J.; Szilagyi, J. 2008. In search of distress risk, Journal of Finance 63: 2899-2939. http://dx.doi.org/10.1111/j.1540-6261.2008.01416.x

Chava, S.; Jarrow, R. A. 2004. Bankruptcy prediction with industry effects, Review of Finance 8: 537-569. http://dx.doi.org/10.1093/rof/8.4.537

Dechow, P.; Ge, W.; Schrand, C. 2010. Understanding earnings quality: a review of the proxies, their determinants and their consequences, Journal of Accounting and Economics 50(2/3): 344-401. http://dx.doi.org/10.1016/j.jacceco.2010.09.001

Dzikevicius, A.; Michnevic, E.; Zevzikova, O. 2008. Stochastinis verslo vertinimo modelis, Verslas: teorija ir praktika [Business: Theory and Practice] 9(3): 229-237.

Esteban, L. P.; Devesa, M. J. S. 2011. Earnings management in the Spanish hotel industry, Cornell Hospitality Quarterly 52(4): 466-479. http://dx.doi.org/10.1177/1938965511402930

Etemadi, H.; Anvari Rostami, A. A.; Dehkordi, H. F. 2009. A genetic programming model for bankruptcy prediction: empirical evidence from Iran, Expert Systems with Applications 36: 3199-3207. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2008.01.012

Eurostat duomenys. Prieiga per interneta: http://epp.eurostat. ec.europa.eu/portal/page/portal/eurostat/home Francis, J.; Olsson, P.; Schipper, K. 2006. Earnings Quality, Foundations and Trends in Accounting 1: 259-340. http://dx.doi. org/10.1561/1400000004

Garskaite, K. 2008. Imoniu bankroto prognozavimo modeliu taikymas, Verslas: teorija ir praktika [Business: Theory and Practice] 9(4): 281-294. http://dx.doi.org/10.3846/1648-0627.2008.9.281-294

Hillegeist, S. A.; Keating, E.; Donald, P.; Cram, J. G.; Lunstedt, K. G. 2004. Assessing the probability of bankruptcy, Review of Accounting Studies 9: 5-34. http://dx.doi.org/10.1023/B:RAST.0000013627.90884.b7

Impact of the economic crisis on key sectors of the EU--the case of the manufacturing and construction industries. European Commission. Enterprise and Industry. February 2010.

Yee, K. 2006. Earnings quality and the equity risk premium: a benchmark model, Contemporary Accounting Research 23: 833-877. http://dx.doi.org/10.1506/8M44-W1DG-PLG4-8E0M

Komijani, A.; Saadatfar, J. 2007. Application of "artificial neural network models", in predicting economic bankruptcy of the registered corporations in stock market, Journal of Economic Essays 3: 11-44.

Kordlar, A. E.; Nikbakht, N. 2011. Comparing bankruptcy prediction models ir Iran, Business Intelligence Journal 4(2): 335-342.

Kozlinskis, V.; Guseva, K. 2006. Evaluation of some business macro environment forecasting methods, Journal of Business Economics and Management 7(3): 111-117.

Lietuvos statistikos departamento duomenys. Prieiga per interneta: http://www.stat.gov.lt/lt/

Lifschutz, S.; Jacobi, A. 2010. Predicting bankruptcy: evidence from Israel, International Journal of Business and Management 4: 133-141.

Mackevicius, J. 2006. Finansiniu santykiniu rodikliu skaiciavimas ir grupavimas, Ekonomika 75: 20-33.

Mackevicius, J.; Raksteliene, A. 2005. Altman modeliu taikymas Lietuvos imoniu bankrotui prognozuoti, Pinigu studijos: Ekonomikos teorija ir praktika 1: 24-42.

Mackevicius, J.; Silvanaviciute, S. 2006. Imoniu bankroto prognozavimo modeliu tinkamumo nustatymas, Verslas: teorija ir praktika [Business: Theory and Practice] 7(4): 193-202.

Makian, S. N. A. D.; Almodaresi, S. M. T.; Karimi Takalou, S. 2010. A comparison among artificial neural network, discriminant analysis and logistic regression techniques for bankruptcy: a case study of Kerman's firms, The Economic Research 10: 141-161.

Martin, A.; Gayathri, V.; Saranya, G.; Gayathri, P.; Venkatesan, P. 2011. A hybrid model for bankruptcy prediction using genetic algorithm, fuzzy C-means and Mars, International Journal on Soft Computing (IJSC) 2(1): 12-24. http://dx.doi.org/10.5121/ijsc.2011.2102

Mehrani, S.; Mehrani, K.; Monsefi, Y.; Karami, Gh. R. 2005. Implication Zmijewski and Shirata bankruptcy prediction models in Tehran stock exchange, The Iranian Accounting and Auditing Review 12: 105-131.

Neophytou, E.; Molinero, C. M. 2004. Predicting corporate failure in the UK: a multidimensional scaling approach, Journal of Business Finance and Accounting 31(5/6): 677-710. http://dx.doi.org/10.1111/j.0306-686X.2004.00553.x

Pongsatat, S.; Ramage, J.; Lawrence, H. 2004. Bankruptcy prediction for large and small firms in Asia: a comparison of Ohlson and Altman, Journal of Accounting and Corporate Governance 1(2): 1-13.

Rahnamai Roud Poshti, F.; Alikhani, R.; Maranjouri, M. 2009. Applicational investigation of Altman and Fulmer bankruptcy prediction models in Tehran stock exchange, The Iranian Accounting and Auditing Review 16: 19-34.

Roman, A.; Rusu, D. V. 2011. Effects of the current economic crisis on small and medium enterprises sector in some EU member countries--a comparative study, International Journal of Business and Management Studies 3(1): 333-342.

Siougle, G. 2007. Earnings forecasts disclosed in SEO prospectuses: evidence from an emerging market, Journal of Emerging Market Finance 6(3): 249-267. http://dx.doi.org/10.1177/097265270700600302

Stamatovic, M.; Zakic, N. 2010. Effects of the global economic crisis on small and medium enterprises in Serbia, Serbian Journal of Management 5(1): 151-162.

Stoskus, S.; Berzinskiene, D.; Virbickaite, R. 2007. Theoretical and practical decisions of bankruptcy as one of dynamic alternatives in company's performance, Engineering Economics 2(52): 26-34.

Tucker, J. W.; Zarowin, P. A. 2006. Does income smoothing improve earnings informativeness?, The Accounting Review 81: 251-270. http://dx.doi.org/10.2308/accr.2006.81.1.251

Verdu, J. A.; Gomez-Gras, J. M. 2006. Managers environmental perceptions: an institutional perspective, International Journal of Business Environment 1(1): 5-23.

Walsh, P. R. 2005. Dealing with the uncertainties of environmental change by adding scenario planning to the strategy reformulation equation, Management Decisions 43(1): 113-122. http://dx.doi.org/10.1108/00251740510572524

Wu, Y.; Gaunt, C.; Gray, S. 2010. A comparison of alternative bankruptcy prediction models, Journal of Contemporary Accounting and Economics 6: 34-45. http://dx.doi.org/10.1016/j.jcae.2010.04.002

Xu, L.; Chen, J. 2011. Technological rules based business models analysis: a design science approach, International Journal of Business and Management 6(9): 113-121. http://dx.doi.org/10.5539/ijbm.v6n9p113

Zvirblis, A.; Zinkeviciute, V. 2008. Imones aplinkos komponentu daugiakriterio kiekybinio vertinimo principai ir modeliai, Verslo ir teises aktualijos 1: 183-191.

Alina Stundziene (1), Ruta Bliekiene (2)

Kaunas University of Technology, K. Donelaicio g. 73, LT-44029 Kaunas, Lithuania

E-mails: (1) alina.stundziene@ktu.lt (corresponding author); (2) ruta.bliekiene@ktu.lt

Received 17 October 2011; accepted 30 December 2011

Alina Stundziene (1), Ruta Bliekiene (2)

Kauno technologijos universitetas, K. Donelaicio g. 73, LT-44029 Kaunas, Lietuva

El. pasta (1) alina.stundziene@ktu.lt; (2) ruta.bliekiene@ktu.lt

Iteikta 2011-10-17; priimta 2011-12-30

Alina STUNDZIENE. Lecturer at Kaunas University of Technology. Broker for Ukio bankas. Research interests: economic analysis, modelling, financial evaluation of the financial market and enterprises.

Ruta BLIEKIENE. Lecturer at Kaunas University of Technology. Research interests: optimization of the realistic economic objects as well as processes, their formalization and management, quantitative evaluation of the regularities of the economic processes.

Table 1. Financial ratios that have the strongest correlation with
the changes of GDP (source: made by authors)

1 lentele. Didziausia koreliacija su BVP pokyciu turintys imoniu
finansiniai rodikliai (saltinis: sudaryta autoriu)

                               Koreliacijos
                               koeficiento
Finansinis rodiklis            reiksme        Regresijos lygtis *

pajamu is pardavimo pokytis    0,99           y = 2,1862x + 0,0416
Bendrojo pelno (nuostolio)
  pokytis                      0,97           y = 2,0904x + 0,0186
pelningumas                    0,95           y = 0,4986x + 0,0293
Grynasis pelningumas           0,95           y = 0,4658x + 0,0216
Turto pelningumas              0,95           y = 0,4846x + 0,0329
Nuosavo kapitalo pelningumas   0,94           y = 0,8931x + 0,0496

Finansinis rodiklis            [R.sup.2]

pajamu is pardavimo pokytis    0,9848
Bendrojo pelno (nuostolio)
  pokytis                      0,9339
pelningumas                    0,9051
Grynasis pelningumas           0,9046
Turto pelningumas              0,8995
Nuosavo kapitalo pelningumas   0,8805

* Cia x--BVP pokytis; y--atitinkamas imones finansinis rodiklis.

Table 2. Altman model ratios correlation with the changes of GDP
(source: made by authors)

2 lentele. I Altmano modeli ieinanciu rodikliu koreliacija su BVP
pokyciu (saltinis: sudaryta autoriu)

                         Pirsono
                         koreliacijos
Finansinis santykinis    koeficiento
rodiklis                 reiksme         Regresijos lygtis *

Grynojo apyvartinio      0,39            y = 2,7897[x.sup.2] +
kapitalo koeficientas                    0,2519x + 0,0832

Nepaskirstytasis         0,64            y = 0,5388[x.sup.2] +
pelnas / turtas                          0,18x + 0,1207

EBIT / turtas            0,94            y = 2,1138[x.sup.2] +
                                         0,5925x + 0,0127

Bendrojo mokumo          -0,20           y = -14,979[x.sup.2] -
(likvidumo)                              1,198x + 1,2922
koeficientas

Viso turto apyvartumas   0,85            y = 2,2793[x.sup.2] +
                                         1,4193x + 0,9346

Finansinis santykinis
rodiklis                 [R.sup.2]

Grynojo apyvartinio      0,7771
kapitalo koeficientas

Nepaskirstytasis         0,4371
pelnas / turtas

EBIT / turtas            0,9604

Bendrojo mokumo          0,3659
(likvidumo)
koeficientas

Viso turto apyvartumas   0,7346

* Cia x--BVP pokytis; y--atitinkamas imones finansinis santykinis
rodiklis.

Table 3. Decomposition of Altman model ratios and the correlation o
 their changes with the changes of GDP (source: made by authors)

3 lentele. Altmano modeli sudaranciu santykiniu rodikliu isskaidymas
ir ju pokyciu koreliacija su BVP pokyciu (saltinis: sudaryta autoriu)

                              Pirsono
                              koreliacijos
                              koeficiento
Finansinis rodiklis           reiksme        Regresijos lygtis *

Trumpalaikio turto pokytis    0,72           y = 25,753[x.sup.2] +
                                             3,3911x - 0,1802

Trumpalaikiu                  0,80           y = 14,367[x.sup.2] +
isipareigojimu pokytis                       2,711x - 0,091

Turto pokytis                 0,84           y = 9,8556[x.sup.2] +
                                             2,1956x - 0,0141

Nuosavybes pokytis            0,88           y = 4,5339[x.sup.2] +
                                             1,6414x + 0,042

Isipareigojimu pokytis        0,77           y = 15,737[x.sup.2] +
                                             2,8496x - 0,0832

Nepaskirstytojo pelno         0,80           y = 24,06[x.sup.2] +
(nuostoliu) pokytis                          4,6127x - 0,0928

EBIT pokytis                  0,79           y = 113,99[x.sup.2] +
                                             17,665x - 1,73

Trumpalaikio turto ir         0,42           y = 51,887[x.sup.2] +
trumpalaikiu isipareigojimu                  4,8452x - 0,3585
skirtumo pokytis

Finansinis rodiklis           [R.sup.2]

Trumpalaikio turto pokytis    0,9806

Trumpalaikiu                  0,8149
isipareigojimu pokytis

Turto pokytis                 0,8202

Nuosavybes pokytis            0,8139

Isipareigojimu pokytis        0,7680

Nepaskirstytojo pelno         0,7954
(nuostoliu) pokytis

EBIT pokytis                  0,9446

Trumpalaikio turto ir         0,9417
trumpalaikiu isipareigojimu
skirtumo pokytis

 * Cia x--BVP pokytis; y--atitinkamas imones finansinis rodiklis.

Table 4. The impact of GDP changes on Altman model ratios and Z
value (source: made by authors)

4 lentele. BVP pokycio itaka Altmano modelyje naudojamu rodikliu
reiksmems ir Z reiksmei (saltinis: sudaryta autoriu)

           Grynojo
           apyvartinio                       EBIT ir
           kapitalo       Nepaskirstytojo    turto
BVP        koeficiento    pelno ir turto     santykio
pokytis    pokytis        santykio pokytis   pokytis

10 %       26,1 %         23,4 %             0,8 %
7,5 %      7,5 %          15,1 %             0,0 %
5 %        -9,5 %         6,9 %              -0,7 %
2,5 %      -24,1 %        -0,9 %             -1,3 %
0 %        -34,9 %        -8,0 %             -1,7 %
-2,5 %     -41,0 %        -13,9 %            -2,1 %
-5 %       -41,3 %        -18,2 %            -2,3 %
-7,5 %     -35,0 %        -20,5 %            -2,4 %
-10 %      -21,9 %        -20,6 %            -2,3 %

           Bendrojo                   Altmano
           mokumo        Viso turto   modelio Z
BVP        koeficiento   apyvartumo   reiksmes
pokytis    pokytis       pokytis      pokytis

10 %       -7,9 %        -3,4 %       34,2 %
7,5 %      -2,3 %        0,0 %        17,1 %
5 %        3,3 %         2,7 %        0,9 %
2,5 %      8,8 %         4,7 %        -13,6 %
0 %        13,7 %        5,6 %        -25,8 %
-2,5 %     17,3 %        5,3 %        -35,0 %
-5 %       19,4 %        3,5 %        -40,4 %
-7,5 %     19,3 %        0,1 %        -41,6 %
-10 %      17,0 %        -4,8 %       -38,1 %

Fig. 1. Comparison of the number of economic entities in operation
and general domestic product (source: made by authors according to
the data of Statistics Lithuania Department)

1 pav. Veikianciu ukio subjektu skaiciaus ir bendrojo vidaus
produkto pokyciu palyginimas (saltinis: sudaryta autoriu pagal
Lietuvos statistikos departamento duomenis)

            Bendrojo vidaus      Veikianciu ukio subjektu
            produkto pokytis     skaiciaus pokytis

2002 m.         6,9%                  -0,1%
2003 m.        10,2%                   2,2%
2004 m.         7,4%                   3,5%
2005 m.         7,8%                   1,4%
2006 m.         7,8%                   4,3%
2007 m.         9,8%                   6,4%
2008 m.         3,9%                   3,9%
2009 m.       -14,7%                  -1,6%
2010 m.         1,3%                   4,6%

Note: Table made from bar graph.

Fig. 3. Comparison of bankruptcies growth and the changes of GDP
(source: made by authors according to the data of Statistics
Lithuania Department)

3 pav. BVP pokycio ir bankrotu augimo palyginimas (saltinis:
sudaryta autoriu pagal Lietuvos statistikos departamento duomenis)

            Bendrojo vidaus      Bankrotu augimas
            produkto pokytis

2004 m.         7,4%                14,2%
2005 m.         7,8%                 9,0%
2006 m.         7,8%                 1,8%
2007 m.         9,8%               -20,2%
2009 m.         2,9%                57,9%
2008 m.       -14,7%                92,7%
2010 m.         1,3%               -11,3%

Note: Table made from bar graph.