Metode de evaluare a riscului de insolvență bazate pe rate financiare

Brîndescu-Olariu Daniel

Metode de evaluare a riscului de insolvență bazate pe rate financiare

EDITURA MIRTON Timișoara

2014

Metode de evaluare a riscului de insolvență bazate pe rate financiare Autor: Brîndescu-Olariu Daniel, www.levier.ro ©Toate drepturile sunt rezervate autorului ISBN 978-973-52-1469-2

Cuprins

1. Introducere ............................................................................................................................... 1 2. Starea de insolvență ................................................................................................................. 5

2.1.Capacitatea de plată a întreprinderii .................................................................................. 5 2.2. Investițiile în activitatea de exploatare.............................................................................. 9 2.3. Procesul de recuperare a capitalului investit ................................................................... 10 2.4. Conceptul de ”insolvență” .............................................................................................. 12

2.4.1. Semnificația noțiunii de ”insolvență” în conformitate cu legislația națională ........ 12 2.4.2. Conceptul de insolvență în abordările internaționale .............................................. 15

2.5. Cauze ale insolvenței ...................................................................................................... 18 2.6. Incidența procedurilor de insolvență în România ...................................................... 22

3. Istoric al analizei bazate pe rate financiare ............................................................................ 25 4. Metodologie de analiză monofactorială ................................................................................. 34 5. Metodologie de analiză multifactorială ................................................................................. 53

5.1. Metodologie de modelare ............................................................................................... 53 5.1.1.Analiza discriminantă .............................................................................................. 56 5.1.2. Regresia logistică .................................................................................................... 65

5.2. Analiză pe perechi de date .............................................................................................. 71 5.2.1. Regresie logistică .................................................................................................... 83 5.2.2. Analiză discriminantă ............................................................................................. 95

5.3. Analiză la nivelul întregii populații țintă ...................................................................... 102 5.3.1. Regresie logistică .................................................................................................. 102 5.3.2.Analiză discriminantă ............................................................................................ 110

5.4. Analiza comparativă a modelelor propuse .................................................................... 116 6. Analiza previzională bazată pe tablouri de fluxuri de numerar ........................................... 121

6.1. Tablouri construite prin metoda directă ........................................................................ 123 6.2. Tablouri construite prin metoda indirectă ..................................................................... 131 6.3. Analiza senzitivității fluxului net de numerar estimat .................................................. 146

6.3.1. Indicatori recomandați .......................................................................................... 150 6.3.2. Variația plăților pentru materii prime și materiale consumabile ........................... 153 6.3.3. Variația plăților pentru alte materiale .................................................................... 162 6.3.4. Variația plăților pentru energie și apă ................................................................... 167 6.3.5. Variația plăților pentru mărfuri ............................................................................. 171 6.3.6. Variația plăților privind prestațiile externe ........................................................... 175 6.3.7. Variația plăților cu personalul ............................................................................... 179 6.3.8. Variația plăților cu impozitele ............................................................................... 183 6.3.9. Variația plăților privind taxa pe valoarea adăugată ............................................... 187 6.3.10. Variația încasărilor operaționale ......................................................................... 192

Bibliografie .............................................................................................................................. 194

1

1. Introducere

Analiza bazată pe rate financiare (numită începând din anii 1950 ”Analiză financiară”) a fost creată în SUA în a doua jumătate a secolului 19, fiind focalizată inițial asupra evaluării bonității întreprinderilor solicitante de credite bancare. Mirajul ideii conform căreia ratele financiare ar fi purtătoare de mesaje codate cu privire la starea actuală sau viitoare a întreprinderii a stimulat adoptarea analizei financiare de către toți stakeholderii întreprinderii. În încercarea de a răspunde nevoilor informaționale ale acestora, analiza financiară și-a extins continuu aria de cuprindere, numărul de rate financiare (inclusiv variații ale aceleiași rate) depășind actualmente probabil pragul de 1000 (în 2007, Bellovary, Giacomino și Akers identificau 752 de rate diferite incluse numai în modelele multivariate de predicție a insolvenței). Într-o lucrare considerată actualmente drept punct de răscruce în istoria analizei financiare, James Horrigan (1965) remarca faptul că dezvoltarea domeniului analizei bazate pe rate financiare ar fi fost de așteptat să includă o etapă de fundamentare empirică a metodologiei și, în continuare, de generalizare teoretică. Totuși, până în prezent, nu există o teorie unitară a ratelor financiare. În realitate, cu toate că analiza bazată pe rate fiananciare este utilizată de aproximativ 150 de ani, cercetările efectuate în acest domeniu nu au izolat cu claritate capacitatea fiecărei rate de a descrie starea întreprinderii dintr-un anumit punct de vedere. În aceste condiții, nu numai că nu există o metodologie general acceptată de decodificare a ratelor financiare, dar nici măcar nu este dovedită științific existența unui conținut informațional util al fiecărei rate.

Tema utilității ratelor financiare a fost dezbătută de 150 de ani. Cu toate că acest subiect este afectat de multe controverse, în prezent, analiza bazată pe rate financiare se constituie într-un instrument important pentru creditori, managementul firmei, acționari, potențiali investitori, personal, auditori sau agenții de consultanță independente, reprezentând o bază în procesele decizionale ale acestora.

Aplicabilitatea analizei financiare a fost aproape în permanență contestată. În momentele în care credibilitatea analizei bazate pe rate financiare a atins nivele de minim, cercetătorii au reușit să îi dovedească utilitatea revenind la obiectivul inițial al acesteia: evaluarea riscului de incapacitate de plată. Cum noțiunea de ”incapacitate de plată” definește o stare generală, relativ dificil de cuantificat, studiile au optat pentru formă particulară a stării de incapacitate de plată, mai ușor de delimitat: starea de insolvență. Astfel, cercetări rămase ca referință în istoria analizei financiare au reconfirmat

1. Introducere

2

utilitatea acesteia prin evidențierea unor corelații semnificative între valorile ratelor financiare și probabilitatea de intrare în insolvență.

Problematica evaluării bonității în general și a riscului de insolvență în special prezintă actualmente o importanță deosebită în baza dinamicii ascendente a ratei creditelor neperformante și a frecvenței cazurilor de insolvență în România.

În ultimii 20 de ani, modele multifactoriale de evaluare a riscului de insolvență create în străinătate s-au bucurat de o oarecare popularitate în teoria și practica românească. Totuși, aplicabilitatea acestora asupra companiilor românești este limitată, datorită caracteristicilor diferite ale populațiilor asupra cărora au fost dezvoltate, dar și datorită diferențelor de sisteme contabile.

Mai multe modele multivariate autohtone au fost dezvoltate după 1990, utilizarea acestora în practica economică rămânând restrânsă.

Se apreciază că modificările survenite în contextul juridico-economic național (în primul rând cele induse de manifestarea crizei economice, dar și cele generate de aderarea la Uniunea Europeană) impun testarea potențialului analizei bazate pe rate financiare în evaluarea riscului de insolvență, respectiv furnizarea unei metodologii de analiză cu aplicabilitate verificată pentru întreprinderile românești. Prezenta lucrare propune un set de instrumente de evaluare a riscului de insolvență bazate pe rate financiare, configurate în concordanță cu specificul firmelor românești. În dezvoltarea acestor instrumente a fost avută în vedere tratarea următoarelor probleme: • necesitatea unor metodologii multifactoriale de evaluare a riscului de

insolvență adaptate la condițiile actuale ale economiei românești, aplicabile firmelor cu istoric financiar;

• necesitatea simplificării procesului de analiză, astfel încât evaluarea riscului de insolvență să poată fi realizată rapid, inclusiv de către non-profesioniști în domeniul analizei financiare;

• necesitatea unor metodologii de evaluare a riscului de incapacitate de plată și, în particular, de insolvență, aplicabile firmelor fără istoric financiar;

Analiza bazată pe rate financiare include prin definiție un anumit grad de superficialitate, nefiind concepută ca un instrument de maximă precizie. Bazându-se pe statistici realizate asupra unui număr mare de întreprinderi și nu pe procesarea complexă a unei cantități mari de informații colectate din cadrul întreprinderii evaluate, analiza financiară trebuie să își asume rolul de a furniza concluzii rapide, cu efort minim în termeni de timp de lucru. Acuratețea acestor

1. Introducere

3

concluzii va avea în general asociat un anumit grad de risc, dar, în condițiile în care metodologia este fundamentată corespunzător din punct de vedere statistic, nivelul de risc poate fi cunoscut, iar concluziile analizei pot reprezenta un suport util în luarea de decizii. Concluziile analizei financiare pot fi completate cu alte informații privind starea întreprinderii, în măsura în care surplusul de acuratețe obținut justifică efortul de colectare a acestor informații. Din această perspectivă, analiza financiară reprezintă un instrument mai important pentru stakeholderii din exteriorul întreprinderii (cum ar fi creditorii), pentru care obținerea altor informații decât cele furnizate de analiza bazată pe rate financiare este dificilă (sau imposibilă) și foarte costisitoare. Metodologia de analiză propusă utilizează informații financiar-contabile ușor accesibile oricărui stakeholder. În baza acesteia, analistul poate poziționa întreprinderea într-o anumită clasă de risc într-un timp foarte scurt, folosind informații financiar-contabile sintetice, făcute publice online de către Ministerul Finanțelor Publice. Procesarea informațiilor este simplă, nefiind necesară compatibilizaera acestora cu alte sisteme contabile. Pentru asigurarea aplicabilității practice, metodologia a fost configurată astfel încât aceasta să fie utilizabilă pentru orice întreprindere, indiferent de mărime sau domeniul de activitate. La prima vedere, această opțiune reduce gradul de acuratețe al analizei, simplificând însă substanțial activitatea analistului.

Alternativ, a fost analizată oportunitatea configurării de metodologii distincte pe coduri CAEN sau pe domenii mai largi de activitate. Cu toate că cercetările realizate au avut la bază un eșantion de mari dimensiuni (studiile preliminare au inclus 247.037 situații financiare anuale), în condițiile în care insolvența poate fi considerată din punct de vedere statistic un ”fenomen rar”, numărul de firme care au intrat în starea de insolvență pe cod CAEN a fost foarte redus (în general nu mai mult de 2 firme pe cod CAEN). În consecință, nu există bazele statistice necesare pentru elaborarea unor metodologii distincte pentru fiecare cod CAEN.

Din aceleași motive, elaborarea unor metodologii distincte chiar pe domenii mai largi de activitate economică este dificilă (sau chiar imposibilă). Mai mult, diferențele între caracteristicile statistice ale ratelor financiare pe domenii de activitate nu sunt foarte însemnate, ceea ce limitează eventualul câștig de acuratețe al unor metodologii distincte.

Ținând cont de aceste aspecte, dar și de necesitatea menținerii activității de analiză sub un nivel de complexitate care i-ar face discutabilă utilitatea, se consideră că dezvoltarea unei metodologii globale este preferabilă. Nu în

1. Introducere

4

ultimul rând, această abordare face analiza disponibilă unui public mai larg (mai puțin specializat).

Se apreciază că, inclusiv la nivelul unei populații cu diferențe semnificative între domeniile de activitate sau clasele de mărime, este preferabilă evitarea elaborării de modele multifactoriale distincte pentru fiecare domeniu sau clasă și crearea unui model global, în care specificul domeniului sau clasei de mărime să fie surprins prin intermediul unor variabile.

Prezentul volum descrie sintetic în cadrul capitolului 3 o metodologie monofactorială de evaluare a riscului de insolvență, având la bază cercetări efectuate asupra întreprinderilor românești (din județul Timiș). Acuratețea analizei poate fi însă sporită prin combinarea potențialului ratelor financiare individuale în cadrul unor modele multifactoriale. Capitolul 5 propune 4 modele multifactoriale de evaluare a riscului de insolvență dezvoltate prin cele mai populare metode statistice în domeniu. Pentru fiecare model a fost prezentată sintetic metodologia de configurare și testare.

Metodologiile monofactoriale și multifactoriale propuse folosesc valori ale indicatorilor financiari specifici firmei analizate în vederea evaluării riscului de intrare în insolvență la care aceasta este supusă. Implicit, astfel de metodologii nu pot fi aplicate asupra firmelor fără istoric financiar. Cu precădere pentru astfel de firme, capitolul 6 propune un instrumentar de analiză a riscului de incapacitate de plată în general și de insolvență în particular, bazat pe tablouri de fluxuri de numerar previzionate.

5

2. Starea de insolvență În cadrul prezentei lucrări, evenimentul supus analizei a fost reprezentat

de apariția stării de insolvență. Aceasta a fost definită în concordanță cu legislația românească în vigoare.

Insolvența a fost privită drept o formă particulară a incapacității de plată, condiții în care a fost inițial tratat subiectul capacității de plată. În același timp, s-a considerat că insolvența nu se poate manifesta în absența investirii capitalului. Din acest motiv a fost apreciată drept necesară clarificarea perspectivei analizei, aceasta neputând ignora obiectivele urmărite prin investirea capitalului.

Identificarea cauzelor apariției stării de insolvență nu a reprezentat un obiectiv al prezentei lucrări. Totuși, s-a considerat că riscul de apariție a stării de insolveță ar putea fi reflectat în mod diferit în valorile ratelor financiare în măsura în care cauzele apariției stării sunt diferite. În aceste condiții, a fost efectuat un scurt inventar al cauzelor apariției stării de insolvență, în baza concluziilor reflectate în literatura de specialitate. 2.1.Capacitatea de plată a întreprinderii

Capacitatea de plată a întreprinderii a reprezentat întotdeauna un element central al analizei financiare. Însuşi conceptul de analiză financiară a întreprinderii a fost creat la sfârșitul secolului 19 de către instituţiile financiar – bancare, preocupate de bonitatea debitorilor lor.

Practica analizei financiare a presupus inițial utilizarea unei singure rate (rata lichidității curente), scopul urmărit în procesul de analiză fiind acela al evaluării bonității firmelor solicitante de credite bancare (Beaver, 1966).

În prezent, problematica bonității întreprinderii se constituie într-o preocupare esențială pentru majoritatea grupurilor de interese.

Astfel, din punctul de vedere al managementului, importanţa cunoaşterii capacităţii de plată a datoriilor derivă din implicaţiile pe care întârzierea plăţii sau nerealizarea acesteia le-ar putea genera asupra întreprinderii. Cunoaşterea din timp a unor viitoare dificultăţi la achitarea obligaţiilor asigură managementului posibilitatea adoptării unor măsuri corective.

a) Deficienţele în efectuarea plăţilor către angajaţii firmei pot duce la: • reducerea gradului de motivare al angajaţilor, cu impact negativ asupra

productivităţii muncii; • creşterea indisciplinei în muncă, cu efect de sporire a absenteismului,

respectiv de diminuare a fondului de timp de lucru efectiv;

2. Starea de insolvență

6

• organizarea de greve, care afectează în mod direct fondul de timp efectiv lucrat, respectiv indirect relaţiile întreprinderii cu ceilalţi parteneri sociali, prin deteriorarea imaginii acesteia;

• pierderea personalului – în primul rând a personalului calificat, care poate găsi mai uşor oferte mai bune pe piaţa muncii.

b) Deficienţele în efectuarea plăţilor curente către furnizorii de bunuri de natura stocurilor şi furnizorii de servicii pot genera:

• pierderea unor discount-uri, în măsura în care obţinerea lor reprezenta un obiectiv (în multe situaţii, plata rapidă a obligaţiilor în vederea valorificării unor discount-uri nu este soluţia cea mai logică din punct de vedere economic);

• plata unor penalităţi de întârziere; • diminuarea duratei creditului comercial primit de la furnizori, aferent

contractelor viitoare; • pierderea unor facilităţi oferite de furnizori, pe seama bunelor relaţii

anterioare (cum ar fi transportul gratuit, onorarea cu prioritate a comenzilor);

• pierderea furnizorilor.

c) Consecinţe ale deficienţelor în efectuarea plăţilor către instituţiile financiar – bancare:

- plata de penalităţi; - majorarea costurilor finanţării; - executarea garanţiilor; - dificultăţi în accesarea de credite în viitor.

În ceea ce priveşte furnizorii întreprinderii, cunoaşterea capacităţii de plată a acesteia este esenţială în luarea deciziei de acordare a creditelor comerciale.

Figura nr. 1

A P A P

Ai Cpm Ai Cpm

St FzCr Cr

Bilanţ întreprindere Bilanţ furnizor


7

La nivelul întreprinderii client, achiziţia de materii prime pe bază de credit comercial implică o sporire a activului, concomitent asigurându-se o sursă de finanţare corespunzătoare:

% = 401 Furnizori 301 Materii prime 4426 TVA deductibilă Datoria faţă de furnizori reprezintă o sursă de finanţare ieftină, relativ

uşor de accesat, care se materializează în activ în stocurile de materii prime necesare activităţii de exploatare, respectiv în creanţe implicite de natura taxei pe valoarea adăugată deductibile.

Această sursă de finanţare reprezintă însă pentru furnizori o creanţă, respectiv un activ care se impune a fi finanţat.

4111 Clienţi = % 701, 702, ... 4427 Susţinerea de către furnizori a acestei creanţe (finanţarea pe bază de

credit comercial a întreprinderii client) antrenează costuri, care pot fi privite din mai multe perspective:

• costuri ale surselor utilizate de furnizori pentru finanţarea creanţei: încasarea creanţei ar permite rambursarea unor surse pe seama cărora aceasta a fost finanţată, deci reducerea costurilor cu finanţarea;

• costuri de oportunitate: încasarea creanţei ar putea permite reinvestirea sursei de finanțare într-un activ cu randament superior.

Plata cu întârziere a obligaţiilor faţă de furnizor duce în mod inevitabil la o sporire a costurilor de finanţare ale furnizorului, dar şi la o deteriorare a ciclului de plăţi al acestuia, cu efecte negative asupra relaţiei sale cu proprii finanţatori.

Cu toate că creditele bancare sunt garantate de către întreprindere în diverse forme, materializarea riscului de incapacitatea de plată a întreprinderii şi lichidarea garanţiilor nu reprezintă situaţia ideală din punctul de vedere al instituţiei bancare. Astfel de situaţii induc perturbări ale fluxurilor de numerar ale băncii, cheltuieli cu urmărirea clienţilor rău platnici, cheltuieli cu lichidarea efectivă a garanţiilor (care pot să fie acoperite sau nu).

Un efect resimţit de multe ori mai puternic de către bănci este însă acela al necesităţii constituirii de provizioane aferent clienţilor rău – platnici. În conformitate cu normele băncii centrale, mărimea provizioanelor este dependentă în mod direct de numărul zilelor de întârziere aferent serviciului datoriei.


8

Cu toate că cheltuielile cu provizioanele nu au un caracter monetar, constituirea de provizioane induce o serie de efecte negative asupra situaţiei financiare a băncii, distincte faţă de riscurile propriu-zise de nerecuperare a principalului, a dobânzii sau a comisioanelor:

a) Diminuarea profitului exerciţiului curent, cu impact negativ asupra posibilităţilor de remunerare a acţionarilor (reducerea posibilităţilor de distribuire de dividende, chiar în contextul în care disponibilităţile există), dar şi asupra structurii capitalului propriu. Practic, chiar considerând că riscurile nu se realizează (deci anularea provizioanelor în viitor fără înregistrarea de pierderi corespondente va duce la o sporire a profitului), remunerarea acţionarilor va fi amânată. Implicit, apare o diminuare a valorii acestei remuneraţii, dată de decalajul de timp.

b) Diminuarea capitalului propriu, care reduce capacitatea de acordare de credite a băncii şi implicit eficienţa cu care fondurile investite de acţionari sunt exploatate (cu impact final de reducere a rentabilităţii investiţiei acţionarilor). Profitul obţinut de către bancă depinde în mod direct de volumul de credite acordate. În condiţiile în care provizioanele de risc de credit diminuează capitalul propriu, ele fac ca la aceeaşi investiţie a acţionarilor, sub formă de capital social sau profit lăsat la dispoziţia băncii în diverse forme, capacitatea de a acorda credite să fie mai mică.

c) Diminuarea lichidităţii băncii. Banca centrală impune băncilor comerciale limite minime cu privire la capacitatea de onorare a obligaţiilor curente, evaluată pe „benzi de lichiditate”. În esenţă, indicatorii de lichiditate raportează activele curente la obligaţiile curente, grupate pe grade de lichiditate, respectiv exigibilitate. Valoarea activelor curente luată în calcul este cea netă. Astfel, constituirea de provizioane de risc de credit sau de dobândă diminuează indicatorii de lichiditate (prin diminuarea valorii nete a activelor curente). Pentru menţinerea în limitele impuse, banca este obligată la o serie de măsuri de corecţie, care în principiu pot viza: • creşterea activelor curente nete; • reducerea obligaţiilor curente.

Eficacitatea măsurilor este condiţionată de adoptarea lor pe fundalul unei sporiri a surselor de finanţare pe termen mediu sau lung (cu un cost mai ridicat), care fie vor înlocui surse cu exigibilitatea mai ridicată (mai ieftine), fie vor finanţa un surplus de active cu grad ridicat de lichiditate (mai puţin rentabile).

Incapacitatea de plată poate surveni exclusiv în situația existenței unor surse de finanțare exigibile. Apariția oricăror surse de finanțare în pasivul


9

bilanțier nu se poate materializa decât prin decizia întreprinderii. Mobilizarea de surse de finanțare vizează investirea acestora în activele necesare derulării activității. Rambursarea surselor de finanțare are la bază recuperarea acestora sub formă bănească prin lichidarea activelor finanțate.

În această perspectivă, investirea de surse de finanțare a fost considerată o condiție esențială pentru atingerea obiectivelor vizate de întreprindere, dar și premisă pentru apariția stării de incapacitate de plată și, în particular, de insolvență. 2.2. Investițiile în activitatea de exploatare Activitatea de exploatare se află la baza formării rezultatului net al exerciţiului, pe seama căruia se distribuie dividende, creându-se valoare pentru acţionari. Desfăşurarea activităţii de exploatare presupune însă consumuri de resurse, astfel încât disponibilitatea acestor resurse se impune a fi asigurată.

Gama de resurse consumate în exploatare include: resurse materiale precum materiile prime, materialele consumabile sau

obiectele de inventar; mijloace fixe; forţă de muncă; utilităţi; servicii de mentenanţă; dreptul de folosinţă asupra unor terenuri sau mijloace fixe; servicii de asigurare; servicii de publicitate; servicii de transport; servicii bancare; servicii publice.

Evident, consumul de resurse nu reprezintă un scop în sine, fiind subordonat necesităţilor impuse de desfăşurarea activităţii. O parte dintre resursele necesare sunt stocabile, restul putând fi aprovizionate numai concomitent cu realizarea consumului. În categoria resurselor stocabile se includ: concesiuni; brevete; licenţe; programe informatice; terenuri; construcţii; utilaje;


10

mijloace de transport; mobilier; aparatură birotică; materii prime; produse în curs de execuţie; produse finite; mărfuri; drepturi de creanţă faţă de clienţi.

Categoria resurselor nestocabile cuprinde: forţă de muncă; utilităţi; servicii publice; alte servicii prestate de terţi.

Nevoia de finanţare este generată în procesul de stocare a resurselor.

Stocarea este impusă de necesitatea realizării consumurilor specifice derulării activității. Ea implică imobilizarea surselor de finanţare sub diverse forme în activul bilanţier al întreprinderii, sursele urmând a fi eliberate odată cu revenirea activelor finanţate la forma de disponibilităţi. 2.3. Procesul de recuperare a capitalului investit

Sursele de finanțare investite în active se eliberează în general în urma parcurgerii ciclului de exploatare. Astfel, capitalul investit în materii prime rămâne blocat în această formă până în momentul ”dării în consum” a materiilor prime. Din acest moment, capitalul se regăsește sub formă de producție în curs de execuție. În continuare, resursele materiale sunt procesate fiind în final integrate în structura produsului finit. La finalul procesului de producție, sursele de finanțare utilizate pentru asigurarea materiei prime se află sub forma stocurilor de produse finite, cu condiția consumului eficient. Prin consum eficient se înțelege în acest caz consum care asigură transferul integral al valorii materiilor prime asupra valorii produselor finite (valoarea percepută de cumpărător).

Consumul materiilor prime în procesul de producție este reflectat în contabilitatea financiară prin intermediul cheltuielilor cu materiile prime. În măsura în care consumul a fost realizat în concordanță cu principiile de eficiență anterior menționate, valoarea cheltuielilor cu materiile prime va fi inclusă integral în costul produselor.


11

Cu ocazia vânzării produselor, sursele de finanțare iau forma creanțelor față de clienți, fiind deci utilizate pentru creditarea acestora. În momentul încasării prețului produsului, întreprinderea recuperează costul de producție, acoperă cheltuielile nerepartizate asupra purtătorilor de cost și obține profit. Prin încasarea componentei de cost, sursele de finațare investite în materii prime revin în formă lichidă. În acest moment sursele de finanțare sunt eliberate, putând fi reinvestite în diverse tipuri de resurse sau putând fi rambursate.

Acest proces de recuperare a capitalului este definitoriu pentru lichiditatea activelor. Activele non-financiare destinate activității de exploatare nu se transformă în disponibilități bănești prin vânzare directă, ci prin parcurgerea fazelor ciclului de exploatare. Excepția de la această regulă fac activele cu durată de viață nelimitată, care nu se consumă în timp (cazul terenurilor).

Lichidarea imobilizărilor necorporale și a mijloacelor fixe se realizează pe principii similare. Pe măsură ce aceste active se consumă, pierderea de valoare este reflectată în contabilitatea financiară prin intermediul cheltuielilor (cu amortizarea / ajustările de valoare), iar în contabilitatea de gestiune prin intermediul costurilor. Consumul activelor imobilizate nu corespunde exclusiv unei uzuri fizice, de interes în acest sens fiind pierderea capacității activului de a genera beneficii economice.

Valoarea surselor de finanțare investite de către întreprindere într-un mijloc fix este determinată de capacitatea acestuia de a genera beneficii economice în viitor, prin exploatare. Durata de viața a mijlocului fix este limitată, aceasta fiind reprezentată de perioada pentru care activul poate genera beneficii economice.

Limitarea perioadei de viață economică a unui activ are la bază ”consumul” capacității acestuia de a genera beneficii economice. Astfel, după o anumită perioadă de timp, activul nu va mai fi capabil să genereze beneficii economice pentru întreprindere, fie datorită uzurii fizice (cheltuieli mari de mentenanță, consumuri superioare de energie, consumuri specifice de materie primă ridicate, rate ridicate ale rebuturilor), fie datorită uzurii morale (apar tehnologii tot mai noi, care duc la reducerea costurilor și implicit a prețurilor pieței; o reducere a prețurilor pieței va duce la pierderea beneficiilor economice generate de utilaj / o menținere a acestuia va genera costuri de oportunitate).

Consumul capacității activelor imobilizate de a genera beneficii economice este reflectat în contabilitatea financiară prin ajustările pentru depreciere. În condiții normale de exploatare, este un consum necesar


12

desfășurării activității, astfel încât va fi inclus în costul de producție și recuperat prin preț.

În aceste condiții, durata de recuperare a surselor de finanțare investite în active imobilizate amortizabile corespunde cu durata de viață economică a acestora (valabil și pentru activele circulante non-financiare).

Se apreciază că riscurile de nerecupearre a surselor de finanțare investite în active imobilizate sunt superioare comparativ cu cazul surselor investite în stocuri sau creanțe. Activele imobilizate amortizabile sunt consumate indiferent dacă sunt folosite sau nu la întreaga capacitate. Apare astfel riscul de neîncărcare maximă a capacității, ceea ce se traduce prin repartizarea doar parțială a consumului asupra purtătorilor de cost în vederea recuperării prin preț. 2.4. Conceptul de ”insolvență” 2.4.1. Semnificația noțiunii de ”insolvență” în conformitate cu legislația națională

Lipsa capacității întreprinderii de a-și achita la scadență datoriile poate evolua în diverse direcții, de la apariția unor întârzieri minore în efectuarea plăților până la inițierea procedurii de faliment.

Literatura de specialitate tratează în general distinct capacitatea de plată a întreprinderii și riscul de insolvență, fără a aborda analitic diversele situații de incapacitate de plată.

Literatura românească în domeniul analizei financiare pune adesea egalitate între noțiunea de „faliment” și cea de „insolvență„.

Conform legii 85/2006, înlocuită din iunie 2014 de legea 85/2014, insolventa reprezintă o stare a patrimoniului debitorului caracterizată prin insuficiența fondurilor bănești disponibile pentru plata datoriilor exigibile.

Falimentul reprezintă procedura de insolvență concursuală colectivă și egalitară care se aplică debitorului în vederea lichidarii averii acestuia pentru acoperirea pasivului, fiind urmată de radierea debitorului din registrul în care este înmatriculat.

Procedura generală reprezintă mecanismul prin care un debitor al cărui patrimoniu este în stare de insolvență intră, după perioada de observație, succesiv, în reorganizare judiciară și în faliment sau, separat, numai în reorganizare judiciară sau numai în faliment.

Procedura simplificată reprezintă procedura care se aplica debitorilor aflați într-una din urmatoarele categorii:

1. comercianți persoane fizice, acționând individual; 2. întreprinderi familiale;


13

3. comercianții debitori care îndeplinesc una din următoarele condiții: o nu dețin nici un bun în patrimoniul lor o actele constitutive sau documentele contabile nu pot fi găsite o administratorul nu poate fi găsit o sediul nu mai există sau nu corespunde adresei din registrul

comertului 4. societăți comerciale dizolvate anterior formulării cererii introductive; 5. debitori care și-au declarat prin cererea introductivă intenția de intrare în

faliment sau care nu sunt îndreptățiți să beneficieze de procedura de reorganizare judiciară deoarece au mai beneficiat de o astfel de procedură în ultimii 5 ani. Acești debitori intră direct în procedura falimentului, fie odată cu deschiderea procedurii insolvenței, fie după o perioadă de observație de maximum 50 de zile. Perioada de observație este perioada cuprinsă între data deschiderii procedurii și data confirmării planului de reorganizare sau, dupa caz, a intrării în faliment.

Toate procedurile prevăzute de legislația privind insolvența (cu excepția recursului) sunt de competența tribunalului în a cărui circumscripție își are sediul debitorul și sunt exercitate de un judecător-sindic.

Procedura de insolvență începe pe baza unei cereri introduse la tribunal de către debitor sau de către creditori.

Debitorul aflat în stare de insolvență are obligația de a introduce o cerere la tribunal în vederea deschiderii procedurii, în termen de 30 de zile de la apariția stării de insolvență. Nu poate formula o cerere de reorganizare judiciară debitorul care, în termen de 5 ani, precedenți hotărârii de deschidere a procedurii, a mai fost supus unei astfel de proceduri.

Conform legii 85/2014, orice creditor care are o creanță în cuantum de minim 40.000 lei (45.000 lei cf. legii 85/2006), certă, lichidă și exigibilă de mai mult de 90 de zile, poate solicita deasemenea deschiderea procedurii insolvenței împotriva unui debitor. Cererea depusă de un creditor trebuie să cuprindă cuantumul și temeiul creanței, existența unei garanții reale, precum și a unor măsuri asiguratorii asupra bunurilor debitorului și o declarație privind intenția de a participa la reorganizarea debitorului.

Efectele deschiderii procedurii insolvenței includ: suspendarea tuturor acțiunilor judiciare și extrajudiciare sau măsurile de executare silită pentru realizarea creanțelor asupra debitorului sau bunurilor sale, suspendarea termenelor de prescripție ale acestor acțiuni. De asemenea, administratorul judiciar sau lichidatorul pot introduce acțiuni pentru anularea unor acte juridice ale debitorului în condițiile prevăzute de Legea insolvenței.


14

După deschiderea procedurii insolvenței, debitorul are obligația de a face toate plățile dintr-un cont deschis la o unitate a unei bănci, pe baza de dispoziții emise de debitor sau după caz de administratorul judiciar, iar în cursul falimentului de lichidator.

Mandatul administratorilor statutari încetează de la data ridicării dreptului de administrare în baza hotărârii judecătorului sindic, sau de la data desemnării administratorului special.

În situația în care este ridicat dreptul de administrare al debitorului (prin sentință sau prin încheierea pronunțată de judecătorul sindic), toate băncile la care debitorul are disponibil în conturi sunt notificate în vederea realizării de operațiuni numai în baza unui ordin al administratorului judiciar sau al lichidatorului.

Asupra contului special deschis pentru întreprinderile aflate în procedură de insolvență nu se pot înființa popriri, având în vedere faptul că de la deschiderea procedurii insolvenței se suspendă de drept toate acțiunile judiciare, extrajudiciare sau măsurile de executare silită pentru recuperarea creanțelor.

Insolvența reprezintă astfel o stare caracterizată prin incapacitate de plată, această stare putând evolua către reorganizare sau către faliment. Falimentul reprezintă o posibilă consecință a insolvenței, constituindu-se într-o modalitate particulară de încetare a activității firmei.

Prezenta lucrare are la bază o cercetare realizată asupra companiilor din România, aferent perioadei 2007 - 2012. Pentru aceste companii, definiția specificată de legea 85/2006 este cea care prezintă relevanță. Modificările aduse de legea 85 / 2014 nu induc aparent schimbări semnificative ale profilului ”financiar” al companiilor. Cu toate acestea, menținerea acurateței metodelor configurate în baza legislației anterioare nu poate fi confirmată decât în baza unor teste fundamentate statistic. Testări ale metodologiei și adaptări ale acesteia la noile condiții legislative și economice se impun a fi realizate în permanență. Având în vedere faptul că a fost vizată corelația dintre valorile indicatorilor financiari și starea întreprinderii într-un orizont de 2 ani, o eventuală adaptare a metodologiei la schimbările de legislație ar putea fi realizată nu mai devreme de 2016.

Cu toate că metodele configurate în concordanță cu profilul firmelor românești vor asigura în România mai multă acuratețe comparativ cu metodele dezvoltate în alte zone geografice, unii analiști folosesc în continuare modele străine populare (care, inevitabil, au la bază inclusiv sisteme contabile diferite).


15

Se apreciază în aceste condiții drept utilă prezentarea definiției insolvenței avute în vedere în diferitele modele de evaluare a riscului de insolvență existente la nivel mondial. 2.4.2. Conceptul de insolvență în abordările internaționale

Hatem Ben Ameur și colaboratorii (2005) realizează un studiu asupra firmelor americane cotate la bursă, în scopul identificării variabilelor explicative ale insolvenței și construirii unui model de predicție. Eșantionul folosit a cuprins firme sănătoase și firme care au declarat insolvența din toate sectoarele economice (mai puțin sectorul financiar). În categoria firmelor care au declarat insolvența au fost incluse cele care s-au încadrat în articolul 7 sau capitolul 11 din legea insolvenței în vigoare în SUA. Datele financiare au acoperit o perioadă de 20 de ani, perioadă în care rata anuală maximă a insolvenței a fost de 1,34%.

Insolvența declarată sub capitolul 7 reprezintă cazul cel mai comun (Business Bankruptcy Committee of the American Bar Association, 2005). Procedura poate fi inițiată de debitor sau de creditori, fiind aplicabilă oricărui tip de companie, cu excepția băncilor, firmelor de asigurare sau firmelor din domeniul transporturilor feroviare. Finalitatea este reprezentată de lichidarea activelor debitorului și radierea acestuia.

În medie procedura durează 4-6 luni, cu variații în funcție de mărimea companiei și complexitatea cazului. În urma inițierii procedurii de insolvență sub capitolul 7, debitorul predă controlul activelor unui expert în insolvență, care va colecta creanțele și va lichida bunurile. Plăți realizate preferențial către anumiți creditori, înaintea înaintării cererii de intrare în insolvență pot fi recuperate.

Banii colectați de către expertul în insolvență sunt distribuiți către creditori. În măsura în care rezultă un surplus peste valoarea datoriilor, acesta va reveni debitorului. După lichidarea completă a activelor, compania poate fi dizolvată.

Insolvența declarată sub capitolul 11 presupune parcurgerea de către compania debitoare a unui proces de reorganizare (Bracewell și Giuliani, 2012). Capitolul 11 reprezintă astfel o facilitate menită să protejeze companiile care au o valoare de continuitate superioară valorii activului net contabil corectat.

Planul de reorganizare poate include diverse schimbări, inclusiv modificări ale valorii datoriilor, ratelor dobânzii, termenelor de plată, condițiilor unor contracte comerciale, atragerea de noi credite. Creditorii devin de multe ori acționari ai companiei reorganizate.


16

De obicei, echipa de management a companiei continuă să administreze compania. Aceasta este cea care propune planul de reorganizare și îl negociază cu creditorii. Capitolele 7 și 11 nu se adresează doar companiilor aflate în incapacitate de plată. O companie solvabilă are deasemenea opțiunea de a iniția o reorganizare sau lichidarea prin aceste prevederi legislative.

Emel Kahya și Panayiotis Theodossiou (1999) analizează riscul de insolvență incluzând în populația supusă cercetării doar firmele pentru care dificultățile financiare au reprezentat cauza reală a declanșării procedurii de insolvență. Se încearcă astfel evitarea cazurilor în care declararea insolvenței nu a avut la bază incapacitatea de plată: în anul 1982, Manville Corp. a inițiat procedura de insolvență (sub cap. 11) pentru a evita o serie de procese intentate de persoane care aduceau acuzații de expunere la produse din azbest, în 1987 Texaco a apelat la procedura de insolvență (cap. 11) pentru a-și reduce datoria față de Pennzoil.

Companiile menționate nu au înregistrat probleme de solvabilitate înainte de inițierea procedurii de insolvență. Pe de altă parte, multe companii cu dificultăți financiare nu ajung să declare insolvența, fiind achiziționate. Multe companii solicită reorganizarea sub capitolul 11, urmând ca după o anumită perioadă să inițieze procedura de insolvență sub capitolul 7. Astfel de cazuri distorsionează informațiile folosite în analiza statistică și implicit afectează negativ capacitatea de predicție a modelelor dezvoltate.

Yihong He și Ravindra Kamath (2006) își propun să testeze acuratețea modelelor generice de predicție a insolvenței asupra unor sectoare de activitate individuale. Firmele incluse în eșantion drept intrate în insolvență au îndeplinit următoarele condiții: au activat în sectorul vânzărilor cu amănuntul, au declarat insolvența în perioada 1990 – 1999, nu au fost cotate la bursă, au prezentat o valoare maximă a activelor de 130 milioane de dolari cu un an înainte de declararea insolvenței.

Pentru testarea capacității de predicție a insolvenței cu un an înainte de declararea acesteia, datele financiare procesate au fost acceptate dacă au prezentat o vechime de cel puțin 6 luni (în raport cu data declarării insolvenței). Au fost selectate 177 de perechi de firme în cadrul eșantionului (o firmă care a declarat insolvența a fost asociată cu o firmă sănătoasă de dimensiuni comparabile).

Mine Ugurlu și Hakan Aksoy (2006) își propun să identifice variabilele cu capacitate de predicție a ”dificultăților financiare” ale companiei, folosind analiza discriminantă și regresia logistică. Cercetarea a folosit un eșantion format din 27 de firme cotate la bursă care au înregistrat dificultăți financiare și


17

27 de firme comparabile ca mărime care și-au continuat activitatea fără astfel de incidente. Dificultățile financiare au luat următoarele forme:

- Capitalul propriu a devenit negativ; - Firma a intrat în faliment; - Firma are dificultăți în plata datoriilor sau a declarat chiar insolvența; - Firma a consumat 2/3 din capitalul propriu; - Firma are dificultăți în rambursarea principalului și a dobânzii aferente

obligațiunilor emise. Giovanni Butera și Robert Faff (2006) dezvoltă un model de analiză a

riscului de credit în concordanță cu specificațiile acordului Basel II. În studiu, modelele acturiale (inclusiv Altman) sunt prezentate drept instrumente de analiză a riscului de credit. Datele folosite au inclus informații din bilanțurile și conturile de profit și pierdere a aproximativ 30.000 de întreprinderi mici și mijlocii din Italia, cu cifre de afaceri cuprinse între 1 milion de euro și 250 de milioane de euro, dar și informații cu privire la data înregistrării de întârzieri în plata serviciului datoriei. Evenimentul urmărit nu este declararea insolvenței, ci înregistrarea creditului drept neperformant.

Nikolaos Gerantonis (2009) și colaboratorii testează capacitatea modelului Altman de a previziona blocajul financiar al companiei. În cadrul cercetării, acest blocaj include 2 situații: declararea insolvenței sau suspendarea permanentă a tranzacționării acțiunilor la bursă. În eșantion sunt incluse 378 de companii, dintra care 45 au declarat insolvența sau acțiunile acestora au fost suspendate permenent de la tranzacționare.

Quaiser Abbas și Abdul Rashid (2011) își propun să identifice ratele financiare cu cea mai mare capacitate de predicție a insolvenței pentru firmele din sectorul non-financiar din Pakistan. Sunt testate 24 de rate financiare, fiind propus în urma cercetărilor un model cu trei rate, care dovedește o acuratețe de 76,9% la nivelul eșantionului avut în vedere. În stabilirea metodologiei de cercetare este analizată diferența dintre definițiile insolvenței din diferite țări. Sunt exemplificate definiții precum:

- Insolvența reprezintă incapacitatea companiei de a-și continua activitatea de exploatare datorită nivelului ridicat al datoriilor (Pongsatat et al., 2004);

- Starea de insolvență survine fie atunci când fluxurile de numerar din exploatare sunt insuficiente pentru a permite plata obligațiilor curente, fie atunci când capitalul propriu devine negativ (Knox et al., 2008).

- În SUA, o firmă este considerată în insolvență dacă se încadrează în prevederile cap. 7 sau cap. 11 din legea insolvenței.


18

- În Japonia există 3 legi distincte prin care o companie poate intra în inslovență (Legea Reabilitării Civile, Legea Reorganizării și Legea Lichidării).

Autorii studiului consideră în insolvență firmele care îndeplinesc una dintre condițiile următoare:

- Au fost delistate de la Bursa de Valori Karachi datorită lichidării; - Lichidarea companiei de către Comisia de Asigurări și Tranzacții

Bursiere.

În Canada, ”Banckrupcy and Insolvency Act” definește insolvența drept o stare în care compania, cu datorii mai mari de 1.000 $, nu este capabilă să asigure plata acestor datorii la scadență, sau ale cărei active nu sunt suficiente pentru plata integrală a datoriilor. 2.5. Cauze ale insolvenței Conform cercetătorilor Don B. Bradley și Chris Cowdery (2003) , aproximativ 90% dintre cazurile de insolvență a firmelor mici sunt rezultatul unui management defectuos, cauzat de lipsa de cunoștințe. Această lipsă de cunoștințe prezintă diverse forme:

- Neînțelegerea fluxurilor de numerar; - Alegerea greșită a locației; - Lipsa de informații cu privire la piața de desfacere; - Activitate de marketing deficitară.

Small Business Administration (1998) a realizat în 1994 în SUA un studiu asupra cauzelor insolvenței în cazul firmelor mici. S-a plecat de la ideea că declararea insolvenței reprezintă o soluție la o problemă specifică. Prin urmare, s-a încercat identificarea problemelor care au determinat declararea insolvenței. În marea majoritate a cazurilor, procedura de insolvență a fost inițiată de către debitori, motiv pentru care aceștia au fost cei intervievați. În total au fost chestionați prin telefon 781 de debitori, care au furnizat 1461 de motive. Fiecare debitor a oferit cel puțin un motiv, o parte dintre repondenți a furnizat însă mai multe motive. Întrebarea nu a prevăzut alternative de răspuns, repondenții beneficiind de libertatea de a formula. În aceste condiții a fost primit un total de 65 de motive diferite ale inițierii procedurii de insolvență. În analiză, a fost luată decizia de grupare a răspunsurilor în opt categorii:

• Mediul extern: intrarea pe piață a unor noi concurenți, creșterea chiriei, primelor de asigurare sau a altor cheltuieli, diminuarea valorii de piață a proprietăților imobiliare sau a fermelor, etc.


19

• Structura financiară: grad de îndatorare ridicat, pierderea accesului la unele surse de finanțare, incapacitatea de a obține surse noi de finanțare.

• Mediul intern: greșeli recunoscute în managementul afacerii, scăderea producției, locație nepotrivită, pierderea unor clienți importanți, incapacitatea de a încasa creanțele comerciale.

• Fiscalitatea: probleme cu autoritățile fiscale centrale sau locale. • Probleme contractuale: dificultăți în relația cu un anumit creditor,

procese, dispute contractuale, negocieri eșuate. Multe dispute au la bază neînțelegeri majore legate de obligațiile contractuale ale părților. Mulți debitori au descris afacerea lor drept profitabilă, dar pusă în dificultate de dispute juridice cu parteneri.

• Probleme personale: probleme de ordin personal ale antreprenorului, inclusiv probleme legate de starea de sănătate sau divorț.

• Altele: încercări nereușite de vânzare a afacerii, alte cauze.

Grafic nr. 1

Sursa: Small Business Administration – Financial difficulties of small business and reasons for their failures, 1998 Frecvența fiecărui răspuns a fost calculată prin raportare la numărul de repondenți, nu la numărul de răspunsuri, motiv pentru care suma ponderilor este superioară valorii de 100%. Motive legate direct de afacere (mediul extern, structura financiară sau mediul intern) au fost invocate de 72,6% dintre repondenți. Totuși, mai mult de jumătate dintre repondenți au invocat și alte motive decât cele legate de mediul economic sau de conducerea afacerii.

38,50%

28% 27,10%20,10% 18,80% 16,90%

9,60% 6,40%

Cauze ale insolvenței întreprinderilor mici în SUA


20

Unul din cinci debitori chestionați au indicat Fiscul drept cauză a dificultăților firmei și motiv al declarării insolvenței:

- Fiscul a pus poprire pe conturile companiei; - Fiscul a amenințat să lichideze active ale companiei în cazul în care

taxele nu ar fi plătite imediat; - Agentul Fiscului a amenințat conducerea companiei că afacerea va fi

închisă; - Fiscul a încercat să colecteze taxele din veniturile soțului / soției

antreprenorului; - Fiscul a schimbat yalele, astfel încât acționarii au fost nevoiți să inițieze

procedura de insolvență pentru a putea intra în clădire. În categoria problemelor personale au fost incluse:

- Banca a refuzat refinanțarea creditului acordat firmei datorită divorțului asociatului;

- Incapacitatea de a-și controla problemele de glucoză și colesterol generate de stresul aferent relației cu creditorii;

- Soțul / soția a suferit o cădere nervoasă; - Accident; - Soția a folosit după divorț cardul de credit.

Aceste explicații arată că multe afaceri rămân dependente de situația personală a proprietarilor. În cazul a peste 11% dintre firmele care au declarat insolvența, antreprenorii au inițiat procedura de insolvență ca persoane fizice deasemenea. Pentru aproape 10% dintre afacerile intrate în inslovență au existat probleme cauzate de calamități sau alte astfel de evenimente imprevizibile:

- Motorul unuia dintre autovehiculele firmei a explodat și nu au existat fonduri pentru înlocuirea acestuia;

- Mașina a fost furată, nemaiexistând mijloacele necesare pentru transportul echipamentelor;

- Organizația colaboratoare a fost preluată de alți proprietari, cu care colaborarea a fost dificilă;

- Moartea unui angajat cheie; - Autoritățile publice au inițiat execuția unor lucrări de refacere a

drumurilor, blocând accesul la sediul firmei. Aceste argumente scot în evidență dependența puternică a unor companii de anumite resurse. Quaiser Abbas și Abdul Rashid (2011) realizează o recenzie a literaturii de specialitate, subliniind drept pricipale cauze ale insolvenței:


21

• Cercetări realizate în Canada indică lipsa de cunoștințe manageriale și abilități în domeniul managementului financiar drept cauze principale ale insolvenței firmelor noi, respectiv incapacitatea de adaptare la modificările din mediu drept cauză a insolvenței firmelor cu experiență;

• În cadul unei analize efectuate asupra firmelor din Marea Britanie, Hall (1992) concluzionează că lipsa de eficiență a activității de marketing reprezintă cauza majoră a insolvenței;

• Argenti indică drept cauze ale insolvenței managementul deficitar, informații contabile incorecte, creșterea accentuată a necesarului de fond de rulment, rată ridicată a îndatorării, schimbări produse în mediul politic, economic, social sau tehnologic; sunt prezentate simptome ale insolvenței precum: moral scăzut al personalului, deteriorare a calității produselor și serviciilor, înăsprirea condițiilor de creditare, diminuarea cotei de piață, creșterea numărului de reclamații din partea clienților, eșecuri repetate în atingerea obiectivelor, apelarea excesivă la credite de trezorerie.

• Chandler și Hank arată că experiența antreprenorului reprezintă o garanție pentru supraviețuirea afacerii.

• Accesul dificil la surse de finanțare și personal de calitate este deasemenea indicat drept cauză a insolvenței (Cooper, 1994).

John Argenti (1976) a analizat traiectoriile companiilor către faliment, considerând că o listă cu factori, oricât de cuprinzătoare ar fi, nu poate explica suficient de bine eșecul firmelor, fiind necesară luarea în calcul a succesiunii acțiunii factorilor și apariției evenimentelor:

o Traiectoria companiilor nou-înființate: structură defectuoasă de management => deficiențe ale sistemului de raportare contabilă => creșterea îndatorării => subestimarea costurilor proiectului de dezvoltare => eșecul proiectului de dezvoltare => fluxuri de numerar nete negative, performanță financiară scăzută => apelarea la metode de mascare contabilă a contraperformanțelor financiare => stress=>măsuri corective=>solicitarea unui nou împrumut=>profituri insuficiente=>insolvență.

o Traiectoria companiilor tinere: structură defectuoasă de management => deficiențe ale sistemului de raportare contabilă => managerul are toate soluțiile și nu acceptă sfaturi => creștere rapidă datorată energiei și abilității antreprenorului => creșterea vânzărilor, însoțită de o creștere a necesarului de fond de rulment și a nevoii de investiții => marjele de profit se mențin datorită capacității de negociere a managerului => instituțiile financiare oferă credite


22

suplimentare => în locul unei politici de reducere a riscurilor, este preferată o politică de urmărire agresivă a profiturilor / vânzărilor => atenție din partea mass-media => organizația arată nevoia pentru un sistem de management formal, dar este în continuare condusă de o singură persoană => firm dobândește un renume bun, asociat cu calitatea => vânzările cresc, dar nu și profitabilitatea => apelarea la metode de mascare contabilă a contraperformanțelor financiare => eșecul proiectului de dezvoltare => supradimensionare a vânzărilor => banca remarcă deteriorarea situației => declararea insolvenței.

o Traiectoria companiilor mature: organizația prezintă o stare bună de sănătate financiară, moral ridicat, profitabilitate ridicată, îndatorare redusă, vânzări moderate => apariția unor probleme de management => disfuncții ale activității financiar-contabile => schimbări ale mediului întreprinderii => diminuare accentuată a profitului => deteriorare a indicatorilor de performanță financiară => scădere a moralului => 2 ani de profituri reduse => apelarea la metode de mascare contabilă a contraperformanțelor financiare => supraîndatorare => profiturile acoperă cu greu dobânzile => inițierea unui proiect major de dezvoltare => creșterea vânzărilor și a profitului, obținerea de noi finanțări din partea băncilor => dificultăți ale proiectului de dezvoltare => criză de numerar, incapacitate de suportare a serviciului datoriei => declararea insolvenței.

Jerry Paul Sheppard (1991) studiază corelația dintre probabilitatea de supraviețuire a firmei și divesificare. În studiul realizat, pornește de la ipoteza sugerată de alți cercetători că activarea în mai multe sectoare diminuează probabilitatea de blocaj datorită reducerii dependenței de un singur sector. În categoria firmelor supraviețuitoare sunt incluse firmele care își continuă activitatea, fiind excluse firmele care declară insolvența conform capitolului 11 din legea insolvenței.

Cristina Maria Triandafil şi Petre Brezeanu (2007) consideră că îndatorarea se corelează cu rate ale activelor imobilizate ridicate, iar companiile cu valori ridicate ale activelor imobilizate sunt mai puţin expuse riscului de faliment. În acelaşi timp, aceste companii cu valori mari ale imobilizărilor ar avea capacităţi mari de îndatorare prin garanţiile pe care le prezintă. 2.6. Incidența procedurilor de insolvență în România

În prezent, în România sunt înregistrate aproximativ 1 milion de întreprinderi. Statisticile arată că, pe fundalul manifestării crizei economice,


23

incidența cazurilor de insolvență a prezentat un trend ascendent, depășind în prezent nivelul de 2,5% pe an. Datele aferente perioadei 2008 – 2013 reflectate în graficul nr. 2 sunt preluate din rapoarte ale Oficiul Național al Registrului Comerțului.

Grafic nr. 2

Sursa datelor: Oficiul Național al Registrului Comerțului Firmele intrate în insolvenţă au rol relativ restrâns în economia reală: o 3,7% din numărul total de salariaţi ai companiilor nefinanciare

(decembrie 2010); o 2,1% din valoarea adăugată produsă la nivelul firmelor

nefinanciare (decembrie 2010); o 2,4% în exporturile şi importurile României realizate în 2010; o 2,3% datoria externă pe termen mediu şi lung a companiilor

nefinanciare şi respectiv 1,6% din datoria externă pe termen scurt (iunie 2011).

Conform BNR (2011), firmele intrate în insolvenţă dovedesc o disciplină inferioară în onorarea angajamentelor financiare către partenerii comerciali inclusiv în anii premergători declanşării insolvenţei. În aceste condiții, informaţiile furnizate de Centrala Incidentelor de Plăţi ar putea prezenta o relevanță ridicată în evaluarea riscului de insolvență.

Conform rapoartelor Băncii Naționale a României, pe fundalul crizei economice, în perioada decembrie 2009 – decembrie 2012 a avut loc o creștere continuă a ratei creditelor neperformante (acordate de bănci sau IFN) în sectorul companiilor nefinanciare. La finalul anului 2012, România a ajuns după acest criteriu pe locul patru la nivelul Uniunii Europene, respectiv pe locul șase la nivel mondial (într-un clasament al Băncii Mondiale cuprinzând 139 de state).

0

10.000

20.000

30.000

2008 2009 2010 2011 2012 2013

14.48318.421 21.692 19.651

26.804 29.587

Dinamica numărului de firme intrate în inslovență la nivel național


24

Grafic nr. 3

Sursa datelor: rapoarte BNR Rata creditelor neperformante reprezintă proporția creditelor şi

dobânzilor restante de peste 90 de zile respectiv a creditelor pentru care au fost iniţiate proceduri judiciare în total creditelor şi dobânzilor clasificate.

Grafic nr. 4

Sursă: prelucrare a datelor publicate de Banca Mondială (http://data.worldbank.org/indicator/FB.AST.NPER.ZS)

Întreprinderile mici și mijlocii înregistrează riscuri de incapacitate de plată mai ridicate, acestea prezentând în permanență rate ale creditelor neperformante semnificativ superioare în raport cu companiile mari.

0,0%5,0%

10,0%15,0%20,0%25,0%

2009 2010 2011 iunie 2012 decembrie 2012

aug.13

7,8%11,8%

14,3%17,6%

20,4%23,40%

Dinamica ratei creditelor neperformante - total firme România

112

83

122

37 33

69

84

6572

2720 15

6

0

20

40

60

80

100

120

140

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

Clasarea României la nivel mondial după rata creditelor neperformante

http://data.worldbank.org/indicator/FB.AST.NPER.ZS

25

3. Istoric al analizei bazate pe rate financiare Tema evaluării riscului de insolvență pe seama ratelor financiare nu este

nouă, evaluarea riscului de insolvență fiind asociată cu analiza financiară de la apariția acesteia. Pe parcursul celor 150 de ani de existență, aplicabilitatea analizei financiare a fost aproape în permanență contestată. În momentele în care credibilitatea analizei a atins nivele foarte reduse, cercetări cu privire la potențialul acesteia în evaluarea riscului de insolvență i-au reconfirmat întotdeauna utilitatea.

Analiza bazată pe rate financiare este utilizată din a doua jumătate a secolului 19, fiind considerată un produs al practicii în domeniul contabil. Cauzele principale ale apariției analizei bazate pe rate financiare au fost reprezentate de creșterea importanței sectorului bancar în economie, respectiv de profesionalizarea managementului întreprinderilor (Horrigan, 1968). Dezvoltată inițial ca instrument de evaluare a bonității întreprinderilor solicitante de credite bancare, analiza bazată pe rate financiare și-a extins aria de cuprindere, în încercarea de a răspunde nevoilor informaționale ale tuturor stakeholderilor întreprinderii.

Conform Standard&Poors, conceptul de rată financiară a fost introdus în anul 1860 de către Henry Varnum Poor, prin publicația ”History of Railroads and canals of the United States of America”. Lucrarea ”History of Railroads and canals of the United States of America” (Varnum, 1860) conține analize ale companiilor feroviare americane, dar acestea sunt efectuate în realitate pe seama datelor contabile brute, fără utilizarea de rate financiare.

Evoluția metodologiei de analiză destinată managementului întreprinderii a fost diferită de cea a metodologiei utilizate de creditori, cu toate că au existat multe suprapuneri între cele două (Horrigan, 1968). La finalul secolului 19, analiza bazată pe rate financiare era deja intens aplicată în evaluarea companiilor cotate la bursă (Seay, S. et al.(2004), rezultatele fiind disponibile pentru toți stakeholderii.

Inițial, analiza bazată pe rate financiare a fost utilizată numai în SUA. După 1950, analiza bazată pe rate financiare a fost adoptată pe scară largă în practica din Marea Britanie. După 1965, analiza bazată pe rate financiare a fost popularizată la nivel mondial (în primul rând în Europa continentală). În general, este acceptată deliminarea a două etape în istoria analizei bazate pe rate financiare:

o 1860 – 1965; o 1965 – prezent.

3. Istoric al analizei bazate pe rate financiare

26

Punctul de delimitare este considerat a fi reprezentat de apariția în anul 1965 a lucrării ”Some empirical basis of financial ratio analysis”.

Una dintre primele contribuții în fixarea de nivele de referință pentru ratele financiare a fost adusă de către William Henry Lough (1917). Acesta a scos în evidență riscurile asociate activității întreprinderii, argumentând că păstrarea capitalului în numerar nu prezintă potențial în termeni de rentabilitate, în timp ce investirea în activele corporale sau necorporale necesare derulării activității implică riscuri de incapacitate de plată, chiar în condiții de rentabilitate ridicată. Confruntat cu astfel de dileme, managerul întreprinderii are nevoie de repere. Ghidarea activității întreprinderii ar fi mult mai facilă dacă direcțiile sigure de evoluție ar fi cunoscute. Este exemplificat cazul unei întreprinderi industriale, pusă în situația de a-și mări volumul de activitate. Consecința văzută de către Lough este aceea a reducerii fondului de rulment (în realitate, creșterea vânzărilor, în absența unor investiții în active imobilizate nu duce la reducerea fondului de rulment, ci la investirea acestuia și reducerea trezoreriei nete). Managerului îi va fi dificil să evalueze măsura în care se apropie de zona de pericol, în lipsa unor standarde în acest domeniu. Lough remarca existența unor astfel de standarde pentru anumite sectoare, pe care le clasifica însă drept ”probabil incorecte”. În aceste condiții, autorul susținea că la data studiului său nu existau standarde general acceptate și cu acuratețe verificată. Considerând că în condițiile specifice epocii, un cercetător individual nu ar dispune de acces la datele necesare configurării unei liste complete de standarde, el recomanda asumarea acestei misiuni de către asociații profesionale (ale contabililor sau bancherilor) sau camere de comerț. Lough considera că beneficiarii principali ai standardelor ar fi managerii întreprinderilor, putându-se deduce că vedea în analiza bazată pe rate financiare în primul rând un instrument de management. Analizând un eșanion de 26 de întreprinderi pe seama unui set de rate financiare, Lough a concluzionat că ratele aferente întreprinderilor din același sector de activitate tind să fie de valori apropiate. Concluziile cercetării cu privire la situația individuală a întreprinderilor nu sunt fundamentate științific, iar numărul de întreprinderi din fiecare sector este prea redus pentru orice generalizare. Lough tratează și problema insolvenței, arătând că frecvența anuală a fluctuat în proximitatea valorii de 1% din totalul întreprinderilor americane. Este atrasă însă atenția asupra numeroaselor cazuri de incapacitate de plată care nu ajung în instanță. Este definit conceptul de ”insolvență economică” sub forma stării în care activele întreprinderii nu reușesc să acopere datoriile, o stare la care se ajunge prin înregistrarea de pierderi.


27

Suplimentar, este definit conceptul de ”insolvență tehnică” (sau financiară), o stare în care întreprinderea nu reușește să își onoreze obligațiile scadente, cu toate că valoarea activului depășește valoarea datoriilor. Se apreciază că insolvența tehnică este mai frecventă comparativ cu insolvență economică, iar manifestarea acesteia nu este datorată unor slăbiciuni intrinseci ale întreprinderii, ci managementului financiar deficitar. Cauzele insolvenței sunt împărțite în două categorii: cauze ce pot fi atribuite managementului întreprinderii, respectiv cauze externe, asupra cărora întreprinderea nu poate exercita niciun control. În prima categoria sunt incluse lipsa de capital, incompetența managementului, acordarea fără discriminare a creditelor comerciale. Se apreciază că această categorie de cauze este responsabilă pentru aproximativ 80% dintre cazurile de insolvență.

În categoria cauzelor externe sunt insluse catastrofele naturale, blocajul financiar al unor firme partenere, intensificarea concurenței.

Începând cu 1919, compania du Pont a început să utilizeze modele factoriale în analiza rentabilității, prin descompunerea rentabilității economice în funcție de numărul de rotații ale activului total prin cifra de afaceri și rata profitabilității. În 1925, Lincoln a publicat o listă cu 40 de rate financiare, încercând să le ierarhizeze în funcție de relevanță.

Literatura de specialitate îl indică în general pe Paul J. FitzPatrick drept primul cercetător care a utilizat analiza univariată în încercarea de a evalua probabilitatea de apariție a stării de insolvență (cu folosirea ratelor financiare drept variabile explicative). Studiul realizat de FitzPatrick în 1932 a inclus 38 de întreprinderi, dintre care 19 insolvente și 19 sănătoase. FitzPatrick a colectat inițial datele financiare aferente firmelor insolvente, după care a ales câte o firmă sănătoasă asociat fiecărei firme insolvente, ținând cont de domeniul de activitate, mărimea activului și a cifrei de afaceri. Firmele au fost astfel comparate două câte două prin prisma ratelor financiare calculate pentru ultimii trei ani premergători declarării insolvenței firmei cu dificultăți financiare. Ținta a fost aceea de a stabili măsura în care în cadrul fiecărei perechi ratele aferente firmei insolvente prezintă valori inferioare comparativ cu ratele firmei sănătoase. Suplimentar, s-a testat dacă, la nivelul întregului eșantion, întreprinderile insolvente sunt caracterizate de rate financiare cu valori inferioare în raport cu grupul firmelor sănătoase. Rezultatul acestui din urmă test a fost pozitiv. A fost în continuare analizată corelația dintre trendul ratelor financiare și evoluția stării întreprinderii, descoperindu-se că valorile ratelor financiare s-au depreciat în dinamică, premergător declarării insolvenței.


28

FitzPatrick a concluzionat că ratele financiare reprezintă instrumente utile în predicția dificultăților financiare întâmpinate de întreprindere, fără a asigura însă o acuratețe absolută.

Într-un studiu efectuat în 1935 asupra unui eșantion de 183 de firme intrate în blocaj financiar în perioada 1923-1931, Raymond Smith și Winakor Arthur (Yadav, 1986) au arătat că ratele financiare s-au deteriorat progresiv în perioada anterioară producerii blocajului financiar. Raportul dintre fondul de rulment și activul total a fost apreciat drept cel mai bun indicator al producerii blocajului, acesta începându-și tendința de deteriorare cu 10 ani înainte de producerea evenimentului. Spre deosebire de studiul efectuat de FitzPatrick cu 2 ani înainte, Smith și Winakor nu au inclus în eșantion firme sănătoase. În cadrul studiului au fost testate 21 de rate financiare.

J.R. Ramster și L.O. Foster au efectuat o analiză asupra a 173 de întreprinderi, folosind 11 rate financiare. Rezultatele au arătat că firmele mai puțin performante și cele care au intrat ulterior în blocaj financiar erau caracterizate în general prin valori ale ratelor financiare mai puțin satisfăcătoare comparativ cu firmele performante. Această regulă nu a fost valabilă în cazul numărului de rotații ale capitalului propriu, respectiv al numărului de rotații ale activului total prin cifra de afaceri.

Constatând că situațiile financiare au beneficiat de ameliorări semnificative a formei de prezentare în cele 2 decenii anterioare, James Walter (1957) și-a propus testarea utilității analizei bazate pe rate financiare în noile condiții. Walter folosește pentru pima dată termenul de ”analiză financiară” pentru analiza bazată pe rate financiare și definește scopul principal al analizei financiare drept acela de a evalua bonitatea și performanța (în noțiunea de performanță sunt inscluse profitabilitatea și stabilitatea). Pentru a fi utilă, Walter subliniază că analiza financiară trebuie să servească scopului căruia îi este destinată.

Principalul punct slab al studiului efectuat de FitzPatrick a fost dimensiunea redusă a eșantionului, care nu a făcut posibilă generalizarea. Punctul slab al studiului efectuat de către Ramster și Foster este apreciat a fi reprezentat de valorile relativ reduse ale diferențelor dintre grupurile de firme, în timp ce studiului efectuat de Winakor și Smith îi poate fi adus reproșul lipsei unui grup de control format din întreprinderi sănătoase. Totuși, se apreciază că cele 3 studii au avut o importanță extremă în dezvoltarea analizei bazate pe rate financiare, fiind primele care au încercat să aplice metode științifice în vederea testării utilității ratelor financiare în predicția stării de sănătate a firmei.


29

Studiul efectuat de Charles Merwin în anul 1942 se numără deasemenea printre cele mai valoroase cercetări timpurii realizate asupra capacității ratelor financiare de a previziona dificultățile financiare. Folosind un eșantion de 900 de firme, acesta a comparat media ratelor firmelor care și-au continuat activitatea cu media ratelor firmelor care și-au încetat activitatea în perioada 1926-1936. Au fost identificate în acest sens diferențe cu până la 6 ani înainte de blocaj, aceste diferențe sporind pe măsura apropierii blocajului. Indicatorii cu cele mai bune capacități de predicție a dificultăților financiare au fost: rata fondului de rulment (fond de rulment / activ total), rata autonomiei financiare globale (capital propriu / datorii totale) și rata lichidității curente.

Studii efectuate de Hickman, Saulinier, Moore și Atkinson, sau Saiden au adus contribuții suplimentare în prima jumătate a secolului 20 la demonstrarea potențialului ratelor financiare în evaluarea capacității de rambursare a datoriilor.

Hickman a arătat că rata de acoperire a cheltuielilor cu dobânda și rata profitabilității comerciale pot servi ca instrumente de predicție a incapacității de rambursare a obligațiunilor, efectuând teste de baza unor date din perioada 1900-1943.

Saulinier a indicat predispoziția firmelor cu rate ale lichidității curente reduse și rate de îndatorare ridicate (capital propriu / datorii totale) de a nu putea rambursa creditele contractate.

Prin eforturile depuse de Institutul Britanic de Management, utilizarea ratelor financiare a fost generalizată în Marea Britanie începând cu anii 1950. Accentul a fost pus pe controlul de management, astfel încât rata centrală în cadrul analizei a fost considerată rentabilitatea economică. În această perioadă, abordarea britanică a insistat pe perspectiva managementului întreprinderii, în timp ce abordarea americană a rămas axată pe perspectiva creditorului.

În anii 1960, Meir Tamari, în calitate de economist la Banca Națională a Israelului însărcinat cu analiza caracteristicilor firmelor industriale, a publicat o serie de studii pe tema analizei bazate pe rate financiare care au beneficiat de recunoaștere internațională imediată. Meir aprecia că unul dintre obiectivele principale ale ”analizei financiare” este acela de a facilita menținerea sub control a gradului de risc la care creditorii se expun datorită incidenței cazurilor de insolvență, sau, în general, de incapacitate de plată (Tamari, 1966). Suplimentar, Meier considera că analiza financiară poate reprezenta un instrument util pentru acționari, potențiali investitori și manageri în evaluarea profitabilității și riscurilor.

Alegerea ratelor utilizate se impune a fi realizată în concordanță cu obiectivele urmărite în analiză: rata lichidității curente pentru evaluarea


30

capacității de plată a datoriilor pe termen scurt, rata autonomiei financiare globale pentru evaluarea contribuției acționarilor la finanțarea activului întreprinderii, rentabilitatea financiară pentru evaluarea gradului de remunerare a investiției acționarilor, etc.

Meier milita în perioada anilor 1960 pentru necesitatea utilizării generalizate a analizei financiare ca instrument de evaluare a bonității întreprinderilor solicitante de credite bancare. Acesta arăta că în majoritatea țărilor (excepțiile notabile fiind SUA și Marea Britanie), băncile nu utilizează informațiile din bilanț sau contul de profit și pierdere în evaluarea poziției financiare a întreprinderii solicitante de credite (cu atât mai puțin pentru urmărirea evoluției poziției financiare pe parcursul perioadei de creditare). Abordarea remarcată în rândurile creditorilor se baza pe încrederea acordată relațiilor personale dintre debitor și funcționarul bancar, dar și pe lipsa de încredere în informațiile înregistrate în situațiile financiare de sinteză.

Evoluția economiei a făcut metodele tradiționale impracticabile în SUA și Marea Britanie. Conform constatărilor lui Meir, fenomenul își punea amprenta și asupra celorlalte state ale lumii, impunând trecerea la utilizarea generalizată a analizei financiare ca instrument de evaluare a bonității.

În anul 1965 a fost publicată lucrarea ”Some empirical basis of financial ratio analysis”, în care Horrigan încerca o reabilitare a ratelor financiare prin descrierea caracteristicilor statistice ale acestora, într-o perioadă în care utilitatea analizei bazate pe rate era considerată drept foarte redusă. El a arătat că majoritatea ratelor financiare testate prezentau distribuții apropiate de cea normală, o parte mare dintre ele prezentând ușoare asimetrii pozitive. Cercetarea a scos deasemena în evidență corelațiile dintre rate.

Publicarea rezultatelor cercetărilor efectuate de Horrigan (1965) a stimulat cercetători precum William Beaver sau Eduard Altman în identificarea unei utilități a ratelor financiare în predicția stării de insolvență.

Astfel, Beaver (1966) a continuat cercetările începute de către Horrigan în cadrul aceleiași universități (University of Chicago), propunându-și evaluarea utilității ratelor financiare. Beaver a înțeles că utilitatea ratelor poate fi evaluată numai în raport cu un obiectiv precizat, alegând astfel testarea puterii de predicție a stării de insolvență. Rezultatele cercetărilor efectuate asupra unui eșantion format din 2 grupuri de firme (sănătoase, respectiv insolvente sau cu dificultăți financiare majore) au reflectat o deteriorare progresivă a ratelor financiare ale firmelor cu dificultăți financiare pe parcursul mai multor exerciții financiare anterior declarării insolvenței. În aceste condiții, cercetarea a demonstrat că ratele financiare pot fi utile în predicția stării de insolvență cu până la 5 ani înainte de producerea evenimentului.


31

Studiul realizat de Beaver a fost structurat pe principii similare cu cele ale studiului lui FitzPatrick din anul 1932 (creditat ca prima cercetare științifică a corelației dintre ratele financiare și riscul de insolvență). Inițiativa lui FitzPatrick a avut însă la bază motivații diferite de cele ale lui Beaver. În timp ce Beaver a fost preocupat de utilitatea ratelor financiare, alegând tematica insolvenței doar ca exemplu, FitzPatrick (în mijlocul crizei economice din perioada 1929-1933) a fost preocupat de găsirea unor instrumente de predicție a insolvenței.

Studiul lui Beaver a constituit un precursor al cercetărilor multivariate în domeniu (începând cu cercetarea realizată de Altman în anul 1968).

În ultima jumătate de secol, inspirate în mod deosebit de modelele dezvoltate prin analiză discriminantă de către Altman (1968) și, mai târziu, de modelele dezvoltate prin regresie logistică de către Ohlson (1980), studii multivariate au fost realizate în întreaga lume. Evoluția a fost comparabilă cu cea întâlnită în medicină, unde modele de predicție a manifestării unei anumite patologii umane sunt dezvoltate asupra unei populații, pentru ca ulterior să fie replicate la nivelul populațiilor din alte regiuni geografice, cu profiluri diferite. Tabelul nr. 1 prezintă o listă cu 40 de modele de predicție a stării de insolvență dezvoltate în corespondență cu caracteristicile întreprinderilor din diverse regiuni ale lumii. Dintre cele 40 de articole aferente, 39 citează studiul publicat de Altman în anul 1968, 31 conțin referiri la studiul publicat de Ohlson în anul 1980 (unul dintre cele 40 de articole a fost publicat înainte de apariția studiului lui Ohlson), respectiv 30 conțin referiri la studiul publicat de Beaver în anul 1966.

Tabel nr. 1 Modele de predicție a stării de insolvență

Nr.crt. Țară populație Eșantion Autor principal An 1 SUA 1.249 Hatem Ben-Ameur 2008 2 China nespecificat Wang Ying 2010 3 SUA 468 EMEL KAHYA 1999 4 Turcia 54 Mine Ugurlu 2006 5 Italia 40.574 Giovanni Butera 2006 6 Pakistan 52 Abbas Qaiser 2011 7 Canada 633 S. Ben Amor 2009 8 SUA 2.128 Gregory Kane 1998 9 India 70 A.V.N. Murty 2004

10 Taiwan 54 Tsung-Kang Chen 2011 11 Singapore 34 Zulkarnain Muhamad Sori 2009


32

Nr.crt. Țară populație Eșantion Autor principal An 12 SUA 14.303 Stephen A. Hillegeist 2003 13 Norvegia 98.421 Daniel Berg 2005 14 Tunisia 60 Mondher Kouki 2011 15 Japonia 3.586 Ming Xu 2009 16 Marea Britanie 7.833 Dionysia Dionysiou 2008 17 SUA 16.816 Sudheer Chava 2004 18 Croația 156 Ivica Pervan 2011 19 Franța 190 Conan - Holder 1979 20 Tunisia 120 Hamadi MATOUSSI 1999 21 Grecia 58 THEOHARRY GRAMMATIKOS 1984 22 Belgia 306 N. DEWAELHEYNS 2004 23 SUA 1.203 Mary Hilston Keener 2013 24 Rusia 120 Elena Makeeva 2013 25 Polonia 13.288 Kamil Fijorek 2012 26 Belarusia nespecificat Chernovalov, A. 2004 27 Albania nespecificat Shkurti Rezarta 2010 28 Brazilia 12 Matias Alberto Borges 2011 29 Serbia 232 Nemanja Stanišić 2013 30 Ungaria 154 Ottó Hajdu 2001 31 Cehia 757 Petr Jakubík 2008 32 Slovenia 19.627 Dusan Mramor 2003 33 Slovenia 29.698 Arjana Brezigar-Masten 2012 34 Suedia 3.982 Darush Yazdanfar 2008 35 Suedia 4.496 Darush Yazdanfar 2011 36 Europa 25.722 Kevin Keasey 2013 37 Finlanda 2.243 Laura Kainulainen 2011 38 Portugalia 2.288 M. F. Santos 2006 39 Lituania 230 O. Purvinis 2008 40 Estonia 16.443 Martin Grünberg 2014

Din totalul celor 40 de lucrări de cercetare selectate aleator, 17 au utilizat eșantioane formate din perechi de firme, respectiv 12 au utilizat eșantioane formate exclusiv din firme cotate la bursă.

În România, la începutul anilor 1990, teoria și practica analizei financiare au preluat modele de referință în literatura de specialitate, dar


33

neadaptate la specificul firmelor românești (în general modelul Altman din 1968, modelul Conan-Holder, modelul Băncii Centrale a Franței).

Pe parcursul ultimilor 20 de ani au fost dezvoltate mai multe modele autohtone, majoritatea dintre acestea fiind însă afectate de deficiențe în materie de metodologie statistică sau de utilizarea unor eșantioane izolate, fără putere de reprezentare pentru toate întreprinderile care activează în țară:

• 1996: modelul Mânecuță și Nicolae. • 1998: modelul Băileșteanu. • 1998: modelul Ivoniciu. • 2002: modelul Lorant-Eros Stark. • 2002: modelul Anghel. • 2007: modelul Căprariu. • 2009: modelul Cârciumaru. • 2010: modelul Caracota, Dumitru și Dinu. • 2011: modelul Bătrâncea. • 2012: modelul Armeanu. • 2012: modelul Vintilă și Toroapă. • 2012: modelul Mironiuc M., Robu M. și Robu I. • 2013: modelul Andreica. • 2013: modele Brîndescu – Goleț.

În prezent, analiza bazată pe rate financiare se constituie într-un instrument important pentru creditori, managementul firmei, acționari, potențiali investitori, personal, auditori sau agenții de consultanță independente. În corelație cu tendința de extindere a ariei de cuprindere a analizei, gama de indicatori financiari a fost diversificată continuu. Bellovary, Giacomino și Akers (2007) identificau astfel 752 de rate diferite incluse numai în modelele multivariate de predicție a insolvenței.

Literatura de specialitate indică actualmente două abordări principale în analiza bazată pe rate financiare:

o evaluarea situației financiar – patrimoniale a întreprinderii prin compararea ratelor financiare specifice acesteia cu diverse nivele de referință (de obicei standarde ale sectorului),

o utilizarea ratelor în predicția unor fenomene. Prima abordare este prin natura ei univariată, în timp ce a doua tinde să fie multivariată. O a treia abordare este considerată de către unii cercetători a fi analiza de trend (Osteryoung, J., Constand, R., Nast, D., 1992), care urmărește dinamica situației financiar – patrimoniale a întreprinderii, cu identificarea cauzelor și efectelor acesteia.

34

4. Metodologie de analiză monofactorială

Primele cercetări în domeniul predicției stării de insolvenței pe baza ratelor financiare au fost efectuate în anii 1930 (Bellovary, J., Giacomino, D., Akers, M. 2007). Până la mijlocul anilor 1960, acestea au rămas univariate, cel mai faimos studiu univariat în domeniu fiind cel realizat de Beaver în anul 1966. Din anul 1968, odată cu publicarea studiului efectuat de Eduard Altman, analiza multivariată a început să înlocuiască abordarea univariată.

Studiile univariate s-au focalizat pe corelațiile dintre valorile individuale ale unor rate financiare și probabilitatea de intrare în insolvență.

În continuare este prezentată sintetic o metodologie univariată de evaluare a riscului de insolvență bazată pe o cercetare recentă efectuată asupra întreprinderilor românești (Brîndescu-Olariu, 2014).

Tabel nr. 2 Lista indicatorilor financiari testați în cadrul studiului Nr.crt. Indicator financiar Simbol

1 Fond de rulment propriu Frp 2 Productivitatea muncii cu bază de calcul în rezultatul brut WLrb 3 Rata profitabilității comerciale Rpc 4 Raportul Impozit pe profit / Rezultat brut Ip/Rb 5 Rata autonomiei financiare globale Rafg 6 Rata îndatorării globale Rîg 7 Rata solvabilitatii generale Rsg 8 Raportul Fond de rulment propriu / Cifra de afaceri Frp/CA 9 Raportul Restanțe/Cifra de afaceri Res/CA

10 Rata finanțării activelor imobilizate din capitalul propriu Cpr/Ai 11 Raportul Restanțe/Disponibilități Res/Disp 12 Raportul Disponibilități / Datorii totale Disp/Dt 13 Raportul Active circulante / Datorii totale AC/Dt 14 Rata disponibilităților Rdisp 15 Raportul Fond de rulment propriu / Active circulante Frp/AC 16 Durata de rotație a creanțelor DzCr 17 Numărul de rotații ale activului total nrAt 18 Rata restanțelor bugetare Rrb 19 Raportul Disponibilități / Cifra de afaceri Disp/CA 20 Numărul de rotații ale activelor imobilizate nrAi 21 Durata de rotație a stocurilor DzSt


35

Nr.crt. Indicator financiar Simbol 22 Raportul Impozit pe profit / Cifra de afaceri Ip/CA 23 Rata activelor imobilizate Rai 24 Productivitatea muncii cu bază de calcul în cifra de afaceri WLca 25 Rata activelor circulante Rac 26 Rata rentabilității financiare Rrf

Studiul în baza căruia prezenta metodologie a fost propusă a inclus 53.252 de situații financiare anuale, dintre care 712 au aparținut unor firme intrate în insolvență la 2 ani de la data situațiilor financiare respective.

Pentru fiecare rată financiară supusă evaluării, testarea inițială a fost realizată pe baza unui eșantion compus din perechi de firme (insolvente și sănătoase) din perioada 2009 - 2010. În acest sens, aferent fiecăruia dintre cei doi ani, pentru fiecare firmă intrată în insolvență a fost identificată o firmă sănătoasă, din același domeniul de activitate (același cod caen), cu cifra de afaceri cea mai apropiată față de firma intrată în insolvență.

A fost constituit astfel un eșantion format din 1.176 firme, dintre care 588 au intrat în insolvență la 2 ani de la data situațiilor financiare incluse în analiză, respectiv 588 și-au continuat activitatea în condiții normale cel puțin până la finalul anului 2012.

Pornindu-se de la situațiile financiare întocmite cu 2 ani înainte de declararea insolvenței, a fost urmărită evaluarea capacității ratelor financiare de a discrimina între firmele care au intrat în insolvență și firmele care și-au continuat activitatea în condiții normale.

Majoritatea indicatorilor testați au fost considerați a fi utili în evaluarea riscului de insolvență. Pentru fiecare dintre aceștia au fost stabilite intervale de referință la nivelul întregii populații țintă și metodologii de utilizare.

Graficul nr. 5 prezintă o ierarhizare a celor 26 de rate financiare testate în funcție de performanțele individuale în clasare la nivelul eșantionului compus din perechi de firme.


36

Grafic nr. 5

1) Rata autonomiei financiare globale Cu toate că separarea nu este perfectă, este propusă constituirea a 3 intervale de referință pentru rata autonomiei financiare globale:

o (-∞;10%) – risc de insolvență ridicat; o [10%;50%) – risc de insolvență mediu; o [50%;100%] – risc de insolvență redus.

Includerea firmelor cu rate ale autonomiei financiare globale mai mici

de 10% în categoria firmelor cu risc ridicat de insolvență nu asociază automat acestor firme o probabilitate de intrare în insolvență de peste 0,5. În realitate, 95,74% dintre firmele incluse în această categorie aferent populației țintă din anul 2010 nu vor intra în insolvență. Nivelul de risc este însă superior nivelului mediu de 2,85% (ce caracterizează populația țintă din 2010 în întregul său).

În utilizarea metodologiei de analiză propuse, un creditor ar putea decide să acorde prioritate firmelor din clasa cu risc redus, respectiv să trateze cu prudență sporită firmele care se încadrează în celelalte 2 clase. Informația care îi este oferită analistului este aceea că:

o din 1.000 de firme încadrate în clasa de risc redus și acceptate pentru creditare, aproximativ 7 (6,6) vor intra în insolvență în 2 ani;

o din 1.000 de firme încadrate în clasa de risc mediu și acceptate pentru creditare, aproximativ 21 vor intra în insolvență în 2 ani;

o din 1.000 de firme încadrate în clasa de risc ridicat și acceptate pentru creditare, aproximativ 43 (42,6) vor intra în insolvență în 2 ani.

64,5

%64

,1%

63,0

%63

,0%

62,8

%62

,8%

62,8

%62

,8%

62,7

%62

,4%

62,1

%60

,8%

59,8

%59

,7%

59,7

%59

,2%

58,9

%58

,7%

55,4

%55

,4%

55,3

%54

,7%

53,4

%52

,9%

52,6

%52

,4%

0,0%

10,0%

20,0%

30,0%

40,0%

50,0%

60,0%

70,0%Fr

pW

Lrb

Rpc

Ip/R

bRa

fg Rîg

Rsg

Frp/

CARe

s/CA

Cpr/

AiRe

s/Di

spDi

sp/D

tAC

/Dt

Rdisp

Frp/

ACDz

Crnr

At Rrb

Disp

/CA

nrAi

DzSt

Ip/C

A Rai

WLc

aRa

cRr

f

Acuratețea în clasare la nivel de eșantion


37

Comparând raportul dintre rentabilitatea financiară și riscul de insolvență la nivelul celor 3 intervale de analiză a ratei autonomiei financiare globale, se apreciază că raportul optim este cel asociat intervalului [50% ;100%].

Întreprinderile cu rate ale autonomiei financiare globale inferioare pragului de 10% prezintă riscurile cele mai ridicate de intrare în insolvență, dar și cel mai redus nivel mediu al rentabilității financiare (medie ponderată). Totuși, acest grup conține cea mai ridicată frecvență de firme cu rate ale rentabilității financiare de peste 20%. În același timp, este grupul cu cel mai ridicat nivel al dispersiei valorilor ratei rentabilității financiare. Aceste constatări susțin ipoteza că rate reduse ale autonomiei financiare globale, respectiv rate ridicate ale îndatorării globale creează un potențial ridicat în termeni de rentabilitate financiară, dar induc și riscuri ridicate (de insolvență, dar și financiare).

2) Rata îndatorării globale Este propusă constituirea a 3 intervale de referință pentru rata îndatorării globale:

o [90%;+∞) – risc de insolvență ridicat; o [50%;90%) – risc de insolvență mediu; o [0%;50%) – risc de insolvență redus.

Intervalele se află în corespondență cu concluziile aferente ratei autonomiei financiare globale. Acestea sunt definite strict din perspectiva riscului de insolvență. În condițiile în care obiectivul analistului nu ar fi acela de evaluare a riscului de insolvență la care întreprinderea este supusă, utilizarea intervalelor de referință recomandate s-ar putea dovedi nepotrivită.

3) Rata activelor imobilizate Nivelul ratei activelor imobilizate care maximizează acuratețea și stabilitatea analizei este cel de 10%. Utilizarea acestei valori drept nivel de referință ar implica o clasare a tuturor întreprinderilor cu valori inferioare ale ratei activelor imobilizate în grupa întreprinderilor cu risc redus. În corespondență, întreprinderile cu valori superioare ale ratei activelor imobilizate ar urma să fie clasate în grupa întreprinderilor cu risc ridicat. Anual, aproximativ 40% dintre întreprinderile incluse în populația țintă au prezentat valori ale ratei activelor imobilizate inferioare pragului de 10%.

Diferențele între cele două clase de risc sunt relativ reduse, ceea ce face impractică utilizarea ratei activelor imobilizate în evaluarea riscului de insolvență. Ipoteza conform căreia direcționarea capitalului cu preponderență către finanțarea de active imobilizate duce la sporirea riscului de insolvență nu


38

este considerată a fi verificată. Cu toate că imobilizarea capitalului în active stabile este de așteptat să inducă în unele cazuri dificultăți în recuperarea acestuia în timp util pentru rambursare, corelația cu probabilitatea de intrare în insolvență este mai complexă, impunând o analiză mai detaliată. În ceea ce privește ipoteza conform căreia valori ridicate ale ratei activelor imobilizate asigură un potențial ridicat în termeni de rentabilitate, aceasta a fost testată folosind drept referință rata rentabilității financiare. Concluziile arată că investirea surselor de finanțare cu preponderență în active imobilizate sporește riscul financiar. O rată ridicată a activelor imobilizate nu reflectă un risc de insolvență superior, dar este asociată unui nivel ridicat al riscului financiar. Valori reduse ale ratei activelor imobilizate sunt asociate cu un potențial superior în termeni de rentabilitate financiară, dar și cu riscuri financiare reduse.

4) Rata activelor circulante Studiile efectuate la nivel de eșantion format din perechi de firme, dar și

la nivelul întregii populații țintă relevă diferențe reduse între media ratei activelor circulante ce caracterizează firmele sănătoase și media ratei activelor circulante ce caracterizează firmele insolvente. În cadrul unui eșantion cu frecvențe egale ale celor două grupuri, rata activelor circulante permite o acuratețe maximă în clasare de 52,6%. Bazat pe aceste considerente, rata activelor circulante nu este considerată un indicator util în evaluarea riscului de insolvență. Ipoteza existenței unei corelații negative între rata activelor circulante și riscul de insolvență nu este verificată.

Se constată însă existența unei corelații pozitive între rata activelor circulante și rentabilitatea financiară medie. Astfel, o valoare ridicată a ratei activelor circulante este asociată cu o rentabilitate financiară ridicată. Dimpotrivă, o valoare redusă a ratei activelor circulante este asociată cu o rentabilitate financiară scăzută. Pentru intervalele inferioare ale ratei activelor circulante, frecvența firmelor care înregistrează pierderi este ridicată. Intervalele superioare ale ratei activelor circulante sunt asociate cu frecvențe reduse ale firmelor care înregistrează pierderi sau nivele reduse ale rentabilității financiare (sub 10%). Se apreciază în aceste condiții că există o corelație negativă între rata activelor circulante și riscul financiar.


39

5) Rata disponibilităților bănești În baza analizei datelor aferente perioadei 2007 – 2010 se recomandă

analistului încadrarea întreprinderii evaluate în una dintre următoarele 3 categorii de risc, stabilite în funcție de valoarea ratei disponibilităților:

o risc ridicat, pentru valori ale ratei disponibilităților inferioare pragului de 2%;

o risc mediu, pentru valori ale ratei disponibilităților cuprinse între 2% și 30%;

o risc redus, pentru valori ale ratei disponibilităților superioare pragului de 30%. Corelația dintre nivelul de risc și valoarea ratei disponibilităților permite

o acuratețe acceptabilă a diagnosticului prin raportarea la cele 3 intervale indicate, făcând indicatorul un instrument util în analiză. În evaluarea riscului de insolvență pe seama ratei disponibilităților, analistul trebuie să considere probabilitatea de intrare în insolvență a oricărei întreprinderi drept inferioară pragului de 0,5, indiferent de valoarea ratei disponibilităților. Astfel, informația care îi este oferită analistului este aceea că:

o din 1.000 de firme încadrate în anul 2010 în clasa de risc redus, aproximativ 13 vor intra în insolvență în 2 ani;

o din 1.000 de firme încadrate în anul 2010 în clasa de risc mediu, aproximativ 23 vor intra în insolvență în 2 ani;

o din 1.000 de firme încadrate în anul 2010 în clasa de risc ridicat, aproximativ 49 vor intra în insolvență în 2 ani.

o fără a ține cont de valoarea ratei disponibilităților, din 1.000 de firme supuse observării, 29 vor intra în insolvență în 2 ani.

Aproximativ 25-30% dintre întreprinderile incluse în populația țintă prezintă valori ale ratei disponibilităților mai mici de 2%, fiind asociate în baza acestui indicator clasei de risc ridicat.

Se constată existența unei corelații pozitive între rata disponibilităților și rentabilitatea financiară medie, contrar așteptărilor inițiale. În aceste condiții, se concluzionează că o valoare ridicată a ratei disponibilităților este asociată atât cu o rentabilitate financiară ridicată, cât și cu un un nivel redus al riscului de insolvență. Dimpotrivă, o valoare redusă a ratei disponibilităților este asociată cu o rentabilitate financiară scăzută, respectiv cu un nivel ridicat al riscului de insolvență.


40

Din punctul de vedere al combinației ”potențial în materie de rentabilitate – risc financiar – risc de insolvență”, valoarea optimă a ratei disponibilităților este considerată a fi superioară pragului de 30%.

Se subliniază că cercetările realizate nu validează o relație de tip cauză – efect între rata disponibilităților bănești și rata rentabilității financiare în care rata disponibilităților bănești este variabila cauzală. Având în vedere că în analiza corelației dintre cele două variabile, valorile acestora au caracterizat același exercițiu financiar (2010), este speculată manifestarea unei influențe puternice a ratei rentabilității financiare asupra ratei disponibilităților bănești.

6) Raportul Disponibilități / Datorii totale Se consideră confirmată ipoteza conform căreia o rată redusă a raportului Disponibilități / Datorii totale induce un risc de intrare în insolvență ridicat. În baza analizei datelor aferente perioadei 2007 – 2010 se recomandă analistului încadrarea întreprinderii evaluate în una dintre următoarele 2 categorii de risc, stabilite în funcție de valoarea raportului Disponibilități / Datorii totale:

o risc ridicat, pentru valori ale raportului Disponibilități / Datorii totale inferioare pragului de 10%;

o risc redus, pentru valori ale raportului Disponibilități / Datorii totale superioare pragului de 10%.

Informația oferită analistului este aceea că: o din 1.000 de firme încadrate în anul 2010 în clasa de risc redus,

aproximativ 12 vor intra în insolvență în 2 ani; o din 1.000 de firme încadrate în anul 2010 în clasa de risc ridicat,

aproximativ 41 vor intra în insolvență în 2 ani. o fără a ține cont de valoarea raportului Disponibilități / Datorii totale, din

1.000 de firme supuse observării, 29 vor intra în insolvență în 2 ani. Aproximativ 50-55% dintre întreprinderile incluse în populația țintă prezintă valori ale raportului Disponibilități / Datorii totale mai mici 10%, fiind asociate în baza acestui indicator clasei de risc ridicat.

Valori reduse ale raportului Disponibilități / Datorii totale sunt corelate atât cu un potențial redus în termeni de rentabilitate (reflectat de media ponderată a rentabilității financiare), cât și cu nivele ridicate ale riscului financiar (în perioada de referință) și ale riscului de insolvență (la doi ani de la perioada de referință). Dimpotrivă, valori ridicate ale raportului Disponibilități / Datorii totale sunt corelate atât cu un potențial ridicat în termeni de rentabilitate (reflectat de media ponderată a rentabilității financiare), cât și cu nivele reduse ale riscului financiar și ale riscului de insolvență.


41

Din punctul de vedere al combinației ”potențial în materie de rentabilitate – risc financiar – risc de insolvență”, valoarea optimă a raportului Disponibilități / Datorii totale este considerată a fi cea de aproximativ 50%.

7) Raportul Disponibilități / Cifra de afaceri

Se recomandă analistului încadrarea întreprinderii evaluate în una dintre următoarele 2 categorii de risc, stabilite în funcție de valoarea raportului Disponibilități / Cifra de afaceri:

o risc ridicat, pentru valori ale raportului Disponibilități / Cifra de afaceri inferioare pragului de 3%;

o risc redus, pentru valori ale raportului Disponibilități / Cifra de afaceri superioare pragului de 3%.



aproximativ 39 vor intra în insolvență în 2 ani. o fără a ține cont de valoarea raportului Disponibilități / Cifra de afaceri,

din 1.000 de firme supuse observării, 29 vor intra în insolvență în 2 ani.

În perioada 2007 – 2010, anual, aproximativ 35-40% dintre întreprinderile incluse în populația țintă prezintă valori ale raportului Disponibilități / Cifra de afaceri mai mici 3%, fiind asociate în baza acestui indicator clasei de risc ridicat.

Din punctul de vedere al combinației ”potențial în materie de rentabilitate – risc financiar – risc de insolvență”, valoarea optimă a raportului Disponibilități / Cifra de afaceri este considerată a fi cuprinsă în intervalul 10% - 30%.

8) Raportul Active circulante / Datorii totale În baza analizei datelor aferente perioadei 2007 – 2010 se consideră confirmată ipoteza conform căreia o valoare redusă a raportului Active circulante / Datorii totale induce un risc de intrare în insolvență ridicat. Se recomandă analistului încadrarea întreprinderii evaluate în una dintre următoarele 2 categorii de risc, stabilite în funcție de valoarea raportului Active circulante / Datorii totale:

o risc ridicat, pentru valori ale raportului Active circulante / Datorii totale inferioare pragului de 105%;

o risc redus, pentru valori ale raportului Active circulante / Datorii totale superioare pragului de 105%.


42

Astfel, informația care îi este oferită analistului este aceea că: o din 1.000 de firme încadrate în anul 2010 în clasa de risc redus,


aproximativ 38 vor intra în insolvență în 2 ani. o fără a ține cont de valoarea raportului Active circulante / Datorii totale,


Din punctul de vedere al combinației ”potențial în materie de rentabilitate – risc financiar – risc de insolvență”, valoarea optimă a raportului Active circulante / Datorii totale este considerată a fi cuprinsă în intervalul 105% - 180%.

9) Rata solvabilitatii generale Se recomandă utilizarea a 3 grupe de risc în clasarea întreprinderilor pe seama ratei solvabilității generale:

o [0;110%) – risc de insolvență ridicat; o [110%;200%) – risc de insolvență mediu; o [200%;+∞] – risc de insolvență redus.

Pornind de la situația aferentă anului 2010, informația care îi este oferită analistului este:

o din 1.000 de firme încadrate în clasa de risc redus, aproximativ 7 (6,7) vor intra în insolvență în 2 ani;

o din 1.000 de firme încadrate în clasa de risc mediu, aproximativ 22 vor intra în insolvență în 2 ani;

o din 1.000 de firme încadrate în clasa de risc ridicat și acceptate pentru creditare, aproximativ 43 (42,8) vor intra în insolvență în 2 ani.

10) Fondul de rulment propriu

Se recomandă prin urmare utilizarea a 2 grupe de risc în clasarea întreprinderilor pe seama fondului de rulment propriu:

o fond de rulment propriu < -10.000 lei – risc de insolvență ridicat; o fond de rulment propriu ≥ -10.000 lei – risc de insolvență redus.

Utilizarea în analiză a valorii absolute a fondului de rulment propriu ar putea fi contestată în baza argumentului că aceasta este marcată de mărimea întreprinderii. În această logică, utilizarea aceluiași nivel de referință pentru întreprinderi de mărimi semnificativ diferite ar părea eronată. Se apreciază însă că valoarea absolută a fondului de rulment propriu a prezentat putere de clasare la nivelul eșantionului format din perechi de întreprinderi tocmai pentru că surprinde inclusiv diferențele de mărime între întreprinderi.


43

Pentru simplificarea aplicării în practică, se apreciază că un fond de rulment propriu nul ar putea fi utilizat drept referință, cu pierderi acceptabile ale acurateței evaluării în comparație cu alternativa utilizării nivelului de referință de -10.000 lei.

11) Raportul Fond de rulment propriu / Active circulante Se apreciază că pragul de 0% poate fi utilizat ca nivel de referință pentru raportul Fond de rulment propriu / Active circulante, incluzând firmele cu valori ale raportului inferioare acestui prag în clasa de risc ridicat, respectiv firmele cu valori pozitive ale raportului în clasa de risc scăzut.

12) Raportul Fond de rulment propriu / Cifra de afaceri În baza analizei datelor aferente perioadei 2007 – 2010, se recomandă analistului încadrarea întreprinderii evaluate în una dintre următoarele 3 categorii de risc, stabilite în funcție de valoarea raportului Fond de rulment propriu / Cifra de afaceri:

o risc ridicat, pentru valori ale raportului Fond de rulment propriu / Cifra de afaceri inferioare pragului de -25%;

o risc mediu, pentru valori ale raportului Fond de rulment propriu / Cifra de afaceri cuprinse între -25% și 25%;

o risc redus, pentru valori ale raportului Fond de rulment propriu / Cifra de afaceri superioare pragului de 25%.

13) Rata finanțării activelor imobilizate din capital propriu

Se recomandă analistului încadrarea întreprinderii evaluate în una dintre următoarele 2 categorii de risc, stabilite în funcție de valoarea ratei finanțării activelor imobilizate din capital propriu:

o risc ridicat, pentru valori ale ratei finanțării activelor imobilizate din capital propriu inferioare pragului de 0%;

o risc redus, pentru valori ale ratei finanțării activelor imobilizate din capital propriu superioare pragului de 0%.

14) Numărul de rotații ale activului

Analistul trebuie să considere probabilitatea de intrare în insolvență a oricărei întreprinderi drept inferioară pragului de 0,5, indiferent de valoarea numărului de rotații ale activului. Totuși, întreprinderile cu valori ale numărului de rotații ale activului inferioare pragului de 1,2 rotații/an prezintă riscuri de intrare în insolvență superioare mediei.


44



aproximativ 36 vor intra în insolvență în 2 ani. o fără a ține cont de valoarea numărului de rotații ale activului, din 1.000

de firme supuse observării, 29 vor intra în insolvență în 2 ani. Se consideră confirmată ipoteza conform căreia o viteză redusă de rotație a activului induce un risc de intrare în insolvență ridicat. În vederea testării corelației dintre viteza de rotație a activului și rata rentabilității financiare la nivelul aceluiași exercițiu financiar, în analiză au fost incluse exclusiv întreprinderile care au înregistrat în anul 2010 capitaluri proprii pozitive.

Rezultatele cercetării arată că valori reduse ale numărului de rotații ale activului prin cifra de afaceri sunt corelate atât cu un potențial redus în termeni de rentabilitate (reflectat de media ponderată a rentabilității financiare), cât și cu nivele ridicate ale riscului financiar (în perioada de referință) și ale riscului de insolvență (la doi ani de la perioada de referință). Dimpotrivă, valori ridicate ale numărului de rotații ale activului prin cifra de afaceri sunt corelate atât cu un potențial ridicat în termeni de rentabilitate (reflectat de media ponderată a rentabilității financiare), cât și cu nivele reduse ale riscului financiar și ale riscului de insolvență.

15) Numărul de rotații ale activelor imobilizate În baza analizei datelor aferente perioadei 2007 – 2010 se consideră confirmată ipoteza conform căreia o viteză redusă de rotație a activelor imobilizate induce un risc de intrare în insolvență ridicat. Se recomandă analistului încadrarea întreprinderii evaluate în una dintre următoarele 2 categorii de risc, stabilite în funcție de valoarea numărului de rotații ale activelor imobilizate:

o risc ridicat, pentru valori ale numărului de rotații ale activelor imobilizate inferioare pragului de 3,4 rotații/an;

o risc redus, pentru valori ale numărului de rotații ale activelor imobilizate superioare pragului de 3,4 rotații/an.



aproximativ 39 vor intra în insolvență în 2 ani.


45

o fără a ține cont de valoarea numărului de rotații ale activelor imobilizate, din 1.000 de firme supuse observării, 29 vor intra în insolvență în 2 ani.

Valori reduse ale numărului de rotații ale activelor imobilizate prin cifra de afaceri sunt corelate atât cu un potențial redus în termeni de rentabilitate (reflectat de media ponderată a rentabilității financiare), cât și cu nivele ridicate ale riscului financiar (în perioada de referință) și ale riscului de insolvență (la doi ani de la perioada de referință). Dimpotrivă, valori ridicate ale numărului de rotații ale activelor imobilizate prin cifra de afaceri sunt corelate atât cu un potențial ridicat în termeni de rentabilitate (reflectat de media ponderată a rentabilității financiare), cât și cu nivele reduse ale riscului financiar și ale riscului de insolvență.

16) Durata de rotație a stocurilor prin cifra de afaceri În baza analizei datelor aferente perioadei 2007 – 2010 se recomandă analistului încadrarea întreprinderii evaluate în una dintre următoarele 2 categorii de risc, stabilite în funcție de valoarea duratei de rotație a stocurilor:

o risc ridicat, pentru valori ale duratei de rotație a stocurilor superioare pragului de 60 de zile;

o risc redus, pentru valori ale duratei de rotație a stocurilor inferioare pragului de 60 de zile.

Se consideră confirmată ipoteza conform căreia o viteză redusă de rotație a stocurilor induce un risc de intrare în insolvență ridicat. În evaluarea riscului de insolvență pe seama duratei de rotație a stocurilor, analistul trebuie să considere probabilitatea de intrare în insolvență a oricărei întreprinderi drept inferioară pragului de 0,5, indiferent de valoarea duratei de rotație a stocurilor. Totuși, întreprinderile cu valori ale duratei de rotație a stocurilor superioare pragului de 60 de zile prezintă riscuri de intrare în insolvență superioare mediei. Aproximativ 30% dintre întreprinderile incluse în populația țintă prezintă durate de rotație a stocurilor de peste 60 de zile, fiind incluse în baza acestui indicator în clasa de risc ridicat. Informația care îi este oferită analistului este aceea că:




46

o fără a ține cont de valoarea duratei de rotație a stocurilor, din 1.000 de firme supuse observării, 29 vor intra în insolvență în 2 ani.

Valori ridicate ale duratei de rotație a stocurilor prin cifra de afaceri sunt corelate atât cu un potențial redus în termeni de rentabilitate (reflectat de media ponderată a rentabilității financiare), cât și cu nivele ridicate ale riscului financiar (în perioada de referință) și ale riscului de insolvență (la doi ani de la perioada de referință). Dimpotrivă, valori reduse ale duratei de rotație a stocurilor prin cifra de afaceri sunt corelate atât cu un potențial ridicat în termeni de rentabilitate (reflectat de media ponderată a rentabilității financiare), cât și cu nivele reduse ale riscului financiar și ale riscului de insolvență. În aceste condiții, din punctul de vedere al combinației ”potențial în materie de rentabilitate – risc financiar – risc de insolvență”, intervalul optim al duratei de rotație a stocurilor este considerat a fi (1;60].

17) Durata de rotație a creanțelor prin cifra de afaceri Se consideră confirmată ipoteza conform căreia o viteză redusă de rotație a creanțelor induce un risc de intrare în insolvență ridicat. În baza analizei datelor aferente perioadei 2007 – 2010 se recomandă analistului încadrarea întreprinderii evaluate în una dintre următoarele 2 categorii de risc, stabilite în funcție de valoarea duratei de rotație a creanțelor:

o risc ridicat, pentru valori ale duratei de rotație a creanțelor superioare pragului de 80 de zile;

o risc redus, pentru valori ale duratei de rotație a creanțelor inferioare pragului de 80 de zile.

Aproximativ 33% dintre întreprinderile incluse în populația țintă prezintă durate de rotație a creanțelor de peste 80 de zile, fiind asociate în baza acestui indicator clasei de risc ridicat. Informația oferită analistului este aceea că:



o fără a ține cont de valoarea duratei de rotație a creanțelor, din 1.000 de firme supuse observării, 29 vor intra în insolvență în 2 ani.

Valori ridicate ale duratei de rotație a creanțelor prin cifra de afaceri sunt corelate atât cu un potențial redus în termeni de rentabilitate (reflectat de media ponderată a rentabilității financiare), cât și cu nivele ridicate ale riscului


47

financiar (în perioada de referință) și ale riscului de insolvență (la doi ani de la perioada de referință). Dimpotrivă, valori reduse ale duratei de rotație a creanțelor prin cifra de afaceri sunt corelate atât cu un potențial ridicat în termeni de rentabilitate (reflectat de media ponderată a rentabilității financiare), cât și cu nivele reduse ale riscului financiar și ale riscului de insolvență. În aceste condiții, din punctul de vedere al combinației ”potențial în materie de rentabilitate – risc financiar – risc de insolvență”, intervalul optim al duratei de rotație a creanțelor este considerat a fi [0;1].

18) Rata profitabilității comerciale Se recomandă analistului încadrarea întreprinderii evaluate în una dintre următoarele 3 categorii de risc, stabilite în funcție de valoarea ratei profitabilității comerciale:

o risc ridicat, pentru valori ale ratei profitabilității comerciale inferioare pragului de 0%;

o risc mediu, pentru valori ale ratei profitabilității comerciale cuprinse în intervalul (% ;10%] ;

o risc redus, pentru valori ale ratei profitabilității comerciale superioare pragului de 10%.

În evaluarea riscului de insolvență pe seama ratei profitabilității comerciale, analistul trebuie să considere probabilitatea de intrare în insolvență a oricărei întreprinderi drept inferioară pragului de 0,5, indiferent de valoarea ratei profitabilității comerciale. Astfel, informația care îi este oferită analistului este aceea că:




o fără a ține cont de valoarea ratei profitabilității comerciale, din 1.000 de firme supuse observării, 29 vor intra în insolvență în 2 ani.

Se constată existența unei corelații pozitive între rata profitabilității comerciale și rentabilitatea financiară medie, conform așteptărilor inițiale.

Analiza datelor arată că valori reduse ale ratei profitabilității comerciale sunt corelate atât cu un potențial redus în termeni de rentabilitate (reflectat de media ponderată a rentabilității financiare), cât și cu nivele ridicate ale riscului


48

financiar (în perioada de referință) și ale riscului de insolvență (la doi ani de la perioada de referință). Dimpotrivă, valori ridicate ale ratei profitabilității comerciale sunt corelate atât cu un potențial ridicat în termeni de rentabilitate (reflectat de media ponderată a rentabilității financiare), cât și cu nivele reduse ale riscului financiar și ale riscului de insolvență.

19) Rata rentabilității financiare La nivelul perioadei de analiză, frecvența întreprinderilor cu capitaluri proprii negative în totalul populației țintă a fost ridicată. Utilizând rata rentabilității financiare în evaluarea riscului de insolvență la nivelul întregii populații țintă, acuratețea în clasare prezintă nivele scăzute în condițiile în care, din punct de vedere matematic, combinații diametral opuse ale capitalurilor proprii și ale rezultatului net al execițiului pot duce la aceleași valori ale ratei rentabilității financiare. Pe aceste considerente, rata rentabilității financiare nu este considerată un bun predictor al stării de insolvență în cazul întreprinderilor cu capitaluri proprii negative. În ceea ce privește populația cu capitaluri proprii pozitive, se recomandă analistului încadrarea întreprinderii evaluate în una dintre următoarele 3 categorii de risc, stabilite în funcție de valoarea ratei rentabilității financiare:

o risc ridicat, pentru valori ale ratei rentabilității financiare inferioare pragului de 0%;

o risc mediu, pentru valori ale ratei rentabilității financiare cuprinse în intervalul [0% ;15%);

o risc redus, pentru valori ale ratei rentabilității financiare mai mari de 15%.

Corelația dintre nivelul de risc și valoarea ratei rentabilității financiare permite o acuratețe acceptabilă a diagnosticului prin raportarea la cele 3 intervale indicate, făcând indicatorul un instrument util în analiză. Astfel, informația care îi este oferită analistului este aceea că:

o din 1.000 de firme cu capitaluri proprii pozitive încadrate în anul 2010 în clasa de risc redus, aproximativ 11 vor intra în insolvență în 2 ani;

o din 1.000 de firme cu capitaluri proprii pozitive încadrate în anul 2010 în clasa de risc mediu, aproximativ 14 vor intra în insolvență în 2 ani;

o din 1.000 de firme cu capitaluri proprii pozitive încadrate în anul 2010 în clasa de risc ridicat, aproximativ 36 vor intra în insolvență în 2 ani.


49

o fără a ține cont de valoarea ratei rentabilității financiare, din 1.000 de firme cu capitaluri proprii pozitive supuse observării, 18 vor intra în insolvență în 2 ani.

20) Productivitatea muncii cu bază de calcul în cifra de afaceri

Corelația dintre nivelul riscului de insolvență și valoarea productivității muncii cu bază de calcul în cifra de afaceri nu permite o acuratețe semnificativă a diagnosticului, indicatorul nefiind astfel considerat un instrument util în evaluarea riscului de insolvență. Se constată existența unei corelații pozitive între productivitatea muncii cu bază de calcul în cifra de afaceri și rentabilitatea financiară medie, conform așteptărilor inițiale. Frecvența firmelor cu valori negative ale ratei rentabilității financiare a fost superioară în cazul intervalelor inferioare ale productivității muncii cu bază de calcul în cifra de afaceri, ceea ce relevă existența unei corelații negative între productivitatea muncii cu bază de calcul în cifra de afaceri și riscul financiar.

21) Productivitatea muncii cu bază de calcul în rezultatul brut al exercițiului În baza analizei datelor aferente perioadei 2007 – 2010 este recomandată analistului încadrarea întreprinderii evaluate în una dintre următoarele 3 categorii de risc, stabilite în funcție de valoarea productivitatății muncii cu bază de calcul în rezultatul brut:

o risc ridicat, pentru valori ale productivității muncii cu bază de calcul în rezultatul brut inferioare pragului de -5.000 lei / angajat;

o risc mediu, pentru valori ale productivității muncii cu bază de calcul în rezultatul brut cuprinse între -5.000 lei / angajat și 5.000 lei / angajat;

o risc redus, pentru valori ale productivității muncii cu bază de calcul în rezultatul brut superioare pragului de 5.000 lei / angajat.


aproximativ 14 vor intra în insolvență în 2 ani; o din 1.000 de firme încadrate în anul 2010 în clasa de risc mediu,


aproximativ 57 vor intra în insolvență în 2 ani. o fără a ține cont de valoarea ratei disponibilităților, din 1.000 de firme

supuse observării, 29 vor intra în insolvență în 2 ani.


50

Aproximativ 20-30% dintre întreprinderile incluse în populația țintă prezintă valori ale productivității muncii cu bază de calcul în rezultatul brut mai mici de -5.000 lei / angajat, fiind asociate în baza acestui indicator clasei de risc ridicat. Se constată astfel existența unei corelații pozitive între productivitatea muncii cu bază de calcul în rezultatul brut și rentabilitatea financiară medie, conform așteptărilor inițiale. Frecvența firmelor cu valori reduse (sub 10%) ale ratei rentabilității financiare a fost superioară în cazul intervalelor inferioare ale productivității muncii cu bază de calcul în rezultatul brut, ceea ce relevă existența unei corelații negative între productivitatea muncii cu bază de calcul în rezultatul brut și riscul financiar.

22) Raportul Impozit pe profit / Cifra de afaceri total În baza studiilor realizate se consideră infirmată ipoteza conform căreia o valoare ridicată a raportului Impozit pe profit / Cifra de afaceri induce un risc de intrare în insolvență ridicat. Se recomandă analistului încadrarea întreprinderii evaluate în una dintre următoarele 3 categorii de risc, stabilite în funcție de valoarea raportului Impozit pe profit / Cifra de afaceri:

o risc ridicat, pentru valori ale raportului Impozit pe profit / Cifra de afaceri inferioare pragului de 2%;

o risc mediu, pentru valori ale raportului Impozit pe profit / Cifra de afaceri cuprinse între 2% și 2,5%;

o risc redus, pentru valori ale raportului Impozit pe profit / Cifra de afaceri superioare pragului de 2,5%.



aproximativ 23 vor intra în insolvență în 2 ani. o din 1.000 de firme încadrate în anul 2010 în clasa de risc ridicat,

aproximativ 44 vor intra în insolvență în 2 ani. o fără a ține cont de valoarea raportului Impozit pe profit / Cifra de

afaceri, din 1.000 de firme supuse observării, 29 vor intra în insolvență în 2 ani.

23) Raportul Impozit pe profit / Rezultat brut

În baza analizei datelor aferente perioadei 2007 – 2010 se consideră infirmată ipoteza conform căreia o valoare ridicată a raportului Impozit pe profit / Rezultat brut induce un risc de intrare în insolvență ridicat. Se recomandă analistului încadrarea întreprinderii evaluate în una dintre următoarele 2


51

categorii de risc, stabilite în funcție de valoarea raportului Impozit pe profit / Rezultat brut:

o risc ridicat, pentru valori ale raportului Impozit pe profit / Rezultat brut inferioare pragului de 4%;

o risc redus, pentru valori ale raportului Impozit pe profit / Rezultat brut superioare pragului de 4%.



aproximativ 45 vor intra în insolvență în 2 ani. o fără a ține cont de valoarea raportului Impozit pe profit / Rezultat brut,


24) Rata restanțelor bugetare

Ipoteza conform căreia valori ridicate ale ratei restanțelor bugetare sunt asociate cu nivele superioare ale riscului de insolvență nu a fost confirmată la nivelul populației țintă. Firmele fără restanțe bugetare sau cu valori ale raportului Restanțe/Datorii totale mai mici de 0,001% au prezentat indici de risc superiori mediei la nivelul întregii perioade 2007 – 2010. Grupul firmelor cu valori ale raportului Restanțe/ Datorii totale superioare pragului de 0,001% a prezentat o frecvență redusă a cazurilor de insolvență. Anual, 30% - 35% dintre întreprinderile incluse în populația țintă au înregistrat valori ale raportului Restanțe/ Datorii totale superioare pragului de 0,001%.

Analiza datelor sugerează astfel existența unor corelații negative între valoarea ratei restanțelor bugetare și riscul de insolvență. Se apreciază însă că legăturile factorial-cauzale dintre valorile ratei și probabilitatea de intrare în insolvență impun investigații suplimentare, neputând fi recomandată analistului preferarea firmelor cu restanțe bugetare în detrimentul celor care nu înregistrează restanțe de acest tip.

25) Raportul Restanțe / Disponibilități Ipoteza privind existența unei corelații pozitive ale raportului Restanțe /

Disponibilități cu riscul de insolvență nu a fost confirmată la nivelul populației țintă.


52

Firmele fără restanțe bugetare sau cu valori ale raportului Restanțe/Disponibilități mai mici de 0,01% au prezentat indici de risc superiori mediei la nivelul întregii perioade 2007 – 2010. Grupul firmelor cu valori ale raportului Restanțe / Disponibilități superioare pragului de 0,01% a prezentat o frecvență redusă a cazurilor de insolvență. Anual, 30% - 35% dintre întreprinderile incluse în populația țintă au înregistrat valori ale raportului Restanțe / Disponibilități superioare pragului de 0,01%.

26) Raportul Restanțe / Cifra de afaceri Ipoteza privind existența unei corelații pozitive ale raportului Restanțe / Cifra de afaceri cu riscul de insolvență nu a fost confirmată la nivelul populației țintă. Firmele fără restanțe bugetare sau cu valori ale raportului Restanțe/Cifra de afaceri mai mici de 0,001% au prezentat indici de risc superiori mediei la nivelul întregii perioade 2007 – 2010. Dimpotrivă, grupul firmelor cu valori ale raportului Restanțe/Cifra de afaceri superioare pragului de 0,001% a prezentat o frecvență redusă a cazurilor de insolvență.

53

5. Metodologie de analiză multifactorială 5.1. Metodologie de modelare

În vederea sporirii acurateței analizei, a fost vizată dezvoltarea de modele multivariate. În acest scop au fost utilizate cele mai populare metode din literatura de specialitate: analiza discriminantă și regresia logistică. Procesarea datelor a fost efectuată utilizând SPSS, Excel și VBA. Cele două metode au fost aplicate alternativ la nivelul întregii populații țintă, respectiv la nivelul unui eșantion format din perechi de firme.

Numeroase studii și-au propus compararea performanțelor analizei discriminante și ale regresiei logistice în dezvoltarea de modele de evaluare a riscului de insolvență. Întotdeauna, rezultatele obținute au fost foarte apropiate. Regresia logistică prezintă unele avantaje în materie de aplicabilitate (nu se bazează pe ipoteza normalității distribuției valorilor variabilelor independente). În ultimii ani, frecvența utilizării acesteia în dezvoltarea de modele de evaluare a riscului de insolvență a sporit, devansând frecvența utilizării analizei discriminante. Cu toate acestea, nu există în literatura de specialitate concepția superiorității regresiei logistice (dimpotrivă, mai multe studii sugerează superioritatea analizei discriminante). Utilizarea de eșantioane formate din perechi de întreprinderi (insolvente, respectiv sănătoase) rămâne populară, cu toate că a fost frecvent contestată datorită abaterilor semnificative de la structura populației de bază. Prezenta lucrare nu și-a propus compararea metodelor statistice de eșantionare sau de modelare. A fost însă urmărită dezvoltarea unui model cu aplicabilitate cât mai ridicată la nivelul populației țintă. În acest scop, au fost inițial dezvoltate modele prin fiecare metodă, atât în baza unui eșantion format din perechi de firme, cât și în baza întregii populații țintă din anul 2010. Ulterior, modelele au fost comparate pe seama mai multor criterii, în vederea identificării modelului care asigură nivelul maxim de performanță în evaluarea riscului de insolvență. Populația supusă inițial analizei a inclus toate firmele din județul Timiș care au depus situații financiare anuale la Direcția Finanțelor Publice în perioada 2001 – 2011.

5. Metodologie de analiză multifactorială

54

Grafic nr. 6

La nivelul perioadei vizate, în județul Timiș au fost depuse la Direcția Finanțelor Publice 247.037 situații financiare anuale.

Grafic nr. 7

Dintre cele 247.037 situații financiare incluse în analiză, doar 105.968 au raportat venituri. S-a considerat că întreprinderile care nu raportează venituri nu pot fi evaluate pe seama ratelor financiare, în condițiile în care continuitatea activității reprezintă o premisă de bază a analizei financiare. Au fost avute deasemenea în vedere două fenomene cu impact național considerate de natură a modifica substanțial profilul firmelor care declară insolvență:

0

10.000

20.000

30.000

2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

13.6

94

14.7

24

16.8

40

19.5

52

21.6

01

24.1

41

26.7

56

28.9

62

26.3

37

27.3

64

27.0

66

Populația supusă inițial analizei: 247.037 situații financiare

0

50.000

100.000

150.000

Vt = 0 Vt > 0

141.069

105.968

Venituri totale. Populație: 247.037 situații financiare


55

o Modificarea legislației în domeniul insolvenței începând cu anul 2006 prin adoptarea legii nr. 85/2006.

o Manifestarea crizei economice începând cu ultima parte a anului 2008. În aceste condiții, s-a apreciat că populația supusă inițial analizei prezintă importante probleme de omogenitate, care nu fac oportun un tratament unitar:

o Firmele fără activitate nu pot fi evaluate pe seama metodologiei aplicabile firmelor care au derulat activitate.

o Firmele care au intrat în starea de insolvență începând cu anul 2007 prezintă caracteristici diferite în comparație cu firmele intrate în starea de insolvență anterior, în contextul modificării legislației.

o Cazurile de insolvență înregistrate începând cu anul 2009 (primul an complet de criză economică), au la bază cauze semnificativ diferite în raport cu cazurile de insolvență survenite anterior declanșării crizei economice.

Pe aceste considerente, populației țintă i-au fost aduse următoarele ajustări: o a fost luată decizia de excludere din studiu a situațiilor financiare care

nu au raportat venituri (mai exact, au fost incluse în studiu doar situațiile financiare care au raportat valori anuale ale cifrei de afaceri de cel puțin 10.000 lei);

o au fost reținute situații financiare exclusiv din perioada 2007 – 2010. În cercetarea întreprinsă a fost vizat riscul de apariție a stării de

insolvență la doi ani de la data situațiilor financiare de referință. Pentru că interesul a fost focalizat asupra fenomenului insolvenței din perioada de criză economică (începând cu anul 2009), primele situații financiare necesar a fi incluse în studiu au fost cele din anul 2007.

Ultimul exercițiu financiar pentru care au fost deținute informații complete privind starea întreprinderilor a fost 2012. În aceste condiții, ultimele situații financiare incluse în analiză au fost cele aferente anului 2010 (situațiile financiare din anul 2011 au fost disponibile, dar nu au fost deținute informații privind starea întreprinderilor până la finalul anului 2013, studiul fiind realizat anterior acestei date).

În aceste condiții, populația țintă a inclus firmele care au depus situații financiare în perioada 2007-2010 și care au înregistrat valori anuale ale cifrei de afaceri de cel puțin 10.000 lei. Au fost supuse astfel analizei 53.252 de situații financiare. Firmele ale căror situații financiare au fost incluse la nivelul unui exercițiu financiar nu au fost în mod obligatoriu incluse în exercițiul următor. Nefiind vizată o analiză în dinamică, situațiile financiare pot fi privite drept corespunzând unor firme distincte.


56

Grafic nr. 8

Studiul a beneficiat astfel de cel mai mare eșantion utilizat la nivel național în dezvoltarea de modele de evaluare a riscului de insolvență, respectiv unul dintre cele mai mari eșantioane raportate în literatura internațională. 5.1.1.Analiza discriminantă

Analiza discriminantă are ca obiectiv elaborarea de modele capabile de previzionarea apartenenței unui subiect la unul dintre mai multe grupuri omogene predefinite. Modelul conceput prin intermediul analizei discriminante are la bază o funcție discriminantă în cazul în care clasificarea este realizată între 2 grupuri. Prin intermediul funcției discriminante, analiza discriminantă crează o variabilă nouă, cu rolul de a previziona apartenența la un grup. Funcția discriminantă include una sau mai multe variabile independente, cărora le sunt atribuiți coeficienți, asemenea cazului unei funcții de regresie. Pentru clasificări între mai mult de două grupuri, modelul implică un număr mai mare de funcții discriminante (egal cu numărul de grupuri – 1). O funcție discriminantă are la bază conexiuni liniare între variabila dependentă și variabilele independente (predictori).

Parametrii funcțiilor discriminante sunt estimați pe seama unui eșantion din populația supusă analizei pentru care apartenența la un anumit grup este cunoscută. Este necesar ca pentru subiecții din cadrul eșantionului să fie cunoscute caracteristicile corelate cu apartenența. Aceste caracteristici devin predictori în cadrul modelului. Scopul elaborării unui model prin utilizarea analizei discriminante este acela de a clasa subiecți din cadrul populației (dar

11.00012.00013.00014.00015.00016.000

2007 2008 2009 2010

12.57013.037

12.574

15.071

Populația țintă = 53.252 firme (situații financiare)


57

din afara eșantionului inițial) pentru care caracteristicile cu putere predictivă sunt cunoscute.

În analiza discriminantă, variabilele independente trebuie să prezinte un grad ridicat de normalitate. Atunci când clasarea este realizată între doar 2 grupuri, regresia logistică reprezintă o alternativă a analizei discriminante, implicând ipoteze mai puțin restrictive. În cazul unor variabile dependente continue, regresia liniară permite exploatarea mai eficientă a informațiilor disponibile.

Modelul dezvoltat prin analiza discriminantă are rolul de a diferenția între grupurile definite de variabila dependentă prin utilizarea variabilelor independente. Utilitatea unui astfel de model este dată de acuratețea cu care permite clasarea subiecților într-unul dintre grupurile definite de către variabila dependentă. Acuratețea reprezintă o măsură a corespondenței între valorile funcției discriminante și apartenența reală a subiecților la un anumit grup.

În general, un model elaborat prin analiză discriminantă este considerat util atunci când acuratețea acestuia depășește cu cel puțin 25% acuratețea obținută în mod aleator. Acuratețea aleatoare definește performanța unui model de clasificare în cadrul căruia nu există corelații între variabilele independente și variabila dependentă. Aceasta este calculată sub forma sumei pătratelor ponderilor fiecărui grup în totalul populației.

O variabilă independentă prezintă capacitate de predicție în măsura în care media valorilor acesteia este diferită pentru subiecții care fac parte dintr-un grup comparativ cu subiecții făcând parte din alte grupuri.

Pornind de la informațiile financiar – contabile cuprinse în documentele contabile de sinteză, pot fi construite diferite rate financiare în vederea testării ca potențiali predictori ai insolvenței. Selectarea acestor rate ca variabile independente în cadrul unei funcții discriminante depinde de capacitea lor de predicție a stării de insolvență.

Funcția discriminantă furnizează o estimare a apartenenței la un anumit grup (firme care vor declara insolvența / firme care nu vor declara insolvența), rezultatul acesteia prezentând abateri de la apartenența reală. Măsura acestor abateri este dată de gradul de acuratețe al funcției. Coeficienții de corelație asociați unei funcții discriminante descriu în general puterea legăturii dintre variabilele independente și variabila dependentă (funcția de scor), fără a surprinde în mod direct puterea legăturii dintre o variabilă independentă și starea reală a companiei. În aceste condiții, în cadrul unui model de estimare a stării de insolvență bazat pe o funcție discriminantă, rolul deținut de o variabilă independentă în predicția insolvenței este marcat atât de impactul variabilei asupra funcției, cât și de


58

acuratețea funcției (care descrie relația dintre starea previzionată de funcția discriminantă și starea reală a firmei). Ipotezele aflate la baza analizei discriminante includ:

- Distribuția normală a valorilor variabilelor independente la nivelul grupului de întreprinderi insolvente, cât și la nivelul grupului de întreprinderi care nu declară insolvența;

- Puterea de predicție a funcției scade în cazul existenței multicolinearității între variabilele independente;

- Subiecții supuși analizei sunt independenți, neexistând corelații între valoarea înregistrată de o variabilă explicativă în cazul unui subiect și valoarea aceleiași variabile aferente altui subiect.

Pentru validarea rezultatelor analizei discriminante, aceasta trebuie să aibă la bază o funcție discriminantă semnificativă din punct de vedere statistic și o rată de acuratețe semnificativ superioară acurateței aleatoare. Modelul propus de Altman în anul 1968 rămâne cel mai popular model de evaluare a riscului de insolvență dezvoltat prin analiză discriminantă. Cercetarea a fost realizată într-un context în care analiza bazată pe rate financiare era puternic contestată de mediul academic. Altman a avut în vedere testarea prin metode statistice a relevanței analizei bazate pe rate financiare în cuantificarea riscului de insolvență. Insolvența a fost definită conform normelor juridice în vigoare la data studiului. Firmele au fost considerate drept intrate în insolvență în situația în care starea de insolvență a fost declarată în condițiile legii. În consecință, au fost incluse în categoria firmelor insolvente firmele aflate în reorganizare ca urmare a inițierii procedurii de insolvență și firmele intrate în faliment.

Rezervele exprimate de către Altman în raport cu studiile anterioare sunt legate de abordările aproape exclusiv univariate, dar și de modul de definire a evenimentului aflat în centrul cercetării (în analize fiind în general vizate dificultățile financiare, nu în mod obligatoriu declararea insolvenței).

Altman argumenta că, în concordanță cu metodologia de analiză univariată, o firmă cu o rată de profitabilitate scăzută sau cu incidente de plată poate fi evaluată ca având asociat un risc ridicat de insolvență. În același timp, firma ar putea prezenta rate de lichiditate cu valori peste medie, care ar sugera un risc de insolvență redus. În lumina ambiguității abordărilor univariate, Altman a considerat necesară crearea unui model care să permită corelarea riscului de intrare în insolvență cu ratele financiare relevante.

În viziunea acestuia, succesul în stabilirea unui astfel de model ar fi urmat să sporească utilitatea analizei bazate pe rate financiare și nu să o infirme. Studii realizate începând cu anii 1930 au reflectat existența unor corelații între


59

valorile diverselor rate financiare și probabilitatea apariției unor dificultăți în efectuarea plăților. O referință importantă în acest sens pentru Altman a fost reprezentată de lucrarea "Financial Ratios as Predictors of Failure" publicată de W.H.Beaver în anul 1966. Dilemele cu care cercetătorul s-a confruntat în continuare au fost legate de alegerea ratelor relevante în predicția stării de insolvență și stabilirea coeficienților aplicabili acestor rate în cadrul modelului. Ca tehnică statistică, a fost aleasă analiza discriminantă multivariată, tehnică aplicată în diverse domenii începând cu anii 1930.

Eșantionul utilizat în cercetare a inclus 66 de firme industriale. Inițial, au fost selectate 33 de firme care au declarat insolvența în perioada 1946 – 1965. Valoarea medie a activului aferent acestui grup a fost de 6,4 milioane $, cu variații individuale cuprinse între 0,7 milioane $ și 25,9 milioane $.

Având în vedere intervalul de variație a valorii activelor firmelor din eșantion care au declarat insolvența, categoria firmelor care nu au declarat insolvența a fost delimitată printr-o valoare minimă a activelor de 1 milion de $, respectiv o valoare maximă de 25 de milioane de $.

Pentru firmele din grupul 1 (firmele care au declarat insolvența), datele utilizate în analiză au fost preluate din situațiile financiare întocmite aferent anului precedent declarării insolvenței. Fiecare firmă din grupul 1 a fost asociată cu o firmă din grupul 2 (grupul firmelor care nu au declarat insolvența până la finalul anului 1965). Datele utilizate în analiză aferent firmelor din grupul 2 au fost preluate din situațiile financiare întocmite aferent anului precedent declarării insolvenței pentru firma corespondentă din grupul 1.

În continuare, au fost selectate 22 de rate financiare în vederea testării puterii acestora de predicție a insolvenței. Alegerea a fost realizată pornind de la recomandările literaturii de specialitate.

În urma evaluării, au fost selectate 5 rate: ”fond de rulment / activ total”, ”rezultat reportat / activ total”, ”rezultat din exploatare / activ total”, ”capital propriu la valoare de piață / datorii totale”, numărul de rotații ale activului total prin cifra de afaceri. Funcția discriminantă rezultată prezintă următoarea formă: Z = 0,012 X1 + 0,014 X2 + 0,033 X3 + 0,006X4 + 0,999 X5.

A fost evitată includerea unor rate bazate pe activul net contabil, având în vedere că valoarea acestuia este marcată de rezultatul exercițiului, putând deveni negativă sub amprenta înregistrării de pierderi succesive. Plecând de la ipoteza că cele două grupuri prezintă caracteristici semnificativ diferite, funcția de scor propusă de Altman are rolul de a permite clasarea unei întreprinderi în grupul de ale cărui caracteristici se apropie cel mai mult.


60

Modelul a permis o acuratețe în clasare de 95%, cu un an înainte de producerea evenimentului.

Prin intermediul mai multor studii ulterioare, Altman a vizat ameliorarea modelului propus în 1968, dar și adaptarea la noile caracteristici ale mediului economic. Modelul ZETA a fost dezvoltat în baza unui eșantion care a inclus atât firme din domeniul producției, cât și firme din domeniul comerțului (Altman, Haldeman și Narayanan, 1977). A fost obținută o acuratețe în clasare de 90% cu un an înainte de intrarea în insolvență, performanțele scăzând până la o acuratețe de 70% cu 5 ani înainte de producerea evenimentului. Eșantionul utilizat a inclus 53 de firme care au intrat în insolvență în perioada de analiză, respectiv 58 de firme care nu au declarat insolvența.

Nikolaos Gerantonis, Konstantinos Vergos si Apostolos G. Christopoulos (2009) au încercat să testeze măsura în care modelul propus de Altman în 1993 poate estima insolvența în economia Greciei. Studiul a presupus confruntarea stării reale a companiilor cu rezultatele funcției scor aplicate pe o perioadă cuprinsă între unu și patru ani înainte de survenirea insolvenței sau a problemelor financiare majore. Eșantionul a fost compus dintr-un număr total de 373 de companii listate la bursa din Atena, dintre care 45 au intrat în insolvență sau au fost suspendate permanent de la tranzacționare, respectiv 328 și-au continuat activitatea în condiții normale.

Acuratețea modelului a fost evaluată prin examinarea procentului în care rezultatele se suprapun cu starea reală a firmelor. Datele financiare avute in vedere au fost cele cuprinse în situațiile anuale, acoperind perioada 1999 – 2006. Rata de succes pentru companiile intrate în insolvență a variat de la 66% în anul T – 1, la 52%, 39% si 20% pentru anii T – 2, T – 3 si T – 4. Cu cât orizontul de timp avut în vedere a fost mai mare, cu atât rata de succes în evaluarea riscului de insolvență s-a diminuat. Situația s-a modificat considerabil atunci când au fost avute în vedere companiile sănătoase, rata de succes a modelului crescând pe măsura lărgirii orizontului de timp: 54% în anul T – 1, 63% in T – 2, 69% in T – 3 si 78% in T – 4.

Global, având in vedere întreg eșantionul, modelul reușește să claseze corect firmele sănătoase și cele aflate în insolvență în proporții de 57% până la 69%.

Considerând că anticiparea intrării în insolvență poate facilita reducerea substanțială a pierderilor suferite de către acționari și creditori, Eduard Deakin (1972) și-a propus construcția unui model de predicție îmbunătățit în raport cu propunerile realizate în anii precedenți de către William Beaver și ulterior Eduard Altman.


61

Astfel, Deakin remarca faptul că modelul lui Altman permitea o acuratețe de 95% în cazul analizei efectuate folosind date din anul anterior intrării în insolvență. Mai exact, firmele astfel clasificate au intrat în insolvență în medie la 7,5 luni de la data situațiilor financiare utilizate. Începând de la 2 ani anterior manifestării fenomenului, acuratețea modelului lui Altman scade dramatic, fiind inferioară chiar celei oferite de rata flux de numerar / datorii totale, conform cercetărilor lui Beaver. Cu toate că rata propusă de Beaver se dovedește în aceste condiții mai eficientă, Deakin a văzut în abordarea lui Altman un potențial superior.

În prima etapă a cercetării, Deakin a reconstituit experimentul lui Beaver. În acest sens, în eșantion au fost incluse 32 de firme care au intrat în insolvență (sau au fost lichidate sub presiunea creditorilor fără declararea efectivă a insolvenței) în perioada 1964-1970. Pentru fiecare firmă insolventă a fost inclusă în eșantion câte o firmă sănătoasă, din același sector de activitate și de aceeași mărime (după valoarea activului total). Ratele de eroare în clasificare asociate fiecărui indicator au fost comparate cu rezultatele obținute de Beaver.

Grafic nr. 9

Corelația între rezultatele celor 2 studii (măsurată pe seama coeficientului de corelație Spearman) a fost una ridicată. Cu 5 ani înainte de intrarea în insolvență, raportul dintre fluxul de numerar net și datoriile totale a fost confirmat drept cel mai performant predictor (rată de eroare de 27%, comparativ cu nivelul de 22% constatat de Beaver).

Deakin costata o tendință de finanțare a creșterii pe seama îndatorării, în cazul firmelor intrate în insolvență (în perioada anterioară evenimentului). Capitalul investit a fost folosit cu precădere pentru finanțarea de active imobilizate. Ulterior, nereușind să genereze vânzări suficiente pentru a putea

01020304050

1 2 3 4 5

20

32 36 3845

28 27 2536

41

Erori - rata lichidității curente (%)

Beaver

Deakin


62

acoperi serviciul datoriei, firmele au fost obligate la vânzarea activelor imobilizate achiziționate.

Considerând că abordarea multivariată are un potențial superior, Deakin a aplicat analiza discriminantă în vederea construirii unui model de predicție a stării de insolvență. Ținta a fost aceea de a construi o combinație lineară de mai multe rate financiare care să permită clasarea cât mai corectă a firmelor în categoria celor insolvente sau în categoria celor sănătoase, anterior producerii evenimentului.

Comparând analiza discriminantă cu abordarea lui Tamari din 1966, Deakin subliniază că analiza discriminantă permite stabilirea coeficienților variabilelor pe principii statistice, asigurând maximizarea acureteței clasării firmelor în comparație cu metoda arbitrară de stabilire a coeficienților utilizată de Tamari.

Pentru a evita problemele potențiale de relavanță asociate alegerii firmelor sănătoase după mărime și apartenența la un anumit sector, s-a optat pentru alegerea aleatorie a altor 32 de firme sănătoase, cu date financiare pentru perioada 1962-1966. Valorile celor 14 rate financiare testate de către Beaver au fost introduse într-o aplicație informatică. Prin analiză discriminantă, aplicația a propus coeficienții care permit maximizarea diferențelor dintre cele 2 grupuri (firme sănătoase, respectiv firme insolvente). Au fost configurate astfel 5 funcții, fiecare facilitând clasarea întreprinderii supuse analizei într-un anumit orizont de timp (1-5 ani). Semnificația fiecărei funcții a fost evaluată prin testul Wilks’ lambda. Acesta verifică ipoteza egalității între mediile fiecărei variabile la nivelul celor două grupuri de întreprinderi.

Testând modelele elaborate asupra eșantionului de bază, rata de eroare pentru un orizont de maxim 3 ani s-a menținut sub 5%, sporind însă la 21%, respectiv 17% pentru încercările de clasare cu 4, respectiv 5 ani înainte de declararea insolvenței. Acuratețea în clasare s-a menținut la nivele superioare celei înregistrate în abordarea univariată.

Suplimentar, au fost efectuate teste asupra unui eșantion independent, format din 11 firme insolvente și 23 de firme sănătoase. Ratele de eroare au oscilat între 6% și 23%, în funcție de orizontul de timp vizat în analiză.

Deakin a concluzionat că analiza discriminantă prezintă potențial real în construcția de modele capabile de predicția stării de insolvență, pornind de la valori ale ratelor finciare cu până la 3 ani înainte de producerea evenimentului. Având în vedere orizontul relativ lung de predicție, Deakin consideră că un astfel de model poate servi inclusiv drept instrument pentru managementul


63

firmei, care beneficiază de suficient timp pentru adoptarea de măsuri de corecție.

Autorul atrage atenția că modelul propus a fost configurat pe seama unui eșantion redus, fiind necesare testări suplimentare. În plus, existând rate de eroare semnificative, includerea unei firme într-o anumită categorie pe seama analizei ar trebui privită sub forma unei probabilități, nu sub forma unei dovezi incontestabile. Folosind un eșantion format din 115 firme intrate în blocaj financiar și 115 firme sănătoase, Blum (1974a, 1974b) a dezvoltat prin analiză discriminantă un model care a asigurat o acuratețe generală de 94% cu 1 an înainte de producerea evenimentului (80% cu 2 ani înainte de producerea evenimentului). Pentru fiecare firmă inclusă în analiză au fost colectate date financiare din 3 exerciții financiare consecutive (perioada 1954-1968). Perechile de întreprinderi au fost constituite ținând cont de domeniul de activitate, valoarea cifrei de afaceri, numărul de angajați. Inspirați în special de rezultatele obținute de Altman (1968), cercetători din întreaga lume au realizat studii statistice asupra firmelor din diverse țări în ultimii 40 de ani, în vederea identificării indicatorilor financiari cu capacitate de predicție a stării de insolvență și dezvoltării de modele de evaluare a riscului de insolvență. Qaiser și Abdul (2011) au utilizat astfel analiza discriminantă asupra unui eșantion de 52 de firme cotate la Bursa din Pakistan. Eșantionul a fost compus din perechi, incluzând 26 de firme sănătoase și 26 de firme insolvente. Au fost testate 24 de rate financiare, urmărindu-se evaluarea riscului de intrare în insolvență cu până la 5 ani înainte de producerea evenimentului. În modelul propus au fost reținute 3 rate financiare: numărul de rotații ale activului prin cifra de afaceri, raportul EBIT/Datorii pe termen scurt, rata fluxului de numerar (calculată în baza capacității de autofinanțare). La nivelul eșantionului utilizat pentru dezvoltarea modelului a fost obținută o acuratețe generală de 76,9% cu un an înainte de apariția evenimentului, în condiții de egalitate între specificitate și senzitivitate.

În vederea evaluării capacității de predicție a dificultăților financiare pe seama indicatorilor financiari bazați pe fluxurile de numerar, Murty și Misra (2004) și-au propus dezvoltarea unui model bazat exclusiv pe astfel de indicatori pentru firmele din India cotate la Bursa din Bombay.

Eșantionul de bază a inclus 70 de firme, dintre care 35 au întâlnit dificultăți financiare. ”Dificultățile financiare” nu au fost înțelese drept un termen perfect echivalent cu insolvența. Pentru fiecare firmă cu dificultăți


64

financiare a fost inclusă în eșantion o firmă sănătoasă, din același sector, cu aceeași vârstă, și de aceeași mărime.

Au fost testați 9 indicatori financiari (calculați în baza datelor cuprinse în tabloul de fluxuri de numerar, combinate cu date din contul de rezultate și din bilanțul contabil).

În final au fost reținuți 5 indicatori financiari în cadrul unui model dezvoltat prin analiză discriminantă. Modelul a prezentat o acuratețe de 85,71% în clasarea firmelor din eșantionul de bază cu un an înainte de producerea evenimentului (respectiv 82,85%, cu 2 ani înainte de producerea evenimentului).

Back și coautorii (1996) au realizat un studiu asupra unui eșantion de firme din Finlanda, în încercarea de a compara performanțele analizei discriminante, regresiei logistice și rețelelor neuronale în construcția de modele de predicție a stării de insolvență. Eșantionul a inclus 74 de firme (în general mici și mijlocii), dintre care 34 au intrat în insolvență în perioada 1986-1989. Fiecare firmă intrată în insolvență a fost astfel asociată cu o firmă de dimensiuni comparabile care și-a continuat activitatea în condiții normale.

Au fost testate 31 de rate financiare (selectate în baza recomandărilor literaturii de specialitate). Prin fiecare dintre cele 3 metode au fost dezvoltate câte 3 modele de evaluare a riscului de insolvență (la un an, la doi ani, respectiv la trei ani de la data situațiilor financiare de referință).

Modelul dezvoltat prin analiză discriminantă a asigurat cea mai ridicată acuratețe în clasare cu doi ani înainte de apariția evenimentului (acuratețe generală de 78,38%).

În vederea dezvoltării unui model de predicție a stării de insolvență adaptat la caracteristicile economiei românești, Ion Anghel (2001) a utilizat un eșantion cuprinzând 276 de firme (110 firme insolvente și 166 de firme sănătoase). Au fost selectate pentru testare 20 de rate financiare. Pentru calculul ratelor, au fost colectate informațiile necesare din situațiile financiare anuale de sinteză. Analiza a inclus o perioadă de 5 ani (1994 – 1998). În urma unei analize preliminare, s-a constatat că valorile medii și mediane a 18 dintre cele 20 de rate prezentau capacități de discriminare între cele 2 grupuri de firme. În funcție de capacitatea de discriminare menționată, 4 rate au fost reținute pentru construcția modelului: rata rentabilității veniturilor, rata de acoperire a datoriilor cu cash-flow, rata de îndatorare a activului și perioada de achitare a obligațiilor.


65

Prin utilizarea analizei discriminante, au fost stabiliți coeficienții ratelor alese ca variabile independente care asigură maximizarea acurateței clasării firmelor din cadrul eșantionului de bază. Forma funcției propuse a fost următoarea:

𝐴𝐴 = 5,676 + 6,3718 𝑋𝑋1 + 5,3932 𝑋𝑋2 − 5,1427 𝑋𝑋3 − 0,0105 𝑋𝑋4 Stabilind ca punct de inflexiune valoarea 0 a scorului Z, acuratețea funcției în clasarea firmelor din eșantionul de bază a fost de 91,2% (253 dintre cele 276 firme au fost clasate corect). Definind segmentul (0,2; 0,5) drept interval de incertitudine, prin clasarea firmelor cu un scor superior limitei superioare a intervalului de incertitudine drept ”sănătoase”, respectiv a firmelor cu un scor inferior limitei inferioare a intervalului drept ”falimentare”, a fost obținută o acuratețe de 96,7% (dintre cele 239 de firme poziționate în afara intervalului de incertitudine, 231 au fost clasate corect). În continuare, modelul a fost testat asupra unui eșantion independent, format din 55 de firme (dintre care 28 non-falimentare și 27 falimentare). Acuratețea obținută a fost de 97,8% (cu interval de incertitudine).

Daniel Cîrciumaru (2009) a utilizat analiza discriminantă asupra unui eșantion format din 152 de întreprinderi industriale listate la RASDAQ (dintre care 83 sănătoase și 69 insolvente) pentru a elabora un model de predicție a stării de insolvență. Acuratețea raportată a modelului a fost de 89,29%. Testarea a fost realizată asupra eșantionului de bază, fiind luată în calcul și o zonă de incertitudine. Nu au fost efectuate evaluări ale modelului asupra unor firme din afara eșantionului de bază.

În 2013, Crăciun și colaboratorii au testat acuratețea modelelor propuse de Altman, respectiv Anghel, asupra unui eșantion de 60 de firme românești. Datele financiar-contabile au fost prelevate aferent perioadei 2005-2009. Modelul Altman a înregistrat o acuratețe de 65%, în timp ce modelul Anghel, de 63,33%. Autorii studiului pun abaterea față de acuratețea raportată de creatorii modelelor pe seama schimbărilor economice și sociale survenite în România, schimbări care fac necesară actualizarea metodologiilor de predicție a stării de insolvență. 5.1.2. Regresia logistică

Exprimând evenimentul de instaurare a stării de insolvență prin intermediul unei variabile calitative, binare, estimarea probabilității de intrare a unei firme în insolvență poate fi realizată prin estimarea valorii variabilei respective. Variabila binară este considerată drept variabilă dependentă, urmărindu-se explicarea acesteia pe seama unui set de variabile independente de natură financiară. Modelul astfel construit va fi unul de tip probabilistic. În


66

cadrul unui model în care variabila dependentă este de natură cantitativă, obiectivul este acela de a estima valoarea cea mai probabilă a variabilei. În cadrul unui model probabilistic (în care variabila dependentă este de natură calitativă), obiectivul este acela de a estima probabilitatea ca variabila dependentă să prezinte o anumită valoare.

O analiză efectuată post-factum va permite explicarea apariției insolvenței prin intermediul valorilor variabilelor independente. Previzional, cunoașterea valorilor variabilelor independente aferente anului N va permite estimarea probabilității de intrare în insolvență a firmei în anul N+2. Variabilele independente vor explica valoarea funcției folosite în cadrul modelului, nu starea întreprinderii. În aceste condiții, utilitatea analizei depinde de acuratețea modelului, definită de corespondența dintre valoarea funcției și starea reală a firmei.

În raport cu funcția de probabilitate liniară, funcția logistică prezintă avantajul posibilității limitării variației variabilei dependente în cadrul intervalului [0;1], dar și al relației non-liniare între variabilele independente și variabila dependentă. Astfel, în cadrul unei funcții logistice, creșterea valorii exponentului (determinat în funcție de variabilele independente) duce la apropierea variabilei dependente de valoarea 1 cu ritmuri de creștere din ce în ce mai reduse, în timp ce diminuarea valorii exponentului duce la apropierea variabilei dependente de valoarea 0 cu ritmuri de creștere din ce în ce mai reduse. Funcția logistică are următoarea expresie (Cramer, 2003): Unde:

- Z = scorul asociat unei întreprinderi. Scorul este determinat în funcție de una sau mai multe variabile independente: nn2211 Xb...XbXbaZ ++++= .

- P(Z) = probabilitatea de intrare în insolvență a unei firme, estimată în funcție de scorul Z.

- e = constanta lui Euler. Funcția P(Z) poate lua valori cuprinse în intervalul [0;1]. În estimarea probabilității de apariție a stării de insolvență în anul N+2, variabilele 1X , ,2X ,…

3X pot reprezenta rate financiare ce caracterizează situația financiar-patrimonială a firmei în anul N.

Z

Z

e1e)Z(P+

=


67

Grafic nr. 10

Valorile coeficienților din cadrul funcției Z permit stabilirea sensului relației dintre fiecare variabilă explicativă și probabilitatea estimată, fără a oferi însă informații cu privire la senzitivitatea probabilității estimate în raport cu variabila respectivă.

Valoarea 𝑒𝑒𝑏𝑏 oferă informații cu privire la impactul modificării cu o unitate a variabilei explicative asupra parității (p/(1-p)) și implicit asupra senzitivității probabilității estimate în raport cu variabila respectivă. Variația variabilei este măsurată însă în mărimi absolute (în unități de măsură specifice variabilei), ceea ce face dificilă realizarea de comparații între impactul variabilelor independente din cadrul modelului asupra variabilei dependente.

Testul Wald vizează evaluarea semnificației legăturii dintre o variabilă explicativă introdusă în model și variabila dependentă (o valoare ridicată susținând ipoteza unei legături semnificative, respectiv a unei probabilități ridicate ca variabila independentă să influențeze variabila dependentă).

Testul Hosmer – Lemeshow compară pe intervale frecvența estimată de apariție a fenomenului cu frecvența observată. O valoare de semnificație ridicată infirmă ipoteza inexistenței corelației dintre probabilitatea estimată și cea observată.

Unul dintre primii cercetători care a apelat la regresia logistică în dezvoltarea de modele de evaluare a riscului de insolvență a fost James Ohlson (1980). Utilizând un eșantion compus din 2.058 de întreprinderi sănătoase și 105 de întreprinderi intrate în insolvență, acesta a propus 3 modele: un prim model care a vizat evaluarea riscului de intrare în insolvență la un an de la data situațiilor financiare de referință, un al doilea model care a vizat evaluarea

0,00,20,40,60,81,01,2

-15 -10 -5 0 5 10 15

P(Z)

Z

Forma funcției logistice


68

riscului de intrare în insolvență la doi ani de la data situațiilor financiare de referință, respectiv un al treilea model care a vizat evaluarea riscului de intrare în insolvență în primii doi ani de la data situațiilor financiare de referință.

Perioada de referință a fost cea a anilor 1970 – 1976, corespunzătoare cu cea specifică unor studii efectuate în același scop de Altman și McGough (1974), respectiv Altman, Haldeman și Narayanan (1977).

Spre deosebire de studiile anterioare, Ohlson a colectat datele financiare direct din situațiile financiare raportate de către firme. Au fost constatate rate de eroare semnificativ superioare celor raportate de celelalte studii realizate în aceeași perioadă. Regresia logistică a fost utilizată în detrimentul analizei discriminante, în vederea evitării limitărilor acesteia din urmă (legate în primul rând de ipoteza normalității distribuției variabilelor independente).

Studiul efectuat a identificat 9 indicatori utili în predicția stării de insolvență: activul total, rata îndatorării globale, raportul fond de rulment / activ total, inversul lichidității curente, o variabilă binară care a luat valoarea 1 pentru firmele cu datorii mai mari decât activul total, respectiv valoarea 0 pentru celelalte firme, rata rentabilității economice (calculată ca raport între rezultatul net și activul total), raportul Flux de numerar net operațional / Datorii totale, o a doua variabilă binară care a luat valoarea 1 pentru firmele care au înregistrat pierderi la nivelul ultimelor două exerciții financiare, respectiv valoarea 0 în celelalte cazuri, variația relativă a rezultatului net în raport cu exercițiul financiar anterior.

Din lipsa datelor, modelele nu au fost testate asupra unui eșantion secundar. Valoarea de decizie care a minimizat suma ratelor de eroare a fost cea de 0,038 (cu o rată a erorilor de gradul I de 12,4%, respectiv o rată a erorilor de gradul II de 17,4%). Ca alternativă, utilizând analiza discriminantă asupra aceluiași set de date, eroarea minimă obținută a fost de 16%. Mărimea întreprinderii a fost considerată a reprezenta un factor important în clasare, constatare aflată în corespondență cu concluziile cercetărilor realizate de Horrigan (1968).

Studiul efectuat de Ohlson a reprezentat o referință importantă pentru cercetări similare realizate la nivel mondial din 1980 până în prezent, constituindu-se într-un reper în dezvoltarea de modele de evaluare a riscului de insolvență prin regresie logistică, așa cum modelul publicat de Altman în 1968 a reprezentat un reper în dezvoltarea de modele prin analiză discriminantă.

Un inventar realizat de Bellovary, Giacomino și Akers (2007) furnizează o listă cu 63 de modele dezvoltate prin analiză discriminantă și 36 de modele


69

dezvoltate prin regresie logistică la nivel mondial în perioada 1968 – 2004 (lista nefiind exhaustivă).

Cercetarea realizată de Mine Ugurlu si Hakan Aksoy (2006) a avut ca scop identificarea factorilor de predicție a stării de insolvență, folosind analiza discriminantă și regresia logistică pe o piață în curs de dezvoltare și în condiții de instabilitate economică. Demersul se axează pe două direcții. În primul rând caută să identifice indicatorii de predicție a dificultăților financiare care duc la o clasificare cât mai precisă a companiilor, iar în al doilea rând caută identificarea metodelor statistice care asigură cea mai mare acuratețe de predicție. Cercetarea a inclus un eșantion format din 27 de firme sănătoase și 27 de firme insolvente din domeniul producției, cotate la Bursa din Istambul. Datele folosite în realizarea studiului sunt preluate din situațiile financiare de sfârșit de an ale firmelor cuprinse în esantion, pentru intervalul de timp 1996-2002. Acestea au fost ajustate cu indicele inflației, folosindu-se ca bază de calcul anul 1996. În elaborarea studiului, Mine Ugurlu și Hakan Aksoy au avut în vedere pentru început 80 de rate financiare. Aceste variabile au fost grupate în 8 categorii principale: profitabilitate, lichiditate, solvabilitate, îndatorare, echilibru, eficiență, variabilitate și mărime. Folosind analiza discriminantă și regresia logistică, s-a urmărit identificarea variabilelor care asigură cea mai mare acuratețe în predicția stării de insolvență. Rezultatele studiului au indicat faptul ca ratele de profitabilitate, lichiditate și solvabilitate permit evaluarea cu cea mai mare acuratețe a riscului de apariție a insolvenței. Modelul dezvoltat prin regresie logistică a furizat performanțe superioare în clasare (acuratețe generală de 95,6%, cu 1 an înainte de producerea evenimentului). Clive Lennox (1999) a realizat un studiu comparativ asupra mai multor metode statistice recomandate de literatura de specialitate în dezvoltarea de modele de predicție a stării de insolvență, utilizând un eșantion relativ voluminos de firme din Marea Britanie cotate la bursă. Metodele avute în vedere au inclus analiza discriminantă, regresia logistică, probit. Modelele dezvoltate prin regresie logistică sau probit au prezentat performanțe în clasare comparabile cu cele ale modelelor dezvoltate prin analiză discriminantă la nivelul eșantionului de bază, dar au prezentat mai multă stabilitate asupra unor eșantioane – test. În studiu au fost utilizate date provenind de la 949 de întreprinderi aferent perioadei 1987-1994 (un total de 6416 situații financiare).


70

În România, primul model de evaluare a riscului de incapacitate de plată dezvoltat prin regresie logistică aparține autorilor Caracota, Dumitru și Dinu (2010). Modelul a fost conceput pe baza unui eșantion de 113 firme care au beneficiat de credite bancare din partea unei bănci comerciale românești. Pentru fiecare dintre firmele incluse în eșantion a fost calculat scorul atribuit de către bancă, după sistemul propriu de evaluare al acesteia. În acest sens, au fost utilizați 11 factori cantitativi (rate financiare) și 4 factori calitativi. Ulterior, au fost utilizate 5 rate financiare în cadrul unui model dezvoltat prin intermediul regresiei logistice pentru clasarea firmelor din eșantion. Nu sunt oferite informații cu privire la conduita reală a firmelor, modelul având drept reper scorul atribuit de către bancă.

Bătrâncea Larisa (2011) propune un model de evaluare a riscului de insolvență dezvoltat prin regresie logistică asupra unui eșantion care a inclus 50 de firme din domeniul comerțului. Nu a fost folosit un eșantion de testare și nu a fost prezentată acuratețea modelului la nivelul eșantionului de bază.

Vintilă și Toroapă (2012) au utilizat regresia logistică pentru a dezvolta un model de predicție a falimentului, într-o cercetare efectuată asupra unui eșantion de 100 de firme românești. Eșantionul de bază (pe baza căruia modelul a fost configurat) a inclus 70 de firme, dintre care pentru 34 a fost inițiată procedura de faliment.

În 2012, Mironiuc M., Robu M. și Robu I. au folosit regresia logistică și regresia liniară asupra unui eșantion de 100 de firme pentru a dezvolta o metodologie de predicție a stării de insolvență specifică firmelor cotate la BVB.


71

5.2. Analiză pe perechi de date Majoritatea modelelor de evaluare a riscului de insolvență în baza

ratelor financiare propuse de literatura de specialitate au fost dezvoltate pornind de la eșantioane formate din perechi de întreprinderi: întreprinderi intrate în insolvență, respectiv întreprinderi de mărimi comparabile care nu intră în insolvență în orizontul de timp avut în vedere în studiu. În această perspectivă, s-a urmărit dezvoltarea unor modele de evaluare a riscului de insolvență asupra unui eșantion format din perechi de întreprinderi cu date financiare aferente exercițiului financiar 2010. Ratele financiare au fost corelate cu starea întreprinderii la 2 ani de la data situațiilor financiare de referință. Modelele dezvoltate au fost ulterior testate asupra unui eșantion construit în condiții similare cu date financiare din exercițiile financiare 2007, 2008 și 2009. Într-o ultimă etapă, modelele au fost testate la nivelul întregii populații țintă (pentru perioada 2007 – 2010).

Grafic nr. 11

Anul de referință reflectat în graficul nr. 11 reprezintă anul corespunzător situațiilor financiare incluse în studiu. Au fost avute în vedere situațiile financiare raportate cu doi ani înainte de apariția stării de insolvență. Din totalul celor 1424 de firme incluse în eșantion, 712 au intrat în insolvență la doi ani de la data situațiilor financiare de referință. Eșantionul utilizat inițial pentru dezvoltarea modelului a inclus firmele cu situații financiare aferente exercițiului financiar 2010 (858 de firme).

Din totalul firmelor incluse în eșantion care au depus situații financiare în anul 2010, 429 au intrat în insolvență în anul 2012, celelalte 429 continuându-și activitatea în condiții normale.

0

200

400

600

800

1000

2007 2008 2009 2010

60188

318

858

Eșantion format din perechi de firme


72

Similar, din totalul firmelor incluse în eșantion care au depus situații financiare în anul 2009, 159 au intrat în insolvență în anul 2011, celelalte 159 continuându-și activitatea în condiții normale dincolo de această perioadă. Cele 566 întreprinderi incluse în eșantion pentru care au fost luate drept referință situațiile financiare din exercițiile financiare 2007, 2008 sau 2009 au fost utilizate în scopul unei prime testări a performanței modelelor propuse. Dintre acestea, 283 au intrat în starea de insolvență la doi ani de la data situațiilor financiare de referință, respectiv 283 și-au continuat activitatea în condiții normale.

În studiu au fost avute în vedere toate cele 26 de rate financiare calculate pe seama situațiilor financiare sintetice publicate de către Ministerul Finanțelor Publice. Studiile univariate efectuate în prealabil au pus în evidență existența capacității de discriminare în cazul majorității ratelor. Scopul unui model multivariat este acela de a cumula capacitatea de discriminare a ratelor incluse. Totuși, puterea de discriminare a modelului nu va putea reprezenta o sumă a puterilor individuale de discriminare a ratelor incluse, în condițiile în care multe dintre ratele financiare sunt corelate din punct de vedere statistic. Pe aceste considerente, o analiză a corelațiilor dintre rate a fost efectuată anterior încercării de asociere a acestora în cadrul unor modele multivariate. Scopul a fost aceala de a testa cu prioritate în activitatea de modelare combinații de rate care nu prezintă intercorelații semnificative din punct de vedere statistic.

Graficele 12-32 reflectă coeficienții de corelație Pearson ce caracterizează relațiile dintre ratele financiare. Pentru fiecare rată au fost reflectate exclusiv legăturile considerate semnificative din punct de vedere statistic.

Grafic nr. 12

0,142

-0,878

0,878

-0,074

-1-0,8-0,6-0,4-0,2

00,20,40,60,8

1

nrAi Rafg Rig Frp/AC

Indicatori corelați cu numărul de rotații ale activului total. Eșantion = 1.424 întreprinderi.


73

Numărul de rotații ale activului total prin cifra de afaceri prezintă corelații pozitive cu numărul de rotații ale activelor imobilizate și cu rata îndatorării globale, respectiv corelații negative cu rata autonomiei financiare globale și cu raportul fond de rulment / active circulante.

Grafic nr. 13

Numărul de rotații ale activelor imobilizate prin cifra de afaceri prezintă corelații pozitive cu numărul de rotații ale activului total, rata activelor circulante și cu rata îndatorării globale, respectiv corelații negative cu rata activelor imobilizate și cu rata autonomiei financiare globale.

Grafic nr. 14

Durata de rotație a stocurilor prezintă corelații pozitive cu durata de rotație a creanțelor și raportul Impozit pe profit / Cifra de afaceri, respectiv corelații

0,142

-0,151

0,154

-0,094

0,094

-0,2

-0,15

-0,1

-0,05

0

0,05

0,1

0,15

0,2

nrAt Rai Rac Rafg Rig

Indicatori corelați cu numărul de rotații ale activelor imobilizate. Eșantion = 1.424 întreprinderi.

0,099

-0,063

-0,251

-0,102

-0,211

0,366

-0,3

-0,2

-0,1

0

0,1

0,2

0,3

0,4

DzCr FRp Rpc Rdisp Frp/CA Ip/CA

Indicatori corelați cu durata de rotație a stocurilor. Eșantion = 1.424 întreprinderi.


74

negative cu fondul de rulment propriu, rata profitabilității comerciale, rata disponibilităților și raportul Fond de rulment propriu / Cifra de afaceri. În contextul în care durate de rotație a stocurilor ridicate impun menținerea unui volum ridicat de stocuri în raport cu volumul de activitate, a fost presupusă existența unei corelații pozitive între durata de rotație a stocurilor și raportul Fond de rulment propriu / Cifra de afaceri. Corelația negativă dintre cele două variabile ar putea reprezenta o consecință a frecvenței ridicate a firmelor insolvente în cadrul eșantionului.

Grafic nr. 15

Durata de rotație a creanțelor prezintă corelații pozitive cu durata de rotație a stocurilor, rata solvabilității generale, raportul Active circulante/Datorii totale și raportul Impozit pe profit/Cifra de afaceri, respectiv corelații negative cu fondul de rulment propriu, rata profitabilității comerciale și raportul Fond de rulment propriu/Cifra de afaceri.

Grafic nr. 16

0,099 0,088

-0,129

-0,089

0,089

-0,127

0,163

-0,15

-0,1

-0,05

0

0,05

0,1

0,15

0,2

DzSt Rsg FRp Rpc AC/Dt Frp/CA Ip/CA

Indicatori corelați cu durata de rotație a creanțelor. Eșantion = 1.424 întreprinderi.

-1,2

-1

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0

0,2

Indicatori corelați cu Rata activelor imobilizate. Eșantion = 1.424 întreprinderi.


75

Rata activelor imobilizate prezintă o corelație pozitivă cu rata autonomiei financiare globale, respectiv corelații negative cu numărul de rotații ale activelor imobilizate, rata activelor circulante, rata îndatorării globale, fondul de rulment propriu, rata profitabilității comerciale, raportul Restanțe/Cifra de afaceri, rata disponibilităților, raportul Disponibilități/Datorii totale, raportul Active circulante/Datorii totale, raportul Fond de rulment propriu/ Active circulante, raportul Fond de rulment propriu/Cifra de afaceri, productivitatea muncii cu baza de calcul în cifra de afaceri, productivitatea muncii cu baza de calcul în rezultatul brut, raportul Impozit pe profit/Cifra de afaceri.

Grafic nr. 17

Rata activelor circulante prezintă corelații pozitive cu numărul de rotații ale activelor imobilizate, rata îndatorării globale, fondul de rulment propriu, rata profitabilității comerciale, raportul Restanțe/Cifra de afaceri, rata disponibilităților, raportul Disponibilități/Datorii totale, raportul Active circulante/Datorii totale, raportul Fond de rulment propriu/ Active circulante, raportul Fond de rulment propriu/Cifra de afaceri, productivitatea muncii cu baza de calcul în cifra de afaceri, productivitatea muncii cu baza de calcul în rezultatul brut, raportul Impozit pe profit/Cifra de afaceri, respectiv corelații negative cu rata activelor imobilizate și rata autonomiei financiare globale.

-1,2

-1

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0

0,2

0,4

Indicatori corelați cu Rata activelor circulante. Eșantion = 1.424 întreprinderi.


76

Grafic nr. 18

Rata autonomiei financiare globale prezintă corelații pozitive cu rata activelor imobilizate și cu rata finanțării activelor imobilizate din capital propriu, respectiv corelații negative cu numărul de rotații ale activului total, numărul de rotații ale activelor imobilizate, rata activelor circulante și rata îndatorării globale.

Grafic nr. 19

Rata îndatorării globale prezintă corelații pozitive cu numărul de rotații ale activului total, numărul de rotații ale activelor imobilizate, și rata activelor circulante, respectiv corelații negative cu rata activelor imobilizate și cu rata finanțării activelor imobilizate din capital propriu.

-0,878

-0,094

0,065

-0,068

-1

0,078

-1,2

-1

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0

0,2

nrAt nrAi Rai Rac Rig Cpr/Ai

Indicatori corelați cu Rata autonomiei financiare globale. Eșantion = 1.424 întreprinderi.

0,878

0,094

-0,065

0,068

-1

-0,078

-1,5

-1

-0,5

0

0,5

1

nrAt nrAi Rai Rac Rafg Cpr/Ai

Indicatori corelați cu Rata îndatorării globale. Eșantion = 1.424 întreprinderi.


77

Grafic nr. 20

Rata solvabilității generale prezintă corelații pozitive cu durata de rotație a creanțelor, raportul Disponibilități/Datorii totale, raportul Active circulante/Datorii totale și raportul Impozit pe profit/Cifra de afaceri.

Grafic nr. 21

Fondul de rulment propriu prezintă corelații pozitive cu rata activelor circulante, rata profitabilității comerciale, rata disponibilităților, raportul Disponibilități/Datorii totale, raportul Fond de rulment/Cifra de afaceri, rata finanțării activelor imobilizate din capital propriu, productivitatea muncii cu bază de calcul în rezultatul brut al exercițiului și raportul Impozit pe profit/Cifra de afaceri, respectiv corelații negative cu durata de rotație a stocurilor, durata de rotație a creanțelor, rata activelor imobilizate și raportul Disponibilități/Cifra de afaceri.

0,088

0,451

1

0,172

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

DzCr Disp/Dt AC/Dt Ip/CA

Indicatori corelați cu Rata solvabilității generale. Eșantion = 1.424 întreprinderi.

-0,063 -0,129

-0,263

0,252

0,385

0,098,037

-0,085

0,509

0,3040,396

0,071

-0,4-0,3-0,2-0,1

00,10,20,30,40,50,6

Indicatori corelați cu fondul de rulment propriu. Eșantion = 1.424 întreprinderi.


78

Grafic nr. 22

Rata profitabilității comerciale prezintă corelații pozitive cu rata activelor circulante, fondul de rulment propriu, rata disponibilităților, raportul Fond de rulment/Cifra de afaceri, rata finanțării activelor imobilizate din capital propriu, productivitatea muncii cu bază de calcul în cifra de afaceri și cu productivitatea muncii cu bază de calcul în rezultatul brut al exercițiului, respectiv corelații negative cu durata de rotație a stocurilor, durata de rotație a creanțelor, rata activelor imobilizate, raportul Disponibilități/Cifra de afaceri și raportul Impozit pe profit/Cifra de afaceri.

Grafic nr. 23

Raportul Restanțe/Cifra de afaceri prezintă corelații pozitive cu rata activelor circulante, raportul Restanțe/Datorii totale, rata disponibilităților și cu raportul

-0,251-0,089 -0,129

0,121

0,385

0,095

-0,07

0,689

0,071 0,099

0,325

-0,293-0,4

-0,2

0

0,2

0,4

0,6

0,8

Indicatori corelați cu rata profitabilității comerciale. Eșantion = 1.424 întreprinderi.

-0,081

0,074

0,185

0,089 0,093

-0,1

-0,05

0

0,05

0,1

0,15

0,2

Rai Rac Restante / Dt Rdisp Restante/Disp

Indicatori corelați cu raportul restanțe/cifra de afaceri. Eșantion = 1.424 întreprinderi.


79

Restanțe/Disponibilități, respectiv corelație negativă cu rata activelor imobilizate.

Grafic nr. 24

Rata disponibilităților prezintă corelații pozitive cu rata activelor circulante, fondul de rulment propriu, rata profitabilității comerciale, raportul Restanțe/Datorii totale, raportul Restanțe/Cifra de afaceri, raportul Disponibilități/Datorii totale, raportul Disponibilități/Cifra de afaceri, productivitatea muncii cu bază de calcul în rezultatul brut al exercițiului și cu raportul Impozit pe profit/Cifra de afaceri, respectiv corelații negative cu durata de rotație a stocurilor și rata activelor imobilizate.

Grafic nr. 25

Raportul Disponibilități/datorii totale prezintă corelații pozitive cu rata activelor circulante, rata solvabilității generale, raportul restanțe/Datorii totale, rata

-0,102

-0,282

0,293

0,098 0,095 0,112 0,089

0,2540,202

0,083 0,104

-0,4

-0,3

-0,2

-0,1

0

0,1

0,2

0,3

0,4

Indicatori corelați cu rata disponibilităților. Eșantion = 1.424 întreprinderi.

-0,096

0,102

0,451

0,099

0,254

0,095

0,446

0,1

-0,2

-0,1

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

Rai Rac Rsg Restante / Dt Rdisp Disp/CA AC/Dt Ip/CA

Indicatori corelați cu raportul Disponibilități/Datorii totale. Eșantion = 1.424 întreprinderi.


80

disponibilităților, raportul Disponibilități/Cifra de afaceri, raportul Active circulante/Datorii totale, raportul Impozit pe profit/Cifra de afaceri, respectiv corelație negativă cu rata activelor imobilizate.

Grafic nr. 26

Raportul Disponibilități/Cifra de afaceri prezintă corelații pozitive cu rata disponibilităților, raportul Disponibilități/Datorii totale, raportul Impozit pe profit/Cifra de afaceri, respectiv corelații negative cu fondul de rulment propriu, rata profitabilității comerciale și cu raportul Impozit pe profit/Cifra de afaceri.

Grafic nr. 27

Raportul Fond de rulment propriu/Cifra de afaceri prezintă corelații pozitive cu rata activelor circulante, fondul de rulment propriu, rata profitabilității comerciale, raportul Active circulante/Datorii totale, rata finanțării activelor imobilizate din capital propriu și cu productivitatea muncii cu bază de calcul în

-0,085 -0,07

0,202

0,095

-0,093

0,094

-0,15

-0,1

-0,05

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

FRp Rpc Rdisp Disp/Dt Frp/CA Ip/CA

Indicatori corelați cu raportul Disponibilități/Cifra de afaceri. Eșantion = 1.424 întreprinderi.

-0,211-0,127 -0,171

0,161

0,509

0,689

-0,093

0,058

0,3210,23

-0,12-0,3-0,2-0,1

00,10,20,30,40,50,60,70,8

Indicatori corelați cu raportul Fond de rulment propriu/Cifra de afaceri. Eșantion = 1.424 întreprinderi.


81

rezultatul brut al exercițiului, respectiv corelații negative cu durata de rotație a stocurilor, durata de rotație a creanțelor, rata activelor imobilizate, raportul Disponibilități/Cifra de afaceri și cu raportul Impozit pe profit/Cifra de afaceri.

Grafic nr. 28

Rata finanțării activelor imobilizate din capital propriu prezintă corelații pozitive cu rata autonomiei financiare globale, fondul de rulment propriu, rata profitabilității comerciale, raportul Fond de rulment propriu/Cifra de afaceri și cu productivitatea muncii cu bază de calcul în rezultatul brut al exercițiului, respectiv corelație negativă cu rata îndatorării globale.

Grafic nr. 29

Productivitatea muncii cu bază de calcul în cifra de afaceri prezintă corelații pozitive cu rata activelor circulante, rata profitabilității comerciale și cu productivitatea muncii cu bază de calcul în rezultatul brut al exercițiului,

0,078

-0,078

0,304

0,071

0,321

0,134

-0,1

-0,05

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

Rafg Rig FRp Rpc Frp/CA Rb/Angajati

Indicatori corelați cu rata finanțării activelor imobilizate din capital propriu. Eșantion = 1.424 întreprinderi.

-0,099

0,099 0,099

0,22

-0,155-0,2

-0,15

-0,1

-0,05

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

Rai Rac Rpc Rb/Angajati Ip/CA

Indicatori corelați cu productivitatea muncii cu bază de calcul în cifra de afaceri. Eșantion = 1.424 întreprinderi.


82

respectiv corelații negative cu rata activelor imobilizate și cu raportul Impozit pe profit/Cifra de afaceri.

Grafic nr. 30

Productivitatea muncii cu bază de calcul în rezultatul brut al exercițiului prezintă corelații pozitive cu rata activelor circulante, fondul de rulment propriu, rata profitabilității comerciale, rata disponibilităților, raportul Fond de rulment propriu/Cifra de afaceri, rata finanțării activelor imobilizate din capital propriu, productivitatea muncii cu bază de calcul în cifra de afaceri și cu raportul Impozit pe profit/Cifra de afaceri, respectiv corelație negativă cu rata activelor imobilizate.

Grafic nr. 31

Raportul Impozit pe profit/Cifra de afaceri prezintă corelații pozitive cu durata de rotație a stocurilor, durata de rotație a creanțelor, rata activelor circulante,

-0,097

0,098

0,3960,325

0,083

0,23

0,134

0,22

0,097

-0,2

-0,1

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

Indicatori corelați cu productivitatea muncii cu bază de calcul în rezultatul brut. Eșantion = 1.424 întreprinderi.

0,366

0,163

-0,078

0,087

0,172

0,071

-0,293

-0,068

0,104 0,1 0,0940,171

-0,12 -0,155

0,097

-0,4

-0,3

-0,2

-0,1

0

0,1

0,2

0,3

0,4

Indicatori corelați cu raportul Impozit pe profit/Cifra de afaceri. Eșantion = 1.424 întreprinderi.


83

rata solvabilității generale, fondul de rulment propriu, rata disponibilităților, raportul Disponibilități/Datorii totale, raportul Disponibilități/Cifra de afaceri, raportul Active circulante/Datorii totale și cu productivitatea muncii cu bază de calcul în rezultatul brut al exercițiului, respectiv corelații negative cu rata activelor imobilizate, rata rentabilității financiare, raportul Fond de rulment propriu/Cifra de afaceri, productivitatea muncii cu bază de calcul în cifra de afaceri și cu productivitatea muncii cu bază de calcul în rezultatul brut al exercițiului. Rata rentabilității financiare prezintă corelații negative cu raportul Impozit pe profit/Cifra de afaceri. Raportul Restanțe/Datorii totale prezintă corelații pozitive cu raportul Restanțe/Cifra de afaceri, rata disponibilităților și raportul Disponibilități/Datorii totale. Raportul Fond de rulment propriu/Active circulante este corelat pozitiv cu rata activelor circulante, respectiv prezintă corelații negative cu numărul de rotații ale activului total și cu rata activelor imobilizate. Raportul Restanțe/Disponibilități este corelat pozitiv cu raportul Restanțe/Cifra de afaceri. Raportul Impozit pe profit/Rezultatul brut al exercițiului nu prezintă corelații cu niciunul dintre ceilalți indicatori financiari incluși în studiu.

În ceea ce privește metodologia statistică de modelare, au fost utilizate regresia logistică și analiza discriminantă, cele mai frecvent folosite metode în domeniu. Prin aplicarea ambelor metode s-a urmărit atât obținerea celui mai performant model posibil, cât și compararea performanțelor metodelor în domeniul vizat, la nivelul populației de interes. 5.2.1. Regresie logistică

În vederea cumulării puterii de discriminare a ratelor financiare, a fost vizată dezvoltarea unui model multivariat prin utilizarea regresiei logistice. În concordanță cu majoritatea abordărilor din literatura de specialitate, modelul a fost configurat pornind de la un eșantion de întreprinderi grupate pe perechi. Inițial, perechile de date aferente exercițiului financiar 2010 au fost utilizate drept bază pentru dezvoltarea modelului. Ulterior, modelul a fost testat asupra exercițiilor financiare anterioare (2007 – 2009) la nivel de eșantion. Într-o ultimă etapă, modelul a fost testat la nivelul întregii populații țintă pentru perioada 2007 – 2010.

Datele au fost procesate în cadrul aplicației SPSS. Variabila dependentă a fost reprezentată de starea întreprinderii la 2 ani de la data situațiilor financiare de referință. Această variabilă a fost de tip binar, putând înregistra două valori:


84

o 1, pentru firmele care intră în starea de insolvență la doi ani de la data situațiilor financiare incluse în analiză;

o 0, pentru firmele care nu intră în starea de insolvență într-un orizont de timp de doi ani de la data situațiilor financiare incluse în analiză.

Pentru simplificarea exprimării, întreprinderile care nu au intrat în insolvență la doi ani de la data situațiilor financiare de referință au fost definite drept ”sănătoase”, respectiv întreprinderile care au intrat în insolvență la doi ani de la data situațiilor financiare de referință au fost definite drept ”insolvente”.

La stabilirea populației țintă au fost excluse firme care își încetează activitatea din alte motive decât ca urmare a evoluției stării de insolvență. Valoarea variabilei ”Stare” pentru firmele care au intrat în insolvență în anul 2011 au fost considerată ”1” în anul 2011, fiind corelată cu valorile ratelor financiare din anul 2009. O astfel de firmă nu a fost inclusă în analiză în exercițiile ulterioare (2010 pentru ratele financiare, respectiv 2012 pentru valoarea variabilei ”Stare”), chiar dacă nu a fost radiată. Interesul a fost focalizat astfel asupra momentului intrării în insolvență.

Cele 26 de rate financiare disponibile au fost testate ca variabile independente. Ratele au fost introduse succesiv în model, urmărindu-se impactul introducerii acestora asupra acurateței clasării la nivelul eșantionului, dar și semnificația corelației cu probabilitatea estimată de intrare în insolvență. Astfel, ratele financiare caracteristice situațiilor financiar-patrimoniale ale firmelor de la finalul exercițiului financiar 2010 au fost testate în rolul de variabile explicative în raport cu starea întreprinderii (sănătoasă sau insolventă) la finalul exercițiului financiar 2012. În mod similar, ratele financiare specifice exercițiului financiar 2009 au fost corelate cu starea întreprinderii aferentă exercițiului financiar 2011, ratele financiare specifice exercițiului financiar 2008 cu starea întreprinderii aferentă exercițiului financiar 2010, respectiv ratele financiare specifice exercițiului financiar 2007 cu starea întreprinderii aferentă exercițiului financiar 2009. Funcția logistică are următoarea formă: Unde:

- 1Z = scorul asociat unei întreprinderi. Scorul constă într-o regresie liniară simplă în care variabilele explicative sunt reprezentate de ratele financiare: mm22111 Xb...XbXbaZ ++++= .

11

1

ZZ

Z

1 e11=

e1e)Z1Stare(P

−++==


85

- P )Z1Stare( 1= = probabilitatea de intrare în insolvență a unei firme, estimată în funcție de scorul 1Z .

- e = constanta lui Euler. Valoarea scorului 1Z nu prezintă limite superioare sau inferioare. Funcția P

)Z1Stare( 1= poate lua însă valori cuprinse în intervalul [0;1]. În estimarea probabilității de apariție a stării de insolvență în anul N+2, variabilele 1X , 2X ,…

mX reprezintă rate financiare ce caracterizează situația financiar-patrimonială a firmei în anul N.

Cu cât valoarea scorului 1Z este mai mare, cu atât valoarea funcției P)Z1Stare( 1= va fi mai apropiată de 1, sugerând o probabilitate ridicată de intrare

în insolvență. Probabilitatea de intrare în insolvență la doi ani de la data situațiilor financiare de referință ar fi estimată la 0,5 în situația în care valoarea scorului 1Z ar fi nulă. Pentru valori ale scorului 1Z inferioare pragului de 0, probabilitatea de intrare în insolvență la doi ani de la data situațiilor financiare de referință ar fi estimată la mai puțin de 0,5, tinzând spre 0 odată cu diminuarea scorului 1Z .

Modelele multivariate oferite de literatura de specialitate nu permit o acuratețe în clasare superioară acurateței naturale. În condițiile în care frecvența cazurilor de insolvență la nivelul populației vizate ar fi de 2%, analistul ar putea considera în lipsa oricăror altor informații că întreprinderea analizată are asociată o probabilitate de 0,98 de a nu intra în insolvență. Considerând că niciuna dintre firmele analizate nu va intra în insolvență, analistul și-ar asigura o acuratețe de 98%. Alternativ, bazându-se în luarea deciziei exclusiv pe utilizarea unui model multivariat oferit de literatură, acest nivel de acuratețe nu ar fi atins.

În prezentul studiu s-a considerat că utilitatea unui astfel de model nu se regăsește în capacitatea de a clasa cu certitudine o întreprindere în una dintre cele două categorii (”insolventă” sau ”sănătoasă”), ci în gruparea întreprinderilor pe clase de risc. În utilizarea modelului, analistul va considera că firma analizată nu va intra probabil în insolvență (probabilitate mai mică de 0,5), dar va putea încadra firma într-o clasă cu riscuri de intrare în insolvență mai mici decât media sau mai mari decât media. Elaborarea și testarea modelului asupra eșantionului format din perechi de date facilitează evaluarea acurateței, în condițiile în care la nivel de eșantion probabilitatea de intrare în insolvență este de 0,5.


86

Astfel, acuratețea naturală la nivel de eșantion este de 50% (clasând aleator întreprinderile, s-ar obține o acuratețe de aproximativ 50%). Un model va fi considerat util în clasarea firmelor din cadrul unui eșantion format din perechi de date în măsura în care poate asigura o acuratețe suplimentară în raport cu cea naturală de cel puțin 25%. Acuratețea minimală așteptată în clasare este astfel de 𝑎𝑎 = 50% × 125% =62,5%. Evaluarea capacității individuale de clasare a ratelor financiare (în cadrul unor analize univariate) a relevat un nivel maxim de acuratețe de 64,5% aferent unui eșantion format din perechi de firme. În aceste condiții, utilizarea unui model s-ar dovedi justificată numai în măsura în care astfel ar putea fi obținută o acuratețe superioară. Acuratețea asociată utilizării ratelor individuale nu va putea fi cumulată matematic în cadrul unui model multivariat, datorită corelațiilor puternice existente între unele rate. Ratele reținute în cadrul modelului au fost:

o Durata în zile a rotației creanțelor prin cifra de afaceri (DzCr); o Rata profitabilității comerciale (Rpc); o Raportul Disponibilități / Datorii totale (Disp / Dt); o Rata activelor imobilizate (Rai); o Fondul de rulment propriu (Frp).

Ratele au fost selectate în funcție de aportul adus la acuratețea modelului și de semnificația corelației.

Tabel nr. 3 Coeficienți ai funcției de regresie și teste efectuate

Nr.crt. Rată B Wald Sig. Exp(B) 1 DzCr 0,000635 14,557 0,000 1,001 2 Rpc -0,343 11,600 0,001 0,709 3 DispDt -0,243 12,283 0,000 0,784 4 Rai -1,185 27,958 0,000 0,306 5 FRp -0,000000544 21,322 0,000 1,000

Toate variabilele independente păstrate sunt semnificative din punct de vedere statistic la un prag de semnificație de 0,001.

Durata de rotație a creanțelor prezintă o corelație pozitivă cu Scorul 1Z . Valori ridicate ale duratei de rotație a creanțelor vor influența Scorul 1Z în sens pozitiv din punct de vedere matematic, susținând pe această cale nivele ridicate ale probabilității de intrare în insolvență estimate.


87

Rata profitabilității comerciale, raportul Disponibilități/Datorii totale, rata activelor imobilizate și fondul de rulment propriu prezintă corelații negative cu Scorul 1Z . Valori ridicate ale acestor indicatori vor influența Scorul 1Z în sens negativ din punct de vedere matematic, susținând pe această cale nivele reduse ale probabilității de intrare în insolvență estimate. Scorul 1Z a prezentat următoarea formă:

Z1 = 0,635 DzCr × 10−3 − 0,343 Rpc − 0,243Disp/Dt − 1,185 Rai − 0,544 Frp× 10−6

Probabilitatea de intrare în insolvență poate fi estimată pe seama funcției:

Grafic nr. 32

Utilizând drept prag de decizie valoarea de 0,5 a funcției de regresie, acuratețea obținută în clasarea firmelor din cadrul eșantionului original (perechile de date aferente exercițiului financiar 2010) este de 66,7%. Astfel, clasând drept insolvente toate firmele a căror probabilitate de intrare în insolvență estimată în baza funcției de regresie a fost mai mare de 0,5, sunt clasate corect 267 dintre cele 429 de firme insolvente din cadrul eșantionului aferent anului 2010.

Similar, clasând drept sănătoase toate firmele a căror probabilitate de intrare în insolvență estimată în baza funcției de regresie a fost mai mică de 0,5, sunt clasate corect 305 dintre cele 429 de firme sănătoase din cadrul eșantionului aferent anului 2010.

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

P(Z)

Z

Forma regresiei logistice

Z1 = 0,635 DzCr × 10−3 − 0,343 Rpc − 0,243Disp/Dt − 1,185 Rai − 0,544 Frp × 10−6

6-3- 10×Frp 0,544-Rai 1,185-Dt0,243Disp/-Rpc 0,343-10DzCr 0,635(1e1

1)Z1Stare(P×−+

==

1Z1 e11)Z1Stare(P −+

==


88

Grafic nr. 33

Acuratețea obținută în clasare prin utilizarea funcției propuse depășește în perioada 2009 – 2010 atât pragul de utilitate în raport cu acuratețea naturală (62,5%), cât și acuratețea oferită de cea mai performantă rată financiară utilizată individual (64,5%). Totuși, se manifestă diferențe semnificative în ceea ce privește nivelurile de eroare între grupul întreprinderilor insolvente și grupul întreprinderilor sănătoase.

Grafic nr. 34

Cu toate că acuratețea reprezintă un criteriu simplu de evaluare a performanței unui model, relevanța acesteia este diminuată odată cu scăderea frecvenței de apariție a fenomenului urmărit (Metz, 1978). Acuratețea în clasarea întreprinderilor (ca sănătoase sau insolvente) permite realizarea de comparații între modele în cazul aplicării asupra unor populații cu frecvențe egale ale celor două stări. Aceasta poate fi definită prin ponderea întreprinderilor clasate corect în totalul întreprinderilor supuse analizei.

56,0%

58,0%

60,0%

62,0%

64,0%

66,0%

68,0%

2007 2008 2009 2010

60,0% 60,6%

66,7% 66,7%

Acuratețea în clasare în baza scorului Z1. Eșantion = 1424 firme din perioada 2007-2010. Prag de decizie = 0,5 (Z1=0).

46,7% 42,6%52,2% 62,2%

73,3%78,7% 81,1%

71,1%

0,0%10,0%20,0%30,0%40,0%50,0%60,0%70,0%80,0%90,0%

2007 2008 2009 2010

acur

ateț

e

Comparație privind acuratețea în clasare. Eșantion = 1424 firme din perioada 2007-2010. Prag de decizie = 0,5 (Z1=0).

insolvente

sănătoase


89

La nivelul unei populații cu frecvențe reduse ale cazurilor de insolvență (sub 3% în cazul întreprinderilor din România), orice model propus poate asigura un nivel de acuratețe egal cu cel natural (peste 97% în cazul întreprinderilor din România).

Comparația între modele pe seama nivelului de acuratețe este îngreunată de faptul că nivele egale de acuratețe pot avea la bază nivele diferite ale senzitivității și specificității.

Senzitivitatea reprezintă ponderea firmelor insolvente diagnosticate corect în totalul firmelor insolvente (rata cazurilor real pozitive). Rata firmelor insolvente clasate greșit (drept sănătoase) în totalul firmelor insolvente reprezintă eroarea de tip I.

În corespondență, specificitatea reprezintă ponderea întreprinderilor sănătoase diagnosticate corect în totalul întreprinderilor sănătoase (rata cazurilor real negative). Rata firmelor sănătoase clasate greșit (drept insolvente) în totalul firmelor sănătoase reprezintă eroarea de tip II. Senzitivitatea reflectă astfel acuratețea în clasarea firmelor insolvente, în timp de specificitatea reflectă acuratețea în clasarea fimelor sănătoase. Acuratețea generală poate fi calculată ponderând cei doi indicatori cu greutățile specifice ale celor două grupuri de firme în totalul populației: acuretețe generală

= senzitivitate × gsinsolvente + specificitate × gssănătoase Prin modificarea valorii de decizie, valorile senzitivității și specificității se modifică.

În vederea identificării unei valori de decizie de natură a permite egalizarea preciziei în clasare la nivelul celor două grupuri, dar și în scopul determinării valorii de decizie care asigură maximizarea acurateței generale, s-a procedat la inspecția coordonatelor curbei ROC. Curba ROC reflectă grafic relația dintre senzitivitate și specificitate pentru toate valorile de decizie posibile (van Erkel, Pattynama, 1998). Curba ROC surprinde astfel performanța în clasare a funcției de regresie logistică în raport cu pragul de decizie ales.


90

Grafic nr. 35

Valorile funcției de regresie logistică sunt cuprinse în intervalul (0;1). Alegerea unei valori apropiate de 1 a funcției de regresie logistică drept prag de decizie va reduce senzitivitatea, dar va spori specificitatea. Majoritatea întreprinderilor insolvente vor fi în aceste condiții clasate greșit, dar majoritatea întreprinderilor sănătoase vor fi clasate corect. Decidentul ar reduce astfel rata cazurilor fals pozitive, acceptând o sporire a ratei cazurilor fals negative.

Dimpotrivă, alegerea unei valori apropiate de 0 a funcției de regresie logistică drept prag de decizie va spori senzitivitatea, dar va reduce specificitatea. Majoritatea întreprinderilor insolvente vor fi în aceste condiții clasate corect, dar majoritatea întreprinderilor sănătoase vor fi clasate greșit. Sporește astfel rata cazurilor fals pozitive, respectiv are loc o reducere a ratei cazurilor fals negative.

rata cazurilor fals pozitive = număr de firme diagnosticate greșit drept insolvente

număr de firme sănătoase


91

rata cazurilor fals negative = număr de firme diagnosticate greșit drept sănătoase

număr de firme insolvente

La nivelul întregii populații țintă, greutatea specifică a firmelor

sănătoase este mult superioară greutății specifice a firmelor insolvente. În aceste condiții, acuratețea generală poate fi maximizată facil prin sporirea specificității pe seama creșterii valorii de decizie. În alegerea valorii de decizie se impune astfel compararea efectelor asociate erorilor de gradul I cu efectele asociate erorilor de gradul II.

Una dintre cele mai viabile soluții de evaluare a eficienței în clasare unui model, respectiv de comparare a modelelor este reprezentată de indicatorul ”Area under the curve” (Hanely, McNeil, 1982, Faragi și Reiser, 2002). Indicatorul AUC poate lua valori cuprinse între 0 și 1 (Skalska și Freylich, 2006). Modelul propus prezintă o valoare de 0,726 a AUC la nivelul eșantionului. În literatura de specialitate, evaluarea modelelor în baza AUC are în general în vedere următoarea grilă (Tazhibi, Bashardoost și Ahmadi, 2011):

o 0,5 – 0,6: performanță nesatisfăcătoare; o 0,6 – 0,7: performanță slabă; o 0,7 – 0,8: performanță acceptabilă; o 0,8 – 0,9: performanță bună; o 0,9 – 1: performanță excelentă.

O valoare a AUC egală cu 0,5 corespunde unei performanțe în clasare egale cu cea naturală, în timp ce o valoare egală cu 1 corespunde unui model perfect. Valoarea funcției de regresie care asigură egalitatea la un nivel maxim între specificitate și senzitivitate estea cea de 0,48. Valoarea funcției de regresie care asigură maximizarea acurateței generale la nivelul eșantionului cu date aferente exercițiului financiar 2010 a fost cea de 0,505 (acuratețe de 67,1%).

La nivelul întregii populații țintă, acuratețea generală este cu atât mai mare cu cât acuratețea clasării firmelor sănătoase este mai ridicată (în condițiile în care firmele sănătoase dețin ponderi de peste 97% în fiecare an). În aceste condiții, acuratețea ar putea fi maximizată sporind pragul de decizie. Astfel, utilizând valoarea 1 a funcției de regresie logistică drept prag de decizie, toate firmele ar fi clasate drept sănătoase, obținându-se o acuratețe de peste 97% în fiecare an. Acest nivel de acuratețe nu ar prezenta însă relevanță pentru performanța în clasare a modelului, reprezentând în realitate acuratețea naturală.

Se apreciază în aceste condiții că, la nivelul unei populații cu frecvențe diferite ale celor 2 grupuri, performanța în clasare poate fi măsurată prin luarea


92

în considerare a acurateței la nivelul la care aceasta este egală pentru cele 2 grupuri.

Grafic nr. 36

Pentru anul 2010, valoarea de 0,49 a funcției de regresie aproximează egalitatea acurateței în clasarea firmelor din cele 2 grupuri. Valoarea de decizie care asigură egalitatea acurateței în clasarea celor 2 grupuri variază între 0,46 și 0,49 la nivelul perioadei 2007 – 2010.

Grafic nr. 37

În condițiile în care acuratețea naturală nu poate fi depășită pe seama unei valori de decizie singulare, a fost avută în vedere evaluarea gradului de risc pe intervale ale funcției de regresie logistică propuse. Valorile însușite de funcția de regresie logistică au fost grupate în 10 intervale. Indicii de risc prezentați în tabelul nr. 4 au fost calculați prin raportarea incidenței cazurilor de insolvență aferente unui anumit interval la incidența

0,0%10,0%20,0%30,0%40,0%50,0%60,0%70,0%80,0%

2007 2008 2009 2010

50,0% 46,8%56,0%

65,5%78

,5%

73,9

%

71,1

%

67,4

%78,5

%

73,7

%

70,9

%

67,4

%

Acuratețea predicției la nivelul populației țintă. Prag de decizie (P(Z1)) = 0,49.

Insolvente

Sănătoase

Total

0,46 0,46

0,48

0,49

0,4450,45

0,4550,46

0,4650,47

0,4750,48

0,4850,49

0,495

2007 2008 2009 2010

Valoarea de decizie


93

medie a cazurilor de insolvență aferentă întregii populații țintă pentru un exercițiu financiar.

Tabel nr. 4 Indici de risc - funcția de regresie logistică

Nr.crt. Probabilitate (Z1) 2007 2008 2009 2010 1 Probabilitate (Z1) < 0,1 87% 0% 14% 6% 2 0,1 <= Probabilitate (Z1) < 0,2 0% 0% 22% 0% 3 0,2 <= Probabilitate (Z1) < 0,3 49% 26% 46% 9% 4 0,3 <= Probabilitate (Z1) < 0,4 36% 82% 38% 54% 5 0,4 <= Probabilitate (Z1) < 0,5 96% 100% 98% 75% 6 0,5<= Probabilitate (Z1) < 0,6 157% 165% 135% 140% 7 0,6 <= Probabilitate (Z1) < 0,7 0% 194% 476% 283% 8 0,7 <= Probabilitate (Z1) < 0,8 381% 231% 494% 546% 9 0,8 <= Probabilitate (Z1) < 0,9 1132% 438% 356% 464% 10 Probabilitate (Z1) >= 0,9 1529% 445% 212% 421%

În baza analizei datelor aferente perioadei 2007 – 2010 se recomandă analistului încadrarea întreprinderii evaluate în una dintre următoarele 3 categorii de risc, stabilite în funcție de valoarea funcției:

o risc ridicat, pentru valori ale funcției superioare pragului de 0,5; o risc mediu, pentru valori ale funcției cuprinse între 0,3 și 0,5; o risc redus, pentru valori ale funcției inferioare pragului de 0,3.

Grafic nr. 38

49,2%16,7% 34,2%

7,1%

69,2%91,8%

73,2% 66,9%

272,6%

195,4% 209,8% 216,4%

0,0%

50,0%

100,0%

150,0%

200,0%

250,0%

300,0%

2007 2008 2009 2010

Indi

ci de

risc

Dinamica indicilor de risc pe clase de risc, pe intervale ale P(Z1).

Risc redus: Probabilitate (Z1) < 0,3 Risc mediu: 0,3 <= Probabilitate (Z1) < 0,5

Risc ridicat: Probabilitate (Z1) >= 0,5


94




aproximativ 62 vor intra în insolvență în 2 ani. o fără a ține cont de valoarea funcției, din 1.000 de firme supuse

observării, 29 vor intra în insolvență în 2 ani. Conform graficului nr. 39, aproximativ 25% dintre întreprinderile incluse în populația țintă sunt asociate clasei de risc ridicat în baza modelului propus.

Grafic nr. 39

Nu este recomandată încercarea explicării stării întreprinderii în funcție de valorile ratelor individuale cuprinse ca variabile independente în model (în cadrul unei analize efectuate post-factum). Utilizarea modelului se impune a fi realizată strict în scopuri predictive. Necesitatea unui model multivariat este dată tocmai de incapacitatea unei singure rate de a explica cu suficientă acuratețe apariția unei anumite stări.

0,0%

20,0%

40,0%

60,0%

80,0%

100,0%

2007 2008 2009 2010

20,3% 19,1% 18,4% 16,5%

62,5% 59,1% 56,7% 54,7%

17,1% 21,8% 24,9% 28,8%

Distribuția firmelor pe clase de risc în funcție de P(Z1).

Risc ridicat

Risc mediu

Risc redus


95

5.2.2. Analiză discriminantă Prin analiza discriminantă a fost vizată configurarea unei funcții de scor

Z2 capabile să asigure clasarea firmelor drept ”insolvente” sau ”sănătoase” cu un nivel cât mai ridicat de acuratețe. Scorul Z2 se prezintă sub forma unei regresii liniare multiple, în cadrul căreia variabilele independente sunt reprezentate de ratele financiare. Pentru clasarea unei firme va fi necesară cunoașterea parametrilor funcției Z2, a valorilor ratelor financiare specifice firmei respective și a pragului de decizie.

Funcția Z2 a fost configurată la nivelul eșantionului din anul 2010, care a inclus 429 de firme sănătoase și 429 de firme insolvente, fiind ulterior testată la nivelul eșantionului din perioada 2007-2009 și, într-o ultimă etapă, asupra întregii populații țintă. Intervalele de referință au fost stabilite în baza analizei efectuate la nivelul întregii populații țintă (perioada 2007-2010). Pornind de la rezultatele obținute prin utilizarea la nivel de eșantion a regresiei logistice, ratele evaluate inițial au fost:

o Durata în zile a rotației creanțelor prin cifra de afaceri (DzCr); o Rata profitabilității comerciale (Rpc); o Raportul Disponibilități / Datorii totale (Disp / Dt); o Rata activelor imobilizate (Rai); o Fondul de rulment propriu (Frp).

Z2 = −0,051 − 0,523DzCr × 10−4 + 0,189Rpc + 0,069Disp/Dt + 0,931Rai + 0,241Frp ×10−6

Modelul obținut asigură o valoare a AUC la nivelul eșantionului (2007-2010) de 0,694, inferioară valorii asigurate de modelul dezvoltat prin regresie logistică. În aceste condiții, a fost urmărită maximizarea performanțelor în clasare prin includerea în model a unor rate suplimentare. În acest sens, au fost testate combinații ale celor 26 de rate disponibile, evitând asocierea ratelor puternic corelate. Fiecare combinație de rate a fost constituită sub forma unui model. Pentru fiecare astfel de model a fost construită curba ROC la nivelul eșantionului din anul 2010. Modelele au fost comparate pe seama indicatorului AUC. Modelele cu cele mai ridicate valori ale AUC sunt incluse în graficul nr. 40. Valoarea maximă a AUC a fost cea de 0,717. Ratele financiare incluse în modele drept variabile independente au fost:

o Model 1: durata de rotație a creanțelor, rata profitabilității comerciale, raportul Disponibilități/Datorii totale, rata activelor imobilizate, fond de rulment propriu;


96

o Model 2: durata de rotație a creanțelor, productivitatea muncii cu baza de calcul în rezultatul brut al exercițiului;

o Model 3: durata de rotație a creanțelor, productivitatea muncii cu baza de calcul în rezultatul brut al exercițiului, durata de rotație a stocurilor;

o Model 4: durata de rotație a creanțelor, productivitatea muncii cu baza de calcul în rezultatul brut al exercițiului, durata de rotație a stocurilor, rata autonomiei financiare globale;

o Model 5: durata de rotație a creanțelor, productivitatea muncii cu baza de calcul în rezultatul brut al exercițiului, rata autonomiei financiare globale;

o Model 6: durata de rotație a creanțelor, productivitatea muncii cu baza de calcul în rezultatul brut al exercițiului, rata autonomiei financiare globale, fond de rulment propriu;

o Model 7: durata de rotație a creanțelor, productivitatea muncii cu baza de calcul în rezultatul brut al exercițiului, rata autonomiei financiare globale, fond de rulment propriu, rata profitabilității comerciale;

o Model 8: durata de rotație a creanțelor, rata autonomiei financiare globale, fond de rulment propriu, rata profitabilității comerciale;

o Model 9: durata de rotație a creanțelor, rata autonomiei financiare globale, fond de rulment propriu, rata profitabilității comerciale, raportul Disponibilități/Datorii totale;

o Model 10: durata de rotație a creanțelor, rata profitabilității comerciale, raportul Disponibilități/Datorii totale;

o Model 11: durata de rotație a creanțelor, rata profitabilității comerciale, raportul Disponibilități/Datorii totale, productivitatea muncii cu baza de calcul în rezultatul brut al exercițiului.

Grafic nr. 40

0,68

0,685

0,69

0,695

0,7

0,705

0,71

0,715

0,72

Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Model 6 Model 7 Model 8 Model 9 Model 10 Model 11

0,694 0,6950,697

0,712

0,707

0,7170,714 0,714

0,7170,713 0,714

Configurare Z2. Comparație după AUC.


97

În urma evaluărilor efectuate, a fost selectat modelul 6, care a prezentat valoarea maximă a AUC (0,717, egală cu cea aferentă modelului 9). Alegerea modelului 6 în detrimentul modelului 9 a avut la bază numărul inferior de variabile independente specific modelului 6.

Grafic nr. 41

Scorul Z2 are următoarea formă: Z2 = 0,248 − 0,695 DzCr × 10−4 + 0,246 × Frp × 10−6 + 0,345WLrb × 10−5 + 0,105Rafg × 10−1

unde: o DzCr - durata de rotație a creanțelor; o Frp - fond de rulment propriu; o WLrb - productivitatea muncii cu baza de calcul în rezultatul brut al

exercițiului; o Rafg - rata autonomiei financiare globale.

Valoarea de decizie care maximizează acuratețea la nivelul eșantionului format din perechi de firme cu date aferente exercițiului financiar 2010 este Z2=0,136. Clasând toate firmele cu valori ale Z2 mai mari de 0,136 drept sănătoase, respectiv firmele cu valori ale Z2 mai mici de 0,136 drept insolvente, se obține la nivelul eșantionului de firme din 2010 o acuratețe de 68,1%, cu o senzitivitate de 60,6% și o specificitate de 75%.


98

Grafic nr. 42

Folosind valoarea Z2=0,166 drept prag de decizie la nivelul întregului eșantion aferent perioadei 2007 – 2010, se obține o acuratețe generală în clasare de 66,6%.

Grafic nr. 43

Grafic nr. 44

43,3%36,2%

53,5% 60,6%

86,7%81,9% 81,8%

75,5%

0,0%10,0%20,0%30,0%40,0%50,0%60,0%70,0%80,0%90,0%

100,0%

2007 2008 2009 2010

acur

ateț

eComparație privind acuratețea în clasare. Eșantion = 1424 firme din

perioada 2007-2010. Prag de decizie (Z2) = 0,136.

insolvente

sănătoase

54,0%56,0%58,0%60,0%62,0%64,0%66,0%68,0%70,0%

2007 2008 2009 2010

65,0%

59,0%

67,6% 68,1%

Acuratețea în clasare în baza scorului Z1. Eșantion = 1424 firme din perioada 2007-2010. Prag de decizie (Z2) = 0,136.

0,0%

20,0%

40,0%

60,0%

80,0%

100,0%

2007 2008 2009 2010

46,7% 42,6%

66,7% 68,8%

80,7

%

76,7

%

70,6

%

69,0

%80,7

%

76,4

%

70,6

%

69,0

%

Acuratețea predicției la nivelul populației țintă. Prag de decizie (Z2) = 0,187.

Insolvente

Sănătoase

Total


99

La nivelul întregii populații țintă, pentru anul 2010, valoarea de 0,187 a scorului Z2 aproximează egalitatea acurateței în clasarea firmelor din cele 2 grupuri. Valoarea de decizie care asigură egalitatea acurateței în clasarea celor 2 grupuri variază între 0,187 și 0,225 la nivelul perioadei 2007 – 2010.

Grafic nr. 45

În condițiile în care acuratețea naturală nu poate fi depășită pe seama unei valori de decizie singulare, a fost avută în vedere evaluarea gradului de risc pe intervale ale scorului Z2. Valorile însușite de scorul Z2 au fost grupate în 10 intervale. Indicii de risc prezentați în tabelul nr. 5 au fost calculați prin raportarea incidenței cazurilor de insolvență aferente unui anumit interval la incidența medie a cazurilor de insolvență aferentă întregii populații țintă pentru un exercițiu financiar.

Tabel nr. 5 Indici de risc – scorul Z2

Nr.crt. Z2 2007 2008 2009 2010 1 Z2 < 0,1 479% 257% 291% 327% 2 0,1 <= Z2 < 0,2 68% 128% 138% 92% 3 0,2 <= Z2 < 0,22 209% 93% 74% 74% 4 0,22 <= Z2 < 0,24 57% 114% 63% 51% 5 0,24 <= Z2 < 0,27 16% 79% 45% 46% 6 0,27<= Z2 < 0,28 0% 24% 80% 40% 7 0,28 <= Z2 < 0,3 0% 48% 43% 25% 8 0,3 <= Z2 < 0,4 72% 39% 35% 37% 9 0,4 <= Z2 < 0,5 217% 76% 14% 29% 10 Z2 >= 0,5 53% 65% 21% 53%

0,225 0,225

0,193 0,187

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

2007 2008 2009 2010

Valoarea de decizie


100

În baza analizei datelor aferente perioadei 2007 – 2010 se recomandă analistului încadrarea întreprinderii evaluate în una dintre următoarele 3 categorii de risc, stabilite în funcție de valoarea scorului Z2:

o risc ridicat, pentru valori ale scorului Z2 inferioare pragului de 0,20; o risc mediu, pentru valori ale scorului Z2 cuprinse între 0,20 și 0,27; o risc redus, pentru valori ale scorului Z2 superioare pragului de 0,27.

Grafic nr. 46

Conform graficului nr. 47, aproximativ 25%-35% dintre întreprinderile incluse în populația țintă sunt asociate clasei de risc ridicat în baza modelului propus.

Grafic nr. 47

216,4%

178,5%204,6% 197,3%

65,5%91,3%

56,6% 53,8%

64,4%48,2% 36,3% 36,3%

0,0%

50,0%

100,0%

150,0%

200,0%

250,0%

2007 2008 2009 2010

Indi

ci de

risc

Dinamica indicilor de risc pe clase de risc, pe intervale ale Z2.

Risc ridicat: Z2 < 0,2 Risc mediu: 0,2 <= Z2 < 0,27 Risc redus: Z2 >= 0,27

0,0%

20,0%

40,0%

60,0%

80,0%

100,0%

2007 2008 2009 2010

23,1% 27,4% 33,8% 36,0%

40,7% 37,3% 33,3% 32,5%

36,2% 35,3% 32,9% 31,5%

Distribuția firmelor pe clase de risc în funcție de Z2.

Risc ridicat Risc mediu Risc redus


101




aproximativ 56 vor intra în insolvență în 2 ani. o fără a ține cont de valoarea scorului Z2, din 1.000 de firme supuse

observării, 29 vor intra în insolvență în 2 ani.


102

5.3. Analiză la nivelul întregii populații țintă Primele 2 modele au fost dezvoltate pe seama studiilor statistice

efectuate la nivel de eșantion, fiind ulterior testate asupra întregii populații țintă. Elaborarea de modele de evaluare a riscului de insolvență pe seama unor eșantioane formate din perechi de firme reprezintă practica cea mai frecvent întâlnită la nivel internațional. Cu toate acestea, abordarea este contestată tocmai datorită diferențelor între frecvența cazurilor de insolvență la nivel de eșantion (50%) și frecvența cazurilor de insolvență în cadrul populației asupra căreia concluziile sunt extinse.

În ceea ce privește prezentul studiu, cele 2 modele dezvoltate în baza eșantionului au fost testate asupra întregii populații țintă, dovedindu-și utilitatea. Mai mult, intervalele de referință au fost stabilite în baza testării modelelor asupra întregii populații țintă. Totuși, a fost considerată utilă evaluarea metodologiei de elaborare a modelelor, prin compararea celor două abordări. În acest sens, a fost urmărită dezvoltarea a două modele (primul prin regresie logistică, al doilea pe baza analizei discriminante) pe seama studiilor efectuate la nivelul întregii populații țintă.

Cele două modele vor fi comparate în termeni de performanță cu modelele propuse prin analiza efectuată la nivel de eșantion. În configurarea modelelor au fost utilizate informațiile financiare specifice populației țintă din anul 2010. Ulterior, modelele au fost testate asupra populației țintă din perioada 2007 – 2009. 5.3.1. Regresie logistică

În vederea configurării modelului, datele corespunzătoare celor 15.071 de firme din anul 2010 au fost procesate în cadrul aplicației SPSS. Variabila dependentă a fost reprezentată de starea întreprinderii la 2 ani de la data situațiilor financiare de referință (2012). Această variabilă a fost de tip binar, putând înregistra două valori:

o 1, pentru firmele care intră în starea de insolvență la doi ani de la data situațiilor financiare incluse în analiză (în cursul anului 2012);

o 0, pentru firmele care nu intră în starea de insolvență într-un orizont de timp de doi ani de la data situațiilor financiare incluse în analiză (până la finalul anului 2012).

Au fost testate combinații ale celor 26 de rate financiare disponibile, evitând asocierea ratelor puternic corelate. Fiecare combinație de rate a fost constituită sub forma unui model. La nivelul fiecărui model astfel constituit a fost testată semnificația corelației fiecărei rate financiare cu probabilitatea estimată de intrare în insolvență.


103

Pentru modelele valide prin prisma semnificației corelațiilor tuturor ratelor financiare cu probabilitatea estimată de intrare în insolvență a fost construită curba ROC. Modelele au fost comparate pe seama indicatorului AUC. Forma funcției logistice aflate la baza fiecărui model a fost: Unde:

- 3Z = scorul asociat unei întreprinderi. Scorul constă într-o regresie liniară simplă în care variabilele explicative sunt reprezentate de ratele financiare: mm22111 Xb...XbXbaZ ++++= .

- P )Z1Stare( 3= = probabilitatea de intrare în insolvență a unei firme, estimată în funcție de scorul 3Z .

- e = constanta lui Euler. Funcția P )Z1Stare( 3= poate lua însă valori cuprinse în intervalul [0;1]. În estimarea probabilității de apariție a stării de insolvență în anul N+2, variabilele

1X , 2X ,… mX reprezintă rate financiare ce caracterizează situația financiar-patrimonială a firmei în anul N. Cu cât valoarea scorului 3Z este mai mare, cu atât valoarea funcției P

)Z1Stare( 3= va fi mai apropiată de 1, sugerând o probabilitate ridicată de intrare în insolvență. Modelele cu cele mai ridicate valori ale AUC sunt incluse graficul nr. 48. Valoarea maximă a AUC a fost cea de 0,700.

Grafic nr. 48

0,66

0,665

0,67

0,675

0,68

0,685

0,69

0,695

0,7

Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Model 6 Model 7 Model 8 Model 9 Model 10

0,6770,675

0,681 0,6820,685

0,693 0,6930,695

0,700 0,700


33

3

ZZ

Z

3e11=

e1e)Z1Stare(P −++

==


104

Ratele financiare incluse în modele drept variabile independente au fost: o Model 1: rata activelor imobilizate, durata de rotație a stocurilor, rata

activelor circulante, rata autonomiei financiare globale, rata îndatorării globale, fondul de rulment propriu, rata profitabilității comerciale, rata disponibilităților;

o Model 2: rata activelor imobilizate, durata de rotație a stocurilor, rata activelor circulante, rata autonomiei financiare globale, rata îndatorării globale, fondul de rulment propriu, rata profitabilității comerciale, rata disponibilităților, rata finanțării activelor imobilizate din capital propriu;

o Model 3: rata activelor imobilizate, durata de rotație a stocurilor, rata activelor circulante, rata autonomiei financiare globale, rata îndatorării globale, fondul de rulment propriu, rata profitabilității comerciale, rata disponibilităților, rata finanțării activelor imobilizate din capital propriu, productivitatea muncii cu baza de calcul în rezultatul brut al exercițiului;

o Model 4: durata de rotație a stocurilor, rata autonomiei financiare globale, rata îndatorării globale, rata profitabilității comerciale, rata disponibilităților, rata finanțării activelor imobilizate din capital propriu, productivitatea muncii cu baza de calcul în rezultatul brut al exercițiului;

o Model 5: durata de rotație a creanțelor, rata autonomiei financiare globale, rata îndatorării globale, rata profitabilității comerciale, rata disponibilităților, rata finanțării activelor imobilizate din capital propriu, productivitatea muncii cu baza de calcul în rezultatul brut al exercițiului;

o Model 6: durata de rotație a creanțelor, rata disponibilităților, rata finanțării activelor imobilizate din capital propriu, productivitatea muncii cu baza de calcul în rezultatul brut al exercițiului, raportul Impozit pe profit/Cifra de afaceri;

o Model 7: durata de rotație a creanțelor, rata disponibilităților, rata finanțării activelor imobilizate din capital propriu, productivitatea muncii cu baza de calcul în rezultatul brut al exercițiului;

o Model 8: durata de rotație a creanțelor, rata disponibilităților, rata finanțării activelor imobilizate din capital propriu, productivitatea muncii cu baza de calcul în rezultatul brut al exercițiului, durata de rotație a stocurilor;

o Model 9: durata de rotație a creanțelor, rata disponibilităților, rata finanțării activelor imobilizate din capital propriu, productivitatea muncii cu baza de calcul în rezultatul brut al exercițiului, durata de rotație a stocurilor, raportul Restanțe/Datorii totale, raportul Impozit pe profit/Cifra de afaceri;


105

o Model 10: durata de rotație a creanțelor, rata disponibilităților, rata finanțării activelor imobilizate din capital propriu, productivitatea muncii cu baza de calcul în rezultatul brut al exercițiului, durata de rotație a stocurilor, raportul Impozit pe profit/Cifra de afaceri.

În urma evaluărilor efectuate, a fost selectat modelul 10, care a prezentat valoarea maximă a AUC (0,700, egală cu cea aferentă modelului 9). Alegerea modelului 10 în detrimentul modelului 9 a avut la bază numărul inferior de variabile independente.

Tabel nr. 6 Coeficienți ai funcției de regresie și teste efectuate

Nr.crt. Rate B Wald Sig. Exp(B) 1 Rdisp -1,883 39,656 0,000 0,152 2 CprAi -0,00000266 15,306 0,000 1,000 3 RbAngajati -0,00000235 38,607 0,000 1,000 4 DzCr 0,0000375 6,563 0,010 1,000 5 DzSt -0,00000913 4,744 0,029 1,000 6 IpCA -1,964 3,098 0,048 0,140 7 Constantă -3,222 2032,117 0,000 0,040

Toate variabilele independente păstrate sunt semnificative din punct de vedere statistic la un prag de semnificație de cel mult 0,05.

Grafic nr. 49


106

Durata de rotație a creanțelor prezintă o corelație pozitivă cu Scorul 3Z . Valori ridicate ale duratei de rotație a creanțelor vor influența Scorul 3Z în sens pozitiv din punct de vedere matematic, susținând pe această cale nivele ridicate ale probabilității estimate de intrare în insolvență.

Rata disponibilităților, rata finanțării activelor imobilizate din capital propriu, productivitatea muncii cu baza de calcul în rezultatul brut al exercițiului, durata de rotație a stocurilor, raportul Impozit pe profit/Cifra de afaceri prezintă corelații negative cu Scorul 3Z . Valori ridicate ale acestor indicatori vor influența Scorul 3Z în sens negativ din punct de vedere matematic, susținând pe această cale nivele reduse ale probabilității de intrare în insolvență estimate. Scorul 3Z a prezentat următoarea formă: Z3 = −3,222 − 1,883Rdisp− 0,266CprAi × 10−5 − 0,235WLrb × 10−5 + 0,375DzCr × 10−4 − 0,913DzSt × 10−5

− 1,964IpCA

Probabilitatea de intrare în insolvență poate fi estimată pe seama funcției: P(Stare = 1 ⋮ Z3)

=1

e−(−3,222−1,883Rdisp −0,266CprAi ×10−5−0,235WL rb ×10−5+0,375DzCr ×10−4−0,913DzSt ×10−5−1,964IpCA )

Grafic nr. 50

unde: o Rdisp - rata disponibilităților; o CprAi - rata finanțării activelor imobilizate din capital propriu; o WLrb - productivitatea muncii cu baza de calcul în rezultatul brut al

exercițiului; o DzCr - durata de rotație a creanțelor; o DzSt - durata de rotație a stocurilor; o IpCA - raportul Impozit pe profit/Cifra de afaceri.

Valoarea de decizie de 0,034 asigură egalitatea aproximativă între senzitivitate și specificitate la nivelul eșantionului format din perechi de firme cu date

0,0

0,5

1,0

1,5

P(Z)

Z

Forma funcției logistice

P(Stare = 1 ⋮ Z3) =1

e−(−3,222−1,883Rdisp −0,266CprA i×10−5−0,235WL rb ×10−5+0,375DzCr ×10−4−0,913DzSt ×10−5−1,964IpC A)


107

aferente exercițiului financiar 2010. Clasând toate firmele cu valori ale funcției mai mari de 0,034 drept insolvente, respectiv firmele cu valori ale funcției mai mici de 0,034 drept sănătoase se obține la nivelul eșantionului de firme din 2010 o acuratețe de 63,2%, cu o senzitivitate de 63,6% și o specificitate de 62,7%.

Grafic nr. 51


Grafic nr. 52

La nivelul întregii populații țintă din anul 2010, valoarea de 0,0337 a funcției de regresie logistică aproximează egalitatea acurateței în clasarea firmelor din cele 2 grupuri.

50,0%55,3%

62,9%63,6%

43,3%

64,9%

54,7%62,7%

0,0%

10,0%

20,0%

30,0%

40,0%

50,0%

60,0%

70,0%

2007 2008 2009 2010

acur

ateț

e

Comparație privind acuratețea în clasare. Eșantion = 1424 firme din perioada 2007-2010. Prag de decizie = 0,034( Z3).

insolvente

sănătoase

0,0%10,0%20,0%30,0%40,0%50,0%60,0%70,0%

2007 2008 2009 2010

46,7%

60,1% 58,8%63,2%

Acuratețea în clasare în baza scorului Z3. Eșantion = 1424 firme din perioada 2007-2010. Prag de decizie = 0,034 (Z3).


108

Grafic nr. 53

Valoarea de decizie care asigură egalitatea acurateței în clasarea celor 2 grupuri variază între 0,0315 și 0,0338 la nivelul perioadei 2007 – 2010.

Grafic nr. 54

În condițiile în care acuratețea naturală nu poate fi depășită pe seama unei valori de decizie singulare, a fost avută în vedere evaluarea gradului de risc pe intervale ale funcției de regresie logistică. Valorile însușite de funcția de regresie logistică au fost grupate în 10 intervale. Indicii de risc prezentați în tabelul nr. 7 au fost calculați prin raportarea incidenței cazurilor de insolvență aferente unui anumit interval la incidența medie a cazurilor de insolvență aferentă întregii populații țintă pentru un exercițiu financiar.

0,0%

10,0%

20,0%

30,0%

40,0%

50,0%

60,0%

70,0%

2007 2008 2009 2010

50,0%56,4%

64,8% 64,3%62,7

%

57,3

%

63,4

%

64,3

%

62,7

%

57,3

%

63,4

%

64,3

%

Acuratețea predicției la nivelul populației țintă. Prag de decizie = 0,0337 (Z3).

Insolvente

Sănătoase

Total

0,0315

0,03350,0338 0,0337

0,03

0,0305

0,031

0,0315

0,032

0,0325

0,033

0,0335

0,034

2007 2008 2009 2010

Valoarea de decizie (Z3)


109

Tabel nr. 7 Indici de risc – Probabilitate (Z3)

Nr.crt. Probabilitate (Z3) 2007 2008 2009 2010 1 Probabilitate (Z3) < 0,01 31% 42% 42% 40% 2 0,01 <= Probabilitate (Z3) < 0,02 63% 76% 39% 47% 3 0,02 <= Probabilitate (Z3) < 0,024 46% 97% 74% 52% 4 0,024 <= Probabilitate (Z3) < 0,03 180% 62% 50% 73% 5 0,03 <= Probabilitate (Z3) < 0,033 61% 136% 80% 53% 6 0,033<= Probabilitate (Z3) < 0,035 35% 34% 120% 84% 7 0,035 <= Probabilitate (Z3) < 0,036 0% 141% 101% 101% 8 0,036 <= Probabilitate (Z3) < 0,037 148% 94% 80% 106% 9 0,037 <= Probabilitate (Z3) < 0,04 121% 115% 253% 201% 10 Probabilitate (Z3) >= 0,04 529% 243% 316% 455%

În baza analizei datelor aferente perioadei 2007 – 2010 se recomandă analistului încadrarea întreprinderii evaluate în una dintre următoarele 3 categorii de risc, stabilite în raport cu valoarea funcției de regresie logistică:

o risc ridicat, pentru valori ale funcției superioare pragului de 0,036; o risc mediu, pentru valori ale funcției cuprinse între 0,024 și 0,036; o risc redus, pentru valori ale funcției inferioare pragului de 0,024.

Grafic nr. 55



aproximativ 21 vor intra în insolvență în 2 ani;

49,1% 69,4%47,6% 45,9%

87,6% 87,2% 83,2% 74,2%

192,4%

147,5%

209,8%231,3%

0,0%

50,0%

100,0%

150,0%

200,0%

250,0%

2007 2008 2009 2010

Indi

ci de

risc

Dinamica indicilor de risc pe clase de risc, pe intervale ale P(Z3).

Risc redus: Probabilitate (Z3) < 0,024 Risc mediu: 0,024 <= Probabilitate (Z3) < 0,036

Risc ridicat: Probabilitate (Z3) >= 0,036


110


o fără a ține cont de valoarea funcției de regresie logistică, din 1.000 de firme supuse observării, 29 vor intra în insolvență în 2 ani.


Grafic nr. 56

5.3.2.Analiză discriminantă În vederea configurării unui model prin analiză discriminantă, datele

corespunzătoare celor 15.071 de firme din anul 2010 au fost procesate în cadrul aplicației SPSS. În acest sens, au fost testate combinații ale celor 26 de rate disponibile, evitând asocierea ratelor puternic corelate. Fiecare combinație de rate a fost constituită sub forma unui model distinct. Pentru fiecare astfel de model a fost construită curba ROC la nivelul populației țintă din anul 2010. Modelele au fost comparate pe seama indicatorului AUC. Modelele cu cele mai ridicate valori ale AUC sunt incluse în graficul nr. 57. Valoarea maximă a AUC a fost cea de 0,744.

Grafic nr. 57

0,0%

20,0%

40,0%

60,0%

80,0%

100,0%

2007 2008 2009 2010

34,0% 30,7% 31,7% 32,5%

41,8% 39,1% 46,1% 45,2%

24,3% 30,3% 22,2% 22,3%

Distribuția firmelor pe clase de risc în funcție de P(Z3).

Risc ridicat

Risc mediu

Risc redus

0,64

0,66

0,68

0,7

0,72

0,74

0,76

Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Model 6 Model 7 Model 8 Model 9 Model 10

0,679 0,677 0,679

0,723 0,7230,737 0,732 0,731

0,741 0,744



111

Ratele financiare incluse în modele drept variabile independente au fost: o Model 1: numărul de rotații ale activului total, rata autonomiei

financiare globale; o Model 2: numărul de rotații ale activului total, rata profitabilității

comerciale; o Model 3: rata autonomiei financiare globale, rata profitabilității

comerciale; o Model 4: rata autonomiei financiare globale, rata profitabilității

comerciale, fond de rulment propriu; o Model 5: rata profitabilității comerciale, fond de rulment propriu; o Model 6: rata profitabilității comerciale, fond de rulment propriu, durata

de rotație a creanțelor; o Model 7: rata profitabilității comerciale, fond de rulment propriu, durata

de rotație a creanțelor, rata activelor imobilizate; o Model 8: fond de rulment propriu, durata de rotație a creanțelor, raportul

Disponibilități/Datorii totale; o Model 9: rata profitabilității comerciale, fond de rulment propriu, durata

de rotație a creanțelor, productivitatea muncii cu baza de calcul în rezultatul brut al exercițiului;

o Model 10: rata profitabilității comerciale, fond de rulment propriu, durata de rotație a creanțelor, productivitatea muncii cu baza de calcul în rezultatul brut al exercițiului, rata finanțării activelor imobilizate din capital propriu.

În urma evaluărilor efectuate, a fost selectat modelul 10, care a prezentat valoarea maximă a AUC (0,744).

Grafic nr. 58


112

Scorul Z4 are următoarea formă: Z4 = 0,085 + 0,503WLrb × 10−5 − 0,239 DzCr × 10−3 + 0,224Cpr/Ai × 10−5 + 0,202 × Frp × 10−6 − 0,398Rpc

× 10−1 unde:

o 0,085 – constantă; o WLrb - productivitatea muncii cu baza de calcul în rezultatul brut al

exercițiului; o DzCr - durata de rotație a creanțelor; o Cpr/Ai - rata finanțării activelor imobilizate din capital propriu; o Frp - fond de rulment propriu; o Rpc - rata profitabilității comerciale.

Pentru anul 2010, valoarea de 0,0184 a scorului Z4 aproximează egalitatea acurateței în clasarea firmelor din cele 2 grupuri.

Grafic nr. 59

Valoarea de decizie care asigură egalitatea acurateței în clasarea celor 2 grupuri variază între 0,0184 și 0,055 la nivelul perioadei 2007 – 2010.

Grafic nr. 60

La nivelul eșantionului format din perechi de firme cu date aferente exercițiului financiar 2010, clasând toate firmele cu valori ale Z4mai mari de 0,0184 drept

0,0%10,0%20,0%30,0%40,0%50,0%60,0%70,0%80,0%

2007 2008 2009 2010

56,7%52,1%

69,2% 68,3%

79,6

%

74,0

%

70,4

%

68,3

%79,5

%

73,8

%

70,4

%

68,3

%

Acuratețea predicției la nivelul populației țintă. Prag de decizie = 0,0184 (Z4).

Insolvente

Sănătoase

Total

0,055 0,055

0,0199 0,0184

0

0,01

0,02

0,03

0,04

0,05

0,06

2007 2008 2009 2010

Valoarea de decizie (Z4)


113

sănătoase, respectiv firmele cu valori ale Z4 mai mici de 0,0184 drept insolvente, se obține o acuratețe de 65,9%, cu o senzitivitate de 68,3% și o specificitate de 63,4%.

Grafic nr. 61


Grafic nr. 62

În continuare, a fost avută în vedere evaluarea gradului de risc pe intervale ale scorului Z4. Indicii de risc prezentați în tabelul nr. 8 au fost calculați prin raportarea incidenței cazurilor de insolvență aferente unui anumit interval la incidența medie a cazurilor de insolvență aferentă întregii populații țintă pentru un exercițiu financiar.

56,7%52,1%

69,2%68,3%

76,7%71,3%

64,2% 63,4%

0,0%10,0%20,0%30,0%40,0%50,0%60,0%70,0%80,0%90,0%

2007 2008 2009 2010

acur

ateț

e

Comparație privind acuratețea în clasare. Eșantion = 1424 firme din perioada 2007-2010. Prag de decizie = 0,0184( Z4).

insolvente

sănătoase

59,0%60,0%61,0%62,0%63,0%64,0%65,0%66,0%67,0%

2007 2008 2009 2010

66,7%

61,7%

66,7%65,9%

Acuratețea în clasare în baza scorului Z4. Eșantion = 1424 firme din perioada 2007-2010. Prag de decizie = 0,0184 (Z4).


114

Tabel nr. 8 Indici de risc – scorul Z4

Nr.crt. Z4 2007 2008 2009 2010 1 Z4 < -0,1 421% 274% 306% 324% 2 -0,1 <= Z4 < 0 227% 221% 179% 118% 3 0 <= Z4 < 0,05 96% 73% 100% 81% 4 0,05 <= Z4 < 0,08 57% 77% 61% 55% 5 0,08 <= Z4 < 0,1 0% 72% 29% 46% 6 0,1<= Z4 < 0,13 64% 45% 35% 38% 7 0,13 <= Z4 < 0,18 0% 52% 40% 24% 8 0,18 <= Z4 < 0,25 55% 37% 23% 27% 9 0,25 <= Z4 < 0,4 172% 102% 25% 43%

10 Z4 >= 0,4 50% 48% 19% 38% În baza analizei datelor aferente perioadei 2007 – 2010 se recomandă analistului încadrarea întreprinderii evaluate în una dintre următoarele 3 categorii de risc, stabilite în funcție de valoarea scorului Z4:

o risc ridicat, pentru valori ale scorului Z4 inferioare pragului de 0; o risc mediu, pentru valori ale scorului Z4 cuprinse între 0 și 0,08; o risc redus, pentru valori ale scorului Z4 superioare pragului de 0,08.

Grafic nr. 63


aproximativ 10 vor intra în insolvență în 2 ani;

318,9%

247,2% 245,3% 227,8%

74,0% 75,1% 80,8% 68,6%

45,0% 58,8% 29,5% 37,0%0,0%

50,0%

100,0%

150,0%

200,0%

250,0%

300,0%

350,0%

2007 2008 2009 2010

Indi

ci de

risc

Dinamica indicilor de risc pe clase de risc, pe intervale ale Z4.

Risc ridicat: Z4 < 0 Risc mediu: 0 <= Z4 < 0,08 Risc redus: Z4 >= 0,08


115



o fără a ține cont de valoarea scorului Z4, din 1.000 de firme supuse observării, 29 vor intra în insolvență în 2 ani.


Grafic nr. 64

0,0%

20,0%

40,0%

60,0%

80,0%

100,0%

2007 2008 2009 2010

16,7% 18,9% 25,6% 28,2%

31,5% 34,0% 29,6% 28,9%

51,8% 47,1% 44,8% 42,9%

Distribuția firmelor pe clase de risc în funcție de Z4.

Risc ridicat Risc mediu Risc redus


116

5.4. Analiza comparativă a modelelor propuse Cele patru modele multivariate au fost comparate folosind drept criterii:

o aria descrisă de curba ROC; o acuratețea în clasare la nivelul unui eșantion format din perechi de

firme; o acuratețea maximă la nivelul populației țintă în condiții de egalitate între

senzitivitate și specificitate; o raportul dintre incidența cazurilor de insolvență aferentă grupului de risc

ridicat și incidența cazurilor de insolvență aferentă grupului de risc redus.

Inițial, comparațiile au fost realizate la nivelul populației țintă din anul 2010, populație asupra căreia modelele au fost dezvoltate. Ulterior, comparația a fost reluată la nivelul populației țintă din anul 2009, considerându-se că performanța modelelor la nivelul anului 2009 prezintă relevanța maximă în raport cu performanța acestora în procesarea datelor din anul 2011 (în vederea evaluării riscului de insolvență aferent anului 2013).

Modelele dezvoltate prin analiză discriminantă au prezentat cele mai ridicate valori ale indicatorului AUC la nivelul întregii populații țintă aferente anului 2010. Modelele dezvoltate asupra eșantionului format din perechi de date au prezentat la nivelul întregii populații țintă din anul 2010 valori ale indicatoului AUC superioare în comparație cu modelele (3 și 4) dezvoltate asupra populației țintă din anul 2010.

Cu toate că această comparație nu permite concluzia că dezvoltarea de modele de evaluare a riscului de insolvență asigură un nivel superior de performanță în discriminare atunci când este realizată pornind de la eșantioane formate din perechi de firme, este susținută cel puțin ipoteza că dezvoltarea de modele la nivelul întregii populații țintă nu asigură în mod obligatoriu rezultate superioare.

Grafic nr. 65

0,670

0,680

0,690

0,700

0,710

0,720

0,730

0,740

0,750

Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5

0,742 0,745

0,700

0,7440,750

Comparație modele după AUC - populație țintă 2010 (15.071 firme)


117

Cel mai performant model din punctul de vedere al indicatorului AUC a fost modelul dezvoltat prin analiză discriminantă la nivel de eșantion. Performanța acestui model poate fi sensibil depășită prin gruparea celor două funcții de regresie logistică și a celor două funcții – scor dezvoltate prin analiză discriminantă într-un singur model (modelul 5). Modelul 5 a fost dezvoltat prin analiza discriminantă, având următoarea formă:

Z5 = −2,403 + 4,742f(Z1) + 0,068Z2 + 11,880f(Z3) − 0,191Z4 În testele efectuate asupra populației țintă din anul 2009, modelele dezvoltate prin analiză discriminantă (modelele 2 și 4) și-au menținut superioritatea.

Grafic nr. 66

Modelul 4 este apreciat a fi cel mai stabil, prezentând o valoare a AUC de 0,744 în 2010 și 0,746 în anul 2009.

Având în vedere ponderea majoritară a întreprinderilor sănătoase în totalul populației țintă, acuratețea generală în clasare poate fi maximizată prin maximizarea specificității, în detrimentul senzitivității (cu acceptarea unor nivele ridicate ale erorilor de gradul I).

Grafic nr. 67

0,6500,6600,6700,6800,6900,7000,7100,7200,7300,7400,750

Model 1 Model 2 Model 3 Model 4

0,713

0,730

0,686

0,746

Comparație modele după AUC - populație țintă 2009 (12.574 firme)

66,20%

68,90%

64,3%

68,3%

62,00%

63,00%

64,00%

65,00%

66,00%

67,00%

68,00%

69,00%

70,00%


Comparație modele în baza acurateței la nivelul populației țintă din anul 2010


118

Pentru e evita problemele de relevanță ale unui nivel maximal de acuratețe aferent întregii populații țintă, comparația în materie de acuratețe la nivelul întregii populații țintă a vizat nivelul de acuratețe care corespunde egalității dintre senzitivitate și specificitate. În această perspectivă, modelele dezvoltate prin analiză discriminantă (modelul 2 și modelul 4) s-au dovedit a fi cele mai performante.

Grafic nr. 68

Acuratețea maximă prezintă relevanță în compararea modelelor la nivelul eșantionului format din perechi de firme, în condițiile în care frecvența firmelor insolvente este egală cu frecvența firmelor sănătoase.

Grafic nr. 69

65,60%

68,60%

64,2%

69,9%

61,00%62,00%63,00%64,00%65,00%66,00%67,00%68,00%69,00%70,00%71,00%


Comparație modele în baza acurateței la nivelul populației țintă din anul 2009

60,00%61,00%62,00%63,00%64,00%65,00%66,00%67,00%68,00%69,00%


67,10%68,10%

63,20%

66,00%

Acuratețe maximă la nivelul eșantionului din 2010


119

Modelul 2 (dezvoltat prin analiză discriminantă) prezintă nivelul maxim de acuratețe, atât aferent eșantionului din anul 2010 (eșantionul folosit pentru dezvoltarea modelului), cât și aferent eșantionului din anul 2009.

Grafic nr. 70

Metodologia de analiză recomandată prevede 3 intervale de referință pentru fiecare model. A fost avută în vedere compararea frecvenței cazurilor de insolvență specifice intervalelor de la extremități ale fiecărui model. În acest sens, pentru fiecare model a fost calculat raportul între frecvența cazurilor de insolvență aferentă grupului caracterizat prin riscuri ridicate și frecvența cazurilor de insolvență aferentă grupului caracterizat prin riscuri reduse.

Grafic nr. 71

54,00%

56,00%

58,00%

60,00%

62,00%

64,00%

66,00%

68,00%


66,70%67,60%

58,80%

66,40%

Acuratețe maximă la nivelul eșantionului din 2009

0,05,0

10,015,020,025,030,035,0


30,5

5,4 5,0 6,2

Raportul dintre incidența cazurilor de insolvență: grup de risc ridicat / grup de risc redus, 2010


120

Aferent exercițiului financiar 2010, modelul 1 prezintă cel mai ridicat raport, în condițiile în care grupează în clasa cu riscuri ridicate peste 16% din întreprinderi. Aferent exercițiului financiar 2009, modelul care maximizează diferența de incidență a cazurilor de insolvență specifice clasei de risc ridicat, respectiv clasei de risc redus este modelul 4.

Grafic nr. 72

În baza premisei că modelele dezvoltate asupra populației din anul 2010 vor prezenta performanțe similare pentru exercițiul financiar 2011 cu performanțele aferente exercițiului financiar 2009, se apreciază că modelul 4 este cel care prezintă cele mai înalte nivele de performanță în clasare (dar și de stabilitate în timp).

0,0

2,0

4,0

6,0

8,0

10,0


6,1 5,64,4

8,3

Raportul dintre incidența cazurilor de insolvență: grup de risc ridicat / grup de risc redus, 2009

121

6. Analiza previzională bazată pe tablouri de fluxuri de numerar

Starea de insolvență are la bază insolvabilitatea întreprinderii, definită prin incapacitatea acesteia de a-și onora datoriile scadente.

În baza informațiilor deținute în prezent, analistul este pus în ipostaza de a aprecia capacitatea întreprinderii de a-și onora obligațiile în viitor. Rezolvarea ideală a acestei sarcini ar presupune elaborarea în prezent de către analist a unui tablou de fluxuri de numerar identic cu cel pe care întreprinderea îl va raporta în viitor. Un astfel de tablou ar reflecta cu exactitate încasările care se vor materializa pentru întreprindere, respectiv plățile pe care aceasta va fi capabilă să le efectueze. Deținerea unui astfel de tablou de fluxuri de numerar ar oferi stakeholderului informații clare privind capacitatea de plată a întreprinderii analizate și ar simplifica procesul decizional privind angajarea de relații cu aceasta. Știința economică nu este însă capabilă să ofere analistului economist un glob de cristal cu suportul căruia acesta să poată prevedea cu claritate fluxurile de numerar ale întreprinderii analizate. Îi oferă însă în schimb metodologii de estimare a fluxurilor de numerar ale întreprinderii. Diferența între varianta ideală (cea a globului de cristal inexistent) și realitate (metodologiile de estimare oferite de știința economică) poate fi definită drept risc. Astfel, estimările realizate de analist nu vor fi niciodată sigure, în condițiile în care starea întreprinderii va fi afectată în perioada de previziune de mii de factori pe care aceasta nu îi poate controla. În urma unor investigații complexe, analistul ar putea ajunge să înțeleagă caracteristicile din prezent ale unor factori determinanți ai stării actuale a întreprinderii, cum ar fi consumurile specifice de materii prime, materiale consumabile sau energie, prețurile de aprovizionare, productivitatea muncii, randamentul utilajelor, cererea manifestată de către piață pentru produsele firmei, prețurile actuale de vânzare, etc. Presupunerea că acești factori vor înregistra anumite valori în viitor (cele din prezent sau nu) este însoțită de o singură certitudine: aceea că valorile factorilor nu vor fi cele estimate. În primul rând, analistul (din interiorul sau din exteriorul întreprinderii) nu va putea ține niciodată cont de totalitatea factorilor cu acțiune directă sau indirectă asupra stării întreprinderii. În al doilea rând, majoritatea factorilor identificați de analist nu se vor afla sub controlul complet al întreprinderii (și cu atât mai puțin al unui eventual analist din exteriorul întreprinderii).


122

În mod evident, o întreprindere importatoare sau exportatoare nu va putea estima niciodată cu exactitate cursul de schimb valutar pentru următorul exercițiu financiar (chiar dacă ar dispune de mecanisme de limitare parțială a riscurilor). În mod similar, va fi imposibilă estimarea exactă a nivelului inflației, salariului minim pe economie, sau ratelor dobânzii. Chiar dacă întreprinderea ar putea dispune de un control superior asupra unor factor factori cu acțiune la nivel microeconomic, acest control nu va fi niciodată perfect. Nu vor exista niciodată garanții absolute cu privire la cantitățile de produse vândute, prețurile de vânzare, termenele de încasare, consumurile specifice de materii prime, calitatea materiilor prime, prețurile de aprovizonare, productivitatea muncii, salarii, costul energiei, etc. Astfel, pentru o întreprindere nou-înființată, fără experiență, care deschide un magazin în vederea derulării de activități de comerț, riscurile nerealizării cu precizie a planului de vânzări sunt extrem de ridicate. O întreprindere cu active similare, dar cu experiență și dispunând de contracte de vânzare pentru întreaga cantitate planificată a fi vândută beneficiază de o siguranță mult mai ridicată a estimărilor. Existența contractelor și relațiile tradiționale cu partenerii sociali nu pot garanta însă în mod absolut realizarea planului. Chiar într-o astfel de situație (rar întâlnită în practică), planul nu se va materializa cu exactitate, datorită numeroșilor factori care rămân necontrolați de către întreprindere. În abordarea curentă, accentul nu pus pe metodologia de previziune a situațiilor financiare ale întreprinderii. A fost vizată însă în schimb propunerea unor modalități utile de construcție din punct de vedere contabil a tablourilor de fluxuri de numerar previzionate, identificarea factorilor în raport cu care fluxul de numerar net operațional prezintă din punct de vedere statistic nivele ridicate de senzitivitate și evaluarea modului în care abaterile acestor factori denaturează tabloul fluxurilor de numerar în comparație cu previziunile inițiale. În baza situațiilor financiare previzionate analizate, se exprimă totuși opinia că metodologia de previziune se impune a fi adaptată la poziția analistului. Astfel, un analist poziționat în exteriorul întreprinderii (fără o putere semnificativă de a influența deciziile acesteia), este obligat să apeleze la metode statistice de previziune. Proiecțiiile situațiilor financiare vor fi elaborate în acest caz în baza informațiilor din trecut, dar și a trendurilor observate în trecut la întreprinderi aflate în situații similare. În cazul proiecțiilor financiare elaborate în interiorul întreprinderii cu scopul de ghidare a activității acesteia, utilizarea preponderentă a metodelor statistice este considerată a corespunde unei absențe a deciziei manageriale. Cu toate că un număr mare de factori nu pot fi controlați de către managementul întreprinderii


123

(sau pot fi controlați doar parțial), rămân factori prin intermediul cărora acesta poate acționa în vederea maximizării performanței. În aceste condiții, în elaborarea previziunilor financiare, întreprinderea va putea folosi metode statistice pentru estimarea factorilor imposibil de controlat, dar va proceda la planificarea factorilor asupra cărora deține control (în cadrul funcției de planificare, ca atribut al managementului). În ceea ce privește construcția contabilă a tablourilor de fluxuri de numerar, metodele recunoscute în teoria și practica contabilă sunt grupate în 2 categorii:

- abordarea directă; - abordarea indirectă.

6.1. Tablouri construite prin metoda directă Post-factum sau previzional, trezoreria de activ este reflectată în activul bilanțului contabil, astfel încât variația trezoreriei de activ de la o perioadă la alta poate fi calculată cu ușurință. Explicații ale acestei variații prezintă un interes deosebit în evaluarea riscului de insolvență (și, în general, de incapacitate de plată), acestea impunându-se a fi oferite în cadrul tabloului de fluxuri de numerar. Contabilitatea bazată pe angajamente face în multe situații dificilă construirea unor tablouri de fluxuri de numerar capabile să ofere nivelul necesar de relevanță. Astfel, se estimează că, la nivel mondial, în aproximativ 95% din situații, tablourile de fluxuri de numerar sunt construite prin abordarea indirectă. Această abordare permite construcția unor forme de tablouri de fluxuri de numerar pornind de la documentele de sinteză specifice contabilității financiare, dar nu asigură aceeași claritate a informațiilor privind intrările și ieșirile de numerar în comparație cu abordarea directă. Metoda directă de construcție a tabloului de fluxuri de numerar are ca finalitate elaborarea unui tabel cuprinzând toate intrările și ieșirile de numerar aferente unei perioade. Fluxurile de numerar (intrările și ieșirile) sunt grupate pe trei activități:

- activitatea de exploatare; - activitatea de investiții; - activitatea de finanțare.

În modelele propuse, denumirea de ”activitate de exploatare” a fost înlocuită cu cea de ”activitate operațională”, pentru a evita confuzia cu activitatea de exploatare în perspectiva contului de profit și pierdere. În general, acuratețea informațiilor furnizate de un tablou de fluxuri de numerar construit prin metoda directă crește pe măsura creșterii gradului de detaliere a


124

intrărilor și ieșirilor de numerar aferente perioadei descrise. În situația construirii post-factum a tabloului, valoarea fluxului net de numerar nu reprezintă o finalitate a demersului de construcție, aceasta fiind cunoscută pe seama informațiilor cuprinse în bilanțul contabil (variația trezoreriei de activ). Diferențe în definirea noțiunii de numerar induc diferențe în conținutul tabloului de fluxuri de numerar. În sens restrâns, noțiunea de numerar include resursele deținute în casierie sau în conturi bancare. În general însă, noțiunea este utilizată cu un înțeles mai larg, incluzând și cvasi-lichiditățile (resurse care pot fi transformate rapid în numerar, fără pierderi semnificative de valoare). Numerarul definit în sens larg este înregistrat în bilanțul contabil în posturile ”Casa și conturi la bănci” și ”Investiții pe termen scurt”, soldurile și mișcările numerarului fiind reflectate prin următoarele conturi:

o 5112 Cecuri de încasat; o 512 Conturi curente la bănci; o 531 Casa; o 532 Alte valori; o 541 Acreditive; o 542 Avansuri de trezorerie; o 501 Acțiuni deținute la entitățile afiliate; o 505 Obligațiuni emise și răscumpărate; o 506 Obligațiuni; o 508 Alte investiții pe termen scurt și creanțe asimilate; o 5113 Efecte de încasat; o 5114 Efecte remise spre scontare.

Metoda directă de construcție a tabloului de fluxuri de numerar nu poate fi aplicată pornind de la informațiile oferite de contabilitatea financiară prin intermediul balanței de verificare, a bilanțului contabil sau a contului de profit și pierdere. Un tablou complet al fluxurilor de numerar aferente unei perioade va trebui să cuprindă toate categoriile de operațiuni care au afectat în perioada respectivă conturile care reflectă soldurile și mișcările numerarului. Balanța de verificare oferă informații cu privire la soldurile și rulajele totale ale conturilor, fără a conține însă informații privind structura rulajelor. Informațiile necesare pentru construcția tabloului de fluxuri de numerar prin metoda directă se regăsesc în contabilitatea primară, în documente precum extrasele de conturi bancare și registrele de casă. În general, lipsa de cunoștințe, accesul dificil la aceste documente și volumul ridicat de muncă duc la evitarea în practică a metodei directe de construcție, în special în abordările post-factum. Metoda directă rămâne utilizabilă cu sprijinul sistemelor informatice. Aplicațiile informatice de evidență contabilă pot fi construite astfel încât să


125

asigure preluarea în tabloul fluxurilor de numerar a tuturor operațiunilor contabile care afectează conturile de lichidități și cvasi-lichidități. În continuare sunt propuse două modele de tablouri de fluxuri de numerar. Primul a fost construit prin metoda directă, respectiv al doilea prin metoda indirectă. Ambele modele au fost construite în cadrul unei aplicații informatice, dezvoltate în Visual Basic for Aplications cu scopul realizării de simulări. Aplicația informatică dezvoltată a inclus:

o modul de simulare a planului de amortizare a imobilizărilor corporale și necorporale.

o modul de simulare a politicilor de management al stocurilor, cu posibilități de optare între metodele FIFO, LIFO și CMP.

o Modul de simulare a cheltuielilor de personal. o Modul de simulare creditelor bancare și a contractelor de leasing

financiar, cu posibilități de permutare între metoda de eșalonare cu anuități constante și metoda de eșalonare cu anuități degresive.

o Modul de înregistrare a operațiunilor contabile (inclusiv cele rezultate în urma simulărilor). Au fost prevăzute 175 de tipuri de operațiuni, considerate cele mai semnificative. Pornind de la înregistrarea operațiunilor, aplicația asigură elaborarea fișelor de cont (grupate pe cele 5 clase bilanțiere, clasa conturilor de cheltuieli și clasa conturilor de venituri), construcția balanței de verificare, a bilanțului contabil, bilanțului financiar, contului de profit și pierdere și a 2 tablouri de fluxuri de numerar (unul proiectat prin metoda directă, altul prin metoda indirectă).

o Informațiile înregistrate în rapoartele financiare sunt preluate într-un modul de analiză financiară, care asigură calcularea ratelor financiare și a indicilor de variație ai acestora pe criterii de analiză: structură financiar-patrimonială, bonitate, echilibru financiar, gestiunea surselor de finanțare, rentabilitate și profitabilitate, riscuri.


126

Tabel nr. 9 Tabloul fluxurilor de numerar - metoda directă

Nr.rd. Specificare \ perioada Valori FLUXURI DE NUMERAR AFERENTE ACTIVITATII OPERATIONALE

INTRARI DE NUMERAR

1 Incasare contravaloare produse finite vandute - inclusiv TVA 2 Incasare contravaloare produse reziduale vandute - inclusiv TVA 3 Incasare contravaloare lucrari executate si servicii prestate - inclusiv TVA 4 Incasari curente din chirii - inclusiv TVA 5 Incasare chirii facturate in avans - inclusiv TVA 6 Vanzare marfuri (cu amanuntul) - inclusiv TVA 7 Efecte comerciale incasate de la clienti - inclusiv TVA 8 Total intrari de numerar din activitatea operationala

IESIRI DE NUMERAR 9 Plata contravaloare materii prime - fără TVA 10 Plata contravaloare materii prime - TVA 11 Plata contravaloare materiale auxiliare - fără TVA 12 Plata contravaloare materiale auxiliare - TVA 13 Plata contravaloare combustibil - fără TVA 14 Plata contravaloare combustibil - TVA 15 Plata contravaloare piese de schimb - fără TVA 16 Plata contravaloare piese de schimb - TVA 17 Plata contravaloare obiecte de inventar - fără TVA 18 Plata contravaloare obiecte de inventar - TVA 19 Plata contravaloare marfuri din casierie - fără TVA 20 Plata contravaloare marfuri din casierie - TVA 21 Plata pe baza de efecte comerciale 22 Avansuri acordate furnizorilor pentru cumparari de bunuri de natura stocurilor 23 Avansuri acordate furnizorilor pentru prestari de servicii sau executie de lucrari 24 Achitare salarii nete 25 Achitare drepturi de personal neridicate la termen - din cont bancar 26 Achitare drepturi de personal neridicate la termen - din casierie 27 Plata contribuţie personal la asigurările sociale 28 Plata contribuţie personal la asigurările sociale de sanatate 29 Plata contribuţie personal la fondul de şomaj 30 Plata impozit salarii 31 Plata alte obligatii personal 32 Plata "Alte impozite, taxe si varsaminte asimilate" 33 Plata energie si apa - inclusiv TVA 34 Plata servicii de intretinere si reparatii - inclusiv TVA


127

Nr.rd. Specificare \ perioada Valori 35 Plata chirii - inclusiv TVA

36 Plata servicii colaboratori - inclusiv TVA 37 Plata comisioane si onorarii - inclusiv TVA 38 Plata protocol, reclama si publicitate - inclusiv TVA 39 Plata servicii transport - inclusiv TVA 40 Plata servicii deplasari, detasari, transferuri - inclusiv TVA 41 Plata servicii postale si taxe de telecomunicatii - inclusiv TVA 42 Plata servicii bancare si asimilate - inclusiv TVA 43 Plata alte servicii prestate de terti - inclusiv TVA 44 Plata datorie cu contribuţia angajatorului la asigurările sociale 45 Plata datorie cu contribuţia angajatorului la constit. fondului de somaj 46 Plata datorie cu contribuţia angajatorului la asigurările soc. de sanatate 47 Plata impozit pe profit 48 Plata impozit pe venit 49 Achitare participare personal la profit - din cont bancar 50 Achitare participare personal la profit - din casierie 51 Plata prime de asigurare pentru anul urmator 52 Plata despagubiri / amenzi / penalitati datorate tertilor 53 Total iesiri de numerar din activitatea operationala 54 Flux de numerar net aferent activitatii operationale FLUXURI DE NUMERAR AFERENTE ACTIVITATII DE INVESTIȚII

INTRARI DE NUMERAR

55 Incasare contravaloare terenuri vandute - fără TVA 56 Incasare contravaloare terenuri vandute - TVA 57 Incasare contravaloare constructii vandute - fără TVA 58 Incasare contravaloare constructii vandute - TVA 59 Incasare contravaloare echipamente tehnologice vandute - fără TVA 60 Incasare contravaloare echipamente tehnologice vandute - TVA 61 Incasare contravaloare mobilier vandut - fără TVA 62 Incasare contravaloare mobilier vandut - TVA

63 Vanzare de obligatiuni detinute in vederea obtinerii de venituri pe termen scurt la pret < valoarea contabila

64 Total intrari de numerar din activitatea de investitii

IESIRI DE NUMERAR

65 Plata programe informatice - fără TVA 66 Plata programe informatice - TVA 67 Plata contravaloare terenuri - fără TVA 68 Plata contravaloare terenuri - TVA 69 Plata contravaloare constructii - fără TVA


128

Nr.rd. Specificare \ perioada Valori 70 Plata contravaloare constructii - TVA

71 Plata contravaloare autovehicule - fără TVA 72 Plata contravaloare autovehicule - TVA 73 Plata contravaloare echipamente tehnologice - fără TVA 74 Plata contravaloare echipamente tehnologice - TVA 75 Plata contravaloare mobilier - fără TVA 76 Plata contravaloare mobilier - TVA 77 Achizitie titluri de participare la societati din afara grupului 78 Cheltuieli infiintare / dezvoltare firma 79 Total iesiri de numerar din activitatea de investitii 80 Flux de numerar net aferent activitatii de investitii FLUXURI DE NUMERAR AFERENTE ACTIVITATII DE FINANȚARE

INTRARI DE NUMERAR

81 Varsare capital social in numerar - cont bancar 82 Varsare capital social in numerar - casierie 83 Creditare din partea asociatilor 84 Contractare credit bancar pe termen lung 85 Obtinere de credite bancare pe termen scurt, pentru nevoi temporare, in conturi distincte 86 Obtinerea de subventii pentru investitii 87 Incasarea dobanzilor aferente disponibilitatilor din conturile curente 88 Total intrari de numerar din activitatea de finantare

IESIRI DE NUMERAR

89 Rambursare credite bancar pe termen lung 90 Rambursare de credite bancare pe t. scurt, pentru nevoi temporare, in conturi distincte 91 Restituire credit asociati 92 Plata factura leasing - principal 93 Plata factura leasing - dobanda 94 Plata factura leasing - TVA 95 Plata dobanzi aferente creditelor acordate de bănci în conturile curente 96 Plata dobanda aferenta creditelor bancare pe termen scurt (in conturi distincte) 97 Total iesiri de numerar din activitatea de finantare 98 Flux de numerar net aferent activitatii de finantare

99 TOTAL INTRARI DE NUMERAR 100 TOTAL IESIRI DE NUMERAR 101 FLUX DE NUMERAR NET 102 DISPONIBIL IN CASIERIE SI IN CONTURILE BANCARE CURENTE


129

Principalele intrări de numerar aferente activității operaționale sunt reprezentate de încasările aferente vânzării de produse finite sau mărfuri, prestării de servicii și execuției de lucrări, în concordanță cu obiectul de activitate al întreprinderii. Această afirmație este susținută de faptul că, în cazul majorității întreprinderilor, veniturile din vânzările aferente obiectului de activitate (cifra de afaceri) dețin o pondere de peste 99% în totalul veniturilor. La nivelul județului Timiș, în perioada 2001 – 2011 au fost depuse la autoritățile fiscale 247.037 situații financiare anuale. La nivelul acestora, ponderea cifrei de afaceri în totalul veniturilor a fost de 90,2%.

Grafic nr. 73

Din totalul celor 247.037 de situații financiare cuprinse în analiză, 105.968 au raportat venituri.

Grafic nr. 74

0

50.000

100.000

150.000

Vt = 0 Vt > 0

141.069

105.968

Venituri totale. Populație = 247.037 situatii financiare

1,6%

59,5%

13,9% 5,1% 4,2% 2,3% 1,4% 1,1% 2,9% 8,1%0,0%

20,0%40,0%60,0%80,0%

CA /

Vt >

100

%

100

% >

= CA

/ Vt

> 9

9 %

99 %

>=

CA /

Vt

> 95

%

95 %

>=

CA /

Vt

> 90

%

90 %

>=

CA /

Vt

> 80

%

80 %

>=

CA /

Vt

> 70

%

70 %

>=

CA /

Vt

> 60

%

60 %

>=

CA /

Vt

> 50

%

50 %

>=

CA /

Vt

> 0

%

CA /

Vt =

0 %

Ponderea cifrei de afaceri în total venituri. Eșantion = 105.968 situații financiare


130

La nivelul totalului de 105.968 de situații financiare în care au fost raportate venituri, în 75% dintre cazuri cifra de afaceri a deținut o pondere de cel puțin 95% în totalul veniturilor. În același timp, 8,1% dintre întreprinderile care au înregistrat venituri nu au înregistrat venituri de natura cifrei de afaceri.

În 1,6% dintre cazurile în care au fost raportate venituri, valoarea totală a acestora a fost devansată de cifra de afaceri. Aceste situații au fost posibile în condițiile înregistrării de variații negative ale stocurilor (sold debitor al conturilor 711 sau 712). Încasările aferente vânzărilor de natura cifrei de afaceri sunt dependente de factori precum volumul de produse finite, semifabricate, produse reziduale sau mărfuri vândute, volumul de lucrări executate sau servicii prestate, prețurile unitare de vânzare, duratele de creditare comercială. Volumul producției este marcat de capacitatatea de producție (tehnico-umană), dar și de capacitatea întreprinderii de a acoperi necesarul de fond de rulment asociat unei anumite mărimi a ciclului de exploatare. Necesarul de fond de rulment se află sub influența duratei de rotație a stocurilor, creanțelor și a datoriilor de exploatare pe termen scurt, a volumului de producție și vânzări și a consumurilor specifice.

O abordare analitică permite evidențierea dependenței încasărilor aferente vânzărilor de natura cifrei de afaceri de un număr foarte ridicat de factori (care pot fi descompuși într-un număr nelimitat de componente). Controlul întreprinderii asupra majorității acestor factori este redus sau inexistent. În condițiile în care o analiză detaliată a tuturor factorilor care marchează direct sau indirect încasările aferente vânzărilor de natura cifrei de afaceri nu poate reprezenta un obiectiv practic, analiza tablourilor fluxurilor de numerar previzionate trebuie să vizeze identificarea factorilor cu potențial ridicat în generarea de abateri ale valorii încasărilor de la scenariul de bază.

În această categorie se impun a fi incluși factorii în raport cu care încasările prezintă o senzitivitate ridicată. În continuare, este necesar ca ierarhizarea factorilor în funcție de senzitivitatea încasărilor să fie însoțită de o analiză a probabilității de variație. Atenția va fi focalizată asupra factorilor la a căror variație încasările prezintă o senzitivitate ridicată și a căror variație are asociată o probabilitate mare de materializare.

Modelul de tablou de fluxuri de numerar propus are în vedere înregistrarea cu TVA a încasărilor aferente vânzărilor de natura cifrei de afaceri, a plăților aferente consumurilor intermediare, dar și a plăților și încasărilor aferente achiziției și vânzării de imobilizări necorporale și corporale (înregistrate în cadrul activității de investiții).


131

La finalul fiecărei perioade, taxa pe valoarea adăugată colectată este confruntată cu taxa pe valoarea adăugată deductibilă, regularizarea putând crea post-factum impresia irelevanței circuitului TVA-ului din punctul de vedere al fluxurilor de numerar. Din acest motiv (dar și din tendința de a simplifica), multe modele utilizate în practică ignoră fluxurile de numerar de natura taxei pe valoarea adăugată.

Cu toate acestea, plata taxei pe valoarea adăugată aferente consumurilor intermediare sau investițiilor în imobilizări necorporale și corporale sporește presiunea asupra disponibilităților bănești. Înregistrarea la achiziție (la facturarea din partea furnizorului) a taxei pe valoarea adăugată deductibile duce la sporirea creanțelor (sold debitor ct. 4426) și, implicit, se reflectă în baza contabilității de angajamente într-o sporire a nevoilor de finanțare ciclice. Până în momentul plății facturii, întreprinderea dispune de surse de finanțare ciclice sub forma datoriilor față de furnizori, care asigură finanțarea creanței. Impactul real al taxei pe valoarea adăugată deductibile asupra necesarului de fond de rulment se manifestă astfel din momentul plății datoriei față de furnizori.

În cazurile în care durata de recuperare a taxei pe valoarea adăugată deductibile este superioară duratei de creditare obținute din partea furnizorilor, circuitul taxei pe valoarea adăugată duce la o creștere a necesarului de fond de rulment. Majoritatea cercetărilor au identificat sporirea necesarului de fond de rulment drept o cauză majoră a apariției insolvenței. Fiind bazat pe metoda directă, modelul de tablou de fluxuri de numerar propus poate fi construit numai prin preluarea informațiilor direct din contabilitatea primară. Post – factum, utilizarea acestuia este practică exclusiv în cazul integrării ca modul în programul informatic de evidență contabilă. Previzional, în cazul unor proiecții financiare realizate analitic, utilizarea unui model de tablou al fluxurilor de numerar dezvoltat prin metoda directă devine mai facilă. 6.2. Tablouri construite prin metoda indirectă

Metoda indirectă de construcție a tablourilor fluxurilor de numerar vine în întâmpinarea dificultăților întâlnite în general în construcția unui tablou prin metoda directă, oferind soluții de reflectare a fluxurilor de numerar pe baza informațiilor furnizate de bilanțul contabil și contul de profit și pierdere.

În realitate, în aceste condiții, tabloul construit prin metoda indirectă nu reflectă explicit fluxurile de numerar, putând asigura cel mult explicarea matematică a variației trezoreriei de activ și reconstituirea aproximativă a unora dintre fluxuri.


132

Modelul propus a fost elaborat pronind de la egalitatea bilanțieră: total resurse = total surse de finanțare

(active imobilizate + active circulante + cheltuieli în avans) = (datorii pe

termen scurt + datorii pe termen mediu și lung + provizioane + venituri

în avans + capitaluri proprii).

(active imobilizate + stocuri + creanțe + diponibilități + cheltuieli în

avans) = (datorii pe termen scurt + datorii pe termen mediu și lung +

provizioane + venituri în avans + capitaluri proprii).

diponibilități = (datorii pe termen scurt + datorii pe termen mediu și

lung + provizioane + venituri în avans + capitaluri proprii) - (active

imobilizate + stocuri + creanțe + cheltuieli în avans).

variația diponibilităților = (variația datoriilor pe termen scurt +

variația datoriilor pe termen mediu și lung + variația provizioanelor +

variația veniturilor în avans + variația capitalurilor proprii) - (variația

activelor imobilizate + variația stocurilor + variația creanțelor + variația

cheltuielilor în avans).

Prin noțiunea de disponibilități au fost definite resursele înregistrate din punct de vedere contabil în posturile bilanțiere ”Casa și conturi la bănci” și ”Investiții pe termen scurt”. Variația disponibilităților survenită pe parcursul unei perioade de analiză corespunde fluxului net de numerar aferent perioadei respective. Pe aceste considerente, fluxul net de numerar aferent unei perioade poate fi explicat prin variațiile posturilor bilanțiere între începutul și finalul perioadei, conform tabloului prezentat în continuare (tabel nr. 10).

Tabloul prezentat în tabelul nr. 10 explică perfect din punct de vedere matematic variația trezoreriei de activ. Totuși, într-o abordare post-factum, scopul unui tablou al fluxurilor de numerar nu este acela de a calcula variația disponibilităților (aceasta este deja cunoscută), ci este cel de a explica această variație pe seama fluxurilor de natura intrărilor și ieșirilor de numerar.

Previzional, calcularea variației trezoreriei de activ devine un obiectiv important atribuit tabloului fluxurilor de numerar. În condițiile în care tabloul simplificat prezentat în continuare nu izolează fluxuri reale de numerar, se


133

apreciază că utilitatea sa este extrem de redusă într-o analiză efectuată post – factum. Tabloul este în schimb util în elaborarea de proiecții ale situației financiar-patrimoniale a întreprinderii. În astfel de activități, utilizarea unor modele de tablouri ale fluxurilor de numerar construite prin metoda directă devine o posibilitate, iar aportul informațional al unor astfel de modele este net superior. Există numeroase situații în care nu este însă urmărită o proiecție analitică a situației financiar – patrimoniale, minimizarea efortului și a timpului consumat fiind importante. În astfel de situații, tabloul simplificat prezentat în continuare este indicat.

Tabel nr. 10 Tablou sintetic al fluxurilor de numerar - metoda indirectă Nr.rd. Semn Specificare Valori

1 - Variația imobilizărilor necorporale 2 - Variația imobilizărilor corporale 3 - Variația imobilizărilor financiare 4 - Variatia stocurilor 5 - Variatia creantelor 6 - Variatia cheltuielilor in avans 7 + Variația datoriilor pe termen scurt 8 + Variația datoriilor pe termen mediu și lung 9 + Variația provizioanelor 10 + Variația veniturilor în avans 11 + Variația capitalului social 12 + Variația primelor de capital 13 + Variația rezervelor din reevaluare 14 + Variația rezervelor 15 - Repartizarea profitului 16 + Variația rezultatului reportat 17 + Rezultatul net al exercițiului 18 = Flux net de numerar 19

Disponibilități bănești la începutul perioadei

20

Disponibilități bănești la sfârșitul perioadei

Tabloul anterior (tabel nr. 10) nu prezintă o utilitate semnificativă în evaluarea riscului de incapacitate de plată și, în particular, de insolvență. Pentru creșterea relevanței analizei previzionale, pot fi avute în vedere ajustări menite să asigure reconstituirea celor mai importante fluxuri de numerar (tabel nr. 11).


134

Tabel nr. 11 Tabloul fluxurilor de numerar - metoda indirectă Nr.rd. Semn Specificare \ perioada Valori

FLUXURI DE NUMERAR AFERENTE ACTIVITATII OPERATIONALE 1 + Rezultatul net al exercițiului

2 + Cheltuieli cu ajustarea valorii IC și IN 3 + Creșterea provizioanelor 4 - Diminuarea provizioanelor 5 + Creșterea veniturilor în avans 6 - Diminuarea veniturilor în avans 7 + Creșterea rezervelor 8 - Repartizarea profitului 9 + Creșterea rezultatului reportat 10 + Diminuarea stocurilor 11 + Diminuarea creanțelor 12 + Diminuarea cheltuielilor în avans 13 + Creșterea datoriilor non-financiare pe termen scurt 14 + Creșterea datoriilor non-financiare pe termen M/L 15 = InNAO Intrări de numerar din activitatea operațională 16 + Diminuarea rezervelor 17 + Diminuarea rezultatului reportat 18 + Creșterea stocurilor 19 + Creșterea creanțelor 20 + Creșterea cheltuielilor în avans 21 + Diminuarea datoriilor non-financiare pe termen scurt 22 + Diminuarea datoriilor non-financiare pe termen M/L 23 = IeNAO Ieșiri de numerar din activitatea operațională 24 = 15 - 23 Flux net de numerar din activitatea operațională FLUXURI DE NUMERAR AFERENTE ACTIVITATII DE INVESTIȚII

25 + Diminuarea imobilizărilor necorporale 26 + Diminuarea imobilizărilor corporale 27 + Diminuarea imobilizărilor financiare 28 - Diminuarea rezervelor din reevaluare 29 - Cheltuieli cu ajustarea valorii IC și IN 30 = InNAI Intrări de numerar din activitatea de investiții 31 + Creșterea imobilizărilor necorporale 32 + Creșterea imobilizărilor corporale 33 + Creșterea imobilizărilor financiare 34 - Creșterea rezervelor din reevaluare 35 = IeNAI Ieșiri de numerar din activitatea de investiții 36 = 30 - 35 Flux net de numerar din activitatea de investiții


135

Nr.rd. Semn Specificare \ perioada Valori FLUXURI DE NUMERAR AFERENTE ACTIVITATII DE FINANȚARE

37 + Creșterea datoriilor financiare pe termen scurt 38 + Creșterea datoriilor financiare pe termen M / L 39 + Creșterea capitalului social 40 + Creșterea primelor de capital 41 - Diminuarea primelor de capital 42 = InNAF Intrări de numerar din activitatea de finanțare 43 + Diminuarea datoriilor financiare pe termen scurt 44 + Diminuarea datoriilor financiare pe termen M / L 45 + Diminuarea capitalului social 46 = IeNAF Ieșiri de numerar din activitatea de finanțare 47 = 42 - 46 Flux net de numerar din activitatea de finanțare 48 = 15 + 30 + 42 Total intrări de numerar 49 = 23 + 35 + 46 Total ieșiri de numerar 50 = 48 - 49 FLUX DE NUMERAR NET 51


52 = 50 + 51 Disponibilități bănești la sfârșitul perioadei

Capitalul propriu a fost descompus, în limitele detalierii oferite de bilanțul contabil în forma simplificată. În această bază, a fost evidențiat rezultatul net al exercițiului, unul dintre principalii factori de variație a capitalului propriu. Înregistrarea unui rezultat net al exercițiului pozitiv susține sporirea capitalului propriu și, pe această cale, asigură o creștere a activului, ducând la posibilitatea (dar nu certitudinea) înregistrării unui flux de numerar pozitiv.

Înregistrarea unui rezultat net al exercițiului pozitiv implică obținerea de venituri totale superioare cheltuielilor totale (inclusiv cheltuielile cu impozitul pe profit sau pe venit). Așa cum a fost demonstrat, veniturile totale sunt constituite în marea lor majoritate pe seama veniturilor de exploatare (cu precădere a cifrei de afaceri). În mod similar, cheltuielile totale sunt constituite cu preponderență pe seama cheltuielilor de exploatare. Acoperirea cheltuielilor de exploatare pe baza veniturilor de natura cifrei de afaceri permite recuperarea costurilor (a cheltuielilor productive), suportarea cheltuielilor neproductive și obținerea unui profit de exploatare, ca bază pentru creșterea capitalului propriu.

În timp ce cheltuielile de exploatare productive reflectă consumuri de resurse a căror valoare a fost transferată asupra produselor, serviciilor sau lucrărilor realizate, cheltuielile neproductive apar în general ca urmare a unor deviații de la planul de derulare a ciclului de exploatare. Acestea din urmă reflectă fie consumuri variabile care nu au adus din diferite motive valoare


136

producției realizate, fie consumuri cu comportament fix aferente gradului de neutilizare a capacității de producție sau cu caracter excepțional (regăsite înainte de OMF 95/2001 în cadrul activității excepționale).

În situația în care veniturile totale ar fi egale cu încasările operaționale, iar cheltuielile totale ar fi sinonime cu plățile operaționale aferente unei perioade, fluxul de numerar net operațional ar fi egal cu rezultatul net al exercițiului. Corespondența menționată nu se regăsește în practica economică, motivele fiind prezentate sintetic în continuare. 1) Cheltuielile cu deprecierea imobilizărilor corporale și necorporale nu au caracter monetar. Aceste cheltuieli sunt constituite în general exclusiv pe seama cheltuielilor cu amortizarea imobilizărilor. Plata pentru imobilizările corporale sau necorporale este în general realizată în momentul intrării acestora în patrimoniul întreprinderii. Din punct de vedere economic, valoarea acestor active este dată de beneficiile pe care le pot genera în exploatare. Această afirmație este valabilă în cazul tuturor activelor. Particularitatea imobilizărilor corporale și necorporale constă în faptul că exploatarea acestora se derulează la nivelul unei perioade mai îndelungate, valoarea lor (capacitatea de a genera beneficii economice) diminuându-se în timp, sub impactul uzurii fizice și morale. Cheltuielile cu deprecierea imobilizărilor corporale și necorporale reflectă consumul acestor active (diminuarea capacității de a genera beneficii economice), fără a avea un corespondent în ieșirile de numerar ale perioadei.

În aceste condiții, deprecierea imobilizărilor corporale și necorporale diminuează rezultatul net al exercițiului, fără a afecta în sens negativ fluxul net de numerar. Pentru a reconstitui fluxul de numerar net operațional pornind de la valoarea rezultatului net al exercițiului, se impune adunarea cheltuielilor cu deprecierea imobilizărilor corporale și necorporale. În modelul propus, la rezultatul net al exercițiului (1) au fost adunate cheltuielile cu ajustarea valorii imobilizărilor corporale și necorporale (2). 2) Cheltuielile cu constituirea provizioanelor nu au caracter monetar. Constituirea de provizioane permite suportarea din veniturile curente a unor cheltuieli viitoare. Transferarea unor cheltuieli viitoare în prezent se realizează prin constituirea provizioanelor, respectiv înregistrarea acestora asupra cheltuielilor perioadei (681 = 151). Cheltuielile cu constituirea provizioanelor nu implică realizarea de plăți, astfel încât acestea reduc valoarea rezultatului net al exercițiului fără a diminua fluxul de numerar net operațional. În modelul propus, la rezultatul net al exercițiului (1) au fost adunată variația pozitivă a provizioanelor (3).


137

3) Veniturile rezultate din anularea provizioanelor nu au caracter monetar. Materializarea riscurilor sau înregistrarea cheltuielilor pentru care provizioanele au fost constituite în trecut duce la utilizarea acestora, prin suplimentarea veniturilor. Impactul evenimentului vizat asupra rezultatului net al exercițiului este anulat, prin dublarea cheltuielilor survenite de veniturile aferente anulării provizioanelor. Neavând un caracter monetar, veniturile din anularea provizioanelor nu anulează efectul evenimentului asupra fluxului de numerar net operațional. În aceste condiții, este necesară deducerea acestora din rezultatul net al exercițiului. În modelul propus, din rezultatul net al exercițiului (1) a fost dedusă variația negativă a provizioanelor (4). 4) Veniturile înregistrate în avans nu afectează rezultatul net al exercițiului în momentul în care sunt înregistrate. În schimb, acestea au impact direct asupra fluxului de numerar net operațional (în cazul încasării la înregistrare) sau asupra creanțelor (în cazul încasării ulterioare momentului înregistrării). Creșterea veniturilor în avans (5) a fost adăugată la rezultatul net al exercițiului. În situațiile în care veniturile în avans implică încasarea în momentul înregistrării, ajustarea prevăzută suplimentează corespunzător încasările înregistrate în tabloul fluxurilor de numerar. În situațiile în care veniturile în avans nu implică încasarea în momentul înregistrării, acestea duc la sporirea creanțelor. Sporirea creanțelor a fost dedusă din rezultatul net al exercițiului în încercarea de reconstituire a fluxului de numerar net operațional, considerându-se într-o abordare standard că această sporire diminuează încasările din vânzări. Adunând în aceste situații variația pozitivă a veniturilor în avans la rezultatul net al exercițiului, acest efect este anulat. 5) Reducerea veniturilor în avans (inclusiv subvențiile pentru venituri înregistrate ca venituri în avans) ca urmare a înregistrării acestora asupra veniturilor perioadei curente, duce la sporirea rezultatului net al exercițiului, fără a se regăsi într-o creștere a fluxului de numerar net operațional. Pe aceste considerente, în reconstituirea fluxului de numerar net operațional, reducerea veniturilor în avans (echivalentă cu trecerea veniturilor în avans asupra veniturilor perioadei curente) este dedusă din rezultatul net al exercițiului (1 – 6). Din punct de vedere contabil, reducerea veniturilor înregistrate în avans poate avea la bază inclusiv returnarea subvențiilor pentru venituri încasate anterior și înregistrate inițial în categoria veniturilor înregistrate în avans. În această situație, reducerea veniturilor în avans are asociat un flux de numerar de ieșire


138

real, ceea ce justifică înregistrarea acesteia cu semn negativ în tabloul fluxurilor de numerar (operațiunea nu afectează rezultatul net al exercițiului). 6) Creșterea rezervelor pe seama rezultatului reportat (prin decizia adunării generale a acționarilor) nu implică fluxuri de numerar pozitive sau negative, dar operațiunea se impune a fi reflectată în tablou în vederea corectării variației rezultatului reportat. Din rațiuni similare, reflectarea creșterii rezervelor permite corectarea în termeni de numerar a operațiunilor de transfer la rezerve (ct.106) a primelor de capital (ct.104) sau a rezervelor din reevaluare (ct.105). Repartizarea la rezerve (129 = 106) a unei fracțiuni a rezultatului exercițiului curent în baza unor dispoziții legale nu afectează rezultatul net al exercițiului, dar nici nu implică o intrare de numerar. Din acest motiv, creșterea rezervelor se impune a fi corectată în tabloul fluxurilor de numerar prin deducerea rulajului debitor al contului 129 ”Repartizarea profitului”. 7) Creșterea rezultatului reportat (ct.117) nu reprezintă o intrare reală de numerar. Aceasta compensează însă descărcarea contului 121 ”Profit și pierdere” la începutul exercițiului financiar, descărcare care nu reflectă o ieșire de numerar în cazul deciziei adunării generale a acținarilor de reportare a rezultatului. 8) Diminuarea stocurilor de materii prime la nivelul unei perioade reflectă un consum de materii prime la nivelul perioadei de referință superior achizițiilor. Din punctul de vedere al tabloului fluxurilor de numerar, nu prezintă interes nici achizițiile de materii prime și nici consumurile, ci plățile efectuate aferent achiziționării materiilor prime. Consumurile de materii prime survenite la nivelul perioadei sunt reflectate în expresie valorică prin intermediul cheltuielilor cu materiile prime. Cheltuielile cu materiile prime nu sunt prezentate explicit în modelul anterior, ci diminuează rezultatul net al exercițiului de la care procedurile de reconstituire a fluxului de numerar net operațional au pornit. În cazurile în care stocurile de materii prime au înregistrat o variație negativă, achizițiile de materii prime au fost inferioare consumurilor.

Scăzând variația negativă a stocurilor de materii prime (în valoare absolută) din cheltuielile cu materiile prime se obține valoarea achizițiilor realizate pe parcursul perioadei. În această logică, variația negativă a stocurilor de materii prime (în valoare absolută) a fost adunată la rezultatul net al exercițiului (1 + 9).

Valoarea achizițiilor de materii prime de la furnizori va fi egală cu valoarea plăților pentru materii prime efectuate către furnizori în situațiile în care datoriile pentru materii prime față de furnizori rămând nemodificate între începutul și sfârșitul perioadei. O variație pozitivă a datoriilor față de furnizorii


139

de materii prime (12) la nivelul perioadei (diferența între soldul final și soldul inițial) corespunde situației în care plățile față de furnizorii de materii prime sunt inferioare achizițiilor de materii prime.

O variație negativă a stocurilor de produse finite corespunde în general situației în care vânzările realizate la nivelul perioadei au fost superioare producției. Cu toate că scenariul de bază ce poate fi presupus în cazul înregistrării oricăror rulaje debitoare ale contului 345 este acela al vânzării (701 = 345), rulajele pot avea la bază și înregistrarea ca mărfuri a produselor finite transferate în magazinele proprii (371 = 345) sau reținerea produselor în cadrul întreprinderii în vederea consumului (301 = 345).

O destocare de produse finite în baza unui volum al vânzărilor superior volumului producției nu se va regăsi în rezultatul net al exercițiului decât parțial. Astfel, la vânzarea produselor realizate în exercițiul anterior, în paralel cu înregistrarea veniturilor din vânzări (4111 = 701) se înregistrează o variație negativă a veniturilor de natura producției stocate (711 = 345), impactul operațiunii asupra rezultatului net al exercițiului fiind limitat la diferența dintre prețul de vânzare și prețul de înregistrare. Adunând în aceste condiții variația negativă a stocurilor de produse finite (valoarea absolută) la rezultatul net al exercițiului, intrările de numerar din activitatea operațională sunt corectate cu valoarea la prețul de înregistrare a destocării. Pentru izolarea corectă a încasărilor din vânzări, se impun în continuare corecții legate de variația creanțelor comerciale.

În situațiile în care diminuarea stocurilor de produse finite are la bază un transfer parțial al produselor în magazinele proprii, diminuarea stocurilor de produse finite este compensată de o sporire a stocurilor de mărfuri.

În situația reținerii produselor finite în vederea consumului, diminuarea stocului de produse finite este compensată de o creștere a consumului de materii prime fără înregistrarea de plăți pentru achiziția materiilor prime.

Creșterea stocurilor de materii prime între începutul și finalul perioadei de analiză pune în evidență superioritatea achizițiilor de materii prime în raport cu consumurile (reflectate prin cheltuieli). Indiferent de motivele sporirii stocurilor (creșterea volumului de activitate, creșterea consumurilor specifice, creșterea duratei de stocare), aceasta se impune a fi adăugată la cheltuielile cu materiile prime în efortul de reconstituire a fluxului de numerar net operațional.

Creșterea stocurilor de produse finite sugerează în primul rând o superioritate a volumului producției în raport cu vânzările. Cheltuielile aferente producției suplimentare stocate diminuează rezultatul net al exercițiului, partea monetară a acestora afectând și fluxul de numerar net operațional al perioadei. La sfârșitul fiecărei luni, producția obținută este încărcată asupra veniturilor


140

(345 = 711). Veniturile de natura variației stocurilor anulează impactul cheltuielilor de producție asupra rezultatului net al exercițiului, neavând însă un caracter monetar. În condițiile precizate, aceste venituri se impun a fi eliminate în procesul de reconstituire a fluxului de numerar net operațional. Se procedează astfel la deducerea variației pozitive a valorii stocurilor de produse finite sau de produse în curs de execuție din rezultatul net al exercițiului.

Într-o abordare simplificată, orice creștere a unui element de pasiv duce la o creștere a resurselor (a activelor). La un volum dat al surselor de finanțare (al pasivelor), o creștere a activelor cu natură non-monetară se transpune într-o scădere a disponibilităților. În aceste situații, sursele de finanțare păstrare sub formă de numerar sunt utilizate parțial sau integral pentru realizarea de investiții în active non-monetare.

Dimpotrivă, la un volum dat al surselor de finanțare (al pasivelor), o diminuare a activelor cu natură non-monetară se transpune într-o eliberare de disponibilități. 9) O diminuare a creanțelor față de clienți sugerează înregistrarea la nivelul perioadei de analiză a unor încasări de la clienți superioare vânzărilor către clienți. Creanțele față de clienți sunt marcate de volumul vânzărilor, respectiv de durata de creditare comercială.

Pentru reconstituirea fluxului de numerar net operațional, la rezultatul net al exercițiului se impune adunarea valorii absolute a variației negative a creanțelor. Rulajele debitoare ale creanțelor față de clienți pot fi antrenate inclusiv de anularea unor creanțe (ct. 658) sau de scoaterea din evidență a clienților incerți (ct. 654). Astfel de rulaje nu reflectă intrări de numerar, dar introducerea lor în calculul fluxului de numerar net operațional anulează efectele considerării cheltuielilor cu anularea creanțelor (ct. 658) sau de scoaterea din evidență a clienților incerți (ct. 654), cheltuieli nemonetare care dininuează rezultatul net al exercițiului.

Reduceri ale creanțelor față de angajați de natura avansurilor acordate au la bază reținerea avansurilor pe statele de salarii (421 = 425). În aceste condiții, reducerea acestor creanțe nu se regăsește în încasări suplimentare, ci într-o diminuare a plăților efectuate către personal (în raport cu cheltuielile de personal, incluse în calculul rezultatului net al exercițiului).

Reduceri ale creanțelor de natura taxei pe valoarea adăugată de recuperat (sold debitor ct. 4424) pot fi înregistrate pe seama încasării contravalorii acesteia de la autoritățile fiscale, caz în care duc la sporirea intrărilor de numerar operaționale. Ca alternativă, aceste creanțe pot fi diminuate de compensări cu taxa pe valoarea adăugată de plată aferentă unor


141

perioade următoare, caz în care reducerea lor se transpune într-o reducere a plăților operaționale. În ambele scenarii, reducerea creanțelor de natura taxei pe valoarea adăugată de recuperat generează o sporire a fluxului de numerar net operațional.

Creșterea creanțelor față de clienți pune în evidență superioritatea vânzărilor către clienți în raport cu încasările. În condițiile în care o întreprindere acordă credite comerciale la vânzare, încasările din vânzări aferente unei perioade sunt egale cu vânzările aferente perioadei respective reduse cu partea de vânzări deținută sub formă de creanțe la sfârșitul perioadei și suplimentate cu creanțele deținute la începutul perioadei. Acestea din urmă se formează în baza vânzărilor din perioada anterioară, dar se încasează în perioada curentă. În aceste condiții, creanțele existente la începutul perioadei care se încasează în cursul perioadei de analiză nu afectează rezultatul net al exercițiului de referință, afectând însă în schimb fluxul de numerar net operațional. 10) Diminuarea cheltuielilor înregistrate în avans implică repartizarea acestora asupra cheltuielilor perioadei curente (ct. 605, 611 – 628, 652, 658, 666). Înregistrarea cheltuielilor aferent perioadei curente prin repartizarea cheltuielilor în avans nu implică realizarea concomitentă de plăți. Cheltuielile curente astfel înregistrare afectează rezultatul net al exercițiului, fără a avea un impact asupra fluxului de numerar net operațional. Din aceste motive, valoarea absolută a reducerii cheltuielilor în avans se impune a fi adăugată la rezultatul net al exercițiului în eforturile de reconstituire a fluxului de numerar net operațional.

În corespondență, creșterea cheltuielilor în avans prin înregistrarea de noi astfel de cheltuieli însoțite de plăți duce la diminuarea fluxului de numerar net operațional și se impune prin urmare a fi dedusă din rezultatul net al exercițiului. Înregistrarea de noi cheltuieli în avans fără efectuarea de plăți (prin înregistrarea de datorii față de furnizori) nu implică o diminuare directă a fluxului de numerar net operațional, dar se impune a fi dedusă din rezultatul net al exercițiului în vederea ajustării corecțiilor aplicate cheltuielilor de exploatare pe seama creșterii datoriilor față de furnizori. Mai exact, o creștere a datoriilor față de furnizori indică plăți aferente achiziției unei resurse inferioare valorii achiziției. Deducerea variației pozitive a cheltuielilor în avans permite o reducere a sporului de datorii față de furnizori cu care cheltuielile de exploatare sunt ajustate în vederea reconstituirii plăților. 11) Creșterea datoriilor non-financiare pe termen scurt, mediu sau lung reflectă o creștere a achizițiilor sau chiar consumurilor de resurse pentru care plățile nu au fost încă realizate. Valoarea acestei creșteri se impune a fi dedusă din


142

valoarea achizițiilor, în efortul de reconstituire a fluxului de numerar net operațional. Dimpotrivă, reducerea datoriilor non-financiare pe termen scurt, mediu sau lung reflectă superioritatea valorii plăților operaționale în raport cu achizițiile. Valoarea absolută a unei astfel de reduceri se impune a fi dedusă în procesul de reconstituire a fluxului de numerar net operațional (reflectând în realitate o componentă a plăților operaționale).

În ceea ce privește fluxurile de numerar aferente activității de investiții, în categoria acestora au fost introduse încasările și plățile cu privire la activele imobilizate. În demersurile de reconstituire a acestor fluxuri s-a pornit de la presupunerea că o sporire a activelor imobilizate implică o plată, în timp ce o reducere a acestora va genera o încasare. Excepțiile evidente de la această presupunere sunt reprezentate de reducerea valorii imobilizărilor pe seama înregistrării cheltuielilor cu amortizarea sau a unor diferențe negative din reevaluare, respectiv de creșterea valorii imobilizărilor pe seama înregistrării unor diferențe pozitive din reevaluare.

Din punct de vedere matematic, presupunerile menționate asigură calcularea corectă a valorii fluxului de numerar net. În practică, apariția unor abateri este însă probabilă. În timp ce aceste abateri nu vor duce la evaluări greșite a valorii fluxului de numerar net, ele vor genera denaturări ale valorilor reale ale încasărilor și plăților din activitatea de investiții.

Astfel, creșterea valorii imobilizărilor corporale pe seama sporirii valorii terenurilor implică o ieșire echivalentă de numerar atunci când terenurile sunt achiziționate. În situația intrării terenului sub formă de aport la capitalul social, ieșirea de numerar este absentă. Matematic, absența ieșirii de numerar este compensată de absența unei intrări de numerar presupuse pe seama sporirii capitalului social. În această situație, tabloul reflectă în mod denaturat ieșirile de numerar din activitatea de investiții, respectiv intrările de numerar din activitatea de finanțare. Cele două erori se compensează, negenerând efecte asupra fluxului de numerar net.

În categoria fluxurilor de numerar aferente activității de finanțare au fost incluse încasările și plățile cu privire la datoriile financiare, capitalul social și primele legate de capital.

Datoriile financiare cuprind credite bancare pe termen lung (ct. 162), împrumuturi din emisiunea de obligațiuni (ct. 161), împrumuturi obținute de la entități afiliate (ct. 166), contracte de leasing financiar (ct. 167), credite din partea asociaților (ct. 455), credite pe termen scurt (ct. 519, ct. 512).

O creștere a primelor de capital a fost privită sub forma unor intrări de numerar pe seama diferenței pozitive dintre valoarea de emisiune a acțiunilor și valoarea nominală. O eventuală diminuare a primelor de capital a fost utilizată


143

drept corecție a intrărilor de numerar, întrucât diminuarea primelor de capital survine în general prin încorporarea în capitalul social. Într-o astfel de situație, sporirea capitalului social nu ar reflecta în mod real o intrare de numerar, producându-se un transfer nemonetar la nivelul pasivului bilanțier.

În anumite situații, reducerea primelor de capital se poate produce pe seama transferului acestora la rezerve. În modelul de tablouri de fluxuri de numerar propus, variațiile rezervelor au fost asociate activității operaționale. Motivul care a stat la baza acestei decizii a fost reprezentat de frecvența mai ridicată a majorării rezervelor pe seama rezultatului exercițiului (inclus în activitatea operațională).

Includerea rezultatului net al exercițiului în cadrul activității operaționale a avut la bază în primul rând cutuma existentă la nivel internațional. Componentele principale ale activității operaționale în cadrul tablourilor fluxurilor de numerar sunt considerate în mod clasic a fi rezultatul net al exercițiului și variația necesarului de fond de rulment. Această abordare clasică apropie tabloul de fluxuri de numerar dezvoltat prin metoda indirectă de un tablou de variație a trezoreriei nete, depărtându-l de standardul oferit de tabloul dezvoltat prin metoda directă.

Astfel, pentru sporirea acurateții informațiilor, izolarea fluxurilor de numerar operaționale ar putea fi realizată prin reflectarea rezultatului net al exercițiului ca diferență între veniturile totale și cheltuielile totale. Veniturile totale pot reprezenta astfel baza de pornire în reconstituirea fluxurilor de intrări aferente activității operaționale. Similar, cheltuielile totale vor reprezenta baza de pornire reconstituirea fluxurilor de ieșiri aferente activității operaționale.

Cheltuielile cu dobânda pot fi reflectate în cadrul activității de finanțare. Celelalte venituri și cheltuieli se recomandă a fi menținute la nivelul activității operaționale. Pe acest considerent, se consideră preferabilă folosirea ca puncte de pornire a veniturilor și cheltuielilor totale, în detrimentul veniturilor și cheltuielilor operaționale.

Un model de tablou al fluxurilor de numerar ajustat pe seama precizărilor anterioare este reflectat în tabelul nr. 12.

Tabel nr. 12 Tabloul fluxurilor de numerar - metoda indirectă Nr.rd. Semn Specificare \ perioada Valori

FLUXURI DE NUMERAR AFERENTE ACTIVITATII OPERATIONALE 1 + Venituri totale

2 - Diminuarea provizioanelor 3 + Creșterea veniturilor în avans 4 - Diminuarea veniturilor în avans 5 + Creșterea rezervelor


144

Nr.rd. Semn Specificare \ perioada Valori 6 - Repartizarea profitului

7 + Creșterea rezultatului reportat 8 - Creșterea creanțelor 9 + Diminuarea creanțelor 10 = InNAO Intrări de numerar din activitatea operațională 11 + Cheltuieli totale 12 - Cheltuieli cu ajustarea valorii IC și IN 13 - Creșterea provizioanelor 14 + Diminuarea rezervelor 15 + Diminuarea rezultatului reportat 16 + Creșterea stocurilor 17 - Diminuarea stocurilor 18 - Diminuarea cheltuielilor în avans 19 + Creșterea cheltuielilor în avans 20 - Cheltuieli privind dobânda 21 - Creșterea datoriilor non-financiare pe termen scurt 22 - Creșterea datoriilor non-financiare pe termen M/L 23 + Diminuarea datoriilor non-financiare pe termen scurt 24 + Diminuarea datoriilor non-financiare pe termen M/L 25 = IeNAO Ieșiri de numerar din activitatea operațională 26 = 10 - 25 Flux net de numerar din activitatea operațională FLUXURI DE NUMERAR AFERENTE ACTIVITATII DE INVESTIȚII

27 + Diminuarea imobilizărilor necorporale 28 + Diminuarea imobilizărilor corporale 29 + Diminuarea imobilizărilor financiare 30 - Diminuarea rezervelor din reevaluare 31 - Cheltuieli cu ajustarea valorii IC și IN 32 = InNAI Intrări de numerar din activitatea de investiții 33 + Creșterea imobilizărilor necorporale 34 + Creșterea imobilizărilor corporale 35 + Creșterea imobilizărilor financiare 36 - Creșterea rezervelor din reevaluare 37 = IeNAI Ieșiri de numerar din activitatea de investiții 38 = 32 - 37 Flux net de numerar din activitatea de investiții FLUXURI DE NUMERAR AFERENTE ACTIVITATII DE FINANȚARE

39 + Creșterea datoriilor financiare pe termen scurt 40 + Creșterea datoriilor financiare pe termen M / L 41 + Creșterea capitalului social 42 + Creșterea primelor de capital 43 - Diminuarea primelor de capital


145

Nr.rd. Semn Specificare \ perioada Valori 44 = InNAF Intrări de numerar din activitatea de finanțare

45 + Diminuarea datoriilor financiare pe termen scurt 46 + Diminuarea datoriilor financiare pe termen M / L 47 + Diminuarea capitalului social 48 + Cheltuieli privind dobânda 49 = IeNAF Ieșiri de numerar din activitatea de finanțare 50 = 44 - 49 Flux net de numerar din activitatea de finanțare 51 = 10 + 32 + 44 Total intrări de numerar 52 = 25 + 37 + 49 Total ieșiri de numerar 53 = 51 - 52 FLUX DE NUMERAR NET 54


55 = 53 + 54 Disponibilități bănești la sfârșitul perioadei

Modelul prezentat a fost conceput astfel încât să poată fi construit exclusiv pe seama informațiilor preluate din bilanțul contabil și contul de profit și pierdere. Excepție fac informațiile cu privire la variația datoriilor financiare. Valoarea acestor datorii nu este prezentată distinct în forma simplificată a bilanțului contabil, însă se apreciază că separarea variației datoriilor financiare de variația datoriilor non-financiare nu poate fi evitată în construcția tabloului de fluxuri de numerar.

Variațiile elementelor bilanțiere sunt preluate în forma netă. Utilizarea rulajelor debitoare și creditoare ale conturilor corespunzătoare ar asigura un nivel superior de acuratețe a informațiilor, însă ar face necesară utilizarea balanței de verificare. Complexitatea procesului de construcție ar spori la un nivel la care includerea unui modul de construcție a tabloului în aplicația de evidență contabilă ar deveni obligatorie. Cum în aplicația de evidență contabilă poate fi inclus cu eforturi comparabile un modul de construcție a tabloului de fluxuri de numerar prin metoda directă, utilizarea unui tablou de fluxuri de numerar bazat pe rulaje preluate din balanța de verificare nu este considerată practică.

În vederea evaluării capacității de plată a întreprinderii pe seama fluxurilor de numerar previzionate, analiza se impune a fi focalizată asupra senzitivității fluxului de numerar net operațional în raport cu cei mai importanți factori de risc.


146

6.3. Analiza senzitivității fluxului net de numerar estimat

Un studiu realizat asupra unui eșantion de 50 de întreprinderi din județul Timiș a vizat evaluarea structurii plăților operaționale, identificarea celor mai frecvenți factori care marchează valoarea încasărilor și plăților operaționale, testarea senzitivității fluxului de numerar net operațional în raport cu încasările operaționale și cu principalele componente ale plăților operaționale.

Rezultatele studiului nu sunt reprezentative pentru toate întreprinderile din România, concluziile limitându-și valabilitatea la nivelul eșantionului. Lipsa de reprezentativitate a eșantionului este generată de numărul redus de întreprinderi incluse în studiu în raport cu volumul total de întreprinderi din România, dar mai ales de absența întreprinderilor din unele domenii de activitate. S-a apreciat totuși că studiul realizat permite trasarea unor linii directoare privind analiza senzitivității fluxurilor de numerar previzonate.

Stabilirea unor nivele de referință în domeniul senzitivității fluxurilor de numerar previzionate prezintă interes deosebit atât în evaluarea capacității de plată a întreprinderii, cât și în evaluarea fezabilității investițiilor. În general însă, cercetările de acest tip lipsesc la nivel internațional, datorită dificultății colectării informațiilor privind fluxurile de numerar previzionate și factorii care marchează valoarea acestora.

Grafic nr. 75

Din totalul celor 50 de întreprinderi incluse în eșantion, 35 au utilizat metoda directă în construcția tablourilor de fluxuri de numerar, 15 apelând la metoda indirectă. Se precizează deasemenea că 30 de întreprinderi au utilizat modele de tablouri proprii, în timp ce celelalte 20 au utilizat modele impuse de finanțatori (bănci sau organisme responsabile de gestiunea unor programe de finanțare prin fonduri nerambursabile).

70%

30%

Metode de construcție a tablourilor de fluxuri de numerar. Eșantion = 50 de întreprinderi

metoda directă metoda indirectă


147

Perioadele de previziune au variat în funcție de scopul previziunii, dar și de durata de viață a eventualelor investiții realizate. La nivelul întregului eșantion au fost cuprinse în studiu 391 de tablouri de fluxuri de numerar anuale previzionate. Includerea în studiu a impus o tratare prealabilă a datelor, în vederea asigurării comparabilității. Modelele de tablouri utilizate de către diversele întreprinderi fiind diferite, s-a procedat la reconstrucția acestora într-o structură unică. Fluxurile de numerar operaționale au fost astfel reflectate sintetic, cu detaliere limitată la nivelul următoarelor categorii:

o Încasări operaționale (ÎO); o Plăți pentru materii prime și materiale consumabile (Pmmc); o Plăți pentru alte materiale (Pam); o Plăți cu energie si apa (Pea); o Plăți pentru mărfuri (Pm); o Plăți pentru prestatii externe (Ppe); o Plăți cu personalul (Pp); o Plăți impozite (Pi); o Plăți TVA (Ptva); o Alte plăti operaționale (Apo).

Fluxurile de numerar au inclus taxa pe valoarea adăugată. Excepții în acest sens au apărut în cazul firmelor neplătitoare de TVA, ale căror încasări au fost implicit previzionate fără TVA. Suma fluxurilor de numerar estimate pe categorii aferent celor 391 de tablouri sunt prezentate în cadrul tabelului nr. 13.

Tabel nr. 13 Fluxuri de numerar totale la nivel de eșantion

Nr.crt. Categorie Valoare (lei) 1 Încasări operaționale 2.643.967.410 2 Plăți pentru materii prime și materiale consumabile 700.574.086 3 Plăți pentru alte materiale 43.946.669 4 Plăți cu energie si apa 67.590.088 5 Plăți pentru mărfuri 222.190.900 6 Plăți pentru prestatii externe 512.704.105 7 Plăți cu personalul 265.003.834 8 Plăți impozite 89.577.719 9 Alte plăti operaționale 205.497

10 Plăți TVA 194.680.882 11 Plăți operaționale 2.096.473.779 12 Flux de numerar net operațional 547.493.631


148

Grafic nr. 76

Plățile operaționale au fost reflectate defalcat pentru 9 categorii distincte. La nivelul întregului eșantion, ponderea cea mai ridicată în totalul plăților a fost deținută de plățile pentru materii prime și materiale consumabile.

Structura plăților a fost relativ constantă de la o perioadă la alta pentru aceeași întreprindere, prezentând în schimb diferențe majore de la un domeniu de activitate la altul. Plățile pentru materii prime au deținut ponderi importante în totalul plăților operaționale pentru întreprinderile care au derulat activități de natura producției de bunuri. În cazul firmelor prestatoare de servicii, plățile pentru materii prime au fost absente, fiind înlocuite de plățile pentru materiale consumabile. Domeniile de activitate ale firmelor din eșantion au inclus:

o Elaborare aplicații web și mobile (1); o Stomatologie (4); o Chirurgie urologică (1); o Servicii de pază și protecție (1); o Producție de materiale pentru construcții (2); o Servicii de ambalare a mierii de albine (1); o Servicii de ridicări auto (1); o Servicii de tip after-school (1); o Producție agricolă animalieră (2); o Producție de cazane termice (1); o Comerț cu amănuntul (5); o Producție de mobilier (1); o Producție legumicolă (1); o Servicii hoteliere (2); o Gestiune deșeuri (3);

Plăți pentru materii prime și

materialele consumabile; 33%

2%3%

11%

Plăți pentru prestații externe;

25%

Plăți cu personalul; 13%

4%0%9%

Structura plăților Plăți pentru materii prime și materialele consumabilePlăți pentru alte materiale

Plăți pentru energie și apa

Plăți pentru mărfuri

Plăți pentru prestații externe

Plăți cu personalul

Plăți impozite

Alte plăți aferente exploatării

Plăți TVA


149

o Fast-food (1); o Service echipamente frigorifice (1); o Închiriere spații (4); o Activității de fitness (1); o Telefonie mobilă (1); o Comerț cu ridicata (1); o Producție energie termică (1); o Acvacultură (1); o Procesare produse piscicole (1); o Parcuri de distracții (1); o Gestiune piețe de fructe și legume (1); o Producție în indistria metalurgică (1); o Tehnică dentară; o Șlefuire matrițe (1); o Execuție lucrări de construcții – montaj (1); o Servicii de medicină generală (3); o Producție de cherestea (1).


150

6.3.1. Indicatori recomandați În scopul evaluării riscului de incapacitate de plată, a fost avută în vedere testarea senzitivității a 3 indicatori în raport cu variația încasărilor operaționale și cea a plăților operaționale:

- Gradul de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor

operaționale (Gapo);

- Rata fluxului de numerar operațional net (𝑅𝑅𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹);

- Fluxul de numerar operațional net (FNO).

𝐺𝐺𝑎𝑎𝐺𝐺𝐺𝐺 =Î𝑛𝑛𝑛𝑛𝑎𝑎𝑛𝑛ă𝑟𝑟𝑟𝑟 𝐺𝐺𝐺𝐺𝑒𝑒𝑟𝑟𝑎𝑎ț𝑟𝑟𝐺𝐺𝑛𝑛𝑎𝑎𝑖𝑖𝑒𝑒𝑃𝑃𝑖𝑖ăț𝑟𝑟 𝐺𝐺𝐺𝐺𝑒𝑒𝑟𝑟𝑎𝑎ț𝑟𝑟𝐺𝐺𝑛𝑛𝑎𝑎𝑖𝑖𝑒𝑒

× 100%

𝑅𝑅𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹 =𝐹𝐹𝑖𝑖𝐹𝐹𝐹𝐹 𝑑𝑑𝑒𝑒 𝑛𝑛𝐹𝐹𝑛𝑛𝑒𝑒𝑟𝑟𝑎𝑎𝑟𝑟 𝑛𝑛𝑒𝑒𝑒𝑒 𝐺𝐺𝐺𝐺𝑒𝑒𝑟𝑟𝑎𝑎ț𝑟𝑟𝐺𝐺𝑛𝑛𝑎𝑎𝑖𝑖

Î𝑛𝑛𝑛𝑛𝑎𝑎𝑛𝑛ă𝑟𝑟𝑟𝑟 𝐺𝐺𝐺𝐺𝑒𝑒𝑟𝑟𝑎𝑎ț𝑟𝑟𝐺𝐺𝑛𝑛𝑎𝑎𝑖𝑖𝑒𝑒× 100%

𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹 = Î𝑛𝑛𝑛𝑛𝑎𝑎𝑛𝑛ă𝑟𝑟𝑟𝑟 𝐺𝐺𝐺𝐺𝑒𝑒𝑟𝑟𝑎𝑎ț𝑟𝑟𝐺𝐺𝑛𝑛𝑎𝑎𝑖𝑖𝑒𝑒 − 𝑃𝑃𝑖𝑖ăț𝑟𝑟 𝐺𝐺𝐺𝐺𝑒𝑒𝑟𝑟𝑎𝑎ț𝑟𝑟𝐺𝐺𝑛𝑛𝑎𝑎𝑖𝑖𝑒𝑒 PO = Pmmc + Pam + Pea + Pm + Ppe + Pp + Pi + Ptva + Apo

𝑃𝑃𝐹𝐹 = 𝑃𝑃𝐹𝐹 × (𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑎𝑎𝑛𝑛 +𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑒𝑒𝑎𝑎+𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑛𝑛 + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝐺𝐺𝑒𝑒 + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝐺𝐺𝑒𝑒 + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑟𝑟+ 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑒𝑒𝑃𝑃𝑎𝑎 + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝐴𝐴𝐺𝐺𝐺𝐺 )

Unde: gs = greutatea specifică a unei categorii de plăți în totalul plăților operaționale. La nivelul întregului eșantion, gradul de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale a fost de 126%.

Tabel nr. 14 Grad de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale

Nr.crt. Interval Volum Frecvență 1 0% <= Grad de acoperire a plăților < 100% 0 0,0% 2 100% <= Grad de acoperire a plăților < 110% 62 15,9% 3 110% <= Grad de acoperire a plăților < 120% 77 19,7% 4 120% <= Grad de acoperire a plăților < 130% 31 7,9% 5 130% <= Grad de acoperire a plăților < 140% 21 5,4% 6 140% <= Grad de acoperire a plăților < 150% 69 17,6% 7 150% <= Grad de acoperire a plăților < 160% 73 18,7% 8 160% <= Grad de acoperire a plăților < 170% 35 9,0% 9 170% <= Grad de acoperire a plăților < 180% 1 0,3%

10 Grad de acoperire a plăților >= 180% 22 5,6% Ratele de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor

operaționale cele mai reduse au fost înregistrate de către firmele cu activități de


151

comerț cu amănuntul sau cu ridicata, construcții-montaj, producție de cherestea. Nivele sub medie ale indicatorului au fost deasemenea înregistrate de firmele cu activități de acvacultură, procesare a produselor piscicole, producție în industria metalurgică, producție agricolă animalieră, servicii de șlefuire matrițe, servicii de medicină generală.

Firmele cu grade previzionate de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale de valori medii (apropiate de 126%) activează în domenii precum ambalarea mierii de albine, elaborare aplicații web și mobile, servicii de pază și protecție, producție de materiale pentru construcții, servicii de tip after-school, producție de mobilier.

În categoria firmelor cu grade previzionate de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale ridicate s-au poziționat entități din domeniul serviciilor medicale, al producției agricole vegetale sau al închirierii de spații.

La nivelul întregului eșantion nu a existat niciun tablou anual al fluxurilor de numerar cu valori subunitare ale gradului de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale.

Pe termen lung, continuitatea efectuării plăților operaționale este asigurată pe seama încasărilor operaționale, astfel încât un grad de acoperire supraunitar reprezintă în perspectivă îndelungată o condiție obligatorie a supraviețuirii firmei. Pe termen scurt, un grad de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale subunitar nu se transpune cu certitudine în blocaje ale activității sau insolvență, în condițiile în care există alternative teoretice de compensare.

Astfel, deficitul de numerar rezultat din comparația între încasările operaționale previzionate și plățile operaționale previzionate poate fi acoperit pe seama soldului de numerar disponibil la începutul perioadei, pe seama fluxurilor de numerar din activitatea de finanțare (prin aporturi de capital social în numerar, prin contractarea de credite bancare pe termen scurt sau obținerea de credite din partea asociaților), sau pe seama fluxurilor de numerar din activitatea de investiții (prin lichidarea forțată a unor active imobilizate).

Niciuna dintre aceste alternative nu reprezintă o soluție aplicabilă pe termen lung. Abateri de la această afirmație pot fi întâlnite în cadrul unui număr considerabil de întreprinderi mici, cu număr redus de asociați. Multe astfel de întreprinderi înregistrează pierderi în fiecare an, consumându-și capitalul propriu. Continuitatea plăților în aceste cazuri este asigurată prin infuzie de capital din partea asociaților, sub formă de creditare. Conform cercetării efectuate asupra firmelor din județul Timiș, anual, peste 50% dintre situațiile financiare înaintate către autoritățile fiscale raportează capitaluri proprii


152

negative. Pentru un număr considerabil de întreprinderi înregistrarea de pierderi se perpetuează pe parcursul multor exerciții financiare. În evaluările efectuate în practică, perpetuarea pierderilor însoțită de realizarea de investiții indică analistului o lipsă de acuratețe a situațiilor financiare, bazată probabil pe evaziune fiscală.

Așa cum un grad subunitar de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale nu se transpune cu certitudine în incapacitate de plată, un grad de acoperire supraunitar nu oferă garanția efectuării la termen a plăților.

Astfel, chiar dacă la nivelul unui exercițiu financiar, încasările operaționale depășesc plățile operaționale (rezultând un flux de numerar operațional net pozitiv), există posibilitatea manifestării unei insuficiențe temporare a numerarului pentru efectuarea la termen a unor plăți, datorită neconcordanței între momentul înregistrării încasărilor și momentul la care plățile sunt programate.

Indiferent de nivelul previzionat al gradului de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale, acesta rămâne o estimare. Manifestarea unor factori de risc poate duce la nerealizarea nivelului previzionat și, pe această cale, la incapacitate de plată.

Tabel nr. 15 Rata fluxului net de numerar din activitatea operațională

Nr.crt. Interval Volum Frecvență

1 0% <= Rata fluxului net de numerar din activitatea operațională < 5% 23 5,9%









10 Rata fluxului net de numerar din activitatea operațională >= 45% 20 5,1% Rata fluxului net de numerar din activitatea operațională a fost calculată

ca raport între fluxul de numerar operațional net anual și încasările operaționale anuale. Nivelul mediu înregistrat aferent celor 391 de tablouri de fluxuri de numerar a fost de 21%.

O valoare pozitivă a ratei are la bază un flux net de numerar din activitatea operațională pozitiv, respectiv grad supraunitar de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale.


153

Pentru testarea senzitivității fluxului net de numerar din activitatea operațională, a gradului de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale, respectiv a ratei fluxului net de numerar din activitatea operațională, a fost avută în vedere simularea unor abateri alternative de 1% ale fluxurilor de numerar reflectate distinct în modelul de tablou sintetic utilizat.

Senzitivitatea este exprimată prin intermediul ritmului de creștere înregistrat de fluxul net de numerar din activitatea operațională, gradul de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale, respectiv rata fluxului net de numerar din activitatea operațională la o variație cu un ritm de creștere de 1% a unei categorii de plăți operaționale sau a încasărilor operaționale.

6.3.2. Variația plăților pentru materii prime și materiale consumabile În cadrul scenariilor de bază, plățile pentru materii prime și materiale consumabile dețin o pondere medie de 33,4% la nivelul celor 391 de situații financiare previzionate.

Tabel nr. 16 Rata plăților pentru materii prime și materiale consumabile

Nr.crt. Interval Frecvență

1 0% <= Rata plăților pentru materii prime și materiale consumabile < 1% 29,2%









10 Rata plăților pentru materii prime și materiale consumabile >= 40% 16,9% În concordanță cu profilul întreprinderilor incluse în eșantion, materiile

prime și materialele consumabile au inclus materiale sanitare pentru firmele din domeniul medical, fructe proaspete în cazul firmei producătoare de suc natural, folie (producție de tavane extensibile), combustibil (servicii de ridicare a autovehiculelor, servicii de gestiune a deșeurilor), alimente (servicii after-school, fast-food), animale vii și furaje (producție agricolă animalieră), tablă de inox (producție cazane termice), bușteni (producția de cherestea), semințe, pesticide și fertilizatori (producție agricolă vegetală), piese de schimb (service aparatură frigorifică), papetărie (servicii închiriere spații), paie (producție


154

energie termică), material piscicol (acvacultură), minereu de fier (producție în indistria metalurgică), lemn de foc (producția de cărămidă), condimente alimentare (procesare produse piscicole), materiale de construcții (execuție lucrări de construcții-montaj).

O abatere a plăților privind materiile prime și materialele consumabile de la nivelul planificat în scenariul de bază cu un ritm de creștere 𝑟𝑟𝑃𝑃𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 va genera o variație a totalului plăților operaționale cu un ritm de creștere 𝑟𝑟𝑃𝑃𝐹𝐹(𝑟𝑟𝑃𝑃𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 ).

𝑟𝑟𝑃𝑃𝐹𝐹(𝑟𝑟𝑃𝑃𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 ) =

𝑃𝑃𝐹𝐹 ×(𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 ×𝐼𝐼𝑃𝑃𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 +𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑎𝑎𝑛𝑛 +𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑒𝑒𝑎𝑎 +𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑛𝑛 +𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝐺𝐺𝑒𝑒 +𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝐺𝐺𝑒𝑒 +𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑟𝑟+𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑒𝑒𝑃𝑃𝑎𝑎 +𝑔𝑔𝑛𝑛𝐴𝐴𝐺𝐺𝐺𝐺 )𝑃𝑃𝐹𝐹 ×(𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 +𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑎𝑎𝑛𝑛 +𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑒𝑒𝑎𝑎 +𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑛𝑛 +𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝐺𝐺𝑒𝑒 +𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝐺𝐺𝑒𝑒 +𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑟𝑟+𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑒𝑒𝑃𝑃𝑎𝑎 +𝑔𝑔𝑛𝑛𝐴𝐴𝐺𝐺𝐺𝐺 )

-1 ⇔ 𝑟𝑟𝑃𝑃𝐹𝐹(𝑟𝑟𝑃𝑃𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 )

=(𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 × 𝐼𝐼𝑃𝑃𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑎𝑎𝑛𝑛 +𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑒𝑒𝑎𝑎 +𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑛𝑛 + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝐺𝐺𝑒𝑒 + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝐺𝐺𝑒𝑒 + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑟𝑟 + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑒𝑒𝑃𝑃𝑎𝑎 + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝐴𝐴𝐺𝐺𝐺𝐺 )

(𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑎𝑎𝑛𝑛 +𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑒𝑒𝑎𝑎 +𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑛𝑛 + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝐺𝐺𝑒𝑒 + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝐺𝐺𝑒𝑒 + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑟𝑟 + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑒𝑒𝑃𝑃𝑎𝑎 + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝐴𝐴𝐺𝐺𝐺𝐺 ) − 1

Unde: �𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑎𝑎𝑛𝑛 +𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑒𝑒𝑎𝑎 +𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑛𝑛 + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝐺𝐺𝑒𝑒 + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝐺𝐺𝑒𝑒 + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑟𝑟 + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑒𝑒𝑃𝑃𝑎𝑎 + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝐴𝐴𝐺𝐺𝐺𝐺 � = 1

𝑟𝑟𝑃𝑃𝐹𝐹(𝑟𝑟𝑃𝑃𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 ) =(𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 × 𝐼𝐼𝑃𝑃𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑎𝑎𝑛𝑛 +𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑒𝑒𝑎𝑎+𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑛𝑛 + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝐺𝐺𝑒𝑒 + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝐺𝐺𝑒𝑒 + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑟𝑟 + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑒𝑒𝑃𝑃𝑎𝑎 + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝐴𝐴𝐺𝐺𝐺𝐺 )

1− 1

𝑟𝑟𝑃𝑃𝐹𝐹(𝑟𝑟𝑃𝑃𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 )

=(𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 × (𝑟𝑟𝑃𝑃𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 + 1) + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑎𝑎𝑛𝑛 +𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑒𝑒𝑎𝑎+𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑛𝑛 + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝐺𝐺𝑒𝑒 + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝐺𝐺𝑒𝑒 + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑟𝑟 + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑒𝑒𝑃𝑃𝑎𝑎 + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝐴𝐴𝐺𝐺𝐺𝐺 )

1 − 1 𝑟𝑟𝑃𝑃𝐹𝐹(𝑟𝑟𝑃𝑃𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 )

=𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 × 𝑟𝑟𝑃𝑃𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑎𝑎𝑛𝑛 +𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑒𝑒𝑎𝑎 +𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑛𝑛 + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝐺𝐺𝑒𝑒 + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝐺𝐺𝑒𝑒 + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑟𝑟 + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑒𝑒𝑃𝑃𝑎𝑎 + 𝑔𝑔𝑛𝑛𝐴𝐴𝐺𝐺𝐺𝐺

1 − 1

𝑟𝑟𝑃𝑃𝐹𝐹(𝑟𝑟𝑃𝑃𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 ) =𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 × 𝑟𝑟𝑃𝑃𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 + 1

1 − 1

𝑟𝑟𝑃𝑃𝐹𝐹(𝑟𝑟𝑃𝑃𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 ) = 𝑟𝑟𝑃𝑃𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 × 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 Impactul transmis de abaterea plăților cu materiile prime și materialele

consumabile asupra totalului plăților operaționale este direct proporțional cu ponderea planificată a plăților cu materiile prime și materialele consumabile în totalul plăților operaționale și cu ritmul de creștere al plăților cu materiile prime și materialele consumabile. Acest impact este cuantificat prin intermediul ritmului de creștere al plăților operaționale totale.

Senzitivitatea plăților operaționale în raport cu plățile cu materiile prime și materialele consumabile este evidențiată prin intermediul ritmului de creștere al plăților operaționale totale generat de o variație relativă (ritm de creștere) de 1% al plăților cu materiile prime și materialele consumabile. Prin intermediul plăților totale, variația plăților cu materiile prime și materialele consumabile își transmite influența asupra fluxului de numerar net operațional. Impactul plăților cu materiile prime și materialele consumabile asupra fluxului de numerar net operațional este cuantificat prin intermediul ritmului de creștere al fluxului de numerar net operațional (𝑟𝑟𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹(𝑟𝑟𝑃𝑃𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 )).


155

𝑟𝑟𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹(𝑟𝑟𝑃𝑃𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 ) = −𝑃𝑃𝐹𝐹 × 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 × 𝑟𝑟𝐺𝐺𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛

𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹

Variația plăților cu materiile prime și materialele consumabile generează un impact de sens opus asupra fluxului de numerar net operațional, proporțional cu valoarea totală planificată a plăților operaționale și greutatea specifică planificată a plăților cu materiile prime și materialele consumabile în totalul plăților operaționale și invers proporțional cu fluxul de numerar net operațional planificat.

Grafic nr. 77

Simularea efectuată la nivelul eșantionului format din cele 391 situații financiare arată că la o reducere a plăților privind materiile prime și materialele consumabile cu 1%, fluxul de numerar net operațional (însumat pentru întregul eșantion) se reduce cu 1,28%. În contrapartidă, o sporire a plăților cu 1% peste nivelul previzionat duce la o reducere a fluxul de numerar net operațional (însumat pentru întregul eșantion) cu 1,28%.

Senzitivitatea medie la nivelul eșantionului a corespuns în consecință unei variații relative a fluxului de numerar net operațional de 1,28% la o variație relativă de 1% a plăților privind materiile prime și materialele consumabile.

Fluxul de numerar net operațional însumat la nivelul întregului eșantion a devenit negativ la o variație relativă (în sens pozitiv) a plăților privind materiile prime și materialele consumabile de 78,1% (respectiv un indice de creștere de 178,1%).

În cazul a 188 de tablouri de fluxuri de numerar previzionate (48,1% din eșantion), diminuarea cu 1% a plăților privind materiile prime și materialele


156

consumabile a indus o sporire a fluxului de numerar net operațional de până la 0,1%. Din totalul celor 391 de situații financiare previzionate, 75,4% au prezentat nivele de senzitivitate inferioare mediei (ponderate) de 1,28%. Această constatare nu permite automat înaintarea concluziei că cele 75,4% dintre tablourile previzionate reflectă riscuri de incapacitate de acoperire a plăților operaționale din încasările operaționale inferioare mediei.

O senzitivitate ridicată a fluxului net de numerar oparațional în raport cu plățile cu materiile prime și materiale consumabile poate fi compensată de o probabilitate redusă de variație a cheltuielilor cu materiile prime și materialele consumabile sau de o marjă inițială (planificată) mare a încasărilor operaționale în raport cu plățile operaționale. Celelalte situații financiare (24,6% din eșantion) au prezentat nivele de senzitivitate a fluxurilor de numerar nete operaționale superioare mediei.

În toate situațiile, cheltuielile cu materiile prime au prezentat un comportament perfect variabil în raport cu volumul de activitate. Această constatare rămâne valabilă în cazul oricărei întreprinderi din afara eșantionului, prin natura consumului de materii prime. În baza unei bune corelări între momentul plății contravalorii materiilor prime și momentul recuperării capitalului investit în acestea prin încasarea contravalorii produselor finite, o creștere a plăților cu materiile prime însoțește o creștere a încasărilor operaționale, iar efectele negative asupra fluxului de numerar net operațional sunt evitate, chiar dacă totalul plăților operaționale prezintă un nivel ridicat de senzitivitate la variația plăților privind materiile prime datorită unei greutăți specifice ridicate ale acestora. Există însă numeroase motive (care devin factori de risc) care pot deteriora corelația dintre încasările operaționale și plățile privind materiile prime și materialele consumabile. Apare astfel posibilitatea manifestării unor necorelări între momentul înregistrării cheltuielilor privind materiile prime (momentul dării în consum) și momentul efectuării plății, dar și între momentul derulării procesului de producție (momentul consumului de materii prime) și momentul încasării contravalorii produselor finite.

Necorelările temporale între momentul consumului de materii prime și momentul plății contravalorii acestora sunt datorate duratei de rotație a stocurilor de materii prime, a stocurilor de produse în curs de execuție a produselor finite, a creanțelor față de clienți și a datoriilor față de furnizorii de materii prime (deci diferențelor între durata ciclului de exploatare și durata creditului-furnizor).


157

Perioade prelungite de stocare a materiilor prime anterior dării în consum, durate lungi ale ciclului de producție, dar și durate ridicate de creditare comercială a clienților pot crea necorelări pe termen scurt între plățile privind materiile prime și încasările. Aceste necorelări se transpun în valori ridicate ale necesarului de fond de rulment. Dealtfel încasarea cu întârziere a creanțelor față de clienți (în contextul în care întreprinderea a investit deja sursele de finanțare disponibile la nivelul ciclului de exploatare) este raportată de literatura internațională drept cauza principală a apariției insolvenței.

La nivelul eșantionului, plățile privind materialele consumabile prezintă în cele mai multe cazuri un comportament variabil în raport cu volumul de activitate, asemenea plăților privind materiile prime. Având în vedere natura materialelor consumabile și modalitățile de consum al acestora, este așteptat ca acest comportament variabil să fie regăsit inclusiv în afara eșantionului, în majoritatea situațiilor.

Există totuși abateri mai frecvente comparativ cu cazul materiilor prime. Dacă în cazul materiilor prime, întotdeauna consumul (respectiv cheltuielile) prezintă comportament variabil în raport cu volumul de activitate, în cazul materialelor consumabile există excepții precum cea a carburantului consumat în scop administrativ sau a pieselor de schimb aferente unor echipamente neimplicate direct în activitatea de producție. Variația plăților privind materiile prime în raport cu nivelul planificat poate fi generată de modificări ale următorilor factori:

o volumul de activitate; o consumul specific; o consumurile neproductive; o prețul de aprovizionare; o durata creditului-furnizor; o durata medie de stocare a materiilor prime și a materialelor

consumabile. O creștere a volumului de activitate în condițiile menținerii celorlalți

factori nemodificați duce la o sporire direct proporțională a consumului de materii prime și materiale consumabile. Susținerea unui volum superior de activitate impune în aceste condiții sporirea cantităților de materii prime și materiale consumabile achiziționate. Pe termen foarte scurt, sporirea achizițiilor poate fi evitată prin acceptarea unei reduceri a stocurilor, dar, în perspectivă, achizițiile se vor adapta în mod obligatoriu la noile dimensiuni ale afacerii.

În cadrul eșantionului supus analizei, există întreprinderi care, datorită consumului lent, nu reușesc să asigure o gestiune eficientă a stocurilor de materii prime și materiale consumabile. Este cazul firmelor prestatoare de


158

servicii stomatologice, care sunt obligate să păstreze pe stoc materiale de valori ridicate, cu toate că frecvența intervențiilor pentru care aceste materiale sunt necesare este destul de redusă. O creștere a numărului de intervenții ar spori predictibilitatea consumului, asigurând bazele pentru un management mai eficient al stocurilor.

O creștere a consumurilor specifice poate fi generată de uzura sporită a echipamentelor sau de reducerea calității materiilor prime și materialelor. În cazul întreprinderilor implicate în activități agricole (producție vegetală sau animală), reduceri ale temperaturii exterioare vor impune o creștere a consumurilor specifice de combustibil pentru încălzirea fermelor sau serelor, infestarea cu plante dăunătoare impune creșterea consumului specific de ierbicide. În producția de cherestea, variații ale gradului de umiditate ale buștenilor la achiziție (care nu pot fi în general controlate) pot duce la creșterea consumului specific de lemn.

Consumurile neproductive pot spori prin efectuarea frecventă de teste cu ocazia reparării utilajelor, prin scăderea calității materiilor prime sau materialelor (care poate duce la creșterea frecvenței rebuturilor), scăderea calificării personalului, sporirea frecvenței furturilor, înrăutățirea condițiilor de păstrare a stocurilor care duce la creșterea riscurilor de deteriorare.

Prețurile de aprovizionare pot spori pe seama modificării raportului cerere / ofertă pe piață, caz frecvent întâlnit pentru întreprinderile cu producție agricolă animalieră, care se confruntă cu fluctuații frecvente și de mare amplitudine a prețurilor la furaje. În astfel de cazuri în care fluctuațiile prețurilor sunt marcate de sezonalitate, sporirea duratei de stocare reprezintă o posibilă măsură de evitare a suportării creșterilor de preț. În acest sens, întreprinderile consumatoare de produse agricole vegetale investesc în silozuri destinate stocării. Suprastocarea sporește în general perioada dintre momentul plății și momentul recuperării la încasarea contravalorii produselor finite.

Schimbarea furnizorului poate avea deasemenea ca efect o sporire a prețurilor de achiziție. În general, este de așteptat ca firma să se orienteze către furnizori cu prețuri inferioare. Decizia de achiziție nu este marcată însă exclusiv de preț. Firmele care activează în sectorul construcțiilor sunt supuse sezonalității specifice sectorului. În perioadele de sezon, sporirea volumului de activitate creează presiuni puternice asupra surselor de finanțare, prin variația pozitivă a necesarului de fond de rulment. Firmele de mici diemensiuni preferă adesea evitarea relațiilor comerciale cu furnizorii-producători de mari dimensiuni în favoarea intermediarilor mici, care oferă produsele la prețuri mai


159

mari, dar acceptă durate de creditare comercială lungi (durate care permit reducerea necesarului de fond de rulment pentru firma - client).

Schimbarea furnizorului are la bază însă o decizie a managementului întreprinderii. În analiza de risc prezintă interes factorii care nu pot fi controlați de către întreprindere, respectiv care pot acționa independent de voința acesteia, generând abateri de la scenariul planificat. Totuși, modificări ale condițiilor pieței independente de controlul întreprinderii pot înclina balanța în favoarea altor furnizori, forțând acceptarea unor prețuri mai ridicate.

O reducere a duratei creditului-furnizor determină pe termen scurt o creștere a plăților cu materiile prime și materialele consumabile (reflectându-se într-un tablou al fluxurilor de numerar construit prin metoda indirectă printr-o variație pozitivă a necesarului de fond de rulment).

În condițiile menținerii volumului producției, o sporire a duratei de stocare a materiei prime și materialelor consumabile implică o creștere temporară a volumului de achiziții și implicit a capitalului imobilizat sub formă de stocuri. Dacă materiile prime și materialele sunt achiziționate cu plata la termen, capitalul investit va fi inițial de natura datoriilor față de furnizori. Ajungerea la scadență a datoriilor față de furnizori aferente stocurilor suplimentare duce la creșterea necesarului de fond de rulment. La finalul perioadei de creditare comercială, datoriile față de furnizori vor fi înlocuite cu alte surse de finanțare, prin plată (această plată va spori totalul plăților pentru materii prime și materiale consumabile aferente perioadei). Similar, o reducere neplanificată a duratei de stocare a materiilor prime și materialelor consumabile se transpune într-o reducere a plăților operaționale.

Variația plăților cu materiile prime și materialele consumabile generează un impact de sens opus asupra gradului de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale, proporțional cu greutatea specifică planificată a plăților cu materiile prime și materialele consumabile în totalul plăților operaționale.

𝑟𝑟𝐺𝐺𝑎𝑎𝐺𝐺𝐺𝐺 (𝑟𝑟𝑃𝑃𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 ) =

Î𝐹𝐹𝑃𝑃𝐹𝐹𝑟𝑟𝑃𝑃𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛

Î𝐹𝐹𝑃𝑃𝐹𝐹

− 1 =𝑃𝑃𝐹𝐹

𝑃𝑃𝐹𝐹𝑟𝑟𝑃𝑃𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛− 1 =

1𝑟𝑟𝑃𝑃𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 × 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 + 1

− 1

Simularea efectuată la nivelul eșantionului format din cele 391 situații financiare arată că la o creștere a plăților privind materiile prime și materialele consumabile cu 1%, gradul de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale (media ponderată pentru întregul eșantion) se reduce cu 0,33%. În contrapartidă, o reducere a plăților privind materiile prime și materialele consumabile cu 1% față de nivelul previzionat duce la o creștere a


160

gradului de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale cu 0,34%.

Senzitivitatea medie la nivelul eșantionului a corespuns în consecință unei variații relative a gradului de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale de 0,33% la o variație relativă de 1% a plăților privind materiile prime și materialele consumabile.

Gradul de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale (media ponderată pentru întregul eșantion) a devenit subunitar la o variație relativă (în sens pozitiv) a plăților privind materiile prime și materialele consumabile de 78,1% (respectiv un indice de creștere de 178,1%).

Grafic nr. 78

În cazul a 219 de tablouri de fluxuri de numerar previzionate (56% din eșantion), diminuarea cu 1% a plăților privind materiile prime și materialele consumabile a indus o sporire a gradului de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale de până la doar 0,1%.

La diminuarea cu 1% a plăților privind materiile prime și materialele consumabile, din totalul celor 391 de situații financiare previzionate, 71,9% au prezentat nivele de senzitivitate inferioare mediei (ponderate) de 0,34%.

În ceea ce privește rata fluxului net de numerar, variația plăților cu materiile prime și materialele consumabile generează un impact de sens opus asupra acesteia, proporțional cu valoarea totală planificată a plăților operaționale și greutatea specifică planificată a plăților cu materiile prime și materialele consumabile în totalul plăților operaționale și invers proporțional cu fluxul de numerar net operațional planificat.

𝑟𝑟𝑅𝑅𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹 (𝑟𝑟𝑃𝑃𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 ) = 𝑟𝑟𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹(𝑟𝑟𝑃𝑃𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 ) = −𝑃𝑃𝐹𝐹 × 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 × 𝑟𝑟𝐺𝐺𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛



161

Grafic nr. 79

Simularea efectuată la nivelul eșantionului format din cele 391 situații financiare arată că la o creștere a plăților privind materiile prime și materialele consumabile cu 1%, rata fluxului net de numerar (media ponderată pentru întregul eșantion) se reduce cu 1,28%. În contrapartidă, o reducere a plăților privind materiile prime și materialele consumabile cu 1% față de nivelul previzionat duce la o creștere a mediei ratei fluxului net de numerar cu 1,28%.

Senzitivitatea medie la nivelul eșantionului a corespuns în consecință unei variații relative a ratei fluxului net de numerar ale de 1,28% la o variație relativă de 1% a plăților privind materiile prime și materialele consumabile.

Rata fluxului net de numerar (media ponderată pentru întregul eșantion) a devenit nulă la o variație relativă (în sens pozitiv) a plăților privind materiile prime și materialele consumabile de 78,1% (respectiv un indice de creștere de 178,1%).

În cazul a 188 de tablouri de fluxuri de numerar previzionate (48,1% din eșantion), diminuarea cu 1% a plăților privind materiile prime și materialele consumabile a indus o sporire a ratei fluxului net de numerar de până la doar 0,1%.

La diminuarea cu 1% a plăților privind materiile prime și materialele consumabile, din totalul celor 391 de situații financiare previzionate, 75,2% au prezentat nivele de senzitivitate inferioare mediei (ponderate) de 1,28%.


162

6.3.3. Variația plăților pentru alte materiale

Categoria ”alte materiale” include obiecte de inventar, materiale nestocate, animale și păsări, respectiv ambalaje. În cadrul scenariilor de bază, plățile pentru materii alte materiale dețin o pondere medie de 2,1% la nivelul celor 391 de situații financiare previzionate. În concordanță cu profilul întreprinderilor incluse în eșantion, categoria ”alte materiale” a cuprins ambalaje de natura borcanelor sau caserolelor (ambalare de miere de albine), ambalaje de tip bag-in-box (producția de suc de fructe), instrumentar medical (servicii medicale), unelte (execuție lucrări de construcții-montaj), prosoape, aparate TV (servicii hoteliere), telefoane mobile și aparatură de transmisie a datelor prin satelit (servicii de întreținere a echipamentelor frigorifice), animale vii (producție agricolă animalieră).

Tabel nr. 17 Rata plăților pentru Alte materiale

Nr.crt. Interval Volum Frecvență 1 0% <= Rata plăților pentru Alte materiale < 0,1% 258 66,0% 2 0,1% <= Rata plăților pentru Alte materiale < 1% 33 8,4% 3 1% <= Rata plăților pentru Alte materiale < 2% 26 6,6% 4 2% <= Rata plăților pentru Alte materiale < 3% 25 6,4% 5 3% <= Rata plăților pentru Alte materiale < 4% 17 4,3% 6 4% <= Rata plăților pentru Alte materiale < 5% 3 0,8% 7 5% <= Rata plăților pentru Alte materiale < 6% 10 2,6% 8 6% <= Rata plăților pentru Alte materiale < 7% 2 0,5% 9 7% <= Rata plăților pentru Alte materiale < 8% 6 1,5%

10 Rata plăților pentru Alte materiale >= 8% 11 2,8% O abatere a plăților privind ”alte materiale” de la nivelul planificat în scenariul de bază cu un ritm de creștere 𝑟𝑟𝑃𝑃𝑎𝑎𝑛𝑛 va genera o variație a totalului plăților operaționale cu un ritm de creștere 𝑟𝑟𝑃𝑃𝐹𝐹(𝑟𝑟𝑃𝑃𝑎𝑎𝑛𝑛 ).

𝑟𝑟𝑃𝑃𝐹𝐹(𝑟𝑟𝑃𝑃𝑎𝑎𝑛𝑛 ) = 𝑟𝑟𝑃𝑃𝑎𝑎𝑛𝑛 × 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑎𝑎𝑛𝑛 Impactul transmis de abaterea plăților privind ”alte materiale” asupra

totalului plăților operaționale este direct proporțional cu ponderea planificată a plăților privind ”alte materiale” în totalul plăților operaționale și cu ritmul de creștere al plăților privind ”alte materiale”. Acest impact este cuantificat prin intermediul ritmului de creștere al plăților operaționale totale.

Senzitivitatea plăților operaționale în raport cu plățile privind ”alte materiale” este evidențiată prin intermediul ritmului de creștere al plăților


163

operaționale totale generat de o variație relativă (ritm de creștere) de 1% al plăților privind ”alte materiale”. Prin intermediul plăților totale, variația plăților privind ”alte materiale” își transmite influența asupra fluxului de numerar net operațional. Impactul plăților privind ”alte materiale” asupra fluxului de numerar net operațional este cuantificat prin intermediul ritmului de creștere al fluxului de numerar net operațional (𝑟𝑟𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹(𝑟𝑟𝑃𝑃𝑎𝑎𝑛𝑛 )).

𝑟𝑟𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹(𝑟𝑟𝑃𝑃𝑎𝑎𝑛𝑛 ) = −𝑃𝑃𝐹𝐹 × 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑎𝑎𝑛𝑛 × 𝑟𝑟𝐺𝐺𝑎𝑎𝑛𝑛


Variația plăților privind ”alte materiale” generează un impact de sens opus asupra fluxului de numerar net operațional, proporțional cu valoarea totală planificată a plăților operaționale și greutatea specifică planificată a plăților privind ”alte materiale” în totalul plăților operaționale și invers proporțional cu fluxul de numerar net operațional planificat.

Grafic nr. 80

Simularea efectuată la nivelul eșantionului format din cele 391 situații financiare arată că la o reducere a plăților privind ”alte materiale” cu 1%, fluxul de numerar net operațional (însumat pentru întregul eșantion) se reduce cu 0,08%. În contrapartidă, o sporire a plăților cu 1% peste nivelul previzionat duce la o reducere a fluxul de numerar net operațional (însumat pentru întregul eșantion) cu 0,08%. Senzitivitatea medie la nivelul eșantionului a corespuns în consecință unei variații relative a fluxului de numerar net operațional de 0,08% la o variație relativă de 1% a plăților privind ”alte materiale”.

Fluxul de numerar net operațional însumat la nivelul întregului eșantion a devenit negativ la o variație relativă (în sens pozitiv) a plăților privind ”alte materiale” de 1.246% (respectiv un indice de creștere de 1.346%).

0,0%10,0%20,0%30,0%40,0%50,0%60,0%70,0%80,0%

0% -0,1%

0,1% -0,5%

0,5% -1%

1% -1,3%

1,3% -2%

2% -2,5%

2,5% -3%

3% -3,5%

3,5% -4%

4% -

79,0%

15,9%

1,5% 0,8% 1,0% 1,8% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0%

frec

venț

ă

interval de variație

Senzitivitatea fluxului de numerar net operațional


164

În cazul a 309 tablouri de fluxuri de numerar previzionate (79% din eșantion), diminuarea cu 1% a plăților privind ”alte materiale” a indus o sporire a fluxului de numerar net operațional de până la 0,1%. Din totalul celor 391 de situații financiare previzionate, 77,7% au prezentat nivele de senzitivitate inferioare mediei (ponderate) de 0,08%.

Variația plăților privind ”alte materiale” generează un impact de sens opus asupra gradului de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale, proporțional cu greutatea specifică planificată a plăților privind ”alte materiale” în totalul plăților operaționale.

𝑟𝑟𝐺𝐺𝑎𝑎𝐺𝐺𝐺𝐺 (𝑟𝑟𝑃𝑃𝑎𝑎𝑛𝑛 ) =

Î𝐹𝐹𝑃𝑃𝐹𝐹𝑟𝑟𝑃𝑃𝑎𝑎𝑛𝑛



𝑃𝑃𝐹𝐹𝑟𝑟𝑃𝑃𝑎𝑎𝑛𝑛− 1 =

1𝑟𝑟𝑃𝑃𝑎𝑎𝑛𝑛 × 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑎𝑎𝑛𝑛 + 1

− 1

Simularea efectuată la nivelul eșantionului format din cele 391 situații financiare arată că la o creștere a plăților privind ”alte materiale” cu 1%, gradul de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale (media ponderată pentru întregul eșantion) se reduce cu 0,02%. În contrapartidă, o reducere a plăților privind ”alte materiale” cu 1% față de nivelul previzionat duce la o creștere a gradului de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale cu 0,02%.

Senzitivitatea medie la nivelul eșantionului a corespuns în consecință unei variații relative a gradului de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale de 0,02% la o variație relativă de 1% a plăților privind ”alte materiale”.

Grafic nr. 81

97,4%

0,0% 1,3% 0,0% 0,0% 0,0% 0,3% 1,0% 0,0% 0,0%0,0%

20,0%

40,0%

60,0%

80,0%

100,0%

120,0%

0% - 0,1% 0,1% -0,2%

0,2% -0,3%

0,3% -0,4%

0,4% -0,5%

0,5% -0,6%

0,6% -0,7%

0,7% -0,8%

0,8% -0,9%

0,9% -

frec

venț

ă

interval variație relativă

Senzitivitatea gradului de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale


165

Gradul de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale (media ponderată pentru întregul eșantion) a devenit subunitar la o variație relativă (în sens pozitiv) a plăților privind ”alte materiale” de 1.246% (respectiv un indice de creștere de 1.346%).

În cazul a 381 de tablouri de fluxuri de numerar previzionate (97,4% din eșantion), diminuarea cu 1% a plăților privind ”alte materiale” a indus o sporire a gradului de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale de până la doar 0,1%.

La diminuarea cu 1% a plăților privind ”alte materiale”, din totalul celor 391 de situații financiare previzionate, 81,1% au prezentat nivele de senzitivitate inferioare mediei (ponderate) de 0,02%.

În ceea ce privește rata fluxului net de numerar, variația plăților privind ”alte materiale” generează un impact de sens opus asupra acesteia, proporțional cu valoarea totală planificată a plăților operaționale și greutatea specifică planificată a plăților privind ”alte materiale” în totalul plăților operaționale și invers proporțional cu fluxul de numerar net operațional planificat.

𝑟𝑟𝑅𝑅𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹 (𝑟𝑟𝑃𝑃𝑎𝑎𝑛𝑛 ) = 𝑟𝑟𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹(𝑟𝑟𝑃𝑃𝑎𝑎𝑛𝑛 ) = −𝑃𝑃𝐹𝐹 × 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑎𝑎𝑛𝑛 × 𝑟𝑟𝑃𝑃𝑎𝑎𝑛𝑛


Grafic nr. 82

Simularea efectuată la nivelul eșantionului format din cele 391 situații financiare arată că la o creștere a plăților privind ”alte materiale” cu 1%, rata fluxului net de numerar (media ponderată pentru întregul eșantion) se reduce cu 0,08%. În contrapartidă, o reducere a plăților privind ”alte materiale” cu 1% față de nivelul previzionat duce la o creștere a mediei ratei fluxului net de numerar cu 0,08%.

0,0%10,0%20,0%30,0%40,0%50,0%60,0%70,0%80,0%

0% -0,1%

0,1% -0,5%

0,5% -1%

1% -1,5%

1,5% -2%

2% -2,5%

2,5% -3%

3% -3,5%

3,5% -4%

4% -

79,0%

15,9%

1,5% 0,8% 1,0% 1,8% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0%

frec

venț

ă


Senzitivitatea ratei fluxului de numerar net operațional


166

Senzitivitatea medie la nivelul eșantionului a corespuns în consecință unei variații relative a ratei fluxului net de numerar ale de 0,08% la o variație relativă de 1% a plăților privind ”alte materiale”. Rata fluxului net de numerar (media ponderată pentru întregul eșantion) a devenit nulă la o variație relativă (în sens pozitiv) a plăților privind ”alte materiale” de 1.246% (respectiv un indice de creștere de 1.346%). În cazul a 309 de tablouri de fluxuri de numerar previzionate (79% din eșantion), diminuarea cu 1% a plăților privind materiile prime și materialele consumabile a indus o sporire a ratei fluxului net de numerar de până la doar 0,1%. La diminuarea cu 1% a plăților privind materiile prime și materialele consumabile, din totalul celor 391 de situații financiare previzionate, 77,7% au prezentat nivele de senzitivitate inferioare mediei (ponderate) de 0,08%.


167

6.3.4. Variația plăților pentru energie și apă În cadrul scenariilor de bază, plățile pentru energie și apă dețin o pondere medie de 3,2% la nivelul celor 391 de situații financiare previzionate. ”Energia și apa” au inclus energie electrică, energie termică, apă rece, servicii de canalizare, gaz.

Tabel nr. 18 Rata plăților pentru energie și apă

Nr.crt. Interval Volum Frecvență 1 0% <= Rata plăților pentru energie și apă < 0,1% 18 4,6% 2 0,1% <= Rata plăților pentru energie și apă < 1% 120 30,7% 3 1% <= Rata plăților pentru energie și apă < 2% 90 23,0% 4 2% <= Rata plăților pentru energie și apă < 3% 38 9,7% 5 3% <= Rata plăților pentru energie și apă < 4% 22 5,6% 6 4% <= Rata plăților pentru energie și apă < 5% 4 1,0% 7 5% <= Rata plăților pentru energie și apă < 6% 9 2,3% 8 6% <= Rata plăților pentru energie și apă < 7% 7 1,8% 9 7% <= Rata plăților pentru energie și apă < 8% 6 1,5%

10 Rata plăților pentru energie și apă >= 8% 77 19,7% O abatere a plăților pentru energie și apă de la nivelul planificat în scenariul de bază cu un ritm de creștere 𝑟𝑟𝑃𝑃𝑒𝑒𝑎𝑎 va genera o variație a totalului plăților operaționale cu un ritm de creștere 𝑟𝑟𝑃𝑃𝐹𝐹(𝑟𝑟𝑃𝑃𝑒𝑒𝑎𝑎 ).

𝑟𝑟𝑃𝑃𝐹𝐹(𝑟𝑟𝑃𝑃𝑒𝑒𝑎𝑎 ) = 𝑟𝑟𝑃𝑃𝑒𝑒𝑎𝑎 × 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑒𝑒𝑎𝑎 Impactul transmis de abaterea plăților pentru energie și apă asupra

totalului plăților operaționale este direct proporțional cu ponderea planificată a plăților pentru energie și apă în totalul plăților operaționale și cu ritmul de creștere al plăților pentru energie și apă. Acest impact este cuantificat prin intermediul ritmului de creștere al plăților operaționale totale.

Senzitivitatea plăților operaționale în raport cu plățile pentru energie și apă este evidențiată prin intermediul ritmului de creștere al plăților operaționale totale generat de o variație relativă (ritm de creștere) de 1% al plăților pentru energie și apă. Prin intermediul plăților totale, variația plăților pentru energie și apă își transmite influența asupra fluxului de numerar net operațional. Impactul plăților pentru energie și apă asupra fluxului de numerar net operațional este cuantificat prin intermediul ritmului de creștere al fluxului de numerar net operațional (𝑟𝑟𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹(𝑟𝑟𝑃𝑃𝑒𝑒𝑎𝑎 )).

𝑟𝑟𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹(𝑟𝑟𝑃𝑃𝑒𝑒𝑎𝑎 ) = −𝑃𝑃𝐹𝐹 × 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑒𝑒𝑎𝑎 × 𝑟𝑟𝑃𝑃𝑒𝑒𝑎𝑎



168

Variația plăților pentru energie și apă generează un impact de sens opus asupra fluxului de numerar net operațional, proporțional cu valoarea totală planificată a plăților operaționale și greutatea specifică planificată a plăților pentru energie și apă în totalul plăților operaționale și invers proporțional cu fluxul de numerar net operațional planificat.

Grafic nr. 83

Simularea efectuată la nivelul eșantionului format din cele 391 situații financiare arată că la o reducere a plăților pentru energie și apă cu 1%, fluxul de numerar net operațional (însumat pentru întregul eșantion) se reduce cu 0,12%. În contrapartidă, o sporire a plăților cu 1% peste nivelul previzionat duce la o reducere a fluxul de numerar net operațional (însumat pentru întregul eșantion) cu 0,12%.

Senzitivitatea medie la nivelul eșantionului a corespuns în consecință unei variații relative a fluxului de numerar net operațional de 0,12% la o variație relativă de 1% a plăților pentru energie și apă. Fluxul de numerar net operațional însumat la nivelul întregului eșantion a devenit negativ la o variație relativă (în sens pozitiv) a plăților pentru energie și apă de 810% (respectiv un indice de creștere de 910%). În cazul a 224 tablouri de fluxuri de numerar previzionate (57,3% din eșantion), diminuarea cu 1% a plăților pentru energie și apă a indus o sporire a fluxului de numerar net operațional de până la 0,1%. Din totalul celor 391 de situații financiare previzionate, 61,1% au prezentat nivele de senzitivitate inferioare mediei (ponderate) de 0,12%.

Variația plăților pentru energie și apă generează un impact de sens opus asupra gradului de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale, proporțional cu greutatea specifică planificată a plăților pentru energie și apă în totalul plăților operaționale.

0,0%

10,0%

20,0%

30,0%

40,0%

50,0%

60,0%

0% -0,1%

0,1% -0,5%

0,5% -1%

1% -1,3%

1,3% -2%

2% -2,5%

2,5% -3%

3% -3,5%

3,5% -4%

4% -

57,3%

22,5%18,4%

0,5% 0,8% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,5%

frec

venț

ă




169

𝑟𝑟𝐺𝐺𝑎𝑎𝐺𝐺𝐺𝐺 (𝑟𝑟𝑃𝑃𝑒𝑒𝑎𝑎 ) =

Î𝐹𝐹𝑃𝑃𝐹𝐹𝑟𝑟𝑃𝑃𝑒𝑒𝑎𝑎



𝑃𝑃𝐹𝐹𝑟𝑟𝑃𝑃𝑒𝑒𝑎𝑎− 1 =

1𝑟𝑟𝑃𝑃𝑒𝑒𝑎𝑎 × 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑒𝑒𝑎𝑎 + 1

− 1

Simularea efectuată la nivelul eșantionului format din cele 391 situații financiare arată că la o creștere a plăților pentru energie și apă cu 1%, gradul de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale (media ponderată pentru întregul eșantion) se reduce cu 0,03%. În contrapartidă, o reducere a plăților pentru energie și apă cu 1% față de nivelul previzionat duce la o creștere a gradului de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale cu 0,03%. Senzitivitatea medie la nivelul eșantionului a corespuns în consecință unei variații relative a gradului de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale de 0,03% la o variație relativă de 1% a plăților pentru energie și apă.

Gradul de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale (media ponderată pentru întregul eșantion) a devenit subunitar la o variație relativă (în sens pozitiv) a plăților pentru energie și apă de 810% (respectiv un indice de creștere de 910%).

Grafic nr. 84

În cazul a 334 de tablouri de fluxuri de numerar previzionate (85,4% din eșantion), diminuarea cu 1% a plăților pentru energie și apă a indus o sporire a gradului de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale de până la doar 0,1%. La diminuarea cu 1% a plăților pentru energie și apă, din totalul celor 391 de situații financiare previzionate, 68% au prezentat nivele de senzitivitate inferioare mediei (ponderate) de 0,03%.

85,4%

0,0% 3,8% 5,1% 2,8% 2,3% 0,5% 0,0% 0,0% 0,0%0,0%

10,0%20,0%30,0%40,0%50,0%60,0%70,0%80,0%90,0%

0% - 0,1% 0,1% -0,2%

0,2% -0,3%

0,3% -0,4%

0,4% -0,5%

0,5% -0,6%

0,6% -0,7%

0,7% -0,8%

0,8% -0,9%

0,9% -

frec

venț

ă




170

În ceea ce privește rata fluxului net de numerar, variația plăților pentru energie și apă generează un impact de sens opus asupra acesteia, proporțional cu valoarea totală planificată a plăților operaționale și greutatea specifică planificată a plăților pentru energie și apă în totalul plăților operaționale și invers proporțional cu fluxul de numerar net operațional planificat.

𝑟𝑟𝑅𝑅𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹 (𝑟𝑟𝑃𝑃𝑒𝑒𝑎𝑎 ) = 𝑟𝑟𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹(𝑟𝑟𝑃𝑃𝑒𝑒𝑎𝑎 ) = −𝑃𝑃𝐹𝐹 × 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑒𝑒𝑎𝑎 × 𝑟𝑟𝑃𝑃𝑒𝑒𝑎𝑎


Grafic nr. 85

Simularea efectuată la nivelul eșantionului format din cele 391 situații financiare arată că la o creștere a plăților pentru energie și apă cu 1%, rata fluxului net de numerar (media ponderată pentru întregul eșantion) se reduce cu 0,12%. În contrapartidă, o reducere a plăților pentru energie și apă cu 1% față de nivelul previzionat duce la o creștere a mediei ratei fluxului net de numerar cu 0,12%. Senzitivitatea medie la nivelul eșantionului a corespuns în consecință unei variații relative a ratei fluxului net de numerar ale de 0,12% la o variație relativă de 1% a plăților pentru energie și apă.

Rata fluxului net de numerar (media ponderată pentru întregul eșantion) a devenit nulă la o variație relativă (în sens pozitiv) a plăților pentru energie și apă de 810% (respectiv un indice de creștere de 910%). În cazul a 224 de tablouri de fluxuri de numerar previzionate (57,3% din eșantion), diminuarea cu 1% a plăților pentru energie și apă a indus o sporire a ratei fluxului net de numerar de până la doar 0,1%. La diminuarea cu 1% a plăților pentru energie și apă, din totalul celor 391 de situații financiare previzionate, 61,1% au prezentat nivele de senzitivitate inferioare mediei (ponderate) de 0,12%.

0,0%

10,0%

20,0%

30,0%

40,0%

50,0%

60,0%

0% -0,1%

0,1% -0,5%

0,5% -1%

1% -1,5%

1,5% -2%

2% -2,5%

2,5% -3%

3% -3,5%

3,5% -4%

4% -

57,3%

22,5%18,4%

0,8% 0,5% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,5%

frec

venț

ă




171

6.3.5. Variația plăților pentru mărfuri

În cadrul scenariilor de bază, plățile privind mărfurile dețin o pondere medie de 10,6% la nivelul celor 391 de situații financiare previzionate.

Tabel nr. 19 Rata plăților privind mărfurile

Nr.crt. Interval Volum Frecvență 1 0% <= Rata plăților privind mărfurile < 0,1% 288 73,7% 2 0,1% <= Rata plăților privind mărfurile < 5% 34 8,7% 3 5% <= Rata plăților privind mărfurile < 10% 6 1,5% 4 10% <= Rata plăților privind mărfurile < 15% 11 2,8% 5 15% <= Rata plăților privind mărfurile < 20% 2 0,5% 6 20% <= Rata plăților privind mărfurile < 25% 0 0,0% 7 25% <= Rata plăților privind mărfurile < 30% 0 0,0% 8 30% <= Rata plăților privind mărfurile < 35% 1 0,3% 9 35% <= Rata plăților privind mărfurile < 40% 10 2,6%

10 Rata plăților privind mărfurile >= 40% 39 10,0% O abatere a plăților privind mărfurile de la nivelul planificat în scenariul de bază cu un ritm de creștere 𝑟𝑟𝑃𝑃𝑛𝑛 va genera o variație a totalului plăților operaționale cu un ritm de creștere 𝑟𝑟𝑃𝑃𝐹𝐹(𝑟𝑟𝑃𝑃𝑛𝑛 ).

𝑟𝑟𝑃𝑃𝐹𝐹(𝑟𝑟𝑃𝑃𝑛𝑛 ) = 𝑟𝑟𝑃𝑃𝑛𝑛 × 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑛𝑛 Impactul transmis de abaterea plăților privind mărfurile asupra totalului

plăților operaționale este direct proporțional cu ponderea planificată a plăților privind mărfurile în totalul plăților operaționale și cu ritmul de creștere al plăților privind mărfurile. Acest impact este cuantificat prin intermediul ritmului de creștere al plăților operaționale totale.

Senzitivitatea plăților operaționale în raport cu plățile privind mărfurile este evidențiată prin intermediul ritmului de creștere al plăților operaționale totale generat de o variație relativă (ritm de creștere) de 1% al plăților privind mărfurile. Prin intermediul plăților totale, variația plăților privind mărfurile își transmite influența asupra fluxului de numerar net operațional. Impactul plăților privind mărfurile asupra fluxului de numerar net operațional este cuantificat prin intermediul ritmului de creștere al fluxului de numerar net operațional (𝑟𝑟𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹(𝑟𝑟𝑃𝑃𝑛𝑛 )).

𝑟𝑟𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹(𝑟𝑟𝑃𝑃𝑛𝑛 ) = −𝑃𝑃𝐹𝐹 × 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑛𝑛 × 𝑟𝑟𝑃𝑃𝑛𝑛



172

Variația plăților privind mărfurile generează un impact de sens opus asupra fluxului de numerar net operațional, proporțional cu valoarea totală planificată a plăților operaționale și greutatea specifică planificată a plăților privind mărfurile în totalul plăților operaționale și invers proporțional cu fluxul de numerar net operațional planificat.

Grafic nr. 86

Simularea efectuată la nivelul eșantionului format din cele 391 situații financiare arată că la o reducere a plăților privind mărfurile cu 1%, fluxul de numerar net operațional (însumat pentru întregul eșantion) se reduce cu 0,41%. În contrapartidă, o sporire a plăților privind mărfurile cu 1% peste nivelul previzionat duce la o reducere a fluxului de numerar net operațional (însumat pentru întregul eșantion) cu 0,41%. Senzitivitatea medie la nivelul eșantionului a corespuns în consecință unei variații relative a fluxului de numerar net operațional de 0,41% la o variație relativă de 1% a plăților privind mărfurile. Fluxul de numerar net operațional însumat la nivelul întregului eșantion a devenit negativ la o variație relativă (în sens pozitiv) a plăților privind mărfurile de 246,5% (respectiv un indice de creștere de 346,5%). În cazul a 293 tablouri de fluxuri de numerar previzionate (74,9% din eșantion), diminuarea cu 1% a plăților privind mărfurile a indus o sporire a fluxului de numerar net operațional de până la 0,1%. Din totalul celor 391 de situații financiare previzionate, 80,8% au prezentat nivele de senzitivitate inferioare mediei (ponderate) de 0,41%.

Variația plăților privind mărfurile generează un impact de sens opus asupra gradului de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale, proporțional cu greutatea specifică planificată a plăților privind mărfurile în totalul plăților operaționale.

0,0%10,0%20,0%30,0%40,0%50,0%60,0%70,0%80,0%

0% -0,1%

0,1% -0,5%

0,5% -1%

1% -1,3%

1,3% -2%

2% -2,5%

2,5% -3%

3% -3,5%

3,5% -4%

4% -

74,9%

7,2% 6,1%1,0% 0,5% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0%

10,2%

frec

venț

ă




173

𝑟𝑟𝐺𝐺𝑎𝑎𝐺𝐺𝐺𝐺 (𝑟𝑟𝑃𝑃𝑛𝑛 ) =

Î𝐹𝐹𝑃𝑃𝐹𝐹𝑟𝑟𝑃𝑃𝑛𝑛



𝑃𝑃𝐹𝐹𝑟𝑟𝑃𝑃𝑛𝑛− 1 =

1𝑟𝑟𝑃𝑃𝑛𝑛 × 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑛𝑛 + 1

− 1

Simularea efectuată la nivelul eșantionului format din cele 391 situații financiare arată că la o creștere a plăților privind mărfurile cu 1%, gradul de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale (media ponderată pentru întregul eșantion) se reduce cu 0,11%. În contrapartidă, o reducere a plăților privind mărfurile cu 1% față de nivelul previzionat duce la o creștere a gradului de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale cu 0,11%. Senzitivitatea medie la nivelul eșantionului a corespuns în consecință unei variații relative a gradului de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale de 0,11% la o variație relativă de 1% a plăților privind mărfurile.

Gradul de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale (media ponderată pentru întregul eșantion) a devenit subunitar la o variație relativă (în sens pozitiv) a plăților privind mărfurile de 246,5% (respectiv un indice de creștere de 346,5%).

Grafic nr. 87

În cazul a 328 de tablouri de fluxuri de numerar previzionate (83,9% din eșantion), diminuarea cu 1% a plăților privind mărfurile a indus o sporire a gradului de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale de până la doar 0,1%. La diminuarea cu 1% a plăților privind mărfurile, din totalul celor 391 de situații financiare previzionate, 83,9% au prezentat nivele de senzitivitate inferioare mediei (ponderate) de 0,11%.

83,9%

3,3% 0,0% 2,8% 0,0% 0,8% 1,3% 3,1% 3,6% 1,3%0,0%

10,0%20,0%30,0%40,0%50,0%60,0%70,0%80,0%90,0%

0% - 0,1% 0,1% -0,2%

0,2% -0,3%

0,3% -0,4%

0,4% -0,5%

0,5% -0,6%

0,6% -0,7%

0,7% -0,8%

0,8% -0,9%

0,9% -

frec

venț

ă




174

În ceea ce privește rata fluxului net de numerar, variația plăților privind mărfurile generează un impact de sens opus asupra acesteia, proporțional cu valoarea totală planificată a plăților operaționale și greutatea specifică planificată a plăților privind mărfurile în totalul plăților operaționale și invers proporțional cu fluxul de numerar net operațional planificat.

𝑟𝑟𝑅𝑅𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹 (𝑟𝑟𝑃𝑃𝑒𝑒𝑎𝑎 ) = 𝑟𝑟𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹(𝑟𝑟𝑃𝑃𝑒𝑒𝑎𝑎 ) = −𝑃𝑃𝐹𝐹 × 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑒𝑒𝑎𝑎 × 𝑟𝑟𝑃𝑃𝑒𝑒𝑎𝑎


Grafic nr. 88

Simularea efectuată la nivelul eșantionului format din cele 391 situații financiare arată că la o creștere a plăților privind mărfurile cu 1%, rata fluxului net de numerar (media ponderată pentru întregul eșantion) se reduce cu 0,41%. În contrapartidă, o reducere a plăților privind mărfurile cu 1% față de nivelul previzionat duce la o creștere a mediei ratei fluxului net de numerar cu 0,41%. Senzitivitatea medie la nivelul eșantionului a corespuns în consecință unei variații relative a ratei fluxului net de numerar ale de 0,41% la o variație relativă de 1% a plăților privind mărfurile. Rata fluxului net de numerar (media ponderată pentru întregul eșantion) a devenit nulă la o variație relativă (în sens pozitiv) a plăților privind mărfurile de 246,5% (respectiv un indice de creștere de 346,5%). În cazul a 293 de tablouri de fluxuri de numerar previzionate (74,9% din eșantion), diminuarea cu 1% a plăților privind mărfurile a indus o sporire a ratei fluxului net de numerar de până la doar 0,1%. La diminuarea cu 1% a plăților privind mărfurile, din totalul celor 391 de situații financiare previzionate, 80,8% au prezentat nivele de senzitivitate inferioare mediei (ponderate) de 0,41%.

0,0%10,0%20,0%30,0%40,0%50,0%60,0%70,0%80,0%

0% -0,1%

0,1% -0,5%

0,5% -1%

1% -1,5%

1,5% -2%

2% -2,5%

2,5% -3%

3% -3,5%

3,5% -4%

4% -

74,9%

7,2% 6,1%1,0% 0,5% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0%

10,2%

frec

venț

ă




175

6.3.6. Variația plăților privind prestațiile externe În cadrul scenariilor de bază, plățile privind prestațiile externe dețin o pondere medie de 24,5% la nivelul celor 391 de situații financiare previzionate.

Tabel nr. 20 Rata plăților privind prestațiile externe

Nr.crt. Interval Volum Frecvență 1 0% <= Rata plăților privind prestațiile externe < 0,1% 25 6,4% 2 0,1% <= Rata plăților privind prestațiile externe < 10% 122 31,2% 3 10% <= Rata plăților privind prestațiile externe < 20% 84 21,5% 4 20% <= Rata plăților privind prestațiile externe < 30% 42 10,7% 5 30% <= Rata plăților privind prestațiile externe < 40% 14 3,6% 6 40% <= Rata plăților privind prestațiile externe < 50% 6 1,5% 7 50% <= Rata plăților privind prestațiile externe < 60% 5 1,3% 8 60% <= Rata plăților privind prestațiile externe < 70% 0 0,0% 9 70% <= Rata plăților privind prestațiile externe < 80% 85 21,7% 10 Rata plăților privind prestațiile externe >= 80% 8 2,0%

O abatere a plăților privind prestațiile externe de la nivelul planificat în scenariul de bază cu un ritm de creștere 𝑟𝑟𝑃𝑃𝐺𝐺𝑒𝑒 va genera o variație a totalului plăților operaționale cu un ritm de creștere 𝑟𝑟𝑃𝑃𝐹𝐹�𝑟𝑟𝑃𝑃𝐺𝐺𝑒𝑒 �.

𝑟𝑟𝑃𝑃𝐹𝐹�𝑟𝑟𝑃𝑃𝐺𝐺𝑒𝑒 � = 𝑟𝑟𝑃𝑃𝐺𝐺𝑒𝑒 × 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝐺𝐺𝑒𝑒 Impactul transmis de abaterea plăților privind prestațiile externe asupra

totalului plăților operaționale este direct proporțional cu ponderea planificată a plăților privind prestațiile externe în totalul plăților operaționale și cu ritmul de creștere al plăților privind prestațiile externe. Acest impact este cuantificat prin intermediul ritmului de creștere al plăților operaționale totale.

Senzitivitatea plăților operaționale în raport cu plățile privind prestațiile externe este evidențiată prin intermediul ritmului de creștere al plăților operaționale totale generat de o variație relativă (ritm de creștere) de 1% al plăților privind prestațiile externe. Prin intermediul plăților totale, variația plăților privind prestațiile externe își transmite influența asupra fluxului de numerar net operațional. Impactul plăților privind prestațiile externe asupra fluxului de numerar net operațional este cuantificat prin intermediul ritmului de creștere al fluxului de numerar net operațional (𝑟𝑟𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹�𝑟𝑟𝑃𝑃𝐺𝐺𝑒𝑒 �).

𝑟𝑟𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹�𝑟𝑟𝑃𝑃𝐺𝐺𝑒𝑒 � = −𝑃𝑃𝐹𝐹 × 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝐺𝐺𝑒𝑒 × 𝑟𝑟𝑃𝑃𝐺𝐺𝑒𝑒


Variația plăților privind prestațiile externe generează un impact de sens opus asupra fluxului de numerar net operațional, proporțional cu valoarea totală


176

planificată a plăților operaționale și greutatea specifică planificată a plăților privind prestațiile externe în totalul plăților operaționale și invers proporțional cu fluxul de numerar net operațional planificat.

Grafic nr. 89

Simularea efectuată la nivelul eșantionului format din cele 391 situații financiare arată că la o reducere a plăților privind prestațiile externe cu 1%, fluxul de numerar net operațional (însumat pentru întregul eșantion) se reduce cu 0,94%. În contrapartidă, o sporire a plăților privind prestațiile externe cu 1% peste nivelul previzionat duce la o reducere a fluxului de numerar net operațional (însumat pentru întregul eșantion) cu 0,94%. Senzitivitatea medie la nivelul eșantionului a corespuns în consecință unei variații relative a fluxului de numerar net operațional de 0,94% la o variație relativă de 1% a plăților privind prestațiile externe. Fluxul de numerar net operațional însumat la nivelul întregului eșantion a devenit negativ la o variație relativă (în sens pozitiv) a plăților privind prestațiile externe de 106,8% (respectiv un indice de creștere de 206,8%). În cazul a 219 tablouri de fluxuri de numerar previzionate (56% din eșantion), diminuarea cu 1% a plăților privind prestațiile externe a indus o sporire a fluxului de numerar net operațional de până la 1%. Din totalul celor 391 de situații financiare previzionate, 55,2% au prezentat nivele de senzitivitate inferioare mediei (ponderate) de 0,94%.

Variația plăților privind prestațiile externe generează un impact de sens opus asupra gradului de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale, proporțional cu greutatea specifică planificată a plăților privind prestațiile externe în totalul plăților operaționale.

0,0%

5,0%

10,0%

15,0%

20,0%

25,0%

30,0%

0% -0,1%

0,1% -0,5%

0,5% -1%

1% -1,3%

1,3% -2%

2% -2,5%

2,5% -3%

3% -3,5%

3,5% -4%

4% -

13,8%

26,1%

16,1%11,8%

23,3%

3,1%0,8% 0,3% 0,0%

4,9%frec

venț

ă




177

𝑟𝑟𝐺𝐺𝑎𝑎𝐺𝐺𝐺𝐺 �𝑟𝑟𝑃𝑃𝐺𝐺𝑒𝑒 � =

Î𝐹𝐹𝑃𝑃𝐹𝐹𝑟𝑟𝑃𝑃𝐺𝐺𝑒𝑒



𝑃𝑃𝐹𝐹𝑟𝑟𝑃𝑃𝐺𝐺𝑒𝑒− 1 =

1𝑟𝑟𝑃𝑃𝐺𝐺𝑒𝑒 × 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝐺𝐺𝑒𝑒 + 1

− 1

Simularea efectuată la nivelul eșantionului format din cele 391 situații financiare arată că la o creștere a plăților privind prestațiile externe cu 1%, gradul de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale (media ponderată pentru întregul eșantion) se reduce cu 0,24%. În contrapartidă, o reducere a plăților privind prestațiile externe cu 1% față de nivelul previzionat duce la o creștere a gradului de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale cu 0,25%.

Senzitivitatea medie la nivelul eșantionului a corespuns în consecință unei variații relative a gradului de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale de 0,25% la o variație relativă de 1% a plăților privind prestațiile externe. Gradul de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale (media ponderată pentru întregul eșantion) a devenit subunitar la o variație relativă (în sens pozitiv) a plăților privind prestațiile externe de 106,8% (respectiv un indice de creștere de 206,8%).

Grafic nr. 90

În cazul a 147 de tablouri de fluxuri de numerar previzionate (37,6% din eșantion), diminuarea cu 1% a plăților privind prestațiile externe a indus o sporire a gradului de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale de până la doar 0,1%.

37,6%

21,5%

10,7%

3,6% 1,5% 1,3% 0,0%

20,5%

3,3%0,0%

0,0%5,0%

10,0%15,0%20,0%25,0%30,0%35,0%40,0%

0% - 0,1% 0,1% -0,2%

0,2% -0,3%

0,3% -0,4%

0,4% -0,5%

0,5% -0,6%

0,6% -0,7%

0,7% -0,8%

0,8% -0,9%

0,9% -

frec

venț

ă




178

La diminuarea cu 1% a plăților privind prestațiile externe, din totalul celor 391 de situații financiare previzionate, 61,4% au prezentat nivele de senzitivitate inferioare mediei (ponderate) de 0,25%.

În ceea ce privește rata fluxului net de numerar, variația plăților privind prestațiile externe generează un impact de sens opus asupra acesteia, proporțional cu valoarea totală planificată a plăților operaționale și greutatea specifică planificată a plăților privind prestațiile externe în totalul plăților operaționale și invers proporțional cu fluxul de numerar net operațional planificat.

𝑟𝑟𝑅𝑅𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹 �𝑟𝑟𝑃𝑃𝐺𝐺𝑒𝑒 � = 𝑟𝑟𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹�𝑟𝑟𝑃𝑃𝐺𝐺𝑒𝑒 � = −𝑃𝑃𝐹𝐹 × 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝐺𝐺𝑒𝑒 × 𝑟𝑟𝑃𝑃𝐺𝐺𝑒𝑒


Grafic nr. 91

Simularea efectuată la nivelul eșantionului format din cele 391 situații financiare arată că la o creștere a plăților privind prestațiile externe cu 1%, rata fluxului net de numerar (media ponderată pentru întregul eșantion) se reduce cu 0,94%. În contrapartidă, o reducere a plăților privind prestațiile externe cu 1% față de nivelul previzionat duce la o creștere a mediei ratei fluxului net de numerar cu 0,94%. Senzitivitatea medie la nivelul eșantionului a corespuns în consecință unei variații relative a ratei fluxului net de numerar ale de 0,94% la o variație relativă de 1% a plăților privind prestațiile externe. Rata fluxului net de numerar (media ponderată pentru întregul eșantion) a devenit nulă la o variație relativă (în sens pozitiv) a plăților privind prestațiile externe de 106,8% (respectiv un indice de creștere de 206,8%).

0,0%

5,0%

10,0%

15,0%

20,0%

25,0%

30,0%

0% -0,1%

0,1% -0,5%

0,5% -1%

1% -1,5%

1,5% -2%

2% -2,5%

2,5% -3%

3% -3,5%

3,5% -4%

4% -

13,8%

26,1%

16,1%

23,0%

12,0%

3,1%0,8% 0,3% 0,0%

4,9%frec

venț

ă




179

În cazul a 219 tablouri de fluxuri de numerar previzionate (56% din eșantion), diminuarea cu 1% a plăților privind prestațiile externe a indus o sporire a ratei fluxului net de numerar de până la 1%. La diminuarea cu 1% a plăților privind prestațiile externe, din totalul celor 391 de situații financiare previzionate, 55,2% au prezentat nivele de senzitivitate inferioare mediei (ponderate) de 0,41%. 6.3.7. Variația plăților cu personalul În cadrul scenariilor de bază, plățile cu personalul dețin o pondere medie de 12,6% la nivelul celor 391 de situații financiare previzionate.

Tabel nr. 21 Rata plăților cu personalul

Nr.crt. Interval Volum Frecvență 1 0% <= Rata plăților cu personalul < 0,1% 90 23,0% 2 0,1% <= Rata plăților cu personalul < 5% 34 8,7% 3 5% <= Rata plăților cu personalul < 10% 26 6,6% 4 10% <= Rata plăților cu personalul < 15% 74 18,9% 5 15% <= Rata plăților cu personalul < 20% 24 6,1% 6 20% <= Rata plăților cu personalul < 25% 51 13,0% 7 25% <= Rata plăților cu personalul < 30% 23 5,9% 8 30% <= Rata plăților cu personalul < 35% 17 4,3% 9 35% <= Rata plăților cu personalul < 40% 4 1,0%

10 Rata plăților cu personalul >= 40% 48 12,3% O abatere a plăților cu personalul de la nivelul planificat în scenariul de bază cu un ritm de creștere 𝑟𝑟𝑃𝑃𝐺𝐺 va genera o variație a totalului plăților operaționale cu un ritm de creștere 𝑟𝑟𝑃𝑃𝐹𝐹�𝑟𝑟𝑃𝑃𝐺𝐺�.

𝑟𝑟𝑃𝑃𝐹𝐹�𝑟𝑟𝑃𝑃𝐺𝐺� = 𝑟𝑟𝑃𝑃𝐺𝐺 × 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝐺𝐺 Impactul transmis de abaterea plăților cu personalul asupra totalului

plăților operaționale este direct proporțional cu ponderea planificată a plăților cu personalul în totalul plăților operaționale și cu ritmul de creștere al plăților cu personalul. Acest impact este cuantificat prin intermediul ritmului de creștere al plăților operaționale totale.

Senzitivitatea plăților operaționale în raport cu plățile cu personalul este evidențiată prin intermediul ritmului de creștere al plăților operaționale totale generat de o variație relativă (ritm de creștere) de 1% al plăților cu personalul. Prin intermediul plăților totale, variația plăților cu personalul își transmite


180

influența asupra fluxului de numerar net operațional. Impactul plăților cu personalul asupra fluxului de numerar net operațional este cuantificat prin intermediul ritmului de creștere al fluxului de numerar net operațional (𝑟𝑟𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹�𝑟𝑟𝑃𝑃𝐺𝐺𝐺𝐺 �).

𝑟𝑟𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹�𝑟𝑟𝑃𝑃𝐺𝐺� = −𝑃𝑃𝐹𝐹 × 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝐺𝐺 × 𝑟𝑟𝑃𝑃𝐺𝐺


Variația plăților cu personalul generează un impact de sens opus asupra fluxului de numerar net operațional, proporțional cu valoarea totală planificată a plăților operaționale și greutatea specifică planificată a plăților cu personalul în totalul plăților operaționale și invers proporțional cu fluxul de numerar net operațional planificat.

Grafic nr. 92

Simularea efectuată la nivelul eșantionului format din cele 391 situații financiare arată că la o reducere a plăților cu personalul cu 1%, fluxul de numerar net operațional (însumat pentru întregul eșantion) se reduce cu 0,48%. În contrapartidă, o sporire a plăților cu personalul cu 1% peste nivelul previzionat duce la o reducere a fluxului de numerar net operațional (însumat pentru întregul eșantion) cu 0,48%. Senzitivitatea medie la nivelul eșantionului a corespuns în consecință unei variații relative a fluxului de numerar net operațional de 0,48% la o variație relativă de 1% a plăților cu personalul. Fluxul de numerar net operațional însumat la nivelul întregului eșantion a devenit negativ la o variație relativă (în sens pozitiv) a plăților cu personalul de 206,6% (respectiv un indice de creștere de 306,6%).

0,0%

5,0%

10,0%

15,0%

20,0%

25,0%

30,0%

0% -0,1%

0,1% -0,5%

0,5% -1%

1% -1,3%

1,3% -2%

2% -2,5%

2,5% -3%

3% -3,5%

3,5% -4%

4% -

25,3% 25,8%

18,7%

7,4% 9,2%5,1%

2,0% 0,5% 1,0%4,9%frec

venț

ă




181

În cazul a 273 de tablouri de fluxuri de numerar previzionate (69,8% din eșantion), diminuarea cu 1% a plăților cu personalul a indus o sporire a fluxului de numerar net operațional de până la 1%. Din totalul celor 391 de situații financiare previzionate, 50,1% au prezentat nivele de senzitivitate inferioare mediei (ponderate) de 0,48%.

Variația plăților cu personalul generează un impact de sens opus asupra gradului de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale, proporțional cu greutatea specifică planificată a plăților cu personalul în totalul plăților operaționale.

𝑟𝑟𝐺𝐺𝑎𝑎𝐺𝐺𝐺𝐺 �𝑟𝑟𝑃𝑃𝐺𝐺� =

Î𝐹𝐹𝑃𝑃𝐹𝐹𝑟𝑟𝑃𝑃𝐺𝐺


− 1 =𝑃𝑃𝐹𝐹𝑃𝑃𝐹𝐹𝑟𝑟𝑃𝑃𝐺𝐺

− 1 =1

𝑟𝑟𝑃𝑃𝐺𝐺 × 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝐺𝐺 + 1− 1

Simularea efectuată la nivelul eșantionului format din cele 391 situații financiare arată că la o creștere a plăților cu personalul cu 1%, gradul de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale (media ponderată pentru întregul eșantion) se reduce cu 0,13%. În contrapartidă, o reducere a plăților cu personalul cu 1% față de nivelul previzionat duce la o creștere a gradului de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale cu 0,13%.

Senzitivitatea medie la nivelul eșantionului a corespuns în consecință unei variații relative a gradului de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale de 0,13% la o variație relativă de 1% a plăților cu personalul.

Grafic nr. 93

38,4%

25,1%18,9%

5,4% 6,4% 4,1% 1,5% 0,3% 0,0% 0,0%0,0%5,0%

10,0%15,0%20,0%25,0%30,0%35,0%40,0%45,0%

0% - 0,1% 0,1% -0,2%

0,2% -0,3%

0,3% -0,4%

0,4% -0,5%

0,5% -0,6%

0,6% -0,7%

0,7% -0,8%

0,8% -0,9%

0,9% -

frec

venț

ă




182

Gradul de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale (media ponderată pentru întregul eșantion) a devenit subunitar la o variație relativă (în sens pozitiv) a plăților cu personalul de 206,6% (respectiv un indice de creștere de 306,6%).

În cazul a 150 de tablouri de fluxuri de numerar previzionate (38,4% din eșantion), diminuarea cu 1% a plăților cu personalul a indus o sporire a gradului de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale de până la doar 0,1%. La diminuarea cu 1% a plăților cu personalul, din totalul celor 391 de situații financiare previzionate, 42,5% au prezentat nivele de senzitivitate inferioare mediei (ponderate) de 0,13%.

Grafic nr. 94

În ceea ce privește rata fluxului net de numerar, variația plăților cu personalul generează un impact de sens opus asupra acesteia, proporțional cu valoarea totală planificată a plăților operaționale și greutatea specifică planificată a plăților cu personalul în totalul plăților operaționale și invers proporțional cu fluxul de numerar net operațional planificat.

𝑟𝑟𝑅𝑅𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹 �𝑟𝑟𝑃𝑃𝐺𝐺� = 𝑟𝑟𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹�𝑟𝑟𝑃𝑃𝐺𝐺� = −𝑃𝑃𝐹𝐹 × 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝐺𝐺 × 𝑟𝑟𝑃𝑃𝐺𝐺


Simularea efectuată la nivelul eșantionului format din cele 391 situații

financiare arată că la o creștere a plăților cu personalul cu 1%, rata fluxului net de numerar (media ponderată pentru întregul eșantion) se reduce cu 0,48%. În contrapartidă, o reducere a plăților cu personalul cu 1% față de nivelul previzionat duce la o creștere a mediei ratei fluxului net de numerar cu 0,48%.

0,0%

5,0%

10,0%

15,0%

20,0%

25,0%

30,0%

0% -0,1%

0,1% -0,5%

0,5% -1%

1% -1,5%

1,5% -2%

2% -2,5%

2,5% -3%

3% -3,5%

3,5% -4%

4% -

25,3% 25,8%

18,7%

11,8%

4,9% 5,1%2,0% 0,5% 1,0%

4,9%frec

venț

ă




183

Senzitivitatea medie la nivelul eșantionului a corespuns în consecință unei variații relative a ratei fluxului net de numerar ale de 0,48% la o variație relativă de 1% a plăților cu personalul.

Rata fluxului net de numerar (media ponderată pentru întregul eșantion) a devenit nulă la o variație relativă (în sens pozitiv) a plăților cu personalul de 206,6% (respectiv un indice de creștere de 306,6%). În cazul a 273 tablouri de fluxuri de numerar previzionate (69,8% din eșantion), diminuarea cu 1% a plăților cu personalul a indus o sporire a ratei fluxului net de numerar de până la 1%. La diminuarea cu 1% a plăților cu personalul, din totalul celor 391 de situații financiare previzionate, 50,1% au prezentat nivele de senzitivitate inferioare mediei (ponderate) de 0,48%. 6.3.8. Variația plăților cu impozitele În cadrul scenariilor de bază, plățile cu impozitele dețin o pondere medie de 4,3% la nivelul celor 391 de situații financiare previzionate.

Tabel nr. 22 Rata plăților cu impozitele

Nr.crt. Interval Volum Frecvență 1 0% <= Rată plăți impozite < 0,1% 8 2,0% 2 0,1% <= Rată plăți impozite < 1% 17 4,3% 3 1% <= Rată plăți impozite < 2% 59 15,1% 4 2% <= Rată plăți impozite < 3% 42 10,7% 5 3% <= Rată plăți impozite < 4% 48 12,3% 6 4% <= Rată plăți impozite < 5% 28 7,2% 7 5% <= Rată plăți impozite < 6% 26 6,6% 8 6% <= Rată plăți impozite < 7% 50 12,8% 9 7% <= Rată plăți impozite < 8% 45 11,5%

10 Rată plăți impozite >= 8% 68 17,4% O abatere a plăților cu impozitele de la nivelul planificat în scenariul de bază cu un ritm de creștere 𝑟𝑟𝑃𝑃𝑟𝑟 va genera o variație a totalului plăților operaționale cu un ritm de creștere 𝑟𝑟𝑃𝑃𝐹𝐹(𝑟𝑟𝑃𝑃𝑟𝑟).

𝑟𝑟𝑃𝑃𝐹𝐹(𝑟𝑟𝑃𝑃𝑟𝑟) = 𝑟𝑟𝑃𝑃𝑟𝑟 × 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑟𝑟 Impactul transmis de abaterea plăților cu impozitele asupra totalului

plăților operaționale este direct proporțional cu ponderea planificată a plăților cu impozitele în totalul plăților operaționale și cu ritmul de creștere al plăților


184

cu impozitele. Acest impact este cuantificat prin intermediul ritmului de creștere al plăților operaționale totale.

Senzitivitatea plăților operaționale în raport cu plățile cu impozitele este evidențiată prin intermediul ritmului de creștere al plăților operaționale totale generat de o variație relativă (ritm de creștere) de 1% al plăților cu impozitele. Prin intermediul plăților totale, variația plăților cu impozitele își transmite influența asupra fluxului de numerar net operațional. Impactul plăților cu impozitele asupra fluxului de numerar net operațional este cuantificat prin intermediul ritmului de creștere al fluxului de numerar net operațional (𝑟𝑟𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹(𝑟𝑟𝑃𝑃𝑟𝑟)).

𝑟𝑟𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹(𝑟𝑟𝑃𝑃𝑟𝑟) = −𝑃𝑃𝐹𝐹 × 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑟𝑟 × 𝑟𝑟𝑃𝑃𝑟𝑟


Variația plăților cu impozitele generează un impact de sens opus asupra fluxului de numerar net operațional, proporțional cu valoarea totală planificată a plăților operaționale și greutatea specifică planificată a plăților cu impozitele în totalul plăților operaționale și invers proporțional cu fluxul de numerar net operațional planificat.

Grafic nr. 95

Simularea efectuată la nivelul eșantionului format din cele 391 situații financiare arată că la o reducere a plăților cu impozitele cu 1%, fluxul de numerar net operațional (însumat pentru întregul eșantion) se reduce cu 0,16%. În contrapartidă, o sporire a plăților cu impozitele cu 1% peste nivelul previzionat duce la o reducere a fluxului de numerar net operațional (însumat pentru întregul eșantion) cu 0,16%.

Senzitivitatea medie la nivelul eșantionului a corespuns în consecință unei variații relative a fluxului de numerar net operațional de 0,16% la o variație relativă de 1% a plăților cu impozitele. Fluxul de numerar net

0,0%10,0%20,0%30,0%40,0%50,0%60,0%70,0%80,0%

0% -0,1%

0,1% -0,5%

0,5% -1%

1% -1,3%

1,3% -2%

2% -2,5%

2,5% -3%

3% -3,5%

3,5% -4%

4% -

15,1%

79,8%

3,8% 0,3% 0,8% 0,3% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0%

frec

venț

ă




185

operațional însumat la nivelul întregului eșantion a devenit negativ la o variație relativă (în sens pozitiv) a plăților cu impozitele de 612% (respectiv un indice de creștere de 712%). În cazul a 386 tablouri de fluxuri de numerar previzionate (98,7% din eșantion), diminuarea cu 1% a plăților cu impozitele a indus o sporire a fluxului de numerar net operațional de până la 1%. Din totalul celor 391 de situații financiare previzionate, 60,6% au prezentat nivele de senzitivitate inferioare mediei (ponderate) de 0,16%.

Variația plăților cu impozitele generează un impact de sens opus asupra gradului de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale, proporțional cu greutatea specifică planificată a plăților cu impozitele în totalul plăților operaționale.

𝑟𝑟𝐺𝐺𝑎𝑎𝐺𝐺𝐺𝐺 (𝑟𝑟𝑃𝑃𝑟𝑟) =

Î𝐹𝐹𝑃𝑃𝐹𝐹𝑟𝑟𝑃𝑃𝑟𝑟


− 1 =𝑃𝑃𝐹𝐹𝑃𝑃𝐹𝐹𝑟𝑟𝑃𝑃𝑟𝑟

− 1 =1

𝑟𝑟𝑃𝑃𝑟𝑟 × 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑟𝑟 + 1− 1

Grafic nr. 96

Simularea efectuată la nivelul eșantionului format din cele 391 situații financiare arată că la o creștere a plăților cu impozitele cu 1%, gradul de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale (media ponderată pentru întregul eșantion) se reduce cu 0,04%. În contrapartidă, o reducere a plăților cu impozitele cu 1% față de nivelul previzionat duce la o creștere a gradului de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale cu 0,04%.

89,8%

7,4% 1,8% 1,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0%0,0%

20,0%

40,0%

60,0%

80,0%

100,0%

0% - 0,1% 0,1% -0,2%

0,2% -0,3%

0,3% -0,4%

0,4% -0,5%

0,5% -0,6%

0,6% -0,7%

0,7% -0,8%

0,8% -0,9%

0,9% -

frec

venț

ă




186

Senzitivitatea medie la nivelul eșantionului a corespuns în consecință unei variații relative a gradului de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale de 0,04% la o variație relativă de 1% a plăților cu impozitele. Gradul de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale (media ponderată pentru întregul eșantion) a devenit subunitar la o variație relativă (în sens pozitiv) a plăților cu impozitele de 612% (respectiv un indice de creștere de 712%).

În cazul a 351 de tablouri de fluxuri de numerar previzionate (89,8% din eșantion), diminuarea cu 1% a plăților cu impozitele a indus o sporire a gradului de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale de până la doar 0,1%.

La diminuarea cu 1% a plăților cu impozitele, din totalul celor 391 de situații financiare previzionate, 46,5% au prezentat nivele de senzitivitate inferioare mediei (ponderate) de 0,04%. În ceea ce privește rata fluxului net de numerar, variația plăților cu impozitele generează un impact de sens opus asupra acesteia, proporțional cu valoarea totală planificată a plăților operaționale și greutatea specifică planificată a plăților cu impozitele în totalul plăților operaționale și invers proporțional cu fluxul de numerar net operațional planificat.

𝑟𝑟𝑅𝑅𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹 (𝑟𝑟𝑃𝑃𝑟𝑟) = 𝑟𝑟𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹(𝑟𝑟𝑃𝑃𝑟𝑟) = −𝑃𝑃𝐹𝐹 × 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑟𝑟 × 𝑟𝑟𝑃𝑃𝑟𝑟


Grafic nr. 97

Simularea efectuată la nivelul eșantionului format din cele 391 situații financiare arată că la o creștere a plăților cu impozitele cu 1%, rata fluxului net de numerar (media ponderată pentru întregul eșantion) se reduce cu 0,16%. În

0,0%10,0%20,0%30,0%40,0%50,0%60,0%70,0%80,0%

0% -0,1%

0,1% -0,5%

0,5% -1%

1% -1,5%

1,5% -2%

2% -2,5%

2,5% -3%

3% -3,5%

3,5% -4%

4% -

15,1%

79,8%

3,8% 0,5% 0,5% 0,3% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0%

frec

venț

ă




187

contrapartidă, o reducere a plăților cu impozitele cu 1% față de nivelul previzionat duce la o creștere a mediei ratei fluxului net de numerar cu 0,16%. Senzitivitatea medie la nivelul eșantionului a corespuns în consecință unei variații relative a ratei fluxului net de numerar ale de 0,16% la o variație relativă de 1% a plăților cu impozitele.

Rata fluxului net de numerar (media ponderată pentru întregul eșantion) a devenit nulă la o variație relativă (în sens pozitiv) a plăților cu impozitele de 612% (respectiv un indice de creștere de 712%). În cazul a 386 tablouri de fluxuri de numerar previzionate (98,7% din eșantion), diminuarea cu 1% a plăților cu impozitele a indus o sporire a ratei fluxului net de numerar de până la 1%. La diminuarea cu 1% a plăților cu impozitele, din totalul celor 391 de situații financiare previzionate, 60,6% au prezentat nivele de senzitivitate inferioare mediei (ponderate) de 0,16%. 6.3.9. Variația plăților privind taxa pe valoarea adăugată În cadrul scenariilor de bază, plățile privind taxa pe valoarea adăugată dețin o pondere medie de 9,3% la nivelul celor 391 de situații financiare previzionate.

Tabel nr. 23 Rata plăților privind taxa pe valoarea adăugată

Nr.crt. Interval Volum Frecvență 1 0% <= Rată plăți TVA < 0,1% 34 8,7% 2 0,1% <= Rată plăți TVA < 3% 23 5,9% 3 3% <= Rată plăți TVA < 6% 35 9,0% 4 6% <= Rată plăți TVA < 9% 38 9,7% 5 9% <= Rată plăți TVA < 12% 35 9,0% 6 12% <= Rată plăți TVA < 15% 100 25,6% 7 15% <= Rată plăți TVA < 18% 71 18,2% 8 18% <= Rată plăți TVA < 21% 32 8,2% 9 21% <= Rată plăți TVA < 24% 11 2,8%

10 Rată plăți TVA >= 24% 12 3,1% O abatere a plăților privind taxa pe valoarea adăugată de la nivelul planificat în scenariul de bază cu un ritm de creștere 𝑟𝑟𝑃𝑃𝑒𝑒𝑃𝑃𝑎𝑎 va genera o variație a totalului plăților operaționale cu un ritm de creștere 𝑟𝑟𝑃𝑃𝐹𝐹(𝑟𝑟𝑃𝑃𝑒𝑒𝑃𝑃𝑎𝑎 ).

𝑟𝑟𝑃𝑃𝐹𝐹(𝑟𝑟𝑃𝑃𝑒𝑒𝑃𝑃𝑎𝑎 ) = 𝑟𝑟𝑃𝑃𝑒𝑒𝑃𝑃𝑎𝑎 × 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑒𝑒𝑃𝑃𝑎𝑎 Impactul transmis de abaterea plăților privind taxa pe valoarea adăugată

asupra totalului plăților operaționale este direct proporțional cu ponderea


188

planificată a plăților privind taxa pe valoarea adăugată în totalul plăților operaționale și cu ritmul de creștere al plăților privind taxa pe valoarea adăugată. Acest impact este cuantificat prin intermediul ritmului de creștere al plăților operaționale totale.

Senzitivitatea plăților operaționale în raport cu plățile privind taxa pe valoarea adăugată este evidențiată prin intermediul ritmului de creștere al plăților operaționale totale generat de o variație relativă (ritm de creștere) de 1% al plăților privind taxa pe valoarea adăugată. Prin intermediul plăților totale, variația plăților privind taxa pe valoarea adăugată își transmite influența asupra fluxului de numerar net operațional. Impactul plăților privind taxa pe valoarea adăugată asupra fluxului de numerar net operațional este cuantificat prin intermediul ritmului de creștere al fluxului de numerar net operațional (𝑟𝑟𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹(𝑟𝑟𝑃𝑃𝑒𝑒𝑃𝑃𝑎𝑎 )).

𝑟𝑟𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹(𝑟𝑟𝑃𝑃𝑒𝑒𝑃𝑃𝑎𝑎 ) = −𝑃𝑃𝐹𝐹 × 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑒𝑒𝑃𝑃𝑎𝑎 × 𝑟𝑟𝑃𝑃𝑒𝑒𝑃𝑃𝑎𝑎


Variația plăților privind taxa pe valoarea adăugată generează un impact de sens opus asupra fluxului de numerar net operațional, proporțional cu valoarea totală planificată a plăților operaționale și greutatea specifică planificată a plăților privind taxa pe valoarea adăugată în totalul plăților operaționale și invers proporțional cu fluxul de numerar net operațional planificat.

Grafic nr. 98

Simularea efectuată la nivelul eșantionului format din cele 391 situații financiare arată că la o reducere a plăților privind taxa pe valoarea adăugată cu 1%, fluxul de numerar net operațional (însumat pentru întregul eșantion) se reduce cu 0,36%. În contrapartidă, o sporire a plăților privind taxa pe valoarea

0,0%10,0%20,0%30,0%40,0%50,0%60,0%70,0%

0% -0,1%

0,1% -0,5%

0,5% -1%

1% -1,3%

1,3% -2%

2% -2,5%

2,5% -3%

3% -3,5%

3,5% -4%

4% -

8,7%

61,4%

23,8%

2,0% 2,0% 0,5% 0,5% 0,3% 0,3% 0,5%

frec

venț

ă




189

adăugată cu 1% peste nivelul previzionat duce la o reducere a fluxului de numerar net operațional (însumat pentru întregul eșantion) cu 0,36%.

Senzitivitatea medie la nivelul eșantionului a corespuns în consecință unei variații relative a fluxului de numerar net operațional de 0,36% la o variație relativă de 1% a plăților privind taxa pe valoarea adăugată. Fluxul de numerar net operațional însumat la nivelul întregului eșantion a devenit negativ la o variație relativă (în sens pozitiv) a plăților privind taxa pe valoarea adăugată de 281,3% (respectiv un indice de creștere de 381,3%). În cazul a 367 tablouri de fluxuri de numerar previzionate (93,9% din eșantion), diminuarea cu 1% a plăților privind taxa pe valoarea adăugată a indus o sporire a fluxului de numerar net operațional de până la 1%. Din totalul celor 391 de situații financiare previzionate, 53,2% au prezentat nivele de senzitivitate inferioare mediei (ponderate) de 0,36%.

Variația plăților privind taxa pe valoarea adăugată generează un impact de sens opus asupra gradului de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale, proporțional cu greutatea specifică planificată a plăților privind taxa pe valoarea adăugată în totalul plăților operaționale.

𝑟𝑟𝐺𝐺𝑎𝑎𝐺𝐺𝐺𝐺 (𝑟𝑟𝑃𝑃𝑒𝑒𝑃𝑃𝑎𝑎 ) =

Î𝐹𝐹𝑃𝑃𝐹𝐹𝑟𝑟𝑃𝑃𝑒𝑒𝑃𝑃𝑎𝑎



𝑃𝑃𝐹𝐹𝑟𝑟𝑃𝑃𝑒𝑒𝑃𝑃𝑎𝑎− 1 =

1𝑟𝑟𝑃𝑃𝑒𝑒𝑃𝑃𝑎𝑎 × 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑒𝑒𝑃𝑃𝑎𝑎 + 1

− 1

Simularea efectuată la nivelul eșantionului format din cele 391 situații financiare arată că la o creștere a plăților privind taxa pe valoarea adăugată cu 1%, gradul de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale (media ponderată pentru întregul eșantion) se reduce cu 0,06%. În contrapartidă, o reducere a plăților privind taxa pe valoarea adăugată cu 1% față de nivelul previzionat duce la o creștere a gradului de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale cu 0,09%. Senzitivitatea medie la nivelul eșantionului a corespuns în consecință unei variații relative a gradului de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale de 0,09% la o variație relativă de 1% a plăților privind taxa pe valoarea adăugată. Gradul de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale (media ponderată pentru întregul eșantion) a devenit subunitar la o variație relativă (în sens pozitiv) a plăților privind taxa pe valoarea adăugată de 281,3% (respectiv un indice de creștere de 381,3%).


190

Grafic nr. 99

În cazul a 144 de tablouri de fluxuri de numerar previzionate (36,8% din eșantion), diminuarea cu 1% a plăților privind taxa pe valoarea adăugată a indus o sporire a gradului de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale de până la doar 0,1%. La diminuarea cu 1% a plăților privind taxa pe valoarea adăugată, din totalul celor 391 de situații financiare previzionate, 34,8% au prezentat nivele de senzitivitate inferioare mediei (ponderate) de 0,09%.

În ceea ce privește rata fluxului net de numerar, variația plăților privind taxa pe valoarea adăugată generează un impact de sens opus asupra acesteia, proporțional cu valoarea totală planificată a plăților operaționale și greutatea specifică planificată a plăților privind taxa pe valoarea adăugată în totalul plăților operaționale și invers proporțional cu fluxul de numerar net operațional planificat.

𝑟𝑟𝑅𝑅𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹 (𝑟𝑟𝑃𝑃𝑒𝑒𝑃𝑃𝑎𝑎 ) = 𝑟𝑟𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹(𝑟𝑟𝑃𝑃𝑒𝑒𝑃𝑃𝑎𝑎 ) = −𝑃𝑃𝐹𝐹 × 𝑔𝑔𝑛𝑛𝑃𝑃𝑒𝑒𝑃𝑃𝑎𝑎 × 𝑟𝑟𝑃𝑃𝑒𝑒𝑃𝑃𝑎𝑎


Simularea efectuată la nivelul eșantionului format din cele 391 situații financiare arată că la o creștere a plăților privind taxa pe valoarea adăugată cu 1%, rata fluxului net de numerar (media ponderată pentru întregul eșantion) se reduce cu 0,36%. În contrapartidă, o reducere a plăților privind taxa pe valoarea adăugată cu 1% față de nivelul previzionat duce la o creștere a mediei ratei fluxului net de numerar cu 0,36%. Senzitivitatea medie la nivelul eșantionului a corespuns în consecință unei variații relative a ratei fluxului net de numerar ale de 0,36% la o variație relativă de 1% a plăților privind taxa pe valoarea adăugată.

36,8%

55,0%

5,9% 2,3% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0%0,0%

10,0%

20,0%

30,0%

40,0%

50,0%

60,0%

0% - 0,1% 0,1% -0,2%

0,2% -0,3%

0,3% -0,4%

0,4% -0,5%

0,5% -0,6%

0,6% -0,7%

0,7% -0,8%

0,8% -0,9%

0,9% -

frec

venț

ă




191

Grafic nr. 100

Rata fluxului net de numerar (media ponderată pentru întregul eșantion) a devenit nulă la o variație relativă (în sens pozitiv) a plăților privind taxa pe valoarea adăugată de 281,3% (respectiv un indice de creștere de 381,3%). În cazul a 367 tablouri de fluxuri de numerar previzionate (93,9% din eșantion), diminuarea cu 1% a plăților privind taxa pe valoarea adăugată a indus o sporire a ratei fluxului net de numerar de până la 1%. La diminuarea cu 1% a plăților privind taxa pe valoarea adăugată, din totalul celor 391 de situații financiare previzionate, 53,2% au prezentat nivele de senzitivitate inferioare mediei (ponderate) de 0,36%.

0,0%10,0%20,0%30,0%40,0%50,0%60,0%70,0%

0% -0,1%

0,1% -0,5%

0,5% -1%

1% -1,5%

1,5% -2%

2% -2,5%

2,5% -3%

3% -3,5%

3,5% -4%

4% -

8,7%

61,4%

23,8%

2,6% 1,5% 0,5% 0,5% 0,3% 0,3% 0,5%

frec

venț

ă




192

6.3.10. Variația încasărilor operaționale Variația încasărilor operaționale generează un impact de același sens asupra fluxului de numerar net operațional.

Grafic nr. 101

Simularea efectuată la nivelul eșantionului format din cele 391 situații financiare arată că la o reducere a încasărilor operaționale cu 1%, fluxul de numerar net operațional (însumat pentru întregul eșantion) se reduce cu 4,83%. În contrapartidă, o sporire a încasărilor operaționale cu 1% peste nivelul previzionat duce la o reducere a fluxului de numerar net operațional (însumat pentru întregul eșantion) cu 4,83%. Senzitivitatea medie la nivelul eșantionului a corespuns în consecință unei variații relative a fluxului de numerar net operațional de 4,83% la o variație relativă de 1% a încasărilor operaționale. Fluxul de numerar net operațional însumat la nivelul întregului eșantion a devenit negativ la o variație relativă (în sens negativ) a încasărilor operaționale de 20,8% (respectiv un indice de creștere de 120,8%). În cazul a 260 tablouri de fluxuri de numerar previzionate (66,5% din eșantion), creșterea cu 1% a încasărilor operaționale a indus o sporire a fluxului de numerar net operațional cu peste 3%, respectiv reducerea cu 1% a încasărilor operaționale a indus o reducere a fluxului de numerar net operațional cu peste 3%. Din totalul celor 391 de situații financiare previzionate, 58,6% au prezentat nivele de senzitivitate inferioare mediei (ponderate) de 4,83%.

Variația încasărilor operaționale generează un impact de același sens asupra gradului de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale, egal ca valoare.

0,0%5,0%

10,0%15,0%20,0%25,0%30,0%35,0%

0% -0,1%

0,1% -1%

1% - 2% 2% - 3% 3% - 4% 4% - 5% 5% - 6% 6% - 7% 7% - 8% 8% -

0,0% 0,0%2,3%

31,2%

22,0%

3,1%5,9% 5,6% 4,6%

25,3%

frec

venț

ă




193

𝑟𝑟𝐺𝐺𝑎𝑎𝐺𝐺𝐺𝐺 (𝑟𝑟Î𝐹𝐹) = 𝑟𝑟Î𝐹𝐹 Astfel, la o creștere a încasărilor operaționale cu 1%, gradul de acoperire a plăților operaționale pe seama încasărilor operaționale sporește deasemenea cu 1%. În ceea ce privește rata fluxului net de numerar, variația încasărilor operaționale generează un impact de același sens asupra acesteia.

Grafic nr. 102

Simularea efectuată la nivelul eșantionului format din cele 391 situații financiare arată că la o creștere a încasărilor operaționale cu 1%, rata fluxului net de numerar (media ponderată pentru întregul eșantion) sporește cu 3,79%. În contrapartidă, o reducere a încasărilor operaționale cu 1% față de nivelul previzionat duce la o diminuare a mediei ratei fluxului net de numerar cu 3,87%. Senzitivitatea medie la nivelul eșantionului a corespuns în consecință unei variații relative a ratei fluxului net de numerar de 3,87% la o variație relativă de 1% a încasărilor operaționale.

Rata fluxului net de numerar (media ponderată pentru întregul eșantion) a devenit nulă la o variație relativă (în sens pozitiv) a încasărilor operaționale de 20,8% (respectiv un indice de creștere de 120,8%). În cazul a 174 de tablouri de fluxuri de numerar previzionate (44,5% din eșantion), creșterea cu 1% a încasărilor operaționale a indus o sporire a ratei fluxului net de numerar de peste 3%. La creșterea cu 1% a încasărilor operaționale, din totalul celor 391 de situații financiare previzionate, 58,6% au prezentat nivele de senzitivitate inferioare mediei (ponderate) de 3,79%.

0,0%5,0%

10,0%15,0%20,0%25,0%30,0%35,0%

0% -0,1%

0,1% -1%

1% - 2% 2% - 3% 3% - 4% 4% - 5% 5% - 6% 6% - 7% 7% - 8% 8% -

0,0%2,3%

31,7%

21,5%

3,1%6,1% 6,1% 4,3% 3,8%

21,0%

frec

venț

ă



194

Bibliografie 1. Abbas Qaiser, Rashid Abdul (2011). Predicting Bankruptcy in Pakistan. Theoretical and

Applied Economics, 18 (9), pp. 103-128.

2. Alin Artene; Aura Domil; Cristian Elian PEREŞ; Ion Peres - The impact of the short-term

operating activities on cash and net working capital, Annals. Economic Science Series (Anale.

Seria Stiinte Economice), issue: XV / 2009.

3. Altman, E. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate

bankruptcy. The Journal of Finance, Vol. XXIII, nr. 4.

4. Altman E., McGought T. (1974). Evaluation of a company as a going-concern. Journal of

Accountancy, pp. 50-57.

5. Altman, E., Haldeman, R., și Narayanan, P. (1977). ZETA analysis. Journal of banking and

finance, 1, pp. 29-54.Amor S. Ben, Khoury N., Savor M., Modele prévisionnel de la défaillance

financiere des PME québécoises emprunteuses, 2009.

6. Anjum, S. (2012). Business bankruptcy prediction models: A significant study of the

Altman’s Z-score model. Assian Journal of Management Research, 3 (1).

7. Andreica, M. (2013). Modele de avertizare timpurie a firmelor neproductive. Studiul de caz

al firmelor românești listate pe RASDAQ. Economie teoretică şi aplicată, 20 (5), pp. 4-12.

8. Anghel, I. Falimentul – radiografie și predicție (2002). București: Editura Economică.

9. Aquino, S. (2010). Accounting indicators for credit risk analysis of firms: a historical

perspective. International Business Review, 2, pp.145-154.

10. Armeanu, D. și colaboratorii (2012). Utilizarea tehnicilor de analiză cantitativă a datelor

pentru estimarea riscului de faliment al corporațiilor. Economie teoretică și aplicată, 19 (1), pp.

86-102.

11. Back, B. și coautorii (1995). Choosing Bankruptcy Predictors Using Discriminant Analysis,

Logit Analysis, and Genetic Algorithms. Proceedings of the Ist International Meeting on

Artificial Intelligence in Accounting, Finance and Tax, pp.337-356.

12. Bătrâncea, L. (2011). Measuring the risk of bankruptcy in the commercial sector in

Romania. Analele Universității din Oradea, 1 (2), pp. 393-399.

13. Beaver, W. (1966). Financial ratios as predictors of failure. Journal of Accounting Research,

4, pp. 71-111.

Bibliografie

195

14. Bellovary, J., Giacomino, D., Akers, M. (2007). A review of banckruptcy prediction

studies: 1930 to present. Journal of financial education, 33, pp.1-42.

15. Blum, M. (1974). Failing company discriminant analysis. Journal of accounting research, 12

(1), pp. 1-25.

16. Brîndescu – Olariu, D. (2014). Studii monofactoriale privind potențialul ratelor financiare în

evaluare riscului de insolvență. Timișoara: Editura Politehnica.

17. Brîndescu – Olariu, D. (2014). MODEL DE PREZENTARE A FLUXURILOR DE

NUMERAR DEZVOLTAT PRIN METODA INDIRECTĂ. Management Intercultural.

18. Brîndescu – Olariu, D. (2013). MODEL DE PREZENTARE A FLUXURILOR DE

NUMERAR DEZVOLTAT PRIN METODA DIRECTĂ. Management Intercultural, 15 (29),

pp. 30-39.

19. Brîndescu – Olariu, D., Goleț, I. (2013). PREDICTION OF CORPORATE BANKRUPTCY

IN ROMANIA THROUGH THE USE OF LOGISTIC REGRESSION. The Annals of the

University of Oradea. Economic Sciences, 22, pp. 976-986.

20. Brîndescu – Olariu, D., Goleț, I. (2013). BANKRUPTCY PREDICTION AHEAD OF

GLOBAL RECESSION: DISCRIMINANT ANALYSIS APPLIED ON ROMANIAN

COMPANIES IN TIMIŞ COUNTY. Timisoara Journal of Economics and Business, 6 (19), pp.

70-94.

21. Caracota, R., Dumitru, M., Dinu, M. (2010). Construirea unui model de scoring pentru

întreprinderile mici și mijlocii. Economie teoretică și aplicată, 17 (9), pp. 103-114.

22. Căprariu, O. (2010). The bankrupt risk in feed distributionbranch in Dolj District – FDR

model. Management and Marketing Journal, 8, pp. 156-169.

23. Chung, K., Tan, S., Holdsworth, D. (2008). Insolvency prediction model using multivariate

discriminant analysis and artificila neural network for the finance industry in New Zealand.

International journal of business and management, 39 (1), pp.19-29.

24. Cîrciumaru, D. (2010). A model for evaluating the bankruptcy risk of the Romanian

companies. Revista tinerilor economiști, pp. 35-40.

25. Cristea, H., Aniș, C. (2012). Sectoral Study of the Correlation Risk – Return for Romanian

Companies. International Conference “Risk in Contemporary Economy”, 13, pp. 289-292.

26. Crăciun M. și colaboratorii (2013). Actuality of bankruptcy prediction models used in

decision support systems. International Journal of Computers Comunications & Control, 8 (3),

pp. 375-383.

Bibliografie

196

27. Darush Yazdanfar (2011). Predicting bankruptcy among SMEs: evidence from Swedish

firm-level data. International Journal of Entrepreneurship and Small Business, 14 (4), pp. 551-

565.

28. Deakin, E. (1972). A discriminant analysis of predictors of business failure. Journal of

accounting research, 10 (1), pp. 167-179.

29. Dionysiou, D. și colaboratorii (2009). An alternative model to forecast default based on

Black-Scholes-Merton model and a liquidity proxy, disponibil online la

adresa: http://www.efmaefm.org/0EFMAMEETINGS/EFMA%20ANNUAL%20MEETINGS/2

009-milan/204.pdf

30. Don B. Bradley, Chris Cowdery - SMALL BUSINESS: CAUSES OF BANKRUPTCY.

31. Eros Stark Lorant - Analiza situației financiare – sursă de informații pentru managementul

financiar, 2002.

32. Faragei, D, Reiser, B (2002). Estimation of the area under the ROC curve. Statistics in

medicine, 21, pp. 3093-3106.

33. Fijorek, K., Grotowski, M. (2012). Bankruptcy Prediction: Some Results from a Large

Sample of Polish Companies. International Business Research, 5 (9), pp.70-77.

34. Gerantonis, N., Konstantinos V. si Apostolos C. (2009). Can Altman Z-score models predict

business failures in Greece? Research Journal of International Studies, 12, pp. 21-28.

35. Grammatikos, T., Gloubos, G. (1984). Predicting bankruptcy of industrial firms in Greece.

Spoudai Journal of Economics and Business, 34 (3-4), pp. 421-443.

36. Grünberg, M., Lukason, O. (2014). Predicting Bankruptcy of Manufacturing Firms.

International Journal of Trade, Economics and Finance, 5 (1), pp. 93-97.

37. Hajdu, O., Virág, M. (2001). HUNGARIAN MODEL FOR PREDICTING FINANCIAL

BANKRUPTCY. Society and Economy in Central and Eastern Europe, 23 (1/2).

38. Halpern, P., Weston, J.F., Brigham, E.F. (1998). Finanțe manageriale. București: Editura

Economică.

39. Hanley, JA, McNeil, BJ (1982). The meaning and use of the area under a receiver operating

characteristic (ROC) curve. Radiology, 143 (1), pp.29-36.

40. Hatem Ben Ameur, Bouafi Hind, Pierre Rostan, Raymond Theoret, Samir Trabelsi (2008).

Assessing bankrupt probability on american firms: a logistic approach. Journal of Theoretical

Accounting Research, 3, pp.1–11.

http://www.efmaefm.org/0EFMAMEETINGS/EFMA%20ANNUAL%20MEETINGS/2009-milan/204.pdf

http://www.efmaefm.org/0EFMAMEETINGS/EFMA%20ANNUAL%20MEETINGS/2009-milan/204.pdf

Bibliografie

197

41. Horrigan, J. (1965). Some empirical basis of financial ratio analysis. The Accounting review,

4 (3), pp.558-568.

42. Horrigan, J. (1968). A short history of financial ratio analysis. The Accounting review, 43

(2), pp.284-294.

43. Jakubik, P., Teply, P. (2008). The Prediction of Corporate Bankruptcy and Czech

Economy’s Financial Stability through Logit Analysis. Working Papers IES, 2008/19,

disponibil la adresa: http://ies.fsv.cuni.cz/default/file/download/id/8918.

44. John Argenti (1976). Corporate collapse: the causes and symptons.

45. Kainulainen, L. și colaboratorii (2011). Ensembles of Local Linear Models for Bankruptcy

Analysis and Prediction. Case Studies in Business, Industry and Government Statistics 4(2), pp.

116-133.

46. Keith Ward – Corporate financial strategy, Ed. Bath Press, Bath, 2001.

47. Kouki, M., Elkhaldi, A. (2011). Toward a Predicting Model of Firm Bankruptcy: Evidence

from the Tunisian Context. Middle Eastern Finance and Economics, 14, pp. 26-43.

48. Lala Popa, I., Buglea, A. Aniș, C. (2011), Comparative study of the companies’ return and

risk in Romania. Recent Researches in Tourism and Economic Development, pp. 303-308.

49. Lennox, C. (1999). Identifying Failing Companies: A Re-evaluation of the Logit, Probit and

MDA approaches." Journal of Economics and Business, 51 (4), pp. 347-364.

50. Liesz, T. (2002). Really modified Du Pont analysis: five ways to improve return on equity,

lucrare prezentată la Small Business Institute Directors Association Meeting, San Diego,

publicată la adresa: http://www.sbaer.uca.edu/research/sbida/2002/Papers/19.pdf.

51. Lough, W.H. (1917). Business finance: a practical study of financial management in private

business concerns. New York: The Ronald Press Company.

52. Makaeeva, E., Naretina, E. (2013). A Binary Model versus Discriminant Analysis Relating

to Corporate Bankruptcies: The Case of Russian Construction Industry. Journal of Accounting,

Finance and Economics, 3(1), pp. 65 – 76.

53. Matoussi, H., Mouelhi, R., Salah, S. (1999). LA PREDICTION DE FAILLITE DES

ENTREPRISES TUNISIENNES PAR LA REGRESSION LOGISTIQUE. 20-EME CONGRES

DE L'AFC, France.

54. Matias, A., Lima, F., Filho, A. (2011). Insolvency prediction of Brazilian companies during

the real estate crisis. International Academy of Business and Economics, 11 (2), disponibil la

adresa:http://www.freepatentsonline.com/article/Review-Business-Research/272616357.html.

http://econpapers.repec.org/paper/fauwpaper/

http://econpapers.repec.org/scripts/redir.pf?u=http%3A%2F%2Fies.fsv.cuni.cz%2Fdefault%2Ffile%2Fdownload%2Fid%2F8918;h=repec:fau:wpaper:wp2008_19

http://www.sbaer.uca.edu/research/sbida/2002/Papers/19.pdf

http://www.freepatentsonline.com/article/Review-Business-Research/272616357.html

Bibliografie

198

55. Metz, C. (1978). Basic principals of ROC analysis, Seminars in nuclear medicine, 8 (4), pp.

283-298.

56. Mine Ugurlu și Hakan Aksoy - Prediction of corporate financial distress in an emerging

market: the case of Turkey, Cross Cultural Management: An International Journal Vol. 13, Nr.

4, 2006.

57. Mironiuc, M., Robu, M., Robu I. (2012). Estimating the probability of bankruptcy risk

occurence in an emerging capital market.

58. Mordant G. (1998). Metodologie d’analyse financiere, disponibil la

adresa: http://www.insee.fr/fr/themes/document.asp?ref_id=E9907.

59. Ohlson, J. (1980). Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy. Journal of

accounting research, 18 (1), pp. 109-131.

60. Osteryoung, J., Constand, R., Nast, D. (1992). Financial Ratios in Large Public and Small

Private Firms. Journal of Small Business Management, 30 (3).

61. Paul Halpern, J. Fred Weston, EugeneF. Brigham – Finanţe Manageriale (versiune în limba

română),Ed. Economică, Bucureşti, 1998.

62. Pervan, I., Pervan, M., Vukoja, B. (2011). PREDICTION OF COMPANY BANKRUPTCY

USING STATISTICAL TECHNIQUES – CASE OF CROATIA. Croatian Operational

Research Review (CRORR), Vol. 2, pp.158-167.

63. Poor, H.V. (1860). History of Railroads and canals of the United States of America. New

York: John H. Schultz & Co.

64. Purvinis, O., Virbickaite, R., Sukys, P. (2008). Interpretable Nonlinear Model for Enterprise

Bankruptcy Prediction. Nonlinear Analysis: Modelling and Control, 13 (1), pp. 61–70.

65. Quaiser Abbas, Abdul Rashid - Modeling Bankruptcy Prediction for Non-Financial Firms:

The Case of Pakistan, MPRA Paper No. 28161, posted 14. January 2011

66. Rezvan Hejazi, Malektaj Maleki Oskouei - The information content of Cash Value Added

(CVA) and P/E ratio: Evidence on association with Stock Returns for industrial companies in

the Tehran Stock Exchange, 2007.

67. Risk Management Association (2011). Financial Ratio Benchmarks, 2011-2012,

Philadelphia: RMA.

68. S. Ben Amor, N. Khoury, M. Savor - Modčle prévisionnel de la défaillance financičre des

PME québécoises emprunteuses, Journal of Small Business and Entrepreneurship 22, no. 4

(2009).

http://www.insee.fr/fr/themes/document.asp?ref_id=E9907

Bibliografie

199

69. Seay, S. et al. (2004). Analysis of the ratio adjustment process and the contribution of firm-

specific factors: a preliminary review. Proceedings of the Academy of Accounting and

Financial Studies, 9(1), pp.95-100.

70. Shkurti, R.; Duraj, B. (2010). USING MULTIPLE DISCRIMINANT ANALYSIS IN THE

BANKRUPTCY PREDICTION IN ALBANIA - A STUDY WITH THE STATE-OWNED

ENTERPRISES. Journal of Academic Research in Economics, 2 (1), pp. 36-64.

71. Skalska, H, Freylich, V (2006). Web-Bootstrap Estimate of Area Under ROC Curve.

Australian Journal of Statistics, 35 (2&3), pp. 325-330.

72. Stanišić, N., Mizdraković, V., Knežević, G. (2013). Corporate Bankruptcy Prediction in the

Republic of Serbia. Industrija, 41 (4), pp. 145-159.

73. Ștefan Daniel Armneanu (2012) - Using Quantitative Data Analysis Techniques for

Bankruptcy Risk Estimation for Corporations, Theoretical and Applied Economics, Volume

XIX.

74. Subramanyam, K.R., Wild, J.J. (2009). Financial statement analysis. Singapore: McGraw-

Hill International Edition.

75. Subaciene, L., Villis, L. (2010). A system of analysis of the total liabilities to total assets

ratio. Ekonomika, 89 (2), pp. 120-129.

76. Tamari, M. (1966). Financial ratios as a means of forecasting bankruptcy. Management

International Review, 6 (4), pp. 15-21.

77. Tyler Schumway (2001). Forecasting bankruptcy more accurately. A simple hazard model.

78. El Ouakdi, J., Saint-Pierre, J. (2006). Le système d'incitation basé sur la valeur économique

ajoutée : un remède à la manipulation comptable ? Québec : Faculté des sciences de

l'administration, Université Laval.

79. Vintilă, G., Toroapă, G. (2012). Forecasting the bankruptcy risk on the example of

Romanian enterprises. Revista Română de Statistică, pp. 377-388.

80. Wang Ying, Campbell Michael (2010). Financial ratios and the prediction of bankruptcy:

the Ohlson model applied to chinese publicly traded companies. Proceedings of ASBBS, 17 (1),

pp. 334-338.

81. Yadav, R.A. (1986). Financial ratios and the prediction of corporate failure. New Delhi:

Concept Publishing Company.

82. Yli-Olli, P., Virtanen, I. (1989). On long-term stability and cross-country invariance of

financial ratio patterns. European Journal of Operational research, 39 (1).

Bibliografie

200

83. Yihong He și Ravindra Kamath – Business failure prediction in retail industry: an empirical

evaluation of generic banckruptcy prediction models, Academy of Accounting and Financial

Studies Journal; 2006

84. Xu, M., Zhang, Z. (2009). Bankruptcy prediction: the case of Japanese listed companies.

Review of Accounting Studies, 14 (4), pp. 534-558.

85. Zulkarnain, M.S., Hasbullah, A. J. (2009). Financial Ratios, Discriminant Analysis and the

Prediction of Corporate Distress. Journal of Money, Investment and Banking, 11, pp.5-15.

Documents

Metode de evaluare a riscului de insolvență bazate pe rate financiare