IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/a/ags/hukruc/274100.html
   My bibliography  Save this article

Észak-Alföldi Élelmiszer-Kiskereskedelmi Vállalkozások Pénzügyi Helyzetének Elemzése Logitmodell Segítségével

Author

Listed:
  • Sütő, Dávid

Abstract

Az utóbbi évtizedekben a csődelőrejelzés a gazdaság szereplőit intenzíven foglalkoztató területté vált. Ahhoz, hogy a vállalkozások pénzügyi helyzetét értékelni tudjuk, és a potenciális válság korai stádiumban felismerhető legyen, szükség van mérési előrejelzési eszközökre. Ilyen eszközök a csődmodellek, amelyek segítségével évekkel korábban előrejelezhető a csődhelyzet, feltárhatók a vállalatok működési problémái. Megelőzhető a válság eszkalálódása, ha korai, kialakuló fázisban ismerik fel. Ilyen csődelőrejelzési területen alkalmazott eszköz az logitmodell, amely logisztikus regresszióanalízis segítségével jelzi előre a vállalatok csődhelyzetét. A logitmodell magyarázó változói pénzügyi mutatószámok, mivel a pénzügyi ráták már önmagukban is jelzik a vállaltok működésében fennálló problémákat. A kutatás során az Észak-alföldi régióban élelmiszer jellegű vegyesbolti kiskereskedelemmel foglalkozó vállakozások közül 86 vállalkozás kerül kiválasztásra. Az összeállított mintán teszteltem a logit csődmodellt, és vizsgáltam a modell hatékonyságát és pontosságát. A vállalkozások közül formájukat tekintve 36 betéti társaság, 44 korlátolt felelősségű társaság és 6 zártkörűen működő részvénytársaság került be a mintába. A vállalkozások székhelye az Észak-alföldi régióban található, alapításuk pedig 2009. január 1. előtt megtörtént és 2009–2012 között 4 beszámolóval lezárt üzleti évvel rendelkeztek. A fent említett kritériumoknak megfelelő vállalkozások szűrése és kiválasztása az OPTEN cégtár segítségével történt meg, az éves beszámolókhoz pedig az elektronikus beszámolóportál (www.e-beszamolo.im.gov.hu) oldalról sikerült hozzájutni. A tesztelés során alkalmazott két fő eszköz az R-Statistics statisztikai program, és a Microsoft Excel táblázatkezelő. ------------------ Over recent decades, the bankruptcy prediction has become such an area which intensively concerns the economic operators. There is a need for measurement forecasting tools so that we can assess the financial situation of the enterprises and the potential crisis can be recognized at an early stage. Such tools are the bankruptcy models by means of which the bankruptcy situation can be predicted years earlier and the operational problems of the companies can be revealed. The escalation of crises can be prevented if these are recognized in an early, emerging phase. Such a tool used in the area of bankruptcy prediction is the logit model which predicts the bankruptcy situation of companies by means of logistic regression analysis. In the course of the research, 86 of such enterprises have been selected which deal with retail sale in non-specialised stores with food in the Northern Great Plain region. I have tested the logit bankruptcy model on the compiled sample and I have examined the efficiency and punctuality of the model. Among the enterprises, with regard to their forms, 36 limited partnerships, 44 limited liability companies and 6 public limited companies have been included in the sample. The registered offices of enterprises are located in the Northern Great Plain region as well as these ones were established before 1 January 2009 and had 4 financial years for which there were accounts between 2009 and 2012. The screening and choosing of enterprises meeting the abovementioned criteria have been carried out by means of the OPTEN Company Database and we have managed to obtain the annual reports from the website ‘Electronic Reporting Portal’ (www.e-beszamolo.im.gov.hu). The following two main tools have been used in the course of the testing: R-Statistics statistic programme and Microsoft Excel spreadsheet programme.

Suggested Citation

  • Sütő, Dávid, 2018. "Észak-Alföldi Élelmiszer-Kiskereskedelmi Vállalkozások Pénzügyi Helyzetének Elemzése Logitmodell Segítségével," Acta Carolus Robertus, Karoly Robert University College, vol. 8(1).
  • Handle: RePEc:ags:hukruc:274100
    DOI: 10.22004/ag.econ.274100
    as

    Download full text from publisher

    File URL: https://ageconsearch.umn.edu/record/274100/files/Acta%20Carolus%20Robertus%202018_8%281%29_Cikk_17.pdf
    Download Restriction: no

    File URL: https://libkey.io/10.22004/ag.econ.274100?utm_source=ideas
    LibKey link: if access is restricted and if your library uses this service, LibKey will redirect you to where you can use your library subscription to access this item
    ---><---

    More about this item

    Keywords

    Financial Economics;

    Statistics

    Access and download statistics

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:ags:hukruc:274100. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: AgEcon Search (email available below). General contact details of provider: https://edirc.repec.org/data/gtkrghu.html .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.