Analýza a predikce ekonomické přidané hodnoty podniku zpracovatelského průmyslu

Abstract

Dizertační práce je věnována ověření analýzy a predikce ekonomické přidané hodnoty v podmínkách konkrétního podniku. Analýza je provedena prostřednictvím metodiky pyramidového rozkladu vrcholového ukazatele EVA na součin dílčích vybraných ukazatelů. K vyjádření vlivu dílčích ukazatelů na změnu vrcholového ukazatele je použita analýza odchylek pro aditivní i pro multiplikativní vazbu. Východiskem predikce je stochastický náhodný vývoj aktiv v čase a mean-reversion procesy - Vašíčkův model. Jeho prostřednictvím je predikce vybraných dílčích ukazatelů rozkladu ekonomické přidané hodnoty provedena formou simulace Monte Carlo. Výchozími daty jsou měsíční data zjištěná z finančních výkazů podniku. Konečná predikce je provedena pro ukazatel EVA celkem pro dvanáct měsíců predikce.

The dissertation thesis is devoted to the verification of analysis and prediction of economic value added in terms of a particular company. The analysis is performed through the pyramidal decomposition methodology of indicator economic value added, which is expressed by mutual relations between the partial indicators. Variance analysis for additive and multiplicative connection is used to express the influence of partial indicators on change of top indicator. The logarithmic method is practically applied in the case of multiplicative relations. The starting point of prediction is stochastic random evolution of assets over time and mean-reversion process - Vasicek model. Prediction of selected partial indicators of economic value added decompositon, which is performed by Monte Carlo simulation, is based on the stochastic evelution of assets. Monthly data obtained from company financial statements are the input data for prediction. Final prediction indicator EVA is performed for twelve months.