Stanovení pravděpodobnosti úpadku podniků v České republice prostřednictvím scóringového modelu

Abstract

Hlavním cílem diplomové práce je sestavit scóringový model, pomocí kterého bude možné predikovat úpadek společností s ručením omezeným v České republice. Diplomová práce je rozdělena do pěti kapitol, přičemž první kapitolou je úvod a pátá kapitola tvoří závěr. Druhá kapitola je zaměřena na metodiku finanční analýzy, přičemž největší pozornost je věnována analýze poměrových ukazatelů. Třetí kapitola je věnována charakteristice modelů predikce finanční tísně, v rámci které jsou definovány ratingové a scóringové modely, popsány vybrané statistické metody, dle kterých je možné sestavit scóringové modely. V závěru třetí kapitoly jsou definovány vybrané bonitní a bankrotní modely. Čtvrtá, aplikační kapitola, je zaměřena na sestavení logistického regresního modelu, který bude sloužit k predikci finanční tísně společností s ručením omezeným v České republice. Odhad logistického regresního modelu je proveden na reálných datech náhodně vybraných společností s ručením omezeným v České republice pomocí programu IBM SPSS 24, a to s použitím metod Stepwise a ENTER. V závěru diplomové je provedeno shrnutí dosažených výsledků.

The main objective of the master thesis is to create a scoring model that will be able to predict default of companies in the Czech Republic. The thesis is divided into five chapters where the first one is an introduction and the last one is a conclusion. The second chapter is focused on a methodology of financial analysis, mainly on financial ratios. The third chapter is devoted to rating and scoring models, and there are also described selected statistical methods that are often used when creating scoring models. In the end of the third chapter there are defined chosen rating and default models. The fourth chapter is focused on creating a logistic regression model which will predict default of companies in the Czech Republic. The estimation of the logistic regression model is accomplished by a statistical programme IBM SPSS 24, using data of real randomly selected companies in the Czech republic. Forward Stpewise Regression and ENTER method is used to estimate a scoring model in IBSM SPSS 24. In the end of the thesis there is a summary of the achieved results.