Email this article 
Hide
Show all
Financial Standing of Selected Enterprises in the Polish Meat Industry – Original Research
Abstract
Theoretical background: The present research is founded on three motives: (1) an analysis of the Polish meat industry from 2014 to 2022 considering development barriers in that period; (2) an analysis and assessment of the financial standing of selected enterprises in the meat industry from the WIG Food index; (3) verification of the effectiveness of the employed discriminant analysis models to predict bankruptcy of the companies of interest.
Purpose of the article: The research objective was to assess the financial standing and the risk of bankruptcy of selected meat enterprises from the WIG Food index from 2014 to 2022.
Research methods: Four multiple discriminant analysis models were employed to assess the potential risk of bankruptcy of the companies and verify their financial standing: Hadasik’s model, Model Z6 by the Institute of Economics of the Polish Academy of Sciences (INE PAN), Model Z7 by the INE PAN, and the so-called Poznań model. In an attempt to expand the analysis, we calculated the current ratio, which reflects the company’s ability to make payments with its current assets. The sample consists of Polish meat companies listed in the WIG Food index in all quarters of 2014–2022. Data for the analyses come from the annual accounts of the investigated organisations. The methods were supplemented with a literature search on multiple discriminant analysis.
Main findings: The results demonstrate that the number of variables included in a discriminant analysis model does not determine its performance. The models can warn of potential financial problems in the companies somewhat in advance. However, none of the models exhibited any substantial sensitivity to the risk of bankruptcy for the analysed organisations. Two of the models (Z6 by the INE PAN and Z7 by the INE PAN) give very similar results because of significant design similarities. The research advances the state of the art regarding the application of multiple discriminant analysis to assess the risk of bankruptcy and financial standing of meat enterprises in Poland.
Keywords
Full Text:
PDFReferences
Almamy, J., Aston, J., & Ngwa, L.N. (2016). An evaluation of Altman’s Z-Score using cash flow ratio to predict corporate failure amid the recent financial crisis: Evidence from the UK. Journal of Corporate Finance, 36, 278–285. https://doi.org/10.1016/j.jcorpfin.2015.12.009
Altman, E.I. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. Journal of Finance, 23(4), 589–609. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1968.tb00843.x
Altman, E.I., Danovi, A., & Falini, A. (2013). Z-Score models’ application to Italian companies subject to extraordinary administration. Journal of Applied Finance (Formerly Financial Practice and Education), 23(1).
Antonowicz, P. (2007). Metody oceny i prognozowania kondycji ekonomiczno-finansowej przedsiębiorstw. ODDK.
Antonowicz, P. (2008). Adaptacja modelu Z-Score E.I. Altmana (1968) do szacowania ryzyka upadłości polskich przedsiębiorstw: badania empiryczne. In J. Bieliński & M. Czerwińska (Eds.), Zarządzanie wartością przedsiębiorstwa w warunkach zakłóceń na rynkach finansowych (pp. 402–412). Fundacja Rozwoju UG.
Antonowicz, P. (2010). Teoria i praktyczne aspekty wykorzystania analizy dyskryminacyjnej w prognozowaniu niewypłacalności (upadłości) przedsiębiorstw. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Ekonomiczne Problemy Usług, 50, „Strategie zarządzania mikro i małymi przedsiębiorstwami”.
Antonowicz, P., & Antonowicz, A. (2022). The capacity to forecast enterprise insolvency on the Polish market using the precursory Altman Z-Score model (1968). Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska, Sectio H Oeconomia, 56(5), 7–26. https://doi.org/10.17951/h.2022.56.5.7-26
Apan, M., Öztel, A., & İslamoğlu, M. (2018). Comparative empirical analysis of financial failures of enterprises with Altman Z-Score and VIKOR methods: BIST food sector application. Australasian Accounting, Business and Finance Journal, 12(1), 77–101.
Boďa, M., & Úradníček, V. (2016). The portability of Altman’s Z-score model to predicting corporate financial distress of Slovak companies. Technological and Economic Development of Economy, 22(4), 532–553. https://doi.org/10.3846/20294913.2016.1197165
Bussoli, C., Cuoccio, M., & Giannotti, C. (2019). Discriminant Analysis and Firms’ Bankruptcy: Evidence from European SMEs. International Journal of Business and Management.
Cındık, Z., &Armutlulu, I.H. (2021). A revision of Altman Z-Score model and a comparative analysis of Turkish companies’ financial distress prediction. National Accounting Review, 3(2), 237–255.
Dąbrowski, B.J., & Boratyńska, K. (2011). Zastosowanie modeli dyskryminacyjnych do prognozowania upadłości spółek giełdowych indeksu WIG-Spożywczy. Zeszyty Naukowe SGGW w Warszawie. Ekonomika i Organizacja Gospodarki Żywnościowej, 89.
Firlej, Ch. (2022). Wybrane wskaźniki jakości ekonomicznej w ocenie rozwoju przedsiębiorstw należących do indeksu WIG Spożywczy. Homini. Wydawnictwo Benedyktynów.
Firlej, K., Bargieł, A., & Szymański, M. (2014). Zagrożenie upadłością przedsiębiorstw przemysłu spożywczego w Polsce na przykładzie spółek z indeksu WIG-spożywczy. Folia Pomeranae Universitatis Technologiae Stetinensis, Oeconomica, 74(1).
Gasza, R. (1997). Związek między wynikami analizy typu Altmana a kształtowaniem się kursów akcji wybranych spółek giełdowych w Polsce. Rezultaty badań najstarszych spółek giełdowych w latach 1991–1995. Bank i Kredyt, 3.
Gill, A., & Bigger, N. (2012). Barriers to small business growth in Canada. Journal of Small Business and Enterprise Development, 19(4).
Hamrol, M., Czajka, B., & Piechocki, M. (2004). Upadłości przedsiębiorstwa – model analizy dyskryminacyjnej. Przegląd Organizacji, 6.
Gov.pl. (2023). Handel zagraniczny produktami rolno-spożywczymi. www.gov.pl/web/kowr/handel-zagraniczny-produktami-rolno-spozywczymi
Hołda, A. (2006). Zasada kontynuacji działalności i prognozowanie upadłości w polskich realiach gospodarczych. AE.
Jankowska, B. (2002). Branża jako mezosystem gospodarczy. Ruch Prawniczy, Ekonomiczny i Socjologiczny, 64.
Juszczyk, S. (2010). Prognozowanie upadłości przedsiębiorstw. Ekonomista, 5.
Kisielińska, J., & Waszkowski, A. (2010). Polskie modele do prognozowania bankructwa przedsiębiorstw i ich weryfikacja. Zeszyty Naukowe Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego: Ekonomika i Organizacja Gospodarki Żywnościowej, 82, 17‒31
Kitowski, J. (2015). Metody dyskryminacyjne w badaniu sprawozdań finansowych. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia, 74.
Kitowski, J. (2018). Metody dyskryminacyjne oceny kondycji finansowej przedsiębiorstw – bariery wiarygodnego stosowania. Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska, sectio H – Oeconomia, 52(3), 51–59.
Kliestik, T., Vrbka, J., & Rowland, Z. (2018). Bankruptcy prediction in Visegrad Group countries using multiple discriminant analysis. Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy, 13(3), 569–593.
Kondrakiewicz, T. (2014). Grupy kapitałowe w przemyśle mięsnym notowane na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie. Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska, sectio H – Oeconomia, 48(4), 71–82.
Kopczyński, P. (2017). Ocena zdolności do kontynuowania działalności polskich spółek giełdowych w czasie kryzysu z wykorzystaniem modeli wielowymiarowej analizy dyskryminacyjnej. Zeszyty Teoretyczne Rachunkowości, 91(147).
Koralun-Bereźnicka, J. (2006). Ocena możliwości wykorzystania wybranych funkcji dyskryminacyjnych w analizie polskich spółek giełdowych. Studia i Prace Kolegium Zarządzania i Finansów Szkoły Głównej Handlowej, 69.
Kowalczyk, K. (2009). Przyczyny upadłości firm agrobiznesu. In E. Mączyńska (Ed.), Meandry upadłości przedsiębiorstw. Klęska czy druga szansa? (pp. 108–112). Oficyna Wyd. SGH.
Krzeczewska, O. (2021). The competitors’ response to a bankruptcy filing announcement made by a stock-listed company depending on sector characteristics. Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska, sectio H – Oeconomia, 55(1).
Kuciński, A. (2023). Analiza i ocean płynności finansowej spółek o niskiej wartości rynkowej notowanych na GPW w Warszawie. Finanse i Prawo Finansowe, 1(37). https://doi.org/10.18778/2391-6478.1.37.03
Lang, L.H.P., & Stulz, R.M. (1992). Contagion and competitive intra-industry effects of bankruptcy announcements. An empirical analysis. Journal of Financial Economics, 32(1), 45–60. https://doi.org/10.1016/0304-405X(92)90024-R
Leszczyński, Z., & Skowronek-Mielczarek A. (2008). Controlling, analiza i monitoring w zarządzaniu przedsiębiorstwem. Difin.
Mahama, M. (2015). Assessing the state of financial distress in listed companies in Ghana: Signs, sources, detection and elimination – a test of Altman’s Z-Score. European Journal of Business and Management, 7(3), 1–10.
Mączyńska, E. (1994). Ocena kondycji przedsiębiorstwa. Uproszczone metody. Życie Gospodarcze, 38.
Mentel, G. (2013). Analiza dyskryminacyjna ryzyka upadłości. Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska, sectio H – Oeconomia, 47(3), 409–419.
Mihalovič, M. (2016). Performance comparison of multiple discriminant analysis and logit models in bankruptcy prediction. Economics & Sociology, 9(4), 101.
Milašinović, M., Knežević, S., & Mitrović, A. (2019). Bankruptcy forecasting of hotel companies in the Republic of Serbia using Altman’s Z-Score model. Hotel and Tourism Management, 7(2), 87–95.
Mohammed, S. (2016). Bankruptcy prediction by using the Altman Z-score model in Oman: A case study of Raysut cement company SAOG and its subsidiaries. Australasian Accounting, Business and Finance Journal, 10(4), 70–80.
Mosionek-Schweda, M. (2014). The use of discriminant analysis to predict the bankruptcy of companies listed on the NewConnect Market. Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy, 9(3). https://doi.org/10.12775/EQUIL.2014.019
Mroczek, R. (2020). Rynek mięsa w Polsce w dobie koronawirusa SARS-Cov-2. Zeszyty Naukowe SGGW w Warszawie – Problemy Rolnictwa Światowego, 20(35/3). https://doi.org/10.22630/prs.2020.20.3.17
Muzani, M., & Yuliana, I. (2021). Comparative analysis of Altman, Springate and Zmijewski models in predicting the bankruptcy of retail companies in Indonesia and Singapore. TIJAB (The International Journal of Applied Business), 5(1), 81–93.
Nowak, E. (2017). Analiza sprawozdań finansowych. PWE.
Pawlonka, T. (2019). Bariery rozwoju przedsiębiorstw na przykładzie jednostek z branży mięsnej – wyniki badania ankietowego. Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, 63(11). https://doi.org/10.15611/pn.2019.11.08
Pitera, R. (2018). Evaluation of the reliability of selected discriminatory methods in assessing the financial condition of an enterprise. Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska, sectio H – Oeconomia, 52(5), 57–65. https://doi.org/10.17951/h.2018.52.5.57-65
Puspitasari, D.M., Roespinoedji, D., & Napitupulu, S. (2020). Applicability of Altman Model in predicting financial distress: Evidence from Rural Bank in Indonesia. Solid State Technology, 63(3), 3064–3069.
Rankingi.rp.pl. (2023). Lista 500 XXIV edycja. https://rankingi.rp.pl/lista500/2022#four
Sfakianakis, E. (2021). Bankruptcy prediction model for listed companies in Greece. Investment Management and Financial Innovations, 18(2), 166–180.
Siekelova, A., Kovalova, E., & Ciurlau, F.C. (2019). Prediction financial stability of Romanian production companies through Altman Z-score. Ekonomicko-manazerske spektrum, 13(2), 89–97. https://doi.org/10.26552/ems.2019.2.89-97
Sierpińska, M., & Jachna, T. (2004). Ocena przedsiębiorstwa według standardów światowych. PWN.
Sołoma, A., &Plesiewicz, J. (2011). Wykorzystanie wielowymiarowych modeli analizy dyskryminacyjnej do oceny ryzyka upadłości przedsiębiorstw przemysłu mięsnego. Zeszyty Naukowe SGGW w Warszawie. Ekonomika i Organizacja Gospodarki Żywnościowej, 90.
Stasiewski, T. (1996). Z-score – indeks przewidywanego upadku przedsiębiorstwa. Rachunkowość, 12.
Szczepaniak, I., Ambroziak, Ł., Drożdż, J., & Mroczek, R. (2020). Przemysł spożywczy w obliczu pandemii COVID-19. Przemysł Spożywczy, 5.
Szymańska, E., & Lukoszová, X. (2021). Liquidity and profitability of meat processing enterprises in Poland. Problems of Agricultural Economics, 369(4). https://doi.org/10.30858/zer/142768
Szymański, W. (2005). Globalizacja a proces kreacji i destrukcji przedsiębiorstw. Materiały i Prace Instytutu Funkcjonowania Gospodarki Narodowej, 93, 17–24.
Śmiglak-Krajewska, M., & Just, M. (2013). Zastosowanie wybranych modeli analizy dyskryminacyjnej do prognozowania zagrożenia upadłością przedsiębiorstw produkujących pasze. Zarządzanie i Finanse, 11(1/3).
Tung, D.T., & Phung, V.T.H. (2019). An application of Altman Z-score model to analyze the bankruptcy risk: Cases of multidisciplinary enterprises in Vietnam. Investment Management & Financial Innovations, 16(4), 181
Vavrek, R., Gundová, P., Kravčáková Vozárová, I., & Kotulič, R. (2021). Altman model verification using a multi-criteria approach for Slovakian agricultural enterprises. E&M Economics and Management, 24(1).
Wierzba, D. (2000). Wczesne wykrywanie przedsiębiorstw zagrożonych upadłością na podstawie analizy wskaźników finansowych – teoria i badania empiryczne. Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Ekonomiczno-Informatycznej w Warszawie, 9.
Wysocki, F., & Kozera, A. (2012). Wykorzystanie analizy dyskryminacyjnej w ocenie ryzyka upadłości przedsiębiorstw przemysłu mięsnego. Journal of Agribusiness and Rural Development, 4(26).
Zdunek, E. (2010). Ocena kondycji ekonomiczno-finansowej spółek wchodzących w skład indeksu giełdowego WIG-spożywczy. Roczniki Naukowe Stowarzyszenia Rolnictwa i Agrobiznesu, 1.
Zdunek-Rosa, E., & Huterska, A. (2018). Zastosowanie modeli upadłości przedsiębiorstw do oceny kondycji ekonomiczno-finansowej wybranych przedsiębiorstw z indeksu WIG-spożywczy. Studia i Prace WNEiZ US, 54(3). https://doi.org/10.18276/sip.2018.54/3-29
Zielińska-Chmielewska, A. (2015). Zastosowanie analizy dyskryminacyjnej do oceny zagrożenia upadłością polskich przedsiębiorstw przetwórstwa mięsnego. Studia Oeconomica Posnaniensia, 3(4).
Zielińska-Sitkiewicz, M. (2016). Zastosowanie metod wielowymiarowej analizy dyskryminacyjnej do prognozowania upadłości wybranych spółek sektora spożywczego. Zeszyty Naukowe Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego. Ekonomika i Organizacja Gospodarki Żywnościowej, 113.
DOI: http://dx.doi.org/10.17951/h.2024.58.1.79-94
Date of publication: 2024-04-06 14:54:03
Date of submission: 2023-10-02 12:21:22
Statistics
Indicators
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2024 Chrystian Firlej, Krzysztof Adam Firlej
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.