HODNOCENÍ KREDIBILITY STAVEBNÍCH PODNIKŮ V JIHOČESKÉM REGIONU
Finanční řízení podniku I (FRI_1)
Případová studie

Objective
•Cílem příspěvku je vytvořit model umělé neuronové sítě, která bude umět hodnotit vývoj stavebního
podniku v Jihočeském kraji a na jeho dosavadních výsledcích predikovat budoucí vývoj.
•
•Hypotéza vycházející z cíle tak zní: Existuje alespoň jeden model neuronové sítě, pomocí něhož
můžeme predikovat případnou budoucí finanční tíseň stavebních podniků v Jihočeském kraji.

Data
•Databáze Albertina
•Stavební podniky – sekce F klasifikace ekonomických činností CZ-NACE (stavba budov, stavitelství a
specializované činnosti ve stavebnictví)
•Stavební trh Jihočeského kraje mezi v letech 2003-2013
•Databáze obsahuje celkově 1 219 datových vět (dle společností a jednotlivých roků). Každá datová
věta obsahuje celkově 100 parametrů každé společnosti v každém sledovaném roce:
•Název společnosti
•Okres
•Seznam údajů výkazů účetní závěrky za každý rok za období roků 2003-2013
•Seznam dalších dat

Popis dat – zastoupení jednotlivých skupin podniků
Počet
Kumulativní počet
Procento
Kumulativní procento
Bonitní podnik
1166
1166
95,65217
95,6522
Krach v budoucnosti
21
1187
1,72272
97,3749
Krach v daném roce
32
1219
2,62510
100,0000
Chybějící data
0
1219
0,00000
100,0000

Popis dat – jednotlivé proměnné
Počet validních údajů
Průměr
Minimum
Maximum
Standardní odchylka
Jednoznačný identifikátor
1219
11187
27
21712
6220
IČ firmy
1219
32124625
474835
65007000
13203493
NACE hlavní
1219
42436
41000
47190
1099
Rok vzniku
1219
2000
1990
2012
6
Rok účetní závěrky
1219
2010
2007
2013
2
Počet měsíců účetní závěrky
1219
12
12
12
0
Struktura účetní závěrky
1219
2003
2000
2003
0
Počet zaměstnanců - upraveno
1219
24
0
1750
124
Aktiva celkem - tis. Kč
1215
73815
-388
13096147
712403
Pohledávky za upsaný základní kapitál - tis. Kč
1219
-2
-1506
420
75
Dlouhodobý nehmotný majetek - tis. Kč
1219
1685
-109358
536600
28960
Dlouhodobý hmotný majetek - tis. Kč
1219
18120
0
2856813
179947
Dlouhodobý finanční majetek - tis. Kč
1219
1480
0
280378
15973
Dlouhodobý majetek - tis. Kč
1219
21286
0
3248401
215463
Oběžná aktiva - tis. Kč
1219
51729
-2628
9871446
500869
Zásoby - tis. Kč
1219
8171
0
1372428
78500
Dlouhodobé pohledávky - tis. Kč
1219
3278
-4766
576950
34228
Dohadné účty aktivní
1219
3734
0
975507
50245
Krátkodobé pohledávky - tis. Kč
1219
36873
-2273
8218558
391426
Pohledávky z obchodního styku
1219
8019
-599
635398
39606
Pohledávky & dlužníci
1219
15054
-2273
1189125
80775
Pohledávky k přidruženým společnostem
1219
25096
-1506
7532127
365652
Pohledávky z obchodních vztahů (krátk.) - tis. Kč
1219
7699
-599
635375
38952
Krátkodobý finanční majetek - tis. Kč
1219
3403
-8729
253428
14997
Ostatní oběžná aktiva
1219
559
-12
46340
2897

Popis dat – jednotlivé proměnné
Počet validních údajů
Průměr
Minimum
Maximum
Standardní odchylka
Oběžná aktiva
1219
52287
-2557
9880165
502123
Vlastní kapitál - tis. Kč
1219
40047
-22010
7621197
449900
Základní kapitál - tis. Kč
1199
2092
-1559
240236
14266
Kapitálové fondy - tis. Kč
1219
7824
0
1550739
108562
Rezervní fondy, nedělitelný fond a ostatní fondy ze zisku - tis. Kč
1219
1034
-211
185204
11369
Ostatní kapitál
1219
8858
-211
1735930
119799
Výsledek hospodaření minulých let - tis. Kč
1219
22077
-25289
5444177
270558
Závazky celkem
1219
33526
-3556
6155677
272063
Cizí zdroje - tis. Kč
1219
32643
-3556
6155677
270407
Rezervy - tis. Kč
1219
1182
0
278168
12164
Dlouhodobé závazky total
1219
4845
-300
427018
28629
Dlouhodobé závazky - tis. Kč
1219
2683
-300
203414
15920
Dohadné účty pasivní
1219
3445
-699
572231
37621
Závazky z obchodních vztahů (krátk.) - tis. Kč
1219
7050
-7
677573
37349
Závazky z obchodního styku
1219
7782
-7
677573
40654
Krátkodobé závazky z obchodního styku
1219
7050
-7
677573
37349
Závazky k přidruženým společnostem
1219
11979
-3405
4670432
183363
Ostatní krátkodobé závazky
1219
7902
-2800
705784
47449
Bankovní úvěry a výpomoci - tis. Kč
1219
2730
-11973
300000
15710
Bankovní úvěry a  fin.výpomoci  (krátk.)
1219
1750
-11973
145295
9731
Krátkodobé bankovní úvěry
1219
1680
-11973
145295
9641
Krátkodobé závazky total
1219
28681
-3556
5856071
249397
Krátkodobé závazky - tis. Kč
1219
26047
-882
5802049
246223
Ostatní pasiva
1219
884
-255
240543
9517
Oběžná aktiva
1219
52287
-2557
9880165
502123

Popis dat – jednotlivé proměnné
Počet validních údajů
Průměr
Minimum
Maximum
Standardní odchylka
Tržby za prodej zboží - tis. Kč
1219
1519
0
265440
10362
Náklady na prodej + výkonová spotřeba
1219
61539
0
6130604
410784
Spotřeba materiálu a energie - tis. Kč
1219
13846
0
1242157
67619
Výkonová spotřeba - tis. Kč
1219
60283
0
6128203
409531
Obchodní marže - tis. Kč
1219
258
-8319
86685
2938
Výkony
1219
81600
-9795
8517799
581559
Ostatní tržby z provozní činnosti
1219
4411
-72573
1166939
54186
Provozní výnosy
1219
88934
-6595
9463361
647278
Tržby z provozní činnosti
1219
82554
-9795
8537021
578700
Správní a jiné náklady
1219
4588
-407
847298
48117
Přidaná hodnota - tis. Kč
1219
21581
-49077
2547140
175131
Tžby za prodané zboží a výkony
1219
83119
-9795
8520799
582945
Tržby za prodej vlastních výrobků a služeb - tis. Kč
1219
81035
-9795
8534021
577320
Osobní náklady - tis. Kč
1219
12236
-13
1468262
90542
Mzdové náklady
1219
8212
0
982182
63994
Odpisy dlouhodobého nehmotného a hmotného majetku - tis. Kč
1219
2463
0
464759
26073
Tržby z prodeje DM a materiálu – tis. Kč
1219
3277
0
820043
42800
Tržby z prodeje dlouhodobého majetku - tis. Kč
1219
1179
0
418575
16168
Tržby z prodeje materiálu - tis. Kč
1219
1970
0
522259
28444
Zůstatková cena prodaného DM a materiálu - tis. Kč
1219
3007
0
747435
40060
Zůstatková cena prodaného DM - tis. Kč
1219
1186
0
400026
16664
Prodaný materiál - tis. Kč
1219
1688
0
461640
25134
Změna stavu rezerv,opravné položky …- tis. Kč
1219
-557
-425450
274011
19089
Ostatní provozní výnosy - tis. Kč
1219
1517
-923
391116
19333
Tržby za prodej zboží - tis. Kč
1219
1519
0
265440
10362

Popis dat – jednotlivé proměnné
Počet validních údajů
Průměr
Minimum
Maximum
Standardní odchylka
Ostatní provozní náklady - tis. Kč
1219
899
-309
108127
6184
Provozní náklady
1219
80826
-9
8217796
565300
Provozní výsledek hospodaření - tis. Kč
1219
8108
-363094
1446234
86872
Výnosové úroky - tis. Kč
1219
427
0
96723
5049
Nákladové úroky - tis. Kč
1219
322
0
64813
2787
Jiné finanční náklady
1219
140
-11340
68808
2998
Finanční výsledek hospodaření - tis. Kč
1219
245
-20309
100718
5206
HV za běžnou činnost před zdaněním
1219
8351
-363241
1499218
91447
Daň z příjmů za běžnou činnost
1219
1631
-15271
255099
15738
Výsledek hospodaření za běžnou činnost - tis. Kč
1219
6720
-363241
1289888
76037
Mimořádný výsledek hospodaření - tis. Kč
1219
35
-1712
16456
689
Výsledek hospodaření za účetní období (+/-) - tis. Kč
1219
6751
-363241
1289888
76049
Daň z příjmů za běžnou a mimořádnou činnost
1219
1637
-15271
255099
15738
EBIT
1219
8688
-363094
1550512
93769
Zisk před zdaněním
1219
8389
-363241
1499218
91461
Nárůst / pokles tržeb (v %) - %
1219
59
-196
25715
960
Nárůst / pokles zisku / ztráty (v %) - %
1217
-164
-87348
61700
4270
Nárůst / pokles tržeb v % reálně - %
1219
58
-196
25715
960
Nárůst / pokles zisku / ztráty v % reálně - %
1219
-160
-82177
61700
4178
Výrok auditora
1219
0
0
3
0
Roční obrat
1219
89
0
9553
656
Ostatní provozní náklady - tis. Kč
1219
899
-309
108127
6184
Provozní náklady
1219
80826
-9
8217796
565300
Provozní výsledek hospodaření - tis. Kč
1219
8108
-363094
1446234
86872
Výnosové úroky - tis. Kč
1219
427
0
96723
5049

Metody
•Pro přípravu datového souboru byl využit MS Excel.
•Každý podnik měl data za jeden rok vždy v jedné řádce (finanční i nefinanční).
•Soubor, který obsahoval 1,219 záznamů o stavebních firmách v jednotlivých letech a 100
charakteristik každého podniku.
•Data budou importována do softwaru Statistica společnosti DELL. Následně budou zpracována pomocí
inteligentního řešitele úloh.
•Hledáme umělou neuronovou strukturu, která bude umět zařadit (klasifikovat) každý podnik na
základě vstupních dat do jedné ze čtyř skupin:
•bonitní podnik,
•podnik zkrachuje v běžném roce,
•podnik zkrachuje za dva roky,
•podnik zkrachuje v budoucnu.
•Nejprve budou stanoveny vlastnosti jednotlivých charakteristik podniku, tedy zda se jedná o
kategoriální nebo spojité veličiny.
•

Methods
•Následně bude generováno náhodných 10,000 umělých neuronových struktur.
•Uchováme 5 nejvhodnějších výsledků.
•Budou použity:
•lineární neuronové sítě (Linerar)
•probabilistické neuronové sítě (PNN)
•radiální základní neuronové sítě (RBF)
•třívrstvé perceptronové sítě (TLP)
•čtyřvrstvé perceptronové sítě (FLP)
•V případě radiální základních neuronových sítě použijeme od 1 až do 300 skrytých neuronů.
•Druhá vrstva třívrstvé perceptronové sítě bude obsahovat 1 až 150 skrytých neuronů.
•Druhá a třetí vrstva čtyřvrstvé perceptronové sítě budou obsahovat vždy 1 až 150 skrytých neuronů.
•Pokud nebude zlepšení jednotlivých trénovaných sítí významné, je možné trénink neuronových sítí
zkrátit.

Results – retained artificail neural networks
Index
Profile
Train Perf.
Select Perf.
Test Perf.
Train Error
Select Error
Test Error
Training/  Members
Inputs
Hidden (1)
Hidden (2)
1
MLP 62:66-150-140-3:1
0.943
0.949
0.942
0.684
0.628
1.056
BP100, CG20, CG0b
62
150
140
2
Linear 5:5-3:1
0.953
0.949
0.969
0.172
0.176
0.142
PI
5
0
0
3
RBF 35:61-22-3:1
0.958
0.953
0.973
0.162
0.168
0.131
KM KN, PI
35
22
0
4
PNN 69:94-599-3:1
0.959
0.963
0.973
0.155
0.148
0.135
69
599
0
5
PNN 72:97-599-3:1
0.961
0.966
0.973
0.152
0.145
0.134
72
599
0

Schéma umělé neuronové sítě  (MLP 62:66-150-140-3:1)



Schéma umělé neuronové sítě (Linear 5:5-3:1)



Schéma umělé neuronové sítě (RBF 35:61-22-3:1)



Schéma umělé neuronové sítě(PNN 69:94-599-3:1)



Schéma umělé neuronové sítě (PNN 72:97-599-3:1)



Response surface
(MLP 62:66-150-140-3:1)
Response surface. Final status: Credible company
Economic results for accounting period (+/-) (in TCZK)
Operating profit (in TCZK)
Credible company

Response surface
(MLP 62:66-150-140-3:1)
Response surface. Final status: Bankruptcy in the future (1)
Economic results for accounting period (+/-) (in TCZK)
Operating profit (in TCZK)
Bankruptcy in the future

Response surface
(MLP 62:66-150-140-3:1)
Response surface. Final status: Bankruptcy in the current year (1)
Economic results for accounting period (+/-) (in TCZK)
Operating profit (in TCZK)
Bankruptcy in the current year

Konfuzní matice

T. Solvent company
T. Bankr. in the future
T. Bankr. in current year
S. Solvent company
S. Bankr. in the future
S. Bankr. in current year
X. Solvent company
X. Bankr. in the future
X. Bankr. in current year
Solvent company. 1
561
8
15
279
8
2
280
3
5
Bankr. in the future. 1
1
0
0
0
0
0
1
0
0
Bankr. in current yr. 1
9
1
4
4
1
4
8
0
1
Solvent company. 2
571
9
19
283
9
6
289
3
6
Bankr. in the future. 2
0
0
0
0
0
0
0
0
0
Bankr. in current yr. 2
0
0
0
0
0
0
0
0
0
Solvent company. 3
571
9
16
283
9
5
289
3
5
Bankr. in the future. 3
0
0
0
0
0
0
0
0
0
Bankr. in current yr. 3
0
0
3
0
0
1
0
0
1
Solvent company. 4
571
9
15
283
9
2
289
3
5
Bankr. in the future. 4
0
0
0
0
0
0
0
0
0
Bankr. in current yr. 4
0
0
4
0
0
4
0
0
1
Solvent company. 5
571
8
15
283
8
2
289
3
5
Bankr. in the future. 5
0
1
0
0
1
0
0
0
0
Bankr. in current yr. 5
0
0
4
0
0
4
0
0
1

Závěr
•Pro stavební podniky Jihočeského kraje je použitelná čtyřvrstvá perceptronová neuronová síť (MLP
62:66-150-140-3:1). Jedná se o síť, která bere v úvahu 62 vstupních veličin, obsahuje 66 vstupních
neuronů, 150 neuronů v první skryté vrstvě, 140 neuronů ve druhé skryté vrstvě, 1 výsledek ze 3
možných.
•Síle klasifikace, predikce zvolené umělé neuronové sítě je větší než 94 % v trénovací, validační i
ověřovací množině objektů.
•Model je tudíž aplikovatelný v praxi. Mohou jej využít stavební podniky, finanční analytici,
banky, konkurenti, potenciální investoři a další.
•

•
•
•       Thank you for attention.
•
•
• Jaromír Vrbka: vrbka@mail.vstecb.cz
•