Speciální databáze

Využívání speciálních databází umožňuje měřit a porovnávat výkonnost mezi více organizacemi. Tyto databáze jsou většinou účelově vytvářeny speciálními organizacemi, které fungují na komerční bázi. Míra efektu učení zde velmi záleží na kvalitě samotné databáze, přičemž je jako častý nedostatek uváděn fakt, že tyto databáze umožňují pouze srovnání výkonnosti, avšak neposkytují důvody, které k rozdílům ve výkonnosti vedou (Nenadál, 2011).

Knápková (2013) uvádí, že většina evropských zemí nabízí podnikatelským subjektům možnost využití určitého benchmarkingového nástroje, za účelem posílení konkurenční výhody těchto subjektů. Jedná se především o nástroje pro výkonový benchmarking, na základě jednodušší tvorby databází dat ze standardizovaných finančních výkazů dané země.

20 Do roku 2013 tato analýza nesla název: „Finanční analýza podnikové sféry se zaměřením na konkurenceschopnost“.

21 Klasifikace produkce.

51

V podmínkách České republiky může podnik využít benchmarkingový diagnostický systém finančních indikátorů INFA (dále také jen jako INFA). Pomocí tohoto nástroje je možné ověřit finanční zdraví podniku a porovnat jeho výkonnost s nejlepšími firmami v odvětví nebo s průměrem za dané odvětví. Je tak možné identifikovat hlavní přednosti firmy a zároveň také nejpalčivější problémy, což samo o sobě představuje první krok k jejich řešení. Systém vznikl na základě spolupráce Ministerstva průmyslu a obchodu s Vysokou školou ekonomickou v Praze (konkrétně Inkou Neumaierovou a Ivanem Neumaierem – autory metodiky INFA). MPO zajišťuje datovou základnu, programátorskou kapacitu a společně s VŠE také metodický rámec a analytické práce. Zdrojem dat pro benchmarking jsou šetření ČSÚ.

Model vychází z pyramidového rozkladu²² ročního ukazatele EVA. Tento pyramidový rozklad spojuje finanční controlling a controlling rizik²³ – prostřednictvím ukazatelů, vystupujících jako indikátory výkonnosti a fundamenty pro odhad výše rizik. Dle metody INFA nejsou podniky hodnoceny tradičně, v paralelních soustavách finanční analýzy (zadluženost, likvidita atd.), nýbrž jsou rozlišovány tři základní skupiny ukazatelů:

 Tvorba EBIT – ukazatele mající vliv na velikost výstupu podniku. EBIT je vhodnou charakteristikou výstupu, neboť tato veličina není ovlivněna výší podnikového výstupu určeného věřitelům (úroky) a určeného státu (daněmi).

 Dělení EBIT – ukazatele zachycující dělení výstupu firmy mezi vlastníky a věřitele (tzv. poskytovatele kapitálu) a stát.

 Finanční stabilita – ukazatele vypovídající o vztahu životnosti aktiv k životnosti pasiv – neboli jde o monitorování likvidity. V rámci dané úrovně finanční stability probíhá tvorba a dělení EBIT.

22 Pyramidový rozklad spadá do problematiky analýzy soustav ukazatelů. Konkrétně se jedná o typický příklad soustavy hierarchicky uspořádaných ukazatelů, sloužící k identifikaci logických a ekonomických vazeb mezi ukazateli (Sedláček, 2011).

23 Účel controllingu spočívá v řízení hodnoty firmy směrem k jejímu zvyšování. Controlling by měl zabezpečit, aby firma postupovala dle plánu v souladu s aktuální strategií (MPO, © 2005c).

52

Na vrcholu pomyslné pyramidy se nachází ukazatel EVA. Systém INFA používá manažerský tvar ekonomického zisku, který vychází z výpočtu tzv. spreadu, důležitého indikátoru firemní výkonnosti. Ukazatel spread srovnává firmou dosahovanou rentabilitu vlastního kapitálu (ROE) se sazbou alternativního nákladu na vlastní kapitál neboli výnosností vlastního kapitálu, požadovanou s přihlédnutím k podstoupenému riziku (re)²⁴.

Spread se vypočte dle vztahu:

𝑆𝑝𝑟𝑒𝑎𝑑 = 𝑅𝑂𝐸 − 𝑟𝑒 (31)

Na základě hodnoty ukazatele spread jsou v systému INFA podniky řazeny do 4 kategorií, přičemž jako nejlepší jsou hodnoceny podniky, které dosahují kladného Spreadu – v daném období pro své majitele tvoří hodnotu (MPO, © 2005c; 2016a).

Samotný ekonomický zisk je dán jako součin ukazatele spread a výše vlastního kapitálu (VK).

Ekonomická přidaná hodnota

𝐸𝑉𝐴 = 𝑠𝑝𝑟𝑒𝑎𝑑 × 𝑉𝐾 (32)

Zjednodušeně řečeno, schopnost firmy dosahovat ekonomické přidané hodnoty se odvíjí od toho, jak je firma schopna zhodnocovat vložený kapitál (analýza ROE) za přítomnosti určitého rizika (to je zde reprezentováno alternativními náklady na vlastní kapitál).

Rentabilitu vlastního kapitálu ovlivňuje velikost a způsob dělení EBIT. Na re kromě tvorby a dělení EBIT působí také ukazatele finanční stability a tzv. ostatní vlivy (Neumaierová, 2002; MPO, © 2005c).

V ČR je INFA jediným benchmarkingovým nástrojem kompletně zpřístupněným pro kohokoliv zdarma. Tuzemské firmy však mají možnost využít také služby komerčního

24 re je součtem bezrizikové sazby (rf) a rizikové přirážky(rLA). Riziková přirážka obsahuje rizikovou přirážku za finanční strukturu, finanční stabilitu, podnikatelské riziko a velikost podniku či likvidnost akcií. Riziková sazba je dána výnosem 10letých státních dluhopisů. Pro většinu podniků je výpočet re prováděn automaticky (pro zhruba 500 nejvýznamnějších podniků jsou zohledněny jejich individuální zvláštnosti). Hodnota re za konkrétní skupinu podniků je dána jako vážený aritmetický průměr (MPO, © 2005c; 2016a).

53

charakteru. Na českém trhu působí několik firem, které nabízejí využití databází a různých souvisejících nástrojů využitelných pro benchmarking. Nutno však dodat, že plné využití těchto služeb je vždy zpoplatněno.

Nástroj Cribis, poskytovaný společností CRIF – Czech Credit Bureau, je primárně webovou a nově také mobilní aplikací, která obsahuje informace o více než 10 milionech podnikatelských subjektů a fyzických osob z Česka a Slovenska, čerpající z více než 40 zdrojů. Mezi základní prameny patří Obchodní rejstřík, Živnostenský rejstřík, Insolvenční rejstřík, Registr ekonomických subjektů apod. Kromě základních informacích o subjektech jsou přístupny také indexy, rychle informující o aktuálním i dlouhodobém ekonomickém stavu, standardní ekonomické ukazatele (včetně jejich vývoje a možnosti srovnání s odvětvím), propojení na jiné databáze atd. (CRIBIS.CZ, © 2014).

Dále bude představen systém MagnusWeb od společnosti Bisnode Česká republika. Jedná se o rozsáhlý databázový informační systém, který dle oficiálních informací obsahuje komplexní informace o všech českých a slovenských ekonomických subjektech (Bisnode,

© 2016). MagnusWeb čerpá především z Registru ekonomických subjektů, dat ČSÚ, Obchodního rejstříku (včetně Sbírky listin) a dalších zdrojů. Systém umožňuje jak individuální, tak i skupinové zobrazení informací o subjektech, dle zadaných kritérií. Možná je též práce s finančními výkazy, kdy lze sledovat a porovnávat časové řady účetních závěrek jedné i více firem. Tento systém se také soustřeďuje na finanční analýzu dle poměrových ukazatelů, včetně analýzy jejich vývoje. V rámci benchmarkingu mohou být velice přínosné i sektorové analýzy, obsahující profily klíčových společností daného odvětví, jejich základní finanční ukazatele, poměrové ukazatele a další informace. Zmínit lze též modul Bisnode skóring, umožňující definovat stabilitu dané firmy (nebo celé skupiny podniků), odhadnout riziko úpadku a sledovat změny v hodnocení (Bisnode, 2014).

Jako poslední bude zmíněna databáze firem a živnostníků Merk, poskytovaná společností Imper CZ. Tato databáze obsahuje informace o téměř 2,5 mil. aktivních firem a živnostníků v ČR. U každé firmy lze zobrazit celou řadu informací – základní údaje a aktuální kontakty, obraty a počty zaměstnanců za posledních 10 let, ekonomické údaje z finančních výkazů rozvahy a výkazu zisku a ztráty, propojení se Sbírkou listin, monitoring firmy v médiích,

54

informace o udělených dotacích, záznamy o ochranných známkách atd. Užitečnou součástí databáze je finanční analýza, nabízející poměrně pestrou škálu poměrových ukazatelů likvidity, aktivity, rentability a zadluženosti, včetně soustav ukazatelů. Subjekty v databázi lze filtrovat dle právní formy, velikosti a vývoje obratu či zisku, počtu zaměstnanců, lokality, oboru CZ-NACE, hodnot finančních ukazatelů a dalších kritérií. Určitou předností databáze Merk je také fakt, že poskytuje nezpoplatněný zkušební přístup na dobu jednoho týdne (IMPER CZ, © 2016).