Evaluation of enterprise’s performance changes within the classification process

• Boguslauskas, Vytautas
• Adlytė, Rūta

LTKompanijos lūkesčius ir finansinius rezultatus įtakoja daug išorinių ir vidinių veiksnių. Įmonių klasifikacija pagal jų grynąjį pelną (nuostolį) gali būti vienas iš būdų vertinti kompanijos sėkmę. Vadovai, akcininkai, investuotojai, kreditoriai, darbuotojai yra suinteresuoti sėkmingu kompanijos vystymusi. Tačiau vertinant reikia atsižvelgti į visą kriterijų sistemą. Straipsnyje nagrinėjamas statistinių metodų taikymas įmonių klasifikavimui pagal jų finansinius rezultatus. 100 Lietuvos įmonių suklasifikuoti buvo taikoma klasterinė analizė. Įmonės buvo klasifikuojamos į klases: pelningos, nuostolingos ir mišrios kompanijos. Buvo analizuojami dinaminiai šių klasių charakteristikų pokyčiai 5 metų laikotarpyje. Naudojant Monte Karlo simuliaciją, buvo generuojami parinkti kiekvienos klasės kintamieji. Šiems pavyzdžiams buvo skaičiuojami Mahalanobis atstumai. Kompanijų, priskirtų kiekvienai klasei, Mahalanobis atstumų skirtumai patvirtino klasifikacijos rezultatų patikimumą. Buvo pastebėta, kad skirtingu metu kiekvienos klasės įmonių skaičius skyrėsi. Buvo atliktas įmonių migracijos tarp skirtingų klasių tyrimas ir aptarti klasifikacijos kintamųjų verčių pokyčiai. Įmonės klasifikacijos rezultatai skyrėsi priklausomai nuo klasifikacijos parametrų dinamikos tiriamuoju laikotarpiu. Tyrimas argumentavo būtinų veiklos pokyčių, įmonei pereinant iš mišrių ar nuostolingų kompanijų klasės į pelningai dirbančių įmonių klasę, svarbą.Reikšminiai žodžiai: Įmonių klasifikavimas; Klasterinė analizė; Eksploatacinių charakteristikų pokyčiai; Centroid movement; Classification of enterprises; Cluster analysis; Performance changes.

ENThis paper is dealing with the application of statistical methods for the classification of enterprises according to their financial results. Cluster analysis was used for the classification of 100 Lithuanian enterprises. Enterprises were classified into classes of profitable, loss-making and mixed companies Dynamical changes of characteristics (class size and centroid value) of these classes were analyzed within the 5 year period. Selected variables of each class were generated using Monte Carlo simulation. Mahalanobis distances were calculated for these samples. The differences between Mahalanobis distances of the companies assigned to each class validated the reliability of the classification results. The investigation of enterprises’ migration between different classes was performed and the changes of classification variables’ values discussed. The investigation has argued the importance of determining necessary performance changes for the enterprise’s switchover from mixed or loss-making companies’ class to the class of profitable working enterprises. [From the publication]