Financial analysis of the Lecebne lazne Bohdanec, a.s.

Moksliniame tyrime darbo autorius sukūrė efektyvų UAB „Levitelis“ pelno optimizavimo modelį. Įmonės „Levitelis“ efektyvus pelno optimizavimo modelis įvertina finansinės atskaitomybės pagrindinių rodiklių kitimą susijusį su ribiniu pelnu. Magistro darbe naudotasi tokiais tyrimo metodais: sisteminė analizė, operatyvinė analizė, retrospektyvi analizė, lyginimas, grafinis, grupavimo, naudojant duomenų dinamikos ir struktūros bei santykinių rodiklių analizė. Tyrimo tikslas buvo nustatyti UAB „Levitelis“ efektyvų pelno optimizavimo modelį. Šiame darbe pavyko pagrįsti pagrindinių makroekonominių rodiklių sąsajas su statybos šakos rodikliais ir su Lietuvos statybos įmone UAB „Levitelis“. Apibendrinus tyrimo rezultatus galima teigti, kad hipotezė pasitvirtino. / In the scientific survey the author has created the most effective model of profit optimization in the Joint Stock Company „ Levitelis“. The profit optimization model in „ Levitelis“ evaluates the alteration of the main indicators of financial accountability in connection with the limiting profit. Such research methods have been used in the study: systematic analysis, strategic analysis, retrospective analysis, comparison, graphic, grouping, using structure and relative indicators. The aim of the survey was to establish the most effective model of profit optimization in the Joint Sock Company „ Levitelis“. It was succeeded in substantiating the links of the main. Macro economical indicators with the indicators of building branch and with Lithuanian Joint Stock Company „ Levitelis“ Summarizing the results of the survey it can be asserted that the hypothesis was confirmed.

SANTRAUKA Ingrida ŠINKŪNAITĖ Mokesčių ir subsidijų įtaka ūkių ekonominiam gyvybingumui Magistrantūros studijų baigiamasis darbas, 60 puslapių, 46 paveikslai, 16 lentelių, 73 literatūros šaltiniai, 16 priedų, lietuvių kalba. RAKTINIAI ŽODŽIAI: ekonominis gyvybingumas, žemės ūkis, finansinė analizė, gamybos subsidijos, žemės ūkio mokesčiai, ūkininko ūkis. Tyrimo objektas – mokesčių ir subsidijų įtaka ūkio ekonominiam gyvybingumui. Tyrimo tikslas – nustačius veiksnius, sukurti mokesčių ir subsidijų įtakos ūkio ekonominiam gyvybingumui vertinimo metodiką ir įvertinti mokesčių ir subsidijų įtaką ūkio ekonominiam gyvybingumui. Tyrimo tikslui pasiekti keliami tokie uždaviniai: • Apibūdinti ūkį ir išanalizuoti S. Šinkūno ūkio finansinę būklę. • Apibrėžti tyrimui naudojamą – ekonominio gyvybingumo sampratą ir jį lemiančius veiksnius. • Sudaryti metodiką subsidijų ir mokesčių įtakos ūkio ekonominiam gyvybingumui vertinimui. • Nustatyti mokesčių ir subsidijų įtaką ūkių ekonominiam gyvybingumui. Tyrimo metodai – literatūros analizė, lyginamoji, sisteminė, loginė ir analitinė analizė, santykinių rodiklių analizė, grafinis duomenų vaizdavimo būdas bei statistinės analizės metodai. Tyrimo rezultatai. Pirmoje darbo dalyje išanalizuotas S. Šinkūno ūkis, pateikti pelningumo rodikliai ir nustatyta tyrimo problema. Antroje darbo dalyje atlikta įvairių autorių ekonominio gyvybingumo sampratos interpretacijų analizė, išskirti lemiantys veiksniai. Išanalizavus mokslinę literatūrą sudaryta... [toliau žr. visą tekstą] / SUMMARY Ingrida ŠINKŪNAITĖ Influence of Taxes and Subsidies on the Economic Viability of Farms Final work of University Master Studies consists of 60 pages, 16 tables, 46 figures, 71 references, 16 appendices, in Lithuanian. KEY WORDS: economic viability, evaluation of the eco¬nomic viability, financial indicators, agriculture. The object of research – influence of taxes and subsidies on the economic viability of farms. The purpose of the study is to analyze the theoretical background of tax, to explore the problems of labor income and profit tax, to define how taxes and subsidies affect the economic viability of a farm and recommend the suggestions for the development. The objectives defined in the theses are to describe and analyze the financial situation of S. Šinkūnas farm, to define the concept of economic viability and its determinants, to develop and use a methodology for the assessment of the influence of subsidies and taxes on the economic viability of a farm, to show trends and make comparison of the farms. The methods used in the research are analysis of literature, comparative, systematic, logical and analytical analysis, analysis of relative indexes, graphical data display, statistical analysis. Research results: In the first part of the study S. Šinkūnas farm is investigated. The profitability indicators are presented and the research problem is defined. The second part of the thesis provides the analysis of various authors’ interpretations of the economic... [to full text]

Um dos temas mais estudados na área de finanças, em especial na análise de créditos, são os modelos que buscam prever a capacidade das empresas em se manterem solventes. Via de regra, tais estudos buscam, dentre vários indicadores, aqueles que se mostram mais apropriados para realizar tal predição. Nesse trabalho propõe-se um outro olhar sobre os modelos de previsão. Partindo de modelos já consagrados na literatura, escolheram-se os indicadores contábeis mais utilizados, que foram comparados, através da Análise Discriminante e da Regressão Logística, com os indicadores oriundos do Modelo Dinâmico. O objetivo do estudo foi verificar se os indicadores do Modelo Dinâmico oferecem melhores resultados que os indicadores tradicionais. O trabalho se baseia numa amostra com 48 empresas, composta de 24 insolventes e as outras 24 ditas como saudáveis, tratadas como pares das insolventes, escolhidas dentro do mesmo setor econômico de cada uma das insolventes. Além disso, foi incluída no estudo a classificação de empresas de Fleuriet como variável qualitativa. Os resultados obtidos não apresentam evidências sobre a superioridade de um ou outro conjunto de indicadores, mas, os melhores resultados alcançados derivam da inclusão da classificação de empresas de Fleuriet, seja através da Análise Discriminante, seja através da Regressão Logística, conseguindo no melhor dos resultados, um percentual de acerto total de 83,3%. A análise minuciosa dos erros de classificação ensejou uma proposta de reordenação dos tipos de situação de liquidez originalmente propostos por Fleuriet. / One of the most studied topics in finance, particularly in credit analysis, are the models that seek to predict the ability of firms to remain solvent. Usually, such studies among various indicators, seek those who are most appropriate to perform such a prediction. In this work we propose a different view of the forecast models. Starting from models already established in the literature, were chosen the most used financial indicators, which were compared by discriminant analysis and logistic regression, with indicators derived from the Dynamic Model. The aim of the study was to determine whether the indicators of Dynamic Model offer better results than the traditional indicators. The work is based on a sample of 48 companies, consisting of 24 insolvent 24 and the other said to be healthy treated as pairs of insolvent chosen within the same economic sector of each insolvent. Furthermore, it was included in the study the classification of companies as Fleuriet qualitative variable. The results show no evidence of the superiority of one or another set of indicators, but the best results achieved derive from the inclusion of classification Fleuriet companies, either through discriminant analysis, logistic regression is through, achieving the best results a percentage of the total adjustment of 83.3 %. A thorough analysis of the classification errors gave rise a proposed reorganization of the types of liquidity situation originally proposed by Fleuriet.

O objetivo desta pesquisa foi identificar os principais indicadores econômico-financeiros que devem ser considerados no acompanhamento do desempenho das cooperativas agropecuárias. Para tanto, foram analisados 172 demonstrativos financeiros de cooperativas agropecuárias paulistas, dos quais 22 não dispunham de todos os dados necessários, sendo portanto, excluídas, restando 150 observações. As cooperativas apresentam dupla dimensão: a social e a econômica. Estudos comprovaram que, em cooperativas agropecuárias, o desempenho social é uma conseqüência do desempenho econômico. Diante disso, optou-se por avaliar o desempenho dessas entidades utilizando-se de indicadores econômico-financeiros. Para tanto, foi empregada a ferramenta estatística Análise Fatorial, o que permitiu verificar o nível de correlação entre os diversos indicadores, bem como a possibilidade de agrupá-los em fatores. Como pré-requisitos à aplicação desta ferramenta foram utilizados os testes de esfericidade de Bartlett e o teste KMO. Por meio dos testes, comprovou-se adequado uso da ferramenta, porém objetivando melhorar o nível de significância do modelo foram retiradas da análise as variáveis que individualmente apresentavam um baixo nível de relacionamento com as demais, verificando-se melhor nível de adequação do uso da ferramenta. A partir do resultado obtido conclui-se pela existência de quatro fatores centrais formados por nove principais indicadores. Finalmente, por meio das cargas fatoriais obtidas para cada uma das observações, foi possível analisar individualmente três cooperativas e comparar a metodologia empregada neste estudo com a metodologia tradicional, verificando haver coerência entre ambas. Conclui-se que o uso da Análise Fatorial, em relação às cooperativas agropecuárias, proporciona uma maior objetividade na escolha dos principais indicadores, o estabelecimento de um número menor de índices, a avaliação simultânea de vários indicadores, a criação de novos índices que englobam o conteúdo informacional dos indicadores tradicionalmente empregados e a classificação e comparação do desempenho das cooperativas agropecuárias de forma objetiva. / The purpose of this study was to identify the main economic and financial indicators which should be considered to monitor the agricultural cooperatives\' management. It has been analyzed 172 financial statements of agricultural cooperatives from São Paulo state. 22 of them did not present all requested data, remaining 150 observations for the assessment. The cooperatives have two dimensions: the social and economic. Studies have shown that, in agricultural cooperatives, the social performance is a consequence of the economic performance. Therefore, it was chosen to evaluate the performance of these entities by using economic and financial indicators. Applying the Factor Analysis statistical technique it was possible to find out the level of correlation among several indicators, as well as to group them into factors. As a prerequisite for its implementation it was used Bartlett\'s tests and KMO test, proving that the use of the technique was appropriated. However, in order to improve the significance level of the model, some variables which had shown a weak correlation to the other variables were removed, resulting in better outcomes after the application of the technique. It has been found four main factors by combining nine indicators. Finally, through the factorial loadings obtained for each observation, three cooperatives were analysed, and the methodology employed here is compared to the traditional methodology, looking for the existence of some coherence. It follows that the use of the factorial analysis, for agricultural cooperatives, allows less subjectivity in the choice of the key indicators, establishment of a smaller number of indexes, evaluation of multiple indicators, creation of new indexes to cover the informational content of traditional indicators and thus classification and comparison of the agricultural cooperatives´ performance.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / The objective of this study was to evaluate the economic viability of feedlot finished steers and young steers, through the use of financial indicators evaluated together in order to facilitate decision making. Dissertations data were used, theses and scientific papers, conducted in the Beef Cattle Laboratory of UFSM. Was collected there maining period of data in feedlot, average daily gain,feed conversion, initial and slaughter weight, carcass weight and fat thickness. After collecting the data were tabulated and the mean with the help of spreadsheet, to make it possible to simulate a containment scenario, where the young steers remain in feedlot for 151 days and steers for 75 days. Were calculated diets according to the nutritional needs and feed conversion observed in the collected works, and from the cold carcass weight data and subcutaneous fat thickness categories were embedded in bônus categories were calculated, and the Young steers received about 7% the price paid for animal fat and steers received 8%. Fort he estimation of production costs and economic indicators we used the deterministic method, assuming fixed values (known) for the componentes of the costs and economic indicators. The higher implementation costs were the purchase of lean animal and food (forage + concentrate). The purchase of lean animal represented 73.26% of variable costs for the young category, since for young steers this item represented 48.33%, this decrease was due to the increase in the share of food costs in the latter category (24.91% of costs forage and 21.41% concentrate costs). The young steers slaughter category showed negative income (R$ -153.22 animal-1 for non-bonus and R$ -38.20 animal- 1 for bonus). Young steers had a positive income of R$ 56.16 and 215.59, respectively. Among economic indicators, the Net Present Value (NPV) shows that it is possible to recover the initial investment made for the young category, regardless of the bonus.Young steers the NPV is negative, regardless of the bonus. The Index Benefit Cost (IBC) was R$ 0.93 for the young steers not bonus and R$ 1.00 for the bonus. Young animals obtained IBC R$ 1.04 for non-bonus and R$ 1.14 for the bonus. The Additional Return on Investment (ROIA) was negative for young steers independently of the bonus, since for steers this indicator showed values of 1.45% for non-bonus and 4.42% for bonus. The Internal Rate of Return for the young steers was -2.61% for non-bonus and bonus to -0.37. For young steers the IRR was 3.76% for non-bonus and 13.01% for bonus. The use of these two indicators together shows that the slaughter of young steers is associated with the risk for this value're both Attractiveness Minimum rate (0.5965%) and, finally, the discounted payback presented higher values than the feedlot time of animals for both categories, indicating that the activity is high risk. / O objetivo deste estudo foi avaliar a viabilidade econômica da terminação em confinamento de novilhos superjovens e jovens, por meio do uso de indicadores financeiros avaliados em conjunto, visando facilitar a tomada de decisão. Foram utilizados dados de dissertações, teses e artigos científicos, realizados no Laboratório de Bovinocultura de Corte da UFSM. Foram coletados os dados de período de permanência em confinamento, ganho médio diário, conversão alimentar, peso inicial, de abate e da carcaça fria, e espessura de gordura subcutânea. Após a coleta os dados foram tabulados e calculadas as médias com auxílio de planilha eletrônica, para que fosse possível simular um cenário de confinamento, onde os animais superjovens permaneceriam em confinamento por 151 dias e os jovens por 75 dias. Foram calculadas as dietas de acordo com as necessidades nutricionais e conversão alimentar observada nos trabalhos coletados, e a partir dos dados de peso de carcaça fria e espessura de gordura subcutânea as categorias foram encaixadas em categorias de bonificação, sendo que os superjovens receberam 7% sobre o preço pago pelo animal gordo e os jovens receberam 8%. Para a estimação dos custos de produção e dos indicadores econômicos foi utilizado o método determinístico, assumindo valores fixos (conhecidos) para os componentes dos custos e indicadores econômicos. Os maiores custos de execução foram a compra do animal magro e alimentação (volumoso + concentrado). A compra do animal magro representou 73,26% dos custos variáveis para a categoria jovem, já para a superjovem este item representou 48,33%, esta diminuição ocorreu devido ao aumento da participação relativa dos custos com alimentação desta última categoria (24,91% de custos com volumoso e 21,41% de custos com concentrado). A categoria de abate superjovem apresentou Lucro negativo (R$ -153,22 animal-1 para os não bonificados e R$ -38,20 animal-1 para os bonificados). Os jovens apresentaram lucro positivo de R$ 56,16 e 215,59, respectivamente. Dentre os indicadores econômicos o Valor Presente Líquido (VPL) nos mostra que é possível recuperar o investimento inicial feito para a categoria jovem, independentemente da bonificação. Para os superjovens o VPL é negativo, independentemente da bonificação. O Índice Benefício Custo (IBC) foi de R$ 0,93 para os animais superjovens não bonificados e de R$ 1,00 para os bonificados. Os animais jovens obtiveram IBC de R$1,04 para os não bonificados e de R$1,14 para os bonificados. O Retorno Adicional sobre o Investimento (ROIA) foi negativo para os superjovens independentemente da bonificação, já para os jovens este indicador apresentou valores de 1,45% para os não bonificados e de 4,42% para os bonificados. A Taxa Interna de Retorno (TIR) para os superjovens foi de -2,61% para os não bonificados e de -0,37 para os bonificados. Para os jovens a TIR foi de 3,76% para os não bonificados e de 13,01% para os bonificados. O uso destes dois indicadores em conjunto nos mostra que o abate de animais superjovens está associado ao risco por este valor estar muito próximo da Taxa Mínima de Atratividade prosposta (0,5965%) e, por fim, o payback descontado apresentou valores maiores que o tempo de confinamento dos animais para ambas as categorias, indicando que a atividade é de alto risco.

Um dos temas mais estudados na área de finanças, em especial na análise de créditos, são os modelos que buscam prever a capacidade das empresas em se manterem solventes. Via de regra, tais estudos buscam, dentre vários indicadores, aqueles que se mostram mais apropriados para realizar tal predição. Nesse trabalho propõe-se um outro olhar sobre os modelos de previsão. Partindo de modelos já consagrados na literatura, escolheram-se os indicadores contábeis mais utilizados, que foram comparados, através da Análise Discriminante e da Regressão Logística, com os indicadores oriundos do Modelo Dinâmico. O objetivo do estudo foi verificar se os indicadores do Modelo Dinâmico oferecem melhores resultados que os indicadores tradicionais. O trabalho se baseia numa amostra com 48 empresas, composta de 24 insolventes e as outras 24 ditas como saudáveis, tratadas como pares das insolventes, escolhidas dentro do mesmo setor econômico de cada uma das insolventes. Além disso, foi incluída no estudo a classificação de empresas de Fleuriet como variável qualitativa. Os resultados obtidos não apresentam evidências sobre a superioridade de um ou outro conjunto de indicadores, mas, os melhores resultados alcançados derivam da inclusão da classificação de empresas de Fleuriet, seja através da Análise Discriminante, seja através da Regressão Logística, conseguindo no melhor dos resultados, um percentual de acerto total de 83,3%. A análise minuciosa dos erros de classificação ensejou uma proposta de reordenação dos tipos de situação de liquidez originalmente propostos por Fleuriet. / One of the most studied topics in finance, particularly in credit analysis, are the models that seek to predict the ability of firms to remain solvent. Usually, such studies among various indicators, seek those who are most appropriate to perform such a prediction. In this work we propose a different view of the forecast models. Starting from models already established in the literature, were chosen the most used financial indicators, which were compared by discriminant analysis and logistic regression, with indicators derived from the Dynamic Model. The aim of the study was to determine whether the indicators of Dynamic Model offer better results than the traditional indicators. The work is based on a sample of 48 companies, consisting of 24 insolvent 24 and the other said to be healthy treated as pairs of insolvent chosen within the same economic sector of each insolvent. Furthermore, it was included in the study the classification of companies as Fleuriet qualitative variable. The results show no evidence of the superiority of one or another set of indicators, but the best results achieved derive from the inclusion of classification Fleuriet companies, either through discriminant analysis, logistic regression is through, achieving the best results a percentage of the total adjustment of 83.3 %. A thorough analysis of the classification errors gave rise a proposed reorganization of the types of liquidity situation originally proposed by Fleuriet.

O crescimento de uma empresa pode ser apoiado com recursos de terceiros provenientes do mercado de crédito ou do mercado de capitais. Credores ou potenciais investidores disponibilizam recursos a partir de um processo de avaliação de indicadores de performance. Para as PMEs que consideram o crescimento, conhecer como os indicadores relevantes se comportam ao longo de um ciclo de crescimento é uma questão estratégica. Fatores como tamanho, lucratividade, oportunidades de crescimento, composição de ativos das empresas, risco inerente aos resultados, têm sido vinculados a determinantes de uma estrutura de capital. Assim sendo, este trabalho busca verificar quais indicadores podem nortear o desempenho empresarial de PMEs ao longo de um ciclo de crescimento. Como contribuição original, este trabalho apresenta um painel com indicadores em diferentes estágios de crescimento que resultam na geração de valor para os proprietários e potenciais investidores do mercado de capitais. A amostra inicial é composta por 1.610 empresas para o período de 2010 a 2014. Entretanto, considerando a disponibilidade de informações, a amostra final é composta por 28 empresas de porte médio/grande, 387 empresas grandes e 138 empresas listadas na BM&FBOVESPA, totalizando 553 empresas. A metodologia adotada envolve a classificação de porte de empresa do BNDES como critério para definir ciclo de crescimento, e testes de estatística descritiva, análise fatorial, análise de correlação, regressão múltipla linear e montagem de painel. Como resultado, verificou-se que as variáveis tamanho, composição de ativos e lucratividade são fatores que explicam o endividamento de curto prazo para o estágio médias/grandes empresas. Ainda, que esses fatores explicam o endividamento de longo prazo para os estágios grandes e empresas listadas na BM&FBOVESPA. Tais resultados estão de acordo com estudos prévios, mas as variáveis relacionadas a volatilidade e crescimento não foram significantes nos modelos para os estágios de empresas. O painel montado a partir das variáveis de composição de ativos e lucratividade indicou que endividamento de curto prazo, endividamento de longo prazo, receita líquida, retorno sobre o patrimônio líquido e lucros antes de juros, impostos, depreciação e amortização (EBITDA) sinalizam empresas, em cada estágio de ciclo de crescimento do estudo, que buscam o crescimento com rentabilidade acima da média e atendem a critérios valorizados pelo investidor do mercado de capitais. Estes indicadores podem sinalizar o desempenho empresarial de PMEs ao longo de um ciclo de crescimento / Financial resources coming from credit or capital market can support company growth. Creditors and potential investors make financial resources available through a scrutiny process that assesses performance indicators. For SMEs that want to grow, knowing how such indicators perform along the corporate life cycle is a strategic matter. Factors such as size, profitability, growth opportunities, asset composition and result volatility are viewed as capital structure determinants. Therefore, this work seeks to verify what indicators might work as performance beacons for SMEs interested in growing along the corporate life cycle. As an original contribution, this work offers an indicator panel based on value generation for business owners and capital market investors as well according to different growth stages. The initial data sample encompasses 1.610 companies for the 5-year period 2010-2014. However, due to information constraints, the final data sample comprises 28 medium-large companies, 387 large companies and 138 BM&FBOVESPA listed companies, totaling 553 companies. The methodology involves adopting BNDES size company criteria as corporate life cycle gauge, descriptive statistics, factorial analysis, correlation analysis, multiple linear regression and indicator panel construction. As a result, factors like size, asset composition and profitability appear to be short term debt determinants for medium-large growth stage companies. Such factors also seemed to be long term debt determinants for large and listed growth stage companies. These results are in accordance with previous papers, but neither volatility nor growth could explain growth stage debt. The panel constructed by considering asset composition and profitability as key denominators indicated short and long term debt, net revenue, return on equity, and earnings before interest, taxes, depreciation and amortization - EBITDA - as performance beacons for companies that seek growth and profitability above company average on each growth stage and therefore meet capital market investors criteria. Summing up, these indicators might work as performance guidelines for SMEs along the corporate life cycle

Diploma thesis „Evaluation of the financial health of the selected company and suggestions for improvement“ deals with the issue of financial health of the company LEAR a. s. The theoretical part provides knowledge in the field of financial analysis, external and internal analysis. The analytical part is focused on the essential steps for a detailed evaluation of the financial health of the company, including assessment of business environment and calculation of financial indicators. In the last part of the thesis are demonstrated suggestions for the improvement of the unfavourable situation.

The goal of my disertation is to evaluate financial situation of a cooperative KARKO during 1.1.2004-30.11.2009 through the use of financial indicators and predictor models.