<p> </p><p> </p><h1>Sammanfattning</h1><h1>Företag har alltid drabbats av ekonomiska svårigheter och gått i konkurs. Detta faktum harlänge intresserat forskare och legat till grund för en mängd studier inom området.Kassaflödesanalysens användbarhet vid konkursprognostisering har länge diskuterats ochtidigare forskning har visat på varierande resultat. Eftersom en kassaflödesanalys visar på detfaktiska in- och utflödet av pengar i företaget tror vi att den kan utgöra en viktigare indikatorpå om ett företag befinner sig i kris än resultat- och balansräkningen, som lättare kanmanipuleras. De flesta företag som går i konkurs är mindre företag, som inte omfattas av det lagstiftande kravet på att upprätta en kassaflödesanalys. Därför anser vi det intressant att studera vilket stöd en kassaflödesanalys kan utgöra för att förutsäga en konkurs.</h1><h1>Detta mynnar ut i vår problemformulering:</h1><h1>· Hur kan en kassaflödesanalys bidra till att prognostisera en framtida konkurs av små aktiebolag?</h1><h1>Syftet med vår studie är att undersöka om tillämpningen av en kassaflödesanalys påverkar prognostiseringen av en eventuell framtida konkurs i ett aktiebolag. Studiens delsyften är att undersöka om en kassaflödesanalys ger bättre information än resultat- och balansräkningen samt att undersöka om den lagstiftande gränsen på vilka företag som ska omfattas av att upprätta en kassaflödesanalys är rimlig.</h1><h1>Genom en kvantitativ metod, en positivistisk kunskapssyn och ett deduktiv angreppssätt, har vi upprättat kassaflödesanalyser på 20 små aktiebolag i Västerbotten. 10 konkursade bolag och 10 verksamma bolag. Kassaflödesanalyser gjordes fem år tillbaka i tiden och information från de två grupperna jämfördes sedan via logistisk regression. Vår teoretiska referensram grundar sig på teorier angående konkurser, kassaflödesanalyser och redovisning. En stor genomgång av tidigare studier på området har legat till grund för analysen. I teorikapitlet återfinns också en intressentmodell som synliggör vilka intressentersom kan ha nytta av en kassaflödesanalys.</h1><h1>Studien visar att information från kassaflödesanalysen kan bidra vid prognostisering av framtida konkurser. Studien visar också att informationen från kassaflödesanalysen inte är överlägsen information från resultat- och balansräkningen. Författarna anser att generaliserbarheten i studien kan ifrågasättas men att studien trots allt ger en fingervisning av kassaflödesanalysens användbarhet vid konkursförutsägelse och att studien kan ligga till grund för fortsatt forskning.</h1>

Sammanfattning Företag har alltid drabbats av ekonomiska svårigheter och gått i konkurs. Detta faktum harlänge intresserat forskare och legat till grund för en mängd studier inom området.Kassaflödesanalysens användbarhet vid konkursprognostisering har länge diskuterats ochtidigare forskning har visat på varierande resultat. Eftersom en kassaflödesanalys visar på detfaktiska in- och utflödet av pengar i företaget tror vi att den kan utgöra en viktigare indikatorpå om ett företag befinner sig i kris än resultat- och balansräkningen, som lättare kanmanipuleras. De flesta företag som går i konkurs är mindre företag, som inte omfattas av det lagstiftande kravet på att upprätta en kassaflödesanalys. Därför anser vi det intressant att studera vilket stöd en kassaflödesanalys kan utgöra för att förutsäga en konkurs. Detta mynnar ut i vår problemformulering: · Hur kan en kassaflödesanalys bidra till att prognostisera en framtida konkurs av små aktiebolag? Syftet med vår studie är att undersöka om tillämpningen av en kassaflödesanalys påverkar prognostiseringen av en eventuell framtida konkurs i ett aktiebolag. Studiens delsyften är att undersöka om en kassaflödesanalys ger bättre information än resultat- och balansräkningen samt att undersöka om den lagstiftande gränsen på vilka företag som ska omfattas av att upprätta en kassaflödesanalys är rimlig. Genom en kvantitativ metod, en positivistisk kunskapssyn och ett deduktiv angreppssätt, har vi upprättat kassaflödesanalyser på 20 små aktiebolag i Västerbotten. 10 konkursade bolag och 10 verksamma bolag. Kassaflödesanalyser gjordes fem år tillbaka i tiden och information från de två grupperna jämfördes sedan via logistisk regression. Vår teoretiska referensram grundar sig på teorier angående konkurser, kassaflödesanalyser och redovisning. En stor genomgång av tidigare studier på området har legat till grund för analysen. I teorikapitlet återfinns också en intressentmodell som synliggör vilka intressentersom kan ha nytta av en kassaflödesanalys. Studien visar att information från kassaflödesanalysen kan bidra vid prognostisering av framtida konkurser. Studien visar också att informationen från kassaflödesanalysen inte är överlägsen information från resultat- och balansräkningen. Författarna anser att generaliserbarheten i studien kan ifrågasättas men att studien trots allt ger en fingervisning av kassaflödesanalysens användbarhet vid konkursförutsägelse och att studien kan ligga till grund för fortsatt forskning.

Purpose: To investigate if Altman´s Z´-score model, which calculates financial distress, can be applied on companies established in Sweden and if the financial crisis in 2008 made previously healthy companies go bankrupt. Methodology: Quantitative studies with a positivistic foundation. Empirical data will be collected in order to examine if there is generalizability among the studied objects. Conclusions will be made by comparing the empirical data with the theoretical foundation. Financial distress in firms will be measured. Theoretical perspectives: Altman´s Z´-score model, designed to predict financial distress in private firms. Empirical foundation: A selection of 93 private firms that have gone bankrupt in the years 2008, 2009 or 2010. The firms selected all have a turnover that exceeds 20 million SEK. The years examined will be 2005 to 2009. Conclusion: As this study is carried out, the conclusion is that Altman´s Z´-score model cannot be applied on companies established in Sweden.

Artificiella neuronnätverk används idag frekvent för att försöka se mönster i stora mängder data. Ser man mönster kan man till viss del se framtiden, och hur väl det fungerar på lastbilstrafik undersöks i den här rapporten. Historisk data om lastbilstrafik används med ett framåtkopplat artificiellt neuronnätverk för att skapa prognoser för lastbilars ankomster till en logistisk plats. Med ett program som skapats för att testa vilka paramterar som ger bäst resultat för det artificiella neuronnätverket så undersöks vilken datastruktur och vilken typ av prognos som ger det bästa resultatet. De två typer av prognoser som testas är tiden till nästa lastbils ankomst samt intensiteten av lastbilarnas ankomster nästa timme. De bästa prognoserna skapades när intensiteten av lastbilar för nästa timme förutspåddes, och prognoserna visade sig då vara bättre än de prognoser nuvarande statistiska metoder kan ge. / Artificial neural networks are used frequently today in order to find patterns in large amounts of data. If one can see the patterns one can to some extent see the future, and how well this works for truck traffic is researched in this report. Historical data about truck traffic is used with a feed-forward artificial neural network to create forecasts for arrivals of trucks to a logistic location. With a program that was created to test what data structure and what parameters give the best results for the artificial neural network it is researched what type of forecast gives the best result. The two forecasts that are tested are the time to the next trucks arrival and the intensity of truck arrivals the next hour. The best forecasts were created when the intensity of trucks for the next hour were predicted, and the forecasts were shown to be better than the forecasts present statistical methods can give.