Prediktivní analýza finančního zdraví malého a středního podniku

Abstract

Diplomová práce popisuje jak z teoretické roviny, tak v rámci ověření praktické využitelnosti metodu s pracovním názvem TREND IN 05, která byla vyvinuta v rámci studentského výzkumného mikroprojektu pod vedením Ing. Arnošta Klesly, Ph.D. na Masarykově ústavu vyšších studií, ČVUT. Tato metoda umožňuje modelovat budoucí vývoj vybraných finančních ukazatelů a poskytuje nástroj pro efektivní predikci finanční zdraví podniku. Práce nejprve teoreticky vymezuje funkce a limity tradiční finanční analýzy a následně představuje koncept prediktivního modelování pro optimalizaci finančního plánování jako inovativní přístup k podnikové finanční diagnostice. Empirická část je založena na analýze reálných dat vybraných podniků, kde studenti ve svých závěrečných pracích v rámci mikroprojektu ověřili, že metoda TREND IN 05 prokázala schopnost identifikovat a indikovat rizikové tendence a podpořit racionální finanční rozhodování managementu v oblasti operativního i strategického řízení podnikových financí. Výsledky potvrzují, že prediktivní analýza představuje významný nástroj pro posílení odolnosti MSP vůči turbulentním změnám vnějšího prostředí, které se v uplynulých letech projevovaly jako makroekonomické šoky.

The thesis explores both the theoretical framework and practical applicability of a method provisionally named TREND IN 05, developed within a student research microproject under the supervision of Ing. Arnošt Klesla, Ph.D., at the Masaryk Institute of Advanced Studies, Czech Technical University in Prague. This method enables the modelling of future developments in selected financial indicators and provides a tool for effective forecasting of a company's financial health. The thesis first defines the functions and limitations of traditional financial analysis and subsequently introduces the concept of predictive modelling as an innovative approach to corporate financial diagnostics, aimed at optimizing financial planning. The empirical section is based on the analysis of real-world data from selected enterprises, where students, as part of their final theses within the microproject, verified that the TREND IN 05 method demonstrated the ability to identify and indicate early warning signals of financial risk and to support rational decision-making in both operational and strategic financial management. The results confirm that predictive analysis represents a valuable tool for enhancing the resilience of small and medium-sized enterprises in the face of turbulent changes in the external environment, which in recent years have manifested in the form of macroeconomic shocks.