Credit Manager Magazine 7/2025

EDUKACJA LIPIEC 2025 www.creditmanagermagazine.pl 25 zasady ich gromadzenia i przetwarzania są ujednolicone w skali międzynarodowej. Jak zauważają autorzy wspomnianego opracowania IRG SGH, badania koniunktury spotykają się oczywiście z krytyką. Najczęściej wskazywaną wadą jest fakt, że dane jakościowe odzwierciedlają opinie badanych podmiotów, a nie obiektywne fakty. Opinie te mogą być kształtowane pod wpływem chwilowych emocji, co może prowadzić do zmienności w opisie analizowanego zjawiska. W historii badań koniunktury wielokrotnie podejmowano próby opracowania metod ograniczających wpływ tych emocji. Doświadczenia IRG SGH pokazują, że w przeciwieństwie do innych grup, przedsiębiorcy są mniej podatni na chwilowe impulsy emocjonalne i częściej kierują się racjonalną kalkulacją. W rezultacie ich opinie cechują się większą stabilnością niż opinie pozostałych uczestników podobnych badań (Walczyk, 2012). Kolejnym zarzutem do badań koniunktury jest ich „luźne” powiązanie z teorią ekonomiczną. Z wadą tą dyskutuje w swoim referacie Karl Heinrich Oppenlander, przywołując analizy i prace Burns’a i Mitchell’a, Koopmans’a, Moore’a i Cullity’ego, Vining’a oraz Klein’a (Oppenlander, 2002). Autor konkluduje, cytując Klien’a, iż system wskaźników cyklu koniunkturalnego reprezentuje złożony wzór relacji, które charakteryzują wahania gospodarcze, i jako taki z pewnością zasługuje na miano teorii. W świetle przytoczonych analiz zaznacza się jeszcze jedna luka badawcza, tj. brak uwzględnienia w modelach prognostycznych czynnika różnorodności sektorowej. Uwzględnienie specyfiki branżowej to obok zidentyfikowanych perspektyw rozwoju modeli ostrzegających przed upadłością (Hołda, 2010), również potrzeba praktyki gospodarczej, w której modele oceny punktowej ryzyka kredytowego pojedynczych firm (klientów) powinny być uzupełnione o parametr opisujący ryzyko niewypłacalności sektora gospodarki, w którym działa badane przedsiębiorstwo. I to nie wydaje się być w wystarczającym stopniu przedmiotem dotychczasowym badań oraz proponowanych modeli prognostycznych. przedsiębiorców, którzy są skłonni sądzić, że ani okresy prosperity, ani okresy mniej korzystne nie mogą trwać wiecznie. Wskaźniki wyprzedzające koniunkturę są szeroko wykorzystywane w praktyce życia gospodarczego. Do najbardziej znanych należą Purchasing Managers’ Index (PMI), indeks niemieckiego instytutu IFO, indeksy koniunktury GUS, indeksy koniunktury BIEC, barometry koniunktury IRG SGH czy wskaźnik optymizmu konsumentów Ipsos. I właśnie jakość tych czterech ostatnich została poddana próbie w opracowaniu K. Szeplewicza. Według autora najlepszym wskaźnikiem wyprzedzającym okazał się być ten publikowany przez IRG SGH. Minimalnie gorszy okazał się być miernik publikowany przez BIEC. Trzecim pod względem jakości wskaźnikiem jest ten proponowany przez GUS, a najgorszym – wskaźnik publikowany przez Ipsos (Szeplewicz, 2011). Co ważne, jak zaznacza autor, wszystkie wskaźniki cechowały się wysoką jakością oraz przydatnością w ocenie stanu koniunktury gospodarczej. W przeprowadzonych badaniach wykazywały zależności przyczynowo- skutkowe z przyszłymi zmianami koniunktury, miały zbliżoną budowę, a ich cykle odpowiadały tym obserwowanym w rzeczywistej gospodarce. Ponadto autor doszedł do wniosku, iż badane wskaźniki wyprzedzające koniunkturę poprawiają trafność prognoz cyklów gospodarczych opartych na historycznych wartościach bieżących mierników. Dzięki tym właściwościom stosowanie wskaźników wyprzedzających w krótkoterminowym prognozowaniu i podejmowaniu decyzji gospodarczych jest według autora uzasadnione i pożądane. W ramach badania koniunktury, monitorowane zmienne są starannie dobrane, aby kompleksowo charakteryzować działalność gospodarczą (Adamowicz, 2001; Oppenlander, 2002). Zwracają na to uwagę autorzy opracowania na temat badań koniunktury gospodarczej pod redakcją Konrada Walczyka, gdzie w radzie programowej znaleźli się Maria Drozdowicz-Bieć (przewodnicząca), Joanna Klimkowska (sekretarz), Marco Malgarini, Gernot Nerb, Ataman Ozyildirim, Janusz Stacewicz oraz István János Tóth (Walczyk, 2012). W ramach jubileuszu 40 lat od chwili powstania Instytutu Rozwoju Gospodarczego Szkoły Głównej Handlowej (IRG SGH), podjęto ocenę stanu i perspektyw badań koniunktury gospodarczej w Polsce. Do pozytywnych cech jakimi charakteryzują się zbiory danych gromadzone w ramach badania koniunktury autorzy pracy zaliczają: zawierają zestaw zmiennych opisujących stronę popytową, zdarzenia przedstawiane są w sposób dualny (stan oraz przewidywania), dostarczają informacji o zdarzeniach nierejestrowanych w statystykach ilościowych, opisują działalność gospodarczą niemal w „czasie rzeczywistym”, mają ekspercki charakter (źródłem informacji są podmioty działające na rynkach), LITERATURA Adamowicz E. (2001), Użyteczność badań koniunktury dla polityki ekonomicznej , Analiza tendencji rozwojowych w polskiej gospodarce na podstawie testu koniunktury. Metody i wyniki, pr. zb. pod red. Elżbiety Adamowicz, Marka Męczarskiego i Marii Podgórskiej, „Prace i Materiały Instytutu Rozwoju Gospodarczego”, nr 70, Szkoła Główna Handlowa, Warszawa Antonowicz P. (2015), Bankructwa i upadłości przedsiębiorstw, Teoria – praktyka gospodarcza – studia regionalne , Wydawnictwo Uniwersytetu Gdańskiego, Gdańsk Appenzeller D. (1998), Mikro- i makroekonomiczne przyczyny upadłości przedsiębiorstw w Polsce , Ruch Prawniczny, ekonomiczny i socjologiczny, zeszyt 3,4, Rok LX Bieniasz A., Gołaś Z. (2014), Makroekonomiczne uwarunkowania upadłości przedsiębiorstw w Polsce , Czasopismo Agrobiznesu i Rozwoju Wsi, Wydawnictwo Uniwersytetu Przyrodniczego w Poznaniu, 4(34) Burns, A. F.,Mitchell, W. C. (1946), Measuring Business Cycles , National Bureau of Economic Research (NBER), Cambridge, USA Hadasik D. (1998), Upadłość przedsiębiorstw w Polsce i metody jej prognozowania , Zeszyty Naukowe, Seria II, Prace habilitacyjne, z. 153, AE Poznań Hol S. (2006), The influence of the business cycle on bankruptcy probability , Discussion Papers 466, Statistics Norway, Research Department Hołda A. (2010), Perspektywy rozwoju modeli ostrzegających przed upadłością , Zeszyty Teoretyczne Rachunkowości, tom 56 (112), Warszawa. Hołda A., Strojny K. (2019), Determinanty upadłości przedsiębiorców w Polsce – systematyka i badanie komparatywne opinii kadry zarządzającej i syndyków , Zeszyty Teoretyczne Rachunkowości, Stowarzyszenie Księgowych w Polsce Jacobsen D. H. (2005), What influences the number of bankruptcies?, National Bank of Norway, Economic Bulletin, Nr 4/05 Korol T. (2017), Evaluation of the factors influencing business bankruptcy risk in Poland , e-Finanse, Wyższa Szkoła Informatyki i Zarządzania w Rzeszowie Korol T., Prusak B. (2022), Upadłość przedsiębiorstw a wykorzystanie sztucznej inteligencji , CeDeWu, Warszawa. Kowalewski G. (2011), Przydatność testów koniunktury do analizy rynku usług , Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu, Zeszyty Naukowe, nr 204 Krajewski J., Tokarski A., Tokarski M. (2019), Wpływ czynników makroekonomicznych na skalę i dynamikę upadłości przedsiębiorstw w gospodarce polskiej i w województwie kujawsko-pomorskim , Zeszyt Naukowy 172, Szkoła Główna Handlowa w Warszawie, Kolegium Zarzadzania i Finansów Krajewski J., Tokarski A., Tokarski M. (2020), The analysis of the bankruptcy of enterprises exemplified by the Visegrard Group , Faculty of Finance and Management, WSB University in Torun, Torun, Poland McGuckin R.H. (2001), Business Cycle Indicators Handbook , The Conference Board, New York, USA Oppenländer K. H. (2002), Business cycle survey data: definition, importance and application , referat przedstawiony podczas 26 Konferencji CIRET, Tajpej Pociecha J., Pawełek B. (2011), Prognozowanie bankructwa a koniunktura gospodarcza , Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, nr 873 Rogowski W. (2015), Przyczyny upadłości polskich przedsiębiorstw - ujęcie empiryczne , Studia i Prace Kolegium Zarządzania i Finansów, Szkoła Główna Handlowa, Warszawa Rosiek J., Zyguła A. A. (2009), Upadłość przedsiębiorstw w Polsce – tendencje i perspektywy , Zeszyty Naukowe Małopolskiej Wyższej Szkoły Ekonomicznej w Tarnowie, nr 2(13), t. 2, Tarnów Salman K. A., Friedrichs Y., Shukur G. (2011), The determinants of failure of small manufacturing firms: assessing the macroeconomic factors , International Business Research, 4 Staszkiewicz P. W. (2013), PKB a upadłość , Munich Personal RePEc Archive (MPRA), Paper No. 44208 Szmal-Kaptur J. (2017), Wpływ cyklu koniunkturalnego na upadłość przedsiębiorstw w Polsce w latach 1990-2015 , Zeszyty Naukowe Wydziału Nauk Ekonomicznych, tom 1 nr 21, Politechnika Koszalińska Ulrichs M., Błażej M. (2013), Zastosowanie metod statystycznych oraz ekonometrycznych do badania koniunktury gospodarczej , Syntetyczne wskaźniki jednoczesne oraz wyprzedzające koniunktury. Zegar cyklu koniunkturalnego, GUS, Łódź Walczyk K. (2012), praca zbiorowa pod redakcją, Badania koniunktury – zwierciadło gospodarki. Część I , Szkoła Główna Handlowa, Warszawa. Zhang J., Bessler D. A. & Leatham D. J. (2013), Aggregate Business Failures and Macroeconomic Conditions: A Var Look at the U.S. Between 1980 and 2004 , Journal of Applied Economics, Žiković I. T. (2016), Modelling the impact of macroeconomic variables on aggregate corporate insolvency: case of Croatia , Economic Reaserch- Ekonomska Istraživanja, Nr 29