Fakulta ekonomiky a manažmentu Slovenskej poľnohospodárskej univerzity v Nitre

Mária B E L A N O V Á

AUTOREFERÁT DIZERTAČNEJ PRÁCE

Faktory podmieňujúce úspešnosť rozvoja poľnohospodárskych firiem v regiónoch Slovenska

na získanie vedecko-akademickej hodnosti philosophiae doctor v študijnom odbore: 3.3.16 Ekonomika a manažment podniku v študijnom programe: Ekonomika a manažment podniku

Nitra, jún 2008

Dizertačná práca bola vypracovaná v dennej forme doktorandského štúdia na Katedre štatistiky a operačného výskumu Fakulty ekonomiky a manažmentu Slovenskej poľnohospodárskej univerzity v Nitre Predkladateľ: Ing. Mária Belanová Katedra štatistiky a operačného výskumu FEM SPU Nitra Školiteľ: doc. RNDr. Beáta Stehlíková, CSc. Katedra štatistiky a operačného výskumu FEM SPU Nitra Oponenti: doc. Ing. I. Zentková, CSc. – FEM SPU Nitra..............................................................................

doc. Ing. Ľ. Strieška, CSc. – FPM EU Bratislava.........................................................................

prof. Ing. L. Kabát, CSc. – FEB BVŠP Bratislava.......................................................................

Autoreferát bol rozoslaný dňa: 13.8.2008 Obhajoba dizertačnej práce sa koná 10.9.2008 o 13,00 h. pred komisiou pre

obhajobu dizertačnej práce, vymenovanou predsedom odborovej komisie dňa

3.7.2008

3.3.16 Ekonomika a manažment podniku študijný program: Ekonomika a manažment podniku na Fakulte ekonomiky a manažmentu SPU v Nitre, Tr. A. Hlinku 2, 949 76 Nitra

.................................................................... Dr. h. c. prof. Ing. Peter Bielik, PhD.

predseda odborovej komisie

ABSTRACT

In the dissertation the situation of the Slovak agriculture in years 2000 – 2006 is

evaluated by means of financial indicators. The financial situation of agriculture in Slovak

regions is also analysed. The presented analysis confirmed an improvement of agricultural

situation of Slovak regions after entering the European Union – both the profitability

and liquidity of enterprises increased. As a positive sign it can be seen that the liability

of agricultural enterprises increased after the acceptation of the agricultural sector by bank

sector in credit allocation. On grounds of the mentioned acceptation the agricultural

enterprises were able to gain more financial resources that are needed to increase their

efficiency and competitiveness on the market by investments regarding new technologies and

facilities.

In our dissertation the process of the enterprises’ classification into two groups (failed

and non-failed firms) is presented as well as factors that are able to explain economical

situation of analysed agricultural firms are identified and obtained. Enterprises are categorized

into two groups on the base of four selected variables similarities. As divider variables there

are used variables able to evaluate complexly the present situation of an enterprise as well as

their future situation. Concretely, the divider variables present cash-flow, added value,

investments, better farming environment and worse farming environment.

This dissertation reconsiders the accepted usage of financial ratios in statistical models

in order to differentiate between failed and non-failed firms. In this dissertation our

bankruptcy prediction models was presented by using logistic regression, discriminant

analysis and neural networks. Signs of potential corporate failure are evident months before

the actual bankruptcy materializes. However, accurate prediction of declining business

activity leading to bankruptcy allows a certain time period for managers and creditors to take

correcting action. Discriminant analysis, Logistic regression and neural networks of financial

ratios are used in this dissertation to create a model that would help to predict a future

financial insolvency for agricultural enterprises. The performance of discrimant analysis,

logistic regression and neural networks methods in predicting the bankruptcy

of the agricultural enterprises are compared. Our experimental results show that models

created by neural networks significantly outperforms other methods. Especially, Area under

the Curve (AUC) is very high, indicating that the models had good predictive accuracy.

Almost the same predictive accuracy had models developed by logistic regressions, as well.

3

Fewer variables needed to predict insolvency for agricultural enterprises are used in models

created by logistic regressions. Therefore are these models are less complicated to compute

than the models using neural networks. From practical point of view, models created

by logistic regressions are preferred.

Our results of bankruptcy prediction models using logistic regression, discriminant

analysis and neural networks are compared with existing bankruptcy models. On the grounds

of our results, it is observed that our model is comparable to others models, such as G-index,

CH-index, financial standing index, Springate model and Fulmer’s model. According

to the G-index and financial standing index one of the classification’s variables used denotes

the cash-flow. By classification of cash-flow into the model without taking investments into

consideration, those enterprises can be discriminated that use cash for investments. In our

case the selection criteria between failed and non-failed firms are both cash-flow

and investment counted for a worker. It means the same enterprises are not preferred just

because of their lower investment activities, or the way around.

The bankruptcy prediction models are created on the grounds of empirical data

emerging from a certain economy. The predictive accuracy of these models depends on

entered data. They can be used in the country’s economic situations from which the models

are obtained. The models are dynamic, as well. Their predictive accuracy can be changed

under the influence of the economic situation in the country in certain time. We have to admit,

it is very hard to create a bankruptcy prediction model in the case of agricultural enterprises,

because of the specific agricultural conditions – the dependency on climatic conditions.

To conclude, we can claim that all the bankruptcy prediction models of differentiation

between failed and non-failed enterprises change by time dynamically.

O B S A H ABSTRAKT............................................................................................................................... 3 O B S A H .................................................................................................................................. 4 Ú V O D ..................................................................................................................................... 5 C I E Ľ P R Á C E .................................................................................................................... 5 MATERIÁL A METÓDY ......................................................................................................... 6 VÝSLEDKY A ZÁVERY ......................................................................................................... 7 POUŽITÁ LITERATÚRA....................................................................................................... 12 PUBLIKOVANÉ PRÁCE........................................................................................................ 18

4

Ú V O D Podnikateľská úspešnosť poľnohospodárskych podnikov sa prejavuje v dosahovaní ich

výsledkov, ktoré sú ovplyvnené viacerými faktormi ako napríklad prírodno-klimatickými,

geografickými, demografickými, historickými a mnohými ďalšími. Uvedené špecifiká

podmieňujú značnú diferenciáciu efektov hospodárenia v tomto odvetví. Jeho produkcia

nezahŕňa možnosti sústavnej inovácie a vznik nových produktov, ako je to napríklad v prípade

elektroniky alebo telekomunikácií. Uvedené faktory spôsobujú, že v rámci podnikateľských

subjektov v agrárnom sektore sa prejavuje veľká diferenciácia výrobných a hospodárskych

výsledkov, ktorá v iných výrobných odvetviach prakticky nemá obdobu. Existujú

poľnohospodárske podniky, ktoré sú dlhodobo úspešné, ale je aj množstvo takých, ktoré majú

viac ťažkostí než úspechov, strácajú konkurencieschopnosť a často zanikajú. Preto je

pochopiteľné, že otázky súvisiace s problematikou úspešnosti organizácii sú dlhodobým

predmetom záujmu nielen praxe, ale aj teórie, vedy a výskumu z oblasti ekonomiky a riadenia.

Svedčí o tom mnoho výskumov a publikovaných prác, ktoré o príčinách, faktoroch,

potenciáloch či tajomstvách úspechu podnikov pojednávajú. Samozrejme, aj úspech je

relatívny a jeho kritéria sa menia. Je to vecou miery očakávania a v neposlednom rade i vecou

stanovenia cieľov.

C I E Ľ P R Á C E Podnikateľská úspešnosť poľnohospodárskych podnikov sa prejavuje

v dosahovaní ich výsledkov, ktoré sú v slovenskom agrosektore rôznorodé. Je potrebné

skúmať príčiny úspešnosti podnikania v agrárnom sektore, identifikovať faktory, ktoré

ovplyvňujú diferenciáciu poľnohospodárskych podnikov a vyvodiť kompetentné závery,

ktoré môžu pomôcť agrárnym manažmentom zvyšovať prosperitu a konkurencieschopnosť

v rámci nielen slovenského, ale i európskeho trhu. Dôvodom nutnosti zisťovania príčin

ekonomickej výkonnosti podnikov a ich finančnej stability je, že sú v súčasnom období

determinantmi ďalšieho rozvoja poľnohospodárstva. Zároveň sa s týmto spája otázka „Prečo

v porovnateľných výrobno-ekonomických podmienkach niektoré organizácie prosperujú

a iné majú vážne existenčné problémy?“

Cieľom dizertačnej práce je určiť faktory úspešnosti slovenských poľnohospodárskych

podnikov aplikáciou kvantitatívnych nástrojov pre výber vhodných indikátorov, ktoré by

prispeli k vnímaniu vplyvu faktorov poľnohospodárstva na úspešnosť poľnohospodárskych

5

podnikov. Našim zámerom je zistiť, v čom spočívajú rozdiely medzi úspešnými

a neúspešnými firmami, a ktoré znaky sú dôležité z hľadiska ich rozlíšenia.

Parciálne ciele práce zahrňujú:

• výpočet finančných ukazovateľov za hodnotené poľnohospodárske podniky

Slovenska a za jednotlivé kraje Slovenska za obdobie rokov 2000 až 2006

• porovnať vývoj poľnohospodárstva v jednotlivých regiónoch Slovenska

na základe vybraných finančných pomerových ukazovateľov,

• výpočet ekonomických ukazovateľov nevyhnutných pre ďalšie analýzy,

• modelovať pravdepodobnosť zaradenia podniku do skupiny úspešných, resp.

neúspešných podnikov pomocou logistickej regresie, diskriminačnej analýzy

a neurónových sietí,

• porovnať výsledky získaných na základe logistickej regresie, diskriminačnej

analýzy a neurónových sietí,

• formulovať námety a odporúčania.

MATERIÁL A METÓDY V predkladanej práci kvantifikujeme faktory podmieňujúce úspešnosť

poľnohospodárskych firiem v regiónoch Slovenska. Na zhodnotenie finančnej situácie

poľnohospodárskych podnikov a modelovanie podmienenej pravdepodobnosti zaradenia

subjektu do skupiny úspešných podnikov, resp. neúspešných podnikov na základe vybraných

finančných pomerových ukazovateľov boli použité údaje z Informačných listov Ministerstva

pôdohospodárstva Slovenskej republiky, zahrňujúce údaje z Výkazu ziskov a strát a Súvahy

jednotlivých poľnohospodárskych podnikov SR za obdobie rokov 2000 až 2006. Súvaha

a Výkaz ziskov a strát poľnohospodárskych podnikov boli použité na výpočet vybraných

pomerových ukazovateľov poľnohospodárskych podnikov. Celkovo bol získaný panel dát

za 512 poľnohospodárskych podnikov za obdobie rokov 2000 až 2006.

Použité metódy

Pri vypracovaní dizertačnej práce bola použitá široká škála kvantitatívnych

štatistických metód. Dôvodom použitia týchto metód, bolo komplexné zhodnotenie

ekonomickej situácie, ktoré by nebolo možné za použitia jednej metódy.

Prvá časť vlastnej práce, ktorá sa zaoberá hodnotením finančnej výkonnosti

skúmaného súboru podnikov, bola použitá finančná analýza na posúdenie výkonnosti

6

poľnohospodárskych podnikov. Na popísanie vývoja finančnej situácie poľnohospodárskych

podnikov na Slovensku a v jednotlivých krajoch Slovenska v obdobiach pred a po vstupe

Slovenska do Európskej únie boli použité vybrané finančné pomerové ukazovatele.

V práci sme sa zamerali aj na zistenie podobnosti krajov Slovenska v rámci vybraných

pomerových finančných ukazovateľov, pričom boli aplikované hierarchické postupy

zhlukovej analýzy. Z možných zhlukovacích techník bola zvolená priemerová a centroidná

metóda zhlukovania.

Cieľom poslednej nosnej časti vlastnej práce bolo zaradenie podnikov do skupín

na základe ekonomickej situácie a identifikácia faktorov významne sa podieľajúcich

na vysvetľovaní ekonomickej situácie v jednotlivých obdobiach. Našim zámerom bolo aj

následné vytvorenie modelov klasifikácie podnikov z pohľadu ich úspešnosti a porovnanie

nami získaných modelov s už existujúcimi indexmi hodnotenia podnikov. Riešenie tejto

problematiky bolo rozdelené do troch častí. V prvej časti boli aplikované metódy

nehierarchickej zhlukovej analýzy s cieľom zaradenia podnikov na základe ekonomickej

situácie do skupiny úspešných, resp. neúspešných podnikov. Druhá časť využila zaradenie

podnikov v jednotlivých rokoch ako vysvetľovanú premennú v rámci logistickej regresie,

diskriminačnej analýzy a neurónových sietí. Cieľom aplikácie týchto viacrozmerných

štatistických metód bola identifikácia faktorov hodnotiacich úspešnosť resp. neúspešnosť

poľnohospodárskych podnikov. Posledná tretia časť bola zameraná na komparáciu nami

vytvorených modelov s G-indexom, CH-indexom, indexom bonity, Springate modelom

a Fulmerovým modelom.

VÝSLEDKY A ZÁVERY Nosnou časťou práce bolo zaradenie jednotlivých podnikov do skupín na základe

ekonomickej situácie a identifikácia hlavných faktorov, na základe ktorých je možné vysvetliť

ekonomickú situáciu v skúmanom období.

V rámci zaraďovania podnikov do jednotlivých skupín na základe ekonomickej

situácie bol zistený významný vplyv klimatických podmienok na zaradenie podniku

do skupiny úspešných, resp. neúspešných podnikov. Následne zaradenie podnikov do skupín

bolo použité ako vstup do ďalších analýz zameraných na identifikáciu ukazovateľov

schopných vysvetliť ekonomickú situáciu podnikov v hodnotených obdobiach. Konkrétne to

bolo modelovanie pravdepodobnosti zaradenia podniku do skupiny úspešných, resp.

neúspešných na základe logistickej regresie, diskriminačnej analýzy a neurónových sietí.

7

Z výsledkov dizertačnej práce môžeme konštatovať, že výber ukazovateľov

vstupujúcich do modelov odhadu zaradenia podnikov do skupiny úspešných, resp.

neúspešných sa výrazne menil počas celého skúmaného obdobia. Bolo to spôsobené tým,

že výsledky poľnohospodárskych podnikov boli ovplyvňované prírodno-klimatickými

podmienkami, ktoré sa prirodzene v každom roku menili. Zároveň sa vzhľadom na to, že sa

ekonomické prostredie prirodzene vyvíjalo, menila sa aj podoba modelu, ktorý v danom čase

najlepšie vystihoval charakteristické rysy jednotlivých skupín. Taktiež podoba modelu bola

ovplyvnená aj výberom metódy klasifikácie podnikov do skupín.

Vhodnosť použitia jednotlivých modelov bola zhodnotená na základe kritéria

predikčnej úspešnosti uvedenej v tabuľke 1.

Tabuľka 1 Porovnanie c štatistiky, AUC, komplexnej charakteristiky predikčnej úspešnosti modelov

modelovaných logistickou regresiou, neurnovými sieťami a diskriminačnou analýzou v %

2001 2002 2003 2004 2005 2006

C štatistika (logistická regresia) 90,10 71,10 85,60 96,40 82,80 73,70

KPU (diskriminačná analýza) 83,47 65,79 82,32 92,45 73,46 73,23

AUC (neurónové siete) 90,15 78,15 87,92 96,90 84,18 82,63

Zdroj: Vlastná práca

Na základe tohto kritéria sa ako najlepšie modely javili modely vytvorené použitím

neurónových sietí. Modely vytvorené na základe logistickej regresie mali porovnateľnú

predikčnú schopnosť s modelmi neurónovej siete, ale dokázali zaradiť poľnohospodársky

podnik do skupiny úspešných, resp. neúspešných podnikov na základe menšieho počtu

ukazovateľov. Na základe tohto hľadiska zastávame názor, že použitie modelov získaných

aplikáciou metódy logistickej regresie sú praktickejšie a teda v praxi lepšie využitelnejšie.

V posledná časť dizertačnej práce bola zameraná na porovnanie nami vytvorených

modelov odhadu zaradenia podnikov do skupiny úspešných, resp. neúspešných s už

existujúcimi modelmi klasifikujúcich podniky do skupín prosperujúcich, resp.

neprosperujúcich podnikov. Naše modely boli porovnávané G-indexom, CH-indexom,

indexom bonity, Springate modelom a Fulmerovým modelom. Na základe uvedených

modelov predikcie bankrotu podniku boli podniky zaradené do skupiny prosperujúcich, resp.

neprosperujúcich. Gurčíkov index, Chrastinovej index, index bonity a Altmanov index

zaraďujú podniky na základe výsledkov do troch skupín, a to skupiny prosperujúcich

podnikov, priemerných podnikov a neprosperujúcich podnikov. V našom prípade bolo

nasledovné značenie: 2 - pre prosperujúce podniky, 1 – priemerné podniky

8

a 0 – neprosperujúce podniky. V prípade ostatných modelov, t.j. Springate modelu,

Fulmarovho modelu a nami vytvorených modelov pomocou logistickej regresie

a diskriminačnej analýzy boli podniky klasifikované do dvoch skupín: 1- skupina úspešných

podnikov a 0 – skupina neúspešných podnikov. Porovnanie jednotlivých metód klasifikácie

podnikov za obdobie rokov 2000 až 2006 je uvedené v tabuľke 2.

Tabuľka 2 Porovnanie metód klasifikácie podnikov za obdobie rokov 2000-2006

Rok Skupina G CH B Z S F B-LR B-DA 2001 2 19 25 88 10 - - - -

1 129 137 63 104 110 512 186 258 0 364 350 361 398 402 0 326 254

2002 2 11 18 208 1 - - - - 1 302 120 183 8 91 512 51 271 0 199 374 121 503 421 0 461 241

2003 2 24 13 112 1 - - - - 1 184 82 134 5 54 512 289 298 0 304 417 266 506 458 0 223 214

2004 2 59 55 267 0 - - - - 1 299 123 185 17 151 512 475 460 0 154 334 60 495 361 0 37 52

2005 2 45 25 217 1 - - - - 1 248 115 151 5 85 512 433 391 0 219 372 144 506 427 0 79 121

2006 2 275 45 427 7 - - - - 1 191 120 36 33 139 512 173 271 0 46 347 49 472 373 0 339 241

Zdroj: Vlastná práca

Poznámka1: G je Gurčíkov index (G-index), CH je Chrastinovej index (CH-index), B je index bonity, Z je

Altmanov index, S je springate model, F je Fulmerov model, B-LR je Belanovej model vytvorený na základe

logistickej regresie, B-DA je Belanovej model vytvorený na základe diskriminačnej analýzy

Z výsledkov vyplynulo, že v prípade použitia Altmanovho indexu, by

poľnohospodárske podniky v slovenských podmienkach boli klasifikované prevažne ako

neprosperujúce podniky. Vzhľadom na uvedenú skutočnosť, sme na zistenie v koľkých

prípadoch sa výsledky zaradenia podnikov na základe modelov klasifikácie podnikov

zhodujú, použili modely G-indexu, CH-indexu a indexu bonity. Treba podotknúť, že

pri výpočte percenta zhodného zaradenia podnikov do jednotlivých skupiny danými modelmi,

sme za základ brali maximálny možný počet zhodných podnikov v každej skupine.

9

Tabuľka xx Prienik počtu rovnako zaradených podnikov na základe G-indexu, CH-indexu a indexu bonity

Počet podnikov Percento podnikov (%)

Rok Skupina 2 Skupina 1 Skupina 0 Skupina 2 Skupina 1 Skupina 0

2001 8 3 221 42,11 4,76 63,14

2002 6 13 99 54,55 10,83 81,82

2003 6 11 232 46,15 13,41 87,22

2004 25 4 53 45,45 3,25 88,33

2005 12 8 126 48,00 6,96 87,50

2006 39 1 34 86,67 2,78 73,91 Zdroj: Vlastná práca Poznámka: skupina 2 - prosperujúce podniky, skupina 1 – priemerné podniky a skupina 0 – neprosperujúce podniky

Následne sme zaradenie podnikov porovnali s našimi vytvorenými modelmi, ale len

z hľadiska prieniku v počte neprosperujúcich podnikov, z dôvodu nerozčleňovania našej

skupiny úspešných podnikov na skupinu prosperujúcich a priemerných. Zaradenie podniku

do skupiny neúspešných podnikov bolo jednoznačné u všetkých počítaných modeloch, t.j.

podniky už neboli ďalej v rámci skupiny členené na ďalšie podskupiny, ktoré my v našich

modeloch neuvádzame. Na základe týchto skutočností sme danú skupinu neúspešných

podnikov zvolili ako porovnávacie kritérium. Aj v tomto prípade sme pri výpočte percenta

prieniku počtu podnikov v skupine neúspešných podnikov považovali za východisko celkový

možný počet zhodných podnikov v danej skupine.

Tabuľka 3 Prienik počtu podnikov

Rok

Skupina 0

(počet podnikov)

v %

(percent podnikov)

2001 123 37,73

2002 94 77,69

2003 200 89,69

2004 34 91,89

2005 73 92,41

2006 30 61,22 Zdroj: Vlastná práca Poznámka: skupina 0 – neprosperujúce podniky

V tabuľke 3 sú uvedené počty podnikov rovnako zaradených do skupiny neúspešných

podnikov na základe G-indexu, CH-indexu, indexu Bonity, Springate modelu a nášho modelu

vytvoreného pomocou logistickej regresie. Pri porovnávaní sme nebrali do úvahy klasifikáciu

podnikov prostredníctvom Fulmerovho modelu, ktorý zaradil všetky poľnohospodárske

10

podniky do skupiny úspešných podnikov. Z výsledkov je zrejmé, že hodnotenie úspešnosti

podnikov na základe nášho modelu je porovnateľné s ostatnými modelmi. Musíme však

podotknúť, že jedným z klasifikujúcich premenných v G-indexe a indexe bonity je ukazovateľ

peňažného toku v podniku. Klasifikácia podnikov len na základe cash-flow by mohla

diskriminovať tie podniky, ktoré síce nemali vyšší objem peňažných prostriedkov, ale

realizovali investičnú činnosť, ktorá je základným predpokladom dlhodobej prosperity. My

sme sa tejto chyby vyvarovali už v prvotných krokoch, keď sme si ako deliace kritérium

medzi úspešnými, resp. neúspešnými podnikmi zvolili jednak ukazovateľ cash-flow

prepočítaného na pracovníka ale i ukazovateľ investície na pracovníka. Týmto sme sa snažili

zabezpečiť určitú rovnováhu medzi oboma ukazovateľmi, tak aby neboli preferované len

konkrétne skupiny podnikov.

Jedna časť práce overovala nezávislosť našej klasifikačnej funkcie získanej pomocou

logistickej regresie od iných známych modelov hodnotiacich úspešnosť podnikov. Taktiež

bola overovaná aj nezávislosť medzi všetkými hodnotenými modelmi navzájom.

Na testovanie nezávislosti modelov sme použili chí-kvadrát test o nezávislosti. Na základe

výsledkov chí-kvadrát testu o nezávislosti môžeme konštatovať, že existuje asociácia medzi

výsledkami získanými pomocou modelov G-index, CH-index, indexu bonity a nami

vytvoreného modelu na základe logistickej regresie. Tento výsledok nás veľmi neprekvapil,

keďže všetky metódy používajú na hodnotenie úspešnosti podnikov finančné ukazovatele.

Hypotézu o nezávislosti sme nemohli zamietnuť iba v prípade výsledkov získaných Springate

modelom a nami vytvoreným modelom. Bolo by zaujímavé zistiť, ktorý z uvedených

modelov má lepšiu predikčnú schopnosť, t.j. vie lepšie odlíšiť bankrotujúce podniky

od prosperujúcich. Žiaľ v našich podmienkach je problém v podkladových zdrojoch

informácií, z ktorých modely vychádzajú. Chýbajú empirické údaje o neprosperujúcich

podnikoch niekoľko rokov pred ich bankrotom a údaje za prosperujúce podniky za rovnaké

časové obdobie, na základe ktorých by sa dala overiť predikčná schopnosť jednotlivých

modelov.

Všetky manažérske rozhodnutia majú finančný dopad na stav a výsledky podniku,

pretože na podnik je možné sa pozerať ako na previazaný systém finančných pohybov. Ale je

trúfalé očakávať od finančnej analýzy, že okrem zhodnotenia minulého vývoja poskytne aj

predpoveď finančnej situácie podniku do budúcnosti. Pretože jednotlivé finančné ukazovatele

neumožňujú jednoznačne predpovedať vývoj finančného zdravia podniku, mnohí autori sa

snažili o vytvorenie modelu, ktorý by bol schopný jednoznačne určiť budúci vývoj podniku.

Predstava sústredenia výsledku celej analýzy podniku do jedného syntetického ukazovateľa je

11

lákavá, avšak ani tieto modely nepostihujú všetky špecifiká podnikov, a preto ich použitie nie

je univerzálne. Modely predpovedania zlyhania podnikateľského subjektu sú konštruované

na základe empirických údajov vychádzajúcich z danej ekonomiky, a ich úspešnosť je závislá

od vstupných údajov. Ich úspešné použitie je možné zvyčajne len pre ekonomiku, z ktorej boli

čerpané empirické údaje pri konštrukcii modelu. Taktiež nie je možné jednotlivé modely

považovať za nemenné a pevne dané, pretože so zmenou ekonomických podmienok v krajine

môže byť predikčná schopnosť modelu negatívne ovplyvnená. Treba zdôrazniť, že okrem už

spomínaných dôvodov, je v sektore poľnohospodárstva náročné určiť, ako sa bude

poľnohospodársky podnik z finančného hľadiska v budúcnosti vyvíjať. Jedným z príčin je tak

často spomínaná špecifikácia poľnohospodárstva, a to závislosť poľnohospodárstva

od prírodno-klimatických podmienok. Záverom teda môžeme skonštatovať, že všetky

uvedené modely identifikujúce úspešnosť podnikov na základe vybraných finančných

ukazovateľov sa dynamicky časom menia.

Nedá sa z určitosťou povedať, ktorý zo všetkých finančných ukazovateľov je ten

najlepší a najsprávnejší pre klasifikáciu poľnohospodárskych podnikov. Existuje mnoho

názorov a polemík k tejto problematike a dovoľujeme si tvrdiť, že i naďalej bude.

POUŽITÁ LITERATÚRA

Altman, E. I. 1968. Financial ratios discriminate analysis and the prediction of corporate bankruptcy. In The Journal of Finance, vol. XXIII, September 1968, No. 4, s. 589 – 609.

Altman, E. I. 1993. Corporate Financial Distress and Bankruptcy. New York: John Wiley & Sons, Inc., 1993

Ambrózyová, M. 2003. Vývoj štruktúry poľnohospodárskych podnikov v rokoch 1990 – 2000. In Ekonomika poľnohospodárstva, roč. 3, 2003, č. 1, s. 19 – 24. ISSN 1335-6186

Analýza o poskytnutej štátnej a minimálnej pomoci v rezorte pôdohospodárstva za rok 2007, MPSR.

Andrea, K. - Brodersen, C. — Kuhl, R. 2002. Führungsverhalten beziehungsweise Führungsstile in Agrarunternehmen. In Agrarwirtschaft, roč. 51, 2002, č. 3, s. 164 - 173.

Anil, J. K. – Dubes, R. 1988. Algorithms for clustering data. New Jersey : Prentice hall, 1988.

Bacidore, J.M. – Boquist, J.A. – Millbourn, T.T. – Thakor, A.V. 1994. The Search for the Best Financial Performance Measure. In Financial Analysts Journal, May/June 1997, s. 11 – 20.

Bečvářová, V. – Grega, L. – Syrovátka, P. – Vinohradský, K. 2004. Přírodní podmínky a variabilita ekonomické úrovně zemědělských podniku. In Európska integrácia – výzva pre Slovensko : zborník vedeckých prác z medzinárodných vedeckých dní 2004. Nitra : SPU, 2004, s. 72 – 77. ISBN 80-8069-356-0

Benda, V. – Vadovič, M. 2008. Model odhadu finančnej situácie slovenských fariem. In Konkurencieschopnosť a ekonomický rast: Európske anárodné perspktívy : zborník vedeckých prác z medzinárodných vedeckých dní 2008. Nitra : SPU, 2008, s. 217. ISBN 978-80-552-0060-6

Benda, V. 2008. Skúmanie dopadov agrárnej politiky EÚ na ekonomickú situáciu polnohospodárskych subjektov : dizertačná práca, 2008.

Bervidová, L. 2002. Labour productivity as a factor of sustainable economic development of the CR agriculture. In Agricultural economics. Prague : Institute of Agricultural and Food Information, roč. 48, 2002, č. 2, s. 55 - 59. ISSN 0139-570X.

12

Bielik, P. – Gurčík, Ľ. – Gajdoš, I. 2003. Faktory výkonnosti a dôchodkovosti poľnohospodárskych podnikov v SR. Nitra : SPU, 2003. 220 s. ISBN 80-8069-220-3

Bielik, P. - Gurčík, Ľ. - Rajčániová, M. 2003. Micro-economic analysis of firms differentiation. In Agricultural economics. Prague : Institute of Agricultural and Food Information, roč. 49, 2003, č. 5, s. 217-223. ISSN 0139-570X.

Bielik, P. – Gurčík, Ľ. 2000. Meranie výkonnosti podnikovej ekonomiky. In Acta oeconomica et informatica. Nitra : Slovenská poľnohospodárska univerzita v Nitre, roč. 3, 2000, č. 2, s. 29-34. ISSN 1335-2571

Bielik, P. - Jančíková, V. 2002. Ekonomická diferenciácia poľnohospodárskych podnikov. In Acta oeconomica et informatica. Nitra : SPU, roč. 5, 2002, č. 2, s. 39-43. ISSN 1335-2571

Bielik, P. - Rajčániová, M. 2004. Competitiveness analysis of agicultural enterprises in Slovakia. In Agricultural economics. Prague : Institute of Agricultural and Food Information, Vol. 50, 2004, no. 12, s. 556-560. ISSN 0139-570X

Bielik, P. 2001. Determinanty efektívnosti podnikateľskej sféry v procese transformácie ekonomiky. In Medzinárodné vedecké dni 2001 : zborník vedeckých prác. Nitra: SPU, 2001, s.279 - 285. ISBN 80-7137-867-4.

Bielik, P. 2004. Vplyv integračného procesu na výkonnosť a konkurencieschopnosť slovenského poľnohospodárstva. In Európska integrácia — výzva pre Slovensko : zborník vedeckých prác z Medzinárodných vedeckých dní 2004. Nitra: SPU, 2004, s. 78 - 83.

Bielik, P. 2006. Podnikové hospodárstvo. Nitra : SPU, 2006. 319 s. ISBN 80-8069-698-5

Bishop, C. 1995. Neural networks for Pattern Recognition. Oxford : University Press. ISBN 0-19-853849-9

Blaas, G. - Božík, M. 2002. Vplyv vstupu Slovenskej republiky do Európskej únie na agropotravinársky sektor a na ceny potravín. In Ekonomický časopis, roč. 50, 2002, č. 5, s. 876-896. ISSN 0013-3035.

Blaas, G. — Božík, M. 2004. Porovnanie cenovej úrovne vstupov a výstupov poľnohospodárstva niektorých nových členských krajín a EÚ-15. In Ekonomika poľnohospodárstva, roč.4, 2004, č. 1., s. 65-74. ISSN 1335-6186.

Blaas, G. 2002. Agrárna politika Slovenska v európskom integračnom procese : záverečná syntetická správa za vedecko-technický projekt 2738. Bratislava: VUEPP, 2002.

Blass, G. – Ambrózyová, M. 2002. Hlavné charakteristiky segmentu ekonomicky úspešných podnikov v období transformácie. In Zborník z MVK –Faktory podnikovej úspešnosti 2002, Nitra : SPU, 2002, s. 9 – 18. ISBN 80-8069-138-X

Blass, G. 2004. Slovak agriculture and the integration into the EU. In Agricultural economics, roč. 50, 2004, č. 3. ISSN 0139-570-X

Bolvanský, M. - Stehlíkova, B. – Brindza, J. 2003. The use of artificial neural networks for identification of chestnut genotypes belonging to the Castanea sativa and C. sativa x C. crenata progenies. In Biológia, roč. 58, 2003, Suppl. 12, s. 17 - 25. ISSN 0006-3088.

Božík, M. 2001. Dôsledky integračných procesov na agropotravinársky sektor a jeho medzinárodné postavenie : výskumná správa. Bratislava : VÚEPP, 2001. 61 s.

Casellas, A. – Galley, C. 1999. Regional Definitions in the European Union: A Question of Disparities? In Regional Studies, Vol. 33.6, 2001, s. 551-558

Chrastinová, Z. – Ďuričová, I. 2007. Analýza inštitucionálnych faktorov vývoja ekonomiky poľnohospodárstva SR. Bratislava : VUEPP, 2007. 131 s. ISBN 978-80-8058-455-9

Chrastinová, Z. - Izakovičová, B. 2006. Vízia smerovania slovenského poľnohospodárstva. In Ekonomika poľnohospodárstva. Bratislava : Výskumný ústav ekonomiky poľnohospodárstva a potravinárstva, roč. 6, 2006, č. 4 , s. 19-23. ISSN 1335-6186

Chrastinová, Z. 1998. Metódy hodnotenie ekonomickej bonity a predikcie finančnej situácie poľnohospodárskych podnikov. Bratislava : VUEPP, 1998. 34 s. ISBN 80-8058-022-7.

Chrastinová, Z. 2006. Ekonomické a inštitucionálne faktory efektívnosti poľnohospodárskej výroby v SR. In Ekonomika poľnohospodárstva. Bratislava : Výskumný ústav ekonomiky poľnohospodárstva a potravinárstva, roč. 6, 2006, č. 1, s. 27-32. ISSN 1335-6186

Chrastinová, Z. 2007. Odvetvový a podnikový pohľad na ekonomiku poľnohospodárstva v rokoch 2000-

13

2005. In Ekonomika poľnohospodárstva, VII., 2007, č. 1, s. 3-14. ISSN 1335-6186.

Chrastinová, Z. 2008. Eknomický vývoj poľnohospodárstva v rokoch 2004-2006. In Ekonomika poľnohospodárstva, VIII., 2008, č. 1, s. 3-11. ISSN 1335-6186.

Csaki, C. et. al. 2003. The Agricultural Sector of Slovakia on the Eve of EU Accession In Eurasian Geography and Economics, roc. 44, 2003, c. 4, s. 305 - 320

Cuervo, A. 1994. El papel de la empresa en la competitividad, Papeles de Economía Espanola, 1993, no 56, pp. 363-379. Madrid, In: Guido va Huylenbroeck and Guy Durand: Multifunctional Agriculture, Ashgate, Hampshire – England, 2003, p. 175, ISBN 0 7546 3576 7

Curtiss, J. (2000). Technical Efficiency and Competitiveness of the Czech Agricultural Sector in Late Transition – The Case of Crop Production. Paper presented at the KATO Symposium, November 2000, 2-4, Berlin.

Doboeck, G. – Kohonen, T. 1998. Visual Exploration in Finance. London : Springer. 1998.

Doucha, T. 2000. Předpoklady zvyšováni konkurenceschopnosti českého zemědělství. In Zemědělská ekonomika, roč. 46, 2000, č. 4, s. 155 - 160. ISSN 0139-570X.

Doucha, T. 2006. Adaptace zemědělství ČR na Společnou zemědělskou politiku EU. In Ekonomika poľnohospodárstva. Bratislava : Výskumný ústav ekonomiky poľnohospodárstva a potravinárstva, roč. 6, 2006, č. 1, s. 15 - 26. ISSN 1335-6186

Eschenbach, R. 2004. Controlling. Praha : ASPI, 2004. 814 s. ISBN 80-7357-035-1

Falkenstein, E. 2002. Credit scoring for corporate debt, in Credit Ratings: Methodologies, Rationale and Default Risk. 2002, s. 169 - 188

Fandel P. 2003. Technical and scale efficiency of corporate farms in Slovakia. In Agricultural Economics– Czech, vol. 49, 2003, č. 8, s. 375–383.

Fisher, R. A. 1963. The use of multiple measurements in taxonomic problems. In Annals of Eugenics, 7, 1963, 179 - 188.

Freebairn, J. 1986. Implications of Wages and Industrial Policies on Competitiveness of Agricultural Export Industries, Paper presented at the Australian Agricultural Economics Society Policy Forum, Canberra.

Gallardo, R. – Ramos, F. – Mar Delgado, M. 2003. New opportunities for non-competitive agriculture. In Guido van Huylenbroeck and Guy Durand: Multifunctional Agriculture. Ashgate, Hampshire – England, 2003, p. 169-188, ISBN 07546 3576 7

Gozora, V. 2002. Strategické prístupy agrárnych manažmentov v predvstupovom období do EU. In Medzinárodné vedecké dni 2002. Nitra: SPU,2002, s. 75-79.

Gozora, V. a kol. 2003. Faktory úspešnosti podnikania v agropotravinárskom komplexe Slovenskej republiky. Nitra : Agroinštitút, 2003. 233 s. ISBN 80-7139-100-X.

Grausová, G. – Čižmárik, L. 2007. Význam využitia poľnohospodárskej pôdy na nepotravinárske účely vo vidieckej ekonomike. Bratislava : VUEPP, 2007. 49 s. ISBN 978-80-8058- 460-3

Grunwlad, R. - Holečková, J. 2004. Finanční analýza a plánování podniku. 2. vyd. Praha : VŠE, Nakladatelství Oeconomica, 2004. 180 s. ISBN 80-245-0684-X.

Grznár, M. - Szabo, Ľ. 2004. Agrárne podniky v SR a vstup do EÚ. In Ekonomika a manažment Bratislava : Fakulta podnikového manažmentu Ekonomickej univerzity v Bratislave, roč. 1, 2004, č. 2, s. 17-28. ISSN 1336-3301

Grznár, M. - Szabo, Ľ. 2006. On some potential competitive advantages of the Slovak agricultural enterprises in the EU. In Agricultural economics. Prague : Institute of Agricultural and Food Information, Vol. 52, 2006, no. 10, s. 471 - 476. ISSN 0139-570X

Grznár, M. 2001. Konkurenčná schopnosť a reprodukcia fixného kapitálu v slovenskom agrárnom sektore. In Ekonomika poľnohospodárstva, roč. 1, 2001, č. 2, s. 3 - 8. ISSN 1335-6186

Grznár, M. 2005. Vplyv nástrojov spoločnej poľnohospodárskej politiky EÚ na prosperitu agrárnych podnikov v SR. In Ekonomika, financie a manažment podniku - rok 2005 : zborník príspevkov z medzinárodnej vedeckej konferencie Fakulty podnikového manažmentu EU v Bratislave. Bratislava : Fakulta podnikového manažmentu EU v Bratislave, 2005, s. 492-495. ISBN 80-225-2107-8

14

Grznár, M. 2006a. Konkurenčná schopnosť a kapitálová vybavenosť slovenského poľnohospodárstva po vstupe do EÚ. In Ekonomika poľnohospodárstva. Bratislava : Výskumný ústav ekonomiky poľnohospodárstva a potravinárstva, roč. 6, 2006, č. 3, s. 13-21. ISSN 1335-6186

Grznár, M. a kol. 2006b. Podnikanie v agropotravinárstve. 2. vyd. Bratislava : Vydavateľstvo Ekonóm, 2006. 220 s. ISBN 80-225-2156-6.

Grznár, M. 2008.Efektívnosť poľnohospodárstva po vstupe do Európskej únie. In Ekonomika poľnohospodárstva, VIII., 2008, č. 1, s. 13-19. ISSN 1335-6186.

Grznár, M.- Szabo, Ľ. 2003. Vplyv intenzity výroby na prosperitu poľnohospodárskeho podniku. In Ekonomické rozhľady. Bratislava : Ekonomická univerzita v Bratislave, roč. 32, 2003, č. 4, s. 419 - 431. ISSN 0323-262X.

Gubová, M. 2007. Analýza trendov vývoja podnikateľskej štruktúry v poľnohospodárskej prvovýrobe s dôrazom na podniky hospodáriace na pôde. Bratislava : VUEPP, 2007. 92 s. ISBN 978-80-8058-451-1

Gurčík, Ľ. - Blcháč, J. 2002. Hodnotenie finančnej situácie vybraných súborov poľnohospodárskych podnikov. In Acta oeconomica et informatica. Nitra : SPU v Nitre, roč. 5, 2002, č. 2, s. 32-36. ISSN 1335-2571.

Gurčík, Ľ. 2002. G-index - metóda predikcie finančného stavu poľnohospodárskych podnikov. In Agricultural Economics, roč. 48, 2002, č.8, s. 373 -378.

Hacherová, Ž. - Pribilovičová, I. - Hulík, R. 2003. Komparácia finančno-ekonomickej výkonnosti poľnohospodárskych podnikov v Slovenskej a Českej republike. In Ekonomika poľnohospodárstva, roč. 3, 2003, č. 4, s. 31 - 36. ISSN 1335-6186.

Hacherová, Ž. - Szovics, P. 2006. Majetková a finančná situácia agrorezortu Slovenskej republiky. In Acta oeconomica Cassoviensia no 10. Košice : Podnikovohospodárska fakulta EU so sídlom v Košiciach, 2006, s. 17-26. ISBN 80-225-2200-7.

Harrell, F. E. – Lee, K. L. 1985. A comparison of the discrimination of discriminant analysis and logistic regression under multivariate normality. In P. K. Sen (Ed.): Biostatistics: Statistics in Biomedical, Public Health and Environmental Sciences. North-Holland: Elsevier Science Publishers, 1985. 333-343. s

Hosmer, D. W. – Lemeshow, S. 1989. Applied Logistic Regression. New York: John Wiley.

Hron, J. 2003. Faktory ovlivňující změny v chováni podniku v konkurenčním prostředí. In Acta oeconomica et informatica, roč. 6, 2003, č. 1, s. 24 - 28. ISSN 1335-2571.

Hudák, J. 2000. Vplyv vonkajšieho ekonomického prostredia na hospodársku prosperitu podnikateľských subjektov v PPoK. In Transfery projektov hlavných úloh E 41, E 42 a E 51 riešených v rokoch 1997 – 1999 : zborník vedeckých prác. Nitra : SPU, 2000, s. 19-25. ISBN 80-7137-684-1.

Hughes, G. 1999. Central and Eastern European Agriculture in an Expanding European Union. Gottingen : Institute of Agricultural Economics, University of Gottingen, Germany, 1999. ISBN 0851994253.

Jankelová, N. - Szabo, Ľ. 2006. Manažment poľnohospodárskych podnikov v SR. In Ekonomika poľnohospodárstva. Bratislava : Výskumný ústav ekonomiky poľnohospodárstva a potravinárstva, roč. 6, 2006, č. 4, s. 3-11. ISSN 1335-6186

Jankelová, N. - Szabo, Ľ. 2006. Strategické riadenie v poľnohospodárskych podnikoch v SR. In Acta oeconomica et informatica. Nitra : Slovenská poľnohospodárska univerzita v Nitre, roč. 9, 2006, č. 2, s. 37-42. ISSN 1335-2571

Johnson, G. - Scholes, K. 2000. Cesty k úspešnému podniku. Praha : Computer Press 2000. ISBN 80-7169-117-8.

Johnson, Gordon W. 2000. Efektívne systémy riešenia nesolventnosti : expertíza Svetovej banky pre slovenský workshop o riešení platobnej neschopnosti v ekonomike. In Hospodárske noviny : denník o ekonomike a politike. Bratislava : Ecopress, roč. 8, 17.-19. marca 2000, č. 54. ISSN 0862-9567

Kassay, S. 2001. Podnik svetovej triedy. Nové Zámky : Strateg, 2001. 372 s. ISBN 80-88988-06-3

Kelbel, J. – Šilhán, D. 2001. Shluková analýza [online]. 2001. 11 s. [cit. 2007-08-30]. Dostupné na internete: 0http://gerstner.felk.cvut.cz/biolab/X33BMI/slides/KMeans.pdf >

Khattree, R. – Naik, N. D. 2000. Multivariate Data Reduction and Discriminantion with SAS Software. NC : SAS Institute Inc., 2000.

Kim, Ch. W. - Mauborgne, R. 2002. Charting Your Company's Future. In Harvard Business Review, June 2002,

15

s. 77 - 83. ISSN 0017-8012.

Koontz, H. – Weihrich, H. 1998. Management. [preložil: Václav Dolanský]. Praha : EAST PUBLISHING, 1998. 659 s. ISBN 80-7219-014-8.

Lesáková, Ľ. 2000a. Ekonomicko-finančná analýza podniku. 3 doplnené vydanie. Banská Bystrica : Ekonomická fakulta UMB, Praktikum, 2001.

Lesáková, Ľ. 2000b. Metodológia finančnej analýzy v malých a stredných podnikoch. Banská Bystrica : Ekonomická fakulta UMB, Praktikum, 2001.

Liebmann, L, Zakár, T. 2001. Reason of the Achievement at the Hungarian Enterprises through a Content Analysis. In Faktory podnikovej úspešnosti : zborník z medzinárodnej vedeckej konferencie. Nitra : SPU, 2001, s. 331 - 336. ISBN 80-7137-972-7.

Lom, F. 1971. Zemědělská ekonomika. Praha : Státní zemědělské nakladatelství, 1971. 431 s.

Lukas, Z. – Pöschl, J. 2001. Competetiveness of Agriculture in the CEFTA Countries and the Impact on Austria. In Agricultural Economicas, roč. 47, 2001, č. 6, s. 233 – 239. ISSN 0139-570.

Malassis L. 1975. Agriculture and the development process : Tentative guidelines for teaching. Paris : UNESCO. 284 p.

Maynard, R. 1994. What is Profit? In Management Accounting, október 1994, s. 12 – 13.

McClelland, D. - Burnham, D.H. 2003. Power is the Great Motivator. In Harvard Business Review, January 2003, s. 117- 126. ISSN 0017-8012.

Metody shlukove analyzy. Dostupné na internete: 0http://www2.zf.jcu.cz/public/departments/kmi/MSMT_05/metody%20shlukove%20analyzy.pdf>

Mičieta, B. 2000. Prosperujúci podnik : postupy podporujúce zvyšovanie produktivity a konkurenčnej schopnosti podnikov. Žilina : SLCP, 2000. 203 s. ISBN 80-968324-0-9.

Módos, G. 2001. Competitiveness, quality and regional principle in agricultural and food processing industry (Methods and analysis of measurement), In Zborník z medzinárodnej vedeckej konferencie „Faktory podnikovej úspešnosti“. Nitra : SPU, 2001, s. 181-183, ISBN 80-7137-972-7

Moon, P. – Bates, K. 1992. Are Financial Statements Good Communicators? In Management Accounting, jún 1992, s. 36 – 39.

Neumaierová, I. – Neumaier, I. 2002. Výkonnost a tržní hodnota firmy. Grada Publishing, Praha, 2002

Nohria, N. - Joyce, W. - Roberson, B. 2003. What Really Works? In Harvard Business Review, 2003, č. 7. ISSN 0017-8012.

Petrick, M. – Weingarten, P. 2004. The Role of Agriculture in Central and Eastern European Rural Development: An Overview. In: The Role of Agriculture in Central and Eastern European Rural Development: Engine of Change or Social Buffer? Halle: Institute of Agricultural Development in Central and Eastern Europe, 2004, s 1-19

Pitra, Z. 2001.Zvyšování podnikatelské výkonnosti firmy : strategický obrat v podnikatelském chování. Praha : EKOPRESS, 2001. 305 s. ISBN 80-86119-64-5.

Pohar, M, - Blas, M. – Turk, S. 2004. Comparison of Logistic Regression and Linear Discriminant Analysis: A simulation Study. Dostupné na internete : 0 http://www.mf.uni-lj.si/ibmi/biostat-center/predtiski/MZ_Pohar_Blas_Turk.pdf>

Press, S. J. - Wilson S. 1978. Choosing between logistic regression and discriminant analysis. In Journal of the American Statistical Association,vol. 73, 1978, number 4, pp. 699 - 705

Ramos, F. – Rodriguez Zuniga, M. – Sanz, J. 1994. Estrategias de competitividad: la industria agroalimentaria espanola, Seminario International sobre Reconversión productiva, Economía Abierta y Sistema Agroalimentario, Rio de Janeiro, 24-26 August, 1994, In: Guido va Huylenbroeck and Guy Durand: Multifunctional Agriculture, Ashgate, Hampshire – England, 2003, p. 175, ISBN 0 7546 3576 7

Rauch, A - Frese, M. 2000. Psychological Approaches to Entrepreneurial Success: A General Model and an Overview of Findings. In C. L. Cooper and I. T. Robertson: International Review of Industrial and Organizational Psychology, Vol. 15, 2000, John Wiley and Sons, Ltd. ISBN 0-471-85855-2.

Revsine, L. - Collins, D. W. - Johnson, W. B. 2005. Financial reporting and analysis. 3. ed. Upper Saddle

16

River : Pearson/Prentice Hall, 2005. 1070 s. ISBN 0-13-143021-1.

Řezbová, H. 2000. Metody vícekriterialního hodnocení zemědělských podniku. In Medzinárodné vedecké dni 2000 : zborník vedeckých prác - V. diel. Nitra : SPU, 2000. ISBN 80-7137-717-1.

Řezbová, H. 2004. Problematika úspěšnosti zemědělských podniku v podmínkách EÚ. In Európska integrácia - výzva pre Slovensko: zborník vedeckých prác z Medzinárodných vedeckých dní 2004. Nitra : SPU, 2004, s. 922 - 928. ISBN 80-8069-356-0.

Sahoo, G.B. - Ray, C. - Wade, H.F. 2005. Pesticide prediction in ground water in North Carolina domestic wells using artificial neural networks. In Ecological Modelling, Vol. 183 Issue 1, s. 29-47.

Sojková, Z. – Covaci, S. 2005. Analýza technickej efektívnosti poľnohospodárskych podnikov Slovenska. In Acta oeconomica et informatica, roč. 8, 2005, č. 1. ISSN 1335-2571.

Sojková, Z. - Stehlíková, B. 2002. Podobnosť krajov Slovenskej republiky z hľadiska priemerného veku pracovníkov fariem. In Štrukturálny cenzus fariem : diskusné popoludnie. Bratislava : Slovenská štatistická a demografická spoločnosť, 2002. ISBN 80-88946-21-2.

Sojková, Z. – Stehlíková, B. 2004. Comparative analysis of the economic role of agriculture in the EU countries. In Agricultural Economics, Vol. 50, 2004, Issue 8, s. 369 – 375.

Sojková, Z. - Stehlíková, B. 2005a. Socio-ekonomická komparácia krajín EÚ. Nitra : Slovenská poľnohospodárska univerzita (SPU), 2005, 103 s. ISBN 80-8069-520-2

Sojková, Z. - Stehlíková, B. 2005b. The role of agriculture in the economy of the EU Countries. In: Acta agraria et silvestria, 2005, s. 213 - 220. ISSN 0065-0919

Správa o poľnohospodárstve a potravinárstve v Slovenskej republike 2006 (Zelená správa). Bratislava: MP SR 2006. http://www.mpsr.sk/slovak/dok/zs2006/zs2006.htm

Stankovičová, I. – Vojtková, M. 2007. Viacrozmerné štatistické metódy s aplikáciami. Bratislava : Iura Edition, 2007. 261 s. ISBN 972-80-8078-152-1.

Stehlíková, B. 2005. Aplikácie vybraných metód pri analýze a kvantifikácii priestorových javov. Nitra : Enviroment, a.s., 2005. 90 s. ISBN 80-969120-1-1.

Stehlíková, B. 2002. Využitie neurónovej siete pri klasifikácii. In Sborník vedeckých prací z mimořádného setkání kateder štatistiky a operačního výzkumu 2002 : Kostelec nad Černými lesy, 26.-27. zárí 2002. Praha : Česká zemédélská univerzita, Provozné ekonomická fakulta, 2002, s. 162 – 166. ISBN 80-213-0921-0.

Stehlíková, B. 2004. Poznámka k predikcii pomocou neurónovej siete. In APLIMAT [elektronický zdroj] = 3. medzinárodná konferencia. Bratislava : Slovenská technická univerzita, 2004, s. 883 – 886. ISBN 80-227-1995-1

Stehlíková, B. 2008. Európska únia v zrkadle čísel. Nitra : Agrogenofond, 2008. 321 s. ISBN 978-80-89240-05-0

Stehlíková, B. 2001. Finančná analýza ako metóda finančného riadenia firmy. In Acta Montanistica Slovaca, roč. 6, 2001, č. 5, s. 112 – 119. Dostupné na internete: <http://actamont.tuke.sk/pdf/2001/n5/24stehlikova.pdf

Stewart, G. B. 1994. EVA : Fact and Fantasy. In Journal of Applied Corporate Finance, Vol. 7, 1994, No. 2, s. 71-84

Szabo, Ľ. - Jankelová, N. 2005. Faktory úspechu podniku vo svetle rôznych teoretických koncepcií. In Podniková revue : vedecký časopis Podnikovohospodárskej fakulty Ekonomickej univerzity v Bratislave so sídlom v Košiciach. Košice : Podnikovohospodárska fakulta so sídlom v Košiciach, roč. 4, 2005, č. 8, s. 57 - 70. ISSN 1335-9746

Szabo, Ľ. - Jankelová, N. 2006. Faktory úspešnosti agrárnych podnikov v Slovenskej republike. Bratislava : Vydavateľstvo Ekonóm, 2006. 157 s. ISBN 80-225-2213-9.

Szabo, Ľ. 2005. Vstup do Európskej únie a výkonnosť agrárneho sektora SR. In IBC. International business cooperation. Bratislava : Informex, roč. 16, 2005, č. 1, s. 28 - 29. ISSN 1336-2828

Szabo, Ľ. 2006. Efektívnosť výrobných faktorov v slovenskom poľnohospodárstve a jeho integrácia do Európskej únie. In Ekonomický časopis : časopis pre ekonomickú teóriu a hospodársku politiku, spoločensko-ekonomické. Bratislava : Ústav slovenskej a svetovej ekonomiky SAV, roč. 54, 2006, č. 2, s. 154 - 167. ISSN 0013-3035

17

Tatem, A.J. - Lewis, H.G. - Atkinson, P.M. - Nixon, M.S. 2003. Increasing the spatial resolution of agricultural land cover maps using a Hopfield neural network. In International Journal of Geographical Information Science, Vol. 17 Issue 7, s. 647-673.

Thielbar, M. – Patetta, M. – Marovich, P. 2005. Introduction to ANOVA, Regression, and Logistic Regression. 2005

Uhrinčaťová, E. 2007. Predikcia prosperity poľnohospodárskych fariem aplikáciou metód data miningu. In SAS Forum 2007. Bratislava : SAS, 2007, s. 4.

Uhrinčaťová, E. 2008. Odhad Cobbovej-Douglasovej produkčnej funkcie pre poľnohospodárske farmy. In Ekonomika poľnohospodárstva, VIII., 2008, č. 1, s. 44-54. ISSN 1335-6186.

Varoščák, J. - Izakovič, T. 2007. Strategické predpoklady plánovania zisku poľnohospodárskych podnikov. Bratislava : VUEPP, 2007. 67 s. ISBN 978-80-8058-457-3

Varoščák, J. 2007. Slovenské poľnohospodárstvo v rokoch 2001-2005. Bratislava : VUEPP, 2006. 206 s.

Yang, Ch.Ch. - Prasher, S.O. - Landry, J.-A. - Ramaswamy, H.S. 2003. Development of a herbicide application map using artificial neural networks and fuzzy logic. In Agricultural Systems, Vol. 76 Issue 2, s. 561-575.

Zalai, K. – Kalafutová, Ľ. - Šnircová, J. 2006. Finančno-ekonomická analýza podniku : finančná analýza. Bratislava : Vydavateľstvo EKONÓM, 2006. 136 s. ISBN 80-225-2142-6.

Zalai, K. 2005. Vývoj výkonnosti slovenských podnikov. In BIATEC : odborný bankový časopis. Bratislava : Národná banka Slovenska, roč. 13, 2005, č. 12, s. 5 - 8. ISSN 1335-0900

Živělová, I. 2000. Faktory ovlivňující hospodářské výsledky ziskových a ztrátových zemědělských podniku. In Agroregion. České Budějovice : Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích, 2000, s. 201. ISBN 80-7040-425-6.

Schlessinger, P. 2004. Klasikační postupy pro analýzu biologických dat : dizertačná práca. Praha : UK, 2004. 72 s.

Žák, L. 2004. Shluková analyza I. Dostupné na internete: 0http://www.volny.cz/elzet/Libor/Aut_cl_1.pdf

PUBLIKOVANÉ PRÁCE BELANOVÁ, M. 2005. Porovnanie podnikov pomocou neurónových sietí. In Mladá Veda 2005 „Budúcnosť Európy je v rukách mladých“ : zborník vedeckých prác z medzinárodnej vedeckej konferencie. Nitra : Slovenská poľnohospodárska univerzita, 2006. ISBN 80-8069-673-X (CD nosič) BELANOVÁ, M. – VARACOVÁ, Z. 2005. Application of fuzzy time series to population forecasting in Slovakia. In Mladá Veda 2005 „Budúcnosť Európy je v rukách mladých“ : zborník vedeckých prác z medzinárodnej vedeckej konferencie. Nitra : Slovenská poľnohospodárska univerzita, 2006. ISBN 80-8069-673-X (CD nosič) BELANOVÁ, M. 2005. Oceňovanie firiem. In MendelNet 2005 : evropská vědecká konference doktorandů, 29. listopadu 2005. Brno : Mendelova zemědělská a lesnická univerzita, 2005. ISBN 80-7302-107-2. (CD nosič) BELANOVÁ, M. 2006. Diverzita odvetví v Slovenskej republike. In Mezinárodní Baťova doktorandská konference : Zlín, 27. dubna 2006. Zlín : Univerzita Tomáše Bati, 2006. ISBN 80-7318-384-6 (CD nosič) BELANOVÁ, M. 2006. Diverzita odvetví na základe odvetvovej klasifikácie podnikov podľa ekonomickej činnosti v Slovenskej. In Medzinárodné vedecké dni 2006 : konkurencieschopnosť v EÚ - výzva pre krajiny V4 : zborník príspevkov z medzinárodnej vedeckej konferencie, Nitra 17.-18. mája 2006. Nitra : Slovenská poľnohospodárska univerzita, 2006, s. 1320 – 1325. ISBN 80-8069-704-3. (CD nosič) VARACOVÁ, Z. - BELANOVÁ, M. 2006. Využitie fuzzy regresie pri prognóze počtu obyvateľov SR. In Kvantitativní metody v ekonomii 2006 : sborník příspěvku z medzinárodního vědeckého semináře Lednice 6.-8. září 2006. Brno : MZLU, 2006, s. 225 – 230. ISBN 80-7375-005-8 BELANOVÁ, M. – KROPKOVÁ, Z. 2006. National Biodiversity Index. In 3rd International Summer School: Entrepreneurship, Governance and Local & Regional Development: Urban and Regional Planning, 17-29 September 2006, Katowice (v tlači)

18

BELANOVÁ, M. – KROPKOVÁ, Z. 2006. Metódy zhlukovej analýzy. In SAS Forum 2006, 10. október 2006. Bratislava : SAS. BELANOVÁ, M. – VARACOVÁ, Z. 2006. Application of fuzzy time series to population forecasting in Slovakia. In Fuzzy množiny a ich aplikácie v poľnohospodárstve. Nitra : SPU, Agrogenofond. 2006. ISBN 80-89240-02-X BENDA, V. – BELANOVÁ, M. 2006. Tvorba elektronických materiálov v rámci projektu KEGA 3/2060/04. In Fuzzy množiny a ich aplikácie v poľnohospodárstve. Nitra : SPU, Agrogenofond. 2006. ISBN 80-89240-02-X BELANOVÁ, M. – VARACOVÁ, Z. 2006.Appraisal of the load of productive population by post-productive segment of population with the usage of SAS. In Acta universitatis Agriculturea at silviculturae Mendeliannae Brunesis. Brno : MZLU, 2006, s. 7-12. ISSN 1211-8516 BELANOVÁ, M. – KROPKOVÁ, Z. 2007. The Spatial Autocorrelation Testing. In SAS fórum 2007. BELANOVÁ, M. 2007. Faktory úspešnosti poľnohospodárskych firiem. In Kvantitatívne metódy v ekonómii. Podkylava : SPU, 2007. ISBN 978-80-8069-931-4. BELANOVÁ, M. – KROPKOVÁ, Z. 2007. The NBI Spatial Autocorrelation Testing using Mantel Test. In Medzinárodná vedecká konferencia mladých vedeckých pracovníkov a doktorandov. Ráčková dolina : SPU, 2007. s. 256 – 260. ISBN 978-80-8069-970-3. (CD ROM). BELANOVÁ, M. – STAŠÁKOVÁ, S. 2008. Pohľad na vývoj poľnohospodárstva na Sovensku. In Konkurencieschopnosť a ekonomický rast: Európske a národné perspektívy.. Nitra : SPU, 2008. s. 1030-1035. ISBN 978-80-552-0061-3. (CD nosič) STAŠÁKOVÁ, S. – BELANOVÁ, M. 2008. Situácia na trhu práce v Slovenskej republike. In Konkurencieschopnosť a ekonomický rast: Európske a národné perspektívy. Nitra : SPU, 2008. s. 1197-11203. ISBN 978-80-552-0061-3. (CD nosič) BELANOVÁ, M. – STAŠÁKOVÁ, S. 2008. Kriminalita – „skryté“ zrkadlo nezamestnanosti. In Medzinárodní Baťovy konference pro doktorandy a mladé vědecké úracpvníky 2008. Zlín : UTB, 2008. ISBN 978-80-7318-664-7. (CD nosič) STAŠÁKOVÁ, S. – BELANOVÁ, M. 2008. Skladanie „mozaiky“ nezamestnanosti. In Medzinárodní Baťovy konference pro doktorandy a mladé vědecké úracpvníky 2008. Zlín : UTB, 2008. ISBN 978-80-7318-664-7. (CD nosič) POLÁKOVÁ, Z. – BELANOVÁ, M. – PROKEINOVÁ, R. 2008. Bioštatistika : e-cvičenia. Nitra : Agrogenofond, 2008. ISBN 978-80-89240-19-7. POLÁKOVÁ, Z. – BELANOVÁ, M. – PROKEINOVÁ, R. 2008. Štatistická analýza priestorových javov :

e-cvičenia. Nitra : Agrogenofond, 2008. ISBN 978-80-89240-

19