Tytuł
Wykorzystanie branżowego wskaźnika ryzyka kredytu kupieckiego w polskich realiach gospodarczych w latach 2013–2023
Abstract
Purpose: The aim of this article is to introduce the methodology for creating a synthetic industry indicator of trade credit risk (PICM Risk Index©), which will be useful in forecasting the number of defaults in economic sectors. In particular, the PICM Risk Index© indicator is to be characterized by the smallest possible forecast error and is to be variable in monthly periods.
Methodology: In the construction of the indicator, the economic situation research of the Central Statistical Office was used. The research hypotheses assumed were that the indicator shows a statistically significant relationship with insolvencies in the sectors of the economy, i.e. at least to a high degree in the meaning of the correlation classification according to Guilford. In the proposed methodology, the indicator shows greater effectiveness as a leading measure, i.e. the forecast error is the smallest for predictions one year in advance.
Findings: The proposed indicator is highly or very highly correlated with industry default statistics. In addition, the PICM Risk Index© is characterized by a smaller forecast error for predicting the number of defaults one year in advance.
Research limitations/implications: Forecasting corporate bankruptcy is a major challenge due to the considerable complexity of the conditions for conducting business activity and the dynamic variability of the micro- and macroeconomic environment. The selected input data in the construction of the proposed indicator, although commonly used due to their high cognitive value confirmed by numerous studies, are also criticized due to their nature referred to as “soft” (qualitative) data. Therefore, the topic discussed in the article should be the beginning of research to which a reasonable number of other input variables can be included. The article shows how generally available information can be the basis for building an effective and at the same time simple to construct credit risk assessment indicator for economic sectors. Saving time in the process of holistic credit analysis and the accuracy of the assessment are also significant. Both of these factors can be the subject of separate analyses, but there is no doubt that they are very important for credit analysis practitioners.
Originality/value: The article identifies two areas of research gap and proposes an indicator PICM Risk Index©, which in its presented form has not yet functioned in Polish and international realities. The indicator is a very effective element of a holistic credit analysis, supplementing the credit analysis of a single enterprise with a measure of the risk of the industry in which the enterprise operates.
Methodology: In the construction of the indicator, the economic situation research of the Central Statistical Office was used. The research hypotheses assumed were that the indicator shows a statistically significant relationship with insolvencies in the sectors of the economy, i.e. at least to a high degree in the meaning of the correlation classification according to J. Guilford. In the proposed methodology, the indicator shows greater effectiveness as a leading measure, i.e. the forecast error is the smallest for predictions one year in advance.
Findings: The proposed indicator is highly or very highly correlated with industry default statistics. In addition, the PICM Risk Index© is characterized by a smaller forecast error for predicting the number of defaults one year in advance.
Research limitations/implications: Forecasting corporate bankruptcy is a major challenge due to the considerable complexity of the conditions for conducting business activity and the dynamic variability of the micro- and macroeconomic environment. The selected input data in the construction of the proposed indicator, although commonly used due to their high cognitive value confirmed by numerous studies, are also criticized due to their nature referred to as "soft" (qualitative) data. Therefore, the topic discussed in the article should be the beginning of research to which a reasonable number of other input variables can be included. The article shows how generally available information can be the basis for building an effective and at the same time simple to construct credit risk assessment indicator for economic sectors. Saving time in the process of holistic credit analysis and the accuracy of the assessment are also significant. Both of these factors can be the subject of separate analyses, but there is no doubt that they are very important for credit analysis practitioners.
Originality/value: The article identifies two areas of research gap and proposes an indicator PICM Risk Index©, which in its presented form has not yet functioned in Polish and international realities. The indicator is a very effective element of a holistic credit analysis, supplementing the credit analysis of a single enterprise with a measure of the risk of the industry in which the enterprise operates.
Abstrakt
Cel: celem artykułu jest wprowadzenie metodologii tworzenia syntetycznego, branżowego wskaźnika ryzyka kredytu kupieckiego (PICM Risk Index©), która będzie użyteczna w prognozowaniu liczby niewypłacalności w sektorach gospodarki. W szczególności wskaźnik PICM Risk Index© ma charakteryzować się najmniejszym możliwym błędem prognozy oraz ma być zmienny w okresach miesięcznych.
Metodologia: w konstrukcji wskaźnika wykorzystano badania koniunktury GUS. Jako hipotezy badawcze przyjęto, iż wskaźnik wykazuje istotny statystycznie związek z niewypłacalnościami w sektorach gospodarki, tj. w stopniu przynajmniej wysokim w rozumieniu klasyfikacji korelacji wg Guilforda. W zaproponowanej metodologii, wskaźnik wykazuje większą skuteczność jako miara wyprzedzająca, tj. błąd prognozy jest najmniejszy dla predykcji z rocznym wyprzedzeniem.
Wyniki: proponowany wskaźnik jest wysoko lub bardzo wysoko skorelowany ze statystykami niewypłacalności w branżach. Ponadto PICM Risk Index© charakteryzuje się mniejszym błędem prognozy dla predykcji liczby niewypłacalności z rocznym wyprzedzeniem.
Ograniczenia/implikacje badawcze: prognozowanie upadłości przedsiębiorstw jest dużym wyzwaniem ze względu na niemałą złożoność warunków prowadzenia działalności gospodarczej oraz dynamiczną zmienność otoczenia mikro- i makroekonomicznego. Wybrane dane wejściowe w konstrukcji proponowanego wskaźnika, choć powszechnie stosowane ze względu na ich potwierdzoną licznymi badaniami wysoką wartość poznawczą, są również krytykowane ze względu na ich charakter określany mianem danych miękkich (jakościowych). Dlatego poruszony w artykule temat powinien być początkiem badań, do których można włączyć rozsądną liczbę innych zmiennych wejściowych. Artykuł pokazuje jak ogólnie dostępne informacje mogą być podstawą budowy skutecznego a zarazem prostego w konstrukcji wskaźnika oceny ryzyka kredytowego dla sektorów gospodarki. Nie bez znaczenia ma oszczędność czasu pracy w procesie holistycznej analizy kredytowej oraz trafność oceny. Oba te czynniki mogą być przedmiotem odrębnych analiz, ale nie ulega wątpliwości, że mają bardzo duże znaczenie dla praktyków analizy kredytowej.
Oryginalność/wartość: artykuł identyfikuje dwa obszary luki badawczej i proponuje wskaźnik PICM Risk Index©, który w przedstawionej formie nie funkcjonował do tej pory w realiach polskich oraz międzynarodowych. Wskaźnik jest bardzo efektywnym elementem holistycznej analizy kredytowej, uzupełniającej analizę kredytową pojedynczego przedsiębiorstwa o miarę ryzyka branży, w której to przedsiębiorstwo funkcjonuje.
Keywords
credit risk, trade credit, industry analysis, insolvency, forecasting company bankruptcy
Słowa kluczowe
ryzyko kredytowe, kredyt kupiecki, analiza branżowa, niewypłacalności, prognozowanie upadłości przedsiębiorstw
Acknowledgments
Finansowanie
Badanie nie otrzymało dofinansowania.
Deklaracja konfliktu interesów
Autor zadeklarował brak potencjalnych konfliktów interesów w odniesieniu do badań, autorstwa i publikacji tego artykułu.
Deklaracja dotycząca zakresu wykorzystania AI
Autor w trakcie przygotowywania tego artykułu nie korzystał z pomocy narzędzi AI.
Recommended Citation
Dyrcz, R., & Hołda, A. (2025). The Usefulness of the Industry Trade Credit Risk Indicator in the Polish Economic Realities in 2013–2023. Studia i Materiały Wydział Zarządzania Uniwersytet Warszawski, 2025(2), 94-120. https://doi.org/10.7172/1733-9758.2025.43.7
First Page
94
Last Page
120
Page Count
27
Received Date
07.10.2024
Accept Date
26.06.2025
Online Available Date
12.12.2025
DOI
10.7172/1733-9758.2025.43.7
JEL Code
C51, C52, C53, C55, G33
Publisher
University of Warsaw
Included in
Business Analytics Commons, Corporate Finance Commons, Finance and Financial Management Commons
