An unconventional apprach to evaluating the financial performance under critical macroeconomic disturbances: the case of public transport during the Covid-19 pandemic

• Autorzy: Janoskova Katarina , Balcerzak Adam P. , Kral Pavol

Identyfikatory

DOI

10.17512/pjms.2024.29.2.14

Warianty tytułu

PL

Niekonwencjonalne podejście do oceny wyników finansowych w warunkach krytycznych zaburzeń makroekonomicznych: przypadek transportu publicznego podczas pandemii Covid-19

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The period of Covid pandemic was one of the most restrictive times for the passenger transport sector. Due to the impact of anti-pandemic measures, the mobility of the population was limited, which was reflected in the decrease in sales and collapse of long-term financial indicators. Therefore, the period can be considered as the case of critical macroeconomic disturbances. The main purpose of this research is to identify the most relevant financial indicators that affect the transport enterprises performance and define new alternative way of grouping company financial indicators based on their mutual correlation. Therefore, this paper, using the tools of descriptive statistics and factor analysis, identifies the correlations of selected financial indicators that allow a better understanding of their interrelatedness and influence during extraordinary macroeconomic situations on the market. The data source was the financial statements of public passenger transport companies in V4 countries during the period 2018-2021 obtained from the international platform Orbis. Factor analysis made it possible to reduce the number of financial indicators from 17 to 2, 3 or 4 created factors (depending on the country and analysed year). It is a non-traditional multidimensional approach to working with financial information, allowing to identify new related groups of financial indicators based on their mutual relationship, and to name these groups appropriately with the elimination of multicollinearity. The long-term economic sustainability of public transport must be based on the marginal level of demand ensuring the required financial performance, which can also be quantified through defined groups of financial indicators. The applied method can be considered as quasi-universal approach for evaluating financial performance during deep macroeconomic disturbances.

PL

Okres pandemii Covid-19 był jednym z najbardziej restrykcyjnych dla sektora transportu pasażerskiego. Ze względu na wpływ środków antypandemicznych mobilność ludności została ograniczona, co znalazło odzwierciedlenie w spadku sprzedaży i załamaniu długoterminowych wskaźników finansowych. W związku z tym okres ten można uznać za przypadek krytycznych zaburzeń makroekonomicznych. Głównym celem niniejszego badania jest identyfikacja najistotniejszych wskaźników finansowych, które wpływają na wyniki przedsiębiorstw transportowych oraz określenie nowego alternatywnego sposobu grupowania wskaźników finansowych firmy w oparciu o ich wzajemną korelację. W związku z tym w niniejszym artykule, przy użyciu narzędzi statystyki opisowej i analizy czynnikowej, zidentyfikowano korelacje wybranych wskaźników finansowych, które pozwalają na lepsze zrozumienie ich wzajemnych powiązań i wpływu podczas nadzwyczajnych sytuacji makroekonomicznych na rynku. Źródłem danych były sprawozdania finansowe publicznych przedsiębiorstw transportu pasażerskiego w krajach V4 w latach 2018-2021, pozyskane z międzynarodowej platformy Orbis. Analiza czynnikowa umożliwiła zmniejszenie liczby wskaźników finansowych z 17 do 2, 3 lub 4 utworzonych czynników (w zależności od kraju i analizowanego roku). Jest to nietradycyjne wielowymiarowe podejście do pracy z informacjami finansowymi, pozwalające na identyfikację nowych powiązanych grup wskaźników finansowych w oparciu o ich wzajemne relacje oraz odpowiednie nazwanie tych grup z wyeliminowaniem wieloliniowości. Długoterminowa stabilność ekonomiczna transportu publicznego musi opierać się na krańcowym poziomie popytu zapewniającym wymagane wyniki finansowe, które można również określić ilościowo za pomocą zdefiniowanych grup wskaźników finansowych. Zastosowaną metodę można uznać za quasi-uniwersalne podejście do oceny wyników finansowych podczas głębokich zakłóceń makroekonomicznych.

Słowa kluczowe

EN

financial performance; transport companies; factor analysis; Covid-19 pandemic

PL

wyniki finansowe; firmy transportowe; analiza czynnikowa; pandemia Covid-19

• Wydawca: Czestochowa University of Technology
• Czasopismo: Polish Journal of Management Studies
• Rocznik: 2024
• Tom: Vol. 29, No. 2
• Strony: 273--292
• Opis fizyczny: Bibliogr. 40 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Janoskova Katarina

• University of Žilina, Slovakia

• https://orcid.org/0000-0002-7887-7326

autor

Balcerzak Adam P.

• University of Warmia and Mazury in Olsztyn, Poland; Brno University of Technology, Czechia; European Centre for Business Research, Pan-European University, Czechia

• https://orcid.org/0000-0003-0352-1373

autor

Kral Pavol

• University of Žilina, Slovakia

• https://orcid.org/0000-0001-6970-563X

Bibliografia

• 1. Balcerzak, A. P., Uddin, G. S., Igliński, B. and Pietrzak , M. B., (2023). Global energy transition: From the main determinants to economic challenges. Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy, 18(3), 597-608.
• 2. Bernathova, S., Cekan, P., Dzunda, M., Szabo, S., mako, S. and Horvath, A., (2020). Impact of global pandemic COVID-19 on Air Transport in Slovakia in the Period from March to June 2020. In 2020 New trends in aviation development (NTAD) IEEE, 2020, 24-27.
• 3. Cui, Q., He, L., Liu, Y., Zheng, Y., Wei, W., Yang, B. and Zhou, M., (2021). The impacts of COVID-19 pandemic on China’s transport sectors based on the CGE model coupled with a decomposition analysis approach. Transport Policy, 103, 103-115.
• 4. Delsalle, J., (2022). The effects of fuel price changes on the transport sector and its emissions – simulations with TREMOVE. European Economy, Economic Papers. Available: https://ec.europa.eu/economy_finance/publications/pages/publication1850_en.pdf
• 5. Durana, P., Blazek, R., Machova, V. and Krasnan, M., (2022). The use of Beneish M-scores to reveal creative accounting: evidence from Slovakia. Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy, 17(2), 481-510.
• 6. Durana, P., Valaskova, K., Blazek, R. and Palo, J., (2022). Metamorphoses of Earnings in the Transport Sector of the V4 Region. Mathematics, 10(8), 1204.
• 7. Durica, M., Frnda, J. and Svabova, L., (2023). Artificial neural network and decision tree-based modelling of non-prosperity of companies. Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy, 18(4), 1105-1131.
• 8. Fenyves, V., Pisula, T. and Tarnoczi, T., (2023). Investigation of accounting manipulation using the Beneish model: Hungarian case. Economics and Sociology, 16(4), 347-363.
• 9. Florido-Benitez, L., (2021). The effects of COVID-19 on Andalusian tourism and aviation sector. Tourism Review, 76(4), 829-857.
• 10. Gajdosikova, D., Valaskova, K., Lopatka, A. and Lazaroiu, G., (2024). Corporate Debt Dynamics: Sectoral Clustering Analysis Using NACE Classification in Slovakia. Journal of Business Sectors, 2(1), 32-46.
• 11. Gallo, P., Kollman, J., Pavlinska, J. and Dobrovic, J., (2024). KPIs and BSC in the SME segment. Myth or reality? Journal of Business Sectors, 2(1), 1-10.
• 12. Gavurova, B., Jencova, S., Bacik, R., Miskufova, M. and Letkovsky, S., (2022). Artificial intelligence in predicting the bankruptcy of non-financial corporations. Oeconomia Copernicana, 13(4), 1215-1251.
• 13. Granda, N. B. B., (2020). Financial analysis: substantial factor for decision making in a business sector company. Revista Universidad Y Sociedad, 12(3), 129-134.
• 14. Grechi, D., Ceron, M., (2022). Covid-19 lightening the load factor in railway transport: Performance analysis in the north-west area of Milan. Research in Transportation Business and Management, 43, 100739.
• 15. Henson, R. K., Roberts, J. K., (2006). Use of Exploratory Factor Analysis in Published Research: Common Errors and Some Comment on Improved Practice. Educational and Psychology Measurement, 66(3), 393-416.
• 16. Janoskova, K., Kral, P., (2022). Factor analysis of Summary Innovation Index. Globalization and its socio-economic consequences 2022.
• 17. Karas, M., Režňáková, M., (2023). A novel approach to estimating the debt capacity of European SMEs. Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy, 18(2), 551-581.
• 18. Kleine-Kampmann, S., Schöll, M., Ehlers, L., Hewelt, E., Götsch, U., Göbels, K., ... and An der Heiden, M., (2021). Air and maritime transport during the COVID-19 pandemic in Germany: challenges for the public health service. Bundesgesundheitsblatt-gesundheitsforschung-gesundheitsschutz, 64(4), 454-462.
• 19. Kliestik, T., Hrosova, L., Valaskova, K. and Svabova, L., (2022a). Do Firm in the Tourism Sector Manage Earnings? The Case of the V4 Countries. Journal of Tourism and Services, 13(25), 120-136.
• 20. Kliestik, T., Novak Sedlackova, A., Bugaj, M. and Novak, A., (2022b). Stability of profits and earnings management in the transport sector of Visegrad countries. Oeconomia Copernicana, 13(2),475-509.
• 21. Ključnikov, A., Civelek, M., Krajčík, V., Novák, P. and Červinka, M., (2022). Financial performance and bankruptcy concerns of SMEs in their export decision. Oeconomia Copernicana, 13(3), 867-890.
• 22. Konecny, V., Bridzikova, M. and Senko, S., (2021). Impact of COVID-19 and Anti-Pandemic Measures on the Sustainability of Demand in Suburban Bus Transport. The Case of the Slovak Republic. Sustainability, 13(9), 4967.
• 23. Kountur, R., Aprilia, L., (2020). A Factor Analysis of Corporate Financial Performance: Prospect for New Dimension. ACRN Journal of Finance and Risk Perspectives, 9, 113-119.
• 24. Kováčová, M., Hrosova, L., Durana, P. and Horak, J., (2022). Earnings management model for Visegrad Group as an immanent part of creative accounting. Oeconomia Copernicana, 13(4), 1143-1176.
• 25. Letkovsky, S., Jencova, S., Vasanicova, P., Gavura, S. and Bacik, R., (2023). Predicting bankruptcy using artificial intelligence: The case of the engineering industry. Economics and Sociology, 16(4), 178-190.
• 26. Maternova, A., Materna, M., (2022). The Safety and Efficiency of Water Transport: Statistical Analysis. Transport Problems, 17(2), 81-92.
• 27. Ocal, M. E., Oral, E. L., Erdis, E. and Vural, G., (2007). Industry financial ratios -application of factor analysis in Turkish construction industry. Building and Environment, 42(1), 385-392.
• 28. Petersen, C. V., Plenborg, T., (2012). Financial Statements Analysis: Valuation, Credit Analysis, Executive Compensation. Harlow: Pearson Education.
• 29. Ponisciakova, O., (2022). Efficient management of transport company costs in the post covid period using management accounting tools. Ekonomicko-manazerske spektrum, 16(1), 104-113.
• 30. Souza, J. A., Mendonca, D. J., De Benedicto, G. C. and De Melo Carvalho, F., (2017). Application of the factor analysis to identify the economic and financial key performance indicators in banking institutions. Revista Catarinense da Ciencia Contabil, 16(47), 25-39.
• 31. Stanislawska, M., (2022). The Impact of the COVID-19 Pandemic and Energy Crisis on CSR Policy in Transport Industry in Poland. Energies, 15(23), 8892.
• 32. Su, M., Hu, B.Y., Luan, W. X. and Tian, C., (2022). Effects of COVID-19 on China's civil aviation passenger transport market. Research in Transportation Economics, 96, 1012017.
• 33. Tardivo, A., Zanuy, A.C. and Martin, C.S., (2021). COVID-19 Impact on Transport: A Paper from the Railways' Systems Research Perspective. Transportation Research Record, 2675(5), 367-378.
• 34. Tijani, A.A., Osagie, R.O. and Afolabi, B.K., (2021). Effect of strategic alliance and partnership on the survival of MSMEs post COVID-19 pandemic. Ekonomicko-manazerske spektrum, 15(2), 126-137.
• 35. Valaskova, K., Gajdosikova, D. and Belas, J., (2023). Bankruptcy prediction in the post-pandemic period: A case study of Visegrad Group countries. Oeconomia Copernicana, 14(1), 253-293.
• 36. Valaskova, K., Gajdosikova, D. and Lazaroiu, G., (2023). Has the COVID-19 pandemic affected the corporate financial performance? A case study of Slovak enterprises. Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy, 18(4), 1133-1178.
• 37. Valaskova, K., Kliestik, T., Svabova, L and Adamko, P. (2018). Financial risk measurement and prediction modelling for sustainable development of business entities using regression analysis. Sustainability, 10(7), 2144.
• 38. Vergara, J., Serna, M. (2018). Factor analysis to evaluate the financial performance of the construction industry in an emerging market: the case of Colombia. Revista de Metodos Cuantitativos para La Economia Y la Empresa, 26, 52-70.
• 39. Vochozka, M., Rowland, Z. and Vrbka, J., (2016). Financial Analysis of an Average Transport Company in the Czech Republic. Nase More, 63(3), 227-236.
• 40. Williams, B., Onsman, A. and Brown, T., (2010). Exploratory factor analysis: A five-step guide for novices. Journal of Emergency Primary Health Care, 8(3), 990399.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2024).