Az A2 Autócentrum Kft. Regisztrációjának Menete és a Cégminősítés Folyamata

A HVG és a Céginformáció.hu az elmúlt évtizedek során rengeteg tapasztalatot szerzett a magyar gazdaságban végbemenő folyamatokról, legyenek azok makrogazdasági összefüggések vagy valamilyen egy ágazatban végbemenő változások.

A Céginformáció.hu Kft. által alkalmazott kockázati besorolás elsősorban pénzügyi adatokra épül, ugyanakkor figyelembe vesz minden olyan publikusan elérhető információt, ami hatással lehet egy cégnek a fizetésképtelenségi állapotába kerüléshez.

Az így kapott modell magyarországi vállalati adatbázisra történő futtatásakor minden vállalatra egy egyedi, egy éven belül várható bedőlési valószínűséget fog rendelni.

Céginformáció.hu logo

A Bedőlési Valószínűség Modellezése

Ehhez első lépésként szükség van a bedőlés modellezésére, amit minden évben egy 20 000-es elemszámú véletlenszerű mintán végzünk el, ahol az alkalmazott módszertan a bináris logisztikus regresszió, mivel a megfigyelt eseményeknek csak két állapota lehet, 0=fizetőképes, illetve 1=fizetésképtelen.

A független változók tartalmazhatnak folytonos és nominális adatokat, az esemény bekövetkezési valószínűségére pedig a logisztikus regresszió ad becslést.

Toyota autó regisztráció menete

A módszer nagy előnye egyéb klasszifikációs eljárásokkal szemben, hogy nem követeli meg a független változók normális eloszlását, emellett a regressziós koefficienseket valószínűségként is lehet értelmezni.

Mivel a mintában és a teljes sokaságban a fizetésképtelen cégek aránya megegyezik, ezért az így kapott P érték fizetésképtelenségi valószínűségként értelmezhető.

Ezek a valószínűségek kerülnek konvertálásra egy 100-400-ig terjedő tartományban felvehető értékre, ahol a legjobb a 100, a legrosszabb pedig a 400-as érték.

A konvertálás nem lineáris, hanem egy logisztikus görbe mentén történik, ezért például egy 250-es érték még rendkívül alacsony egy éven belüli bedőlési valószínűséget feltételez.

A modell visszamérése folyamatos, mely során a kalibrálásnál alkalmazott mintanagyságot vesszük figyelembe, de a függvényt alkotó változók és a kimenet (0=jól működő, 1=bedőlt) már egy évvel későbbi eseményekre vonatkoznak.

Regisztráció autószerelőnek SeeMTA-n

A Modell Pontossága és a GINI Koefficiens

Az így kapott eredmények besorolási pontosságát és a két csoport elkülönülését vizsgáló GINI koefficiens határozza meg a modell pontosságát.

Jól látható, hogy a rendben működő cégek jelentős része az első 5 kategóriába (ami egyébként 280 alatti indexet feltételez), a fizetésképtelen cégek több mint 90%-a pedig az üzleti kapcsolatra már nem ajánlott 6-os vagy annál rosszabb kategóriába esett.

GINI koefficiens ábra

Arany és Ezüst Tanúsítvány

Az arany és ezüst tanúsítvány már nem csak a korábbi évek negatív eseményeit vizsgálja, hanem egy összetett minősítési rendszer segítségével egy bedőlési valószínűséget rendel a vizsgált céghez, amiben túlnyomórészt az aktuális és korábbi évek pénzügyi adatai játszanak szerepet.

  • Az ezüst besoroláshoz a nemfizetés valószínűségének 1% alatt kell lennie,
  • míg az arany fokozat esetében ez 0,3%.

A besorolást egy évre lehet elnyerni, ami a cégadatok változásával folyamatosan és automatikusan felülvizsgálatra kerül, ezért a valós fokozat mindig leellenőrizhető a ceginformacio.hu oldalon.

Pozitív elbírálás esetén lehetősége van a tanúsítvány megvásárlására, amiről egy díszkeretes oklevelet állítunk ki és vállalkozása 1 évig jogosult lesz a HVG & Céginformáció.hu Ajánlott cég bannereinek weboldalakon, céges aláírásban vagy céges levélpapíron történő megjelenítésre.

Autó regisztráció lépésről lépésre

Emellett az aktív arany vagy ezüst tanúsítvánnyal rendelkező cégek plusz adatokat adhatnak meg a ceginformacio.hu oldalon található céges adatlapjukon, amit a későbbiekben szabadon szerkeszthetnek a felhasználói fiókjukba belépve.

tags: #a2 #autocentrum #kft #regisztráció #menete