| Popis: |
Magistritöö eesmärgiks oli välja selgitada finantsaspektist tulenevate mõõdikute (tunnuste) erinevused vanusegruppide lõikes Eesti põllumajandusettevõtetes. Analüüsi teostamiseks kasutati Põllumajanduse Registrite ja Informatsiooni Ameti (PRIA) andmebaasi. Üldvalim sisaldas 817 põllumajandusettevõtet, kelle tegevusalaks oli piimatootmine ja teraviljakasvatus. Ettevõtted jagati neljaks vanusegrupiks elutsüklifaaside asemikena, mis olid sõltumatuteks tunnusteks. Valitud sõltuvad tunnused olid järgmised: varade puhasrentaablus (ROA), kasumimarginaal (PM), võlakordaja (D/A), põhivarade osakaal koguvaradest (FA/A), müügitulu kasvumäär (Sg), suurus (töötajate arvu järgi), tulumaksu osakaal omakapitalist (Tm/E) ja eelmiste perioodide jaotamata kasumi osakaal koguvaradest (RE/A). Tehti läbilõikeuuring ning uuritavaks aastaks valiti 2013 (aasta lõpu seisuga), sest oli üldvalimis parima andmestikuga aasta. Eesmärgi saavutamiseks püstitati hüpoteesid. Vanusegruppide vaheliste erinevuste statistilise olulisuse kontrollimiseks kasutati dispersioonanalüüsi. Dispersioonanalüüsi tulemusena leidsid kinnitust püstitatud hüpoteesid, et valitud finantsaspekti tunnused (ROA, PM, D/A, FA/A, Sg, suurus, RE/A) erinesid vanusegruppide lõikes. Hüpotees, et Tm/E kasvab ettevõtte vanusega, ei leidnud dispersioonanalüüsi tulemusena kinnitust. Saadud tulemuste põhjal võib väita, et ettevõtete vanusegruppidesse jagamine elutsüklifaaside asemikena oli õigustatud, kuna oli võimalik eristada valitud tunnuseid vanusegruppide lõikes. Suurusgruppide lõikes valitud tunnused erinesid nooremate ja vanemate Eesti põllumajandusettevõtete vahel. The aim of the Master Thesis was to identify the differences of selected financial indicators between age categories as a proxy for the life cycle stages of Estonian farming enterprises. The database of the Estonian Agricultural Registers and Information Board (ARIB) was used to conduct the analysis. The database contained data of 817 agricultural enterprises, that were engaged with either cereal and milk production. The firms included in the sample are grouped into four age categories as a proxy for the life cycle stages. Age categories have been chosen as the independent variables. Financial indicators have been chosen as follows: return on assets (ROA), profit margin (PM), debt to total assets ratio (D/A), fixed assets to total assets ratio FA/A, growth rate in sales (Sg), size (the number of employees), dividend to equity ratio (Tm/E) and retained earnings to assets ratio (RE/A) have been chosen as the dependent variables. The study was cross-sectional and examined the enterprise data as of end of 2013 (representing the year of the most complete data for the complete sample). Eight hypotheses were developed and empirically examined in this study. Analysis of variance (ANOVA) was used to test the statistical significance of the differences between age categories. Differences of ROA, PM, D/A, FA/A, Sg, size and RE/A between age categories was confirmed as a result of analysis of variance (ANOVA). Growth of the Tm/E in accordance to the firms' age was not confirmed as a result of analysis of variance. On the basis of the analysis results obtained it was possible to conclude that when the firms were grouped into different age categories as a proxy for life cycle stages, it was possible to distinguish the selected variables between the different age categories. Divided by age categories the selected variables were different between the younger and older firms in Estonian farming. |
