Identificación de empresas con dificultades financieras en mercados latinoamericanos a través del análisis de conglomerados

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El interés por la predicción del fracaso empresarial comenzó a ser conocido en los años treinta con los aportes de Fitzpatrick (1932) y Winakor y Smith (1935) con trabajos basados en sencillos planteamientos, a partir de análisis descriptivos univariados y fundamentados en el estudio de la evolución...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Caro, Norma Patricia, Guardiola, Mariana
Formato: bookPart
Lenguaje:Español
Publicado: Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad Nacional de Córdoba 2021
Materias:
Análisis de conglomerados
Balances
Empresas latinoamericanas
Estado de crisis
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11086/18705
Aporte de:
Repositorio Digital Universitario (UNC) de Universidad Nacional de Córdoba
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description El interés por la predicción del fracaso empresarial comenzó a ser conocido en los años treinta con los aportes de Fitzpatrick (1932) y Winakor y Smith (1935) con trabajos basados en sencillos planteamientos, a partir de análisis descriptivos univariados y fundamentados en el estudio de la evolución de los ratios financieros. En la década de los sesenta se produjo un gran salto con las contribuciones de Beaver (1966), quien incorporó a la investigación el análisis discriminante univariado. Éste consiste en la evaluación separada de la capacidad predictiva de cada uno de los ratios considerados. No obstante, este enfoque pronto fue abandonado y sustituido paulatinamente por técnicas multivariadas que captan la estructura multidimensional de la empresa, siendo Altman (1968) el pionero en aplicarlas para describir y predecir situaciones de fracaso empresarial. En la década del 2000, Jones y Hensher (2004) ampliaron los modelos de pronóstico a partir del uso de modelos mixtos, los que permitieron considerar la historia de la empresa. Todas estas investigaciones fueron realizadas en economías desarrolladas.Esta línea de investigación se enriqueció a partir de numerosos aportes de diferentes autores. Éstos proporcionaron nuevos enfoques que contribuyeron, por un lado, a mejorar los resultados de los modelos propuestos y, por otro, a investigar el comportamiento de las empresas en economías emergentes. En la actualidad, el interés por los modelos de predicción del fracaso empresarial no se limita únicamente al ámbito investigador, pues ha trascendido a distintos agentes económicos relacionados con la empresa convirtiéndose en un instrumento de gran eficacia y apoyo en el proceso de toma de decisiones. En muchas ocasiones no se cuenta con el dato de la vulnerabilidad financiera como una manifestación ostensible de fracaso. Sin embargo, la información proporcionada por los estados contables de las empresas puede resultar útil para detectar dicha situación. Es por eso que se plantea como interrogante: ¿Existen patrones de comportamiento en los ratios financieros que permitan detectar si una empresa presenta signos de vulnerabilidad financiera? En este sentido, el objetivo principal de este capítulo es determinar reglas de clasificación que contribuyan a detectar si una empresa está en crisis o no. Para ello, se utilizó el análisis de conglomerados o clúster para clasificar empresas en alguno de estos estados en base al conocimiento real de un grupo de empresas. Se considera que una empresa está en estado de crisis cuando presenta alguna de las siguientes situaciones: incapacidad de cumplir con las obligaciones de pago, obtención de magnitudes excesivas de pérdidas y/o declaración de quiebra. El presente capítulo comprende el análisis de empresas de Argentina, Chile y Perú que cotizan sus acciones en los respectivos mercados bursátiles en el período 2003-2011. A partir de los estados contables publicados por estas empresas se calculó un conjunto de ratios que caracterizan su situación financiera (Caro, 2015). Sobre esta información se realizó inicialmente un análisis exploratorio de las empresas que constituyen la muestra. Luego se aplicaron técnicas estadísticas de clasificación para distinguir y caracterizar cada uno de los grupos.
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