Árboles de clasificación como herramienta para detectar empresas con dificultades financieras
Fil: Guardiola, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
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2022
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I10-R141-11086-246632023-08-30T13:18:57Z Árboles de clasificación como herramienta para detectar empresas con dificultades financieras Guardiola, Mariana Mantovani, María Laura Ortiz, Pablo Caro, Norma Patricia Árboles de clasificación Ratios contables Crisis financiera Empresas latinoamericanas Fil: Guardiola, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Fil: Mantovani, María Laura. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Fil: Ortiz, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. El análisis de la información contable de las empresas resulta relevante para la detección de situaciones de vulnerabilidad financiera. Si bien esta información suele estar disponible para aquellas empresas que cotizan en diferentes mercados bursátiles, generalmente no se cuenta con una caracterización explícita referida a su situación financiera (i.e. en crisis o sanas). En este contexto, el objetivo de este trabajo es explorar la incidencia de determinados ratios contables sobre la situación financiera de empresas de distintos mercados latinoamericanos: Argentina, Chile y Perú, en base a los estados contables correspondientes a la década del 2000.Se aplicó la metodología Árboles de Clasificación a fin de detectar qué ratios contables influyen primordialmente en las empresas en crisis, para así contar con herramientas que permitan la identificación del grupo de pertenencia cuando el mismo es desconocido. En los tres mercados la rentabilidad resultó determinante con una fuerte incidencia en la clasificación de las empresas. Posteriormente, a efectos de analizar el impacto de otros ratios, se la excluyó siendo las variables de mayor impacto disimiles entre los países. En el caso de Argentina, el tamaño de la empresa, el capital de trabajo y la rotación del activo resultaron las más importantes; en Chile, el flujo de fondos operativo; y en el caso de Perú, la liquidez seguida por la rotación del activo. Las tasas de clasificación correcta estuvieron entre el 85% y 94%. De este modo se concluye que la aplicación de estos métodos permite identificar empresas con problemas financieros, lo cual cobra relevancia en la modelación y predicción de este tipo de riesgo. Fil: Guardiola, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Fil: Mantovani, María Laura. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Fil: Ortiz, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Estadística y Probabilidad 2022-05-05T18:59:51Z 2022-05-05T18:59:51Z 2015-10 conferenceObject http://hdl.handle.net/11086/24663 spa Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ Impreso |
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