Modelos de riesgo financiero para pymes manufactureras de la provincia de Tungurahua

Abstract

En la actualidad las empresas necesitan de herramientas preventivas para mitigar el riesgo, al tener un mundo globalizado y la economía local muy volátil, se necesita de proyectos a mediano y largo plazo, tomando en cuenta todos los problemas que suceden en el día a día en las empresas. La presente investigación tiene como objetivo determinar cuáles son los modelos de riesgo financiero que se podrían aplicar a las pymes manufactureras del sector la curtiembre de la provincia de Tungurahua. Primero se realiza una matriz cruzada de cinco modelos que miden el riesgo financiero, para determinar el modelo que mejor se adapta a la información financiera de las pymes manufactureras locales. Los modelos estudiados son: el modelo univariante, regresión logística, modelo Z2 de Altman, de Fulmer y de Springate. Luego se construye un escenario con empresas curtiembres, que presenten balances financieros mínimo de tres años consecutivos, en la base de datos de la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros del Ecuador, el modelo que mejor se adapta al sector es Z2 de Altman, el cual permite calcular el riesgo de financiero mediante un análisis discriminante, por medio de los resultados se estableció la insolvencia de las empresas. Finalmente se procede a correlacionar como el riesgo financiero influye en la insolvencia de las empresas del sector de la curtiembre en la provincia de Tungurahua. Los resultados obtenidos de la aplicación del modelo Z2 score demuestran que la relación entre los indicadores de liquidez, reinversión de utilidades, rentabilidad del activo y la autonomía financiera, influye de manera importante en el riesgo de insolvencia. El éxito en las empresas se ve refleja en las decisiones acertadas y fundamentas, que son estrategias para el crecimiento y sostenibilidad de las organizaciones en el mercado. La presente investigación demuestra que el modelo Z2 score tiene alta probabilidad de predicción lo cual ayudaría en la mitigación del riesgo, facilitará en la toma de decisiones para proyectos futuros.