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Title: Factores determinantes del fracaso empresarial de las pymes de la provincia de Tungurahua
Authors: DT - Salazar Mosquera, Germán Marcelo
Chachipanta Cárdenas, Daniela Estefanía
Keywords: FRACASO EMPRESARIAL
INDICADORES FINANCIEROS
MODELO DE ALTAMN
MODELO DE OHLSON
Issue Date: Apr-2021
Abstract: En la presente investigación tiene como finalidad detectar si las empresas de la provincia de Tungurahua se encuentran en un posible fracaso empresarial. Para ello, se investigaron varios modelos de acuerdo con la literatura financiera, la cual se seleccionó el Modelo Z- Score de Altman y el Modelo de Ohlson más conocido como el modelo de Regresión Logística. Estos modelos han sido los más utilizados en los últimos años, ya que demuestran un alto nivel de credibilidad y aplicabilidad, la aplicación de estos modelos es sencilla y además de ser muy práctico a lo largo del tiempo, esto es debido a la utilización de información financiera de las empresas. Para el desarrollo del presente trabajo se realizó una depuración de datos con empresas que tengan información consecutiva de tres años antes del periodo de estudio, además de que estas no pertenezcan a instituciones financieras y de seguros. El cual está compuesta por un marco muestral de 220 empresas de diferentes ramas económicas, correspondientes al periodo 2016-2018. Las mismas que se someterán a la aplicación de los dos modelos, permitiendo comparar el grado de asertividad de cada uno de los modelos, además de dar a conocer la importancia de los indicadores financieros dentro de las empresas para la detección de una posible falta de solvencia en las mismas. La metodología empleada en este trabajo de investigación tiene un enfoque cuantitativo, ya que se basa en la recolección de datos de las diferentes empresas para posteriormente aplicar indicadores financieros que permiten medir el estado en el que se determine el desempeño de cada una de las empresas, el cual se partió mediante la elaboración de una base de datos en Microsoft Excel. Posteriormente se colocaron las distintas partidas contables, realizándose los respectivos cálculos de los indicadores, el cual permitió obtener los resultados de cada empresa. Finalmente clasificando a las empresas en el estado de situación financiera que se encontrase es decir en: zona de solvencia o saludables, en zona gris y en zona de quiebra, atendiendo a los límites de clasificación de cada modelo.
Description: The present research is to detect whether companies in the province of Tungurahua are in a possible business failure. For this, various models were investigated according to the financial literature, which selected the Altman Z-Score Model and the Ohlson Model better known as the Logistic Regression model. These models have been the most used in recent years, as they demonstrate a high level of credibility and applicability, the application of these models is simple and in addition to being very practical over time, this is due to the use of information financial of companies. For the development of this work, a data cleansing was carried out with companies that have consecutive information from three years before the study period, in addition to the fact that these do not belong to financial and insurance institutions. Which is composed of a sample frame of 220 companies from different economic branches, corresponding to the period 2016-2018. The same that will be subjected to the application of the two models, allowing to compare the degree of assertiveness of each of the models, in addition to making known the importance of financial indicators within companies for the detection of a possible lack of solvency in the same. The methodology used in this research work has a quantitative approach, since it is based on the collection of data from the different companies to later apply financial indicators that allow measuring the state in which the performance of each of the companies is determined, which was started by creating a database in Microsoft Excel. Subsequently, the different accounting items were placed, carrying out the respective calculations of the indicators, which allowed obtaining the results of each company. Finally, classifying companies in the state of financial situation that is, that is, in: solvency or healthy zone, gray zone and bankruptcy zone, taking into account the classification limits of each model.
URI: https://repositorio.uta.edu.ec/jspui/handle/123456789/32733
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