El riesgo de quiebra empresarial y los ratios financieros en el sector textil de la provincia de Tungurahua
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2021-06
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Abstract
La importancia del sector textil dentro de la provincia de Tungurahua dio paso a la
investigación predictiva del quiebre de las empresas, con la finalidad de emitir resultados
que ayuden a cuidar la salud financiera y proporcionen estrategias de recuperación del
sector y continuidad del negocio. Para esto se considera una investigación con enfoque
cuantitativo de tipo descriptivo y correlacional, al utilizar información de los estados
financieros de las empresas del sector textil, obtenidas en la base de datos de la
Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros, también se realiza la segmentación
de las empresas según su tamaño considerando una población total de 33 compañías
dentro de la provincia en los períodos 2017-2018 y 2019. Se establecieron los indicadores
financieros que determina el modelo predictivo O-Score Logit y como variables de la
medida estadística odss se utilizan los índices Liquidez, Actividad, Endeudamiento,
Rentabilidad; una vez aplicado el modelo predictivo los resultados demuestran que ratio
con mayor prevalencia la variable Rotación de activos con un Odds ratios de 6.071 y
significancia de 0.009 que son las veces en que incide en la gestión de activos. El modelo
estadístico demuestra un porcentaje de asertividad de 92.9% para empresas activas. Al
detallar la beta en las probabilidades de las empresas se obtuvo que las empresas en los
años 2017 y 2018 no registraban riesgo de quiebra, pero el año 2019 el 24% de las
empresas presentaron riesgo de quiebra y se considera los años anteriores se estima que se puede prever, de acuerdo a los ratios, la predicción de quiebra de dos a tres años a que
suceda, y los modelos centrados establecidos en el estudio son aplicables para empresas
activas e inactivas del sector. Los ratios ayudan a solventar y fortalecer la situación
empresarial disminuyendo el riesgo de quiebra, se evidencia entonces que los modelos
centrados de predicción ayudan a predecir la quiebra empresarial del sector textil en la
provincia de Tungurahua.
Description
Textile sector importance in Tungurahua province gave way to the companies' bankruptcy
predictive research, in order to issue results which will help to ensure financial health and
provide strategies for industry recovery and business continuity. For this purpose, a
quantitative, descriptive and correlational research is considered, using information from
the financial statements of companies in the textile sector, this was obtained from
Superintendence of Companies, Securities and Insurance database, also the segmentation
of companies according to their size is performed considering a total population of 33
companies in the province during the 2017-2018 and 2019 periods. The financial
indicators determined by the O-Score Logit predictive model were established and
liquidity, activity, indebtedness, profitability indexes were used as Odds statistical
measurement variables; once the predictive model was applied, the results showed that
the asset turnover variable has the highest prevalence ratio with an Odds ratio of 6.071
and a significance of 0.009, this represents the number of times it has impacted on the
asset management. The statistical model shows 92.9% assertiveness percentage for active
companies. When detailing beta in the probabilities of companies, the result was the
companies in 2017 and 2018 did not register bankruptcy risk, but in 2019, the result was
24% of the companies presented a bankruptcy risk, the previous years are considered and
it is estimated that might be possible to predict, according to the ratios, the bankruptcy
prediction from two to three years to occur, and the focused models set out in this study
are applicable for active and inactive companies inside the industry. The ratios support to
solve and strengthen the company situation by decreasing the bankruptcy risk, thus it is evident that predictive models help to predict the business bankruptcy inside the textile
industry in Tungurahua province.
Keywords
ESTADOS FINANCIEROS, ENDEUDAMIENTO, MODELOS PREDICTIVOS, RATIOS FINANCIEROS