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Título : Las características corporativas y la rentabilidad de las empresas que se dedican a la construcción de la región oriental del Ecuador.
Autor : DT - Mancero Espinoza, Jorge Daniel
Palma Sánchez, Hipatia Carolina
Palabras clave : MÉTODOS DE PREDICCIÓN
CARACTERÍSTICAS CORPORATIVAS SEPARACIÓN DE COMPONENTES
ENDEUDAMIENTO
RENTABILIDAD
Fecha de publicación : may-2021
Resumen : El desarrollo de la presente investigación se basa en el campo de finanzas y administración lo que permite identificar las causas y efectos del problema de investigación. El objetivo general es analizar la relación entre las características corporativas y la rentabilidad de las empresas pertenecientes al sector de la construcción de la región oriental del Ecuador, para la obtención de una herramienta de toma de decisiones mediante el uso del mejor método de predicción rentabilidad. Para lo cual se aplicó los métodos de predicción de rentabilidad autorregresivo ARIMA y por separación de componentes de ROI y ROE en los años 2015 al 2019, se ha tomado las características corporativas como el tamaño, tasa de crecimiento de los ingresos y nivel de endeudamiento de las empresas del sector. El análisis de las características corporativas (variable independiente) se calculó tamaño de acuerdo a sus activos, la tasa de crecimiento de los ingresos y el nivel de endeudamiento con el indicador de apalancamiento en base a su pasivo y patrimonio mientras que la rentabilidad (variable dependiente), se utilizó la información disponible en la Superintendencia de Compañías, como primer paso se obtiene el ROI y ROE, los mismos que servirán como serie de tiempo para aplicar nuestro modelo econométrico de predicción de rentabilidad. Se aplicó la metodología Box Jenkins previo a la estimación de nuestra serie de tiempo y su proyección en los dos métodos seleccionados, durante la realización del estudio de las variables se encontró valores atípicos en los dos indicadores, siendo que nuestro nivel de confianza para ROI es de 45% y para ROE 29%, pero una vez realizada las predicciones el modelo de ajusta para ROE con 99% de confianza ya que la serie de tiempo fue modelada lo que generó estabilidad en los datos. Finalmente se aplicó regresión lineal con los resultados de las dos variables tanto de las características corporativas como los residuos que consiste en la diferencia entre los valores generados de la predicción y los reales.
Descripción : The development of this research is based on the field of finance and administration, which allows to identify the cause and effects of the research problem. The general objective is to analyze the relationship between the corporate characteristics and the profitability of the construction companies in the eastern region of Ecuador, in order to obtain a decision-making tool through the use of the best profitability prediction method. For which the ARIMA autoregressive profitability prediction methods were applied. Then were separated by Return on Investment and Return of Equity components in the years 2015 to 2019, size, income growth rate and level of indebtedness of companies in the construction sector. The analysis of corporate characteristics (independent variable) was calculated according to size of their assets, growth rate of income and the level of indebtedness. While the leverage indicator was based on their liabilities and equity while profitable (dependent variable). As a first step the Return on Investment and Return of Equity are obtained using the information from the superintendence of the companies. This will then serve as a time series to apply our econometric model of profitability prediction. The Box Jenkins methodology was applied prior to the estimation of our time series and its projection in the two selected methods. During the study of the variables, atypical values were found in the two indicators, and our confidence level for Return on Investment is of 45% and for Return of Equity 29%. However, once the predictions have been made, the model adjusts for Return of Equity with 99% confidence since the time series were modeled, which generated stability in the data. Finally, linear regression was applied with the results of the two variables of both the corporate characteristics and the residuals, consisting of the difference between the values generated from the prediction and the real ones.
URI : https://repositorio.uta.edu.ec/jspui/handle/123456789/32873
Aparece en las colecciones: Finanzas

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