Aproximación predictiva al riesgo crediticio comercial en empresas alimenticias ecuatorianas.

Este artículo tuvo como objetivo analizar la probabilidad de riesgo crediticio comercial de 650 empresas ecuatorianas del sector alimenticio, mediante un análisis estadístico de tipo inferencial e implementación de un modelo de regresión logística. En efecto, se convergió en tres hipótesis que indic...

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Autores:
Flores-Sánchez, Gustavo
Campoverde-Campoverde, Jorge
Romero-Galarza, Armando
Coronel-Pangol, Katherine
Tipo de recurso:
Article of investigation
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad ICESI
Repositorio:
Repositorio ICESI
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
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Palabra clave:
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description Este artículo tuvo como objetivo analizar la probabilidad de riesgo crediticio comercial de 650 empresas ecuatorianas del sector alimenticio, mediante un análisis estadístico de tipo inferencial e implementación de un modelo de regresión logística. En efecto, se convergió en tres hipótesis que indican que la liquidez, el tamaño y la ubicación de la empresa influyen en la probabilidad de riesgo crediticio. Los resultados del modelo evidenciaron significativamente que las empresas ubicadas en la Sierra, grandes y con alta liquidez son las que mayor probabilidad de riesgo presentan; estas derivaciones proporcionan una aproximación predictiva del riesgo crediticio de las empresas alimenticias y una contribución a la discusión en espacios empresariales, académicos y científicos.
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En efecto, se convergió en tres hipótesis que indican que la liquidez, el tamaño y la ubicación de la empresa influyen en la probabilidad de riesgo crediticio. Los resultados del modelo evidenciaron significativamente que las empresas ubicadas en la Sierra, grandes y con alta liquidez son las que mayor probabilidad de riesgo presentan; estas derivaciones proporcionan una aproximación predictiva del riesgo crediticio de las empresas alimenticias y una contribución a la discusión en espacios empresariales, académicos y científicos.This article aimed to analyze the probability of commercial credit risk of 650 Ecuadorian companies in the food sector, through inferential statistical analysis and implementation of a logistic regression model. In effect, three hypotheses were converged, indicating that liquidity, size, and location of the company influence the probability of credit risk. The results of the model significantly showed that companies located in the Sierra, large in size, and with high liquidity are those with the highest probability of risk. These derivations provide a predictive approximation of the credit risk of food companies, and a contribution to the discussion in business, academic, and scientific spaces.11 páginasDigitalpdfspaUniversidad IcesiSantiago de CaliEL AUTOR, expresa que la obra objeto de la presente autorización es original y la elaboró sin quebrantar ni suplantar los derechos de autor de terceros, y de tal forma, la obra es de su exclusiva autoría y tiene la titularidad sobre éste. PARÁGRAFO: en caso de queja o acción por parte de un tercero referente a los derechos de autor sobre el artículo, folleto o libro en cuestión, EL AUTOR, asumirá la responsabilidad total, y saldrá en defensa de los derechos aquí autorizados; para todos los efectos, la Universidad Icesi actúa como un tercero de buena fe. Esta autorización, permite a la Universidad Icesi, de forma indefinida, para que en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, la Ley 44 de 1993, leyes y jurisprudencia vigente al respecto, haga publicación de este con fines educativos. Toda persona que consulte ya sea la biblioteca o en medio electrónico podrá copiar apartes del texto citando siempre la fuentes, es decir el título del trabajo y el autor.https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Riesgo crediticioSector alimenticioLogitCartera de créditoSimulation methodsCreditStatisticsFinancial risk managementFoodInvestmentsComercial creditRiesgo crediticioSector alimenticioLogitCartera de créditoMétodos de simulaciónCréditoEstadísticaGestión del riesgo financieroAlimentosInversionesCrédito comercialhttp://id.loc.gov/authorities/subjects/sh99005303http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85033856http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh2003003690http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh2005007073http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh99005367http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85067715CréditoCreditIndustria alimentariaFood industryGestión de riesgosRisk managementhttp://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept3570http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept10928http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept17117Métodos de simulaciónSimulation methodsCréditoComercial creditIndustria alimentariaFood industryAnálisis estadísticoStatistical analysisCrédito comercialComercial creditIndustria alimentariaFood industryInversionesInvestmentEstadísticasStatisticsL66 FoodL66 BeveragesL66 CosmeticsL66 TobaccoL66 Wine and SpiritsG33 BankruptcyG33 LiquidationC53 Forecasting and Prediction MethodsC53 Simulation MethodsAproximación predictiva al riesgo crediticio comercial en empresas alimenticias ecuatorianas.Predictive Approach to Commercial Credit Risk in Ecuadorian Food Companies.info:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Artículoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Comunidad Universidad Icesi - Investigadores37160413424Estudios gerenciales Volumen 37, Número 160 - 2021LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain1748http://repository.icesi.edu.co/biblioteca_digital/bitstream/10906/90514/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINALdocumento.htmldocumento.htmlAproximación predictiva al riesgotext/html304http://repository.icesi.edu.co/biblioteca_digital/bitstream/10906/90514/1/documento.html5580c33e1cc0a07bc47715fdf0644621MD5110906/90514oai:repository.icesi.edu.co:10906/905142022-01-14 15:20:48.559Biblioteca Digital - Universidad icesicdcriollo@icesi.edu.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