Probabilidad de quiebra empresarial en el sector de construcción del Ecuador: Periodo 2011 – 2020
En las decisiones empresariales se debe determinar cuáles son las variables que explican la probabilidad de su quiebra para en una segunda etapa realizar predicciones sobre las mismas. El objetivo del presente trabajo de investigación es determinar la probabilidad de quiebra de las empresas del sect...
- Autores:
-
Orellana Osorio, Iván Felipe
Pinos Luzuriaga, Luis Gabriel
Reyes Clavijo, Marco Antonio
Cevallos Rodríguez, Estefanía del Rocío
Tonon Ordóñez, Luis Bernardo
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Corporación Universidad de la Costa
- Repositorio:
- REDICUC - Repositorio CUC
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/11981
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/11323/11981
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- Palabra clave:
- Quiebra
Construcción
Regresión logística
Probi
Capacidad predictiva
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Construction
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- Marco Reyes Clavijo, Iván Orellana, Luis Pinos, Estefanía Cevallos, Luis Tonon - 2023
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En las decisiones empresariales se debe determinar cuáles son las variables que explican la probabilidad de su quiebra para en una segunda etapa realizar predicciones sobre las mismas. El objetivo del presente trabajo de investigación es determinar la probabilidad de quiebra de las empresas del sector de la construcción del Ecuador. Para lograr el cometido, se aplicaron el modelo de regresión logística y el modelo Probit, que son modelos de elección discreta binaria. Entre los hallazgos importantes se puede decir que las variables que explican la probabilidad de quiebra empresarial en este sector son el tamaño de la empresa, el nivel de endeudamiento, la liquidez, la rentabilidad y el ingreso neto. Además, se verificó la capacidad predictiva del modelo bajo diferentes métricas como la sensibilidad, la especificidad y posteriormente la curva ROC. En general el modelo Probit da una mejor capacidad predictiva. |
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Ahn, B. S., Cho, S. S. & Kim, C. Y. (2000). Integrated methodology of rough set theory and artificial neural network for business failure prediction. Expert Systems with Applications, 18(2), 65–74. https://doi.org/10.1016/S0957-4174(99)00053-6 Altman, E. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. The Journal of Finance, 23(4), 589–609. https://doi.org/10.2307/2978933 Altman, E., Haldeman, R. & Narayanan, P. (1977). ZETATM analysis A new model to identify bankruptcy risk of corporations. Journal of Banking and Finance, 1(1), 29–54. https://doi.org/10.1016/0378-4266(77)90017-6 Ariza Dau, M., Acosta Rueda, K. y Altamar, L. (2016). Aplicación de los Modelos de Respuesta Binaria a los Determinantes de la Demanda de Postgrado en Colombia. Escenarios, 14(1), 7–18. https://doi.org/10.15665/esc.v14i1.874 Beaver, W. (1966). Financial Ratios as Predictors of Failure. 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Orellana Osorio, Iván FelipePinos Luzuriaga, Luis GabrielReyes Clavijo, Marco AntonioCevallos Rodríguez, Estefanía del RocíoTonon Ordóñez, Luis Bernardo2023-07-01 00:00:002024-04-09T20:10:22Z2023-07-01 00:00:002024-04-09T20:10:22Z2023-07-010120-3932https://hdl.handle.net/11323/11981https://doi.org/10.17981/econcuc.44.2.2023.Econ.210.17981/econcuc.44.2.2023.Econ.22382-3860En las decisiones empresariales se debe determinar cuáles son las variables que explican la probabilidad de su quiebra para en una segunda etapa realizar predicciones sobre las mismas. El objetivo del presente trabajo de investigación es determinar la probabilidad de quiebra de las empresas del sector de la construcción del Ecuador. Para lograr el cometido, se aplicaron el modelo de regresión logística y el modelo Probit, que son modelos de elección discreta binaria. Entre los hallazgos importantes se puede decir que las variables que explican la probabilidad de quiebra empresarial en este sector son el tamaño de la empresa, el nivel de endeudamiento, la liquidez, la rentabilidad y el ingreso neto. Además, se verificó la capacidad predictiva del modelo bajo diferentes métricas como la sensibilidad, la especificidad y posteriormente la curva ROC. En general el modelo Probit da una mejor capacidad predictiva. In business decisions, it is necessary to determine which are the variables that explain the probability of bankruptcy in order to make predictions about them in a second stage. The objective of this research work is to determine the probability of failure of companies in the construction sector in Ecuador. In order to achieve the goal, the logistic regression model and the Probit model were applied, which are binary discrete choice models. Among the important findings, it can be said that the variables that explain the probability of business bankruptcy in the sector are the size of the company, the level of indebtedness, liquidity, profitability and net income. In addition, the predictive capacity of the model was verified under different metrics such as sensitivity, specificity and later the ROC curve. In general, the Probit model gives a better predictive capacity of the model.application/pdftext/htmltext/xmlapplication/epub+zipspaUniversidad de la CostaMarco Reyes Clavijo, Iván Orellana, Luis Pinos, Estefanía Cevallos, Luis Tonon - 2023https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessEsta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://revistascientificas.cuc.edu.co/economicascuc/article/view/4306QuiebraConstrucciónRegresión logísticaProbiCapacidad predictivaBankruptcyConstructionLogistic regressionProbiPredictive capacityProbabilidad de quiebra empresarial en el sector de construcción del Ecuador: Periodo 2011 – 2020Probability of business bankruptcy in theconstruction sector of Ecuador: Period 2011 – 2020Artículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articleJournal articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Económicas CUCAhn, B. S., Cho, S. S. & Kim, C. Y. (2000). Integrated methodology of rough set theory and artificial neural network for business failure prediction. Expert Systems with Applications, 18(2), 65–74. https://doi.org/10.1016/S0957-4174(99)00053-6Altman, E. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. The Journal of Finance, 23(4), 589–609. https://doi.org/10.2307/2978933Altman, E., Haldeman, R. & Narayanan, P. (1977). ZETATM analysis A new model to identify bankruptcy risk of corporations. Journal of Banking and Finance, 1(1), 29–54. https://doi.org/10.1016/0378-4266(77)90017-6Ariza Dau, M., Acosta Rueda, K. y Altamar, L. (2016). Aplicación de los Modelos de Respuesta Binaria a los Determinantes de la Demanda de Postgrado en Colombia. Escenarios, 14(1), 7–18. https://doi.org/10.15665/esc.v14i1.874Beaver, W. (1966). Financial Ratios as Predictors of Failure. 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