Pronóstico de insolvencia empresarial en Colombia a través de indicadores financieros

RESUMEN: La insolvencia empresarial afecta tanto a las empresas que entran en este proceso como a sus proveedores de bienes y servicios. Esta investigación hace uso de indicadores financieros para pronosticar la insolvencia empresarial con un año de anticipación. El estudio fue aplicado a 2.988 empr...

Full description

Autores:
Correa Mejía, Diego Andrés
Lópera Castaño, Mauricio
Tipo de recurso:
Article of investigation
Fecha de publicación:
2019
Institución:
Universidad de Antioquia
Repositorio:
Repositorio UdeA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/15507
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10495/15507
Palabra clave:
Quiebra
Bankruptcy
Indicadores económicos
Economic indicators
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Colombia (CC BY-NC-SA 2.5 CO)
Description
Summary:RESUMEN: La insolvencia empresarial afecta tanto a las empresas que entran en este proceso como a sus proveedores de bienes y servicios. Esta investigación hace uso de indicadores financieros para pronosticar la insolvencia empresarial con un año de anticipación. El estudio fue aplicado a 2.988 empresas que reportaron información financiera a la Superintendencia de Sociedades (Colombia) durante el año 2017, de las cuales 127 entraron en proceso de insolvencia en 2018. El pronóstico considera indicadores financieros de liquidez, rentabilidad y endeudamiento, y contrasta los resultados de la regresión logística con el algoritmo boosting. Se concluye que los indicadores financieros permiten pronosticar la insolvencia empresarial, sin embargo se debe recurrir a metodologías no tradicionales como el algoritmo boosting que consideren la asimetría de la información. ABSTRACT: Business insolvency affects both companies that enter this process and their suppliers of goods and services. This research uses financial indicators to forecast business insolvency one year in advance.The study was applied to 2,988 companies that reported financial information to the Superintendency of Companies (Colombia) during 2017, of which 127 went into insolvency in 2018. The forecast considers financial indicators of liquidity, profitability and indebtedness, and contrasts the results of the logistic regression with the boosting algorithm. It is concluded that financial indicators allow predicting business insolvency. However, non-traditional methodologies such as the boosting algorithm that consider the information asymmetry should be used.