Estimación del riesgo de crédito en empresas del sector real en Colombia
RESUMEN: La presente investigación propone un modelo probit para datos de panel desbalanceado con efectos aleatorios, que permita estimar la probabilidad de quiebra de las empresas del sector real en Colombia e inferir el riesgo de crédito. Para esto se toma la información de empresas solventes y en...
- Autores:
-
Sepúlveda Rivillas, Claudia
Reina Gutiérrez, Walter
Gutiérrez Betancur, Juan Carlos
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2012
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/31145
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10495/31145
- Palabra clave:
- Riesgo (Finanzas)
Risk (finance)
Apalancamiento Financiero
Riesgo crediticio
Panel de datos desbalanceado
- Rights
- openAccess
- License
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RESUMEN: La presente investigación propone un modelo probit para datos de panel desbalanceado con efectos aleatorios, que permita estimar la probabilidad de quiebra de las empresas del sector real en Colombia e inferir el riesgo de crédito. Para esto se toma la información de empresas solventes y en estrés financiero, de las bases de datos de la Superintendencia de Sociedades y de BPR Benchmark, durante 2002–2008. Se partió del análisis fundamental, centrado en los indicadores de rentabilidad, apalancamiento, liquidez y solvencia, que propone Penman (2010). El aporte de esta investigación es el énfasis en los apalancamientos operativo y financiero y su efecto en la probabilidad de quiebra. Como principal hallazgo se resalta el efecto menos nocivo del apalancamiento operativo frente al apalancamiento financiero en épocas de crisis. |
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Sepúlveda Rivillas, ClaudiaReina Gutiérrez, WalterGutiérrez Betancur, Juan Carlos2022-10-07T21:06:21Z2022-10-07T21:06:21Z20120123-5923https://hdl.handle.net/10495/311452665-6744RESUMEN: La presente investigación propone un modelo probit para datos de panel desbalanceado con efectos aleatorios, que permita estimar la probabilidad de quiebra de las empresas del sector real en Colombia e inferir el riesgo de crédito. Para esto se toma la información de empresas solventes y en estrés financiero, de las bases de datos de la Superintendencia de Sociedades y de BPR Benchmark, durante 2002–2008. Se partió del análisis fundamental, centrado en los indicadores de rentabilidad, apalancamiento, liquidez y solvencia, que propone Penman (2010). El aporte de esta investigación es el énfasis en los apalancamientos operativo y financiero y su efecto en la probabilidad de quiebra. Como principal hallazgo se resalta el efecto menos nocivo del apalancamiento operativo frente al apalancamiento financiero en épocas de crisis.ABSTRACT: This research proposes a probit model for unbalanced panel data with random effects for esti-mating the probability of bankruptcy of companies in the manufacturing sector in Colombia in order to infer credit risk using information from the databases of the Superintendence of Companies and BPR from 2002 to 2008 about solvent and financially distressed companies. This was based on a fundamental analysis focusing on Penman’s (2010) profitability, leverage, liquidity and solvency indicators. The contribution of this research is the emphasis on opera-ting and financial leverage and its effect on the probability of bankruptcy. The main finding underlines the less harmful effect of operating leverage in comparison to financial leverage in times of crisis.application/pdfspaUniversidad IcesiGIFI - Grupo de Investigación en Finanzas de la UdeAinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/redcol/resource_type/CJournalArticleArtículo de revistahttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Estimación del riesgo de crédito en empresas del sector real en ColombiaCredit Risk Estimation for Companies in the Manufacturing Industry in ColombiaRiesgo (Finanzas)Risk (finance)Apalancamiento FinancieroRiesgo crediticioPanel de datos desbalanceadoEstudios Gerenciales16919028124ORIGINALSepulvedaClaudia_2012_EstimaciónRiesgoCredito.pdfSepulvedaClaudia_2012_EstimaciónRiesgoCredito.pdfArticulo de revistaapplication/pdf297113https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/31145/1/SepulvedaClaudia_2012_Estimaci%c3%b3nRiesgoCredito.pdf85006b851c4c4368b77e39fef26f9f3fMD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8823https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/31145/2/license_rdfb88b088d9957e670ce3b3fbe2eedbc13MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/31145/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5310495/31145oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/311452022-10-07 16:07:40.175Repositorio Institucional Universidad de Antioquiaandres.perez@udea.edu.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 |