Diseño de una herramienta para la estimación de la probabilidad de insolvencia en las Pymes del sector manufacturero como apoyo a los servicios ofrecidos por el Centro de Desarrollo Empresarial de la Universidad Autónoma de Bucaramanga
Es importante un seguimiento al interior de las empresas para la detección temprana de riesgos financieros. El entorno puede generar impactos negativos por choques en la economía. La ausencia de herramientas, inadecuada gestión y falta de conocimiento de los ejecutivos, también representan riesgos s...
- Autores:
-
Serrano Gil, Lina Belsy
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
- Repositorio:
- Repositorio UNAB
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
- Insolvency
Bankruptcy
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Design of a tool for estimating the probability of insolvency in SME companies in the manufacturing sector as a support for the services offered by the Business Development Center at the Autonomous University of Bucaramanga |
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Es importante un seguimiento al interior de las empresas para la detección temprana de riesgos financieros. El entorno puede generar impactos negativos por choques en la economía. La ausencia de herramientas, inadecuada gestión y falta de conocimiento de los ejecutivos, también representan riesgos significativos. En 2021, el tejido productivo en Santander y Bucaramanga, 99.7% y 98.8%, respectivamente, fue representado por MiPymes (Prosantander, 2022). Cifra relevante porque estas empresas son más susceptibles a riesgos financieros. En este sentido el proyecto se orientó al diseño de una herramienta para la estimación de la probabilidad de insolvencia en empresas manufactureras. Se analizó una muestra de 79 empresas del Área Metropolitana de Bucaramanga, 55 consideradas sanas y 24 en riesgo. Se utilizó una metodología mixta con enfoque cuantitativo, aplicando modelos Altman Z1, Springate y Ca-Score en MS-Excel, y se estructuró el nuevo modelo Logit_Lerg con el uso de Gretl. Así mismo, se empleó un enfoque cualitativo para describir y analizar las variables relevantes. Los datos se obtuvieron a partir de EMIS- Emerging Markets Group y la Superintendencia de Sociedades en el periodo 2018 a 2021. Por último, se diseño la herramienta en MS-Excel organizada en 5 pasos, incluyendo la preparación de los estados financieros y el cálculo de las variables requeridas, hasta obtener el índice de insolvencia para cada modelo. El resultado, indicó que Altman Z1 obtuvo mayor acierto con el 93,88%, seguido de Logit_Lerg con el 93,43%, el cual permitió dar validez al uso de inductores de valor en el análisis de insolvencia. |
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La ausencia de herramientas, inadecuada gestión y falta de conocimiento de los ejecutivos, también representan riesgos significativos. En 2021, el tejido productivo en Santander y Bucaramanga, 99.7% y 98.8%, respectivamente, fue representado por MiPymes (Prosantander, 2022). Cifra relevante porque estas empresas son más susceptibles a riesgos financieros. En este sentido el proyecto se orientó al diseño de una herramienta para la estimación de la probabilidad de insolvencia en empresas manufactureras. Se analizó una muestra de 79 empresas del Área Metropolitana de Bucaramanga, 55 consideradas sanas y 24 en riesgo. Se utilizó una metodología mixta con enfoque cuantitativo, aplicando modelos Altman Z1, Springate y Ca-Score en MS-Excel, y se estructuró el nuevo modelo Logit_Lerg con el uso de Gretl. Así mismo, se empleó un enfoque cualitativo para describir y analizar las variables relevantes. Los datos se obtuvieron a partir de EMIS- Emerging Markets Group y la Superintendencia de Sociedades en el periodo 2018 a 2021. Por último, se diseño la herramienta en MS-Excel organizada en 5 pasos, incluyendo la preparación de los estados financieros y el cálculo de las variables requeridas, hasta obtener el índice de insolvencia para cada modelo. El resultado, indicó que Altman Z1 obtuvo mayor acierto con el 93,88%, seguido de Logit_Lerg con el 93,43%, el cual permitió dar validez al uso de inductores de valor en el análisis de insolvencia.RESUMEN 6 ABSTRACT 7 INTRODUCCIÓN 15 1. CAPITULO I. PROBLEMA U OPORTUNIDAD 18 1.1 Antecedentes del problema 18 1.2 Planteamiento del problema 21 1.3 Pregunta de investigación 22 1.4 Objetivos 23 1.4.1 Objetivo general 23 1.4.2 Objetivos específicos 23 1.5 Justificación 24 2. CAPITULO II. MARCO TEÓRICO Y ESTADO DEL ARTE 28 2.1 Marco teórico 28 2.1.1 Insolvencia Financiera 29 2.1.2 Variables Financieras 30 2.1.2.3 Endeudamiento.. 32 2.1.2.4 Gestión. 33 2.1. 2.5 Flujo de efectivo.. 33 2.1. 2.6 Inductores de valor 33 2.1.3 Riesgos Financieros 35 2.1.4 Modelos de Discriminación Múltiple para Estimar la Insolvencia Financiera 36 2.1.4.2 Modelo Springate. 38 2.1.4.3 Modelo Ca-Score.. 38 2.1.4.4 Modelo Logit. 38 2.1.5 Marco Jurídico 39 2.2 Estado del arte 43 3. CAPITULO III. METODOLOGÍA 57 3.1 Metodología de la investigación 57 3.1.1 Tipo de Investigación 57 3.1.2 Fases del Proyecto 57 3.2 Población y Muestra 59 3.2.1 Selección de la muestra 59 3.2.2 Sector 61 3.2.3 Fórmula de los modelos de insolvencia Altman Z1, Springate y Ca-Score 68 3.2.3.2 Fórmula modelo Springate. 71 3.2.3.3 Fórmula modelo Ca-Score.. 73 3.2.3.4 Fórmula modelo Logit. 74 3.3 Instrumentos de Recolección de Datos 76 3.4 Análisis de Datos 76 3.5 Aspectos Éticos 77 4. CAPITULO IV. RESULTADOS 80 4.1 Modelos para la estimación de la insolvencia en el sector manufacturero. 80 4.2 Análisis de los modelos tradicionales Altman Z1, Ca-Score y Springate en las empresas del sector manufacturero 81 4.2.1 Aplicación del modelo Altman Z1 en las Pymes del sector manufacturero 82 4.2.2 Aplicación del modelo Springate en las Pymes del sector manufactura 84 4.2.3 Aplicación del modelo Ca-Score en las Pymes del sector manufactura 87 4.2.4 Comparativo de los modelos de insolvencia Altman, Springate y Ca-Score 90 4.3 Adaptación del modelo Altman mediante el modelo Logit para la estimación de la insolvencia en las Pymes del sector manufacturero 93 4.3.1 Selección de indicadores financieros e inductores de valor 94 4.3.2 Resultados de la aplicación del modelo Logit_LERG 96 4.3.3 Formulación del modelo Logit_Lerg 102 4.3.4 Validación del modelo Logit_Lerg 104 4.4 Estructura de la herramienta para la estimación de la insolvencia en las empresas del sector manufacturero 109 4.4.1 Recolección de la información 110 4.4.2 Estados Financieros 111 4.4.3 Indicadores financieros 113 4.4.4 Aplicación de los modelos de insolvencia mediante la herramienta 114 5. CAPITULO V. CONCLUSIONES 121 5.1 Conclusiones 121 5.2 Recomendaciones 122 6. BIBLIOGRAFÍA 125MaestríaIt is important to maintain ongoing monitoring within companies for early detection of financial risks. The environment can generate negative impacts due to economic shocks. The absence of tools, inadequate management, and executives' lack of knowledge also pose significant risks. In 2021, the productive fabric in Santander and Bucaramanga, at 99.7% and 98.8%, respectively, was represented by Micro, Small, and Medium Enterprises (MiPymes), (Prosantander, 2022). This figure is relevant because these businesses are more susceptible to financial risks. In this context, the project was oriented towards designing a tool for estimating the probability of insolvency in manufacturing companies. A sample of 79 companies in the Bucaramanga Metropolitan Area was analyzed, with 55 considered healthy and 24 at risk. A mixed methodology was employed, with a quantitative focus, applying Altman Z1, Springate, and Ca-Score models in MS-Excel, and structuring the new Logit_Lerg model using Gretl. A qualitative approach was also used to describe and analyze relevant variables. Data was sourced from EMIS - Emerging Markets Group and the Superintendency of Companies for the period 2018 to 2021. Finally, the tool was designed in MS-Excel, organized into 5 steps, including the preparation of financial statements and the calculation of required variables, to obtain the insolvency index for each model. The result indicated that Altman Z1 achieved the highest accuracy at 93.88%, followed by Logit_Lerg at 93.43%, validating the use of value drivers in insolvency analysis.Modalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Diseño de una herramienta para la estimación de la probabilidad de insolvencia en las Pymes del sector manufacturero como apoyo a los servicios ofrecidos por el Centro de Desarrollo Empresarial de la Universidad Autónoma de BucaramangaDesign of a tool for estimating the probability of insolvency in SME companies in the manufacturing sector as a support for the services offered by the Business Development Center at the Autonomous University of BucaramangaThesisinfo:eu-repo/semantics/masterThesisTesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/redcol/resource_type/TMMagíster en FinanzasUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad Economía y NegociosMaestría en FinanzasCORE School of ManagementInsolvencyBankruptcyRiskDefaultInsolvency in businessBusiness failuresSmall and medium businessesEconomyFinanceMathematical statisticsFinanzasInsolvencia en los negociosFracasos comercialesPequeñas y medianas empresasEconomíaEstadística matemáticaInsolvenciaQuiebraBancarrotaRiesgoImpagoAgudelo, E. 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