Diagnóstico financiero y predicción de quiebra para el sector avícola en el departamento de Santander

El presente proyecto se desarrolló por la incertidumbre empresarial y financiera que dejo la pandemia del COVID-19, como también por los impactos que se han generado en el país por los constantes cambios económicos, políticos y sociales. En Colombia, se han vivido dos crisis financieras generadas por factores políticos y sociales. Sin embargo, en el año 2020 se presentó una crisis a nivel global ocasionada por la pandemia del COVID-19, la cual generó estragos a nivel nacional a diferentes sectores del país, llevando al cierre empresarial a 1.292 empresas en el año 2020 según datos de la Superintendencia de Sociedades; Esto conlleva a eventos como la pérdida de empleos y crisis nacional, a partir de estos sucesos se desarrolla la presente investigación que busca generar un diagnósticos financieros donde permita anticipar a las empresas del sector avícola a un posible riesgo de insolvencia financiera. El sector avícola es un sector de la economía regional que compite ampliamente a nivel nacional con otras regiones que también son fuertes en el mercado. Es un importante generador de empleo, cuenta con varias organizaciones representativas, algunas de ellas incluso en los primeros lugares a nivel nacional y, finalmente, porque es uno de los sectores que más aportan al PIB de la región (tres de las diez empresas más grandes de la región, son avícolas por lo que es sumamente importante que estas compañías se mantengan, crezcan y aporten cada vez más al crecimiento económico de Santander), la idea es conocer, en primera instancia, cómo se encuentran las empresas de este sector de la economía regional y cómo se encontraban en años previos a la actual crisis causada por la pandemia del COVID-19. Justamente en el mundo de las finanzas, existen modelos de todo tipo que permiten tener un acercamiento a lo que podría llegar a suceder a nivel empresarial, permitiendo realizar diagnósticos a los activos de liquidez mediante los comportamientos estadísticos de precios históricos. La metodología en la que se basa la investigación es en el modelo de predicción de quiebra Z2 de Altman que ha permitido en investigaciones como la de Mosquera (2017), donde ejecutó la aplicación del modelo Z-Altman y un estudio financiero a través del análisis de los estados de resultados y balances generales concluyendo que el modelo implementado acierta correctamente y puede manifestar resultados claros como fáciles de entender, generando confianza para el desarrollo de la presente investigación. Se inició con la recolección de datos de información financiera mediante herramientas de bases de datos como Emis University, Compite 360 y la Superintendencia de Sociedades. Se organizó la información y se filtraron aquellas empresas que no contaban con los datos requeridos para la implementación del modelo Z2 de Altman. Finalmente se generó un diagnóstico de la situación actual de las empresas del sector avícola, mediante el análisis de los indicadores financieros, durante los años 2017 a 2020, así mismo, se realizó la Identificación de las variables claves para la aplicación del modelo de predicción de quiebra, en las empresas del sector avícola, para los años 2017 y 2020, a partir de lo cual, se plantean estrategias y recomendaciones para las empresas del sector avícola, que permita la disminución del riesgo de insolvencia. Parte de los resultados que arrojó el modelo fueron los siguientes: Mostró una baja probabilidad de quiebra en el sector, sin embargo, sus indicadores de liquidez y actividad muestran una clara dependencia de sus inventarios y su rotación de pagos a proveedores se encuentra por debajo del ciclo de la venta y el cobro de la cartera; conduciendo al sector a altas probabilidades de endeudamiento para dar cubrimiento a la falta de fujo de efectivo. El impacto que dejo la pandemia en el sector fue asumido por las utilidades retenidas de los inversionistas, puesto que su ROE en el 2017 era positivo por encima del 1% y al 2020 decreció, ubicándose en un - 5%. A su vez en la investigación se encontraron diferentes variables logísticas, geográficas y tecnológicas que podrían llegar afectar seriamente el sector si no hacen la transición adecuada que los lleve a mantenerse vigentes y competitivos, no solo a nivel regional, sino también internacional, dado que les permitiría a cumplir con los reglamentos Invima de exportación.

• Autores: Bonilla Rueda, Vianney Xiomara; Trigueros, Jairo Alberto
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
• Repositorio: Repositorio UNAB
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/17265
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/20.500.12749/17265
• Palabra clave: Financial indicators; Insolvency; Prediction model; Bankruptcy; Risk; Finance; Corporate finance; Financial analysis; Financial management; Risk capital; Finanzas; Finanzas corporativas; Análisis financiero; Gestión financiera; Capital de riesgo; Indicadores financieros; Insolvencia; Modelo de predicción; Quiebra; Riesgo
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/