Factores que afectan el riesgo de insolvencia financiera de las empresas manufactureras de Colombia según su tamaño, mediante los Modelos Z-Score de Altman, CA Score, Springate y Fulmer durante el periodo Pre-Pandemia y Pandemia (2017-2021)

La presente investigación se enfoca en el análisis y determinación de los factores que afectan el riesgo de insolvencia financiera de las empresas manufactureras de Colombia según su tamaño. Para esto, se aplican los modelos de predicción de insolvencia financiera Z-Score de Altman, CA Score, Spring...

Full description

Autores:
Leon Delgado, Paula Yesenia
Vargas Álvarez, Juliana Enith
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/21244
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/21244
Palabra clave:
Financial analysis
Pandemic
Financial insolvency
Prediction
Manufacturing sector
Financial indicators
Administration
Financial analysis
Success in business
Bankruptcy
Business liquidation
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Financial statements
Administración
Análisis financiero
Éxito en los negocios
Quiebra
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License
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description La presente investigación se enfoca en el análisis y determinación de los factores que afectan el riesgo de insolvencia financiera de las empresas manufactureras de Colombia según su tamaño. Para esto, se aplican los modelos de predicción de insolvencia financiera Z-Score de Altman, CA Score, Springate y Fulmer, con el propósito de detectar características comunes, evidenciar el bienestar financiero y clasificar cada una de las empresas en los periodos pre-pandemia y pandemia (2017-2021). Este proyecto, se desarrolla partiendo de los estados financieros reportados en la herramienta financiera EMIS - Emerging Markets Research en el periodo de tiempo establecido, el cual, a su vez, refleja la solvencia financiera de las empresas manufactureras seleccionadas.
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Para esto, se aplican los modelos de predicción de insolvencia financiera Z-Score de Altman, CA Score, Springate y Fulmer, con el propósito de detectar características comunes, evidenciar el bienestar financiero y clasificar cada una de las empresas en los periodos pre-pandemia y pandemia (2017-2021). Este proyecto, se desarrolla partiendo de los estados financieros reportados en la herramienta financiera EMIS - Emerging Markets Research en el periodo de tiempo establecido, el cual, a su vez, refleja la solvencia financiera de las empresas manufactureras seleccionadas.1 Capítulo I. Problema 2 1.1 Antecedentes del Problema 2 1.2 Pregunta de Investigación 8 1.3 Hipótesis 8 1.4 Objetivos 8 1.4.1 Objetivo General 8 1.4.2 Objetivos Específicos 8 1.5 Justificación 9 2 Capítulo II. Marco Teórico y Estado del Arte 12 2.1 Marco Teórico 12 2.1.1 Riesgos Financieros 12 2.1.1.1 Tipos de Riesgo. 14 2.1.1.1.1 Riesgo de Crédito. 14 2.1.1.1.2 Riesgo de Mercado. 14 2.1.1.1.3 Riesgo Operacional. 15 2.1.1.1.4 Riesgo de Liquidez. 15 2.1.1.2 Gestión del Riesgo 16 2.1.1.2.1 Proceso de la Gestión del Riesgo ISO 31000. 16 2.1.1.2.2 Ventajas de la Gestión del Riesgo. 17 2.1.2 Insolvencia Financiera 19 2.1.2.1 Normativa de Insolvencia en Colombia. 20 2.1.2.2 Diagnostico Financiero. 22 2.1.2.3 Indicadores Financieros para Estimar la Insolvencia. 24 2.1.2.3.1 Indicadores de Liquidez. 24 2.1.2.3.2 Indicadores de Actividad. 25 2.1.2.3.3 Indicadores de Endeudamiento. 27 2.1.2.3.4 Indicadores de Rentabilidad. 28 2.1.3 Modelos Financieros 30 2.1.3.1 Modelos de Análisis Discriminante Múltiple. 30 2.1.3.2 Modelos de Predicción de Insolvencia Financiera. 32 2.1.3.2.1 Z Score de Altman. 33 2.1.3.2.2 Springate. 34 2.1.3.2.3 CA-Score. 34 2.1.3.2.4 Fulmer. 35 2.2 Estado del Arte 35 3 Capítulo III. Metodología 43 3.1 Metodología de la Investigación 43 3.1.1 Tipo de Investigación 43 3.1.2 Etapas con sus Respectivas Actividades 43 3.1.3 Variables 45 3.2 Marco Contextual 45 3.2.1 Población 45 3.2.2 Clasificación por Tamaños. 47 3.2.3 Muestra 50 4 Capítulo IV. Resultados 55 4.1 Diagnóstico del desempeño financiero 55 4.1.1 Microempresas 55 4.1.2 Pequeñas Empresas 57 4.1.3 Medianas Empresas 60 4.1.4 Grandes Empresas 61 4.1.5 Diagnóstico consolidado 63 4.2 Identificación de las variables internas y externas 64 4.2.1 Identificación de Factores Internos 65 4.2.2 Identificación de Factores Externos 66 4.2.2.1 Producción y aporte económico del sector manufacturero 67 4.2.2.2 Comportamiento de las Ventas 71 4.2.2.3 Comportamiento del Empleo 77 4.2.2.4 Comportamiento de la Balanza Comercial 79 4.2.2.5 Tasa de intervención bancaria banco de la república 82 4.2.2.6 DTF 84 4.2.2.7 Índice de Precios al Consumidor -IPC 85 4.2.2.8 Tasa Representativa del Mercado - TRM 86 4.2.3 Análisis del impacto de las diferentes variables sobre la solvencia financiera. 87 4.2.3.1 Tasa de Cambio (TRM) vs. Costo de Mercancía Empresas Importadoras 87 4.2.3.2 Tasa de Cambio (TRM) vs. Ingresos netos por ventas Empresas Exportadoras 89 4.2.3.3 Inflación (IPC) vs. Costo de Mercancía y Margen de Utilidad Bruta 91 4.2.3.4 Tasa de Interés (DTF) y Tasa de Intervención Bancaria vs. Razón de Deuda 94 4.2.3.5 Tasa de desempleo y Producto Interno Bruto (PIB) vs. Ingresos netos por ventas 95 4.3 Clasificación de las empresas de acuerdo con su probabilidad de riesgo de insolvencia 100 4.3.1 Modelo Z-1 de Altman 100 4.3.2 Modelo Springate 103 4.3.3 Modelo CA-Score 106 4.3.4 Modelo Fulmer 109 4.3.5 Comparación de Resultados Entre Modelos 112 4.4 Recomendaciones a las empresas 117 5 Capítulo V. Conclusiones y Recomendaciones 119 6 BIBLIOGRAFIA 122MaestríaThis research focuses on the analysis and determination of the factors that affect the risk of financial insolvency of manufacturing companies in Colombia according to their size. For this, the Altman Z-Score, CA Score, Springate and Fulmer financial insolvency prediction models are applied, with the purpose of detecting common characteristics, evidencing financial well-being and classifying each of the companies in the pre-pandemic and pandemic periods (2017-2021). This project is developed based on the financial statements reported in the financial tool EMIS - Emerging Markets Research in the established period of time, which, in turn, reflects the financial solvency of the selected manufacturing companies.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_abf2Factores que afectan el riesgo de insolvencia financiera de las empresas manufactureras de Colombia según su tamaño, mediante los Modelos Z-Score de Altman, CA Score, Springate y Fulmer durante el periodo Pre-Pandemia y Pandemia (2017-2021)Factors Affecting the Risk of Financial Insolvency of Colombian Manufacturing Companies According to their Size, Through the Z-Score De Altman, CA Score, Springate and Fulmer Models During the Pre-Pandemic and Pandemic Period (2017-2021)Magíster en Administración de EmpresasUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad Economía y NegociosMaestría en Administración de Empresasinfo:eu-repo/semantics/masterThesisTesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/redcol/resource_type/TMFinancial analysisPandemicFinancial insolvencyPredictionManufacturing sectorFinancial indicatorsAdministrationFinancial analysisSuccess in businessBankruptcyBusiness liquidationBusiness failuresFinancial statementsAdministraciónAnálisis financieroÉxito en los negociosQuiebraLiquidación de negociosFracasos comercialesEstados financierosPandemiaInsolvencia financieraIndicadores financierosPredicciónSector manufactureroAguilar, J. 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