La Insolvencia Empresarial: Un Análisis Empírico para la Pequeña y Mediana Empresa.
Bankruptcy: Empirical Analysis for Small and Medium Size Firms
Resumen
En el marco de las investigaciones que tratan de construir una teoría sobre el fracaso empresarial, el objetivo de este estudio es contribuir al conocimiento de los indicador es financieros que más eficientemente anticipan la insolvencia en la pequeña y mediana empresa, uno y dos años antes de que ésta se produzca. Las principales aportaciones vienen referidas al plano metodológico destacando: 1) la adopción como criterio de insolvencia de la situación de quiebra técnica, sin duda, mucho más amplio que el habitual de quiebra legal y, 2) la aplicación de técnicas como la regresión logística y el algoritmo de inducción de reglas y árboles de decisión See5 que se caracterizan, frente a otras herramientas estadísticas habitualmente utilizadas en este tipo de trabajos, por una mayor flexibilidad y adecuación a las características de la información contable, no estando sujetas a las restricciones de normalidad de las distribuciones de los ratios. Los resultados obtenidos indican que el endeudamiento, seguido de la rentabilidad económica y algunos indicadores de solvencia, son las variables con mayor capacidad explicativa para el diagnóstico de la insolvencia empresarial.
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ALTMAN, E.I. (1968): "Financial Ratios, Discriminat Analysis, and the Prediction of Corporate Bankruptcy", Journal of Financial, September, p. 589-609.
ALTMAN, E.I. (1993): Corporate Financial Distress and Bankruptcy, Joohnn Wiley & Son, New York.
BAHNSON, P.R. y BARTLEY, J.W. (1991): "Cash-Flow and Financial Distress: Further Evidence", Working Papers, Univerty of Montana.
BAHNSON, P.R. y BARTLEY, J.W. (1992): "The Sensitivity of Failure Prediction Models to Alternative Definitions of Failure", Advances in Accounting, vol. 10, p.55-278.
BARNIV, R. (1990): "Accounting Procedures, Market Data, Cash-Flow Figure, and Insolvency Classifications: The Case of Insurance Industry", The Accounting Review, vol. 65, No.3, July, p.578-608.
BEAVER, W.H. (1966): "Financial Ratios as Predictors ofFailure", Journal of Accounting Research, Supplement, p.71-111.
BEAVER, W.H. (1968): "Alternatives Accounting Measures and Predictors of Failure", The Accounting Review, January, p.113-122.
BELL, T.B.; RIBAR, G.S. y VERCHIO, J. (1990): "Neural Nets Versus Logistic Regression: A Comparison of Each Model 'S Ability to Predict Commercial Bank Failures", SRIVASTAVA, R.P. (ed): Auditing Symposium on Auditing Problems, p.29-53.
BLUM, M. (1974): "Failing Company Discriminant Analysis", Journal of Accounting Research, spring, p.i-25.
BONSON, E.; ESCOBAR, T. y MARTIN, Mª.P. (1997): "Sistemas de inducción de árboles de decisión: utilidad en el análisis de la información contable", Biblioteca electrónica Ciberconta, p.1-16.
BLUM, M. y SIERRA, G. (2001): "Análisis financiero y tecnologías de la información", VII Jornadas de Trabajo de Análisis Contable, Asepuc, septiembre, p.63-82.
BLUM, M.; MARTÍN, Mª.P. y ESCOBAR, T. (2000): "La mejora del sistema de información contable mediante la integración de las tecnología emergentes", Revista de Contabilidad, vol. 3, No.6, julio-diciembre, p. 21-48.
CASEY, C.J. y BARTCZAK, N.J. (1984): "Cash-Flow it's Not the Botton Line", Harvard Business Review, vol. 62, No.4, p.61-66.
CASEY, C.J.; BARTCZAK, N.J. (1985): "Using Operating Cash-Flow Data to Predict Financial Distress Some Extensions", Journal of Accounting Research, vol. 23, No.l, p.384-401.
DAMBOLENA, I.G. y KHOURY, S.J. (1980): "Ratio Stability and Corporate failure", Journ:al of Financial, vol. 35, No.4, september, p.1017-1026.
DE MIGUEL, L.J.; REVILLA, E.; RODRfGUEZ, J.M. y CANO, J.M. (1993): "A Comparison Between Statistical and Neural Network-Based Methods for Predicting Bank Failure", Proceedings of the II 1th International Workshop on Intelligence in Economic and Management, August, Portland, Oregon.
DEAKIN, E. (1972): "A Discriminal Analysis of Predictors of Business Failure", Journal of Ac counting Research, Spring, p.167-179.
DEAKIN, E. (1976): "Distribution of Financial Accounting Ratíos: sorne Empirical Evidence", The Accounting Review, vol.l, p.90-96.
DEL REY, E. (1996): "Bankruptcy Predictions in Non-Financial Companies: an Application Based on Artificial Neural Network Models" en Sierra, G.J. y Bonsón, E. (Editores) Intelligent System in Accounting and Finance, p.253-272.
EISENBEIS, R.A. (1977): "Pitfalls in the Application of Discriminant Analysis in Business, Finance and Economics", Journal of Finance, vol. XXXII, No.3, June, p.875-900.
EZZAMEL, M., MAR-MOLINERO, C. y BEECHER, A. (1987): "On the Distributíonal Proper ties of Financial Ratios in U.K. Manufacturing Companies", Journal of Business. Finance and Accounting, vol. 14, No. 4, p.463-481.
EZZAMEL, M. y MAR-MOLINERO, C.(1990): "The Distributional Properties of Financial Ratios in U.K. Manufacturing Companies", Journal of Business. Finance and Accounting, vol.17, p.1-49.
FERRANDO, M. y BLANCO, F. (1998): "La previsión del fracaso empresarial en la comunidad valenciana: aplicación de los modelos discriminante y logit", Revista Española de Financiación y Contabilidad, Vol. XXVII, No. 95, abril-junio, p.499-540.
FRECKA, T.J. y HOPWOOD, W.S. (1983): "The Effects of Outliers on the Cross-Sectional Dis tributional Properties of Financial Ratios", Journal of Accounting Review, vol.58, No.1, p.115-128.
FRYDMAN, H.; ALTMAN, E. y KAO, D. (1985): "Introducing Recursive Partitioning for Financial Classification: The Case of Financial Distress", Journal of Finance, March, p.269-291.
FUNDACIÓN BANCO BILBAO VTZCAYA (1997): Renta Nacional de España y su distribución provincial 19 3. Avance 1994/1995, Fundación BBV, Bilbao.
GABAS, F. (1990): Técnicas actuales de análisis contable, evaluación de la solvencia empresarial, Instituto de Contabilidad y Auditoria de Cuentas, Ministerio de Economía y Hacienda, Madrid.
GALLEGO, A.M.; GOMEZ, J.C. y YÁNEZ, L. (1996): "Modelos de predicción de quiebras en empresas no financieras", Comunicaciones IV Foro de Finanzas AEFIN. Madrid, noviembre, p. 785-804.
GANDÍA, J.L.; GARCIA, J.L. y MOLINA, R. (1995): Estudio empírico de la solvencia empresarial en la comunidad valenciana. Instituto valenciano de Investigaciones Económicas, S.A., junio.
GARCÍA-AYUSO, M. (1995): "La necesidad de llevar a cabo un replanteamiento de la investigación en materia de análisis de la información financiera", Análisis financiero, No. 66, p.36-61.
GARCÍA PÉREZ DE LEMA, D.; ARQUES, A. y CALVO-FLORES, A. (1995): "Un modelo discriminante para evaluar el riesgo bancario en los créditos a empresas", Revista Española de Financiación y Contabilidad, vol. XXIV, núm. 82, enero-marzo, p. 175-200.
GENTRY, J.; NEWBOLD, P. y WHITFORD, D. (1985a): "Classifying Bankrupt Firms with Funds Flow Components", Journal of Accounting Research, Spring, p. 146-159.
GENTRY, J.; NEWBOLD, P. y WHITFORD, D. (1985b): "Precdicting Bankruptcy: If Cahs-Flow's not the Botton Line, Was Is?", Financial Analysts Journal, September-October, p.47-56.
GENTRY, J.; NEWBOLD, P. y WHITFORD, D.(1987): "Funds Flow Components, Financial Ratios, and Bankruptcy", Journal of Business, Finance and Accounting,wínter, p.595-606.
GREENSTEIN, M.M. y WELSH, M.J. (1996): "Bankruptcy Predictions Using ex ante Neural Net work and Realistically Proportioned Testing Sets" en Sierra, G.J. y Bonsón, E. (Editores) Intelligent System inAccounting and Finance, p.187-211.
HUNT, E.B.; MARIN, J. y STONE, P.J. (1966): Experiments in induction, Academic Press, New York.
INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICA (1999): Boletín Mensual de Estadística, Instituto Nacional de Estadística, Madrid.
JONES, F.L. (1987): "Current Techniques in Bankruptcy Prediction", Journal of Accounting Lit erature, Vol. 6, p.131-164.
KEASEY, K.; MCGUINESS, P. y SHORT, H. (1990): "The Multilogit Approach to Predicting Cor porate Failure-Further Analysis and the Issue of Signal Consistency", Omega, Vol. 18, No.l, p.85-94.
KEASEY, K. y WATSON, R. (1987): "Non-Financial Symptoms and the Prediction of Small Company Failure: a Test of Argenti' S Hypothesis", Journal of Business Financia[ and Accounting, fall, p.335-354.
KENNEDY, D.; LAKONISHOK, J. y SHOW, W.H. (1992): "Accomodating Outliers and Nonlinearity in Decision Models", Journal of Accounting, Auditing & Finance, vol.7, No.2, spring, p.l61-193.
LACHER, R.C.; COATS, P.K.; SHARMA, S.C. y FAUT, L.P. (1995): "A Neural Networks for Classifying the Financial Health of a Firm", European Journal of Operational Research, No.85, p.53-65.
LAFFARGA, J.; MARTIN, J.L. y VAZQUEZ, M.J. (1985): "El análisis de la solvencia en las instituciones bancarias: propuesta de una metodología y aplicaciones a la banca española", ESIC-MARKET, No. 48, abril-junio, p. 51-73.
LAFFARGA, J.; MARTIN, J.L. y VAZQUEZ, M.J. (1986a): "El pronóstico a largo plazo del fracaso de las instituciones bancarias: metodología y aplicaciones a la Banca española", ESIC-MARKET, No.54, octubre-diciembre, p.113-167.
LAFFARGA, J.; MARTIN, J.L. y VAZQUEZ, M.J. (1986b): "El pronóstico a corto plazo del fracaso en las instituciones bancarias: metodología y aplicaciones a la Banca española", ESIC-MARKET, julio-septiembre, p.59-116.
LAFFARGA, J.; MARTIN, J.L. y VAZQUEZ, M.J. (1987): "Predicción de las crisis bancarias españolas: comparación entre el análisis logit y el análisis discriminante", Cuadernos de Investigación Contable, vol. 1, No.1, otoño, p.103-110.
LAFFARGA, J.; MARTIN, J.L. y VAZQUEZ, M.J.(1991): "La predicción de la quiebra bancaria: el caso español", Revista Española de Financiación y Contabilidad, No.66, enero-marzo, p.151-166.
LARRÁN, M. (2000): "Una revisión de la literatura empírica relativa a la utilidad del principio de caja; especial atención a la predicción del fracaso empresarial", Actualidad Financiera, marzo, p.33-59.
LIZARRAGA, F. (1997): "Utilidad de la información contable en el proceso de fracaso: Análisis del sector industrial de la mediana empresas española", Revista Espa1iola de Financiación y Contabilidad, vol. XXVI, No.92, octubre-diciembre, p.871-915.
McLEAY, S. (1986a): "The Ratio of Means, The Mean of Ratios and other Benchmarks: an Examination of Characteristic Financial Ratios in the French Corporate Sector", The Journal of the French Finance Association, vol.7, No.l, p.75-93.
McLEAY, S. (1986b): "Students t and the Distribution of Financial Ratios", Journal of Business, Finance and Accounting, vol.13, No.2, p.209-222.
MARAIS, M.; PATELL, J. y WOLFSON, M. (1984): "The Experimental Desing of Classification Models: an Application of Recursive Partitioning and Bootstrapping to Commercial Bank Loan Classifications", Journal of Accounting Research, vol.22 (suplemento).
MARTIN, D. (1977): "Early Warnig of Bank Failure: a Logit Regression Approach", Journal oj Banking and Finacel, November, p.249-276.
MAR-MOLINERO, C. (1990): "On the Relationship Between Multidimensional Scaling and other Statistical Techniques", Research Paper, Universidad de Southampton, Reino Unido.
MARTÍNEZ, I. (1996): "Forescasting Company Failure: Neural Approach versus Discriminant Analysis: An Application To Spanish Insurance Companies, en Sierra, G.J. y Bonsón, E. (Editores) Intel ligent System in Accounting and Finance, p.169-185.
MEDINA, U. y GONZÁLEZ, A.L (coord.) (2001): Resultados de la empresa canaria. Informe de los ejercicios 1990-96. Central de Balances de la Universidad de La Laguna, Fundación Fyde-Caja Canarias, Colección Empresarial, No.8, Santa Cruz de Tenerife.
MENSAH, Y.M. (1983): "The Differential Bankruptcy Predictive Ability of Specific Price Level Adjustment: sorne Empirical Evidence", The Accounting Review, Abril, p.228-245.
MEYER, P. y PIFER, H. (1970): "Predictions of Bank Failure", Journal of Financial, September, p.853-868.
MORA, A. (1994): "Limitaciones metodológicas de los trabajos empíricos sobre la predicción del fracaso empresarial", Revista Española de Financiación y Contabilidad, vol. XXIII, No.80,julío-septiem bre, p.709-732.
ODOM, M.D. y SHARDA, R. (1993): "A Neural Network Model for Bankruptcy Prediction", en Trippi, R. y Turban, E. (editores) Neural Network in Finance and lnvesting, Probus Publishing Company, Cambridge, p.177-185.
PALEPU, K.G. (1986): "Predicting Takeover Targets: A Methodological and Empirical Analysis", Journal of Accounting and Economics, Vol. 8, p.3-35.
PINA, V. (1989): "La información contable en la predicción de las crisis bancarias 1977-1985", Re vista Española de Financiación y Contabilidad, Vol.XVIII, No.1, primavera, p.309-338.
PLATT, H.D. y PLATT, M.B. (1991): "A Note on the Use of industry Relative Ratios in Bankruptey Prediction", Journal of Banking and Finance, vol. 15, No.6, p.1183-1194.
QUINLAN, J.R. (1997): See5. www.rulequest.com/See5-info.html.
RODRÍGUEZ, J.M. (1989): "Análisis de las insolvencias bancarias en España: un modelo empírico", Moneda y Crédit, No.189, p.187-227.
RODRÍGUEZ, M. (2001): "Predicción del fracaso empresarial en compañías no financieras. Consideración de técnicas de análisis multivariante de corte paramétrico". Actualidad financiera, No.6, junio, p.27-42.
RUGHUPATHI, W.; SCHKADE, LL. y RAJU, B.S. (1993): "A Neural Network To Bankruptcy Prediction" en Trippi, R. y Turban, E. (editores) Neural Network in Finance and Investing, Probus Publishing Company, Cambridge, p.159-176.
SERRANO, C. y MARTÍN DEL BRÍO, B. (1993): "Predicción de la crisis bancaria mediante el empleo de redes neuronales artificiales", Revista Española de Financiación y Contabilidad, vol. XXII, No.74, p.153-176.
SERRANO, C. (1994): Las Redes Neuronales Artificiales en el Análisis de la biformación Contable, Tesis Doctoral Universidad de Zaragoza.
SO, J.C. (1987): "Sorne Empirical Evidences on the Outliers and the Non-Normal Distribution of Financial Ratios", Journal of Business Finance & Accounting, vol.4, No.14, p.483-496.
TAFFLER, R.J. (1982): "Forescasting Company Failure in the U.K.: Using Discriminant Analysis and Finance Ratio Data", Journal of the Royal Statistical Assocíation, No.3, p.342-358.
TAFFLER, R.J. (1983): "The Assessment of Company Solvency and Performance Using A Statistical Model", Accounting and Business Research, Fall, p.295-307.
WATSON, C.J. (1990): "Multivariate Distributional Properties, Outliers, and Transformation of Financial Ratios", The Accounting Review, vol.65, No.3, p.662-695.
WILSON, R.L. y SHARDA, R. (1994): "Bankruptcy Predictíon Using Neural Network", Decision Support Systems, No.11, p.545-557.
ZMlJEWSKI, M.E. (1984): "Methodological Issues Related to the Estimation of Financial Distress Prediction Models", Journal of Accounting Research, Vol.22, suplemento, p.59-82.
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