Crisis financieras: alerta temprana en situación de incertidumbre

Autores
Mallo, Paulino E.; Artola, María Antonia; Morettini, Mariano; Galante, Marcelo Javier; Pascual, Mariano Enrique; Busetto, Adrián Raúl
Año de publicación
2005
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión aceptada
Descripción
El presente trabajo está orientado a satisfacer la necesidad de los gerentes de empresas y de los agentes externos que interactúan con ellas, de anticiparse -o al menos conocer a tiempo- los procesos de crisis financieras. En la República Argentina, sobre fines de la década del noventa, han sido numerosos los casos de empresas con serios problemas financieros que derivaron en quiebras que podrían haberse detectado con anticipación si el manejo de la información fuera otro. La situación que se observa hoy es que la información se encuentra disponible dentro de las organizaciones y en el contexto circundante; es más, existen numerosas herramientas predicativas tendientes a anticipar los fracasos financieros. La cuestión central, a nuestro entender, se centra en dos aspectos principales: el predominio de información subjetiva sobre la objetiva en primer lugar, y el análisis de las conclusiones de manera inadecuada, es decir no reconociendo los efectos de la incertidumbre existente. A través del presente trabajo, se pretende profundizar el análisis discriminante multivariante, incorporando a un proceso de predicción financiera concebido bajo parámetros estadísticos (riesgo) la matemática borrosa (incertidumbre). El modelo a presentar propone clasificar una observación determinada de una empresa, ponderada mediante ratios económicos y financieros, en alguno de los grupos predefinidos con anterioridad. Nuestro interés se dirige, en primer lugar, a la redefinición de estos grupos, formulándolos mediante subconjuntos borrosos en contraposición a las herramientas clásicas utilizadas anteriormente. De esta manera podremos trabajar con una escala borrosa que diagnostique una situación de dificultades financieras severas. Finalmente, desarrollaremos un ejemplo numérico partiendo del "Modelo Altman Revisado", el cual es aplicable a pequeñas y medianas empresas que no cotizan sus acciones en el mercado de valores utilizando como dato el valor de libros. En función de lo explicitado anteriormente se podrá sugerir las líneas de acción pertinentes para lograr predecir las situaciones de crisis financieras.
Fil: Mallo, Paulino E. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Económicas y Sociales; Argentina.
Fil: Artola, María Antonia. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Económicas y Sociales; Argentina.
Fil: Morettini, Mariano. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Económicas y Sociales; Argentina.
Fil: Galante, Marcelo Javier. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Económicas y Sociales; Argentina.
Fil: Pascual, Mariano Enrique. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Económicas y Sociales; Argentina.
Fil: Busetto, Adrián Raúl. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Económicas y Sociales; Argentina.
Fuente
XII SIGEF Congress, Bahía Blanca [ARG], 26-28 octubre 2005.
Materia
Crisis Financiera
Análisis Discriminante Multivariante
Modelo Altman
Subconjuntos Borrosos
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
Repositorio
Nülan (UNMDP-FCEyS)
Institución
Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Económicas y Sociales
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