Ratios que predicen la crisis financiera en empresas argentinas en el período 2012- 2017

Autores
Caro, Norma Patricia; Avalis, Francisca; Calisaya, Pablo; Demaio, Alejo; Di Palma, Fabricio José; Hernández, María Paz
Año de publicación
2019
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
Fil: Caro, Norma Patricia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigaciones en Ciencias Económicas; Argentina.
Fil: Avalis, Francisca. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.
Fil: Calisaya, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.
Fil: Demaio, Alejo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
Fil: Di Palma, Fabricio José. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
Fil: Hernández, María Paz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
Desde mediados del siglo veinte, diversos trabajos han concluido que la información contable es de utilidad para anticiparse a procesos de gestación e instalación de estados de vulnerabilidad financiera. El acceso a dicha información y el uso de herramientas estadísticas cada vez más avanzadas han contribuido al análisis de esta problemática. La Administración o Gestión de Riesgos es reconocida como una parte integral de las buenas prácticas gerenciales, que posibilitan una mejora continua en el proceso de toma de decisiones. Con la finalidad de prevenir situaciones desfavorables, tomando decisiones adecuadas, se evalúa el riesgo de crisis financiera de las empresas en Argentina. De hecho, en Argentina, los estudios preliminares que se realizaron (Sandin y Porporato, 2007; Díaz, et al., 2001) desafiaron los modelos internacionales que han sido aplicados en diferentes países (Altman, 1993), ya que con modelos propios aplicados a la economía argentina se lograron mejores evaluaciones de riesgo de empresas. En la década del 2000 se comienza a predecir la crisis en empresas en economías emergentes, incorporando la dimensión longitudinal de los datos, ya que se trata de estados contables de empresas en un periodo de tiempo (Caro, et al., 2013 y Caro y Díaz, 2015). El presente trabajo contribuye a identificar los factores determinantes de la situación de crisis financiera de las empresas que cotizan en Bolsa en el Mercado Argentino para los periodos 2012 - 2017 y, en función de esto, predecir una posible situación financiera desfavorable ante un determinado comportamiento de esos factores. Por último, probar que los modelos mixtos son los adecuados en la predicción de crisis financiera y poseen mejor performance respecto a los modelos de corte transversal, como son los modelos de análisis discriminante y regresión logística.
Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
Fil: Caro, Norma Patricia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigaciones en Ciencias Económicas; Argentina.
Fil: Avalis, Francisca. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.
Fil: Calisaya, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.
Fil: Demaio, Alejo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
Fil: Di Palma, Fabricio José. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
Fil: Hernández, María Paz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
Economía, Econometría
Materia
Crisis financiera
Ratios contables
Modelos mixtos
Argentina
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Repositorio
Repositorio Digital Universitario (UNC)
Institución
Universidad Nacional de Córdoba
OAI Identificador
oai:rdu.unc.edu.ar:11086/550228

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Fil: Di Palma, Fabricio José. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
Fil: Hernández, María Paz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
Desde mediados del siglo veinte, diversos trabajos han concluido que la información contable es de utilidad para anticiparse a procesos de gestación e instalación de estados de vulnerabilidad financiera. El acceso a dicha información y el uso de herramientas estadísticas cada vez más avanzadas han contribuido al análisis de esta problemática. La Administración o Gestión de Riesgos es reconocida como una parte integral de las buenas prácticas gerenciales, que posibilitan una mejora continua en el proceso de toma de decisiones. Con la finalidad de prevenir situaciones desfavorables, tomando decisiones adecuadas, se evalúa el riesgo de crisis financiera de las empresas en Argentina. De hecho, en Argentina, los estudios preliminares que se realizaron (Sandin y Porporato, 2007; Díaz, et al., 2001) desafiaron los modelos internacionales que han sido aplicados en diferentes países (Altman, 1993), ya que con modelos propios aplicados a la economía argentina se lograron mejores evaluaciones de riesgo de empresas. En la década del 2000 se comienza a predecir la crisis en empresas en economías emergentes, incorporando la dimensión longitudinal de los datos, ya que se trata de estados contables de empresas en un periodo de tiempo (Caro, et al., 2013 y Caro y Díaz, 2015). El presente trabajo contribuye a identificar los factores determinantes de la situación de crisis financiera de las empresas que cotizan en Bolsa en el Mercado Argentino para los periodos 2012 - 2017 y, en función de esto, predecir una posible situación financiera desfavorable ante un determinado comportamiento de esos factores. Por último, probar que los modelos mixtos son los adecuados en la predicción de crisis financiera y poseen mejor performance respecto a los modelos de corte transversal, como son los modelos de análisis discriminante y regresión logística.
Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
Fil: Caro, Norma Patricia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigaciones en Ciencias Económicas; Argentina.
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