Un modelo multicriterio para anticipar el estado de crisis de las empresas que cotizan en la Bolsa de Comercio de Buenos Aires

• Autores: Guevel, Hernán Pablo; Funes, Mariana; Caro, Norma Patricia
• Año de publicación: 2014
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: documento de conferencia
• Materia: Empresas en crisis; Clasificación; Multicriterio; UTADIS
• Institución: Universidad Nacional de Córdoba

Fil: Guevel, Hernán Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
Fil: Funes, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
La crisis financiera de una empresa es uno de los principales problemas en el área de las finanzas corporativas, ya que puede provocar la discontinuidad de la operación de la misma teniendo efectos significativos sobre las personas físicas o jurídicas relacionadas con ella (acreedores, accionistas, proveedores, empleados, etc.). En consecuencia, resulta de gran importancia práctica, desarrollar metodologías que permitan anticipar el estado de crisis de las empresas. Numerosas aplicaciones empleando métodos econométricos y de la estadística multivariada, como el análisis discriminante, la regresión logística, el análisis probit y, más recientemente, los modelos mixtos, se han desarrollado con el propósito de generar modelos que permitan discriminar entre empresas sanas y enfermas. En los últimos años, también se han registrado importantes avances en el área del análisis multicriterio, que han demostrado obtener tanto o mejores tasas de clasificación que las obtenidas por aplicación de los métodos estadísticos mencionados. En el presente trabajo aplicamos un modelo multicriterio, el método UTADIS (UTilités Additives DIScriminantes), (Jacquet-Lagrèze y Siskos, 1982), (Zopounidis y Doumpos, 1999), que basándose en el enfoque de desagregación de preferencias y empleando programación lineal, estima una función de utilidad aditiva que busca minimizar el error de clasificación entre clases homogéneas previamente definidas. Trabajamos con 57 empresas (44 sanas y 13 enfermas) que cotizan en la bolsa de comercio de Buenos Aires, conformando dos muestras, una experimental (muestra base) y una de control, con el objeto de obtener la función de utilidad y de analizar su capacidad discriminante y predictiva, obteniendo una función de utilidad con un alto grado de clasificación.
Fil: Guevel, Hernán Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
Fil: Funes, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
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